Jaka jest różnica między danymi, analityką i wglądem?

Jak na każdym szybko rozwijającym się rynku, terminy związane z narzędziami i najlepszymi praktykami analityki marketingowej stały się mniej zróżnicowane i często mylone. Mówienie zamiennie o SEO, wyszukiwaniu, danych, analizach, spostrzeżeniach i rekomendacjach jest mylące. Co gorsza, może to być mylące, gdy szukasz konkretnych narzędzi lub omawiasz konkretne wyniki. Aby wyjaśnić, poniżej omówimy niektóre z częściej mylonych lub niewłaściwie używanych terminów.

Różnica między SEO a wyszukiwaniem

Gdy SEO wchodzi w rozmowy na temat marketingu treści, częstym zamieszaniem jest różnica między SEO a wyszukiwaniem. Wyszukiwarka najczęściej odnosi się do danych związanych z wyszukiwaniem i ważne jest, aby odróżnić, czy oznacza to płatne czy bezpłatne. SEO to metodologia optymalizacji witryn i ich zawartości w wyszukiwarkach. Terminy te są czasami mylone i mogą oznaczać niedokładne lub niepełne wykorzystanie danych lub wybór narzędzia, które nie w pełni odpowiada Twoim potrzebom.
SEO obejmuje techniki, strategie i taktyki stosowane w celu zwiększenia liczby odwiedzających witrynę organiczną poprzez poprawę znajdowalności marki. Wyszukiwalność jest lepsza, gdy treść tworzona przez markę zajmuje wyższą pozycję na stronie wyników wyszukiwania (SERP) i jest bardziej widoczna dla użytkowników wyszukiwarek. SEO nie obejmuje ulepszeń płatnych działań i często koncentruje się na strukturze strony, indeksowaniu, słowach kluczowych i zawartości stron w Twojej witrynie.

Różnica między danymi a analityką

Porozmawiajmy trochę o tym, jak ludzie mogą zamiennie wykorzystywać dane, analizy i spostrzeżenia i dlaczego może to być źródłem nieporozumień. Dane to zbiór faktów i statystyk w celach informacyjnych lub analitycznych. Najłatwiej jest zobrazować dane jako bloki lub pojedyncze elementy. Jeśli myślisz o danych jak o Lego, możesz zobaczyć, jak są to pojedyncze elementy, które są używane w połączeniu z innymi pojedynczymi elementami, aby zbudować obraz pokazujący wyniki.
Analytics to narzędzia, które zapewniają analizę danych lub statystyk. Używając analogii z Legos, po zebraniu wszystkich elementów, analitycy przyglądają się stworzonemu przez siebie obrazowi, aby zrozumieć znaczenie danych.

Faza analizy często obejmuje badanie danych historycznych w celu znalezienia trendów, znalezienia przyczynowości działań lub oceny skuteczności działań marketingowych. Analytics może służyć do określania skuteczności kampanii marketingowej, strategii przesyłania wiadomości, konkretnego scenariusza lub narzędzia. Analytics służy do przeglądania szeregu danych w celu podejmowania strategicznych decyzji. W większości przypadków, gdy ktoś szuka platformy, nie szuka po prostu danych – ponieważ często są one tak duże, że nie można ich zinterpretować bez uprzedniej analizy.
Ponieważ wciąż słyszymy termin „duże dane”, ważne jest, aby zrozumieć różnicę między „dużymi” i „małymi” danymi oraz pewne warunki ich spełnienia.
Zazwyczaj ludzie myślą, że big data odnosi się do milionów i miliardów danych, które mogą posiadać – postrzegając je jako wyłącznie kwestię objętości. Chociaż objętość jest czynnikiem decydującym o „wielkości” danych – istnieją trzy podstawowe rzeczy, na które należy zwrócić uwagę, ustalając, czy naprawdę masz „duże dane”:

1. Warunek — jest to czystość danych. Przykładem może być lista adresów e-mail od obecnych klientów, które zostały sprawdzone pod kątem rezygnacji z subskrypcji, ważne i aktualne adresy itp., które zostałyby uznane za „czyste”. Aby były małymi danymi, muszą być czyste. I odwrotnie, kupiona lista e-mailowa, która nie została jeszcze zweryfikowana (poprawny adres, celny, chętny do otrzymywania wiadomości od Ciebie) może być uznana za „dużą ilość danych”, ponieważ jej sprawdzenie wymaga czasu i siły roboczej lub narzędzi.
2. Lokalizacja — odnosi się do tego, skąd pochodzą dane i jak są zgodne z ostatecznym formatem, w jakim mają być. Dane, które wymagają scalania z wielu źródeł w różnych formatach lub z różnymi zmiennymi, to „duże dane”. Jeśli weźmiesz nasz przykład z wiadomościami e-mail, jeśli masz listę użytkowników zapisaną w programie do zarządzania pocztą e-mail, takim jak MailChimp lub Marketo i jest ona gotowa do natychmiastowego wysłania wiadomości e-mail, jest to uważane za „małe dane”, podczas gdy musisz scalić wiele źródeł razem i sformatuj je, aby wprowadzić je do narzędzia do zarządzania pocztą e-mail, które może sprawić, że te „duże dane”.
3. Populacja — odnosi się do osób, które mają cechy wspólne z potrzebą, która jest przedmiotem rozważań. Pozostając przy przykładzie wiadomości e-mail, „małe dane” składają się ze znanej populacji, w przypadku której nie oczekuje się zmian w jej składzie w krótkim okresie. Dzięki temu marketerzy mogą teraz wykorzystać te dane, aby odpowiedzieć na konkretne pytanie lub potrzebę. I odwrotnie, „big data” reprezentuje dużą zakupioną listę e-mail, która zawiera nieznane adresy, możliwe duplikaty, rezygnacje z subskrypcji lub nieistotne cele. Ta lista nie może być używana do ukierunkowanych wysyłek e-mail marketingowych w obecnej formie (przynajmniej nie przez dobrego marketera) i musi zostać najpierw „wyczyszczona”.

Dobrym sposobem myślenia o tym jest to, że gdybyś miał listę miliona znanych klientów na liście z ważnymi, aktualnymi informacjami, już załadowanymi do twojego systemu zarządzania pocztą e-mail — wysłanie im e-maila byłoby bardzo proste. I odwrotnie, wyczyszczenie i praca z listą 100 osób z nieprawidłowymi adresami e-mail, nieznanymi adresatami lub problemami z formatowaniem zajęłoby więcej czasu niż lista miliona osób uwarunkowanych.

Różnica między analityką a insightami

Podczas gdy analizy lub analizy zapewniają środki do przeglądania danych w czasie lub według kampanii, spostrzeżenia są wnioskiem, który można uzyskać z analizy. Spostrzeżenia zebrane w wyniku analizy pomagają w dokładnym zrozumieniu sytuacji, scenariusza lub w niektórych przypadkach osoby. Niezależnie od tego, czy mówimy o spostrzeżeniach na temat rynku docelowego, spostrzeżeniach na temat wyników marketingowych lub SEO, czy spostrzeżeniach na temat konkretnego wkładu w ogólny wysiłek, spostrzeżenia to rzeczy, które uzyskujesz z analizy danych.
Dla większości ludzi spostrzeżenia są naprawdę tym, czego szukają od narzędzia. Są to przydatne elementy, które umieszczasz w płatnych reklamach, mediach społecznościowych, public relations, e-mailach, marketingu treści i innych planach strategicznych. Wglądy to konkretne informacje, których możesz użyć, aby zdecydować, jakie treści utworzyć dalej lub zrozumieć, dlaczego konkurent przewyższa Cię w SERP lub bierze udział w głosie w mediach społecznościowych.

Zdefiniowano zalecenia

Rekomendacje to sugestie lub propozycje dotyczące najlepszego sposobu działania. Rekomendacje, które akceptujesz w każdej sytuacji, to te wysuwane przez kogoś, kogo uważasz za autorytet.
W przypadku narzędzi rekomendacje są często przedstawiane jako pralnia listy taktyk, które należy zastosować, aby poprawić wyniki wyszukiwania. Na większych platformach zalecenia te można podzielić na kategorie według trudności, ryzyka i znaczenia. Możesz także podzielić je według słów kluczowych lub grup treści, aby pomóc w ustaleniu priorytetów rekomendacji, którymi zajmiesz się w pierwszej kolejności.

Ważna różnica – dane, analityka i spostrzeżenia

Chociaż różnice między analizami a wglądami mogą wydawać się nieistotne, ważne jest, aby ułożyć każdą rozmowę na temat platformy i wyników, których można się spodziewać. Większość ludzi prawdopodobnie nie szuka platformy danych ani platformy analitycznej. Nie chcą tylko surowych danych czy tylko analiz. To, czego tak naprawdę szukają, to spostrzeżenia i zalecenia, możliwe do wykonania kolejne kroki, które pomogą im ulepszyć obecne i przyszłe wysiłki oraz pozytywnie wpłynąć na wynik finansowy. Ważne jest, aby rozróżnić dane, analizy, spostrzeżenia i zalecenia, aby mieć pewność, że osoba, z którą rozmawiasz, może dokładnie poprowadzić Cię w celu znalezienia najlepszego dopasowania do Twoich potrzeb.
Dokładne używanie terminów w celu wyjaśnienia interesariuszom poprawi Twoją zdolność do wyjaśnienia, co Twoja organizacja uzyska dzięki nowemu narzędziu. W zależności od organizacji możesz potrzebować tylko nieprzetworzonych danych lub niektórych analiz, ponieważ masz naprawdę duży dział analizy biznesowej lub dział strategiczny lub analityczny, który może dostarczać spostrzeżenia i zalecenia.
Z drugiej strony mniejsze zespoły mogą potrzebować narzędzia, które wykona wszystkie ciężkie prace i zapewni wgląd i zalecenia wraz z kolejnymi krokami. Twoim celem dla platformy może być uzyskanie konkretnych rekomendacji dotyczących kolejnych kroków bez konieczności przeglądania szczegółowych danych stojących za rekomendacjami.
Obejrzyj film na YouTube tutaj:
[/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]