Apa Perbedaan Antara Data, Analisis, dan Wawasan?

Seperti halnya pasar yang berkembang pesat, istilah yang terkait dengan alat dan praktik terbaik analitik pemasaran menjadi kurang terdiferensiasi dan sering membingungkan. Berbicara tentang SEO, pencarian, data, analitik, wawasan, dan rekomendasi secara bergantian membingungkan. Lebih buruk lagi, itu bisa menyesatkan ketika Anda mencari alat tertentu atau mendiskusikan hasil tertentu. Untuk membantu memperjelas, di bawah ini kita akan berbicara tentang beberapa istilah yang lebih sering membingungkan atau disalahgunakan.

Perbedaan antara SEO dan pencarian

Saat SEO memasuki percakapan tentang pemasaran konten, kebingungan umum adalah perbedaan antara SEO dan pencarian. Penelusuran paling sering merujuk pada data yang terkait dengan penelusuran- dan penting untuk membedakan apakah artinya berbayar atau organik. SEO adalah metodologi di balik pengoptimalan situs dan kontennya agar dapat ditemukan oleh mesin pencari. Istilah-istilah ini terkadang membingungkan dan dapat berarti penggunaan data yang tidak akurat atau tidak lengkap atau memilih alat yang tidak sepenuhnya memenuhi kebutuhan Anda.
SEO mencakup teknik, strategi, dan taktik yang digunakan untuk meningkatkan jumlah pengunjung organik ke situs dengan meningkatkan kemampuan menemukan merek. Findability ditingkatkan ketika konten yang dibuat oleh merek berperingkat lebih tinggi pada halaman hasil pencarian (SERP) dan lebih terlihat oleh pengguna mesin pencari. SEO tidak mencakup peningkatan pada upaya berbayar dan sering kali berfokus pada struktur halaman, kemampuan merangkak, kata kunci, dan konten untuk halaman di situs Anda.

Perbedaan antara data dan analitik

Mari kita bicara sedikit tentang bagaimana orang dapat menggunakan data, analitik, dan wawasan secara bergantian dan mengapa itu bisa menjadi sumber kebingungan. Data adalah kumpulan fakta dan statistik untuk referensi atau analisis. Paling mudah untuk menggambarkan data sebagai blok bangunan atau bagian individu. Jika Anda menganggap data sebagai Lego, Anda dapat melihat bagaimana mereka adalah bagian individu yang digunakan bersama dengan bagian individu lainnya untuk membangun gambar untuk menunjukkan hasil.
Analytics adalah alat yang menyediakan analisis data atau statistik. Menggunakan analogi Lego, setelah semua bagian telah dikumpulkan, analitik melihat gambar yang mereka buat untuk memahami pentingnya data.

Fase analisis sering kali melibatkan mempelajari data historis untuk menemukan tren, menemukan kausalitas tindakan, atau mengevaluasi kinerja upaya pemasaran. Analytics dapat digunakan untuk menentukan efektivitas kampanye pemasaran, strategi pengiriman pesan, skenario tertentu, atau alat. Analytics digunakan untuk melihat berbagai data untuk menginformasikan keputusan strategis. Sebagian besar waktu, ketika seseorang mencari platform, mereka tidak hanya mencari data – karena sering kali dalam volume tinggi sehingga tidak dapat ditafsirkan tanpa beberapa bentuk analisis terlebih dahulu.
Saat kita terus mendengar istilah "data besar", penting untuk memahami perbedaan antara data "besar" dan "kecil" dan beberapa kondisi untuk memenuhi masing-masing.
Biasanya orang berpikir bahwa data besar mengacu pada jutaan dan miliaran data yang mungkin mereka miliki – karena murni masalah volume. Meskipun volume merupakan faktor dalam menentukan "kebesaran" data – ada tiga hal inti yang harus diperhatikan saat menentukan apakah Anda benar-benar mendapatkan "data besar":

1. Kondisi — Ini adalah kebersihan data. Contohnya adalah daftar alamat email dari pelanggan saat ini yang telah diperiksa untuk berhenti berlangganan, alamat valid dan saat ini, dll., akan dianggap "bersih". Untuk menjadi data kecil, itu harus bersih. Sebaliknya, daftar email yang dibeli yang belum divalidasi (alamat yang benar, tepat sasaran, bersedia menerima pesan dari Anda) dapat dianggap sebagai “data besar” karena memerlukan waktu dan tenaga atau alat untuk memeriksanya.
2. Lokasi — Ini mengacu pada dari mana data berasal dan seberapa kompatibelnya dengan format akhir yang Anda inginkan. Data yang memerlukan penggabungan dari berbagai sumber dalam berbagai format atau dengan variabel yang berbeda adalah “data besar.” Jika Anda mengambil contoh email kami, jika Anda memiliki daftar pengguna yang disimpan dalam program manajemen email, seperti MailChimp atau Marketo, dan email siap dikirim segera, itu dianggap "data kecil", sedangkan jika Anda harus menggabungkan beberapa sumber bersama-sama dan memformat ulang mereka untuk memasukkannya ke dalam alat manajemen email Anda, yang dapat membuat "data besar" ini.
3. Populasi — Ini mengacu pada individu yang memiliki kualitas yang sama dengan kebutuhan yang dipertimbangkan. Berpegang pada contoh email, "data kecil" terdiri dari populasi yang diketahui yang diperkirakan tidak akan mengalami perubahan komposisi dalam jangka pendek. Ini memungkinkan pemasar menggunakan data ini untuk menjawab pertanyaan atau kebutuhan tertentu sekarang. Sebaliknya, "data besar" akan mewakili daftar email besar yang dibeli yang mencakup alamat yang tidak diketahui, kemungkinan duplikasi, berhenti berlangganan, atau target yang tidak relevan. Daftar ini tidak dapat digunakan untuk pengiriman email pemasaran yang ditargetkan dalam bentuknya yang sekarang (setidaknya tidak oleh pemasar yang baik) dan harus "dibersihkan" terlebih dahulu.

Cara yang baik untuk memikirkan hal ini adalah jika Anda memiliki daftar satu juta pelanggan yang dikenal dalam daftar dengan informasi terkini yang valid, sudah dimuat ke dalam sistem manajemen email Anda — mengirimi mereka email akan sangat mudah. Sebaliknya, daftar 100 orang dengan alamat email yang tidak valid, penerima yang tidak dikenal, atau masalah pemformatan akan membutuhkan lebih banyak waktu untuk dibersihkan dan dikerjakan daripada daftar satu juta orang yang dikondisikan itu.

Perbedaan antara analitik dan wawasan

Sementara analitik atau analisis menyediakan sarana untuk melihat data dari waktu ke waktu, atau berdasarkan kampanye, wawasan adalah hasil yang Anda peroleh dari analisis. Wawasan yang dikumpulkan melalui analisis membantu membentuk pemahaman yang akurat tentang situasi, skenario, atau dalam beberapa kasus, seseorang. Apakah kita berbicara tentang wawasan tentang target pasar Anda, wawasan tentang pemasaran atau kinerja SEO, atau wawasan tentang kontribusi khusus untuk upaya keseluruhan, wawasan adalah hal-hal yang Anda peroleh dari menganalisis data.
Bagi kebanyakan orang, wawasan adalah apa yang mereka cari dari sebuah alat. Ini adalah item yang dapat ditindaklanjuti yang Anda sertakan dalam iklan berbayar, media sosial, hubungan masyarakat, email, pemasaran konten, dan rencana strategis lainnya. Wawasan adalah informasi spesifik yang dapat Anda gunakan untuk memutuskan konten apa yang akan dibuat selanjutnya atau untuk memahami mengapa pesaing mengungguli Anda di SERPs atau mengambil bagian suara di media sosial.

Rekomendasi ditentukan

Rekomendasi adalah saran atau usulan tentang tindakan terbaik. Rekomendasi yang Anda terima dalam situasi apa pun adalah rekomendasi yang diajukan oleh seseorang yang Anda anggap sebagai otoritas.
Dalam hal alat, rekomendasi sering disajikan sebagai daftar taktik yang harus digunakan untuk meningkatkan hasil pencarian. Dalam platform yang lebih besar, rekomendasi ini dapat dikategorikan berdasarkan kesulitan, risiko, dan kepentingan. Anda juga dapat mengelompokkannya menurut kata kunci atau grup konten untuk membantu memprioritaskan rekomendasi mana yang akan Anda tangani terlebih dahulu.

Perbedaan penting – data, analitik, dan wawasan

Meskipun perbedaan antara analitik dan wawasan mungkin tampak tidak signifikan, penting untuk membingkai percakapan apa pun yang Anda lakukan tentang platform dan hasil yang dapat Anda harapkan untuk dicapai. Kebanyakan orang mungkin tidak mencari platform data atau platform analitik. Mereka tidak hanya menginginkan data mentah atau hanya analitik. Apa yang sebenarnya mereka cari adalah wawasan dan rekomendasi, langkah selanjutnya yang dapat ditindaklanjuti untuk membantu mereka meningkatkan upaya saat ini dan di masa depan serta berdampak positif pada laba. Penting untuk membedakan antara data, analitik, wawasan, dan rekomendasi untuk memastikan orang yang Anda ajak bicara dapat memandu Anda secara akurat untuk menemukan yang paling cocok dengan kebutuhan Anda.
Menggunakan istilah secara akurat untuk menjelaskan kepada pemangku kepentingan akan meningkatkan kemampuan Anda untuk menjelaskan apa yang akan diperoleh organisasi Anda dari alat baru. Tergantung pada organisasi Anda, Anda mungkin hanya memerlukan data mentah atau beberapa analitik karena Anda memiliki departemen intelijen bisnis yang sangat besar atau departemen strategis atau analitik yang dapat memberikan wawasan dan rekomendasi.
Di sisi lain, tim yang lebih kecil mungkin memerlukan alat yang melakukan semua pekerjaan berat dan memberikan wawasan serta rekomendasi bersama dengan langkah selanjutnya. Sasaran Anda untuk sebuah platform mungkin adalah untuk mendapatkan rekomendasi spesifik tentang langkah selanjutnya tanpa perlu melihat data terperinci di balik rekomendasi tersebut.
Tonton video YouTubenya di sini:
[/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]