데이터, 분석 및 통찰력의 차이점은 무엇입니까?

빠르게 성장하는 시장과 마찬가지로 마케팅 분석의 도구 및 모범 사례와 관련된 용어는 덜 차별화되고 종종 혼동됩니다. SEO, 검색, 데이터, 분석, 통찰력 및 권장 사항을 서로 바꿔서 이야기하는 것은 혼란스럽습니다. 설상가상으로 특정 도구를 찾거나 특정 결과에 대해 논의할 때 오해의 소지가 있을 수 있습니다. 명확하게 하기 위해 아래에서 더 일반적으로 혼동되거나 오용되는 용어에 대해 이야기하겠습니다.

SEO와 검색의 차이점

SEO가 콘텐츠 마케팅에 대한 대화에 들어갈 때 일반적인 혼동은 SEO와 검색의 차이입니다. 검색은 대부분 검색과 관련된 데이터를 참조하며, 이것이 유료인지 자연인지를 구별하는 것이 중요합니다. SEO는 검색 엔진에서 찾을 수 있도록 사이트와 해당 콘텐츠를 최적화하는 방법론입니다. 이러한 용어는 때때로 혼동되며 데이터의 부정확하거나 불완전한 사용 또는 요구 사항을 완전히 충족하지 않는 도구 선택을 의미할 수 있습니다.
SEO는 브랜드의 검색 가능성을 개선하여 사이트의 유기적 방문자 수를 늘리는 데 사용되는 기술, 전략 및 전술을 포함합니다. 브랜드에서 만든 콘텐츠가 검색 결과 페이지(SERP)에서 더 높은 순위에 표시되고 검색 엔진 사용자에게 더 잘 보이면 검색 가능성이 향상됩니다. SEO는 유료 노력에 대한 개선을 포함하지 않으며 종종 사이트의 페이지에 대한 페이지 구조, 크롤링 가능성, 키워드 및 콘텐츠에 중점을 둡니다.

데이터와 분석의 차이점

사람들이 데이터, 분석 및 통찰력을 상호 교환적으로 사용하는 방법과 이것이 혼란의 원인이 될 수 있는 이유에 대해 조금 이야기해 보겠습니다. 데이터는 참조 또는 분석을 위한 사실 및 통계의 모음입니다. 데이터를 빌딩 블록이나 개별 조각으로 그리는 것이 가장 쉽습니다. 데이터를 레고로 생각하면 결과를 보여주는 그림을 만들기 위해 다른 개별 조각과 함께 사용되는 개별 조각임을 알 수 있습니다.
분석은 데이터 또는 통계 분석을 제공하는 도구입니다. 레고 비유를 사용하여 모든 조각이 수집되면 분석은 데이터의 중요성을 이해하기 위해 만든 그림을 살펴봅니다.

분석 단계에는 추세를 찾기 위해 과거 데이터를 연구하거나, 행동의 인과 관계를 발견하거나, 마케팅 노력의 성과를 평가하는 것이 포함됩니다. 분석은 마케팅 캠페인, 메시징 전략, 특정 시나리오 또는 도구의 효율성을 결정하는 데 사용될 수 있습니다. 분석은 전략적 결정을 내리기 위해 다양한 데이터를 살펴보는 데 사용됩니다. 대부분의 경우 누군가가 플랫폼을 찾을 때 단순히 데이터를 찾는 것이 아닙니다. 데이터가 너무 많아 먼저 어떤 형태의 분석 없이는 해석할 수 없기 때문입니다.
"빅 데이터"라는 용어가 계속해서 들림에 따라 "빅" 데이터와 "스몰" 데이터의 차이점과 각각을 충족하기 위한 몇 가지 조건을 이해하는 것이 중요합니다.
일반적으로 사람들은 빅 데이터가 자신이 보유할 수 있는 수백만 개의 데이터 조각을 의미한다고 생각하며 순전히 양의 문제로 봅니다. 볼륨은 데이터의 "크기"를 결정하는 요소이지만 실제로 "빅 데이터"가 있는지 결정할 때 고려해야 할 세 가지 핵심 사항이 있습니다.

1. Condition — 데이터의 청결도입니다. 예를 들어 구독 취소, 유효한 주소 및 현재 주소 등이 확인된 현재 고객의 이메일 주소 목록이 "깨끗한" 것으로 간주됩니다. 작은 데이터는 깨끗해야 합니다. 반대로, 아직 검증되지 않은 구매 이메일 목록(정확한 주소, 대상, 메시지 수신 의향)은 확인하는 데 시간과 인력 또는 도구가 필요하기 때문에 "빅 데이터"로 간주될 수 있습니다.
2. 위치 — 이는 데이터의 출처 및 필요한 최종 형식과 얼마나 호환되는지를 나타냅니다. 다양한 형식 또는 다른 변수의 여러 소스에서 병합해야 하는 데이터는 "빅 데이터"입니다. 이메일을 예로 들면 MailChimp 또는 Marketo와 같은 이메일 관리 프로그램에 저장된 사용자 목록이 있고 즉시 이메일을 보낼 준비가 되어 있는 경우 "소규모 데이터"로 간주되지만 병합해야 하는 경우 여러 소스를 함께 모아 다시 형식을 지정하여 이메일 관리 도구로 가져오면 이 "빅 데이터"를 만들 수 있습니다.
3. 인구 — 이것은 고려하는 필요에 공통적인 자질을 가진 개인을 나타냅니다. 이메일의 예에 따라 "소규모 데이터"는 단기간에 구성이 변경되지 않을 것으로 예상되는 알려진 모집단으로 구성됩니다. 이를 통해 마케터는 이 데이터를 사용하여 지금 특정 질문이나 요구 사항에 답할 수 있습니다. 반대로 "빅 데이터"는 알 수 없는 주소, 중복 가능성, 구독 취소 또는 관련 없는 대상이 포함된 대량 구매 이메일 목록을 나타냅니다. 이 목록은 현재 형식(적어도 우수한 마케팅 담당자가 아님)으로 대상 이메일 마케팅 전송에 사용할 수 없으며 먼저 "정리"해야 합니다.

이에 대해 생각하는 좋은 방법은 유효한 최신 정보가 포함된 알려진 백만 명의 고객 목록이 이미 이메일 관리 시스템에 로드되어 있는 경우 이메일을 보내는 것이 간단하다는 것입니다. 반대로 잘못된 이메일 주소, 알 수 없는 수신자 또는 형식 문제가 있는 100명의 목록은 조건이 지정된 100만 명의 사용자 목록보다 정리하고 작업하는 데 더 많은 시간이 걸립니다.

분석과 통찰력의 차이점

분석 또는 분석은 시간 경과에 따라 또는 캠페인별로 데이터를 볼 수 있는 수단을 제공하지만 통찰력은 분석을 통해 얻을 수 있는 정보입니다. 분석을 통해 수집된 통찰력은 상황, 시나리오 또는 경우에 따라 사람에 대한 정확한 이해를 형성하는 데 도움이 됩니다. 목표 시장에 대한 통찰력, 마케팅 또는 SEO 성과에 대한 통찰력, 전반적인 노력에 대한 특정 기여에 대한 통찰력에 대해 이야기하든 통찰력은 데이터 분석에서 파생되는 것입니다.
대부분의 사람들에게 인사이트는 실제로 도구에서 원하는 것입니다. 유료 광고, 소셜 미디어, 홍보, 이메일, 콘텐츠 마케팅 및 기타 전략 계획에 포함할 수 있는 실행 가능한 항목입니다. 인사이트는 다음에 만들 콘텐츠를 결정하거나 SERP에서 경쟁업체가 귀하보다 높은 순위를 차지하거나 소셜 미디어에서 의견을 공유하는 이유를 이해하는 데 사용할 수 있는 특정 정보입니다.

정의된 권장 사항

권장 사항은 최선의 조치에 대한 제안 또는 제안입니다. 어떤 상황에서든 수용하는 권장 사항은 권위자라고 생각하는 사람이 제시한 것입니다.
도구의 경우 권장 사항은 검색 결과를 개선하기 위해 사용해야 하는 전술의 세탁 목록으로 표시되는 경우가 많습니다. 더 큰 플랫폼에서는 이러한 권장 사항을 난이도, 위험 및 중요도별로 분류할 수 있습니다. 키워드 또는 콘텐츠 그룹별로 분류하여 가장 먼저 처리할 추천 항목의 우선 순위를 지정할 수도 있습니다.

중요한 차이점 - 데이터, 분석 및 통찰력

분석과 인사이트의 차이가 미미해 보일 수 있지만 플랫폼과 달성할 수 있는 결과에 대한 대화를 구성하는 것이 중요합니다. 대부분의 사람들은 데이터 플랫폼이나 분석 플랫폼을 찾고 있지 않을 것입니다. 그들은 원시 데이터나 분석만을 원하지 않습니다. 그들이 실제로 찾고 있는 것은 통찰력과 권장 사항, 현재 및 미래의 노력을 개선하고 수익에 긍정적인 영향을 미치는 데 도움이 되는 실행 가능한 다음 단계입니다. 데이터, 분석, 통찰력 및 권장 사항을 구분하여 대화 상대가 귀하의 요구 사항에 가장 적합한 것을 찾도록 정확하게 안내할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.
이해 관계자에게 설명하기 위해 용어를 정확하게 사용하면 조직이 새로운 도구를 통해 얻을 수 있는 것을 설명하는 능력이 향상됩니다. 조직에 따라 통찰력과 권장 사항을 제공할 수 있는 정말 큰 비즈니스 인텔리전스 부서 또는 전략 또는 분석 부서가 있기 때문에 원시 데이터 또는 일부 분석만 필요할 수도 있습니다.
반면 소규모 팀에는 모든 힘든 작업을 수행하고 다음 단계와 함께 통찰력과 권장 사항을 제공하는 도구가 필요할 수 있습니다. 플랫폼에 대한 목표는 권장 사항 이면의 세분화된 데이터를 볼 필요 없이 다음 단계에 대한 특정 권장 사항을 얻는 것일 수 있습니다.
여기에서 YouTube 동영상을 시청하세요.
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