Como converter transcricións en visualizacións de datos
Cando se trata non só de mercadotecnia, senón tamén de xornalismo e investigacións diversas, é fundamental ter os datos axeitados para tomar as decisións correctas e levar a cabo campañas exitosas. Existen diferentes métodos que se poden utilizar para crear importantes ferramentas de marketing. Unha das ferramentas cruciais é a chamada visualización de datos. Esta ferramenta permite tomar, por exemplo, transcricións e facer con elas ferramentas de mercadotecnia. Pero primeiro definamos a visualización de datos e vexamos como funciona.
A visualización de datos é unha ferramenta moi útil que mostra diferentes datos nun formato gráfico. Para iso utiliza gráficos, mapas, infografías e outros elementos visuais e gráficos. O principal beneficio deste método de poñer os datos nun formato visual é que permite aos usuarios analizar tendencias e patróns a partir dos datos. É moi beneficioso para extraer conclusións e favorecer unha comprensión máis profunda. Deste xeito pódese presentar unha gran cantidade de datos de forma coherente e lóxica. Tamén ten un beneficio extra, pode parecer moi bonito cando se presenta a outras persoas implicadas no proceso.
Por que se usa tanto a visualización de datos no marketing?
A visualización de datos é unha das ferramentas de mercadotecnia máis importantes das que dispón, porque permite captar de forma eficiente o interese do público destinatario. Segundo algúns estudos, preto do 60% das persoas adoitan ser aprendices visuais, o que significa que para eles a mellor forma de consumir o contido escollido é mediante o uso de ferramentas visuais. A visualización de datos é un dos métodos para facelo.
Cando se traballa con datos no ámbito do márketing, adoita utilizarse a comunicación visual. Aquí non só falamos da comunicación cos clientes cando estás lanzando un produto e queres presentar o seu valor. Os equipos de investigadores de mercado tamén usan a comunicación visual con frecuencia, xa que é unha forma eficaz de compartir resultados e pode mellorar o fluxo de traballo.
É realmente sorprendente a cantidade de datos que produce algunha empresa a diario: correos electrónicos, chats, artigos, enquisas son só a punta do iceberg. É difícil ter unha visión xeral desta enorme pegada dixital. Isto é especialmente certo se tamén se ten en conta todos os grandes datos de audio, por exemplo, as gravacións de entrevistas ou grupos de discusión. Todos os datos que se capturan nun formato de audio adoitan ser moi valiosos para fins de investigación. Non obstante, un dos principais problemas cos formatos de audio é que moitas veces se fai unha tarefa tremenda pasar por todas as horas e horas dos ficheiros de audio. A nosa suxestión é transcribir os datos de audio e facer que se poidan buscar documentos escritos. Gglot é un fornecedor de servizos de transcrición que pode axudarche con esta tarefa, polo que considera que este paso se ocupou. Ofrecemos unha transcrición moi rápida e fiable de calquera tipo de contido de audio. Farao o noso equipo de expertos en transcrición, con anos e anos de experiencia no negocio da transcrición, e podemos garantir a máxima precisión posible. Cando empregues os nosos servizos, podes estar seguro de que obterás unha transcrición moi precisa, por un prezo moi accesible, e sorprenderás o rápido que poderás ler todos os datos contidos no ficheiro de audio.
Vale, agora para o seguinte paso. Cando teñas o expediente e tes os datos en formato escrito, cómpre saber como queres analizar os teus datos. Agora é o momento de utilizar ferramentas de análise de textos. Podes optar por ferramentas sen complicacións, por exemplo xeradores de nubes. Usan frases que adoitan xuntarse para formar unha nube de palabras.
Unha pequena introdución ás nubes de palabras
Unha nube de palabras tamén se denomina nube de etiquetas ou wordle ou lista ponderada. É basicamente unha especie de enfoque novidoso da representación visual dos datos que son na súa forma orixinal un texto. As nubes de palabras adoitan utilizarse para a representación visual dos metadatos que proveñen de palabras clave, como as etiquetas de varios sitios web. Tamén se usa a miúdo para a visualización de formas libres de texto. As etiquetas poden ser calquera cousa, pero a maioría das veces teñen forma de palabras únicas. As nubes de palabras traballan empurrando a importancia relativa de cada unha destas etiquetas por diferentes tamaños de letra ou a cor da fonte. Unha das mellores vantaxes do formato de nube de palabras é a súa utilidade cando se trata de percepción rápida de termos na nube, o que permite determinar rapidamente a importancia relativa de cada termo individual. Se o termo é maior, significa que ten máis peso en canto á súa importancia e importancia. Estes termos tamén se poden utilizar como unha especie de axuda á navegación para sitios web, e neste caso os termos adoitan estar hipervinculados, o que significa que se utilizan como elementos que están enlazados, asociados á propia etiqueta.
Unha cousa máis que é importante ter en conta cando se trata do tema das nubes de palabras, é que podería dicirse que as nubes de palabras adoitan subdividirse en tres tipos principais, en canto ás súas aplicacións desa nube de etiquetas no propio software. Nesta subdivisión, divídense polo seu significado, en lugar da división máis típica pola aparencia. O primeiro tipo de nube de palabras usa etiquetas para mostrar a frecuencia, canto se usa cada elemento, canto destaca no sitio web. Cando se trata do segundo tipo de nube de palabras, distínguese do primeiro porque utiliza unha especie de nubes de etiquetas globais, e neste tipo de nubes de etiquetas agrúpanse todas as frecuencias relevantes, que abarcan todos os elementos e usuarios. Poderíase dicir que o segundo tipo de nube de palabras representa en certo modo o número total de varios elementos aos que se lles aplicou a etiqueta e, como tal, úsase para representar a popularidade relativa de cada etiqueta.
Tamén existe o terceiro tipo de nube de palabras, e neste tipo de categorías de nubes o seu tamaño individual é un indicador do número total de subcategorías distintas que inclúen. Este tipo de nube de palabras usa etiquetas como unha especie de método de categorización que representan os elementos de cada peza de contido.
Unha cousa máis que é importante ter en conta cando se trata de nube de palabras clave é que adoita usarse tamén como unha especie de termo de mercadotecnia de buscadores (SEM). Neste uso referirase a un determinado grupo de palabras clave, todas elas relevantes dalgunha maneira cando se trata de discutir un sitio web específico.
As nubes de etiquetas gañaron recentemente moita popularidade cando se trata de optimización de motores de busca. Tamén son moi útiles como ferramenta para unha mellor navegación polo contido das páxinas web. Cando se usan de forma eficiente nunha páxina web, poden axudar a conectar os recursos dese sitio web, o que é moi útil para unha mellor visibilidade en liña e un mellor posicionamento do motor de busca.
Ferramentas de visualización avanzadas
Agardamos que che gustase a nosa breve descrición das nubes de palabras como unha das ferramentas de visualización máis importantes que pode traer moitos beneficios cando se trata de marketing en liña e unha mellor visibilidade do teu contido. Non obstante, este non é o final da historia. No que se refire á visualización de datos, podes utilizar outras moitas ferramentas, algunhas son máis complexas que outras, todo depende das túas necesidades e demandas particulares. Algunhas das ferramentas máis avanzadas volvéronse tan sofisticadas e, mediante o uso de algoritmos avanzados e a aprendizaxe profunda, incluso poden ler e interpretar as emocións dun texto. Este proceso chámase análise de sentimentos. Estas ferramentas baséanse en algoritmos de aprendizaxe automática que reúnen datos de correos electrónicos, chíos, transcricións e outras fontes. A continuación, ordénanse os datos en función da súa polaridade (positivo, neutro, negativo) ou dos seus sentimentos (felicidade, irritación, insatisfacción, etc.). Por exemplo, se queres analizar os datos dunha revisión dun determinado produto, o algoritmo pode clasificar o que a xente di sobre as características do produto como positivo, neutro ou negativo. Polo tanto, a análise de sentimentos utilízase a miúdo na investigación de mercado para ter unha mellor comprensión das percepcións dos clientes sobre o produto. É unha ferramenta que tamén se usa no seguimento da marca ou nas redes sociais e moito máis.
Despois da fase de análise, é probable que quede con follas de cálculo que deben converterse en visualizacións. Se optas por facer gráficos, por exemplo, podes simplemente usar ferramentas que xa forman parte de plataformas de follas de cálculo como Excel. Se queres crear visualizacións de datos máis sofisticadas, podes acudir a Flourish. A mellor opción é explorar diferentes ferramentas e ver cales son as mellores para o teu caso. Agardamos que te divirtas moito explorando todas as formas diferentes polas que podes converter os teus datos en imaxes interesantes, o que sen dúbida axudará á túa visibilidade en liña e á satisfacción xeral do usuario.