Com convertir transcripcions en visualitzacions de dades

Quan es tracta no només de màrqueting, sinó també de periodisme i investigació diversa, és clau tenir les dades adequades per prendre les decisions correctes i dirigir campanyes d'èxit. Hi ha diferents mètodes que es poden utilitzar per crear eines de màrqueting importants. Una de les eines crucials és l'anomenada visualització de dades. Aquesta eina permet agafar, per exemple, transcripcions i fer-ne eines de màrqueting. Però primer definim la visualització de dades i veiem com funciona.

La visualització de dades és una eina molt útil que mostra diferents dades en un format gràfic. Per fer-ho, utilitza gràfics, mapes, infografies i altres elements visuals i gràfics. El principal avantatge d'aquest mètode de posar les dades en un format visual és que permet als usuaris analitzar tendències i patrons a partir de dades. És molt beneficiós per extreure conclusions i fomentar una comprensió més profunda. D'aquesta manera es poden presentar una gran quantitat de dades de manera coherent i lògica. També té un avantatge addicional, pot semblar molt agradable quan es presenta a altres persones implicades en el procés.

Per què s'utilitza tant la visualització de dades en màrqueting?

La visualització de dades és una de les eines de màrqueting més importants que teniu a la vostra disposició, perquè permet captar de manera eficient l'interès del vostre públic destinat. Segons alguns estudis, al voltant del 60% de les persones tendeixen a ser aprenents visuals, és a dir, per a ells la millor manera de consumir el contingut escollit és mitjançant l'ús d'eines visuals. La visualització de dades és un dels mètodes per permetre-ho.

Quan es treballa amb dades en l'àmbit del màrqueting, sovint s'utilitza la comunicació visual. Aquí no només parlem de comunicació amb els clients quan estàs llançant un producte i vols presentar-ne el valor. Els equips d'investigadors de mercat també utilitzen sovint la comunicació visual, ja que és una manera eficaç de compartir resultats i pot millorar el flux de treball.

És realment sorprenent quantes dades produeixen algunes empreses diàriament: correus electrònics, xats, articles, enquestes són només la punta de l'iceberg. És difícil tenir una visió general d'aquesta enorme petjada digital. Això és especialment cert si també tens en compte totes les grans dades d'àudio, per exemple, enregistraments d'entrevistes o grups focals. Totes les dades que es capturen en un format d'àudio solen ser molt valuoses per a finalitats d'investigació. Tanmateix, un dels principals problemes amb els formats d'àudio és que sovint es converteix en una tasca tremenda passar per totes les hores i hores dels fitxers d'àudio. El nostre suggeriment és transcriure les dades d'àudio i fer-ne documents escrits cercables. Gglot és un proveïdor de serveis de transcripció que us pot ajudar amb aquesta tasca, així que tingueu en compte aquest pas. Oferim una transcripció molt ràpida i fiable de qualsevol tipus de contingut d'àudio. El realitzarà el nostre equip d'experts en transcripció, amb anys i anys d'experiència en el negoci de la transcripció, i podem garantir la màxima precisió possible. Quan utilitzeu els nostres serveis, podeu estar segur que obtindreu una transcripció molt precisa, a un preu molt assequible, i us sorprendrà com aviat podreu llegir totes les dades que conté l'arxiu d'àudio.

D'acord, ara per al següent pas. Quan hagis obtingut l'expedient i tinguis les dades en format escrit, has de saber com vols analitzar les teves dades. Ara és el moment d'utilitzar eines d'anàlisi de text. Podeu optar per eines senzilles, com ara generadors de núvols. Utilitzen frases que sovint s'ajunten per fer un núvol de paraules.

Una breu introducció als núvols de paraules

Un núvol de paraules també s'anomena sovint núvol d'etiquetes o wordle o llista ponderada. Bàsicament és una mena d'aproximació novedosa a la representació visual de les dades que en la seva forma original és un text. Els núvols de paraules s'utilitzen normalment per a la representació visual de metadades que provenen de paraules clau, com ara etiquetes de diversos llocs web. També s'utilitza sovint per a la visualització de formes lliures de text. Les etiquetes poden ser qualsevol cosa, però la majoria de les vegades són en forma de paraules soltes. Els núvols de paraules funcionen empenyent la importància relativa de cadascuna d'aquestes etiquetes per diferent mida de lletra o el color de la lletra. Un dels millors avantatges del format de núvol de paraules és la seva utilitat quan es tracta de la percepció ràpida dels termes al núvol, que permet una determinació ràpida del protagonisme relatiu de cada terme individual. Si el terme és més gran, vol dir que té més pes pel que fa a la seva importància i importància. Aquests termes també es poden utilitzar com una mena d'ajuda a la navegació per a llocs web, i en aquest cas els termes solen estar hipervinculats, és a dir, s'utilitzen com a elements que estan enllaçats, associats a la pròpia etiqueta.

Una altra cosa que és important tenir en compte quan es tracta del tema dels núvols de paraules, és que es podria dir que els núvols de paraules solen subdividir-se en tres tipus principals, pel que fa a les seves aplicacions d'aquest núvol d'etiquetes en el propi programari. En aquesta subdivisió, es divideixen pel seu significat, en lloc de la divisió més típica per aparença. El primer tipus de núvol de paraules utilitza etiquetes per mostrar la freqüència, quant s'utilitza cada element, quant és destacat al lloc web. Quan es tracta del segon tipus de núvol de paraules, es diferencia del primer perquè utilitza una mena de núvols d'etiquetes globals, i en aquest tipus de núvols d'etiquetes s'agreguen totes les freqüències rellevants, abasten tots els elements i usuaris. Es podria dir que el segon tipus de núvol de paraules representa d'alguna manera el nombre total de diversos elements als quals se'ls ha aplicat l'etiqueta i, com a tal, s'utilitza per representar la popularitat relativa de cada etiqueta.

També hi ha el tercer tipus de núvol de paraules, i en aquest tipus de categories de núvols la seva mida individual és un indicador del nombre total de subcategories diferents que inclouen. Aquest tipus de núvol de paraules utilitza etiquetes com una mena de mètode de categorització que representen els elements de cada peça de contingut.

Una cosa més que és important tenir en compte quan es tracta del núvol de paraules clau és que sovint s'utilitza també com una mena de terme de màrqueting de motors de cerca (SEM). En aquest ús es referirà a un grup concret de paraules clau, totes elles d'alguna manera rellevants quan es tracta de la discussió d'un lloc web específic.

Els núvols d'etiquetes han guanyat recentment molta popularitat pel que fa a l'optimització de motors de cerca. També són molt útils com a eina per a una millor navegació pel contingut de les pàgines web. Quan s'utilitzen de manera eficient en una pàgina web, poden ajudar a connectar els recursos d'aquest lloc web, cosa que és molt útil per a una millor visibilitat en línia i una millor classificació del motor de cerca.

Eines de visualització avançades

Esperem que us hagi agradat la nostra breu descripció dels núvols de paraules com una de les eines de visualització més importants que pot aportar molts beneficis quan es tracta de màrqueting en línia i una millor visibilitat del vostre contingut. Tanmateix, aquest no és el final de la història. Quan es tracta de la visualització de dades, podeu utilitzar moltes altres eines, algunes són més complexes que altres, tot depèn de les vostres necessitats i demandes particulars. Algunes de les eines més avançades s'han tornat tan sofisticades i, mitjançant l'ús d'algoritmes avançats i l'aprenentatge profund, fins i tot són capaços de llegir, interpretar emocions a partir d'un text. Aquest procés s'anomena anàlisi de sentiments. Aquestes eines es basen en algorismes d'aprenentatge automàtic que reuneixen dades de correus electrònics, tuits, transcripcions i altres fonts. Aleshores, les dades s'ordenen en funció de la seva polaritat (positiu, neutre, negatiu) o dels seus sentiments (felicitat, irritació, insatisfacció, etc.). Per exemple, si voleu analitzar les dades d'una revisió d'un producte determinat, l'algoritme pot classificar el que la gent diu sobre les característiques del producte com a positiu, neutral o negatiu. Per tant, l'anàlisi de sentiments s'utilitza sovint en investigacions de mercat per entendre millor les percepcions dels clients sobre el producte. És una eina que també s'utilitza en el seguiment de marques o xarxes socials i molt més.

Després de la fase d'anàlisi, probablement us quedeu fulls de càlcul que s'han de convertir en visualitzacions. Si opteu per fer gràfics, per exemple, simplement podeu utilitzar eines que ja formen part de plataformes de fulls de càlcul com Excel. Si voleu crear visualitzacions de dades més sofisticades, podeu recórrer a Flourish. La millor opció és explorar diferents eines i veure quines són les millors per al teu cas. Esperem que us divertiu molt explorant les diferents maneres mitjançant les quals podeu convertir les vostres dades en imatges interessants, que sens dubte us ajudaran a la vostra visibilitat en línia i a la satisfacció general dels usuaris.