Ghid pentru începători pentru analiza datelor pentru marketing

Analiza datelor este aplicarea sistematică a tehnicilor logice și statistice asupra datelor brute pentru a obține informații utile. Prin analiza datelor, puteți separa fenomenul de interes de „zgomotul” din date.

De asemenea, puteți utiliza analiza datelor pentru a descrie, a condensa și a evalua datele.

Procesul de analiză a datelor poate fi folosit pentru a ghida deciziile și acțiunile în toate domeniile. De exemplu, în domeniul imobiliar, instrumentele cu capabilități de analiză a datelor pot ajuta la automatizarea evaluării imobiliare, la optimizarea procesului de selecție a cumpărătorilor, la monitorizarea tendințelor și la creșterea rentabilității investiției.

AI (Inteligenta artificiala) tocmai a adaugat potentialului si posibilitatilor analizei datelor.

Viitorul analizei datelor pare strălucitor datorită accentului din ce în ce mai mare pe deciziile și strategiile bazate pe date în companii și progresul inteligenței artificiale și a datelor mari. Piața globală de analiză a datelor este programată să crească la un CAGR de 29,4% în perioada 2023-2032.

Analiza datelor vă poate ajuta să generați noi idei de conținut și să deblocați oportunități de marketing.

Motive pentru a învăța Analiza datelor

Deși cererea mare și previziunile unei cereri ridicate sunt motive suficiente pentru a trezi curiozitatea, poate doriți totuși să știți de ce ar trebui să învățați analiza datelor și cum vă pot beneficia aceste cunoștințe.

Iată câteva motive (din mulțime) pentru a te scufunda în analiza datelor:

• Folosind analiza datelor, veți putea înțelege într-un mod mai bun preferințele și implicarea publicului. Cu această înțelegere, puteți crea conținut care va rezona mai mult cu publicul țintă și să desfășurați campanii de marketing extrem de eficiente și de succes.
  
• Puteți prognoza rentabilitatea investiției campaniilor de marketing cu analiza datelor. Aceste previziuni vă vor ajuta să luați decizii mai bune cu privire la bugetul dvs. de marketing. De asemenea, puteți optimiza campaniile de marketing pentru un ROI mai bun cu analiza datelor.
  
• Companiile folosesc analiza datelor pentru a descoperi și selecta influenți pentru campaniile lor de marketing. Analiza datelor ajută, de asemenea, la identificarea influențelor adevărați.
  
• Poți fi proactiv în loc de reactiv; analiza datelor poate fi integrată cu ascultarea socială și puteți folosi informațiile pentru a vă ghida strategiile. Combinând ascultarea socială și analiza datelor vă va ajuta să identificați, să implicați și să cultivați clienții potențiali în mod eficient.

• Dacă utilizați bine analiza datelor, puteți obține un avantaj competitiv semnificativ.

Metode primare de analiză a datelor

Metodele de analiză a datelor diferă în funcție de tipul de date colectate. Aceste metode pot fi utilizate în combinație sau pe cont propriu, în funcție de cerințe. Cele două metode principale de analiză a datelor sunt analiza datelor cantitative și analiza datelor calitative.

Analiza cantitativă a datelor implică variabile numerice. În contextul rețelelor sociale, analiza cantitativă a datelor se poate învârti în jurul unor valori precum baza, acoperirea, implicarea și conversia.

Baza și acoperirea vă vor ghida strategiile și tacticile, în timp ce valorile de implicare și conversie vă vor oferi informații despre acțiunile dvs. și efectele acestora.

Analiza calitativă a datelor este mai nuanțată și mai dificilă. Poate include urmărirea și analizarea factorilor, cum ar fi calitatea implicării și sentimentul publicului.

Majoritatea analizelor calitative ale datelor sunt încă efectuate manual, deși software-ul ușor de utilizat și progresele în procesarea limbajului natural (NLP) schimbă acest lucru.

Colectarea și pregătirea datelor

Datele ajută la măsurarea performanței trecute, dar informează și campaniile viitoare (și prezente).

Unul dintre cele mai mari beneficii ale progreselor tehnologice pentru marketeri este capacitatea de a colecta date în timp real. În câteva ore de la lansarea campaniei dvs. de marketing, veți putea măsura succesul inițial al acesteia.

Cu analiza datelor, veți putea obține o înțelegere aprofundată a pieței, care vă poate ajuta să pivotați dacă este necesar.

Surse de date

În zilele noastre, campaniile de marketing omnicanal sunt comune. Aceasta înseamnă mai multe surse de date și o mulțime de date. Pentru a rămâne la curent cu evenimentele, agenții de marketing trebuie să monitorizeze mai multe platforme și să colecteze date dintr-o varietate de surse.

În calitate de marketer, va trebui să lucrați cu Google Analytics, Google Search Console, platforme de publicitate, platforme de social media și instrumentul dvs. CRM (Customer Relationship Management). Echipa de vânzări și echipa de asistență tehnică vă pot oferi, de asemenea, date vitale.

De asemenea, ar trebui să folosiți alte surse publice de date pentru a obține date care vă vor ajuta să înțelegeți mai bine consumatorii, geografia, industria și economia în ansamblu.

Curățarea datelor

A curăța datele înseamnă a elimina sau a remedia orice date care sunt incomplete, incorecte, duplicate, corupte sau în format greșit. Când combinați mai multe surse de date, există mai multe șanse de duplicare a datelor și astfel de date pot induce în eroare.

Din cauza datelor incorecte, algoritmii și rezultatele devin nesigure. Procesul de curățare a datelor va varia în funcție de setul de date, așa că va trebui să stabiliți un șablon pentru un proces de curățare care se potrivește datelor dvs.

Explorarea datelor

Explorarea datelor vă va ajuta să înțelegeți natura datelor. Ați putea spune că este primul pas al analizei datelor sau al analizei inițiale a datelor.

Pentru explorarea datelor, puteți filtra manual datele într-o foaie de calcul sau puteți scrie scripturi pentru a îndeplini acest scop.

A treia opțiune în fața dvs. este utilizarea instrumentelor automate de explorare a datelor. Explorarea datelor vă va face mai ușor să atribuiți și să comunicați semnificația rândurilor și coloanelor de date.

Tipuri de bază de analiză a datelor

Fiecare tip de analiză a datelor servește unui scop specific și urmează o metodă diferită. Iată o scurtă descriere a tipurilor de bază de analiză a datelor:

Analiza descriptivă

Cu analiza descriptivă, obțineți o imagine de ansamblu cuprinzătoare asupra datelor, structurii și proprietăților acestora. Veți putea înțelege principalele caracteristici ale unui set de date.

Analiza inferenţială

În analiza datelor inferențiale, veți analiza datele dintr-un eșantion pentru a face inferențe despre populația mai mare. Aceasta implică realizarea de generalizări aproape exacte bazate pe dovezi.

Analiza predictivă

Analiza predictivă vă ajută să preziceți evenimente sau rezultate pe baza datelor din trecut. Veți putea identifica modele în datele istorice folosind modele și algoritmi statistici. Algoritmii de învățare automată vor face, de asemenea, predicții rezonabile de precise pe baza acestora

Analiza prescriptivă

Pe baza datelor de marketing din trecut, analiza prescriptivă poate recomanda acțiunile cele mai de impact pe care le puteți întreprinde în prezent și viitor. Puteți utiliza un instrument de analiză prescriptivă împreună cu un instrument de automatizare a marketingului pentru a asigura implementarea instantanee a recomandărilor.

Analiza textului

Cu analiza textului, veți putea obține informații semnificative din datele text nestructurate. Analiza textului implică utilizarea unor tehnici precum NLP (Natural Language Processing), modelarea subiectelor și text mining.

Instrumente pentru analiza datelor

Microsoft Excel

Microsoft Excel încă poartă coroana atunci când vine vorba de analiza datelor. Rămâne cea mai căutată aplicație pentru analiza datelor datorită simplității și versatilității sale.

Cu Microsoft Excel, vă puteți importa, curăța, explora și analiza cu ușurință datele. Chiar dacă nu ați mai lucrat niciodată cu Excel, puteți dobândi cu ușurință abilitățile necesare prin cursuri de formare online Excel.

Piton

Python este un limbaj de programare relativ ușor de învățat. Este folosit în mod obișnuit pentru analiza și vizualizarea datelor datorită scalabilității, flexibilității și bibliotecilor impresionante.

O înțelegere cuprinzătoare a Python se poate dovedi extrem de benefică pentru efectuarea analizei datelor.

Programare R

R este un limbaj de programare open-source pe care îl puteți utiliza pentru a analiza datele. Pachetele incredibile și puternice ale lui R fac calculul, manipularea și vizualizarea datelor mai ușoare și mai rapide.

Odată ce ați început cu R, veți descoperi că are un stil de codare destul de ușor.

Software de analiză a datelor

O mare varietate de instrumente software de analiză a datelor sunt disponibile acum, cu capacități și caracteristici diferite. SAS, Jupyter Notebook și Tableau sunt unele dintre software-urile populare de analiză a datelor.

În cazul în care sunteți blocat cu un sistem vechi, serviciile Door3 vă pot ajuta la modernizarea sistemului, la migrarea datelor și la construirea funcționalității necesare în noul sistem.

Considerații etice în analiza datelor

Confidențialitatea datelor

Una dintre preocupările majore în jurul datelor și analizei este protecția vieții private. Trebuie să vă asigurați confidențialitatea datelor sensibile și personale în timpul colectării și analizei. Trebuie să existe transparență în cererea de date. Începeți cu o politică de confidențialitate solidă și asigurați-vă conformitatea cu reglementările.

Prejudecăți și corectitudine

Deși nu veți putea elimina părtinirea în analiza datelor, trebuie să fiți conștient de faptul că există (în date și în persoanele care efectuează analiza) pentru a încerca în mod activ să atenueze problemele și să evite impactul negativ asupra deciziilor. Corectitudinea în analiza datelor înseamnă utilizarea datelor într-un mod care să nu întărească sau să creeze părtiniri.

Securitatea datelor

Securitatea datelor nu trebuie confundată cu confidențialitatea datelor. În timpul colectării, curățării, stocării și analizei datelor, trebuie să vă asigurați că acestea sunt protejate de hackeri și ransomware. Atacurile asupra datelor ar putea duce la o pierdere a veniturilor, a încrederii clienților sau la ambele. Datele sunt un atu pentru companii și ar trebui protejate în consecință.

Concluzie

Datele sunt considerate pe bună dreptate „uleiul nou”. Și, dacă datele sunt considerate la fel de valoroase ca petrolul, atunci analiza datelor poate fi asemănată cu extracția, rafinarea și separarea petrolului pentru a-l face potrivit pentru diferite utilizări.

În contextul marketingului, companiile sunt capabile să ofere personalizarea experienței datorită analizei datelor. Acest lucru aduce beneficii atât pentru companii, cât și pentru consumatori.

Pentru a lua decizii de afaceri mai inteligente, trebuie să valorificați puterea analizei datelor. În această lume bazată pe date, analiza datelor a devenit o abilitate crucială.