Cómo convertir transcripciones en visualizaciones de datos ⭐️ Gglot
Cuando se trata no solo de marketing, sino también de periodismo y diversas investigaciones, es clave tener los datos correctos para tomar las decisiones correctas y liderar campañas exitosas. Existen diferentes métodos que se pueden utilizar para crear importantes herramientas de marketing. Una de las herramientas cruciales es la llamada visualización de datos. Esta herramienta permite tomar, por ejemplo, transcripciones y hacer de ellas herramientas de marketing. Pero primero definamos la visualización de datos y veamos cómo funciona.
La visualización de datos es una herramienta muy útil que muestra diferentes datos en un formato gráfico. Para hacer esto, utiliza gráficos, mapas, infografías y varios otros elementos visuales y gráficos. El principal beneficio de este método de poner los datos en un formato visual es que permite a los usuarios analizar tendencias y patrones a partir de los datos. Es muy beneficioso para extraer conclusiones y fomentar una comprensión más profunda. De esta forma se puede presentar una gran cantidad de datos de forma coherente y lógica. También tiene un beneficio adicional, puede verse muy bien cuando se presenta a otras personas involucradas en el proceso.
¿Por qué se utiliza tanto la visualización de datos en marketing?
La visualización de datos es una de las herramientas de marketing más importantes que tiene a su disposición, ya que permite captar de manera eficiente el interés de su público objetivo. Según algunos estudios, alrededor del 60% de las personas tienden a ser aprendices visuales, lo que significa que para ellos la mejor manera de consumir el contenido elegido es mediante el uso de herramientas visuales. La visualización de datos es uno de los métodos para permitir eso.
Cuando se trabaja con datos en el campo del marketing, a menudo se utiliza la comunicación visual. Aquí no solo estamos hablando de comunicación con los clientes cuando estás lanzando un producto y quieres presentar su valor. Los equipos de investigadores de mercado también suelen utilizar la comunicación visual, ya que es una forma eficaz de compartir resultados y puede mejorar el flujo de trabajo.
Es realmente sorprendente la cantidad de datos que producen algunas empresas a diario: correos electrónicos, chats, artículos, encuestas son solo la punta del iceberg. Es difícil tener una visión general de esta enorme huella digital. Esto es especialmente cierto si también tiene en cuenta toda la gran cantidad de datos de audio, por ejemplo, grabaciones de entrevistas o grupos focales. Todos los datos que se capturan en formato de audio suelen ser muy valiosos para fines de investigación. Sin embargo, uno de los principales problemas con los formatos de audio es que a menudo se convierte en una tarea tremenda pasar por todas las horas y horas de archivos de audio. Nuestra sugerencia es transcribir los datos de audio y convertirlos en documentos escritos con capacidad de búsqueda. Gglot es un proveedor de servicios de transcripción que puede ayudarlo con esta tarea, así que considere este paso resuelto. Ofrecemos transcripción muy rápida y confiable de cualquier tipo de contenido de audio. Lo hará nuestro equipo de expertos en transcripción calificados, con años y años de experiencia en el negocio de la transcripción, y podemos garantizar la máxima precisión posible. Al emplear nuestros servicios, puede estar seguro de que obtendrá una transcripción muy precisa, a un precio muy asequible, y se sorprenderá de lo pronto que podrá leer todos los datos contenidos en el archivo de audio.
Bien, ahora para el siguiente paso. Cuando haya obtenido la transcripción y tenga los datos en un formato escrito, necesita saber cómo desea analizar sus datos. Ahora es el momento de utilizar herramientas de análisis de texto. Puede optar por herramientas sencillas, por ejemplo, generadores de nubes. Usan frases que a menudo se juntan para formar una nube de palabras.
Una breve introducción a las nubes de palabras
Una nube de palabras también se suele llamar nube de etiquetas o wordle o lista ponderada. Es básicamente una especie de enfoque novedoso de la representación visual de los datos que son en su forma original un texto. Las nubes de palabras se utilizan generalmente para la representación visual de metadatos que provienen de palabras clave, como etiquetas de varios sitios web. También se usa a menudo para la visualización de formas libres de texto. Las etiquetas pueden ser cualquier cosa, pero la mayoría de las veces están en forma de palabras sueltas. Las nubes de palabras funcionan enfatizando la importancia relativa de cada una de estas etiquetas con un tamaño de fuente diferente o el color de la fuente. Una de las mejores ventajas del formato de nube de palabras es su utilidad cuando se trata de una percepción rápida de los términos en la nube, lo que permite determinar rápidamente la prominencia relativa de cada término individual. Si el término es más grande, significa que tiene más peso en lo que respecta a su significado e importancia. Estos términos también se pueden utilizar como una especie de ayuda a la navegación para sitios web, y en este caso los términos suelen tener hipervínculos, lo que significa que se utilizan como elementos que están vinculados, asociados a la propia etiqueta.
Una cosa más que es importante tener en cuenta cuando se trata del tema de las nubes de palabras, es que se podría decir que las nubes de palabras generalmente se subdividen en tres tipos principales, con respecto a sus aplicaciones de esa nube de etiquetas en el propio software. En esta subdivisión, se dividen por su significado, en lugar de la división más típica por apariencia. El primer tipo de nube de palabras usa etiquetas para mostrar la frecuencia, cuánto se usa cada elemento, cuánto es prominente en el sitio web. Cuando se trata del segundo tipo de nube de palabras, se diferencia del primero porque utiliza una especie de nubes de etiquetas globales, y en este tipo de nube de etiquetas se agregan todas las frecuencias relevantes, abarcan todos los elementos y usuarios. Se podría decir que el segundo tipo de nube de palabras representa de alguna manera el número total de varios elementos a los que se les ha aplicado la etiqueta y, como tal, se utiliza para representar la popularidad relativa de cada etiqueta.
También existe el tercer tipo de nube de palabras, y en este tipo de categorías de nubes, su tamaño individual es un indicador del número total de subcategorías distintas que incluyen. Este tipo de nube de palabras utiliza etiquetas como una especie de método de categorización que representan los elementos de cada contenido.
Una cosa más que es importante tener en cuenta cuando se trata de la nube de palabras clave es que a menudo también se usa como una especie de término de marketing de motores de búsqueda (SEM). En este uso, se referirá a un grupo particular de palabras clave, todas las cuales son de alguna manera relevantes cuando se trata de la discusión de un sitio web específico.
Las nubes de etiquetas han ganado mucha popularidad recientemente cuando se trata de optimización de motores de búsqueda. También son muy útiles como herramienta para una mejor navegación del contenido de las páginas web. Cuando se usan de manera eficiente en una página web, pueden ayudar a conectar los recursos de ese sitio web, lo cual es muy útil para una mejor visibilidad en línea y una mejor clasificación en los motores de búsqueda.
Herramientas de visualización avanzadas
Esperamos que le haya gustado nuestra breve descripción de las nubes de palabras como una de las herramientas de visualización más importantes que puede traer muchos beneficios cuando se trata de marketing online y una mejor visibilidad de su contenido. Sin embargo, este no es el final de la historia. Cuando se trata de la visualización de datos, puede utilizar muchas otras herramientas, algunas son más complejas que otras, todo depende de sus necesidades y demandas particulares. Algunas de las herramientas más avanzadas se han vuelto tan sofisticadas y, a través del uso de algoritmos avanzados y aprendizaje profundo, incluso pueden leer e interpretar emociones a partir de un texto. Este proceso se llama análisis de sentimientos. Estas herramientas se basan en algoritmos de aprendizaje automático que recopilan datos de correos electrónicos, tweets, transcripciones y otras fuentes. A continuación, los datos se clasifican en función de su polaridad (positiva, neutral, negativa) o sentimientos (felicidad, irritación, insatisfacción, etc.). Por ejemplo, si desea analizar datos de una revisión de un determinado producto, el algoritmo puede clasificar lo que la gente dice sobre las características del producto como positivo, neutral o negativo. Por lo tanto, el análisis de sentimientos se utiliza a menudo en la investigación de mercado para comprender mejor las percepciones de los clientes sobre el producto. Es una herramienta que también se utiliza en el seguimiento de marcas o en las redes sociales y mucho más.
Después de la fase de análisis, probablemente te quedes con hojas de cálculo que deben convertirse en visualizaciones. Si elige hacer gráficos, por ejemplo, puede simplemente usar herramientas que ya forman parte de plataformas de hojas de cálculo como Excel. Si está interesado en crear visualizaciones de datos más sofisticadas, puede recurrir a Flourish. La mejor opción es explorar diferentes herramientas y ver cuáles son las mejores para tu caso. Esperamos que se divierta mucho explorando las diferentes formas en que puede convertir sus datos en imágenes interesantes, lo que definitivamente ayudará a su visibilidad en línea y a la satisfacción general del usuario.
