Transcripties converteren naar gegevensvisualisaties
Als het niet alleen om marketing gaat, maar ook om journalistiek en divers onderzoek, is het essentieel om over de juiste gegevens te beschikken om de juiste beslissingen te nemen en succesvolle campagnes te leiden. Er zijn verschillende methoden die kunnen worden gebruikt om belangrijke marketingtools te creëren. Een van de cruciale tools is de zogenaamde datavisualisatie. Deze tool maakt het mogelijk om bijvoorbeeld transcripties te maken en daar marketingtools van te maken. Maar laten we eerst datavisualisatie definiëren en kijken hoe het werkt.
Datavisualisatie is een zeer nuttige tool die verschillende gegevens in een grafisch formaat laat zien. Om dit te doen, gebruikt het grafieken, kaarten, infographics en verschillende andere visuals en afbeeldingen. Het belangrijkste voordeel van deze methode om gegevens in een visueel formaat te zetten, is dat het gebruikers in staat stelt trends en patronen uit gegevens te analyseren. Het is zeer nuttig om conclusies te trekken en dieper begrip te bevorderen. Op deze manier kan een enorme hoeveelheid gegevens op een coherente en logische manier worden gepresenteerd. Het heeft ook een extra voordeel, het kan er heel mooi uitzien als het wordt gepresenteerd aan andere mensen die bij het proces betrokken zijn.
Waarom wordt datavisualisatie zo vaak in marketing gebruikt?
Datavisualisatie is een van de belangrijkste marketingtools die u tot uw beschikking heeft, omdat het het mogelijk maakt om op efficiënte wijze de interesse van uw beoogde publiek vast te leggen. Volgens sommige onderzoeken is ongeveer 60% van de mensen meestal visueel leren, wat betekent dat voor hen de beste manier om de door hen gekozen inhoud te consumeren, het gebruik van visuele hulpmiddelen is. Datavisualisatie is een van de methoden om dat mogelijk te maken.
Bij het werken met data op het gebied van marketing wordt vaak gebruik gemaakt van visuele communicatie. Hier hebben we het niet alleen over communicatie met klanten wanneer u een product lanceert en u de waarde ervan wilt presenteren. Visuele communicatie wordt ook vaak gebruikt door teams van marktonderzoekers, omdat het een effectieve manier is om resultaten te delen en het de workflow kan verbeteren.
Het is werkelijk verbazingwekkend hoeveel gegevens een bedrijf dagelijks produceert: e-mails, chats, artikelen en enquêtes zijn slechts het topje van de ijsberg. Het is moeilijk om een overzicht te krijgen van deze enorme digitale voetafdruk. Dit geldt vooral als je ook alle enorme audiogegevens in ogenschouw neemt, bijvoorbeeld opnames van interviews of focusgroepen. Alle gegevens die in audioformaat worden vastgelegd, zijn vaak zeer waardevol voor onderzoeksdoeleinden. Een van de grootste problemen met audioformaten is echter dat het vaak een enorme opgave wordt om alle uren aan audiobestanden door te nemen. Onze suggestie is om de audiogegevens te transcriberen en er doorzoekbare geschreven documenten van te maken. Gglot is een transcriptiedienstverlener die u met deze taak kan helpen, dus beschouw deze stap als voltooid. We bieden een zeer snelle en betrouwbare transcriptie van elk type audio-inhoud. Het zal worden gedaan door ons team van bekwame transcriptie-experts, met jarenlange ervaring in de transcriptiebranche, en we kunnen een maximaal mogelijke nauwkeurigheid garanderen. Wanneer u onze diensten inschakelt, kunt u er zeker van zijn dat u een zeer nauwkeurige transcriptie krijgt, voor een zeer betaalbare prijs, en u zult versteld staan hoe snel u alle gegevens in het audiobestand kunt lezen.
Oké, nu voor de volgende stap. Wanneer u de transcriptie heeft verkregen en u beschikt over de gegevens in geschreven vorm, moet u weten hoe u uw gegevens wilt analyseren. Nu is het tijd om tools voor tekstanalyse te gebruiken. U kunt kiezen voor ongecompliceerde tools, bijvoorbeeld cloudgeneratoren. Ze gebruiken zinnen die vaak samenkomen om een woordwolk te maken.
Een korte inleiding tot woordwolken
Een woordwolk wordt ook vaak een tagwolk of wordle of gewogen lijst genoemd. Het is eigenlijk een soort nieuwe benadering van de visuele weergave van de gegevens die in hun oorspronkelijke vorm een tekst zijn. Woordwolken worden meestal gebruikt voor visuele weergave van metagegevens die afkomstig zijn van trefwoorden, zoals tags van verschillende websites. Het wordt ook vaak gebruikt voor visualisatie van vrije tekstvormen. Tags kunnen van alles zijn, maar meestal zijn ze in de vorm van enkele woorden. Woordwolken werken door het relatieve belang van elk van deze tags te verschuiven door verschillende lettergrootte of de kleur van het lettertype. Een van de beste voordelen van het woordwolkformaat is het nut ervan als het gaat om een snelle perceptie van termen in de cloud, waardoor snel kan worden bepaald hoe belangrijk elke individuele term is. Als de term groter is, betekent dit dat deze meer gewicht in de schaal legt met betrekking tot de betekenis en het belang ervan. Deze termen kunnen ook worden gebruikt als een soort navigatiehulpmiddel voor websites, en in dit geval zijn de termen meestal hyperlinks, wat betekent dat ze worden gebruikt als items die zijn gekoppeld aan de tag zelf.
Nog een ding dat belangrijk is om op te merken als het gaat om het onderwerp woordwolken, is dat je zou kunnen zeggen dat woordwolken meestal worden onderverdeeld in drie hoofdtypen, met betrekking tot hun toepassingen van die tagwolk in de software zelf. In deze onderverdeling zijn ze onderverdeeld naar hun betekenis, in plaats van de meer typische indeling naar uiterlijk. Het eerste type woordwolk gebruikt tags om de frequentie te laten zien, hoeveel elk item wordt gebruikt, hoeveel het prominent is op de website. Als het gaat om het tweede type woordwolk, onderscheidt het zich van het eerste omdat het een soort globale tagwolken gebruikt, en in dit type tagwolk worden alle relevante frequenties geaggregeerd, die alle items en gebruikers omvatten. Je zou kunnen zeggen dat het tweede type woordwolk in zekere zin het totale aantal verschillende items vertegenwoordigt waarop de tag is toegepast, en als zodanig wordt het gebruikt om de relatieve populariteit van elke tag weer te geven.
Er is ook het derde type woordwolk, en in dit type wolkcategorieën is hun individuele grootte een indicator van het totale aantal afzonderlijke subcategorieën dat ze bevatten. Dit type woordwolk gebruikt tags als een soort categorisatiemethode die de items van elk inhoudsstuk vertegenwoordigen.
Een ander ding dat belangrijk is om op te merken als het gaat om trefwoordcloud, is dat het vaak ook wordt gebruikt als een soort zoekmachinemarketing (SEM) -term. Bij dit gebruik verwijst het naar een bepaalde groep zoekwoorden, die allemaal op de een of andere manier relevant zijn als het gaat om de bespreking van een specifieke website.
Tagwolken hebben de laatste tijd veel populariteit gewonnen als het gaat om zoekmachineoptimalisatie. Ze zijn ook erg handig als hulpmiddel om beter door de inhoud van webpagina's te navigeren. Wanneer ze efficiënt op een webpagina worden gebruikt, kunnen ze helpen de bronnen van die website met elkaar te verbinden, wat erg handig is voor een betere online zichtbaarheid en een verbeterde positie in zoekmachines.
Geavanceerde visualisatietools
We hopen dat je onze korte beschrijving van woordwolken leuk vond als een van de belangrijkste visualisatietools die veel voordelen kunnen opleveren als het gaat om online marketing en een betere zichtbaarheid van je inhoud. Dit is echter niet het einde van het verhaal. Als het gaat om de visualisatie van gegevens, kunt u veel andere tools gebruiken, sommige zijn complexer dan andere, het hangt allemaal af van uw specifieke behoeften en eisen. Sommige van de meer geavanceerde tools zijn zo geavanceerd geworden en door het gebruik van geavanceerde algoritmen en deep learning kunnen ze zelfs emoties uit een tekst lezen en interpreteren. Dit proces wordt sentimentanalyse genoemd. Deze tools zijn gebaseerd op algoritmen voor machine learning die gegevens verzamelen uit e-mails, tweets, transcripties en andere bronnen. De gegevens worden vervolgens gesorteerd op basis van hun polariteit (positief, neutraal, negatief) of gevoelens (geluk, irritatie, ontevredenheid etc.). Als u bijvoorbeeld gegevens van een recensie van een bepaald product wilt analyseren, kan het algoritme wat mensen zeggen over de kenmerken van het product classificeren als positief, neutraal of negatief. Sentimentanalyse wordt daarom vaak gebruikt in marktonderzoek om een beter begrip te krijgen van de percepties van klanten van het product. Het is een tool die ook wordt gebruikt bij merkmonitoring of sociale media en nog veel meer.
Na de analysefase blijven er waarschijnlijk spreadsheets over die in visualisaties moeten worden omgezet. Als u ervoor kiest om bijvoorbeeld grafieken te maken, kunt u eenvoudig tools gebruiken die al deel uitmaken van spreadsheetplatforms zoals Excel. Als u meer geavanceerde gegevensvisualisaties wilt maken, kunt u zich wenden tot Flourish. De beste optie is om verschillende tools te verkennen en te kijken welke het beste zijn voor jouw geval. We hopen dat je veel plezier zult beleven aan het verkennen van alle verschillende manieren waarop je je gegevens kunt omzetten in interessante visuals, wat zeker zal bijdragen aan je online zichtbaarheid en algemene gebruikerstevredenheid.