Руководство для начинающих по анализу данных для маркетинга

Анализ данных — это систематическое применение логических и статистических методов к необработанным данным для получения полезной информации. С помощью анализа данных вы можете отделить интересующее явление от «шума» в данных.

Вы также можете использовать анализ данных для описания, сжатия и оценки данных.

Процесс анализа данных можно использовать для принятия решений и действий во всех областях. Например, в сфере недвижимости инструменты с возможностями анализа данных могут помочь автоматизировать оценку недвижимости, оптимизировать процесс выбора покупателя, отслеживать тенденции и повышать рентабельность инвестиций.

Искусственный интеллект (ИИ) только что расширил потенциал и возможности анализа данных.

Будущее анализа данных кажется светлым из-за растущего внимания к решениям и стратегиям, основанным на данных, в компаниях, а также развитию искусственного интеллекта и больших данных. Глобальный рынок анализа данных будет расти в среднем на 29,4% в период с 2023 по 2032 год.

Анализ данных может помочь вам генерировать новые идеи контента и открывать маркетинговые возможности.

Причины изучить анализ данных

Хотя высокий спрос и прогнозы высокого спроса являются достаточными причинами, чтобы вызвать любопытство, вы все равно можете захотеть узнать, почему вам следует изучать анализ данных и какую пользу эти знания могут вам принести.

Вот несколько причин (из множества) погрузиться в анализ данных:

• Используя анализ данных, вы сможете лучше понять предпочтения и вовлеченность аудитории. Понимая это, вы можете создавать контент, который будет больше резонировать с вашей целевой аудиторией, и проводить высокоэффективные и успешные маркетинговые кампании.
  
• Вы можете спрогнозировать рентабельность маркетинговых кампаний с помощью анализа данных. Эти прогнозы помогут вам принять более обоснованные решения относительно вашего маркетингового бюджета. Вы также можете оптимизировать маркетинговые кампании для повышения рентабельности инвестиций с помощью анализа данных.
  
• Компании используют анализ данных, чтобы обнаружить и выбрать влиятельных лиц для своих маркетинговых кампаний. Анализ данных также помогает выявить подлинных влиятельных лиц.
  
• Вы можете действовать проактивно, а не реактивно; анализ данных можно интегрировать с социальным прослушиванием, и вы можете использовать эту информацию для разработки своих стратегий. Сочетание социального прослушивания и анализа данных поможет вам эффективно выявлять, привлекать и развивать потенциальных клиентов.

• Если вы хорошо используете анализ данных, вы можете получить значительное конкурентное преимущество.

Основные методы анализа данных

Методы анализа данных различаются в зависимости от типа собираемых данных. Эти методы могут использоваться в сочетании или по отдельности, в зависимости от требований. Двумя основными методами анализа данных являются количественный анализ данных и качественный анализ данных.

Количественный анализ данных включает числовые переменные. В контексте социальных сетей количественный анализ данных может вращаться вокруг таких показателей, как база, охват, вовлеченность и конверсия.

База и охват будут определять ваши стратегии и тактики, а показатели вовлеченности и конверсии дадут вам представление о ваших действиях и их эффектах.

Качественный анализ данных более тонок и сложен. Это может включать отслеживание и анализ таких факторов, как качество взаимодействия и настроения аудитории.

Большая часть качественного анализа данных по-прежнему проводится вручную, хотя удобное для пользователя программное обеспечение и достижения в области обработки естественного языка (НЛП) меняют это.

Сбор и подготовка данных

Данные помогают измерить прошлую эффективность, но они также служат основой для будущих (и нынешних) кампаний.

Одним из величайших преимуществ технологических достижений для маркетологов является возможность собирать данные в режиме реального времени. Уже через несколько часов после запуска вашей маркетинговой кампании вы сможете оценить ее первоначальный успех.

Благодаря анализу данных вы сможете получить полное представление о рынке, что поможет вам, если потребуется, развернуться.

Источники данных

В наши дни омниканальные маркетинговые кампании стали обычным явлением. Это означает наличие нескольких источников данных и большого количества данных. Чтобы оставаться в курсе событий, маркетологам приходится отслеживать несколько платформ и собирать данные из разных источников.

Как маркетологу вам придется работать с Google Analytics, консолью поиска Google, рекламными платформами, платформами социальных сетей и вашим инструментом CRM (управление взаимоотношениями с клиентами). Отдел продаж и служба технической поддержки также могут предоставить вам важные данные.

Вам также следует воспользоваться другими общедоступными источниками данных для получения данных, которые помогут вам лучше понять потребителей, географию, отрасль и экономику в целом.

Очистка данных

Очистка данных означает удаление или исправление любых данных, которые являются неполными, неправильными, дублируются, повреждены или имеют неверный формат. При объединении нескольких источников данных увеличивается вероятность дублирования данных, и такие данные могут вводить в заблуждение.

Из-за неверных данных алгоритмы и результаты становятся ненадежными. Процесс очистки данных будет различаться в зависимости от набора данных, поэтому вам необходимо будет создать шаблон процесса очистки, соответствующий вашим данным.

Исследование данных

Исследование данных поможет вам понять природу данных. Можно сказать, что это первый шаг анализа данных или первоначальный анализ данных.

Для исследования данных вы можете вручную отфильтровать данные в электронную таблицу или написать соответствующие сценарии.

Третий вариант, который стоит перед вами, — использование инструментов автоматического исследования данных. Исследование данных облегчит вам назначение и передачу значения строк и столбцов данных.

Основные типы анализа данных

Каждый тип анализа данных служит определенной цели и использует свой метод. Вот краткое изложение основных типов анализа данных:

Описательный анализ

С помощью описательного анализа вы получаете комплексный обзор данных, их структуры и свойств. Вы сможете понять основные характеристики набора данных.

Инференциальный анализ

При анализе логических данных вы будете анализировать данные выборки, чтобы сделать выводы об большей части населения. Это предполагает создание почти точных обобщений, основанных на фактических данных.

Прогнозный анализ

Прогнозный анализ помогает прогнозировать события или результаты на основе прошлых данных. Вы сможете выявлять закономерности в исторических данных, используя статистические модели и алгоритмы. Алгоритмы машинного обучения также будут делать достаточно точные прогнозы на основе этих данных.

Предписывающий анализ

Основываясь на прошлых маркетинговых данных, предписывающий анализ может порекомендовать наиболее эффективные действия, которые вы можете предпринять в настоящем и будущем. Вы можете использовать инструмент предписывающего анализа вместе с инструментом автоматизации маркетинга, чтобы обеспечить мгновенное выполнение рекомендаций.

Анализ текста

С помощью анализа текста вы сможете получить значимую информацию из неструктурированных текстовых данных. Анализ текста включает использование таких методов, как НЛП (обработка естественного языка), тематическое моделирование и анализ текста.

Инструменты для анализа данных

Майкрософт Эксель

Microsoft Excel по-прежнему занимает лидирующие позиции в области анализа данных. Оно остается наиболее востребованным приложением для анализа данных из-за своей простоты и универсальности.

С помощью Microsoft Excel вы можете легко импортировать, очищать, исследовать и анализировать свои данные. Даже если вы никогда раньше не работали с Excel, вы можете легко приобрести необходимые навыки на онлайн-курсах обучения Excel.

Питон

Python — относительно простой в изучении язык программирования. Он обычно используется для анализа и визуализации данных благодаря своей масштабируемости, гибкости и впечатляющим библиотекам.

Всестороннее понимание Python может оказаться чрезвычайно полезным для анализа данных.

R-программирование

R — это язык программирования с открытым исходным кодом, который можно использовать для анализа данных. Невероятные и мощные пакеты R упрощают и ускоряют вычисления, манипулирование и визуализацию данных.

Как только вы начнете работать с R, вы обнаружите, что у него довольно простой стиль программирования.

Программное обеспечение для анализа данных

В настоящее время доступен широкий спектр программных инструментов для анализа данных с различными возможностями и функциями. SAS, Jupyter Notebook и Tableau — одни из популярных программ для анализа данных.

Если вы застряли в устаревшей системе, услуги Door3 могут помочь модернизировать систему, перенести данные и создать необходимые функции в новой системе.

Этические соображения при анализе данных

Конфиденциальность данных

Одной из основных проблем, связанных с данными и анализом, является защита конфиденциальности. Вам необходимо обеспечить конфиденциальность конфиденциальных и личных данных во время сбора и анализа. Запрос данных должен быть прозрачным. Начните с надежной политики конфиденциальности и обеспечьте соблюдение нормативных требований.

Предвзятость и справедливость

Хотя вы не сможете устранить предвзятость при анализе данных, вам необходимо осознавать, что она существует (в данных и людях, проводящих анализ), чтобы активно пытаться смягчить проблемы и избежать ее негативного влияния на решения. Справедливость в анализе данных означает использование данных таким образом, чтобы не усиливать и не создавать предвзятости.

Безопасность данных

Безопасность данных не следует путать с конфиденциальностью данных. Во время сбора, очистки, хранения и анализа данных необходимо убедиться в их безопасности от хакеров и программ-вымогателей. Атаки на данные потенциально могут привести к потере дохода, доверия клиентов или и того, и другого. Данные являются активом для бизнеса, и их следует защищать соответствующим образом.

Заключение

Данные по праву называют «новой нефтью». И если данные считаются столь же ценными, как нефть, то анализ данных можно сравнить с добычей, переработкой и разделением нефти, чтобы сделать ее пригодной для различных целей.

В контексте маркетинга компании могут предложить персонализацию опыта благодаря анализу данных. Это имеет преимущества как для компаний, так и для потребителей.

Чтобы принимать более разумные бизнес-решения, вам необходимо использовать возможности анализа данных. В этом мире, управляемом данными, анализ данных стал важнейшим навыком.