Kuidas teisendada ärakirjad andmete visualiseerimiseks

Mis puudutab mitte ainult turundust, vaid ka ajakirjandust ja erinevaid uuringuid, siis on õigete otsuste tegemiseks ja edukate kampaaniate läbiviimiseks võtmetähtsusega õigete andmete olemasolu. Oluliste turundustööriistade loomiseks saab kasutada erinevaid meetodeid. Üks üliolulisi tööriistu on nn andmete visualiseerimine. See tööriist võimaldab võtta näiteks ärakirju ja teha neist turundustööriistu. Kuid kõigepealt määratleme andmete visualiseerimise ja vaatame, kuidas see töötab.

Andmete visualiseerimine on väga kasulik tööriist, mis näitab erinevaid andmeid graafilises vormingus. Selleks kasutab ta diagramme, kaarte, infograafikat ja mitmesuguseid muid visuaale ja graafikat. Selle andmete visuaalsesse vormingusse paigutamise meetodi peamine eelis on see, et see võimaldab kasutajatel analüüsida andmete põhjal suundumusi ja mustreid. See on väga kasulik järelduste tegemiseks ja sügavama mõistmise edendamiseks. Nii saab sidusalt ja loogiliselt esitada tohutu hulga andmeid. Sellel on ka lisaeelis, see võib teistele protsessiga seotud inimestele esitledes väga kena välja näha.

Miks kasutatakse turunduses nii palju andmete visualiseerimist?

Andmete visualiseerimine on üks olulisemaid teie käsutuses olevaid turundustööriistu, kuna see võimaldab tõhusalt tabada sihtrühma huvi. Mõnede uuringute kohaselt on umbes 60% inimestest visuaalsed õppijad, mis tähendab, et nende jaoks on parim viis valitud sisu tarbimiseks visuaalsete tööriistade kasutamine. Andmete visualiseerimine on üks selle võimaldamise meetodeid.

Turundusvaldkonna andmetega töötamisel kasutatakse sageli visuaalset kommunikatsiooni. Siin ei räägi me ainult suhtlemisest klientidega, kui olete toote turule toomisel ja soovite selle väärtust esitleda. Turu-uurijate meeskonnad kasutavad sageli ka visuaalset kommunikatsiooni, kuna see on tõhus viis tulemuste jagamiseks ja võib töövoogu parandada.

On tõesti hämmastav, kui palju andmeid mõni ettevõte igapäevaselt toodab: meilid, vestlused, artiklid, küsitlused on vaid jäämäe tipp. Sellest tohutust digitaalsest jalajäljest on raske ülevaadet saada. See kehtib eriti siis, kui võtate arvesse ka kõiki tohutuid heliandmeid, näiteks intervjuude või fookusrühmade salvestusi. Kõik helivormingus jäädvustatud andmed on sageli uurimise jaoks väga väärtuslikud. Üks peamisi probleeme helivormingutega on aga see, et tundide ja tundidepikkuste helifailide läbimine on sageli tohutu ülesanne. Meie ettepanek on heliandmed transkribeerida ja nendest otsitavad kirjalikud dokumendid teha. Gglot on transkriptsiooniteenuse pakkuja, kes saab teid selle ülesandega aidata, seega võtke see samm läbi. Pakume igat tüüpi helisisu väga kiiret ja usaldusväärset transkriptsiooni. Seda teeb meie kogenud transkriptsiooniekspertide meeskond, kellel on transkriptsioonivaldkonnas aastatepikkune kogemus ja me saame tagada maksimaalse võimaliku täpsuse. Kui kasutate meie teenuseid, võite olla kindel, et saate väga täpse transkriptsiooni väga soodsa hinna eest ja olete üllatunud, kui kiiresti saate lugeda kõiki helifailis sisalduvaid andmeid.

Olgu, nüüd järgmise sammu juurde. Kui olete saanud ärakirja ja teil on andmed kirjalikus vormis, peate teadma, kuidas soovite oma andmeid analüüsida. Nüüd on aeg kasutada tekstianalüüsi tööriistu. Saate valida lihtsad tööriistad, näiteks pilvegeneraatorid. Nad kasutavad sõnapilve loomiseks fraase, mis sageli kokku tulevad.

Lühike sissejuhatus sõnapilvedesse

Sõnapilve nimetatakse sageli ka sildipilveks või sõnapilveks või kaalutud loendiks. Põhimõtteliselt on see omamoodi uudne lähenemine andmete visuaalsele esitamisele, mis on algsel kujul tekst. Sõnapilvi kasutatakse tavaliselt märksõnadest (nt erinevate veebisaitide siltidest) pärinevate metaandmete visuaalseks kujutamiseks. Seda kasutatakse sageli ka vabade tekstivormide visualiseerimiseks. Sildid võivad olla mis tahes, kuid enamasti on need üksikute sõnade kujul. Sõnapilved muudavad iga sellise sildi suhtelise tähtsuse erineva fondi suuruse või fondi värviga. Sõnapilvevormingu üks parimaid eeliseid on selle kasulikkus mõistete kiirel tajumisel pilves, mis võimaldab kiiresti määrata iga üksiku termini suhtelise silmapaistvuse. Kui termin on suurem, tähendab see, et sellel on oma olulisuse ja tähtsuse osas suurem kaal. Neid termineid saab kasutada ka omamoodi veebisaitide navigeerimise abivahendina ja sellisel juhul on terminid tavaliselt hüperlingitud, mis tähendab, et neid kasutatakse üksustena, mis on lingitud, seotud sildi endaga.

Veel üks asi, mida sõnapilvede teema puhul on oluline tähele panna, on see, et võib öelda, et sõnapilved jagunevad tavaliselt kolmeks põhitüübiks, mis puudutavad nende sildipilve rakendusi tarkvaras endas. Selles alajaotuses on need jagatud tähenduse järgi, mitte tüüpilisema välimuse järgi. Esimest tüüpi sõnapilv kasutab silte, et näidata sagedust, kui palju iga üksust kasutatakse, kui palju see on veebisaidil silmapaistev. Kui rääkida teist tüüpi sõnapilvedest, siis see erineb esimesest, kuna see kasutab omamoodi globaalseid sildipilvesid ja seda tüüpi sildipilves on kõik asjakohased sagedused koondatud, need hõlmavad kõiki üksusi ja kasutajaid. Võib öelda, et teist tüüpi sõnapilv esindab teatud viisil erinevate üksuste koguarvu, millele on lisatud silt, ja sellisena kasutatakse seda iga sildi suhtelise populaarsuse tähistamiseks.

On olemas ka kolmas sõnapilve tüüp ja seda tüüpi pilvekategooriates näitab nende individuaalne suurus nendesse kuuluvate erinevate alamkategooriate koguarvu. Seda tüüpi sõnapilv kasutab omamoodi kategoriseerimismeetodina silte, mis esindavad iga sisuosa üksusi.

Veel üks asi, mida märksõnapilve puhul on oluline tähele panna, on see, et seda kasutatakse sageli ka omamoodi otsingumootoriturunduse (SEM) terminina. Selles kasutuses viitab see konkreetsele märksõnade rühmale, mis kõik on konkreetse veebisaidi arutelu puhul mingil moel asjakohased.

Sildipilved on viimasel ajal otsingumootoritele optimeerimise osas palju populaarsust kogunud. Need on väga kasulikud ka veebilehtede sisus paremaks navigeerimiseks. Kui neid veebilehel tõhusalt kasutatakse, võivad need aidata selle veebisaidi ressursse ühendada, mis on väga kasulik veebis parema nähtavuse ja otsingumootori asetuse parandamiseks.

Täiustatud visualiseerimistööriistad

Loodame, et teile meeldis meie lühikirjeldus sõnapilvedest kui ühest kõige olulisemast visualiseerimistööriistast, mis võib veebiturunduse ja teie sisu parema nähtavuse osas palju kasu tuua. See ei ole aga loo lõpp. Andmete visualiseerimisel saate kasutada paljusid muid tööriistu, millest mõned on keerulisemad kui teised, kõik sõltub teie konkreetsetest vajadustest ja nõudmistest. Mõned arenenumad tööriistad on muutunud nii keerukaks ning täiustatud algoritmide ja süvaõppe kasutamise kaudu suudavad nad tekstist isegi emotsioone lugeda ja tõlgendada. Seda protsessi nimetatakse sentimentanalüüsiks. Need tööriistad põhinevad masinõppe algoritmidel, mis koguvad andmeid meilidest, säutsidest, ärakirjadest ja muudest allikatest. Seejärel sorteeritakse andmed vastavalt nende polaarsusele (positiivsed, neutraalsed, negatiivsed) või tunnetele (rõõm, ärritus, rahulolematus jne). Näiteks kui soovite analüüsida teatud toote arvustuse andmeid, võib algoritm liigitada inimeste öeldu toote omaduste kohta positiivseks, neutraalseks või negatiivseks. Seetõttu kasutatakse turu-uuringutes sageli sentimentianalüüsi, et paremini mõista klientide arusaamu tootest. See on tööriist, mida kasutatakse ka brändi jälgimisel või sotsiaalmeedias ja paljus muus.

Pärast analüüsifaasi jäävad tõenäoliselt arvutustabelid, mis tuleb muuta visualiseerimiseks. Kui valisite näiteks graafikute tegemise, saate lihtsalt kasutada tööriistu, mis on juba osa arvutustabeliplatvormidest, nagu Excel. Kui soovite luua keerukamaid andmevisualisatsioone, võite pöörduda Flourishi poole. Parim võimalus on uurida erinevaid tööriistu ja vaadata, millised on teie juhtumi jaoks parimad. Loodame, et teil on lõbus, kui uurite kõiki erinevaid viise, kuidas muuta oma andmed huvitavateks visuaalideks, mis kindlasti parandavad teie veebis nähtavust ja üldist kasutajate rahulolu.