Antes de montar um data lake de redes sociais, decida quais três perguntas ele precisa responder. Depois carregue só os dados que essas perguntas exigem, começando pelos posts orgânicos, depois os anúncios e depois o CRM, e cruze tudo por uma chave de campanha compartilhada. O resto pode esperar.
TLDR: Um data lake vale a pena quando uma pergunta cruza dados orgânicos, pagos e de vendas. Escolha a pergunta, defina uma chave de campanha, carregue as fontes nessa ordem e deixe de fora as métricas que nenhuma decisão usa. A maioria dos times coleta demais e cruza de menos.
Comece com três perguntas, não com uma ferramenta
Escreva as perguntas primeiro. Exemplos que justificam um data lake:
- Quais posts orgânicos trouxeram pessoas que depois viraram leads qualificados?
- Os impulsionamentos pagos num post mudam o alcance orgânico dele ou só somam?
- Qual marca ou região transforma atenção em pipeline pelo menor custo?
Se as suas perguntas só precisam dos números de uma plataforma, uma ferramenta de relatórios basta e o data lake é peso extra.
O que carregar, e em que ordem
| Ordem | Fonte | O que guardar | Por que entra aqui |
|---|---|---|---|
| 1 | Métricas de posts orgânicos | ID do post, data, plataforma, marca, formato, alcance, engajamento, cliques | Barato, limpo e disponível agora |
| 2 | Exportações da plataforma de anúncios | ID da campanha, investimento, impressões, cliques, ID do criativo | Necessário para comparar pago e orgânico |
| 3 | CRM | ID do lead, origem, tag de campanha, etapa, data de fechamento | Transforma cliques em receita |
| 4 | Web analytics | Sessões e conversões por tag de campanha | Preenche as lacunas entre clique e lead |
Deixe de fora o texto dos comentários, snapshots de seguidores a cada minuto e totais de vaidade até que uma decisão concreta precise deles.
A chave de campanha é o projeto inteiro
Toda junção desta tabela depende de um campo: uma tag de campanha ou de UTM que aparece no link do post, no anúncio e no registro do CRM. Defina a regra de nomes em uma frase, por exemplo marca_regiao_campanha_mes, e faça valer na hora de publicar.
Se a chave for inconsistente, o data lake entrega respostas erradas com toda a confiança. Corrigir as tags na origem custa menos do que qualquer faxina depois. Veja como corrigir lacunas nos dados de UTM para conhecer os pontos de falha mais comuns.
Conheça os limites do que o data lake vai te dizer
Dados orgânicos são barulhentos. Nos dados do Mydrop, a metade central dos posts do Instagram ficou entre 1,1% e 6,7% de engajamento, então um post sozinho diz muito pouco. Agregue por formato, marca e mês antes de tirar qualquer conclusão. Use os benchmarks de redes sociais do Mydrop como linha de referência para saber como é um post normal.
Espere também uma lacuna entre "clicou" e "virou lead". Muita gente vê um post, pesquisa a marca depois e chega como tráfego direto. O data lake diminui essa lacuna, mas não fecha.
Onde o Mydrop cobre o lado orgânico
A camada orgânica é onde a maioria dos times perde tempo com exportações manuais. O analytics do Mydrop reúne as métricas nativas de cada plataforma num só lugar, incluindo séries diárias e benchmarks de vários perfis, e os relatórios white-label agendados entregam tudo num ritmo certo. Se o seu data warehouse precisa desses números, as mesmas visões dão as definições para você bater, e seu analista pode reconciliá-las com o que o data lake guarda.
Governança: três regras que mantêm tudo útil
- Um responsável por fonte. Uma pessoa definida para consertar quando quebrar.
- Um log de atualização. Registre a última carga bem-sucedida, porque uma fonte que parou em silêncio parece uma semana tranquila.
- Um dicionário de dados curto. Uma linha por campo, em palavras simples.
Erros comuns que desperdiçam o primeiro trimestre
- Carregar tudo primeiro. Os times copiam cada campo de cada plataforma e depois não acham os três que importam.
- Misturar definições de métricas. "Engajamento" significa coisas diferentes em plataformas diferentes. Guarde as contagens brutas e calcule a taxa num só lugar.
- Pular o log de atualização. Uma fonte que parou de carregar na terceira semana parece um mês tranquilo na décima.
- Montar dashboards antes das perguntas. Um gráfico sem uma decisão atrelada é olhado duas vezes e depois ignorado.
Um data lake pequeno e sem graça que responde a três perguntas vale mais do que um gigante em que ninguém confia.
Monte a menor versão possível este mês
Pegue a sua pergunta mais valiosa. Liste os três campos que ela precisa de cada fonte. Exporte os dados do último trimestre para uma planilha e cruze pela chave de campanha na mão. Se a resposta mudar uma decisão, construa o pipeline. Se não, você economizou um projeto. Para colocar o lado orgânico em ordem primeiro, comece de graça no Mydrop.
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