Análise e Discussão Big Data Cases

Tinder e Big Data: It’s a match!

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Um simples movimento de swipe na tela: é só isso que o aplicativo de encontros Tinder precisa para acumular dados sobre seus usuários.

Com o número de matches – as combinações entre os users interessados em se conhecerem melhor –  aumentando a cada ano (pulou de 12 milhões em 2014 para 26 milhões em 2015) fica fácil entender como o uso de Big Data está no coração do app.

Ainda não se convenceu? No artigo de hoje você vai entender porque a combinação entre Tinder e Big Data é um match perfeito!

Entendendo o App

Com interface simples, o Tinder  funciona com login via Facebook e mostra perfis de pessoas de acordo com algumas preferências determinadas pelo usuário (se quer ver homens, mulheres ou ambos; qual a faixa etária; e proximidade – indo até um raio de 100 km).

A cada perfil visto, é possível deslizar para a esquerda ou direita, significando recusa ou interesse. Se a curtida for recíproca entre as duas pessoas, acontece o tão aguardado “match” e os dois usuários podem trocar mensagens.

O engajamento no aplicativo é incrível: em outubro de 2014, a empresa divulgou que os usuários acessam o Tinder em média 11 vezes por dia, totalizando cerca de 70 minutos diários no app. São 50 milhões de pessoas fazendo 1,6 bilhão de swipes em um intervalo de 24 horas. Uma fonte incrível de Big Data, não?

Como o Tinder acumula Big Data

Combinar estatísticas simples de geolocalização, palavras-chave e idade já é o suficiente para gerar dados realmente informativos sobre quem usa a ferramenta. Mas, o aplicativo vai além: de acordo com Sean Rad, CEO do Tinder, são analisadas ainda informações sobre o perfil do usuário no Facebook, seus amigos, quais interesses eles têm em comum, quando ele foi para a faculdade e outros fatores sociais – e, claro, quem está ganhando um “sim” ou “não” no aplicativo e com quem o usuário está conversando.

Talvez você não saiba, mas além de tudo isso, o Tinder ainda usa ainda uma análise semântica das conversas, considerando a duração e a frequência dos bate-papos para determinar com quais outros usuários a pessoa teria a mesma tendência de engajamento.

O app está constantemente fazendo melhorias na interface para facilitar a captação de informações. Por exemplo, no início de 2015, a empresa limitou o número de swipes para a direita, pois alguns usuários estavam usando a opção com muita frequência para aumentar suas chances de conseguir um match. Para Dan Gould, vice-presiente de tecnologia da empresa, esse comportamento diminuía o valor do swipe e interferia nas estatísticas, por isso a decisão de mudar o mecanismo.

Usando Big Data na prática

A análise de dados, além de melhorar a experiência do usuário – no caso do Tinder, tornar a busca por um “par ideal” menos aleatória – ainda transforma o app em um terreno fértil para monetização e implementação de ações de marketing inteligentíssimas. Afinal, Big Data é um ótimo caminho para transformar relações entre empresas, marcas e seu público-alvo.

O caso da Gilette exemplifica bem esse novo jeito de fazer fazer publicidade. A marca da Procter & Gamble resolveu se aliar ao Tinder para fazer uma experiência: investigar se era mais frequente deslizar para a direita em perfis de homens com ou sem barba.

Utilizando o sistema de análise de Big Data do aplicativo, a marca inicialmente selecionou 100 mil perfis de estudantes universitários. Destes, foram escolhidos alguns que tinham fotos de perfil com barba e analisou-se quantos matches eles tiveram em uma semana. Na segunda semana, os homens trocaram a foto por uma de rosto barbeado e o novamente o número de matches foi coletado para comparação.

O experimento apontou que o volume de deslizadas para a direita cresceu 19%, ou seja, ouro em dados para a Gilette. O resultado completo da pesquisa pode ser visto no site da campanha.

Um mundo de possibilidades

Há mais, muito mais questões que o grande volume de dados  do Tinder poderia nos ajudar a esclarecer. Em um exercício de especulação, é possível pensar em outras situações nas quais a análise de dados poderia ser útil.

Por exemplo, olhando para o horário em que as mensagens foram recebidas, quanto tempo levaram para serem respondidas e quais viraram uma conversa efetiva, é possível estimar quando as pessoas estão mais receptivas para receberem mensagens, incluindo conteúdos de publicidade. Nessa mesma lógica do melhor momento, seria interessante ainda descobrir em qual hora do dia se teria mais matches. Será que as pessoas possuem diferentes padrões para o dia e outros para a noite?

Aprofundando-se no uso da geolocalização e das análises de palavras-chaves dos perfis, os dados poderiam ainda servir de apoio a campanhas de marketing ou pesquisas de mercado, indicando, por exemplo, em qual cidade, estado ou país há mais pessoas que gostam de animais, grupos com o mesmo interesse político ou integrantes de determinada faixa etária.

A experiência com o Tinder mostra que as análises de Big Data ainda podem ser exploradas de várias maneiras. E você, já pensou em como vai usar Big Data para transformar o seu negócio e garantir um match com seus clientes?

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