Guida per principianti all'analisi dei dati per il marketing

L'analisi dei dati è l'applicazione sistematica di tecniche logiche e statistiche sui dati grezzi per ottenere informazioni utili. Attraverso l'analisi dei dati è possibile separare il fenomeno di interesse dal "rumore" presente nei dati.

È inoltre possibile utilizzare l'analisi dei dati per descrivere, condensare e valutare i dati.

Il processo di analisi dei dati può essere utilizzato per guidare decisioni e azioni in tutti i campi. Ad esempio, nel campo immobiliare, gli strumenti con funzionalità di analisi dei dati possono aiutare ad automatizzare la valutazione immobiliare, ottimizzare il processo di selezione degli acquirenti, monitorare le tendenze e aumentare il ROI.

L’intelligenza artificiale (intelligenza artificiale) ha appena aggiunto al potenziale e alle possibilità dell’analisi dei dati.

Il futuro dell’analisi dei dati sembra luminoso grazie alla crescente enfasi sulle decisioni e strategie basate sui dati nelle aziende e al progresso dell’intelligenza artificiale e dei big data. Il mercato globale dell’analisi dei dati è destinato a crescere a un CAGR del 29,4% nel periodo tra il 2023 e il 2032.

L'analisi dei dati può aiutarti a generare nuove idee di contenuto e sbloccare opportunità di marketing.

Motivi per imparare l'analisi dei dati

Sebbene la domanda elevata e le previsioni di domanda elevata siano ragioni sufficienti per suscitare curiosità, potresti comunque voler sapere perché dovresti imparare l'analisi dei dati e in che modo questa conoscenza può avvantaggiarti.

Ecco alcuni motivi (tra i tanti) per immergersi nell'analisi dei dati:

• Utilizzando l'analisi dei dati, sarai in grado di comprendere meglio le preferenze e il coinvolgimento del pubblico. Con questa comprensione, puoi creare contenuti che avranno maggiore risonanza con il tuo pubblico target e condurre campagne di marketing altamente efficaci e di successo.
  
• Puoi prevedere il ROI delle campagne di marketing con l'analisi dei dati. Queste previsioni ti aiuteranno a prendere decisioni migliori sul tuo budget di marketing. Puoi anche ottimizzare le campagne di marketing per un migliore ROI con l'analisi dei dati.
  
• Le aziende utilizzano l'analisi dei dati per scoprire e selezionare influencer per le loro campagne di marketing. L’analisi dei dati aiuta anche a identificare i veri influencer.
  
• Puoi essere proattivo invece che reattivo; l'analisi dei dati può essere integrata con l'ascolto sociale e puoi utilizzare gli approfondimenti per guidare le tue strategie. La combinazione dell'ascolto sociale e dell'analisi dei dati ti aiuterà a identificare, coinvolgere e coltivare i lead in modo efficace.

• Se sfrutti bene l’analisi dei dati, puoi ottenere un vantaggio competitivo significativo.

Metodi primari di analisi dei dati

I metodi di analisi dei dati differiscono in base al tipo di dati raccolti. Questi metodi possono essere utilizzati in combinazione o da soli, a seconda delle esigenze. I due metodi principali di analisi dei dati sono l'analisi quantitativa dei dati e l'analisi qualitativa dei dati.

L’analisi quantitativa dei dati coinvolge variabili numeriche. Nel contesto dei social media, l’analisi quantitativa dei dati potrebbe ruotare attorno a parametri quali base, portata, coinvolgimento e conversione.

Base e copertura guideranno le tue strategie e tattiche, mentre le metriche di coinvolgimento e conversione ti forniranno informazioni approfondite sulle tue azioni e sui loro effetti.

L’analisi qualitativa dei dati è più sfumata e difficile. Può includere il monitoraggio e l'analisi di fattori come la qualità del coinvolgimento e il sentiment del pubblico.

La maggior parte dell’analisi qualitativa dei dati viene ancora condotta manualmente, sebbene software di facile utilizzo e i progressi nell’elaborazione del linguaggio naturale (PNL) stiano cambiando la situazione.

Raccolta e preparazione dei dati

I dati aiutano a misurare le prestazioni passate, ma informano anche le campagne future (e presenti).

Uno dei maggiori vantaggi dei progressi tecnologici per gli esperti di marketing è la capacità di raccogliere dati in tempo reale. Entro poche ore dal lancio della tua campagna di marketing, sarai in grado di valutarne il successo iniziale.

Con l'analisi dei dati, sarai in grado di acquisire una conoscenza approfondita del mercato che può aiutarti a ruotare, se necessario.

Origine dei dati

Al giorno d'oggi le campagne di marketing omnicanale sono comuni. Ciò significa più origini dati e molti dati. Per rimanere aggiornati sugli eventi, gli esperti di marketing devono monitorare più piattaforme e raccogliere dati da una varietà di fonti.

Come operatore di marketing, dovrai lavorare con Google Analytics, Google Search Console, piattaforme pubblicitarie, piattaforme di social media e il tuo strumento CRM (Customer Relationship Management). Anche il team di vendita e il team di supporto tecnico potrebbero essere in grado di fornirti dati vitali.

Dovresti anche avvalerti di altre fonti di dati pubbliche per acquisire dati che ti aiuteranno a comprendere meglio i consumatori, la geografia, il settore e l'economia nel suo complesso.

Pulizia dei dati

Pulire i dati significa rimuovere o correggere eventuali dati incompleti, errati, duplicati, danneggiati o nel formato sbagliato. Quando si combinano più origini dati, esistono maggiori possibilità di duplicazione dei dati e tali dati possono essere fuorvianti.

A causa di dati errati, algoritmi e risultati diventano inaffidabili. Il processo di pulizia dei dati varierà in base al set di dati, quindi dovrai stabilire un modello per un processo di pulizia adatto ai tuoi dati.

Esplorazione dei dati

L'esplorazione dei dati ti aiuterà a comprendere la natura dei dati. Si potrebbe dire che è il primo passo dell'analisi dei dati o dell'analisi iniziale dei dati.

Per l'esplorazione dei dati, puoi filtrare manualmente i dati in un foglio di calcolo o scrivere script per raggiungere lo scopo.

La terza opzione che hai di fronte è l'utilizzo di strumenti automatizzati di esplorazione dei dati. L'esplorazione dei dati renderà più semplice assegnare e comunicare il significato delle righe e delle colonne di dati.

Tipi base di analisi dei dati

Ogni tipo di analisi dei dati ha uno scopo specifico e segue un metodo diverso. Ecco una rapida carrellata dei tipi base di analisi dei dati:

Analisi descrittiva

Con l'analisi descrittiva, ottieni una panoramica completa dei dati, della loro struttura e delle proprietà. Sarai in grado di comprendere le principali caratteristiche di un dataset.

Analisi Inferenziale

Nell'analisi inferenziale dei dati, analizzerai i dati di un campione per fare inferenze sulla popolazione più ampia. Si tratta di fare generalizzazioni quasi accurate basate sull’evidenza.

Analisi predittiva

L'analisi predittiva ti aiuta a prevedere eventi o risultati sulla base di dati passati. Sarai in grado di identificare modelli nei dati storici utilizzando modelli statistici e algoritmi. Gli algoritmi di apprendimento automatico faranno anche previsioni ragionevolmente accurate basate su questi

Analisi prescrittiva

Sulla base dei dati di marketing passati, l'analisi prescrittiva può consigliare le azioni di maggior impatto che puoi intraprendere nel presente e nel futuro. È possibile utilizzare uno strumento di analisi prescrittiva insieme a uno strumento di automazione del marketing per garantire l'implementazione immediata dei consigli.

Analisi del testo

Con l'analisi del testo, sarai in grado di acquisire informazioni significative da dati di testo non strutturati. L'analisi del testo prevede l'uso di tecniche come la NLP (Natural Language Processing), la modellazione degli argomenti e il text mining.

Strumenti per l'analisi dei dati

Microsoft Excel

Microsoft Excel detiene ancora il primato quando si tratta di analisi dei dati. Rimane l'applicazione più ricercata per l'analisi dei dati per la sua semplicità e versatilità.

Con Microsoft Excel puoi importare, pulire, esplorare e analizzare facilmente i tuoi dati. Anche se non hai mai lavorato con Excel prima, puoi facilmente acquisire le competenze necessarie attraverso i corsi di formazione online su Excel.

Pitone

Python è un linguaggio di programmazione relativamente facile da imparare. È comunemente utilizzato per l'analisi e la visualizzazione dei dati grazie alla sua scalabilità, flessibilità e librerie impressionanti.

Una conoscenza approfondita di Python può rivelarsi estremamente utile per eseguire l'analisi dei dati.

Programmazione R

R è un linguaggio di programmazione open source che puoi utilizzare per analizzare i dati. Gli incredibili e potenti pacchetti di R rendono il calcolo, la manipolazione e la visualizzazione dei dati più semplice e veloce.

Una volta iniziato con R, scoprirai che ha uno stile di codifica abbastanza semplice.

Software di analisi dei dati

Attualmente è disponibile un’ampia varietà di strumenti software per l’analisi dei dati con diverse capacità e caratteristiche. SAS, Jupyter Notebook e Tableau sono alcuni dei popolari software di analisi dei dati.

Nel caso in cui sei bloccato con un sistema legacy, i servizi Door3 possono aiutarti a modernizzare il sistema, migrare i dati e creare le funzionalità richieste nel nuovo sistema.

Considerazioni etiche nell'analisi dei dati

Privacy dei dati

Una delle maggiori preoccupazioni relative ai dati e all’analisi è la protezione della privacy. È necessario garantire la privacy dei dati sensibili e personali durante la raccolta e l'analisi. Ci deve essere trasparenza nella richiesta di dati. Inizia con una solida politica sulla privacy e assicurati la conformità normativa.

Pregiudizi ed equità

Sebbene non sia possibile eliminare i bias nell'analisi dei dati, è necessario essere consapevoli che esistono (nei dati e nelle persone che conducono l'analisi) per cercare attivamente di mitigare i problemi ed evitare il loro impatto negativo sulle decisioni. Equità nell’analisi dei dati significa utilizzare i dati in un modo che non rafforzi o crei pregiudizi.

La sicurezza dei dati

La sicurezza dei dati non deve essere confusa con la privacy dei dati. Durante la raccolta, la pulizia, l'archiviazione e l'analisi dei dati, è necessario assicurarsi che siano al sicuro da hacker e ransomware. Gli attacchi ai dati potrebbero potenzialmente portare a una perdita di entrate, di fiducia dei clienti o di entrambi. I dati sono una risorsa per le aziende e dovrebbero essere protetti di conseguenza.

Conclusione

I dati sono giustamente considerati il ​​“nuovo petrolio”. E, se i dati sono considerati preziosi quanto il petrolio, allora l’analisi dei dati può essere paragonata all’estrazione, alla raffinazione e alla separazione del petrolio per renderlo adatto a diversi usi.

Nel contesto del marketing, le aziende sono in grado di offrire la personalizzazione dell’esperienza grazie all’analisi dei dati. Ciò comporta vantaggi sia per le aziende che per i consumatori.

Per prendere decisioni aziendali più intelligenti, è necessario sfruttare la potenza dell’analisi dei dati. In questo mondo basato sui dati, l’analisi dei dati è diventata una competenza cruciale.