Descubra insights de uso ocultos do Facebook

Por: Mark Sturdevant, Anna Quincy, Tyler Andersen

Atualizado em: 23 de julho de 2020 | Publicado em: 27 de julho de 2017

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Resumo

Combine o poder de um Jupyter Notebook, do Cognos Dashboard Embedded e do processamento de linguagem natural IBM Watson™ para obter insights úteis de marketing a partir de um vasto corpo de dados não estruturados do Facebook. Para ajudar a melhorar a percepção de marca, o desempenho de produtos, a satisfação dos clientes e o envolvimento do público, obtenha dados exportados do Facebook Analytics, enriqueça-os com o Watson Visual Recognition e Natural Language Understanding e crie gráficos interativos a fim de delinear suas descobertas. Os créditos vão para Anna Quincy e Tyler Andersen por fornecerem o design inicial do notebook.

Descrição

Começamos com dados exportados do Facebook Analytics e os enriquecemos com APIs do Watson.

Usaremos então os dados enriquecidos para responder a perguntas como:

• Qual sentimento é o mais prevalente nas postagens com o desempenho de engajamento mais alto?

• Qual emoção tem, em média, a pontuação de engajamento mais alta?

• Quais são as palavras-chave, entidades e objetos mais comuns em suas postagens?

Esses tipos de insights são benéficos para analistas de marketing que estão interessados em compreender e melhorar a percepção de marca, o desempenho de produtos, a satisfação dos clientes e o envolvimento do público. É importante observar que esse padrão deve ser utilizado como um experimento guiado, em vez de um aplicativo com uma saída definida.

A exportação padrão do Facebook Analytics apresenta textos de postagens, artigos e miniaturas, além de métricas de desempenho padrão do Facebook, como curtidas, compartilhamentos e impressões. Esse conteúdo não estruturado é então enriquecido com APIs do Watson a fim de se extrair palavras-chave, entidades, sentimento e emoção.

Depois que os dados são enriquecidos com APIs do Watson, há várias maneiras de analisá-los. O Watson Studio fornece um método robusto, mas flexível, de explorar o conteúdo do Facebook.

Esse padrão fornece dados simulados do Facebook, um bloco de notas e vem com várias visualizações pré-construídas para que você comece a descobrir insights ocultos. Ao completá-lo, você entenderá como:

• Ler dados externos em um Jupyter Notebook por meio do Watson Studio Object Storage e do pandas DataFrame.

• Enriquecer os dados não estruturados utilizando um Jupyter Notebook e o Watson Visual Recognition and Natural Language Understanding.

• Usar o Cognos Dashboard Embedded para explorar dados e visualizar insights.

Fluxo

1. Um arquivo CSV exportado do Facebook Analytics é adicionado ao Armazenamento de Objeto;

2. O código gerado torna o arquivo acessível como um pandas DataFrame;

3. Os dados são enriquecidos com o Watson Natural Language Understanding;

4. Os dados são enriquecidos com o Watson Visual Recognition;

5. Utilize um painel para visualizar os dados enriquecidos e descobrir insights ocultos.

Instruções

Pronto para colocar esse padrão de código em uso? Os detalhes completos sobre como começar a executar e usar este aplicativo estão no arquivo README.

Conclusão

Este padrão mostrou como combinar um Notebook Jupyter, serviços IBM Watson, Cloud Object Storage e painéis para a obtenção de insights de marketing úteis de um vasto corpo de dados não estruturados do Facebook. O padrão faz parte do caminho de aprendizagem Introdução ao processamento de linguagem natural.

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