Apresentado pela Maria Luiza Reis, Diretora da empresa Lab245, o painel Algoritmo e Consumo fez uma introdução ao assunto para o público do RioContent Market 2017 e contou com a mediação de Tiago Melo.
Numa época onde o consumo de conteúdo audiovisual em plataformas digitais cresce a cada dia que passa, se torna preciso entender como a medição de audiência nesse ambiente funciona. Nós já falamos sobre esse assunto aqui nos site em outros artigos na série ‘Debates sobre audiência’. Basicamente, introduzimos o assunto contrapondo a medição de audiência do IBOPE e o Big Data. Em seguida abordamos o impacto que serviços como NETFLIX e YouTube estão causando e, no artigo mais recente, discutimos como essas mídias irão se adaptar no futuro próximo.
Algoritmo e Consumo: sorria, você está sendo analisado!
Inicialmente, Maria falou que os algoritmos são modelos matemáticos que ajudam a realizar previsões. Eles são usados em diversas áreas da ciência e da economia. Como exemplo, há algoritmos capazes de interpretar dados coletados por satélites meteorológicos para realizar previsões do tempo. Setores como logística, economia, marketing já estão bastante familiarizados com os algoritmos. E no caso do audiovisual não é diferente, vide o sucesso da NETFLIX.
Os algoritmos ajudam a projetar o comportamento do consumidor baseando-se nos dados de consumo realizado no passado. Quanto mais dados estiverem disponíveis para essa análise, mais precisa ela se tornará. Mas como esses dados de consumo são coletados?
Internet das coisas e os rastros que deixamos no ambiente digital
Todo o nosso comportamento na internet é registrado de alguma maneira. Se você acessa um determinado site, o dono do site vai saber diversas informações sobre o seu comportamento: duração da sessão, quantidades de vezes que você visitou o site, qual navegador você usou, de qual país/cidade você acessou, páginas que você leu, se houve alguma interação com as páginas e etc.
O seu aparelho celular possui diversos tipos de aplicativos, coletando a sua localização, quanto tempo você levou no trânsito, quais caminhos você mais costuma fazer pela sua cidade, qual é o ritmo do seu coração durante uma sessão de corrida, quais músicas você gosta de ouvir, quais são os estabelecimentos comerciais que você frequenta, para citar apenas alguns exemplos. Se continuarmos a enumerar essa lista, gastaremos algumas centenas de linhas.
Além disso, a evolução da tecnologia vai possibilitar novas maneiras de coletar esses dados. Você já deve ter ouvido falar da internet das coisas. Num futuro muito próximo, diversos tipos de produtos que você utiliza no dia a dia estarão conectados na rede para lhe auxiliar em sua rotina. Na foto acima, ilustramos o tema com a geladeira da Samsung que envia fotos do seu interior para o APP do dono. Agora imagine se além disso, a geladeira fosse capaz de te avisar quando a comida está acabando, fazer o pedido no mercado da região que tiver o melhor preço e ainda agendar a entrega na sua casa.
O conjunto de todos esses dados coletados por meio de nossa atividade no meio digital é chamado de Big Data. Os algoritmos são responsáveis por interpretar esses dados da melhor maneira possível, entregando previsões de comportamento. No artigo sobre a NETFLIX que linkamos no início desse post há exemplos de dados que a plataforma coleta sobre seus consumidores.
Em resumo…
Os dados ajudam a encontrar o cliente certo para o produto, a redesenhar o produto para o real interesse do consumidor e até mudar a opinião dele sobre o produto. A Maria Luiza fez um paralelo com os produtos feitos pelas fábricas durante o início da era industrial. Haviam poucos tipos de produtos e o marketing precisava convencer as pessoas de que aquele era o melhor produto pra elas. Atualmente, podemos moldar o produto para que ele seja realmente interessante para o consumidor.
Evolução da estatística
O grande diferencial que os algoritmos e o Big Data possuem sobre os estatísticos do passado é que eles conseguem trabalhar com várias dimensões. Antes, pelo fato do processamento ser feito por um ser humano, não era possível trabalhar simultaneamente com diversas dimensões de dados. O resultado das análises eram uma tendência média sobre uma determinada fatia dos dados. Por exemplo, quais produtos os homens de 35 a 50 anos compram em determinado mercado da cidade.
Hoje em dia já é possível trabalhar com diversas dimensões de dados, o que confere uma precisão maior sobre cada dimensão. Em vez de encontrar uma tendência média, é possível saber o que cada pessoa deseja. No nosso exemplo, seria possível saber exatamente quais produtos foram comprados por cada faixa etária de cada pessoa, de qualquer sexo, que comprou algo naquele mercado em qualquer data. O que pode resultar em análises do tipo: mulheres de 27 anos possuem mais chances de comprar um determinado item na segunda-feira. Ou pessoas de 25 anos compram menos enlatados do que as pessoas acima de 45 anos em determinada loja.
Case do Globo.com
Finalmente, Maria citou o exemplo do Globo.com. O site trocou o editor chefe da homepage por um robô que oferece o conteúdo aos visitantes de acordo com as análises de big data da plataforma. O resultado foi um desempenho muito maior do que o antigo editor de homepage conseguia atingir.
Finalizando, ela citou quatro grandes propostas que o Big Data traz para nós do audiovisual:
- Potencialização do design thinking, produtos personalizados, melhor experiência de consumo;
- Diversidade com menor custo, por meio da personalização do catálogo com foco nos interesses do cliente;
- Há espaço para produções alternativas, não é preciso mais seguir a fórmula mágica;
- Maior controle sobre o seu conteúdo;
E você? O que acha sobre o Big Data e sobre a coleta de nossos dados de consumo?
