Veri, Analitik ve Öngörüler Arasındaki Fark Nedir?

Hızla büyüyen herhangi bir pazarda olduğu gibi, pazarlama analitiğinin araçları ve en iyi uygulamaları ile ilgili terimler daha az farklılaşmış ve çoğu zaman karıştırılmıştır. SEO, arama, veri, analitik, öngörüler ve öneriler hakkında birbirinin yerine geçecek şekilde konuşmak kafa karıştırıcıdır. Daha da kötüsü, belirli araçlar ararken veya belirli çıktıları tartışırken yanıltıcı olabilir. Açıklığa kavuşturmak için aşağıda daha sık karıştırılan veya yanlış kullanılan bazı terimlerden bahsedeceğiz.

SEO ve arama arasındaki fark

SEO, içerik pazarlamasıyla ilgili konuşmalara girerken, ortak bir kafa karışıklığı, SEO ve arama arasındaki farktır. Arama, çoğunlukla aramayla ilgili verilere atıfta bulunur ve bunun ücretli mi yoksa organik mi olduğunu ayırt etmek önemlidir. SEO, siteleri ve içeriklerini arama motorları tarafından bulunacak şekilde optimize etmenin arkasındaki metodolojidir. Bu terimler zaman zaman karıştırılabilir ve verilerin yanlış veya eksik kullanılması veya ihtiyaçlarınızı tam olarak karşılamayan bir araç seçilmesi anlamına gelebilir.
SEO, bir markanın bulunabilirliğini geliştirerek bir siteye gelen organik ziyaretçi sayısını artırmak için kullanılan teknikleri, stratejileri ve taktikleri kapsar. Bir marka tarafından oluşturulan içerik, arama sonuçları sayfasında (SERP) daha üst sıralarda yer aldığında ve arama motoru kullanıcıları tarafından daha fazla görünür olduğunda, bulunabilirlik artar. SEO, ücretli çabalarda iyileştirmeler içermez ve genellikle sitenizdeki sayfaların sayfa yapısına, taranabilirliğine, anahtar kelimelerine ve içeriğine odaklanır.

Veri ve analitik arasındaki fark

İnsanların verileri, analitiği ve öngörüleri birbirinin yerine nasıl kullanabileceği ve bunun neden bir kafa karışıklığı kaynağı olabileceği hakkında biraz konuşalım. Veri, referans veya analiz için gerçeklerin ve istatistiklerin toplanmasıdır. Verileri yapı taşları veya ayrı parçalar olarak resmetmek en kolay yoldur. Verileri Legolar olarak düşünüyorsanız, bunların, sonuçları göstermek için bir resim oluşturmak için diğer bireysel parçalarla birlikte kullanılan bireysel parçalar olduğunu görebilirsiniz.
Analytics, verilerin veya istatistiklerin analizini sağlayan araçlardır. Lego benzetmesini kullanarak, tüm parçalar toplandıktan sonra analitik, verilerin önemini anlamak için yarattıkları resme bakar.

Analiz aşaması genellikle eğilimleri bulmak için geçmiş verileri incelemeyi, eylemlerin nedenselliğini bulmayı veya pazarlama çabalarının performansını değerlendirmeyi içerir. Analytics, bir pazarlama kampanyasının, bir mesajlaşma stratejisinin, belirli bir senaryonun veya bir aracın etkinliğini belirlemek için kullanılabilir. Analitik, stratejik kararları bilgilendirmek için bir dizi veriye bakmak için kullanılır. Çoğu zaman, birisi bir platform ararken, sadece veri aramaz - çünkü genellikle o kadar yüksek hacimdedir ki, önce bir tür analiz yapılmadan yorumlanamaz.
"Büyük veri" terimini duymaya devam ederken, "büyük" ve "küçük" veriler arasındaki farkı ve her birinin karşılanması için bazı koşulları anlamak önemlidir.
Tipik olarak insanlar, büyük verinin sahip olabilecekleri milyonlarca ve milyarlarca veri parçasına atıfta bulunduğunu düşünür - tamamen bir hacim meselesi olarak görürler. Hacim, verilerin "büyüklüğünü" belirlemede bir faktör olsa da, gerçekten "büyük veriye" sahip olup olmadığınızı belirlerken bakmanız gereken üç temel şey vardır:

1. Durum — Bu, verilerin temizliğidir. Bunun bir örneği, abonelikten çıkma, geçerli ve geçerli adresler vb. için kontrol edilen mevcut müşterilerden gelen e-posta adreslerinin bir listesi olabilir, "temiz" olarak kabul edilir. Küçük veri olması için temiz olması gerekir. Tersine, henüz doğrulanmamış satın alınmış bir e-posta listesi (doğru adres, hedefte, sizden mesaj almaya istekli), kontrol etmek için zaman ve insan gücü veya araçlar gerektirdiğinden “büyük veri” olarak kabul edilebilir.
2. Konum — Bu, verilerin nereden geldiğini ve içinde bulunması gereken son biçimle ne kadar uyumlu olduğunu ifade eder. Çeşitli biçimlerde veya farklı değişkenlerle birden çok kaynaktan birleştirmeyi gerektiren veriler "büyük veri"dir. E-posta örneğimizi ele alırsanız, MailChimp veya Marketo gibi bir e-posta yönetim programında kayıtlı bir kullanıcı listeniz varsa ve e-postaların hemen gönderilmesine hazırsa, bu “küçük veri” olarak kabul edilirken birleştirmeniz gerekiyorsa birden fazla kaynağı bir araya getirin ve bunları e-posta yönetim aracınıza almak için yeniden biçimlendirin, bu da bu "büyük veri"yi oluşturabilir.
3. Nüfus — Bu, söz konusu ihtiyaçla ortak niteliklere sahip bireyleri ifade eder. E-posta örneğine bağlı kalarak, "küçük veriler", kısa vadede bileşiminde değişiklik olması beklenmeyen bilinen bir popülasyondan oluşur. Bu, pazarlamacıların şu anda belirli bir soruyu veya ihtiyacı yanıtlamak için bu verileri kullanmasına olanak tanır. Tersine, "büyük veri", bilinmeyen adresleri, olası kopyaları, abonelikten çıkmaları veya alakasız hedefleri içeren satın alınan büyük bir e-posta listesini temsil eder. Bu liste, mevcut haliyle (en azından iyi bir pazarlamacı tarafından değil) hedeflenen e-posta pazarlama gönderileri için kullanılamaz ve önce "temizlenmesi" gerekir.

Bunu düşünmenin iyi bir yolu, geçerli, güncel bilgiler içeren bir listede bilinen bir milyon müşteriden oluşan bir listeniz varsa ve e-posta yönetim sisteminize zaten yüklenmişse, onlara bir e-posta göndermek çok kolay olacaktır. Tersine, geçersiz e-posta adresleri, bilinmeyen alıcılar veya biçimlendirme sorunları olan 100 kişiden oluşan bir listeyi temizlemek ve birlikte çalışmak, bir milyon koşullu kişiden oluşan bu listeden daha fazla zaman alacaktır.

Analitik ve içgörü arasındaki fark

Analitik veya analiz, verilere zaman içinde veya kampanyaya göre bakmak için araçlar sağlarken, içgörüler, analizden elde ettiğiniz çıkarımlardır. Analiz yoluyla toplanan içgörüler, bir durum, senaryo veya bazı durumlarda bir kişi hakkında doğru bir anlayış oluşturmaya yardımcı olur. Hedef pazarınızla ilgili içgörülerden, pazarlama veya SEO performansıyla ilgili içgörülerden veya genel bir çabaya belirli katkılarla ilgili görüşlerden söz ediyor olsak da, içgörüler, verileri analiz ederek elde ettiğiniz şeylerdir.
Çoğu insan için, bir araçtan gerçekten aradıkları şey içgörülerdir. Bunlar, ücretli reklam, sosyal medya, halkla ilişkiler, e-posta, içerik pazarlaması ve diğer stratejik planlarınıza dahil ettiğiniz eyleme geçirilebilir öğelerdir. Öngörüler, bir sonraki adımda hangi içeriği oluşturacağınıza karar vermek veya bir rakibin SERP'lerde sizi neden geride bıraktığını veya sosyal medyada sesini duyurduğunu anlamak için kullanabileceğiniz belirli bilgi parçalarıdır.

Tanımlanan öneriler

Öneriler, en iyi eylem planına ilişkin öneriler veya önerilerdir. Herhangi bir durumda kabul ettiğiniz tavsiyeler, otorite olduğunu düşündüğünüz biri tarafından ortaya konan tavsiyelerdir.
Araçlar söz konusu olduğunda, öneriler genellikle arama sonuçlarını iyileştirmek için kullanılması gereken taktiklerin bir listesi olarak sunulur. Daha büyük platformlarda, bu öneriler zorluk, risk ve önem açısından kategorize edilebilir. Ayrıca, hangi önerileri önce ele alacağınıza öncelik vermenize yardımcı olması için bunları anahtar kelimeye veya içerik gruplarına göre bölümlere ayırabilirsiniz.

Önemli fark – veri, analiz ve öngörüler

Analitik ve öngörüler arasındaki farklar önemsiz gibi görünse de, bir platform hakkında yaptığınız herhangi bir konuşmayı ve elde etmeyi bekleyebileceğiniz sonuçları çerçevelemek önemlidir. Çoğu insan muhtemelen bir veri platformu veya analitik platformu aramıyor. Sadece ham veri veya sadece analitik istemiyorlar. Aslında aradıkları şey, içgörüler ve öneriler, mevcut ve gelecekteki çabalarını iyileştirmelerine ve kârlılığı olumlu yönde etkilemelerine yardımcı olacak eyleme geçirilebilir sonraki adımlar. Konuştuğunuz kişinin ihtiyaçlarınıza en uygun olanı bulmanız için size doğru bir şekilde rehberlik edebilmesi için veriler, analizler, öngörüler ve öneriler arasında ayrım yapmak önemlidir.
Paydaşlara açıklamak için terimleri doğru kullanmak, kuruluşunuzun yeni bir araçtan ne elde edeceğini açıklama yeteneğinizi geliştirecektir. Kuruluşunuza bağlı olarak, gerçekten büyük bir iş zekası departmanınız veya içgörüler ve öneriler sağlayabilecek stratejik veya analitik departmanınız olduğu için yalnızca ham verilere veya bazı analitiklere ihtiyacınız olabilir.
Öte yandan, daha küçük ekiplerin tüm ağır işleri yapan ve sonraki adımlarla birlikte içgörüler ve öneriler sağlayan bir araca ihtiyacı olabilir. Bir platform için hedefleriniz, önerilerin ardındaki ayrıntılı verileri görmeye gerek kalmadan sonraki adımlar hakkında özel öneriler almak olabilir.
YouTube videosunu buradan izleyin:
[/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]