Care este diferența dintre date, analize și statistici?

Ca și în cazul oricărei piețe în creștere rapidă, termenii asociați cu instrumentele și cele mai bune practici de analiză de marketing au devenit mai puțin diferențiați și adesea confuzi. A vorbi despre SEO, căutare, date, analize, perspective și recomandări în mod interschimbabil este confuz. Și mai rău, poate fi înșelător atunci când căutați instrumente specifice sau discutați anumite rezultate. Pentru a clarifica, mai jos vom vorbi despre unii dintre termenii mai frecvent confuzi sau folosiți greșit.

Diferența dintre SEO și căutare

Pe măsură ce SEO intră în conversații despre marketingul de conținut, o confuzie comună este diferența dintre SEO și căutare. Căutarea se referă cel mai adesea la date legate de căutare și este important să distingem dacă înseamnă plătit față de organic. SEO este metodologia din spatele optimizării site-urilor și a conținutului acestora pentru a fi găsit de motoarele de căutare. Acești termeni sunt uneori confuzi și pot însemna utilizarea inexactă sau incompletă a datelor sau alegerea unui instrument care nu răspunde complet nevoilor dumneavoastră.
SEO cuprinde tehnicile, strategiile și tacticile utilizate pentru a crește numărul de vizitatori organici pe un site prin îmbunătățirea gradului de găsire a mărcii. Găsibilitatea este îmbunătățită atunci când conținutul creat de o marcă este clasat mai sus pe o pagină cu rezultate de căutare (SERP) și mai vizibil pentru utilizatorii motoarelor de căutare. SEO nu include îmbunătățiri ale eforturilor plătite și este adesea axat pe structura paginii, accesul cu crawlere, cuvintele cheie și conținutul paginilor de pe site-ul dvs.

Diferența dintre date și analiză

Să vorbim puțin despre modul în care oamenii pot folosi datele, analizele și informațiile în mod interschimbabil și de ce poate fi o sursă de confuzie. Datele reprezintă o colecție de fapte și statistici pentru referință sau analiză. Cel mai ușor este să imaginezi datele ca blocuri sau piese individuale. Dacă vă gândiți la date ca la Lego, puteți vedea cum sunt piesele individuale care sunt folosite împreună cu alte piese individuale pentru a construi o imagine care să arate rezultate.
Analytics sunt instrumentele care oferă analiza datelor sau statisticilor. Folosind analogia Legos, odată ce toate piesele au fost colectate, analizele analizează imaginea pe care au creat-o pentru a înțelege semnificația datelor.

Faza de analiză implică adesea studierea datelor istorice pentru a găsi tendințe, a găsi cauzalitatea acțiunilor sau a evalua performanța eforturilor de marketing. Analytics poate fi folosit pentru a determina eficacitatea unei campanii de marketing, a unei strategii de mesagerie, a unui anumit scenariu sau a unui instrument. Analytics este folosit pentru a analiza o serie de date pentru a informa deciziile strategice. De cele mai multe ori, când cineva caută o platformă, nu caută pur și simplu date – deoarece acestea sunt adesea într-un volum atât de mare încât nu pot fi interpretate fără o anumită formă de analiză mai întâi.
Pe măsură ce continuăm să auzim termenul „date mari”, este important să înțelegem diferența dintre datele „mari” și „mici” și unele condiții pentru îndeplinirea fiecăreia.
În mod obișnuit, oamenii cred că big data se referă la milioanele și miliardele de date pe care le pot avea - văzând doar o chestiune de volum. Deși volumul este un factor în determinarea „mărimii” datelor – există trei lucruri esențiale pe care trebuie să le luați în considerare atunci când determinați dacă aveți într-adevăr „date mari”:

1. Condiție — Aceasta este curățenia datelor. Un exemplu în acest sens ar fi o listă de adrese de e-mail de la clienții actuali care au fost verificate pentru dezabonări, adrese valide și actuale etc., care ar fi considerate „curate”. Pentru a fi date mici, trebuie să fie curate. Dimpotrivă, o listă de e-mail achiziționată care nu a fost încă validată (adresă corectă, țintă, dispusă să primească mesaje de la dvs.) poate fi considerată „date mari” deoarece necesită timp și forță de muncă sau instrumente de verificat.
2. Locație — Aceasta se referă la locul de unde provin datele și la cât de compatibile sunt cu formatul final în care trebuie să fie. Datele care necesită îmbinarea din mai multe surse într-o varietate de formate sau cu variabile diferite sunt „datele mari”. Dacă luați exemplul nostru de e-mail, dacă aveți o listă de utilizatori salvată într-un program de gestionare a e-mailurilor, cum ar fi MailChimp sau Marketo, și este gata să primească e-mailuri trimise imediat, aceasta este considerată „date mici”, în timp ce dacă trebuie să îmbinați mai multe surse împreună și reformatați-le pentru a le introduce în instrumentul dvs. de gestionare a e-mailului, care poate face aceste „date mari”.
3. Populație — Aceasta se referă la indivizii care au calități comune cu nevoia luată în considerare. Continuând cu exemplul de e-mail, „date mici” sunt formate dintr-o populație cunoscută despre care nu se așteaptă să aibă modificări în compoziția sa pe termen scurt. Acest lucru permite marketerilor să folosească aceste date pentru a răspunde acum la o anumită întrebare sau nevoie. În schimb, „datele mari” ar reprezenta o listă mare de e-mail achiziționată care include adrese necunoscute, posibile dublări, dezabonări sau ținte irelevante. Această listă nu poate fi folosită pentru trimiteri de e-mail de marketing vizate în forma sa actuală (cel puțin nu de către un agent de marketing bun) și trebuie „curățată” mai întâi.

O modalitate bună de a vă gândi la acest lucru este că, dacă ați avea o listă de un milion de clienți cunoscuți într-o listă cu informații valide, actualizate, deja încărcate în sistemul dvs. de gestionare a e-mailului - trimiterea unui e-mail ar fi foarte rapid. Dimpotrivă, o listă de 100 de persoane cu adrese de e-mail nevalide, destinatari necunoscuți sau probleme de formatare ar dura mai mult timp pentru a curăța și a lucra cu acea listă de un milion de persoane condiționate.

Diferența dintre analize și perspective

În timp ce analiza sau analiza oferă mijloacele de a analiza datele în timp sau în funcție de campanie, informațiile sunt concluziile pe care le adunați din analiză. Perspectivele adunate prin analiză ajută la formarea unei înțelegeri exacte a unei situații, a unui scenariu sau, în unele cazuri, a unei persoane. Fie că vorbim despre informații despre piața dvs. țintă, despre performanța de marketing sau SEO, sau despre contribuții specifice la un efort general, informațiile sunt lucrurile pe care le obțineți din analiza datelor.
Pentru majoritatea oamenilor, informațiile sunt cu adevărat ceea ce caută de la un instrument. Acestea sunt elementele acționabile pe care le includeți în reclamele plătite, rețelele sociale, relațiile publice, e-mailul, marketingul de conținut și alte planuri strategice. Perspectivele sunt informațiile specifice pe care le puteți utiliza pentru a decide ce conținut să creați în continuare sau pentru a înțelege de ce un concurent vă depășește în SERP-uri sau își asumă cota de voce pe rețelele sociale.

Recomandări definite

Recomandările sunt sugestii sau propuneri despre cel mai bun curs de acțiune. Recomandările pe care le acceptați în orice situație sunt cele făcute de cineva care credeți că este o autoritate.
În cazul instrumentelor, recomandările sunt adesea prezentate ca o listă generală de tactici care ar trebui folosite pentru a îmbunătăți rezultatele căutării. În platformele mai mari, aceste recomandări pot fi clasificate în funcție de dificultate, risc și importanță. De asemenea, puteți să le segmentați după cuvinte cheie sau grupuri de conținut pentru a stabili prioritizarea recomandărilor pe care le veți aborda mai întâi.

Diferența importantă – date, analize și perspective

În timp ce diferențele dintre analize și perspective pot părea nesemnificative, este important să încadrați orice conversație pe care o aveți despre o platformă și rezultatele pe care vă puteți aștepta să le obțineți. Majoritatea oamenilor probabil că nu caută o platformă de date sau o platformă de analiză. Ei nu vor doar date brute sau doar analize. Ceea ce caută de fapt sunt perspective și recomandări, următorii pași acționați pentru a-i ajuta să-și îmbunătățească eforturile actuale și viitoare și să aibă un impact pozitiv asupra profitului. Este important să faceți distincția între date, analize, perspective și recomandări pentru a vă asigura că persoana cu care vorbiți vă poate ghida cu precizie pentru a găsi cea mai bună potrivire pentru nevoile dvs.
Folosirea cu acuratețe a termenilor pentru a explica părților interesate vă va îmbunătăți capacitatea de a explica ce va obține organizația dvs. dintr-un nou instrument. În funcție de organizația dvs., este posibil să aveți nevoie doar de date brute sau de unele analize, deoarece aveți un departament de business intelligence cu adevărat mare sau un departament strategic sau de analiză care vă poate oferi informații și recomandări.
Pe de altă parte, echipele mai mici pot avea nevoie de un instrument care face toate sarcinile grele și oferă informații și recomandări împreună cu pașii următori. Obiectivele dvs. pentru o platformă pot fi să obțineți recomandări specifice despre următorii pași, fără a fi nevoie să vedeți datele granulare din spatele recomandărilor.
Urmărește videoclipul YouTube aici:
[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column width=”1/1″][vc_video link=”http://youtu.be/A8kAY_JreyU”][/vc_column][/vc_row]