คู่มือการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการตลาดสำหรับผู้เริ่มต้น

การวิเคราะห์ข้อมูลคือการประยุกต์ใช้เทคนิคเชิงตรรกะและสถิติกับข้อมูลดิบอย่างเป็นระบบเพื่อให้ได้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล คุณสามารถแยกปรากฏการณ์ที่สนใจออกจาก 'สัญญาณรบกวน' ในข้อมูลได้

คุณยังสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่ออธิบาย ย่อ และประเมินข้อมูลได้

กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถใช้เป็นแนวทางในการตัดสินใจและการดำเนินการในทุกสาขา ตัวอย่างเช่น ในด้านอสังหาริมทรัพย์ เครื่องมือที่มีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยประเมินอสังหาริมทรัพย์โดยอัตโนมัติ เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการคัดเลือกผู้ซื้อ ติดตามแนวโน้ม และเพิ่ม ROI

AI (ปัญญาประดิษฐ์) เพิ่งเพิ่มศักยภาพและความเป็นไปได้ของการวิเคราะห์ข้อมูล

อนาคตของการวิเคราะห์ข้อมูลดูสดใสเนื่องจากการมุ่งเน้นที่เพิ่มมากขึ้นในการตัดสินใจและกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในบริษัทต่างๆ และความก้าวหน้าของปัญญาประดิษฐ์และข้อมูลขนาดใหญ่ ตลาดการวิเคราะห์ข้อมูลทั่วโลกถูกกำหนดให้เติบโตที่ CAGR ที่ 29.4% ในช่วงระยะเวลาระหว่างปี 2023 ถึง 2032

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยให้คุณสร้างแนวคิดเนื้อหาใหม่ๆ และปลดล็อกโอกาสทางการตลาดได้

เหตุผลในการเรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูล

แม้ว่าความต้องการที่สูงและการคาดการณ์ความต้องการที่สูงนั้นเป็นเหตุผลเพียงพอที่จะเพิ่มความอยากรู้อยากเห็น คุณยังอาจต้องการทราบว่าเหตุใดคุณจึงควรเรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูล และความรู้นี้จะเป็นประโยชน์ต่อคุณอย่างไร

ต่อไปนี้เป็นเหตุผลบางประการ (จากคนจำนวนมาก) ที่ควรเจาะลึกการวิเคราะห์ข้อมูล:

• การใช้การวิเคราะห์ข้อมูล คุณจะสามารถเข้าใจการตั้งค่าและการมีส่วนร่วมของผู้ชมได้ดีขึ้น ด้วยความเข้าใจนี้ คุณสามารถสร้างเนื้อหาที่จะโดนใจผู้ชมเป้าหมายของคุณมากขึ้น และดำเนินแคมเปญการตลาดที่มีประสิทธิภาพสูงและประสบความสำเร็จได้
  
• คุณสามารถคาดการณ์ ROI ของแคมเปญการตลาดด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล การคาดการณ์เหล่านี้จะช่วยให้คุณตัดสินใจได้ดีขึ้นเกี่ยวกับงบประมาณการตลาดของคุณ คุณยังสามารถเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาดเพื่อ ROI ที่ดีขึ้นด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล
  
• บริษัทต่างๆ ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหาและเลือกผู้มีอิทธิพลสำหรับแคมเปญการตลาดของตน การวิเคราะห์ข้อมูลยังช่วยในการระบุผู้มีอิทธิพลที่แท้จริง
  
• คุณสามารถเป็นเชิงรุกแทนปฏิกิริยา การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถบูรณาการกับการฟังทางสังคม และคุณสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อเป็นแนวทางในกลยุทธ์ของคุณได้ การผสมผสานการฟังทางสังคมและการวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยให้คุณระบุ มีส่วนร่วม และดูแลลูกค้าเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ

• หากคุณใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลได้ดี คุณจะได้รับความได้เปรียบทางการแข่งขันที่สำคัญ

วิธีเบื้องต้นในการวิเคราะห์ข้อมูล

วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลจะแตกต่างกันไปตามประเภทของข้อมูลที่รวบรวม วิธีการเหล่านี้อาจใช้ร่วมกันหรือใช้เดี่ยวๆก็ได้ ขึ้นอยู่กับข้อกำหนด วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลหลักสองวิธีคือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณและการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ เกี่ยวข้องกับตัวแปรตัวเลข ในบริบทของโซเชียลมีเดีย การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณอาจเกี่ยวข้องกับการวัดผล เช่น ฐาน การเข้าถึง การมีส่วนร่วม และคอนเวอร์ชั่น

ฐานและการเข้าถึงจะเป็นแนวทางให้กับกลยุทธ์และยุทธวิธีของคุณ ในขณะที่ตัวชี้วัดการมีส่วนร่วมและคอนเวอร์ชันจะให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการกระทำของคุณและผลกระทบ

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ Q นั้นซับซ้อนและยากกว่า อาจรวมถึงการติดตามและวิเคราะห์ปัจจัยต่างๆ เช่น คุณภาพการมีส่วนร่วมและความรู้สึกของผู้ชม

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพส่วนใหญ่ยังคงดำเนินการด้วยตนเอง แม้ว่าซอฟต์แวร์ที่ใช้งานง่ายและความก้าวหน้าในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) กำลังเปลี่ยนแปลงสิ่งนี้

การรวบรวมและการเตรียมข้อมูล

ข้อมูลช่วยในการวัดประสิทธิภาพที่ผ่านมา แต่ยังแจ้งแคมเปญในอนาคต (และปัจจุบัน) อีกด้วย

ประโยชน์สูงสุดอย่างหนึ่งของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีสำหรับนักการตลาดก็คือความสามารถในการรวบรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์ ภายในไม่กี่ชั่วโมงหลังจากเปิดตัวแคมเปญการตลาด คุณจะสามารถวัดความสำเร็จเบื้องต้นได้

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล คุณจะสามารถเข้าใจตลาดได้อย่างถ่องแท้ซึ่งสามารถช่วยคุณในการเปลี่ยนแปลงได้หากจำเป็น

แหล่งข้อมูล

ทุกวันนี้แคมเปญการตลาดแบบ Omnichannel เป็นเรื่องปกติ นี่หมายถึงแหล่งข้อมูลหลายแหล่งและข้อมูลจำนวนมาก เพื่อให้ทันเหตุการณ์ นักการตลาดต้องตรวจสอบหลายแพลตฟอร์มและรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาที่หลากหลาย

ในฐานะนักการตลาด คุณจะต้องทำงานร่วมกับ Google Analytics, Google Search Console, แพลตฟอร์มโฆษณา, แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย และเครื่องมือ CRM (การจัดการลูกค้าสัมพันธ์) ของคุณ ทีมขายและทีมสนับสนุนด้านเทคนิคอาจสามารถให้ข้อมูลที่สำคัญแก่คุณได้

คุณควรใช้ประโยชน์จากแหล่งข้อมูลสาธารณะอื่นๆ ในการรับข้อมูลที่จะช่วยให้คุณเข้าใจผู้บริโภค ภูมิศาสตร์ อุตสาหกรรม และเศรษฐกิจโดยรวมได้ดีขึ้น

การทำความสะอาดข้อมูล

การล้างข้อมูลคือการลบหรือแก้ไขข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ ไม่ถูกต้อง ซ้ำ เสียหาย หรืออยู่ในรูปแบบที่ไม่ถูกต้อง เมื่อคุณรวมแหล่งข้อมูลหลายแหล่งเข้าด้วยกัน จะมีโอกาสที่ข้อมูลซ้ำซ้อนมากขึ้น และข้อมูลดังกล่าวอาจทำให้เข้าใจผิดได้

เนื่องจากข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง อัลกอริธึมและผลลัพธ์จึงไม่น่าเชื่อถือ กระบวนการล้างข้อมูลจะแตกต่างกันไปตามชุดข้อมูล ดังนั้น คุณจะต้องสร้างเทมเพลตสำหรับกระบวนการล้างที่เหมาะกับข้อมูลของคุณ

การสำรวจข้อมูล

การสำรวจข้อมูลจะช่วยให้คุณเข้าใจธรรมชาติของข้อมูล อาจกล่าวได้ว่านี่เป็นขั้นตอนแรกของการวิเคราะห์ข้อมูลหรือการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น

สำหรับการสำรวจข้อมูล คุณสามารถกรองข้อมูลลงในสเปรดชีตด้วยตนเองหรือเขียนสคริปต์เพื่อรองรับวัตถุประสงค์ก็ได้

ตัวเลือกที่ 3 ที่อยู่ตรงหน้าคุณคือการใช้เครื่องมือสำรวจข้อมูลอัตโนมัติ การสำรวจข้อมูลจะช่วยให้คุณกำหนดและสื่อสารความหมายของแถวและคอลัมน์ของข้อมูลได้ง่ายขึ้น

การวิเคราะห์ข้อมูลประเภทพื้นฐาน

การวิเคราะห์ข้อมูลแต่ละประเภทมีจุดประสงค์เฉพาะและปฏิบัติตามวิธีการที่แตกต่างกัน ต่อไปนี้เป็นบทสรุปโดยย่อของการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทพื้นฐาน:

การวิเคราะห์เชิงพรรณนา

ด้วยการวิเคราะห์เชิงพรรณนา คุณจะได้รับภาพรวมที่ครอบคลุมของข้อมูล โครงสร้าง และคุณสมบัติ คุณจะสามารถเข้าใจลักษณะสำคัญของชุดข้อมูลได้

การวิเคราะห์เชิงอนุมาน

ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงอนุมาน คุณจะวิเคราะห์ข้อมูลจากตัวอย่างเพื่ออนุมานเกี่ยวกับประชากรที่มากขึ้น มันเกี่ยวข้องกับการสรุปข้อมูลทั่วไปที่มีความถูกต้องเกือบทั้งหมดโดยอาศัยหลักฐานเชิงประจักษ์

การวิเคราะห์เชิงทำนาย

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้คุณคาดการณ์เหตุการณ์หรือผลลัพธ์ตามข้อมูลในอดีต คุณจะสามารถระบุรูปแบบในข้อมูลประวัติได้โดยใช้แบบจำลองทางสถิติและอัลกอริธึม อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจะทำการคาดการณ์ที่แม่นยำตามสิ่งเหล่านี้

การวิเคราะห์เชิงกำหนด

จากข้อมูลการตลาดที่ผ่านมา การวิเคราะห์เชิงกำหนดสามารถแนะนำการดำเนินการที่มีผลกระทบมากที่สุดที่คุณสามารถทำได้ในปัจจุบันและอนาคต คุณสามารถใช้เครื่องมือวิเคราะห์เชิงกำหนดร่วมกับเครื่องมือการตลาดอัตโนมัติเพื่อให้มั่นใจว่าจะนำคำแนะนำไปใช้ได้ทันที

การวิเคราะห์ข้อความ

ด้วยการวิเคราะห์ข้อความ คุณจะสามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง การวิเคราะห์ข้อความเกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิคต่างๆ เช่น NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) การสร้างแบบจำลองหัวข้อ และการขุดข้อความ

เครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

ไมโครซอฟต์ เอ็กเซล

Microsoft Excel ยังคงสวมมงกุฎเมื่อพูดถึงการวิเคราะห์ข้อมูล ยังคงเป็นแอปพลิเคชันที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เนื่องจากความเรียบง่ายและความสามารถรอบด้าน

ด้วย Microsoft Excel คุณสามารถนำเข้า ล้าง สำรวจ และวิเคราะห์ข้อมูลของคุณได้อย่างง่ายดาย แม้ว่าคุณจะไม่เคยทำงานกับ Excel มาก่อน คุณก็สามารถรับทักษะที่จำเป็นได้อย่างง่ายดายผ่านหลักสูตรการฝึกอบรม Excel ออนไลน์

หลาม

Python เป็นภาษาโปรแกรมที่ค่อนข้างเรียนรู้ได้ง่าย โดยทั่วไปจะใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพข้อมูลเนื่องจากความสามารถในการปรับขนาด ความยืดหยุ่น และไลบรารีที่น่าประทับใจ

ความเข้าใจที่ครอบคลุมเกี่ยวกับ Python สามารถพิสูจน์ได้ว่ามีประโยชน์อย่างมากสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

การเขียนโปรแกรมอาร์

R เป็นภาษาโปรแกรมโอเพ่นซอร์สที่คุณสามารถใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล แพ็คเกจ R ที่น่าทึ่งและทรงพลังทำให้การคำนวณ การจัดการ และการแสดงภาพข้อมูลง่ายขึ้นและเร็วขึ้น

เมื่อคุณเริ่มต้นกับ R คุณจะพบว่ามันมีรูปแบบการเขียนโค้ดที่ค่อนข้างง่าย

ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูล

ขณะนี้มีเครื่องมือซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลที่หลากหลายพร้อมความสามารถและคุณสมบัติที่แตกต่างกัน SAS, Jupyter Notebook และ Tableau คือซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลยอดนิยมบางส่วน

ในกรณีที่คุณติดอยู่กับระบบเดิม บริการ Door3 สามารถช่วยปรับปรุงระบบให้ทันสมัย ​​ย้ายข้อมูล และสร้างฟังก์ชันการทำงานที่จำเป็นในระบบใหม่

ข้อพิจารณาทางจริยธรรมในการวิเคราะห์ข้อมูล

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

ข้อกังวลหลักประการหนึ่งเกี่ยวกับข้อมูลและการวิเคราะห์คือการปกป้องความเป็นส่วนตัว คุณต้องมั่นใจในความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและเป็นส่วนตัวในระหว่างการรวบรวมและวิเคราะห์ จะต้องมีความโปร่งใสในการขอข้อมูล เริ่มต้นด้วยนโยบายความเป็นส่วนตัวที่แข็งแกร่งและรับรองการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

อคติและความเป็นธรรม

แม้ว่าคุณจะไม่สามารถขจัดอคติในการวิเคราะห์ข้อมูลได้ แต่คุณต้องตระหนักว่ามีอยู่จริง (ในข้อมูลและบุคคลที่ทำการวิเคราะห์) เพื่อพยายามบรรเทาปัญหาอย่างแข็งขันและหลีกเลี่ยงผลกระทบด้านลบต่อการตัดสินใจ ความเป็นธรรมในการวิเคราะห์ข้อมูลหมายถึงการใช้ข้อมูลในลักษณะที่ไม่เสริมหรือสร้างอคติ

ความปลอดภัยของข้อมูล

ความปลอดภัยของข้อมูลไม่ควรสับสนกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ในระหว่างการรวบรวม ทำความสะอาด จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูล คุณต้องแน่ใจว่าข้อมูลนั้นปลอดภัยจากแฮกเกอร์และแรนซัมแวร์ การโจมตีข้อมูลอาจทำให้สูญเสียรายได้ ความไว้วางใจจากลูกค้า หรือทั้งสองอย่าง ข้อมูลเป็นทรัพย์สินของธุรกิจ และควรได้รับการคุ้มครองตามนั้น

บทสรุป

ข้อมูลถือเป็น 'น้ำมันใหม่' อย่างถูกต้อง และหากข้อมูลถือว่ามีคุณค่าเท่ากับน้ำมัน การวิเคราะห์ข้อมูลก็สามารถเปรียบเสมือนการสกัด การกลั่น และการแยกน้ำมันเพื่อให้เหมาะสมกับการใช้งานที่แตกต่างกัน

ในบริบทของการตลาด บริษัทต่างๆ สามารถเสนอประสบการณ์เฉพาะบุคคลได้เนื่องจากการวิเคราะห์ข้อมูล สิ่งนี้ถือเป็นผลประโยชน์สำหรับทั้งบริษัทและผู้บริโภค

เพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจอย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น คุณต้องควบคุมพลังของการวิเคราะห์ข้อมูล ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนี้ การวิเคราะห์ข้อมูลกลายเป็นทักษะที่สำคัญ