دليل المبتدئين لتحليل البيانات للتسويق

تحليل البيانات هو التطبيق المنهجي للتقنيات المنطقية والإحصائية على البيانات الأولية للحصول على معلومات مفيدة. ومن خلال تحليل البيانات، يمكنك فصل الظاهرة محل الاهتمام عن "الضجيج" الموجود في البيانات.

يمكنك أيضًا استخدام تحليل البيانات لوصف البيانات وتكثيفها وتقييمها.

يمكن استخدام عملية تحليل البيانات لتوجيه القرارات والإجراءات في جميع المجالات. على سبيل المثال، في مجال العقارات، يمكن للأدوات التي تتمتع بقدرات تحليل البيانات أن تساعد في أتمتة تقييم العقارات، وتحسين عملية اختيار المشتري، ومراقبة الاتجاهات، وتعزيز عائد الاستثمار.

لقد أضاف الذكاء الاصطناعي (AI) للتو إلى إمكانات وإمكانيات تحليل البيانات.

يبدو مستقبل تحليل البيانات مشرقًا بسبب التركيز المتزايد على القرارات والاستراتيجيات المستندة إلى البيانات في الشركات وتقدم الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة. من المتوقع أن ينمو سوق تحليلات البيانات العالمية بمعدل نمو سنوي مركب قدره 29.4٪ خلال الفترة بين 2023 و2032.

يمكن أن يساعدك تحليل البيانات في توليد أفكار محتوى جديدة وفتح فرص تسويقية.

أسباب تعلم تحليل البيانات

على الرغم من أن الطلب المرتفع والتنبؤات بارتفاع الطلب هي أسباب كافية لإثارة الفضول، إلا أنك قد لا تزال ترغب في معرفة سبب وجوب تعلم تحليل البيانات وكيف يمكن أن تفيدك هذه المعرفة.

فيما يلي بعض الأسباب (من بين العديد) للتعمق في تحليل البيانات:

• باستخدام تحليل البيانات، ستتمكن من فهم تفضيلات الجمهور ومشاركته بطريقة أفضل. ومن خلال هذا الفهم، يمكنك إنشاء محتوى يتردد صداه بشكل أكبر لدى جمهورك المستهدف، وتشغيل حملات تسويقية فعالة وناجحة للغاية.
  
• يمكنك التنبؤ بعائد الاستثمار للحملات التسويقية من خلال تحليل البيانات. ستساعدك هذه التوقعات على اتخاذ قرارات أفضل بشأن ميزانيتك التسويقية. يمكنك أيضًا تحسين الحملات التسويقية لتحقيق عائد استثمار أفضل من خلال تحليل البيانات.
  
• تستخدم الشركات تحليل البيانات لاكتشاف واختيار المؤثرين لحملاتها التسويقية. يساعد تحليل البيانات أيضًا في تحديد المؤثرين الحقيقيين.
  
• يمكنك أن تكون استباقيًا بدلًا من رد الفعل؛ يمكن دمج تحليل البيانات مع الاستماع الاجتماعي ويمكنك استخدام الرؤى لتوجيه استراتيجياتك. سيساعدك الجمع بين الاستماع الاجتماعي وتحليل البيانات على تحديد العملاء المحتملين وإشراكهم ورعايتهم بشكل فعال.

• إذا قمت بالاستفادة من تحليل البيانات بشكل جيد، يمكنك الحصول على ميزة تنافسية كبيرة.

الطرق الأساسية لتحليل البيانات

تختلف طرق تحليل البيانات حسب نوع البيانات التي تم جمعها. يمكن استخدام هذه الطرق معًا أو بمفردها، وفقًا للمتطلبات. الطريقتان الأساسيتان لتحليل البيانات هما تحليل البيانات الكمية وتحليل البيانات النوعية.

يتضمن تحليل البيانات الكمية متغيرات عددية. في سياق وسائل التواصل الاجتماعي، قد يدور تحليل البيانات الكمية حول مقاييس مثل القاعدة والوصول والمشاركة والتحويل.

ستوجه القاعدة ومدى الوصول استراتيجياتك وتكتيكاتك، في حين ستوفر لك مقاييس التفاعل والتحويل رؤى حول أفعالك وتأثيراتها.

يعد تحليل البيانات النوعية أكثر دقة وصعوبة. وقد يشمل عوامل التتبع والتحليل مثل جودة المشاركة ومشاعر الجمهور.

لا تزال معظم عمليات تحليل البيانات النوعية تُجرى يدويًا، على الرغم من أن البرامج سهلة الاستخدام والتقدم في معالجة اللغات الطبيعية (NLP) قد غيرت هذا الأمر.

جمع البيانات وإعدادها

تساعد البيانات في قياس الأداء السابق، ولكنها تفيد أيضًا الحملات المستقبلية (والحالية).

واحدة من أعظم فوائد التقدم التكنولوجي للمسوقين هي القدرة على جمع البيانات في الوقت الحقيقي. في غضون ساعات قليلة من إطلاق حملتك التسويقية، ستتمكن من قياس مدى نجاحها الأولي.

من خلال تحليل البيانات، ستتمكن من الحصول على فهم شامل للسوق يمكن أن يساعدك على التركيز إذا لزم الأمر.

مصادر البيانات

أصبحت الحملات التسويقية متعددة القنوات شائعة هذه الأيام. وهذا يعني مصادر بيانات متعددة والكثير من البيانات. للبقاء على اطلاع على الأحداث، يتعين على المسوقين مراقبة منصات متعددة وجمع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر.

كمسوق، سيتعين عليك العمل مع Google Analytics، وGoogle Search Console، ومنصات الإعلان، ومنصات الوسائط الاجتماعية، وأداة CRM (إدارة علاقات العملاء). قد يتمكن فريق المبيعات وفريق الدعم الفني أيضًا من تزويدك بالبيانات الحيوية.

يجب عليك أيضًا الاستفادة من مصادر البيانات العامة الأخرى للحصول على البيانات التي ستساعدك على فهم المستهلكين والجغرافيا والصناعة والاقتصاد ككل بشكل أفضل.

تنظيف البيانات

تنظيف البيانات يعني إزالة أو إصلاح أي بيانات غير كاملة أو غير صحيحة أو مكررة أو تالفة أو بتنسيق خاطئ. عند دمج مصادر بيانات متعددة، تكون هناك فرص أكبر لتكرار البيانات، وقد تكون هذه البيانات مضللة.

بسبب البيانات غير الصحيحة، تصبح الخوارزميات والنتائج غير موثوقة. ستختلف عملية تنظيف البيانات وفقًا لمجموعة البيانات، لذلك ستحتاج إلى إنشاء قالب لعملية التنظيف التي تناسب بياناتك.

استكشاف البيانات

سيساعدك استكشاف البيانات على فهم طبيعة البيانات. يمكنك القول أنها الخطوة الأولى لتحليل البيانات أو تحليل البيانات الأولية.

لاستكشاف البيانات، يمكنك تصفية البيانات في جدول بيانات يدويًا أو كتابة نصوص برمجية لخدمة الغرض.

الخيار الثالث أمامك هو استخدام أدوات استكشاف البيانات الآلية. سيسهل عليك استكشاف البيانات تعيين صفوف وأعمدة البيانات وإبلاغ معناها.

الأنواع الأساسية لتحليل البيانات

يخدم كل نوع من تحليل البيانات غرضًا محددًا ويتبع طريقة مختلفة. فيما يلي ملخص سريع للأنواع الأساسية لتحليل البيانات:

التحليل الوصفي

باستخدام التحليل الوصفي، يمكنك الحصول على نظرة شاملة للبيانات وبنيتها وخصائصها. ستكون قادرًا على فهم الخصائص الرئيسية لمجموعة البيانات.

التحليل الاستدلالي

في تحليل البيانات الاستدلالية، سوف تقوم بتحليل البيانات من عينة لإجراء استنتاجات حول عدد أكبر من السكان. وهو ينطوي على تقديم تعميمات دقيقة تقريبًا قائمة على الأدلة.

التحليل التنبؤي

يساعدك التحليل التنبئي على التنبؤ بالأحداث أو النتائج بناءً على البيانات السابقة. ستكون قادرًا على تحديد الأنماط في البيانات التاريخية باستخدام النماذج والخوارزميات الإحصائية. ستقوم خوارزميات التعلم الآلي أيضًا بعمل تنبؤات دقيقة إلى حد معقول بناءً على ذلك

التحليل التوجيهي

استنادًا إلى بيانات التسويق السابقة، يمكن أن يوصي التحليل التوجيهي بالإجراءات الأكثر تأثيرًا التي يمكنك اتخاذها في الحاضر والمستقبل. يمكنك استخدام أداة تحليل توجيهية إلى جانب أداة أتمتة التسويق لضمان التنفيذ الفوري للتوصيات.

تحليل النص

باستخدام تحليل النص، ستتمكن من الحصول على رؤى ذات معنى من البيانات النصية غير المنظمة. يتضمن تحليل النص استخدام تقنيات مثل البرمجة اللغوية العصبية (معالجة اللغات الطبيعية)، ونمذجة المواضيع، واستخراج النص.

أدوات لتحليل البيانات

مايكروسوفت اكسل

لا يزال Microsoft Excel يرتدي التاج عندما يتعلق الأمر بتحليل البيانات. يظل التطبيق الأكثر طلبًا لتحليل البيانات بسبب بساطته وتعدد استخداماته.

باستخدام Microsoft Excel، يمكنك بسهولة استيراد بياناتك وتنظيفها واستكشافها وتحليلها. حتى لو لم يسبق لك التعامل مع برنامج Excel من قبل، يمكنك بسهولة اكتساب المهارات اللازمة من خلال الدورات التدريبية لبرنامج Excel عبر الإنترنت.

بايثون

بايثون هي لغة برمجة سهلة التعلم نسبيًا. يتم استخدامه بشكل شائع لتحليل البيانات وتصور البيانات نظرًا لقابلية التوسع والمرونة والمكتبات الرائعة.

يمكن أن يكون الفهم الشامل لبيثون مفيدًا للغاية لإجراء تحليل البيانات.

برمجة R

R هي لغة برمجة مفتوحة المصدر يمكنك استخدامها لتحليل البيانات. إن حزم R المذهلة والقوية تجعل حساب البيانات ومعالجتها وتصورها أسهل وأسرع.

بمجرد أن تبدأ باستخدام لغة R، ستجد أن أسلوبها في البرمجة سهل للغاية.

برامج تحليل البيانات

تتوفر الآن مجموعة واسعة من أدوات برامج تحليل البيانات بقدرات وميزات مختلفة. تعد SAS وJupyter Notebook وTableau من بين برامج تحليل البيانات الشائعة.

في حال كنت عالقًا في نظام قديم، يمكن أن تساعد خدمات Door3 في تحديث النظام وترحيل البيانات وبناء الوظائف المطلوبة في النظام الجديد.

الاعتبارات الأخلاقية في تحليل البيانات

خصوصية البيانات

إحدى الاهتمامات الرئيسية المتعلقة بالبيانات والتحليل هي حماية الخصوصية. تحتاج إلى ضمان خصوصية البيانات الحساسة والشخصية أثناء جمعها وتحليلها. يجب أن تكون هناك شفافية في طلب البيانات. ابدأ بسياسة خصوصية قوية وتأكد من الامتثال التنظيمي.

التحيز والعدالة

على الرغم من أنك لن تتمكن من القضاء على التحيز في تحليل البيانات، إلا أنك بحاجة إلى أن تكون على دراية بوجوده (في البيانات والأشخاص الذين يقومون بالتحليل) لمحاولة تخفيف المشكلات وتجنب تأثيرها السلبي على القرارات. العدالة في تحليل البيانات تعني استخدام البيانات بطريقة لا تعزز أو تخلق التحيز.

أمن البيانات

لا ينبغي الخلط بين أمن البيانات وخصوصية البيانات. أثناء جمع البيانات وتنظيفها وتخزينها وتحليلها، يجب عليك التأكد من أنها آمنة من المتسللين وبرامج الفدية. من المحتمل أن تؤدي الهجمات على البيانات إلى خسارة الإيرادات أو ثقة العملاء أو كليهما. البيانات هي أحد الأصول للشركات، ويجب حمايتها وفقًا لذلك.

خاتمة

تعتبر البيانات بحق "النفط الجديد". وإذا كانت البيانات تعتبر ذات قيمة مثل النفط، فيمكن تشبيه تحليل البيانات باستخراج النفط وتكريره وفصله لجعله مناسبًا لاستخدامات مختلفة.

في سياق التسويق، تستطيع الشركات تقديم تجربة تخصيص بسبب تحليل البيانات. وهذا يحمل فوائد لكل من الشركات وكذلك المستهلكين.

لاتخاذ قرارات عمل أكثر ذكاءً، تحتاج إلى تسخير قوة تحليل البيانات. في هذا العالم الذي يعتمد على البيانات، أصبح تحليل البيانات مهارة حاسمة.