Hvordan konvertere transkripsjoner til datavisualiseringer
Når det gjelder ikke bare markedsføring, men også journalistikk og diverse research, er det nøkkelen å ha riktig data for å kunne ta de riktige beslutningene og lede vellykkede kampanjer. Det finnes ulike metoder som kan brukes for å lage viktige markedsføringsverktøy. Et av de avgjørende verktøyene er den såkalte datavisualiseringen. Dette verktøyet gjør det mulig å ta for eksempel transkripsjoner og lage markedsføringsverktøy ut av dem. Men la oss først definere datavisualisering og se hvordan det fungerer.
Datavisualisering er et veldig nyttig verktøy som viser forskjellige data i et grafisk format. For å gjøre dette bruker den diagrammer, kart, infografikk og diverse andre visuelle elementer og grafikk. Hovedfordelen med denne metoden for å sette data i et visuelt format er at den gjør det mulig for brukere å analysere trender og mønstre fra data. Det er veldig gunstig for å trekke konklusjoner og fremme dypere forståelse. På denne måten kan en enorm mengde data presenteres på en sammenhengende og logisk måte. Den har også en ekstra fordel, den kan se veldig fin ut når den presenteres for andre som er involvert i prosessen.
Hvorfor brukes datavisualisering i markedsføring så mye?
Datavisualisering er et av de viktigste markedsføringsverktøyene du har til rådighet, fordi det gjør det mulig å effektivt fange interessen til din tiltenkte målgruppe. I følge noen studier har omtrent 60 % av mennesker en tendens til å være visuelle elever, noe som betyr at den beste måten å konsumere det valgte innholdet på er gjennom bruk av visuelle verktøy. Datavisualisering er en av metodene for å aktivere det.
Når man jobber med data innen markedsføring, brukes ofte visuell kommunikasjon. Her snakker vi ikke bare om kommunikasjon med kunder når du skal lansere et produkt og du ønsker å presentere verdien. Visuell kommunikasjon brukes også ofte av markedsforskerteam, siden det er en effektiv måte å dele resultater på, og det kan forbedre arbeidsflyten.
Det er virkelig utrolig hvor mye data som produseres av enkelte bedrifter på daglig basis: e-poster, chatter, artikler, undersøkelser er bare toppen av isfjellet. Det er vanskelig å ha oversikt over dette enorme digitale fotavtrykket. Dette gjelder spesielt hvis du også tar alle de enorme lyddataene i betraktning, for eksempel opptak av intervjuer eller fokusgrupper. All data som fanges opp i et lydformat er ofte svært verdifull for forskningsformål. Et av hovedproblemene med lydformater er imidlertid at det ofte blir en enorm oppgave å gå gjennom alle timene og timene med lydfiler. Vårt forslag er å transkribere lyddataene og lage søkbare skriftlige dokumenter ut av dem. Gglot er en leverandør av transkripsjonstjenester som kan hjelpe deg med denne oppgaven, så vurder at dette trinnet er tatt vare på. Vi tilbyr veldig rask og pålitelig transkripsjon av alle typer lydinnhold. Det vil bli gjort av vårt team av dyktige transkripsjonseksperter, med mange års erfaring i transkripsjonsbransjen, og vi kan garantere en maksimal nøyaktighetsgrad. Når du benytter deg av våre tjenester, kan du være trygg på at du vil få en svært presis transkripsjon, til en svært rimelig pris, og du vil bli overrasket over hvor raskt du vil kunne lese alle dataene i lydfilen.
Ok, nå til neste trinn. Når du har fått tak i transkripsjonen og du har dataene i et skriftlig format, må du vite hvordan du vil analysere dataene dine. Nå er det på tide å bruke tekstanalyseverktøy. Du kan velge ukompliserte verktøy, for eksempel skygeneratorer. De bruker fraser som ofte kommer sammen for å lage en ordsky.
En kort introduksjon til ordskyer
En ordsky kalles også ofte en tagsky eller wordle eller vektet liste. Det er i utgangspunktet en slags ny tilnærming til den visuelle representasjonen av dataene som i sin opprinnelige form er en tekst. Ordskyer brukes vanligvis til visuell skildring av metadata som kommer fra nøkkelord, for eksempel tagger på ulike nettsteder. Det brukes også ofte til visualisering av frie tekstformer. Tagger kan være hva som helst, men oftest er de i form av enkeltord. Ordskyer fungerer ved å skyve den relative betydningen av hver slik kode etter forskjellig skriftstørrelse eller fargen på skriften. En av de beste fordelene med ordsky-format er dets nytte når det kommer til rask oppfatning av termer i skyen, noe som muliggjør rask avgjørelse av den relative prominensen til hvert enkelt begrep. Hvis begrepet er større, betyr det at det har større vekt i forhold til dets betydning og betydning. Disse begrepene kan også brukes som et slags navigasjonshjelpemiddel for nettsider, og i dette tilfellet er begrepene vanligvis hyperlenker, noe som betyr at de brukes som elementer som er lenket, knyttet til selve taggen.
En ting til som er viktig å merke seg når det kommer til temaet ordskyer, er at det kan sies at ordskyer vanligvis er delt inn i tre hovedtyper, angående deres applikasjoner av tagskyen i selve programvaren. I denne underavdelingen er de delt etter sin betydning, i stedet for den mer typiske inndelingen etter utseende. Den første typen ordsky bruker tagger for å vise frekvensen, hvor mye hvert element brukes, hvor mye det er fremtredende på nettstedet. Når det kommer til den andre typen ordsky, er den forskjellig fra den første fordi den bruker en slags globale merkeskyer, og i denne typen tagsky er alle relevante frekvenser aggregerte, de spenner over alle elementer og brukere. Det kan sies at den andre typen ordsky på en måte representerer det totale antallet forskjellige elementer som har fått taggen påført, og som sådan brukes den til å representere den relative populariteten til hver tag.
Det er også den tredje typen ordsky, og i denne typen skykategorier er deres individuelle størrelse en indikator på totalt antall distinkte underkategorier som de inkluderer. Denne typen ordsky bruker tagger som en slags kategoriseringsmetode som representerer elementene til hver innholdsdel.
En ting til som er viktig å merke seg når det kommer til søkeordsky er at den ofte også brukes som en slags søkemotormarkedsføring (SEM)-term. I denne bruken vil det referere til en bestemt gruppe søkeord, som alle på en eller annen måte er relevante når det kommer til diskusjonen om et bestemt nettsted.
Tag-skyer har den siste tiden fått mye popularitet når det kommer til søkemotoroptimalisering. De er også svært nyttige som verktøy for bedre navigering av innholdet på nettsider. Når de brukes effektivt på en nettside, kan de hjelpe til med å koble sammen ressursene til den nettsiden, noe som er veldig nyttig for bedre online synlighet og forbedret søkemotorrangering.
Avanserte visualiseringsverktøy
Vi håper du likte vår korte beskrivelse av ordskyer som et av de viktigste visualiseringsverktøyene som kan gi mange fordeler når det kommer til online markedsføring og bedre synlighet av innholdet ditt. Dette er imidlertid ikke slutten på historien. Når det kommer til visualisering av data, kan du bruke mange andre verktøy, noen er mer komplekse enn andre, alt avhenger av dine spesielle behov og krav. Noen av de mer avanserte verktøyene har blitt så sofistikerte, og gjennom bruk av avanserte algoritmer og dyp læring er de til og med i stand til å lese, tolke følelser ut av en tekst. Denne prosessen kalles sentimentanalyse. Disse verktøyene er basert på maskinlæringsalgoritmer som samler data fra e-poster, tweets, transkripsjoner og andre kilder. Dataene sorteres deretter i tråd med deres polaritet (positiv, nøytral, negativ) eller følelser (lykke, irritasjon, misnøye osv.). Hvis du for eksempel ønsker å analysere data fra en anmeldelse av et bestemt produkt, kan algoritmen klassifisere hva folk sier om egenskapene til produktet som positivt, nøytralt eller negativt. Så sentimentanalyse brukes ofte i markedsundersøkelser for å få en bedre forståelse av kundenes oppfatning av produktet. Det er et verktøy som også brukes i merkevareovervåking eller sosiale medier og mye mer.
Etter analysefasen sitter du sannsynligvis igjen med regneark som må gjøres om til visualiseringer. Hvis du for eksempel velger å lage grafer, kan du ganske enkelt bruke verktøy som allerede er en del av regnearkplattformer som Excel. Hvis du er opptatt av å lage mer sofistikerte datavisualiseringer, kan du gå til Flourish. Det beste alternativet er å utforske forskjellige verktøy og se hvilke som er best for ditt tilfelle. Vi håper du har mye moro med å utforske alle de forskjellige måtene du kan gjøre dataene dine om til interessante bilder, noe som definitivt vil hjelpe din online synlighet og generelle brukertilfredshet.