Boas matrizes de dados são fáceis de explicar e geram insights úteis

Content marketing, métricas, conteúdo relevante e seus temas derivados são as pautas constantes nas reuniões com Cassio Politi, equipe e, eventualmente, amigos interessados e acostumados com um mínimo de duas horas dedicadas a uma boa conversa. Mas esse período pode extrapolar caso, sem querer, o diálogo envolva política… Ou, dependendo do interlocutor, um embate entre posições duras e opostas.

Não quero aqui, no entanto, tratar de certezas, fomentar discórdias, enfim. O fato é que nossa atual agenda envolve o uso de matrizes como um instrumento eficaz na compreensão de alguma informação. Foi quando lembrei do Political Compass, um modelo que defende a ampliação dos tradicionais limites envolvendo “esquerda” ou “direita”. Para os autores, esta é uma escala puramente econômica. Não se pode falar em posicionamento político, segundo eles, sem avaliar sua dimensão social, onde a escala vai de “autoritário” a “liberal”. Como ilustrado no desenho a seguir.

Versão da matriz “political compass”

Claro que é possível discutir se o critério usado para o teste – um abstrato questionário – ou mesmo se o modelo em si é válido. De toda forma, o que se vê é uma relação clara entre dois dados, critérios de fácil entendimento e resultados são capazes de gerar bons insights. Estas são características de uma boa matriz envolvendo métricas.

Profissionais acostumados em interpretar valores estratégicos reconhecem o valor de boas matrizes. Como nas conhecidas BCG, que relaciona crescimento de mercado e participação da organização; a SWOT, que mapeia questões envolvendo ambiente interno e externo; ou o popular “Princípio Eisenhower” para gestão de tempo, cruzando o que é urgente e importante.

Um exemplo: tráfego x lides

O especialista em marketing Christopher S. Penn reconhece a popularidade desse tipo de visualização. Em sua visão, matrizes contribuem para evitar dois erros comuns: fugir do “binarismo” diante de um problema comum (isto é, levar em conta apenas um eixo) e ignorar potenciais variáveis relacionadas entre si. Matrizes oferecem, segundo Christian Penn, um escopo de soluções que poderiam passar despercebidas.

Na última edição do Content Coffee, iniciativa da SharpSpring e do AllMetrics, compartilhei um exemplo de matriz elaborada pela ferramenta Scoop.It. O eixo vertical está relacionado à audiência de seu blog; já o horizontal leva em conta a taxa de conversão. Resumidamente, é uma relação entre tráfego e geração de lides.

Com os dados de 2015, foi possível mapear o desempenho dos conteúdos produzidos pela empresa em quatro quadrantes: os “hits”, isto é, capazes tanto de gerar tráfego quanto conversões; as “potencial gems”, com alto tráfego mas baixa conversão; os “dogs”, que não conseguiram nenhum deles (e portanto merecem questionamentos); e, por fim, os “question marks”, aqueles com poucos cliques mas que renderam potenciais clientes.

Relação entre tráfego e lides do Scoop.It

Relação entre tráfego e lides do Scoop.It

Com este mapa em mãos, o Scoop.It descobriu, além dos indicadores quantitativos: 66% dos lides de 2015 vieram de 33% dos posts publicados. Mas além disso, elaboraram novas perguntas para aperfeiçoar seu trabalho para o ciclo seguinte.

Webinar: matriz para o Facebook

Nesta quinta-feira, a Tracto realizou, em parceria com o AllMetrics, um webinar apresentando um caminho possível para compreender níveis de engajamento no Facebook por meio de uma matriz relacionando likes e shares. Na prática, um jeito claro e útil de explicar o que, muitas vezes, se perde em meio a painéis e tabelas. É possível assistir à versão gravada deste webinar, aqui.∞


André Rosa é jornalista, pesquisador e professor em cursos livres, de graduação e pós graduação, sempre procurando promover o encontro entre a comunicação e a tecnologia. Seu blog tem 10 anos de vida. Twitter: @andremarmota.

→ Veja todos os artigos de André Rosa na Tracto.
 

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