Mapa geral do dataset
Analisa a folha de cálculo e descreve a estrutura: colunas disponíveis, número de registos, tipo de dados e qualidade geral.
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Em seguida, sugere três formas de segmentar esta base para obter análises mais precisas.
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Distribuição das publicações ao longo do tempo
Resume a evolução do volume de menções por dia ou por semana. Identifica picos invulgares e explica que eventos poderão tê-los provocado.
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Canais mais activos
Identifica as plataformas com maior volume de menções e engagement. Depois, explica que tipos de conteúdo funcionam melhor em cada canal, com base nos dados.
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Países e regiões-chave
Analisa a distribuição geográfica das menções e determina onde a conversa é mais intensa ou mais positiva. Sugere como adaptar a comunicação a essas regiões.
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Revisão da qualidade
Identifica linhas com dados em falta, duplicados ou inconsistentes e propõe uma estratégia de limpeza sem perda de informação relevante.
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Padrões de frequência
Detecta os horários ou dias em que as publicações têm melhor desempenho. Em seguida, sugere o calendário óptimo de publicação.
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Termos dominantes
Gera uma nuvem ou tabela com as palavras mais repetidas. Interpreta o que isso revela sobre o foco da conversa.
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Comparação de engagement por canal
Analisa qual a plataforma com maior interacção média e que características partilham as suas publicações mais bem-sucedidas.
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Volume vs. sentimento
Cria um gráfico conceptual que relacione o número de menções com o tom emocional. Interpreta as oportunidades ou riscos de comunicação.
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Diagnóstico inicial
Resume, em 5 linhas, o estado geral da conversa (nível de actividade, tom emocional e coerência temática).
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Analisa o sentimento geral e destaca os 3 temas que mais contribuem para cada tipo de sentimento (positivo, negativo e neutro). Em seguida, sugere um enfoque narrativo para reforçar o que é positivo.
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Identifica as emoções predominantes (alegria, frustração, orgulho, desilusão, surpresa). De seguida, cria uma ideia de storytelling que capitalize a emoção mais frequente.
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Analisa as menções negativas e classifica-as por motivo (produto, atendimento, preço, comunicação). Propõe de que forma cada área pode actuar para melhorar a percepção.
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Observa a evolução temporal do sentimento. Caso existam variações significativas, explica que eventos ou campanhas poderão tê-las causado.
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Detecta publicações que geraram sentimentos extremos (muito positivos ou muito negativos). Analisa o que as distingue das restantes.
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Identifica expressões emocionais frequentes no texto (por exemplo, “adoro”, “odeio”, “não percebo”). Em seguida, sintetiza o que revelam sobre a relação emocional com a marca.
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Cruza sentimento com engagement: os conteúdos mais emocionais são também os mais partilhados? Resume a tua conclusão.
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Cria um “mapa emocional” por canal, mostrando que plataformas são mais críticas, neutras ou empáticas.
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Analisa a correlação entre sentimento e país ou idioma. Explica se existem diferenças culturais relevantes.
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Redige um insight emocional central: uma frase que resuma como a audiência se sente realmente em relação à marca.
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Analisa a folha de cálculo e identifica os temas cujo volume mais cresceu nos últimos 30 dias. Em seguida, sugere como a marca pode incorporá-los na sua estratégia de conteúdo.
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Detecta palavras-chave emergentes e classifica-as em categorias: produto, cultura, estilo de vida, problemas, entretenimento.
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Observa que temas surgem com maior frequência associados ao nome da marca. Interpreta que associações mentais o público está a construir.
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Analisa as publicações com maior engagement e identifica que temas ou abordagens se repetem. Depois, cria uma recomendação para conteúdos de alto impacto.
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Extrai as hashtags mais utilizadas e explica que tendências ou movimentos representam.
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Detecta temas negativos em crescimento. Explica se representam riscos reputacionais e propõe uma acção de contenção comunicacional.
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Identifica temas espontâneos (não impulsionados pela marca) que tenham potencial para serem integrados em campanhas.
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Encontra menções que indiquem novas práticas culturais ou mudanças no comportamento do consumidor.
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Analisa a coocorrência de palavras (que termos aparecem em conjunto). Interpreta que combinações podem revelar necessidades latentes.
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Com base na evolução dos temas, prevê três tendências que poderão dominar a conversa no próximo trimestre.
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Classifica os autores por tipo de perfil (cliente, meio de comunicação, influencer, fã, detractor). Explica como se distribuem e que tom utiliza cada grupo.
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Identifica os 10 autores com maior impacto (engagement total). Analisa que tipo de conteúdo os torna influentes.
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Observa as menções de utilizadores recorrentes e descreve o seu comportamento. São embaixadores ou críticos constantes?
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Cruza o tipo de utilizador com o sentimento para perceber que grupo é mais favorável ou mais crítico.
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Detecta comunidades ou clusters de conversa. Resume que temas os unem e como a marca pode ligar-se a cada um deles.
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Analisa o tom geral do público: predomina o informativo, humorístico, sarcástico ou emocional? Em seguida, sugere como a marca pode reflectir esse tom.
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Se existirem dados de país ou idioma, identifica diferenças culturais ou linguísticas na forma de falar sobre a marca.
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Encontra microinfluencers com nichos específicos alinhados com o propósito da marca. Propõe uma possível colaboração.
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Identifica menções em que os utilizadores comparam marcas. Resume os atributos destacados ou criticados nessas comparações.
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A partir da análise dos utilizadores mais activos, cria 3 arquétipos de audiência representativos (com nome, motivação e frase típica).
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Identifica os principais pontos de dor (queixas ou frustrações). Em seguida, redige um insight que possa ser utilizado para melhorar o produto ou o atendimento.
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Analisa menções de experiências excepcionais (“adorei”, “superou as expectativas”). Resume o que fez a diferença.
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Observa os temas em que a audiência faz perguntas ou demonstra curiosidade. Cria 3 ideias de conteúdo educativo ou tutoriais com base nessas dúvidas.
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Analisa os padrões das publicações com mais “gostos” e redige uma proposta de post comemorativo ou sazonal que utilize esses padrões.
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Identifica frases ou expressões do público que possam transformar-se em slogans ou claims autênticos.
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Resume os valores ou aspirações mais presentes na conversa. Sugere como integrá-los na narrativa da marca.
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Compara a forma como os utilizadores descrevem a marca com a forma como a própria marca se apresenta na sua bio ou campanhas. Identifica lacunas de percepção.
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Cria um insight cultural a partir dos padrões de conversa: o que isto revela sobre a forma como as pessoas se relacionam com a categoria ou produto?
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Resume as principais conclusões e propõe 3 linhas estratégicas para marketing, comunicação e produto.
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Escreve um resumo executivo da análise completa: situação actual, riscos, oportunidades e uma recomendação central de posicionamento.
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