ما الفرق بين البيانات والتحليلات والرؤى؟

كما هو الحال مع أي سوق سريع النمو ، أصبحت المصطلحات المرتبطة بالأدوات وأفضل الممارسات لتحليلات التسويق أقل تمايزًا وغالبًا ما تكون مشوشة. يعد التحدث عن تحسين محركات البحث ، والبحث ، والبيانات ، والتحليلات ، والرؤى ، والتوصيات بالتبادل أمرًا محيرًا. والأسوأ من ذلك ، أنه قد يكون مضللًا عندما تبحث عن أدوات معينة أو تناقش مخرجات معينة. للمساعدة في التوضيح ، سنتحدث أدناه عن بعض المصطلحات الأكثر شيوعًا التي يتم الخلط بينها أو إساءة استخدامها.

الفرق بين SEO والبحث

عندما تدخل مُحسّنات محرّكات البحث في محادثات حول تسويق المحتوى ، فإن الالتباس الشائع هو الفرق بين تحسين محركات البحث والبحث. غالبًا ما يشير البحث إلى البيانات المتعلقة بالبحث - ومن المهم التمييز بين ما إذا كان يعني أنه مدفوع مقابل نتائج البحث المجانية. SEO هي المنهجية المتبعة وراء تحسين المواقع ومحتواها الذي يمكن لمحركات البحث العثور عليه. يتم الخلط بين هذه المصطلحات في بعض الأحيان ويمكن أن تعني استخدامًا غير دقيق أو غير كامل للبيانات أو اختيار أداة لا تلبي احتياجاتك تمامًا.
يشمل مُحسّنات محرّكات البحث التقنيات والاستراتيجيات والتكتيكات المستخدمة لزيادة عدد الزوار العضويين للموقع من خلال تحسين إمكانية العثور على العلامة التجارية. يتم تحسين إمكانية البحث عندما يتم تصنيف المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة علامة تجارية في مرتبة أعلى في صفحة نتائج البحث (SERP) ويكون مرئيًا بشكل أكبر لمستخدمي محرك البحث. لا تتضمن مُحسّنات محرّكات البحث تحسينات على الجهود المدفوعة وغالبًا ما تركز على بنية الصفحة وقابلية الزحف والكلمات الرئيسية ومحتوى الصفحات الموجودة على موقعك.

الفرق بين البيانات والتحليلات

لنتحدث قليلاً عن كيفية استخدام الأشخاص للبيانات والتحليلات والرؤى بالتبادل ولماذا يمكن أن يكون ذلك مصدر ارتباك. البيانات هي جمع الحقائق والإحصاءات للرجوع إليها أو للتحليل. من الأسهل تصوير البيانات على أنها اللبنات الأساسية أو الأجزاء الفردية. إذا كنت تفكر في البيانات على أنها Legos ، يمكنك أن ترى كيف أنها القطع الفردية التي يتم استخدامها جنبًا إلى جنب مع القطع الفردية الأخرى لبناء صورة لإظهار النتائج.
التحليلات هي الأدوات التي توفر تحليل البيانات أو الإحصائيات. باستخدام تشبيه Legos ، بمجرد جمع كل القطع ، تنظر التحليلات إلى الصورة التي قاموا بإنشائها لفهم أهمية البيانات.

غالبًا ما تتضمن مرحلة التحليل دراسة البيانات التاريخية للعثور على الاتجاهات وإيجاد السببية للإجراءات أو تقييم أداء جهود التسويق. يمكن استخدام التحليلات لتحديد فعالية حملة تسويقية أو استراتيجية مراسلة أو سيناريو معين أو أداة. تُستخدم التحليلات للنظر في مجموعة من البيانات لإبلاغ القرارات الإستراتيجية. في معظم الأوقات ، عندما يبحث شخص ما عن نظام أساسي ، فإنه لا يبحث ببساطة عن البيانات - لأنه غالبًا ما يكون بكميات كبيرة بحيث لا يمكن تفسيرها بدون شكل من أشكال التحليل أولاً.
بينما نستمر في سماع مصطلح "البيانات الضخمة" ، من المهم أن نفهم الفرق بين البيانات "الكبيرة" و "الصغيرة" وبعض الشروط لتلبية كل منهما.
عادةً ما يعتقد الناس أن البيانات الضخمة تشير إلى ملايين ومليارات من البيانات التي قد تكون لديهم - ويعتبرونها مجرد مسألة حجم. على الرغم من أن الحجم يعد عاملاً في تحديد "ضخامة" البيانات - فهناك ثلاثة أشياء أساسية يجب مراعاتها عند تحديد ما إذا كان لديك بالفعل "بيانات ضخمة":

1. الشرط - هذه هي نظافة البيانات. مثال على ذلك هو قائمة عناوين البريد الإلكتروني من العملاء الحاليين التي تم التحقق منها لإلغاء الاشتراك ، والعناوين الصالحة والحالية ، وما إلى ذلك ، والتي تعتبر "نظيفة". لكي تكون البيانات صغيرة ، يجب أن تكون نظيفة. على العكس من ذلك ، يمكن اعتبار قائمة البريد الإلكتروني المشتراة التي لم يتم التحقق من صحتها بعد (العنوان الصحيح ، على الهدف ، على استعداد لتلقي الرسائل منك) "بيانات ضخمة" لأنها تتطلب وقتًا وقوة بشرية أو أدوات للتحقق منها.
2. الموقع - يشير هذا إلى مصدر البيانات ومدى توافقها مع التنسيق النهائي الذي تريد أن تكون فيه. البيانات التي تتطلب الدمج من مصادر متعددة في مجموعة متنوعة من التنسيقات أو مع متغيرات مختلفة هي "البيانات الضخمة". إذا أخذت مثال البريد الإلكتروني الخاص بنا ، إذا كان لديك قائمة مستخدمين تم حفظهم في برنامج إدارة البريد الإلكتروني ، مثل MailChimp أو Marketo ، وكان جاهزًا لإرسال رسائل البريد الإلكتروني على الفور ، فهذا يعتبر "بيانات صغيرة" ، بينما إذا كان عليك الدمج مصادر متعددة معًا وإعادة تنسيقها لإدخالها في أداة إدارة البريد الإلكتروني ، والتي يمكن أن تجعل هذه "البيانات الضخمة".
3. السكان - يشير إلى الأفراد الذين لديهم صفات مشتركة مع الحاجة في الاعتبار. بالتمسك بمثال البريد الإلكتروني ، تتكون "البيانات الصغيرة" من مجتمع معروف لا يُتوقع حدوث تغييرات في تكوينه على المدى القصير. يتيح ذلك للمسوقين استخدام هذه البيانات للإجابة على سؤال معين أو الحاجة الآن. على العكس من ذلك ، قد تمثل "البيانات الضخمة" قائمة بريد إلكتروني كبيرة تم شراؤها تتضمن عناوين غير معروفة أو عمليات تكرار محتملة أو عمليات إلغاء الاشتراك أو أهداف غير ذات صلة. لا يمكن استخدام هذه القائمة لتسويق البريد الإلكتروني المستهدف في شكله الحالي (على الأقل ليس بواسطة مسوق جيد) ويجب "تنظيفها" أولاً.

هناك طريقة جيدة للتفكير في هذا الأمر وهي أنه إذا كان لديك قائمة تضم مليون عميل معروف في قائمة تحتوي على معلومات صالحة ومحدثة ، تم تحميلها بالفعل في نظام إدارة البريد الإلكتروني الخاص بك - فسيكون إرسال بريد إلكتروني إليهم في لمح البصر. على العكس من ذلك ، فإن قائمة تضم 100 شخص لديهم عناوين بريد إلكتروني غير صالحة أو مستلمين غير معروفين أو مشاكل في التنسيق قد تستغرق وقتًا أطول للتنظيف والعمل معها أكثر من تلك القائمة التي تضم مليون شخص مشروط.

الفرق بين التحليلات والرؤى

بينما توفر التحليلات أو التحليل الوسائل للنظر في البيانات بمرور الوقت ، أو حسب الحملة ، فإن الرؤى هي العناصر التي تحصل عليها من التحليل. تساعد الأفكار التي تم جمعها من خلال التحليل في تكوين فهم دقيق للموقف أو السيناريو أو في بعض الحالات ، الشخص. سواء كنا نتحدث عن رؤى حول السوق المستهدف ، أو رؤى حول التسويق أو أداء تحسين محركات البحث ، أو رؤى حول مساهمات محددة في جهد شامل ، فإن الرؤى هي الأشياء التي تستمدها من تحليل البيانات.
بالنسبة لمعظم الأشخاص ، الرؤى هي حقًا ما يبحثون عنه من الأداة. هذه هي العناصر القابلة للتنفيذ التي تقوم بتضمينها في الإعلانات المدفوعة ، ووسائل التواصل الاجتماعي ، والعلاقات العامة ، والبريد الإلكتروني ، وتسويق المحتوى ، والخطط الإستراتيجية الأخرى. الرؤى هي الأجزاء المحددة من المعلومات التي يمكنك استخدامها لتحديد المحتوى الذي يجب إنشاؤه بعد ذلك أو لفهم سبب تفوق أحد المنافسين عليك في SERPs أو مشاركته في الصوت على وسائل التواصل الاجتماعي.

تم تحديد التوصيات

التوصيات هي اقتراحات أو مقترحات حول أفضل مسار للعمل. التوصيات التي تقبلها في أي موقف هي تلك التي يقدمها شخص تعتقد أنه سلطة.
في حالة الأدوات ، غالبًا ما يتم تقديم التوصيات كقائمة من التكتيكات التي يجب استخدامها لتحسين نتائج البحث. في المنصات الأكبر ، يمكن تصنيف هذه التوصيات حسب الصعوبة والمخاطر والأهمية. قد تتمكن أيضًا من تقسيمها حسب الكلمات الرئيسية أو مجموعات المحتوى للمساعدة في تحديد أولويات التوصيات التي ستعالجها أولاً.

الفرق المهم - البيانات والتحليلات والرؤى

في حين أن الاختلافات بين التحليلات والرؤى قد تبدو غير مهمة ، فمن المهم تأطير أي محادثة تجريها حول النظام الأساسي والنتائج التي يمكنك توقع تحقيقها. ربما لا يبحث معظم الأشخاص عن نظام أساسي للبيانات أو منصة تحليلات. إنهم لا يريدون مجرد بيانات أولية أو مجرد تحليلات. ما يبحثون عنه في الواقع هو رؤى وتوصيات ، وخطوات تالية قابلة للتنفيذ لمساعدتهم على تحسين الجهود الحالية والمستقبلية والتأثير بشكل إيجابي على النتيجة النهائية. من المهم التمييز بين البيانات والتحليلات والرؤى والتوصيات للتأكد من أن الشخص الذي تتحدث معه يمكنه توجيهك بدقة للعثور على أفضل تطابق لاحتياجاتك.
سيؤدي استخدام المصطلحات بدقة للشرح لأصحاب المصلحة إلى تحسين قدرتك على شرح ما ستخرجه مؤسستك من الأداة الجديدة. اعتمادًا على مؤسستك ، قد تحتاج فقط إلى بيانات أولية أو بعض التحليلات لأن لديك قسمًا كبيرًا بالفعل لذكاء الأعمال أو قسم استراتيجي أو تحليلات يمكنه تقديم الرؤى والتوصيات.
من ناحية أخرى ، قد تحتاج الفرق الصغيرة إلى أداة تقوم بكل المهام الثقيلة وتوفر رؤى وتوصيات جنبًا إلى جنب مع الخطوات التالية. قد تكون أهدافك من النظام الأساسي هي الحصول على توصيات محددة حول الخطوات التالية دون الحاجة إلى رؤية البيانات الدقيقة وراء التوصيات.
شاهد فيديو يوتيوب هنا:
[/ vc_column_text] [/ vc_column] [/ vc_row] [vc_row] [vc_column width = ”1/1 ″] [vc_video link =” http://youtu.be/A8kAY_JreyU ”] [/ vc_column] [/ vc_row]