Como diminuir impostos pode fazer a arrecadação subir: o exemplo da Argentina

Já faz algum tempo, fiz um post sobre a Curva de Laffer aqui no blog (clique aqui para ver). 

O raciocínio é simples: 

  1. Se um país tiver zero de tributos, sua arrecadação será de zero porque, obviamente, ninguém pagará nada ao governo
  2. Se um país tiver seus tributos equivalentes a 100% do que a população gerar de riquezas, a arrecadação também será nula porque ninguém terá motivo/ incentivo para trabalhar já que, ao fazer isso, não sobrará sequer um centavo para se sobreviver

A curva é a que se desenha entre os pontos 1 e 2: em algum lugar dela há o “ponto ótimo”, um nível de impostos que garantirá o máximo possível de arrecadação. Pela lógica, portanto, o aumento desenfreado de impostos não garantirá uma arrecadação sempre maior – ela cairá depois desse “ponto ótimo”. 

  
E há, sim, um “número mágico” para isso: 33% em relação ao PIB, de acordo com um estudo de Romer & Romer. Não estamos nele: hoje, os impostos no Brasil somam algo próximo dos 36%.

Pior: o Brasil está indo na contramão da teoria. Na tentativa de fugir da crise sem cortar gastos públicos, o governo tem recorrido a aumento de impostos. O resultado: queda de arrecadação. A reação: a busca por mais aumentos de impostos (como a incansável e esdrúxula luta pela volta da CPMF). O provável resultado de uma eventual nova alta: mais informalidade no mercado, menos arrecadação e, claro, mais acentuação na crise.

Houve um dado curioso divulgado recentemente que desenha o caminho a partir da experiência recente do nosso vizinho, a Argentina, que acabou de trocar de governo (dando uma guinada para o liberalismo econômico). Uma das primeiras medidas que o governo Macri tomou foi reduzir (ou, em alguns casos, eliminar) impostos sobre produtos imporantes para a economia argentina (como os agrícolas). O resultado foi imediato: no mês de janeiro, houve um aumento de 38,5% na arrecadação no mês de janeiro (quando comparada a janeiro de 2014). 

Tá: é um dado talvez recente demais e constatado por um tempo curto demais, podem contestar os críticos. Mas ele não é único: é apenas mais uma prova de uma teoria que tem se provado consistentemente coerente desde que foi concebida, lá na distante década de 70. 

Quem sabe um dia, para o bem do Brasil, nosso governo não acorde para essa tão óbvia realidade e, assim, entenda que é papel da máquina pública viabilizar a sociedade – e não o contrário?

  

Talvez estejamos sendo pessimistas demais com a economia

Crises trazem pessimismo. Acreditar que o mundo vai acabar, afinal, é no mínimo natural quando se vê todas as instituições a nosso redor ruírem.

Mas o que costuma nos salvar do pessimismo é a estatística – e esta, aliada a um pouco de racionalidade e projeção no longo prazo, pode realmente mudar a ótica.

Achei este artigo fantástico do Ricardo Amorim (clique aqui) que – pasme – entende este já tão amaldiçoado ano de 2016 como uma virada positiva para o país.

Vale MUITO a leitura – como vale também terminar com a pergunta que ele faz ao final de seu texto: Você e sua empresa estão prontos para as surpresas que vêm por aí?

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Inflação, desemprego e um gráfico muito louco

Veja o gráfico abaixo:

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Ele foi tirado do site Nexo e tem como principal benefício nos permitir enxergar a relação entre inflação e desemprego por uma ótica mais… digamos… tridimensional.

Comecemos pelo final do segundo governo FHC: no instante em que o mercado entendeu como possível a vitória de Lula, uma crise de confiança instantânea se consolidou e a inflação saltou de 8 para 14%. Perceba que se tratava de algo muito mais especulativo: o desemprego em si acabou até caindo no período.

Lula, por sua vez, levou um ano para fazer o mercado entender que ele não seria um louco esquerdista fanático a la Chavez e fechou seu primeiro ano de governo com uma inflação de volta o controle (embora com um desemprego levemente maior).

A partir daí houve uma crise mundial concreta, mas que acabou sendo superada por uma política de expansão de crédito/ incentivo à produção e beneficiada por todo um conjunto de fatores externos.

O problema foi que grande parte desse crescimento dependia de fatores demais para continuar funcionando bem. Quando Dilma assumiu, o cenário já era outro – mas ela continuou reforçando medidas de incentivo à produção, desonerações e manutenção artificial de preços administrados (como conta de luz e preço da gasolina).

Em um determinado momento, essa gestão artificial essencialmente populista tinha que mostrar os seus efeitos – o que aconteceu de maneira acentuada no instante em que ela venceu as eleições para o segundo mandato.

No espaço de 1 único ano, o Brasil regrediu 12 anos em relação à inflação e 6 em relação ao desemprego – com uma infeliz tendência de piora para 2016.

Gráficos assim nos ensinam lições importantes:

  1. Cada tempo é um contexto em si próprio e, portanto, pede métodos diferentes de gestão – seja para governos ou para empresas
  2. Também para governos ou empresas, usar mecanismos artificiais pode maquiar a realidade por algum tempo – mas não a muda. Eventualmente a verdade acaba aparecendo e o custo de evitar enxergá-la a tempo é alto.
  3. Não há fórmulas mágicas. Quando o cenário permitir e o clima estiver positivo, vale se aproveitar de cada instante; quando ele estiver ruim, o ideal mesmo é segurar as pontas, economizar e ser absolutamente ortodoxo.

Reforço: gráficos diferentes nos ajudam a entender melhor os erros do passado – algo essencial  se quisermos evitar repeti-los no futuro.

 

Entendendo tendências pelas buscas

Buscadores são tudo.

Não apenas por encurtar os nossos caminhos entre o desejo e a realização – algo por si só já muito mais revolucionário do que creditamos – mas por nos permitir um entendimento maior de nós mesmos.

Afinal, qual a melhor maneira de entender o que somos enquanto entidade coletiva do que observando o que buscamos nos últimos tempos? Ao entender com precisão o comportamento de uma sociedade, consegue-se muito mais facilmente desenhar projetos e impulsionar transformações. Claro.

Não é à toa que empresas como o Google e o Facebook, que canalizam por meio de seus algoritmos correntes valiosíssimas de sabedoria em forma de dados, estão onde estão. Eles entendem a humanidade não por terem lampejos de genialidade ou sensibilidade, mas sim por saberem organizar informação em larga escala.

E, de vez em quando, uma dessas empresas solta pérolas que permitem que nós, mortais, que não participamos delas, tenhamos também a possibilidade de compreender a nossa sociedade.

A Shutterstock, líder absoluta no mercado de banco de imagens,  lançou um infográfico interativo perfeito relacionado a viagens. O que ele exibe? Tudo o que o brasileiro (ou o cidadão de qualquer país que escolher) mais procura em relação a viagem. E quer saber? Os exemplos fogem, e muito, dos caminhos mais batidos de grandes agências de viagem.

Confira diretamente no link http://www.shutterstock.com/pt/trends/travel/2015

E divirta-se ao nos entender.

info

 

O ponto sem retorno

No passado, os grandes estúdios gravavam pilotos – o primeiro episódio de uma então promessa de série de TV – lançavam-nos e esperavam a repercussão do público. Se fosse positiva, continuavam gravando novos episódios; se fosse negativo, engavetavam o projeto no mesmo instante. 

Por anos essa estratégia foi a regra. Por anos ela funcionou. 

Mas como esperar que a mesma receita usada em tempos de escassez de opções para os consumidores funcionasse na Era da Informação, em que TVs concorrem ativamente com a toda poderosa e onipresente Internet? 

Não dá. E não foi por outro motivo que empresas como a Netflix apareceram para revolucionar o mercado. A sua fórmula incluía parar de transmitir o que os estúdios julgavam como promissor e começar a produzir ela mesma suas séries. 

Para nós, meros espectadores, essa mudança pode parecer irrelevante. Quem se importa, afinal, com a empresa que produz um determinado produto? 

Basta ver séries como House of Cards para entender. No caso dele, aliás, foram necessários 3 episódios para fisgar o público. Tivesse ficado no piloto, possivelmente ele jamais sairia do papel. E onde esse mesmo raciocínio levou? 

À estratégia de lançar todos os episódios da mesma temporada de uma só vez, deixando o espectador escolher quando assistir, ao invés de se pautar por uma audiência forçosamente ao vivo com 1 episódio por semana. 

Disrupção total. 

A “ordem”, o status quo plenamente organizado dos estúdios, foi bagunçado de uma só vez. Essa bagunça permitiu que se reinterpretasse o ponto de vício do consumidor em um determinado produto a partir de uma releitura dos seus hábitos. Permitiu que novos produtos ganhassem corpo, que novos talentos fossem revelados e que velhos hábitos fossem lentamente virando coisa do passado. 

Tem dúvida disso? Veja alguns exemplos divulgados pelo próprio Netflix abaixo, incluindo os episódios exatos que efetivamente viciaram os espectadores. Reforçando: tivessem mantido a estratégia de julgamento a partir do piloto, do primeiro episódio, provavelmente nenhuma dessas séries teria sobrevivido: 

  • Arrow — Episódio 8
  • Bates Motel — Episódio 2
  • Better Call Saul — Episódio 4
  • Bloodline — Episódio 4
  • BoJack Horseman — Episódio 5
  • Breaking Bad — Episódio 2
  • Dexter — Episódio 3
  • Gossip Girl — Episódio 3
  • Grace & Frankie — Episódio 4
  • House of Cards — Episódio 3
  • How I Met Your Mother — Episódio 8
  • Mad Men — Episódio 6
  • Marco Polo — Episódio 3
  • Marvel”s Daredevil — Episódio 5
  • Once Upon a Time — Episódio 6
  • Orange is the New Black — Episódio 3
  • Pretty Little Liars — Episódio 4
  • Scandal — Episódio 2
  • Sense8 — Episódio 3
  • Sons of Anarchy — Episódio 2
  • Suits — Episódio 2
  • The Blacklist — Episódio 6
  • The Killing — Episódio 2
  • The Walking Dead — Episódio 2
  • Unbreakable Kimmy Schmidt — Episódio 4

  

Quantifique a influência de sua marca nas redes sociais

Convencionou-se, sabe-se lá porque, que o monitoramento de mídias sociais serve para formatar uma espécie de panorama sobre a saúde ou o estado de uma marca em um determinado momento. Ou seja: na somatória de milhares de menções, consegue-se determinar a parcela positiva, negativa, os principais temas falados, o engajamento e toda uma gama de índices e KPIs extraídos a partir de representações matemáticas mais ou menos óbvias.

Nada disso é errado, claro. Mas, em um mercado altamente competitivo e dinâmico, é uma leitura no mínimo insuficiente para que uma marca consiga não só se enxergar, mas também enxergar o caminho que deve seguir.

Quando uma marca investe em mídia na Web, em peças virais ou em uma produção de conteúdo para Twitter, Facebook ou qualquer outra rede, ela costuma buscar o óbvio: influenciar o usuário de forma direta na imagem que ele faz dela.

E esse objetivo, extremamente antenado com o mundo em que vivemos, faz total sentido: quanto mais o usuário acreditar (e compartilhar) que a marca seja o que ela afirma ser, mais sucesso ela terá em sua estratégia de marketing e comunicação. A questão passa a ser como, então, medir esse sucesso?

É aqui que entra o Índice de Influência Social, que, em termos gerais, baseia-se nos seguintes ingredientes:

  1. > Posts Próprios: Quando a marca faz qualquer tipo de postagem em redes sociais, ela está buscando influenciar o seu usuário de alguma forma. A quantificação desse volume total de posts feitos em todas as redes, portanto, é essencial para se medir o esforço.
  2. > Posts Influenciados: Quando um usuário demonstra algum tipo de engajamento com o post da marca (seja curtindo, compartilhando, comentando, retuitando etc.), ele está se mostrando influenciado por ela (de alguma forma).
  3. > Menções à Marca: Naturalmente, a presença de uma marca na rede não é, nem de longe, restrita ao seu ecossistema direto de postagens. Na maior parte, há usuários que falam dela sem nenhum tipo de relação direta estabelecida. Não é por outro motivo, diga-se de passagem, que o cálculo de influência se mostra tão importante. É esse total de menções feitas sobre  uma determinada marca na somatória de redes sociais que deve ser considerado aqui.
  4. > Menções ao Segmento: Finalmente, há ainda o segmento em que a marca atua. Por exemplo: se o alvo do monitoramento for uma marca de sabonete, pode-se considerar que o segmento é de “higiene pessoal”, que deve ser monitorado em sua íntegra. Cabe aqui uma observação: nem toda marca tem verba para monitorar o segmento em que ela atua, pois isso costuma envolver a captação de, potencialmente, centenas de milhares de menções por mês. Esse monitoramento pode não ser essencial para se medir a influência da marca em sua própria imagem mas, se o objetivo dela for ambicioso (como se tornar top-of-mind absoluta em um mercado), isso certamente será importante.

A partir dessa coleta de dados, já é possível calcular o Índice de Influência Social de duas maneiras distintas:

Influência Social da Marca em sua Imagem = (Posts próprios + Posts influenciados)/ Menções à Marca

Influência Social da Marca em seu Segmento = (Posts próprios + Posts influenciados)/ Menções ao Segmento

Usos práticos
Imagine que uma marca fez, em um determinado mês, um total de 50 posts em redes sociais e teve uma somatória de 450 posts influenciados (curtidas, compartilhadas, comentários etc.).

Em paralelo, o mesmo mês detectou um total de 5 mil menções à marca, que pertence a um mercado que, por sua vez, teve 100 mil menções.

Por aplicação direta das fórmulas acima, isso significa que 10% do total de menções à marca foi diretamente influenciado por ela e que 0,5% do mercado recebeu essa influência.

E quais os objetivos de qualquer marca? Ampliar esses índices – principalmente o relacionado à sua imagem, uma vez que isso dará a ela mais “segurança de resultados positivos” em ações de marketing e mais “controle” em eventuais crises que atravessem o seu caminho.

Mas a grande utilidade desses índices é justamente a possibilidade de se quantificar a influência, estabelecendo uma linha de base e permitindo um acompanhamento semanal ou mensal de sua evolução, bem como o direcionamento de toda e qualquer ação de marketing social.

Se o Facebook for um elemento forte da estratégia, por exemplo, a postagem de conteúdos que induzam ao engajamento certamente contribuirá de forma decisiva, impondo um controle muito mais rígido sobre isso. Haverá como se calcular metas plausíveis de engajamento e influência, buscando uma evolução quase que científica de presença social.

O bom senso
Como qualquer índice, claro, esse também deve ser usado com bom senso. Se uma marca tiver, concentrada em sua Fan Page, um engajamento poderosíssimo em uma base mínima de fãs, isso pode gerar um viés altamente prejudicial na interpretação.

Se, no exemplo dado acima, os 450 posts influenciados tiverem todos sido concentrados em uma Fan Page com 500 fãs, isso significa que, na prática, os 10% de influência da marca estarão sendo exercidos sobre uma base mínima de consumidores. Não que isso seja unicamente negativo: afinal, a sua estratégia de engajamento estará se provando altamente eficaz, muito embora a estratégia de crescimento esteja fraca.

Seu papel, nesse caso, será ampliar a presença tanto no Facebook quanto em outras redes.

Na medida em que diferentes marcas passarem a trabalhar a influência em suas diferentes realidades, é possível (provável e saudável) que novas leituras surjam – como uma separação entre redes ou entre posts positivos, negativos ou neutros no cálculo mais preciso da influência, para citar apenas alguns exemplos.

O importante é que, seja com qual for o nível de sofisticação, se estará quantificando uma presença de marca sob uma ótica muito mais prática e ativa do que se costuma fazer, gerando insumos diretos e em tempo real para guiar a estratégia de conteúdo e fortalecer o posicionamento social em um cenário em que este é cada vez mais fundamental para o sucesso.

– See more at: http://idgnow.com.br/blog/planoseideias/2013/04/11/quantifique-a-influencia-de-sua-marca-nas-redes-sociais/#sthash.cOMWz7K5.dpuf

Escala Z: Quantifique a relevância da sua marca para determinado assunto

Quando se fala em métricas para mídias sociais, já há uma série de parâmetros utilizados pelo mercado que apontam o quão bem ou mal uma marca está em um determinado período. O problema é que todos, invariavelmente, pecam em alguma questão potencialmente determinante.

Por exemplo: o Índice de Saudabilidade, quantificado ao se dividir o total de menções positivas ou neutras pelo total geral de menções em um período, pode indicar o quão bem vista a marca é – mas, ao trabalhar com uma proporção, acaba deixando a fórmula míope. Ou seja: uma marca pode ter um Índice de Saudabilidade de 100% – mas se esses 100% se referirem a um total de apenas 2 ou 3 menções positivas no mês, dificilmente se poderá constatar uma situação confortável.

O SIM (Social Influence Marketing) Score bebe da mesma fonte e determina a imagem da marca perante a sua audiência – mas ignora a relevância do tamanho desta audiência.

Nesse aspecto, o Share Territorial Social (ou STS, descrito em outro artigo do IDGNow!) é o que permite uma análise mais global por usar como parâmetro a quantidade de menções de todo o mercado.

Ou seja: sabe-se se a marca está bem ou mal não apenas com base na polarização das menções sobre ela, mas também com base no total de menções sobre os seus principais concorrentes.

Ainda assim, há um problema de ordem prática: para se medir o STS, é necessário estar em um mercado competitivo (não aplicável, portanto, a governos ou monopólios) e se ter a capacidade (técnica, humana e financeira) para se monitorar as marcas de todos os concorrentes.

Terremotos e a Escala Richter
No final das contas, as principais métricas do mercado são ineficazes para análises globais justamente por carecerem de uma escala única.
Salve as devidas peculiaridades, o mesmo tipo de problema era enfrentado por sismólogos até o ano de 1935.

Antes dessa época, era impossível se determinar a intensidade de um terremoto em uma escala única, permitindo que territórios mais vulneráveis pudessem se preparar tendo como base a observação de outros terremotos mundo afora.

Quando Charles Richter criou a sua famosa escala, no entanto, praticamente todos os fenômenos do gênero passaram a ser comparáveis – bem como a eficácia de ações preventivas e reativas feitas por toda a história.

Como todas as escalas, a Richter se baseia na observação técnica de terremotos de baixíssima intensidade (e grande frequência) a altas intensidades (e baixas frequências). Não cabe aqui, claro, se detalhar a fórmula utilizada – mas a lógica essencialmente segmenta os terremotos de acordo com o seu poder de destruição.

Os 6 estágios de “contaminação social”
O mesmo estilo de escala pode ser aplicado às redes sociais tendo como base a segmentação do poder de uma determinada ação ou campanha em 6 diferentes estágios.

Quanto mais avançado o estágio, mais poderosos os resultados da ação, como pode ser visto abaixo:

A Escala Z
De uma maneira geral, o que separa um estágio do outro é justamente a quantidade de menções registradas sobre a marca ou assunto em um determinado mês. Com base em 7 anos de histórico, mais de 500 marcas e 50 milhões de citações monitoradas, o I-Group dividiu cada um dos estágios por faixas de menções, analisando o impacto de campanhas e traduzindo-as em uma escala que varia de 0 a 1, como pode ser visto abaixo:

Essa escala foi batizada de Escala Z (sendo o “Z” referente a Zeitgeist , ou “espírito do tempo”, uma vez que toda ação depende diretamente do contexto social, político e cultural em que for lançada).

Exemplificando, as eleições presidenciais de 2010 chegaram próximas à posição máxima, de 1,0, durante 3 meses consecutivos. E, de fato, apesar de não se ter observado uma revolução aos moldes do que ocorreu no mundo árabe, com deposições e quedas de regime, houve um engajamento inquestionável da sociedade.

No Brasil, a morte de Osama Bin Laden, atingiu 0,6; o devastador terremoto seguido de tsunami no Japão, por sua vez, atingiu 0,8.

Em praticamente todas as análises feitas, a Escala Z mostrou-se eficaz como forma de complementar estudos de mídias sociais e se analisar efeitos de campanhas.

Há, no entanto, duas observações importantes que precisam ser feitas:

1) As faixas de menções por posição na escala referem-se apenas ao Brasil. Os Estados Unidos, que contam com uma população maior e mais socialmente engajada, tem faixas diferentes que representam cada posição.

2) Como as redes sociais evoluem, é natural que que as faixas de quantidade de menções também mudem no futuro. Ou seja: se, hoje, um evento com 500 mil menções atinja 0,8 na Escala Z, é possível que ele represente 0,7 ou mesmo 0,6 no futuro, quando a população brasileira crescer mais.

Aplicabilidade
Como toda escala existente, a sua aplicação deve servir como um parâmetro para ações e campanhas diversas, norteando resultados publicitários de marcas interessadas em serem vistas como sinônimos de “causas” ou “bandeiras” específicas.

A principal vantagem é que, de imediato, se tem em mãos uma tabela clara, de fácil aplicabilidade e embasada por anos de histórico de monitoramento envolvendo marcas de todos os segmentos do mercado.

Mas isso não significa que outras métricas devam ser deixadas de lado. Índice de Saudabilidade, STS, SIM Score e tantas outras devem também coexistir como maneira de refinar, cada vez mais, o arcabouço de dados necessários para que estrategistas tomem as decisões mais acertadas para as suas marcas em seus respectivos campos de batalha.

Afinal, se há um abundância de dados para análise em redes sociais, há também uma necessidade crescente de maneiras ao mesmo tempo simples e sofisticadas para interpretá-los.

Como medir o share social de sua marca?

Seja de forma planejada ou acidental, uma coisa é certa para praticamente todas as marcas, das mais amadas às mais odiadas: elas tem uma presença concreta nas mídias sociais.

Para algumas, essa presença é pautada por promoções e um buzz fora de série; para outras, por comentários esporádicos no Twitter, Facebook ou blogs.

Seja onde for, duas leis máximas devem ser entendidas:

1)   Se a marca existir, ela tem usuários ativamente falando dela nas mídias sociais (sejam eles fornecedores, clientes, parceiros ou mesmo o “dono”)

2)   Essa mesma presença faz parte de um ecossistema maior que abrange todo o segmento em que a marca atua, composto pela soma de todos os seus concorrentes.

Ou seja: um segmento como o de aparelhos celulares tem uma presença nas mídias sociais equivalente à soma das presenças dos seus players, incluindo Samsung, LG, Apple, Motorola etc.

Essa lei pode parecer óbvia, mas a sua mera existência permite uma métrica essencial para se entender melhor como as marcas estão se saindo em relação aos seus principais concorrentes: a criação de um ranking de presença prático e direto.

Chamamos essa métrica de “Share Territorial Social” (STS) – algo que tem auxiliado de maneira singular no monitoramento e planejamento de presença de marcas dos mais diversos segmentos. Há, basicamente, 4 etapas para se medir o STS:

1)   Definir o espectro social do segmento

2)   Polarizar as ocorrências de marca como positivas ou negativas

3)   Calcular o Share Territorial por Rede

4)   Calcular o STS geral e medir a sua evolução no tempo

Passo 1: Definir o espectro social de um segmento

Há quase tantas redes sociais diferentes pelo mundo quanto pessoas dispostas a se socializar por elas. Essa informação pode até parecer um exagero, mas não está tão distante da realidade.

Se, além de Twitter, Facebook e Orkut, somar-se redes de blogs, comunidades Ning, fóruns de discussão especializados, grupos de discussão por email e toda gama de ambientes sociais, ter-se-á uma quantidade tão grande de redes que a mensuração exata de presença de marcas se tornará inviável.

O bom senso, no entanto, existe justamente para ser utilizado – principalmente quando dele depende a viabilidade de se estruturar métricas claras. Isso significa que não precisamos medir a presença de marca em todas as redes – incluindo as que sequer saibamos da existência – para quantificar a presença.

O espectro social de um segmento é justamente o conjunto das principais redes sociais utilizadas para formar opinião dos usuários. E, por principais, entenda-se um punhado delas que representa, no total, a imensa maioria das postagens: Twitter, Facebook, Orkut, blogosfera, Youtube, fóruns especializados etc.

O segundo passo da definição do espectro social é dar peso a cada um dos ambientes – como que definindo uma espécie de ranking de relevância entre eles.

Aqui entra também o bom senso – mas em conjunto com a própria experiência do analista em determinar, por exemplo, quais as redes que, no passado, foram responsáveis pelas principais oportunidades e crises do setor; quais redes mais aglomeram audiência; quais as que primeiro iniciam movimentos de viralização de conteúdo.

Não há uma regra exata para se determinar o peso das redes no espectro social – que varia de segmento a segmento de mercado – mas há uma pergunta simples que, ao ser feita, ajuda a defini-los de forma mais clara: de 0 a 100%, quanto determinada rede social é relevante na formação de opinião do usuário?

Em uma lista de 5 ou 6 redes sociais, a soma das relevâncias deve equivaler a 100%. No final, ter-se-á algo como ilustrado na imagem abaixo:

Screen shot 2011-02-22 at 7.51.27 AM

Perceba que o espectro acima representa as seguintes informações:

  • O total de redes utilizado na análise de share social incluirá Twitter, Facebook, Youtube, Orkut e fóruns/ sites especializados.
  • Destas, umas são mais importantes que outras de forma numericamente estipulada.

Uma vez que o mesmo espectro (e com a mesma distribuição de pesos) será utilizado para mapear a presença de todas as marcas em um determinado segmento, não haverá a possibilidade de se utilizar pesos e medidas diferentes – o que garantirá também a eficácia da métrica como um todo.

Passo 2: Polarizar as ocorrências das marcas

Uma das características mais comuns em ferramentas de monitoramento de mídias sociais é a possibilidade de se classificar cada ocorrência (post, notícia, tweet etc.) como positiva ou negativa.

Sendo isso fundamental para se calcular o share, o seguinte exercício deve ser feito para cada uma das marcas no segmento estudado, em cada uma das redes parte do espectro social:

1)   Todas as ocorrências que falem bem da marca devem ser classificadas como positivas

2)   Todas as ocorrências que falem mal da marca devem ser consideradas como negativas

3)   Todas as ocorrências consideradas neutras devem, para efeito de cálculo de share, ser classificadas como positivas por aumentar a visibilidade da marca sem gerar nenhum dano a ela.

Ou seja: se, no Twitter, uma determinada marca tiver 2 mil tweets sobre ela, dos quais 500 forem negativos, deve-se considerar os outros 1.500 como positivos.

Essa segunda etapa – a polarização – será essencial para se medir o share social de cada uma das redes.

Passo 3: Calcular o Share Social por Rede

Imagine um segmento de mercado composto, em sua maior parte, por 3 grandes marcas: a X, Y e Z. Considere que, em um determinado período, os tweets feitos sobre elas foram classificados da seguinte maneira:

Screen shot 2011-02-22 at 7.56.03 AM

No total, o segmento registrou 1.360 tweets (soma dos tweets das 3 marcas, independentemente da polarização).

A partir daí, basta aplicar a seguinte fórmula para se chegar ao share social de cada marca:

Share social da marca X no Twitter = tweets positivos ou neutros da marca X / Soma dos totais de tweets de todas as marcas.

Em outras palavras:

  • Share social da marca X no Twitter = 500/1.360 = 0,3676 ou 36,76%
  • Share social da marca Y no Twitter = 400/1.360 = 0,2941 ou 29,41%
  • Share social da marca Z no Twitter = 200/1.360 = 0,1470 ou 14,70%

Como o elemento principal utilizado na fórmula é a quantidade de tweets positivos, é correto assumir que, quanto maior o share social, melhor a marca estará na rede.

Esse mesmo exemplo acima, feito com base no Twitter, deve também ser feito para as demais redes parte do espectro da seguinte maneira:

Screen shot 2011-02-22 at 7.56.12 AM

Passo 4: Calcular o Share Territorial Social

Com os cálculos feitos para cada rede, basta então aplicá-los em uma média ponderada simples tendo como base a relevância determinada no espectro temático (passo 1).

A fórmula do STS, portanto, é:

(Share da marca no Twitter x Peso do Twitter no Espectro) + (Share da marca no Facebook x Peso do Facebook no Espectro) + (Share da marca na rede n x Peso da rede n no Espectro)

Ou, de acordo com a tabela exemplificada abaixo[1]:

Screen shot 2011-02-22 at 7.56.24 AM

Ou, visualmente:

Screen shot 2011-02-22 at 7.56.34 AM

O que uma leitura como essa nos diz?

A leitura do STS é importante por ser, ao mesmo tempo, simples e prática. No exemplo do quadro acima, a marca com melhor desempenho é a Z – com 28,65% de share – mesmo tendo o menor índice de todas no Twitter, rede mais importante.

Isso também diz que essa mesma marca deve concentrar mais esforços no Twitter uma vez que é a rede em que está em pior condições e cujo ganho de território garantiria uma folga maior perante os seus concorrentes.

Já a marca X deveria concentrar mais esforços em outras redes – principalmente no Facebook, com grande relevância para o segmento e com uma presença tímida.

Mensalmente, o STS deve ser medido e comparado de forma evolutiva, em uma linha de tempo. Será essa linha de tempo que determinará o quanto ela está ganhando ou perdendo de território em relação aos seus principais concorrentes – uma informação vital para qualquer marca que deseja profissionalizar a sua presença nas redes.

Medir o Share Territorial Social é algo simples – mas exige, sim, um trabalho intenso de mapeamento que pode ser feito pela própria equipe ou por empresas terceiras especializadas em monitoramento.

Seja quem for o responsável pelo processo, uma coisa é certa: quanto mais rico o mapa gerado por ele, melhor será a visão estratégica proporcionada às marcas e mais claro será o caminho para o sucesso.


[1] Os shares de Facebook, Youtube, Orkut e fóruns foram dados para efeito didátivo, não tendo os seus cálculos aparecidos no artigo