データ、分析、インサイトの違いは何ですか?

急速に成長している他の市場と同様に、マーケティング分析のツールやベスト プラクティスに関連する用語は区別がつかなくなり、混乱することがよくあります。 SEO、検索、データ、分析、インサイト、レコメンデーションを同じ意味で話すのは混乱を招きます。 さらに悪いことに、特定のツールを探しているときや特定の出力について話しているときに、誤解を招く可能性があります。 明確にするために、以下では、よく混同されたり誤用されたりする用語について説明します。

SEOと検索の違い

SEO がコンテンツ マーケティングに関する会話に入る際によくある混乱は、SEO と検索の違いです。 ほとんどの場合、検索は検索に関連するデータを指しており、有料とオーガニックのどちらを意味するのかを区別することが重要です。 SEO は、サイトとそのコンテンツを検索エンジンで見つけられるように最適化するための方法論です。 これらの用語は混同される場合があり、データの不正確または不完全な使用、またはニーズを完全には満たさないツールの選択を意味する場合があります。
SEO には、ブランドの見つけやすさを改善することによって、サイトへのオーガニック訪問者数を増やすために使用されるテクニック、戦略、および戦術が含まれます。 ブランドによって作成されたコンテンツが検索結果ページ (SERP) で上位にランク付けされ、検索エンジン ユーザーに表示されると、見つけやすさが向上します。 SEO には有料の取り組みに対する改善は含まれず、多くの場合、サイトのページのページ構造、クロール可能性、キーワード、およびコンテンツに重点が置かれます。

データと分析の違い

人々がどのようにデータ、分析、洞察を同じ意味で使用するか、そしてそれがなぜ混乱の原因になり得るかについて少し話しましょう。 データとは、参照または分析のための事実と統計の集まりです。 データをビルディング ブロックまたは個々のピースとして描くのが最も簡単です。 データをレゴと考えれば、結果を示す画像を構築するために他の個々のピースと組み合わせて使用​​される個々のピースであることがわかります。
分析は、データまたは統計の分析を提供するツールです。 レゴの例えを使用して、すべてのピースが収集されると、アナリティクスはデータの重要性を理解するために作成した画像を調べます。

分析フェーズには、多くの場合、履歴データを調査して傾向を見つけたり、アクションの因果関係を見つけたり、マーケティング活動のパフォーマンスを評価したりすることが含まれます。 分析は、マーケティング キャンペーン、メッセージ戦略、特定のシナリオ、またはツールの有効性を判断するために使用される場合があります。 分析は、さまざまなデータを調べて戦略的決定を通知するために使用されます。 ほとんどの場合、誰かがプラットフォームを探しているとき、彼らは単にデータを探しているわけではありません。多くの場合、データは非常に大量であり、最初に何らかの分析を行わないと解釈できません。
「ビッグデータ」という言葉が飛び交う中、「ビッグ」データと「スモール」データの違いと、それぞれを満たすための条件を理解することが重要です。
通常、ビッグデータとは、所有している可能性のある何百万、何十億ものデータの断片を指し、純粋に量の問題と見なします。 ボリュームはデータの「大きさ」を決定する要因ですが、本当に「ビッグデータ」を持っているかどうかを判断する際には、次の 3 つの重要な点を確認する必要があります。

1. 状態— これはデータのクリーン度です。 この例としては、現在の顧客からの電子メール アドレスのリストで、登録解除についてチェックされたもの、有効で現在のアドレスなどは「クリーン」と見なされます。 小さなデータであるためには、クリーンでなければなりません。 逆に、まだ検証されていない購入済みのメーリング リスト (正しいアドレス、対象者、あなたからのメッセージを喜んで受け取る) は、チェックに時間と労力、またはツールが必要なため、「ビッグ データ」と見なされる可能性があります。
2. 場所— これは、データがどこから来ているか、およびデータが必要とする最終的な形式とどの程度互換性があるかを示します。さまざまな形式または異なる変数を持つ複数のソースからマージする必要があるデータは「ビッグ データ」です。 メールの例を挙げると、MailChimp や Marketo などのメール管理プログラムに保存されたユーザーのリストがあり、すぐにメールを送信する準備ができている場合、それは「小さなデータ」と見なされます。複数のソースをまとめて再フォーマットし、メール管理ツールに取り込むことで、この「ビッグデータ」を作成できます。
3. 集団— これは、検討中のニーズに共通する資質を持つ個人を指します。 電子メールの例に固執すると、「小さなデータ」は、短期的にその構成に変化がないと予想される既知の母集団で構成されています。 これにより、マーケティング担当者はこのデータを使用して、特定の質問や今すぐ必要な問題に答えることができます。 逆に言えば、「ビッグデータ」は、不明なアドレス、重複の可能性、購読解除、または無関係なターゲットを含む大量の購入済みメーリング リストを表します。 このリストは、現在の形式でターゲットを絞った電子メール マーケティングの送信に使用することはできず (少なくとも優れたマーケティング担当者によるものではありません)、最初に「クリーンアップ」する必要があります。

これについて考える良い方法は、リストに 100 万人の既知の顧客のリストがあり、有効で最新の情報が既に電子メール管理システムに読み込まれている場合、電子メールを送信するのは簡単だということです。 逆に、メール アドレスが無効であったり、受信者が不明であったり、形式に問題がある 100 人のリストは、条件付けされた 100 万人のリストよりも、クリーンアップと作業に時間がかかります。

分析とインサイトの違い

分析または分析は、データを経時的に、またはキャンペーン別に見る手段を提供しますが、インサイトは分析から得られる要点です。 分析によって収集された洞察は、状況、シナリオ、または場合によっては人物を正確に理解するのに役立ちます。 ターゲット市場に関する洞察、マーケティングや SEO パフォーマンスに関する洞察、または全体的な取り組みへの特定の貢献に関する洞察について話している場合でも、洞察はデータの分析から得られるものです。
ほとんどの人にとって、インサイトはツールに本当に求めているものです。 これらは、有料広告、ソーシャル メディア、広報活動、電子メール、コンテンツ マーケティング、およびその他の戦略計画に含める実用的な項目です。 インサイトとは、次に作成するコンテンツを決定したり、競合他社が SERP であなたを上回ったり、ソーシャル メディアでシェアを獲得したりする理由を理解するために使用できる特定の情報です。

推奨事項の定義

推奨事項は、最善の行動方針に関する提案または提案です。 どんな状況でもあなたが受け入れる勧告は、あなたが権威であると考える誰かによって出されたものです.
ツールの場合、推奨事項は、検索結果を改善するために採用すべき戦術の長いリストとして提示されることがよくあります。 大規模なプラットフォームでは、これらの推奨事項は、難易度、リスク、および重要性によって分類される場合があります。 キーワードやコンテンツ グループごとにセグメント化して、最初に取り組む推奨事項の優先順位を付けることができる場合もあります。

重要な違い - データ、分析、洞察

分析とインサイトの違いは取るに足らないものに思えるかもしれませんが、プラットフォームと達成が期待できる結果についての会話を構成することが重要です。 ほとんどの人は、おそらくデータ プラットフォームや分析プラットフォームを探しているわけではありません。 生データや分析だけが必要なわけではありません。 彼らが実際に求めているのは、現在および将来の取り組みを改善し、収益にプラスの影響を与えるのに役立つ洞察と推奨事項、実行可能な次のステップです。 データ、分析、洞察、および推奨事項を区別して、話している相手がニーズに最適なものを見つけるように正確に導くことができるようにすることが重要です。
用語を正確に使用して利害関係者に説明することで、組織が新しいツールから得られるものを説明する能力が向上します。 組織によっては、洞察と推奨事項を提供できる非常に大きなビジネス インテリジェンス部門または戦略部門または分析部門があるため、生データまたは一部の分析のみが必要な場合があります。
一方、小規模なチームには、すべての面倒な作業を行い、次のステップとともに洞察と推奨事項を提供するツールが必要になる場合があります。 プラットフォームの目標は、推奨事項の背後にある詳細なデータを確認する必要なく、次のステップに関する具体的な推奨事項を取得することです。
ここで YouTube ビデオをご覧ください。
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