Hoe kinne jo transkripsjes konvertearje yn gegevensfisualisaasjes

As it giet om net allinich marketing, mar ek sjoernalistyk en ferskate ûndersyk, is it kaai om de juste gegevens te hawwen om de juste besluten te meitsjen en suksesfolle kampanjes te lieden. D'r binne ferskate metoaden dy't kinne wurde brûkt om wichtige marketingynstruminten te meitsjen. Ien fan 'e krúsjale ark is de saneamde datafisualisaasje. Dit ark makket it mooglik om bygelyks transkripsjes te nimmen en der marketingynstruminten fan te meitsjen. Mar lit ús earst gegevensfisualisaasje definiearje en sjen hoe't it wurket.

Gegevensfisualisaasje is in heul nuttich ark dat ferskate gegevens yn in grafysk formaat toant. Om dit te dwaan brûkt it diagrams, kaarten, infografiken en ferskate oare fisuele en grafiken. It wichtichste foardiel fan dizze metoade om gegevens yn in fisueel formaat te setten is dat it brûkers mooglik makket trends en patroanen te analysearjen fan gegevens. It is heul foardielich foar it ekstrahearjen fan konklúzjes en it stimulearjen fan djipper begryp. Op dizze manier kin in enoarme hoemannichte gegevens op in gearhingjende en logyske manier presintearre wurde. It hat ek in ekstra foardiel, it kin heul moai útsjen as it wurdt presintearre oan oare minsken belutsen by it proses.

Wêrom wurdt datafisualisaasje safolle brûkt yn marketing?

Gegevensfisualisaasje is ien fan 'e wichtichste marketingynstruminten dy't jo ta jo beskikking hawwe, om't it it mooglik makket om de belangstelling fan jo bedoelde publyk effisjint te fangen. Neffens guon stúdzjes binne sawat 60% fan 'e minsken de neiging om fisuele learlingen te wêzen, wat betsjuttet dat foar har de bêste manier om har keazen ynhâld te konsumearjen is troch it brûken fan fisuele ark. Gegevensfisualisaasje is ien fan 'e metoaden om dat mooglik te meitsjen.

By it wurkjen mei data op it mêd fan marketing wurdt faak gebrûk makke fan fisuele kommunikaasje. Hjir hawwe wy it net allinich oer kommunikaasje mei klanten as jo in produkt lansearje en de wearde dêrfan wolle presintearje. Fisuele kommunikaasje wurdt ek faak brûkt troch merkûndersikersteams, om't it in effektive manier is om resultaten te dielen, en it kin de workflow ferbetterje.

It is echt geweldich hoefolle gegevens wurde produsearre troch guon bedriuwen op deistige basis: e-mails, petearen, artikels, enkêtes binne mar it tip fan 'e iisberch. It is lestich om in oersjoch te hawwen oer dizze enoarme digitale foetôfdruk. Dit is benammen wier as jo ek alle grutte audiogegevens yn 'e rekken nimme, bygelyks opnames fan ynterviews of fokusgroepen. Alle gegevens dy't fêstlein binne yn in audioformaat binne faak tige weardefol foar ûndersyksdoelen. Ien fan 'e wichtichste problemen mei audioformaten is lykwols dat it faaks in geweldige taak wurdt om alle oeren en oeren fan audiobestannen troch te gean. Us suggestje is om de audiogegevens te transkribearjen en der trochsykbere skriftlike dokuminten fan te meitsjen. Gglot is in transkripsjetsjinstferliener dy't jo kin helpe mei dizze taak, dus beskôgje dizze stap fersoarge. Wy biede heul rappe en betroubere transkripsje fan elk type audio-ynhâld. It sil wurde dien troch ús team fan betûfte transkripsje-eksperts, mei jierren en jierren ûnderfining yn it transkripsjebedriuw, en wy kinne in maksimale mooglike krektens taryf garandearje. As jo ús tsjinsten brûke, kinne jo der wis fan wêze dat jo in heul presys transkripsje krije, foar in heul betelbere priis, en jo sille fernuverje hoe gau jo alle gegevens yn it audiobestân kinne lêze.

Okee, no foar de folgjende stap. As jo it transkripsje hawwe krigen en jo de gegevens yn in skriftlik formaat hawwe, moatte jo witte hoe't jo jo gegevens wolle analysearje. No is it tiid om ark foar tekstanalyse te brûken. Jo kinne kieze foar uncomplicated ark, bygelyks wolk generators. Se brûke útdrukkingen dy't faak byinoar komme om in wurdwolk te meitsjen.

In koarte ynlieding op wurdwolken

In wurdwolk wurdt ek faaks in tagwolk of wurdle of gewichtige list neamd. It is yn prinsipe in soarte fan nije oanpak foar de fisuele foarstelling fan de gegevens dy't yn syn oarspronklike foarm in tekst is. Wurdwolken wurde normaal brûkt foar fisuele ôfbylding fan metadata dy't komme fan trefwurden, lykas tags fan ferskate websiden. It wurdt ek faak brûkt foar fisualisaasje fan frije foarmen fan tekst. Tags kinne alles wêze, mar meastentiids binne se yn 'e foarm fan inkele wurden. Wurdwolken wurkje troch it relative belang fan elk sa'n tag te skowen troch ferskate lettertypegrutte of de kleur fan it lettertype. Ien fan 'e bêste foardielen fan wurdwolkformaat is har nut as it giet om rappe waarnimming fan termen yn wolk, wêrtroch't rappe bepaling fan 'e relative promininsje fan elke yndividuele term mooglik is. As de term grutter is, betsjut it dat it mear gewicht draacht yn ferbân mei syn betsjutting en belang. Dizze termen kinne ek brûkt wurde as in soarte fan navigaasjehelp foar websiden, en yn dit gefal binne de termen meastal hyperkeppele, wat betsjut dat se brûkt wurde as items dy't keppele binne, ferbûn mei de tag sels.

Noch ien ding dat wichtich is om op te merken as it giet om it ûnderwerp fan wurdwolken, is dat it kin wurde sein dat wurdwolken normaal ûnderferdield binne yn trije haadtypen, oangeande har tapassingen fan dy tagwolk yn 'e software sels. Yn dizze ûnderferdieling wurde se ferdield troch har betsjutting, yn stee fan de mear typyske yndieling nei uterlik. It earste type wurdwolk brûkt tags om de frekwinsje sjen te litten, hoefolle elk item wurdt brûkt, hoefolle it prominint is op 'e webside. As it giet om it twadde type wurdwolk, is it te ûnderskieden fan 'e earste, om't it in soarte fan globale tagwolken brûkt, en yn dit type tagwolk binne alle relevante frekwinsjes aggregearre, se spanne alle items en brûkers. It soe sein wurde kinne dat it twadde type wurdwolk op in manier it totale oantal ferskate items fertsjintwurdiget wêrop de tag is tapast, en as sadanich wurdt it brûkt om de relative populariteit fan elke tag te fertsjintwurdigjen.

D'r is ek it tredde type wurdwolk, en yn dit type fan 'e wolkkategoryen is har yndividuele grutte in yndikator fan it totale oantal ûnderskate subkategoryen dy't se befetsje. Dit soarte wurdwolk brûkt tags as in soarte fan kategorisearringsmetoade dy't de items fan elk ynhâldstik fertsjintwurdigje.

Ien mear ding dat wichtich is om op te merken as it giet om trefwurdwolk is dat faaks ek brûkt wurdt as in soarte fan sykmasjinemarketing (SEM) term. Yn dit gebrûk sil it ferwize nei in bepaalde groep kaaiwurden, dy't allegear op ien of oare manier relevant binne as it giet om de diskusje fan in spesifike webside.

Tagwolken hawwe koartlyn in soad populariteit krigen as it giet om sykmasino-optimisaasje. Se binne ek heul nuttich as ark foar bettere navigaasje fan 'e ynhâld fan websiden. As se effisjint brûkt wurde op in webside, kinne se helpe om de boarnen fan dy webside te ferbinen, wat heul nuttich is foar bettere online sichtberens en ferbettere sykmasjinerang.

Avansearre fisualisaasje ark

Wy hoopje dat jo ús koarte beskriuwing fan wurdwolken leuk hawwe as ien fan 'e wichtichste fisualisaasje-ark dy't in protte foardielen kinne bringe as it giet om online marketing en bettere sichtberens fan jo ynhâld. Dit is lykwols net it ein fan it ferhaal. As it giet om de fisualisaasje fan gegevens, kinne jo in protte oare ark brûke, guon binne komplekser as oare, it hinget allegear ôf fan jo bepaalde behoeften en easken. Guon fan 'e mear avansearre ark binne sa ferfine wurden, en troch it brûken fan avansearre algoritmen en djip learen kinne se sels emoasjes lêze, ynterpretearje út in tekst. Dit proses wurdt sentimintanalyse neamd. Dizze ark binne basearre op masine-learen-algoritmen dy't gegevens sammelje fan e-mails, tweets, transkripsjes en oare boarnen. De gegevens wurde dan sortearre yn oerienstimming mei harren polariteit (posityf, neutraal, negatyf) of gefoelens (lok, yrritaasje, ûntefredenens ensfh). Bygelyks, as jo gegevens analysearje wolle fan in resinsje fan in bepaald produkt, kin it algoritme klassifisearje wat minsken sizze oer de eigenskippen fan it produkt as posityf, neutraal of negatyf. Dat, sentimintanalyse wurdt faak brûkt yn merkûndersyk om in better begryp te hawwen fan de persepsjes fan klanten fan it produkt. It is in ark dat ek brûkt wurdt yn merkmonitoring as sosjale media en folle mear.

Nei de analysearjende faze binne jo wierskynlik oerbleaun mei spreadsheets dy't moatte wurde omset yn fisualisaasjes. As jo keazen om bygelyks grafiken te meitsjen, kinne jo gewoan ark brûke dy't al diel útmeitsje fan spreadsheetplatfoarms lykas Excel. As jo graach mear ferfine gegevensfisualisaasjes meitsje wolle, kinne jo nei Flourish gean. De bêste opsje is om ferskate ark te ferkennen en te sjen hokker it bêste binne foar jo saak. Wy hoopje dat jo in protte wille hawwe mei it ferkennen fan alle ferskillende manieren wêrop jo jo gegevens kinne omsette yn nijsgjirrige bylden, dy't jo online sichtberens en algemiene brûkerstefredenens grif sille helpe.