* Por Juliano Ferreira, Analista de Marketing da Hekima
Que Barack Obama venceu as duas últimas corridas presidenciais pela Casa Branca (2008 e 2012) você já sabe. Contudo, o que você talvez não saiba é que a equipe do atual presidente dos Estados Unidos baseou toda a sua estratégia de campanhas em informações e insights gerados em conjunto por pesquisas e ferramentas de Big Data Analytics – utilizadas para a coleta e análise de grandes volumes de dados, a fim de extrair deles informações estratégicas a serem utilizadas por empresas em seus processos de tomada de decisão.
Os diferenciais competitivos possibilitados pelo uso em sinergia de Big Data e pesquisas abrangeram o aumento da segmentação do discurso de Obama direcionado aos diferentes tipos de eleitores (especialmente os indecisos), o conhecimento mais aprofundado das reais necessidades dos diversos grupos sociais e étnicos dos EUA (e na terra do Tio Sam estamos falando de muitos, muitos grupos), a multiplicação exponencial do financiamento privado de suas campanhas e a captação de formação de tendências no comportamento dos eleitores.
Esta última vantagem competitiva que o candidato democrata teve em relação a seus adversários republicanos, graças ao casamento entre Big Data Analytics e pesquisas de opinião, será abordada a seguir neste artigo.
2008: pesquisas de campo ultra segmentadas
Nas eleições presidenciais de 2008, a equipe de Barack Obama atribuiu a cada eleitor norte-americano pontos baseados na probabilidade de aquela pessoa realizar duas ações distintas e essenciais para a sua campanha: preencher uma cédula de votação e, mais importante, esta cédula ser um voto para o democrata. Estes pontos eram derivados de um volume de dados sem precedentes, gerado por um contínuo trabalho de pesquisa. Para cada debate semanal por estado norte-americano, os call centers da campanha conduziam de 5 mil a 10 mil entrevistas curtas que rapidamente verificavam as preferências do eleitor, além de 1 mil entrevistas em versão longa.
Para aprofundar as predições de intenção de voto a um nível individual, algoritmos gerados por softwares de Big Data Analytics buscaram traçar padrões entre estas opiniões e os dados sobre cada eleitor que a campanha reuniu. Chegou-se a mais de 100 variáveis em padrões de eleitores, definidas a partir do histórico de votos das pessoas, bases de dados de consumidores e contatos das últimas campanhas.
Esta inovação foi muito valorizada entre os responsáveis pelas pesquisas de campo. Um ciclo quase perfeito de modelos micro segmentados direcionou voluntários a realizarem conversas roteirizadas porta a porta ou via telefone com eleitores específicos. Cada uma destas interações produzia dados que eram transmitidos de volta aos servidores de Obama, a fim de refinar os modelos que direcionavam os voluntários às casas de eleitores que realmente valiam a pena serem visitados.
A eficiência e extensão deste processo colocou os democratas bem à frente dos republicanos quando o assunto foi a definição dos perfis dos eleitores. A campanha de John McCain, na maioria dos estados, aplicou seu modelo estatístico apenas uma vez, atribuindo apenas uma micro segmentação a cada eleitor. Com isso, a equipe de McCain foi incapaz de recalcular a probabilidade de estes eleitores apoiarem o candidato republicano conforme as mudanças ocorridas ao longo da corrida presidencial. Já as pontuações que a equipe de Obama atribuía aos eleitores eram ajustadas semanalmente, de acordo com novos e relevantes eventos que iam surgindo, como a nomeação de Sarah Palin a vice-presidente pelo lado republicano ou o pedido de concordata do banco de investimento Lehman Brothers.
2012: forte trabalho de convencimento
A segunda campanha de Barack Obama também foi pautada por um grande trabalho conjunto de pesquisas tradicionais e Big Data. Um time formado por oito institutos de pesquisa varreu todos os Estados Unidos com milhares de questionários, gerando uma amplitude gigantesca de dados analisada pelas ferramentas de Analytics. David Simas, diretor do núcleo de pesquisas de opinião do democrata, afirmou à época do pleito que sua equipe acreditava em combinar qualidade com quantidade, a fim de assegurar que a comunicação em todos os níveis da campanha fosse direcionada por dados, e não achismos.
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Em Fevereiro de 2012, os voluntários da campanha de Obama realizaram incríveis 500 mil conversas com eleitores, com o objetivo de angariarem mais apoiadores para o lado democrata. Eleitores aleatoriamente selecionados de um grupo identificado como persuadível – graças a um trabalho com modelos de padronização – responderam a um questionário, após uma conversa por telefone roteirizada. A partir daí, os analistas democratas identificaram os atributos destas pessoas e, tomando como base as características mais em comum entre elas observadas, criaram um modelo de persuasão que previa, em uma escala de 0 a 10, a probabilidade de um eleitor ser convencido a votar em Obama após uma única interação com um voluntário.
Como você pôde ver, Obama acreditou e investiu na simbiose entre Big Data Analytics e pesquisas tradicionais. Resultado: duas vitórias nas eleições norte-americanas – e um belo case para mostrarmos no blog da Opinion Box.
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