Pense na seguinte situação: diariamente, o monitoramento de uma grande empresa coleta, em média, 1500 itens. Para dar conta da classificação das mensagens e atendimento das solicitações, a empresa usa regras por algoritmo. Por meio delas, é possível dividir igualmente as menções captadas – para diferentes tags – entre os membros da equipe responsável pelo monitoramento, o que ajuda a otimizar o trabalho dos operadores.
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A regra por amostragem otimiza o trabalho de tagueamento e polarização manual, ou seja, reduz o tempo de dedicação operacional de sua equipe. Esse tipo de regra também é útil para a realização de estudos nas mídias sociais cujos resultados possam ser baseados em amostragem. Se você pretende identificar uma crise, não indicamos usar esse tipo de regra. A ação pode dificultar a identificação de situações de risco por não ter uma estatística adequada sobre o que está sendo buscado. Leia mais
Você já precisou medir o número de tweets por usuário sobre uma determinada ação que sua empresa realizou? Seu trabalho pode ficar mais fácil se você configurar uma regra por texto no Scup. Ela ajuda a automatizar a classificação dos itens coletados e permite que você saiba quantas pessoas participaram da campanha, sem a necessidade da contagem manual. Leia mais
Você pode criar quatro tipos diferentes de regra por texto no Scup: Com expressão ou palavra exata, Sem expressão ou palavra exata, por Busca ou por Usuário. Ao criar uma regra por texto, você pode executar quatro ações diferentes: Classificar (Positivo, Negativo ou Neutro), Taguear, Enviar Alerta (para um e-mail) ou Ignorar Itens.
A partir de hoje, o Blog do Scup apresentará uma série de dicas que ajudam na coleta de amostras específicas do seu monitoramento e permitem automatizar algumas buscas por meio do tagueamento e polarização prévia de menções feitas a sua marca nas redes sociais. Neste primeiro post, vamos apresentar algumas dessas funções e dar exemplos de como elas podem ajudar em seu trabalho.
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