数据、分析和洞察之间有什么区别？

与任何快速增长的市场一样，与营销分析的工具和最佳实践相关的术语已经变得不那么有区别并且经常混淆。 交替谈论搜索引擎优化、搜索、数据、分析、见解和建议是令人困惑的。 更糟糕的是，当您在寻找特定工具或讨论特定输出时，它可能会产生误导。 为了帮助澄清，下面我们将讨论一些更常见的混淆或误用的术语。

SEO和搜索的区别

随着 SEO 进入有关内容营销的对话，一个常见的混淆是 SEO 和搜索之间的区别。 搜索通常是指与搜索相关的数据，重要的是要区分它是指付费还是自然。 SEO是优化网站及其内容的方法论，以供搜索引擎找到。 这些术语有时会混淆，可能意味着数据使用不准确或不完整，或者选择的工具不能完全满足您的需求。
SEO 包括用于通过提高品牌的可查找性来增加网站自然访问者数量的技术、策略和策略。 当品牌创建的内容在搜索结果页面 (SERP) 上排名更高并且对搜索引擎用户更可见时，可查找性会得到提高。 搜索引擎优化不包括对付费工作的改进，并且通常专注于页面结构、可抓取性、关键字和您网站上页面的内容。

数据和分析之间的区别

让我们谈谈人们如何可以互换使用数据、分析和洞察力，以及为什么这可能会造成混乱。 数据是用于参考或分析的事实和统计数据的集合。 将数据描绘为构建块或单个部分是最容易的。 如果您将数据视为乐高积木，您可以看到它们是如何与其他单个零件一起使用以构建图片以显示结果的单个零件。
分析是提供数据或统计分析的工具。 使用乐高积木类比，一旦收集了所有部件，分析就会查看他们创建的图片以了解数据的重要性。

分析阶段通常涉及研究历史数据以发现趋势、找出行动的因果关系或评估营销工作的绩效。 分析可用于确定营销活动、消息传递策略、特定场景或工具的有效性。 分析用于查看一系列数据以为战略决策提供信息。 大多数时候，当有人在寻找平台时，他们不仅仅是在寻找数据——因为数据量通常很大，如果不先进行某种形式的分析，就无法对其进行解释。
随着我们不断听到“大数据”这个词，了解“大”和“小”数据之间的区别以及满足它们的一些条件非常重要。
通常，人们认为大数据是指他们可能拥有的数百万和数十亿条数据——纯粹是数量问题。 尽管数量是决定数据“大数据”的一个因素，但在确定您是否真的拥有“大数据”时，需要考虑三个核心事项：

1. 条件- 这是数据的清洁度。 这方面的一个例子是来自当前客户的电子邮件地址列表，这些地址已被检查取消订阅、有效和当前地址等，将被视为“干净”。 要成为小数据，它必须是干净的。 相反，尚未验证的购买电子邮件列表（正确的地址，目标，愿意接收您的消息）可能被视为“大数据”，因为它需要时间和人力或工具来检查。
2. 位置——这是指数据的来源以及它与您需要的最终格式的兼容性。需要以各种格式或具有不同变量的多个来源合并的数据是“大数据”。 如果您以我们的电子邮件为例，如果您在电子邮件管理程序（例如 MailChimp 或 Marketo）中保存了一个用户列表，并且可以立即发送电子邮件，这被认为是“小数据”，而如果您必须合并将多个来源放在一起并重新格式化它们以将它们放入您的电子邮件管理工具中，这可以使这些“大数据”。
3. 人口——这是指与所考虑的需求具有共同品质的个人。 以电子邮件为例，“小数据”由一个已知​​群体组成，预计其组成在短期内不会发生变化。 这使营销人员现在可以使用这些数据来回答特定问题或需求。 相反，“大数据”代表购买的大量电子邮件列表，其中包括未知地址、可能的重复、取消订阅或不相关的目标。 此列表不能用于当前形式的有针对性的电子邮件营销发送（至少不是由优秀的营销人员），并且必须首先“清理”。

考虑这一点的一个好方法是，如果您有一个包含一百万个已知客户的列表，其中包含有效的最新信息，并且已经加载到您的电子邮件管理系统中——向他们发送电子邮件将是一件轻而易举的事。 相反，一个包含无效电子邮件地址、未知收件人或格式问题的 100 人的列表将比 100 万受条件限制的人的列表花费更多的时间来清理和处理。

分析和洞察力之间的区别

虽然分析或分析提供了随时间或按活动查看数据的方法，但洞察力是您从分析中获得的收获。 通过分析收集的见解有助于形成对情况、场景或在某些情况下对人的准确理解。 无论我们谈论的是关于您的目标市场的洞察力、关于营销或 SEO 绩效的洞察力，还是关于对整体工作的具体贡献的洞察力，洞察力都是您从分析数据中获得的东西。
对于大多数人来说，洞察力确实是他们从工具中寻找的东西。 这些是您在付费广告、社交媒体、公共关系、电子邮件、内容营销和其他战略计划中包含的可操作项目。 洞察力是您可以用来决定接下来要创建哪些内容或了解竞争对手在 SERP 中的排名超过您或在社交媒体上占有份额的具体信息。

定义的建议

建议是关于最佳行动方案的建议或提议。 您在任何情况下接受的建议都是您认为是权威的人提出的建议。
在工具的情况下，建议通常以应用于改进搜索结果的策略清单的形式呈现。 在较大的平台中，这些建议可以按难度、风险和重要性进行分类。 您还可以按关键字或内容组对它们进行细分，以帮助确定您将首先处理的建议的优先级。

重要的区别——数据、分析和洞察力

虽然分析和洞察之间的差异可能看起来微不足道，但重要的是要构建您正在就平台进行的任何对话以及您可以预期实现的结果。 大多数人可能不是在寻找数据平台或分析平台。 他们不仅想要原始数据或分析。 他们真正寻找的是洞察力和建议，以及可操作的后续步骤，以帮助他们改进当前和未来的工作，并对底线产生积极影响。 区分数据、分析、见解和建议非常重要，以确保与您交谈的人能够准确地指导您找到最适合您需求的匹配项。
准确地使用术语向利益相关者解释将提高您解释您的组织将从新工具中获得什么的能力。 根据您的组织，您可能只需要原始数据或一些分析，因为您有一个非常大的商业智能部门或战略或分析部门可以提供见解和建议。
另一方面，较小的团队可能需要一个工具来完成所有繁重的工作并提供见解和建议以及后续步骤。 您对平台的目标可能是获得有关后续步骤的具体建议，而无需查看建议背后的详细数据。
在此处观看 YouTube 视频：
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