Como converter transcrições em visualizações de dados

Quando se trata não só de marketing, mas também de jornalismo e pesquisas diversas, é fundamental ter os dados certos para tomar as decisões certas e conduzir campanhas de sucesso. Existem diferentes métodos que podem ser usados para criar ferramentas de marketing importantes. Uma das ferramentas cruciais é a chamada visualização de dados. Essa ferramenta possibilita pegar, por exemplo, transcrições e transformá-las em ferramentas de marketing. Mas vamos primeiro definir a visualização de dados e ver como ela funciona.

A visualização de dados é uma ferramenta muito útil que mostra diferentes dados em um formato gráfico. Para isso, utiliza gráficos, mapas, infográficos e vários outros recursos visuais e gráficos. O principal benefício desse método de colocar dados em um formato visual é que ele permite que os usuários analisem tendências e padrões dos dados. É muito benéfico para tirar conclusões e promover uma compreensão mais profunda. Desta forma, uma grande quantidade de dados pode ser apresentada de forma coerente e lógica. Também tem um benefício extra, pode parecer muito bom quando apresentado a outras pessoas envolvidas no processo.

Por que a visualização de dados é tão usada em marketing?

A visualização de dados é uma das ferramentas de marketing mais importantes que você tem à sua disposição, pois permite captar com eficiência o interesse do público-alvo. De acordo com alguns estudos, cerca de 60% das pessoas tendem a ser aprendizes visuais, o que significa que para eles a melhor forma de consumir o conteúdo escolhido é por meio do uso de ferramentas visuais. A visualização de dados é um dos métodos para permitir isso.

Ao trabalhar com dados na área de marketing, a comunicação visual é frequentemente usada. Aqui não estamos falando apenas de comunicação com o cliente quando você está lançando um produto e quer apresentar seu valor. A comunicação visual também é frequentemente utilizada por equipes de pesquisadores de mercado, pois é uma forma eficaz de compartilhar resultados e pode melhorar o fluxo de trabalho.

É realmente incrível a quantidade de dados que algumas empresas produzem diariamente: e-mails, chats, artigos, pesquisas são apenas a ponta do iceberg. É difícil ter uma visão geral dessa enorme pegada digital. Isso é especialmente verdadeiro se você também levar em consideração todos os vastos dados de áudio, por exemplo, gravações de entrevistas ou grupos de foco. Todos os dados capturados em um formato de áudio costumam ser muito valiosos para fins de pesquisa. No entanto, um dos principais problemas com os formatos de áudio é que muitas vezes se torna uma tarefa tremenda percorrer horas e horas de arquivos de áudio. Nossa sugestão é transcrever os dados de áudio e torná-los documentos escritos pesquisáveis. Gglot é um provedor de serviços de transcrição que pode ajudá-lo nessa tarefa, portanto, considere esta etapa com atenção. Oferecemos uma transcrição muito rápida e confiável de qualquer tipo de conteúdo de áudio. Isso será feito por nossa equipe de especialistas em transcrição qualificados, com anos e anos de experiência no negócio de transcrição, e podemos garantir a máxima taxa de precisão possível. Ao utilizar os nossos serviços, pode ter a certeza de que obterá uma transcrição muito precisa, a um preço muito acessível, e ficará surpreendido com a rapidez com que poderá ler todos os dados contidos no ficheiro de áudio.

Ok, agora para a próxima etapa. Depois de obter a transcrição e os dados em formato escrito, você precisa saber como deseja analisar seus dados. Agora é hora de usar ferramentas de análise de texto. Você pode optar por ferramentas descomplicadas, por exemplo, geradores de nuvem. Eles usam frases que muitas vezes vêm juntas para formar uma nuvem de palavras.

Uma breve introdução às nuvens de palavras

Uma nuvem de palavras também é freqüentemente chamada de nuvem de tags ou wordle ou lista ponderada. É basicamente uma espécie de nova abordagem para a representação visual dos dados que são, em sua forma original, um texto. As nuvens de palavras geralmente são usadas para representação visual de metadados que vêm de palavras-chave, como tags de vários sites. Também é freqüentemente usado para visualização de formas livres de texto. As tags podem ser qualquer coisa, mas geralmente estão na forma de palavras simples. As nuvens de palavras funcionam deslocando a importância relativa de cada uma dessas marcas por diferentes tamanhos ou cores da fonte. Uma das melhores vantagens do formato de nuvem de palavras é sua utilidade quando se trata de percepção rápida de termos na nuvem, o que permite a determinação rápida da proeminência relativa de cada termo individual. Se o termo for maior, significa que tem mais peso no que diz respeito ao seu significado e importância. Esses termos também podem ser usados como uma espécie de auxílio à navegação em sites, e neste caso os termos geralmente são hiperlinks, o que significa que são usados como itens que estão vinculados, associados à própria tag.

Mais uma coisa que é importante observar quando se trata do tema nuvem de palavras, é que se poderia dizer que as nuvens de palavras costumam ser subdivididas em três tipos principais, no que diz respeito às suas aplicações dessa nuvem de tags no próprio software. Nessa subdivisão, eles são divididos por seu significado, em vez da divisão mais típica por aparência. O primeiro tipo de nuvem de palavras usa tags para mostrar a frequência, quanto cada item é usado, o quanto ele tem destaque no site. Quando se trata do segundo tipo de nuvem de palavras, é diferente do primeiro porque usa uma espécie de nuvem de tags global, e neste tipo de nuvem de tags todas as frequências relevantes são agregadas, abrangem todos os itens e usuários. Pode-se dizer que o segundo tipo de nuvem de palavras representa de certa forma o número total de vários itens aos quais a tag foi aplicada e, como tal, é usado para representar a popularidade relativa de cada tag.

Há também o terceiro tipo de nuvem de palavras e, neste tipo de categorias de nuvem, seu tamanho individual é um indicador do número total de subcategorias distintas que elas incluem. Este tipo de nuvem de palavras usa tags como uma espécie de método de categorização que representam os itens de cada conteúdo.

Mais uma coisa que é importante observar quando se trata de nuvem de palavras-chave é que muitas vezes também é usada como um tipo de termo de marketing de mecanismo de pesquisa (SEM). Nesse uso, ele se referirá a um determinado grupo de palavras-chave, todas elas de alguma forma relevantes quando se trata da discussão de um site específico.

As nuvens de tags recentemente ganharam muita popularidade quando se trata de otimização de mecanismos de pesquisa. São também muito úteis como ferramenta para uma melhor navegação no conteúdo das páginas web. Quando usados de forma eficiente em uma página da web, eles podem ajudar a conectar os recursos desse site, o que é muito útil para melhor visibilidade online e melhor classificação no mecanismo de pesquisa.

Ferramentas de visualização avançadas

Esperamos que você tenha gostado da nossa breve descrição de nuvens de palavras como uma das ferramentas de visualização mais importantes que podem trazer muitos benefícios quando se trata de marketing online e melhor visibilidade do seu conteúdo. No entanto, este não é o fim da história. Quando se trata de visualização de dados, você pode usar muitas outras ferramentas, algumas são mais complexas que outras, tudo depende de suas necessidades e demandas particulares. Algumas das ferramentas mais avançadas tornaram-se muito sofisticadas e, por meio do uso de algoritmos avançados e aprendizado profundo, elas são capazes de ler e interpretar emoções de um texto. Esse processo é chamado de análise de sentimento. Essas ferramentas são baseadas em algoritmos de aprendizado de máquina que reúnem dados de e-mails, tweets, transcrições e outras fontes. Os dados são então classificados de acordo com sua polaridade (positiva, neutra, negativa) ou sentimentos (felicidade, irritação, insatisfação etc.). Por exemplo, se você deseja analisar dados de uma resenha de um determinado produto, o algoritmo pode classificar o que as pessoas dizem sobre as características do produto como positivo, neutro ou negativo. Portanto, a análise de sentimento é frequentemente usada em pesquisas de mercado para se ter um melhor entendimento das percepções dos clientes sobre o produto. É uma ferramenta que também é utilizada no monitoramento de marcas ou nas redes sociais e muito mais.

Após a fase de análise, provavelmente você ficará com planilhas que precisam ser transformadas em visualizações. Se você escolheu fazer gráficos, por exemplo, você pode simplesmente usar ferramentas que já fazem parte de plataformas de planilhas como o Excel. Se você deseja criar visualizações de dados mais sofisticadas, pode recorrer ao Flourish. A melhor opção é explorar diferentes ferramentas e ver quais são as melhores para o seu caso. Esperamos que você se divirta muito explorando todas as diferentes maneiras pelas quais você pode transformar seus dados em visuais interessantes, o que certamente ajudará na sua visibilidade online e na satisfação geral do usuário.