В чем разница между данными, аналитикой и инсайтами?

Как и на любом быстрорастущем рынке, термины, связанные с инструментами и передовым опытом маркетинговой аналитики, стали менее дифференцированными и часто путаются. Разговоры о SEO, поиске, данных, аналитике, выводах и рекомендациях попеременно сбивают с толку. Хуже того, это может ввести в заблуждение, когда вы ищете конкретные инструменты или обсуждаете конкретные результаты. Чтобы внести ясность, ниже мы поговорим о некоторых терминах, которые чаще всего путают или неправильно используют.

Разница между SEO и поиском

Когда SEO вступает в разговоры о контент-маркетинге, часто путают разницу между SEO и поиском. Поиск чаще всего относится к данным, связанным с поиском, и важно различать, означает ли это платные или органические данные. SEO — это методология оптимизации сайтов и их контента для поисковых систем. Эти термины иногда путают и могут означать неточное или неполное использование данных или выбор инструмента, который не полностью соответствует вашим потребностям.
SEO включает в себя методы, стратегии и тактики, используемые для увеличения числа органических посетителей сайта за счет улучшения возможности поиска бренда. Возможность поиска улучшается, когда контент, созданный брендом, имеет более высокий рейтинг на странице результатов поиска (SERP) и более заметен для пользователей поисковых систем. SEO не включает в себя улучшения оплачиваемых усилий и часто фокусируется на структуре страницы, доступности для сканирования, ключевых словах и содержании страниц на вашем сайте.

Разница между данными и аналитикой

Давайте немного поговорим о том, как люди могут взаимозаменяемо использовать данные, аналитику и идеи, и почему это может быть источником путаницы. Данные — это набор фактов и статистических данных для справки или анализа. Легче всего представить данные в виде строительных блоков или отдельных частей. Если вы думаете о данных как о Лего, вы можете увидеть, что они представляют собой отдельные части, которые используются в сочетании с другими отдельными частями для построения изображения, чтобы показать результаты.
Аналитика — это инструменты, которые обеспечивают анализ данных или статистики. Используя аналогию с «Лего», после того, как все части собраны, аналитики смотрят на созданную ими картину, чтобы понять значимость данных.

Этап анализа часто включает в себя изучение исторических данных для выявления тенденций, причинно-следственных связей действий или оценки эффективности маркетинговых усилий. Аналитика может использоваться для определения эффективности маркетинговой кампании, стратегии обмена сообщениями, конкретного сценария или инструмента. Аналитика используется для просмотра ряда данных для принятия стратегических решений. В большинстве случаев, когда кто-то ищет платформу, он не просто ищет данные, поскольку они часто бывают в таком большом объеме, что их невозможно интерпретировать без предварительного анализа.
Поскольку мы продолжаем слышать термин «большие данные», важно понимать разницу между «большими» и «малыми» данными и некоторые условия для соответствия каждому из них.
Обычно люди думают, что под большими данными понимаются миллионы и миллиарды фрагментов данных, которыми они могут располагать, рассматривая их исключительно как вопрос объема. Хотя объем является фактором, определяющим «великость» данных, есть три основных момента, на которые следует обратить внимание при определении того, действительно ли у вас есть «большие данные»:

1. Условие — это чистота данных. Примером этого может быть список адресов электронной почты от текущих клиентов, которые были проверены на предмет отказа от подписки, действительных и текущих адресов и т. д., которые будут считаться «чистыми». Чтобы быть небольшими данными, они должны быть чистыми. И наоборот, купленный список адресов электронной почты, который еще не подтвержден (правильный адрес, цель, готовность получать сообщения от вас), может считаться «большими данными», поскольку для его проверки требуется время, рабочая сила или инструменты.
2. Расположение . Это относится к тому, откуда поступают данные и насколько они совместимы с окончательным форматом, в котором они должны быть. Данные, которые требуют объединения из нескольких источников в различных форматах или с разными переменными, называются «большими данными». Если вы возьмете наш пример электронной почты, если у вас есть список пользователей, сохраненный в программе управления электронной почтой, такой как MailChimp или Marketo, и он готов к немедленной отправке электронных писем, это считается «небольшими данными», тогда как если вам нужно объединить несколько источников вместе и переформатируйте их, чтобы использовать их в своем инструменте управления электронной почтой, который может сделать эти «большие данные».
3. Население — это относится к лицам, которые имеют общие качества с рассматриваемой потребностью. Придерживаясь примера с электронной почтой, «небольшие данные» состоят из известной совокупности, состав которой, как ожидается, не изменится в краткосрочной перспективе. Это позволяет маркетологам использовать эти данные для ответа на конкретный вопрос или потребность прямо сейчас. И наоборот, «большие данные» будут представлять собой большой купленный список адресов электронной почты, который включает неизвестные адреса, возможные дубликаты, отказы от подписки или нерелевантные цели. Этот список нельзя использовать для целевых рассылок по электронной почте в его нынешнем виде (по крайней мере, хорошим маркетологом), и его необходимо сначала «очистить».

Хороший способ подумать об этом состоит в том, что если бы у вас был список из миллиона известных клиентов в списке с достоверной, актуальной информацией, уже загруженной в вашу систему управления электронной почтой, отправить им электронное письмо было бы совсем несложно. И наоборот, список из 100 человек с недействительными адресами электронной почты, неизвестными получателями или проблемами с форматированием потребует больше времени на очистку и работу, чем список из миллиона обусловленных людей.

Разница между аналитикой и инсайтами

В то время как аналитика или анализ предоставляют средства для просмотра данных с течением времени или по кампаниям, понимание — это выводы, которые вы получаете в результате анализа. Информация, полученная в результате анализа, помогает сформировать точное представление о ситуации, сценарии или, в некоторых случаях, о человеке. Независимо от того, говорим ли мы об инсайтах о вашем целевом рынке, инсайтах о маркетинге или эффективности SEO, или об инсайтах о конкретном вкладе в общие усилия, инсайты — это то, что вы получаете в результате анализа данных.
Для большинства людей инсайты — это именно то, что им нужно от инструмента. Это действенные элементы, которые вы включаете в платную рекламу, социальные сети, связи с общественностью, электронную почту, контент-маркетинг и другие стратегические планы. Инсайты — это конкретные фрагменты информации, которые вы можете использовать, чтобы решить, какой контент создавать дальше, или понять, почему конкурент опережает вас в поисковой выдаче или занимает долю голоса в социальных сетях.

Определены рекомендации

Рекомендации — это предложения или предложения о наилучшем образе действий. Рекомендации, которые вы принимаете в любой ситуации, исходят от кого-то, кого вы считаете авторитетом.
Что касается инструментов, рекомендации часто представлены в виде подробного списка тактик, которые следует использовать для улучшения результатов поиска. На более крупных платформах эти рекомендации могут быть классифицированы по сложности, риску и важности. Вы также можете сегментировать их по ключевым словам или группам контента, чтобы расставить приоритеты, какие рекомендации вы будете выполнять в первую очередь.

Важное отличие — данные, аналитика и понимание

Хотя различия между аналитикой и инсайтами могут показаться незначительными, важно сформулировать любой разговор, который вы ведете о платформе, и о результатах, которых вы можете ожидать. Большинство людей, вероятно, не ищут платформу данных или аналитическую платформу. Им не нужны только необработанные данные или только аналитика. То, что они на самом деле ищут, — это идеи и рекомендации, действенные следующие шаги, которые помогут им улучшить текущие и будущие усилия и положительно повлиять на итоговый результат. Важно проводить различие между данными, аналитикой, идеями и рекомендациями, чтобы человек, с которым вы разговариваете, мог точно помочь вам найти то, что лучше всего соответствует вашим потребностям.
Точное использование терминов для объяснения заинтересованным сторонам улучшит вашу способность объяснить, что ваша организация получит от нового инструмента. В зависимости от вашей организации вам могут понадобиться только необработанные данные или некоторая аналитика, потому что у вас есть действительно большой отдел бизнес-аналитики или стратегический или аналитический отдел, который может предоставить информацию и рекомендации.
С другой стороны, небольшим командам может понадобиться инструмент, который сделает всю тяжелую работу и предоставит информацию и рекомендации вместе с дальнейшими шагами. Ваши цели для платформы могут заключаться в том, чтобы получить конкретные рекомендации о следующих шагах без необходимости просмотра подробных данных, стоящих за рекомендациями.
Посмотрите видео на YouTube здесь:
[/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]