Kā pārvērst atšifrējumus datu vizualizācijās

Runājot ne tikai par mārketingu, bet arī žurnālistiku un dažādiem pētījumiem, ir svarīgi iegūt pareizos datus, lai pieņemtu pareizos lēmumus un vadītu veiksmīgas kampaņas. Ir dažādas metodes, kuras var izmantot, lai izveidotu svarīgus mārketinga rīkus. Viens no būtiskiem rīkiem ir tā sauktā datu vizualizācija. Šis rīks ļauj iegūt, piemēram, atšifrējumus un izveidot no tiem mārketinga rīkus. Bet vispirms definēsim datu vizualizāciju un redzēsim, kā tā darbojas.

Datu vizualizācija ir ļoti noderīgs rīks, kas parāda dažādus datus grafiskā formātā. Lai to izdarītu, tiek izmantotas diagrammas, kartes, infografikas un dažādi citi vizuālie un grafikas materiāli. Šīs metodes galvenais ieguvums datu ievietošanai vizuālā formātā ir tas, ka tā ļauj lietotājiem analizēt tendences un modeļus no datiem. Tas ir ļoti noderīgi, lai izdarītu secinājumus un veicinātu dziļāku izpratni. Tādā veidā milzīgs datu apjoms var tikt attēlots saskaņotā un loģiskā veidā. Tam ir arī papildu ieguvums, tas var izskatīties ļoti jauki, ja to pasniedz citiem procesā iesaistītajiem cilvēkiem.

Kāpēc mārketingā tik daudz tiek izmantota datu vizualizācija?

Datu vizualizācija ir viens no svarīgākajiem jūsu rīcībā esošajiem mārketinga rīkiem, jo tas ļauj efektīvi piesaistīt jūsu mērķa auditorijas interesi. Saskaņā ar dažiem pētījumiem aptuveni 60% cilvēku parasti mācās vizuāli, kas nozīmē, ka viņiem labākais veids, kā patērēt izvēlēto saturu, ir vizuālo rīku izmantošana. Datu vizualizācija ir viena no metodēm, kā to iespējot.

Strādājot ar datiem mārketinga jomā, bieži tiek izmantota vizuālā komunikācija. Šeit mēs nerunājam tikai par saziņu ar klientiem, kad jūs laižat klajā produktu un vēlaties prezentēt tā vērtību. Vizuālo komunikāciju bieži izmanto arī tirgus pētnieku komandas, jo tas ir efektīvs veids, kā dalīties ar rezultātiem, un tas var uzlabot darbplūsmu.

Tas ir patiešām pārsteidzoši, cik daudz datu daži uzņēmumi ik dienas ražo: e-pasti, tērzēšana, raksti, aptaujas ir tikai aisberga redzamā daļa. Ir grūti iegūt pārskatu par šo milzīgo digitālo pēdu. Tas jo īpaši attiecas uz gadījumiem, kad ņemat vērā arī visus lielos audio datus, piemēram, interviju vai fokusa grupu ierakstus. Visi dati, kas tiek uzņemti audio formātā, bieži vien ir ļoti vērtīgi pētniecības nolūkos. Tomēr viena no galvenajām audio formātu problēmām ir tā, ka bieži vien kļūst par milzīgu uzdevumu iziet cauri visu audio failu stundām un stundām. Mūsu ieteikums ir pārrakstīt audio datus un izveidot no tiem meklējamus rakstiskus dokumentus. Gglot ir transkripcijas pakalpojumu sniedzējs, kas var jums palīdzēt ar šo uzdevumu, tāpēc uzskatiet, ka šī darbība ir veikta. Mēs piedāvājam ļoti ātru un uzticamu jebkura veida audio satura transkripciju. To veiks mūsu kvalificētu transkripcijas ekspertu komanda ar daudzu gadu pieredzi transkripcijas biznesā, un mēs varam garantēt maksimālu iespējamo precizitāti. Izmantojot mūsu pakalpojumus, varat būt drošs, ka iegūsit ļoti precīzu transkripciju par ļoti pieņemamu cenu un būsiet pārsteigts, cik ātri varēsiet nolasīt visus audio failā esošos datus.

Labi, tagad par nākamo soli. Kad esat ieguvis atšifrējumu un jums ir dati rakstiskā formātā, jums jāzina, kā vēlaties analizēt savus datus. Tagad ir pienācis laiks izmantot teksta analīzes rīkus. Varat izvēlēties vienkāršus rīkus, piemēram, mākoņa ģeneratorus. Viņi izmanto frāzes, kas bieži sanāk kopā, lai izveidotu vārdu mākoni.

Īss ievads vārdu mākoņos

Vārdu mākoni bieži sauc arī par tagu mākoni vai vārdu mākoni vai svērto sarakstu. Būtībā tā ir sava veida jauna pieeja datu vizuālam attēlojumam, kas sākotnējā formā ir teksts. Vārdu mākoņi parasti tiek izmantoti, lai vizuāli attēlotu metadatus, kas nāk no atslēgvārdiem, piemēram, dažādu vietņu tagiem. To bieži izmanto arī brīvu teksta formu vizualizācijai. Tagi var būt jebkas, taču visbiežāk tie ir atsevišķu vārdu veidā. Vārdu mākoņi darbojas, katras šādas atzīmes relatīvo nozīmi novirzot ar dažādu fonta izmēru vai fonta krāsu. Viena no labākajām vārdu mākoņa formāta priekšrocībām ir tā lietderība, kad runa ir par ātru terminu uztveri mākonī, kas ļauj ātri noteikt katra atsevišķa termina relatīvo nozīmi. Ja termins ir lielāks, tas nozīmē, ka tam ir lielāka nozīme attiecībā uz tā nozīmi un nozīmi. Šos terminus var izmantot arī kā sava veida vietņu navigācijas palīglīdzekli, un šajā gadījumā termini parasti ir hipersaiti, kas nozīmē, ka tie tiek izmantoti kā vienumi, kas ir saistīti, saistīti ar pašu tagu.

Vēl viena lieta, kas ir svarīgi atzīmēt, runājot par vārdu mākoņu tēmu, ir tā, ka var teikt, ka vārdu mākoņi parasti tiek iedalīti trīs galvenajos veidos, ņemot vērā to šī tagu mākoņa lietojumus pašā programmatūrā. Šajā apakšnodaļā tie ir sadalīti pēc nozīmes, nevis tipiskākā sadalījuma pēc izskata. Pirmā veida vārdu mākonis izmanto tagus, lai parādītu biežumu, cik daudz katrs vienums tiek izmantots, cik tas ir pamanāms vietnē. Runājot par otro vārdu mākoņa veidu, tas atšķiras no pirmā, jo tajā tiek izmantoti sava veida globālie tagu mākoņi, un šāda veida tagu mākonī tiek apkopotas visas atbilstošās frekvences, tās aptver visus vienumus un lietotājus. Varētu teikt, ka otrā veida vārdu mākonis savā veidā atspoguļo kopējo dažādu vienumu skaitu, kuriem ir pievienota atzīme, un tādējādi to izmanto, lai attēlotu katras atzīmes relatīvo popularitāti.

Ir arī trešais vārdu mākoņu veids, un šāda veida mākoņu kategorijās to individuālais lielums norāda uz tajos iekļauto atšķirīgo apakškategoriju kopējo skaitu. Šāda veida vārdu mākonis izmanto tagus kā sava veida kategorizēšanas metodi, kas attēlo katra satura vienumus.

Vēl viena lieta, kas ir svarīgi atzīmēt, runājot par atslēgvārdu mākoni, ir tā, ka bieži tiek izmantota arī kā sava veida meklētājprogrammu mārketinga (SEM) termins. Šajā lietojumā tas attieksies uz noteiktu atslēgvārdu grupu, kas visi ir kaut kādā veidā saistīti, runājot par konkrētu vietni.

Tagu mākoņi pēdējā laikā ir ieguvuši lielu popularitāti meklētājprogrammu optimizācijas jomā. Tie ir arī ļoti noderīgi kā rīks labākai tīmekļa lapu satura navigācijai. Ja tos efektīvi izmanto tīmekļa lapā, tie var palīdzēt savienot šīs vietnes resursus, kas ir ļoti noderīgi, lai uzlabotu tiešsaistes redzamību un uzlabotu meklētājprogrammas rangu.

Uzlaboti vizualizācijas rīki

Mēs ceram, ka jums patika mūsu īsais vārdu mākoņu apraksts kā viens no svarīgākajiem vizualizācijas rīkiem, kas var sniegt daudz priekšrocību tiešsaistes mārketingā un labāku jūsu satura redzamību. Tomēr ar to viss vēl nebeidzas. Runājot par datu vizualizāciju, varat izmantot daudzus citus rīkus, daži ir sarežģītāki nekā citi, tas viss ir atkarīgs no jūsu īpašajām vajadzībām un prasībām. Daži no modernākajiem rīkiem ir kļuvuši tik sarežģīti, un, izmantojot uzlabotus algoritmus un dziļu mācīšanos, tie pat spēj lasīt un interpretēt emocijas no teksta. Šo procesu sauc par sentimenta analīzi. Šie rīki ir balstīti uz mašīnmācīšanās algoritmiem, kas apkopo datus no e-pastiem, tvītiem, atšifrējumiem un citiem avotiem. Pēc tam dati tiek sakārtoti atbilstoši to polaritātei (pozitīvs, neitrāls, negatīvs) vai jūtām (laime, aizkaitinājums, neapmierinātība utt.). Piemēram, ja vēlaties analizēt datus no konkrēta produkta apskata, algoritms var klasificēt to, ko cilvēki saka par produkta īpašībām, kā pozitīvu, neitrālu vai negatīvu. Tātad, noskaņojuma analīzi bieži izmanto tirgus izpētē, lai labāk izprastu klientu uztveri par produktu. Tas ir rīks, ko izmanto arī zīmola uzraudzībā vai sociālajos medijos un daudz ko citu.

Pēc analīzes fāzes jums, iespējams, paliek izklājlapas, kuras jāpārvērš vizualizācijās. Ja izvēlējāties, piemēram, izveidot grafikus, varat vienkārši izmantot rīkus, kas jau ir daļa no izklājlapu platformām, piemēram, Excel. Ja vēlaties izveidot sarežģītākas datu vizualizācijas, varat vērsties pie Flourish. Labākais risinājums ir izpētīt dažādus rīkus un noskaidrot, kuri ir vislabākie jūsu gadījumam. Mēs ceram, ka jums būs daudz jautrības, izpētot visus dažādos veidus, kā pārvērst savus datus interesantos vizuālos materiālos, kas noteikti uzlabos jūsu tiešsaistes redzamību un vispārējo lietotāju apmierinātību.