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Estamos na década de 1990, quando a Internet no Brasil era restrita a alguns usuários que, quando estavam com sorte, conseguiam estabelecer uma conexão de no máximo 56 kbps. Isso, é claro, após esperar o relógio marcar meia noite para que se pagasse apenas um pulso para  a conexão e, assim, a conta telefônica não viesse absurdamente cara.
Já nessa época, o fascínio por essa tecnologia era tanto que milhares de pessoas perdiam suas noites de sono apenas para “navegar na rede”, seja para ter uma conversa no bate-papo do UOL ou realizar uma busca no Astalavista.
Com o passar dos anos, o número de usuários cresceu para a casa dos milhões e novos serviços surgiram como a rede social, lançada pelo ClassMates.com em 1995. Hoje, segundo o Ibope, dos 53,5 milhões de usuários ativos da internet no Brasil, 86% estão presentes em algum tipo de rede social e esse número só tende a crescer.  Se o sucesso da internet já era grande quando se conectava somente após a meia noite, imagine agora que há conexão disponível 24 horas por dia.
O aumento de internautas fez com que as empresas começassem a notar que o mundo on-line passou a impactar o off-line, ou seja, os negócios. Recentemente, uma pesquisa da PricewaterhouseCoopers (PwC) revelou que as redes sociais têm influência nas decisões de compra de 77% de seus usuários. Com isso, as estratégias empresariais passaram a incluir ações na grande rede de computadores, seja na relação marca cliente, na difusão de conceitos ou até mesmo na seleção de potenciais profissionais. Mas ainda faltava algo. Sempre ouvimos dizer que por meio dela é possível traçar perfis de comportamento e consumo, mas nunca se conseguiu tangibilizar isso. Afinal, se “ouve” a opinião dos consumidores, mas o que é feito além de classificá-la em positiva, negativa ou neutra? Será possível fazer muita coisa a partir de agora.
Uma parceria anunciada em outubro de 2014 entre a IBM e o Twitter começa a gerar frutos: hoje, foi anunciada a disponibilidade de dados na nuvem para que se possam extrair insights a partir de dados fornecidos pelo Twitter- primeira deste tipo na indústria. Sabe aquela velha história de que o consumidor passou de somente receptor e virou emissor também? É exatamente isso. O vice-presidente de estratégia de dados do Twitter, Chris Moddy, explica melhor: “Hoje, a tomada de decisão depende, em grande parte, de dados internos como vendas, promoções e estoque. Agora, será possível incluir o feedback do cliente no processo de tomada de decisão com o auxílio do IBM Analytics”.
Funciona assim: a IBM captura dados relevantes da rede social e combina com milhões de elementos provenientes de outros canais, sejam eles públicos ou do próprio cliente, com o objetivo de descobrir relações que se traduzam em ações. Tendências antes inimagináveis, como “Orange is the new black”, poderão surgir e serem sucesso de vendas.
Em um de seus trabalhos para empresas de telecomunicação, ao combinar dados do Twitter com fatores que causam interrupção do serviço (chuvas, ventos e neve), a IBM identificou a relação entre o clima, comentários negativos e perda de clientes. Isso permitiu melhorar o índice de perda de usuários e minimizar a rotatividade.
Por meio do cruzamento de dados também foi possível identificar que os consumidores valorizam e publicam posts sobre a relação que constroem com centros gastronômicos. Nesses casos, a insatisfação com a rotação de empregados impacta negativamente nas vendas, principalmente junto a clientes mais fiéis (e valiosos). Em um levantamento desse tipo, o impacto foi maior em um grupo de consumidores que representou apenas 3,3% da
População total de clientes (mais de seis milhões no programa de fidelidade). Contudo, eles representavam uma das maiores margens de lucro e frequentavam o local quase que diariamente.
Já aqueles que querem saber que produtos devem fazer e quando por meio de hábitos e tendências, ao utilizar a psicolinguística analítica da IBM Research para extrair a gama de recursos psicológicos, cognitivos e sociais de dados do Twitter no mundo da moda, além de dados operacionais, será possível entender melhor por que alguns produtos vendem bem, enquanto outros não.
Enfim, criar aplicativos habilitados para trabalhar com dados sociais, combinar análise preditiva sofisticada com informações do Twitter e analisar dados da rede social com mais facilidade são algumas das promessas do novo sistema de análise da IBM. Parece que as conexões também passaram a ser protagonistas no mundo dos negócios.

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