Dimensionamento de uma taxonomia complexa de beleza com 27 milhões de menções e 6 categorias: YouScan × SAMY
O que é a SAMY?
A SAMY é uma agência de liderança focada em mídias sociais com escritórios ao redor do mundo. Ela ajuda marcas globais a prosperarem em suas comunicações online por meio de criatividade, tecnologia e pesquisa. Entre seus serviços estão pesquisa e estratégia, criação, inovação, marketing de influenciadores e mídias sociais, mídia, comércio eletrônico, tecnologia e CX.
Uma taxonomia de beleza projetada para um ano de conversas
Para uma análise de grande escala, a SAMY precisava colocar uma estrutura analítica complexa em ação. Ela abrangia um ano inteiro de conversas e várias dimensões de análise, como:
Produtos
Componentes
Marcas
A equipe da SAMY já havia desenvolvido a taxonomia e as queries de marcação necessárias para identificar cada elemento. O desafio era encontrar uma maneira de aplicar essa estrutura de forma consistente em escala e, em seguida, combinar os resultados com outras fontes de dados para analisar tudo como um único conjunto de dados integrado.
A escala do projeto era considerável. Com a YouScan, a SAMY estruturou cerca de 27 milhões de menções online, incluindo 12 milhões de menções no TikTok e outras 15 milhões nas outras fontes.
Então, o desafio não era decidir o que analisar. A SAMY precisava encontrar uma forma de implementar uma taxonomia detalhada sem criar centenas de regras manualmente ou um fluxo de trabalho que exigisse muita manutenção.
Como dimensionar a taxonomia no setor de beleza?
A SAMY já havia testado uma abordagem manual, mas tomava aproximadamente 5 dias da equipe. Uma das eficiências mais claras foi evitar a criação manual de cerca de 800 regras individuais para estruturar e administrar a taxonomia.
E não era simplesmente uma questão de economizar alguns dias de trabalho repetitivo. A abordagem manual exigia que membros da equipe nos níveis sênior e gerencial passassem um tempo considerável para manter uma configuração de marcação altamente operacional.
A equipe buscou uma forma de preservar a complexidade da estrutura sem tornar a implementação em si complexa também.
Como a YouScan deu suporte ao processo
Um recurso que se mostrou particularmente relevante durante o projeto foi a funcionalidade de categorias e subcategorias da YouScan. Nossa equipe de Sucesso do Cliente ajudou a SAMY a aplicá-las aos conjuntos de dados relevantes e dimensionar uma configuração que, de outra maneira, teria exigido um esforço manual considerável.
Com isso e o suporte contínuo e prático da equipe da YouScan durante todo o processo, a SAMY foi capaz de deixar para trás uma estrutura complexa de marcação e passar a usar uma configuração de dados que pode ser dimensionada e utilizada com muito mais eficiência.
Além disso, a SAMY utilizou a API da YouScan para extrair os dados resultantes em um formato consistente dentro de todos os parâmetros analíticos que o projeto exigia, como:
O ano inteiro de conversas
Visualizações semana a semana
Categorias e subcategorias individuais
Os diferentes detalhamentos analíticos definidos na taxonomia.
A API possibilitou a extração desses dados estruturados da YouScan para combiná-los com outras fontes, em vez de tratar os dados das mídias sociais como uma análise independente.
“A capacidade de criar categorias e subcategorias nos permitiu analisar conversas entre tópicos e categorias de beleza individuais de uma forma muito mais estruturada. A possibilidade de extrair os dados via API também permitiu a integração dos dados da YouScan com outros conjuntos de dados e a criação de uma exibição mais ampla da categoria". – Laura Puyalto, Diretora Adjunta de Pesquisa e Insights, SAMY
O resultado: exibição integrada de categorias
O resultado foi um conjunto de dados estruturados da YouScan que pôde ser integrado a outras fontes, o que permitiu à SAMY desenvolver uma compreensão de múltiplas fontes nas seis categorias de beleza no último ano.
Para um projeto dessa escala e complexidade, a combinação de inovação tecnológica contínua, extração flexível de dados e suporte proativo da equipe de Sucesso do Cliente foi fundamental para viabilizar e dimensionar o fluxo de trabalho.
“Uma das coisas que mais valorizamos no trabalho com a YouScan é como a equipe realmente escuta nossas necessidades e trabalha diretamente com as equipes de produto para explorar como esses requisitos podem ser viabilizados.” – Laura Puyalto, Diretora Adjunta de Pesquisa e Insights, SAMY
Como as equipes de insights dos consumidores podem utilizar a mesma abordagem
O fluxo de trabalho da SAMY é pode ajudar além dessa análise em particular. Se você trabalha com insights dos consumidores e precisa analisar um grande volume de conversas sobre vários produtos e marcas, isto pode salvar a sua vida.
1. Comece com as perguntas; as menções virão depois
Antes de configurar tópicos ou tags, defina o que a análise precisa explicar. Tente encontrar o cerne destas perguntas, pois elas podem ser a base da sua taxonomia:
De quais produtos os consumidores mais falam.
Quais componentes ou características do produto aparecem nessas conversas.
O que muda nas conversas dependendo da marca e da categoria.
2. Crie uma taxonomia que reflita como a categoria é realmente analisada
Em vez de criar uma longa lista de palavras-chave, organize a taxonomia em dimensões lógicas, por exemplo:
Marca → Modelo → Tipo de veículo → Capacidade → Tipo de motor → Características → Cor → Ocasião para o uso
Perceba que a estrutura exata dependerá da pergunta específica da pesquisa, mas o princípio é o mesmo: definir as dimensões analíticas antes de coletar e interpretar os dados.
Isso pode ser particularmente útil ao trabalhar com várias categorias. Uma estrutura compartilhada possibilita a comparação delas sem precisar recriar a análise do zero a cada vez.
3. Use categorias e subcategorias para dimensionar a estrutura
Depois de definir a taxonomia, converta-a em uma estrutura que pode ser aplicada de forma consistente a grandes volumes de conversas.
É aqui que uma plataforma como a YouScan pode substituir regras manuais confusas por uma estrutura mais gerenciável de categorias e subcategorias.
Para as equipes de insights dos consumidores, isso pode ser especialmente útil quando a mesma estrutura precisa ser revisada com o tempo. É possível adicionar novos produtos ou marcas, problemas enfrentados pelos consumidores, entre outros, à estrutura existente sem alterar toda a configuração analítica.
4. Projete o resultado dos dados ao mesmo tempo que a taxonomia
Suponha que seus dados acabarão sendo combinados com pesquisas de mercado, enquetes, dados de vendas, tendências de pesquisa e outras fontes. Você tem que decidir quais dimensões serão necessárias para a extração e em que formato.
Essa abordagem transforma a escuta social em um fluxo de trabalho único, com uma inteligência de consumo mais ampla.
