Przewodnik dla początkujących dotyczący analizy danych w marketingu

Analiza danych to systematyczne stosowanie technik logicznych i statystycznych na surowych danych w celu uzyskania przydatnych informacji. Dzięki analizie danych można oddzielić interesujące nas zjawisko od „szumu” w danych.

Analizy danych można także używać do opisywania, kondensowania i oceniania danych.

Proces analizy danych można wykorzystać do kierowania decyzjami i działaniami we wszystkich dziedzinach. Na przykład w obszarze nieruchomości narzędzia z możliwością analizy danych mogą pomóc zautomatyzować wycenę nieruchomości, zoptymalizować proces wyboru nabywcy, monitorować trendy i zwiększyć zwrot z inwestycji.

Potencjał i możliwości analizy danych właśnie uzupełniła AI (sztuczna inteligencja).

Przyszłość analizy danych wydaje się jasna ze względu na rosnący nacisk na decyzje i strategie oparte na danych w firmach oraz rozwój sztucznej inteligencji i big data. Przewiduje się, że globalny rynek analizy danych będzie rósł w latach 2023–2032 w tempie CAGR wynoszącym 29,4%.

Analiza danych może pomóc w generowaniu nowych pomysłów na treści i odblokowaniu możliwości marketingowych.

Powody, dla których warto uczyć się analizy danych

Chociaż wysoki popyt i przewidywania wysokiego popytu to wystarczające powody, aby wzbudzić ciekawość, nadal możesz chcieć wiedzieć, dlaczego warto uczyć się analizy danych i jakie korzyści ta wiedza może Ci przynieść.

Oto kilka powodów (z wielu), aby zagłębić się w analizę danych:

• Dzięki analizie danych będziesz w stanie lepiej zrozumieć preferencje i zaangażowanie odbiorców. Dzięki temu zrozumieniu możesz tworzyć treści, które będą bardziej przemawiać do docelowych odbiorców oraz prowadzić bardzo skuteczne i udane kampanie marketingowe.
  
• Dzięki analizie danych możesz prognozować ROI kampanii marketingowych. Prognozy te pomogą Ci podejmować lepsze decyzje dotyczące budżetu marketingowego. Możesz także zoptymalizować kampanie marketingowe, aby uzyskać lepszy zwrot z inwestycji (ROI) dzięki analizie danych.
  
• Firmy korzystają z analizy danych, aby odkrywać i wybierać osoby wpływowe do swoich kampanii marketingowych. Analiza danych pomaga również w identyfikacji prawdziwych influencerów.
  
• Możesz być proaktywny zamiast reaktywny; analizę danych można zintegrować z nasłuchiwaniem w mediach społecznościowych, a uzyskane spostrzeżenia można wykorzystać do opracowania strategii. Połączenie słuchania społecznościowego i analizy danych pomoże Ci skutecznie identyfikować, angażować i pielęgnować potencjalnych klientów.

• Jeśli dobrze wykorzystasz analizę danych, możesz zyskać znaczną przewagę konkurencyjną.

Podstawowe metody analizy danych

Metody analizy danych różnią się w zależności od rodzaju gromadzonych danych. Metody te można stosować łącznie lub samodzielnie, w zależności od wymagań. Dwie podstawowe metody analizy danych to ilościowa analiza danych i jakościowa analiza danych.

Ilościowa analiza danych obejmuje zmienne numeryczne. W kontekście mediów społecznościowych ilościowa analiza danych może koncentrować się wokół takich wskaźników, jak baza, zasięg, zaangażowanie i konwersja.

Baza i zasięg pokierują Twoją strategią i taktyką, a wskaźniki zaangażowania i konwersji zapewnią Ci wgląd w Twoje działania i ich skutki.

Jakościowa analiza danych jest bardziej zniuansowana i trudniejsza. Może obejmować śledzenie i analizowanie czynników, takich jak jakość zaangażowania i nastroje odbiorców.

Większość jakościowych analiz danych nadal jest przeprowadzana ręcznie, chociaż przyjazne dla użytkownika oprogramowanie i postęp w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) to zmieniają.

Gromadzenie i przygotowanie danych

Dane pomagają mierzyć przeszłe wyniki, ale dostarczają także informacji na temat przyszłych (i obecnych) kampanii.

Jedną z największych korzyści postępu technologicznego dla marketerów jest możliwość gromadzenia danych w czasie rzeczywistym. W ciągu kilku godzin od rozpoczęcia kampanii marketingowej będziesz w stanie ocenić jej początkowy sukces.

Dzięki analizie danych będziesz w stanie uzyskać dogłębne zrozumienie rynku, co w razie potrzeby pomoże Ci dokonać zmian.

Źródła danych

W dzisiejszych czasach omnichannelowe kampanie marketingowe są powszechne. Oznacza to wiele źródeł danych i mnóstwo danych. Aby być na bieżąco z wydarzeniami, marketerzy muszą monitorować wiele platform i zbierać dane z różnych źródeł.

Jako marketer będziesz musiał pracować z Google Analytics, Google Search Console, platformami reklamowymi, platformami mediów społecznościowych i narzędziem CRM (zarządzanie relacjami z klientami). Zespół sprzedaży i zespół wsparcia technicznego mogą również być w stanie dostarczyć Ci ważnych danych.

Powinieneś także skorzystać z innych publicznych źródeł danych, aby uzyskać dane, które pomogą Ci lepiej zrozumieć konsumentów, położenie geograficzne, branżę i gospodarkę jako całość.

Czyszczenie danych

Czyszczenie danych oznacza usuwanie lub naprawianie wszelkich danych, które są niekompletne, nieprawidłowe, zduplikowane, uszkodzone lub mają niewłaściwy format. Łącząc wiele źródeł danych, istnieje większe ryzyko powielenia danych, a takie dane mogą wprowadzać w błąd.

Z powodu nieprawidłowych danych algorytmy i wyniki stają się zawodne. Proces czyszczenia danych będzie się różnić w zależności od zbioru danych, dlatego należy ustalić szablon procesu czyszczenia, który będzie odpowiadał Twoim danym.

Eksploracja danych

Eksploracja danych pomoże Ci zrozumieć naturę danych. Można powiedzieć, że jest to pierwszy krok analizy danych lub wstępnej analizy danych.

Do eksploracji danych można ręcznie filtrować dane do arkusza kalkulacyjnego lub pisać odpowiednie skrypty.

Trzecią opcją, która stoi przed Tobą, jest skorzystanie z narzędzi do automatycznej eksploracji danych. Eksploracja danych ułatwi Ci przypisywanie i komunikowanie znaczenia wierszy i kolumn danych.

Podstawowe typy analizy danych

Każdy rodzaj analizy danych służy określonemu celowi i wykorzystuje inną metodę. Oto krótki przegląd podstawowych typów analizy danych:

Analiza opisowa

Dzięki analizie opisowej uzyskasz kompleksowy przegląd danych, ich struktury i właściwości. Będziesz w stanie zrozumieć główne cechy zbioru danych.

Analiza wnioskowania

W analizie danych wnioskowanych będziesz analizować dane z próbki, aby wyciągnąć wnioski na temat większej populacji. Polega na dokonywaniu niemal dokładnych uogólnień opartych na dowodach.

Analiza predykcyjna

Analiza predykcyjna pomaga przewidzieć zdarzenia lub wyniki na podstawie danych z przeszłości. Będziesz w stanie zidentyfikować wzorce w danych historycznych za pomocą modeli statystycznych i algorytmów. Algorytmy uczenia maszynowego będą również na ich podstawie dokonywać dość dokładnych przewidywań

Analiza preskrypcyjna

Na podstawie wcześniejszych danych marketingowych analiza nakazowa może zalecić najskuteczniejsze działania, jakie możesz podjąć w teraźniejszości i przyszłości. Możesz użyć narzędzia analizy preskryptywnej wraz z narzędziem do automatyzacji marketingu, aby zapewnić błyskawiczną realizację rekomendacji.

Analiza tekstu

Dzięki analizie tekstu będziesz w stanie uzyskać istotne informacje z nieustrukturyzowanych danych tekstowych. Analiza tekstu obejmuje wykorzystanie technik takich jak NLP (przetwarzanie języka naturalnego), modelowanie tematyczne i eksploracja tekstu.

Narzędzia do analizy danych

Microsoft Excel

Microsoft Excel nadal ma koronę, jeśli chodzi o analizę danych. Pozostaje najbardziej poszukiwaną aplikacją do analizy danych ze względu na swoją prostotę i wszechstronność.

Dzięki programowi Microsoft Excel możesz łatwo importować, czyścić, eksplorować i analizować dane. Nawet jeśli nigdy wcześniej nie pracowałeś z Excelem, możesz łatwo zdobyć niezbędne umiejętności dzięki internetowym szkoleniom Excel.

Pyton

Python jest stosunkowo łatwym do nauczenia się językiem programowania. Jest powszechnie używany do analizy i wizualizacji danych ze względu na jego skalowalność, elastyczność i imponujące biblioteki.

Wszechstronne zrozumienie języka Python może okazać się niezwykle przydatne przy przeprowadzaniu analizy danych.

Programowanie R

R to język programowania typu open source, którego można używać do analizowania danych. Niesamowite i potężne pakiety R sprawiają, że obliczanie, manipulowanie i wizualizacja danych są łatwiejsze i szybsze.

Kiedy już zaczniesz pracować z R, przekonasz się, że ma on dość łatwy styl kodowania.

Oprogramowanie do analizy danych

Obecnie dostępnych jest wiele różnych narzędzi programowych do analizy danych, charakteryzujących się różnymi możliwościami i funkcjami. SAS, Jupyter Notebook i Tableau to jedne z popularnych programów do analizy danych.

Jeśli utkniesz przy starym systemie, usługi Door3 mogą pomóc w modernizacji systemu, migracji danych i zbudowaniu wymaganej funkcjonalności w nowym systemie.

Względy etyczne w analizie danych

Prywatność danych

Jedną z głównych obaw związanych z danymi i analizą jest ochrona prywatności. Musisz zapewnić prywatność wrażliwych i osobistych danych podczas ich gromadzenia i analizy. Wniosek o udostępnienie danych musi być przejrzysty. Zacznij od solidnej polityki prywatności i zapewnij zgodność z przepisami.

Stronniczość i uczciwość

Choć błędu systematycznego w analizie danych nie da się wyeliminować, należy mieć świadomość jego istnienia (w danych i osobach przeprowadzających analizę), aby aktywnie próbować łagodzić problemy i unikać jego negatywnego wpływu na decyzje. Uczciwość w analizie danych oznacza wykorzystanie danych w sposób, który nie wzmacnia ani nie powoduje uprzedzeń.

Ochrona danych

Bezpieczeństwa danych nie należy mylić z prywatnością danych. Podczas gromadzenia, czyszczenia, przechowywania i analizy danych należy upewnić się, że są one zabezpieczone przed hakerami i oprogramowaniem ransomware. Ataki na dane mogą potencjalnie prowadzić do utraty przychodów, zaufania klientów lub obu tych czynników. Dane są aktywem przedsiębiorstw i należy je odpowiednio chronić.

Wniosek

Dane słusznie uznawane są za „nową ropę naftową”. A jeśli dane uważa się za tak cenne jak ropa naftowa, analizę danych można porównać do ekstrakcji, rafinacji i oddzielania ropy w celu dostosowania jej do różnych zastosowań.

W kontekście marketingowym firmy są w stanie zaoferować personalizację doświadczeń dzięki analizie danych. Przynosi to korzyści zarówno firmom, jak i konsumentom.

Aby podejmować mądrzejsze decyzje biznesowe, musisz wykorzystać siłę analizy danych. W świecie napędzanym danymi analiza danych stała się kluczową umiejętnością.