數據、分析和洞察之間有什麼區別？

與任何快速增長的市場一樣，與營銷分析的工具和最佳實踐相關的術語已經變得不那麼有區別並且經常混淆。 交替談論搜索引擎優化、搜索、數據、分析、見解和建議是令人困惑的。 更糟糕的是，當您在尋找特定工具或討論特定輸出時，它可能會產生誤導。 為了幫助澄清，下面我們將討論一些更常見的混淆或誤用的術語。

SEO和搜索的區別

隨著 SEO 進入有關內容營銷的對話，一個常見的混淆是 SEO 和搜索之間的區別。 搜索通常是指與搜索相關的數據，重要的是要區分它是指付費還是自然。 SEO是優化網站及其內容的方法論，以供搜索引擎找到。 這些術語有時會混淆，可能意味著數據使用不准確或不完整，或者選擇的工具不能完全滿足您的需求。
SEO 包括用於通過提高品牌的可查找性來增加網站自然訪問者數量的技術、策略和策略。 當品牌創建的內容在搜索結果頁面 (SERP) 上排名更高並且對搜索引擎用戶更可見時，可查找性會得到提高。 搜索引擎優化不包括對付費工作的改進，並且通常專注於頁面結構、可抓取性、關鍵字和您網站上頁面的內容。

數據和分析之間的區別

讓我們談談人們如何可以互換使用數據、分析和洞察力，以及為什麼這可能會造成混亂。 數據是用於參考或分析的事實和統計數據的集合。 將數據描繪為構建塊或單個部分是最容易的。 如果您將數據視為樂高積木，您可以看到它們是如何與其他單個零件一起使用以構建圖片以顯示結果的單個零件。
分析是提供數據或統計分析的工具。 使用樂高積木類比，一旦收集了所有部件，分析就會查看他們創建的圖片以了解數據的重要性。

分析階段通常涉及研究歷史數據以發現趨勢、找出行動的因果關係或評估營銷工作的績效。 分析可用於確定營銷活動、消息傳遞策略、特定場景或工具的有效性。 分析用於查看一系列數據以為戰略決策提供信息。 大多數時候，當有人在尋找平台時，他們不僅僅是在尋找數據——因為數據量通常很大，如果不先進行某種形式的分析，就無法對其進行解釋。
隨著我們不斷聽到“大數據”這個詞，了解“大”和“小”數據之間的區別以及滿足它們的一些條件非常重要。
通常，人們認為大數據是指他們可能擁有的數百萬和數十億條數據——純粹是數量問題。 儘管數量是決定數據“大數據”的一個因素，但在確定您是否真的擁有“大數據”時，需要考慮三個核心事項：

1. 條件- 這是數據的清潔度。 這方面的一個例子是來自當前客戶的電子郵件地址列表，這些地址已被檢查取消訂閱、有效和當前地址等，將被視為“乾淨”。 要成為小數據，它必須是乾淨的。 相反，尚未驗證的購買電子郵件列表（正確的地址，目標，願意接收您的消息）可能被視為“大數據”，因為它需要時間和人力或工具來檢查。
2. 位置——這是指數據的來源以及它與您需要的最終格式的兼容性。需要以各種格式或具有不同變量的多個來源合併的數據是“大數據”。 如果您以我們的電子郵件為例，如果您在電子郵件管理程序（例如 MailChimp 或 Marketo）中保存了一個用戶列表，並且可以立即發送電子郵件，這被認為是“小數據”，而如果您必須合併將多個來源放在一起並重新格式化它們以將它們放入您的電子郵件管理工具中，這可以使這些“大數據”。
3. 人口——這是指與所考慮的需求具有共同品質的個人。 以電子郵件為例，“小數據”由一個已知群體組成，預計其組成在短期內不會發生變化。 這使營銷人員現在可以使用這些數據來回答特定問題或需求。 相反，“大數據”代表購買的大量電子郵件列表，其中包括未知地址、可能的重複、取消訂閱或不相關的目標。 此列表不能用於當前形式的有針對性的電子郵件營銷發送（至少不是由優秀的營銷人員），並且必須首先“清理”。

考慮這一點的一個好方法是，如果您有一個包含一百萬個已知客戶的列表，其中包含有效的最新信息，並且已經加載到您的電子郵件管理系統中——向他們發送電子郵件將是一件輕而易舉的事。 相反，一個包含無效電子郵件地址、未知收件人或格式問題的 100 人的列表將比 100 萬受條件限制的人的列表花費更多的時間來清理和處理。

分析和洞察力之間的區別

雖然分析或分析提供了隨時間或按活動查看數據的方法，但洞察力是您從分析中獲得的收穫。 通過分析收集的見解有助於形成對情況、場景或在某些情況下對人的準確理解。 無論我們談論的是關於您的目標市場的洞察力、關於營銷或 SEO 績效的洞察力，還是關於對整體工作的具體貢獻的洞察力，洞察力都是您從分析數據中獲得的東西。
對於大多數人來說，洞察力確實是他們從工具中尋找的東西。 這些是您在付費廣告、社交媒體、公共關係、電子郵件、內容營銷和其他戰略計劃中包含的可操作項目。 洞察力是您可以用來決定接下來要創建哪些內容或了解競爭對手在 SERP 中的排名超過您或在社交媒體上佔有份額的具體信息。

定義的建議

建議是關於最佳行動方案的建議或提議。 您在任何情況下接受的建議都是您認為是權威的人提出的建議。
在工具的情況下，建議通常以應用於改進搜索結果的策略清單的形式呈現。 在較大的平台中，這些建議可以按難度、風險和重要性進行分類。 您還可以按關鍵字或內容組對它們進行細分，以幫助確定您將首先處理的建議的優先級。

重要的區別——數據、分析和洞察力

雖然分析和洞察力之間的差異可能看起來微不足道，但重要的是要構建您正在就平台進行的任何對話以及您可以預期實現的結果。 大多數人可能不是在尋找數據平台或分析平台。 他們不僅想要原始數據或分析。 他們真正尋找的是洞察力和建議，以及可操作的後續步驟，以幫助他們改進當前和未來的工作並積極影響底線。 區分數據、分析、見解和建議非常重要，以確保與您交談的人能夠準確地指導您找到最適合您需求的匹配項。
準確地使用術語向利益相關者解釋將提高您解釋您的組織將從新工具中獲得什麼的能力。 根據您的組織，您可能只需要原始數據或一些分析，因為您有一個非常大的商業智能部門或戰略或分析部門可以提供見解和建議。
另一方面，較小的團隊可能需要一個工具來完成所有繁重的工作，並提供見解和建議以及後續步驟。 您對平台的目標可能是獲得有關後續步驟的具體建議，而無需查看建議背後的詳細數據。
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