성적 증명서를 데이터 시각화로 변환하는 방법
마케팅뿐 아니라 저널리즘과 다양한 리서치에 있어서도 올바른 결정을 내리고 성공적인 캠페인을 이끌 기 위해서는 올바른 데이터를 확보하는 것이 중요합니다. 중요한 마케팅 도구를 만드는 데 사용할 수있는 다양한 방법이 있습니다. 중요한 도구 중 하나는 소위 데이터 시각화입니다. 예를 들어이 도구를 사용하면 대본을 가져 와서 마케팅 도구를 만들 수 있습니다. 하지만 먼저 데이터 시각화를 정의하고 작동 방식을 살펴 보겠습니다.
데이터 시각화는 다양한 데이터를 그래픽 형식으로 보여주는 매우 유용한 도구입니다. 이를 위해 차트,지도, 인포 그래픽 및 기타 다양한 비주얼과 그래픽을 사용합니다. 데이터를 시각적 형식으로 저장하는이 방법의 주요 이점은 사용자가 데이터에서 추세와 패턴을 분석 할 수 있다는 것입니다. 결론을 도출하고 더 깊은 이해를 촉진하는 데 매우 유용합니다. 이렇게하면 방대한 양의 데이터가 일관되고 논리적으로 표시 될 수 있습니다. 또한 추가 이점이 있으며 프로세스에 관련된 다른 사람들에게 제공 될 때 매우 멋지게 보일 수 있습니다.
마케팅에 데이터 시각화가 많이 사용되는 이유는 무엇입니까?
데이터 시각화는 의도 한 대상의 관심을 효율적으로 포착 할 수 있기 때문에 원하는대로 사용할 수있는 가장 중요한 마케팅 도구 중 하나입니다. 일부 연구에 따르면 약 60 %의 사람들이 시각적 학습자 인 경향이 있습니다. 즉, 선택한 콘텐츠를 소비하는 가장 좋은 방법은 시각적 도구를 사용하는 것입니다. 데이터 시각화는이를 가능하게하는 방법 중 하나입니다.
마케팅 분야의 데이터로 작업 할 때 종종 시각적 커뮤니케이션이 사용됩니다. 여기서 우리는 제품을 출시 할 때 고객과의 의사 소통에 대해서만 이야기하는 것이 아니라 그 가치를 제시하고 싶습니다. 시각적 커뮤니케이션은 결과를 공유하는 효과적인 방법이고 워크 플로를 개선 할 수 있기 때문에 시장 조사 팀에서도 자주 사용됩니다.
이메일, 채팅, 기사, 설문 조사는 빙산의 일각 일뿐입니다. 일부 비즈니스에서 매일 얼마나 많은 데이터가 생성되는지는 정말 놀랍습니다. 이 거대한 디지털 발자국에 대한 개요를 갖는 것은 어렵습니다. 인터뷰 나 포커스 그룹 녹음과 같은 방대한 오디오 데이터를 모두 고려하는 경우 특히 그렇습니다. 오디오 형식으로 캡처 된 모든 데이터는 종종 연구 목적으로 매우 가치가 있습니다. 그러나 오디오 형식의 주요 문제 중 하나는 오디오 파일의 모든 시간과 시간을 처리하는 것이 종종 엄청난 작업이된다는 것입니다. 우리의 제안은 오디오 데이터를 텍스트로 변환하여 검색 가능한 문서로 만드는 것입니다. Gglot은이 작업을 도와 줄 수있는 전사 서비스 제공 업체이므로이 단계를 고려해보십시오. 우리는 모든 유형의 오디오 콘텐츠에 대해 매우 빠르고 안정적인 전사를 제공합니다. 필사 사업에서 수년과 수년간의 경험을 가진 숙련 된 필사 전문가 팀이 수행하며 가능한 최대 정확도를 보장 할 수 있습니다. 당사 서비스를 사용하면 매우 저렴한 가격으로 매우 정확한 필사본을받을 수 있으며, 오디오 파일에 포함 된 모든 데이터를 얼마나 빨리 읽을 수 있는지 놀라실 것입니다.
이제 다음 단계로 넘어갑니다. 성적표를 얻고 데이터를 서면 형식으로 확보 한 경우 데이터 분석 방법을 알아야합니다. 이제 텍스트 분석 도구를 사용할 때입니다. 클라우드 생성기와 같은 복잡하지 않은 도구를 선택할 수 있습니다. 그들은 단어 구름을 만들기 위해 종종 함께 오는 문구를 사용합니다.
단어 구름에 대한 짧은 소개
단어 구름은 종종 태그 구름, 단어 또는 가중치 목록이라고도합니다. 그것은 기본적으로 원본 형태의 텍스트 인 데이터의 시각적 표현에 대한 일종의 참신한 접근 방식입니다. 단어 구름은 일반적으로 다양한 웹 사이트의 태그와 같은 키워드에서 가져온 메타 데이터를 시각적으로 묘사하는 데 사용됩니다. 자유 형식의 텍스트 시각화에도 자주 사용됩니다. 태그는 무엇이든 될 수 있지만 대부분 단일 단어의 형태입니다. 워드 클라우드는 서로 다른 글꼴 크기 또는 글꼴 색상으로 각 태그의 상대적 중요도를 밀어서 작동합니다. 워드 클라우드 형식의 가장 큰 장점 중 하나는 클라우드에서 용어를 빠르게 인식 할 때 유용하므로 각 개별 용어의 상대적인 중요성을 빠르게 결정할 수 있습니다. 이 용어가 더 크다면 그 의미와 중요성 측면에서 더 많은 비중을 차지한다는 것을 의미합니다. 이러한 용어는 웹 사이트에 대한 일종의 탐색 도구로도 사용할 수 있으며,이 경우 용어는 일반적으로 하이퍼 링크로 연결되어 태그 자체와 연결된 링크 된 항목으로 사용됩니다.
워드 클라우드의 주제와 관련하여 주목해야 할 또 한 가지 중요한 점은 소프트웨어 자체에서 태그 클라우드를 적용하는 것과 관련하여 일반적으로 워드 클라우드가 세 가지 주요 유형으로 세분화된다고 말할 수 있다는 것입니다. 이 세분화에서, 그것들은 외모에 의한 더 일반적인 구분 대신에 그들의 의미에 의해 나뉩니다. 첫 번째 유형의 단어 구름은 태그를 사용하여 빈도, 각 항목이 얼마나 많이 사용되는지, 웹 사이트에서 얼마나 눈에 띄는지를 표시합니다. 두 번째 유형의 단어 구름에 관해서는 일종의 글로벌 태그 구름을 사용하기 때문에 첫 번째 단어 구름과 구별됩니다.이 유형의 태그 구름에서는 모든 관련 빈도가 집계되어 모든 항목과 사용자에 걸쳐 있습니다. 두 번째 유형의 단어 구름은 태그가 적용된 다양한 항목의 전체 수를 나타내는 방식으로 각 태그의 상대적인 인기도를 나타내는 데 사용됩니다.
세 번째 유형의 단어 구름도 있으며, 이러한 유형의 클라우드 범주에서 개별 크기는 포함 된 개별 하위 범주의 총 수를 나타내는 지표입니다. 이 유형의 단어 구름은 각 콘텐츠 조각의 항목을 나타내는 일종의 분류 방법으로 태그를 사용합니다.
키워드 클라우드와 관련하여 주목해야 할 또 한 가지 중요한 점은 일종의 검색 엔진 마케팅 (SEM) 용어로도 자주 사용된다는 것입니다. 이 사용에서 특정 웹 사이트에 대한 토론과 관련하여 모든 키워드 그룹을 참조합니다.
태그 클라우드는 최근 검색 엔진 최적화와 관련하여 많은 인기를 얻고 있습니다. 또한 웹 페이지 콘텐츠를 더 잘 탐색 할 수있는 도구로도 매우 유용합니다. 웹 페이지에서 효율적으로 사용하면 해당 웹 사이트의 리소스를 연결하는 데 도움이 될 수 있으므로 온라인 가시성을 높이고 검색 엔진 순위를 높이는 데 매우 유용합니다.
고급 시각화 도구
온라인 마케팅과 콘텐츠의 가시성을 높일 때 많은 이점을 제공 할 수있는 가장 중요한 시각화 도구 중 하나로 워드 클라우드에 대한 간략한 설명이 마음에 드셨기를 바랍니다. 그러나 이것이 이야기의 끝이 아닙니다. 데이터 시각화와 관련하여 다른 많은 도구를 사용할 수 있으며 일부는 다른 도구보다 복잡하며 모두 특정 요구와 요구에 따라 다릅니다. 고급 도구 중 일부는 매우 정교 해졌으며 고급 알고리즘과 딥 러닝을 사용하여 텍스트에서 감정을 읽고 해석 할 수도 있습니다. 이 프로세스를 감정 분석이라고합니다. 이러한 도구는 이메일, 트윗, 대화 내용 및 기타 소스에서 데이터를 조합하는 기계 학습 알고리즘을 기반으로합니다. 그런 다음 데이터는 극성 (긍정적, 중립적, 부정적) 또는 감정 (행복, 짜증, 불만족 등)에 따라 분류됩니다. 예를 들어 특정 제품에 대한 리뷰의 데이터를 분석하려는 경우 알고리즘은 사람들이 제품의 기능에 대해 말하는 내용을 긍정적, 중립적 또는 부정적으로 분류 할 수 있습니다. 따라서 감정 분석은 제품에 대한 고객의 인식을 더 잘 이해하기 위해 시장 조사에 자주 사용됩니다. 브랜드 모니터링이나 소셜 미디어 등에 사용되는 도구입니다.
분석 단계가 끝나면 시각화로 전환해야하는 스프레드 시트가 남아있을 것입니다. 예를 들어 그래프를 만들기로 선택한 경우 Excel과 같은 스프레드 시트 플랫폼에 이미 포함 된 도구를 사용하면됩니다. 보다 정교한 데이터 시각화를 만들고 싶다면 Flourish로 전환 할 수 있습니다. 가장 좋은 방법은 다양한 도구를 탐색하고 자신의 사례에 가장 적합한 도구를 확인하는 것입니다. 온라인 가시성과 전반적인 사용자 만족도에 확실히 도움이 될 데이터를 흥미로운 비주얼로 전환 할 수있는 모든 다양한 방법을 탐색하는 데 많은 즐거움이 있기를 바랍니다.