Hur man konverterar transkriptioner till datavisualiseringar

När det gäller inte bara marknadsföring utan också journalistik och olika undersökningar är det viktigt att ha rätt data för att fatta rätt beslut och leda framgångsrika kampanjer. Det finns olika metoder som kan användas för att skapa viktiga marknadsföringsverktyg. Ett av de viktigaste verktygen är den så kallade datavisualiseringen. Detta verktyg gör det möjligt att ta till exempel transkriptioner och göra marknadsföringsverktyg ur dem. Men låt oss först definiera datavisualisering och se hur det fungerar.

Datavisualisering är ett mycket användbart verktyg som visar olika data i ett grafiskt format. För att göra detta använder den kartor, kartor, infografik och diverse annan grafik och grafik. Den största fördelen med denna metod för att sätta data i ett visuellt format är att det gör det möjligt för användare att analysera trender och mönster från data. Det är mycket fördelaktigt för att utvinna slutsatser och främja djupare förståelse. På detta sätt kan en enorm mängd data presenteras på ett sammanhängande och logiskt sätt. Det har också en extra fördel, det kan se väldigt trevligt ut när det presenteras för andra personer som är involverade i processen.

Varför används datavisualisering i marknadsföring så mycket?

Datavisualisering är ett av de viktigaste marknadsföringsverktygen du har till ditt förfogande, eftersom det gör det möjligt att effektivt fånga intresset hos din avsedda publik. Enligt vissa studier tenderar ungefär 60% av människor att vara visuella elever, vilket innebär att för dem är det bästa sättet att konsumera sitt valda innehåll genom att använda visuella verktyg. Datavisualisering är en av metoderna för att möjliggöra det.

När man arbetar med data inom marknadsföring används ofta visuell kommunikation. Här talar vi inte bara om kommunikation med kunder när du lanserar en produkt och du vill presentera dess värde. Visuell kommunikation används också ofta av marknadsundersökningsgrupper, eftersom det är ett effektivt sätt att dela resultat och det kan förbättra arbetsflödet.

Det är verkligen fantastiskt hur mycket data som produceras av vissa företag dagligen: e-postmeddelanden, chattar, artiklar, undersökningar är bara toppen av isberget. Det är svårt att ha en överblick över detta enorma digitala fotavtryck. Detta gäller särskilt om du också tar hänsyn till alla enorma ljuddata, till exempel inspelningar av intervjuer eller fokusgrupper. All data som fångas i ljudformat är ofta mycket värdefull för forskningsändamål. Ett av huvudproblemen med ljudformat är dock att det ofta blir en enorm uppgift att gå igenom alla timmar och timmar med ljudfiler. Vårt förslag är att transkribera ljuddata och göra sökbara skriftliga dokument ur den. Gglot är en transkriptionstjänstleverantör som kan hjälpa dig med den här uppgiften, så överväga att ta hand om det här steget. Vi erbjuder mycket snabb och pålitlig transkription av alla typer av ljudinnehåll. Det kommer att göras av vårt team av skickliga transkriptionsexperter, med många års erfarenhet av transkriptionsbranschen, och vi kan garantera en maximal möjlig noggrannhet. När du använder våra tjänster kan du vara säker på att du får en mycket exakt transkription till ett mycket överkomligt pris, och du kommer att bli förvånad över hur snart du kommer att kunna läsa all information som finns i ljudfilen.

Okej, nu för nästa steg. När du har fått transkriptet och har uppgifterna i ett skriftligt format måste du veta hur du vill analysera dina data. Nu är det dags att använda verktyg för textanalys. Du kan välja okomplicerade verktyg, till exempel molngeneratorer. De använder fraser som ofta kommer ihop för att skapa ett ordmoln.

En kort introduktion till ordmoln

Ett ordmoln kallas också ofta för ett taggmoln, wordle eller viktad lista. Det är i grunden ett slags nytt tillvägagångssätt för den visuella representationen av data som i sin ursprungliga form är en text. Ordmoln används vanligtvis för visuell skildring av metadata som kommer från nyckelord, som taggar från olika webbplatser. Det används också ofta för visualisering av fria textformer. Taggar kan vara vad som helst, men oftast är de i form av enstaka ord. Ordmoln fungerar genom att skjuta den relativa betydelsen av varje sådan tagg med olika teckensnittsstorlek eller teckensnittets färg. En av de bästa fördelarna med word cloud-format är dess användbarhet när det gäller snabb uppfattning av termer i moln, vilket möjliggör snabb bestämning av den relativa framträdandet för varje enskild term. Om termen är större betyder det att den har större vikt med avseende på dess betydelse och betydelse. Dessa termer kan också användas som ett slags navigeringshjälpmedel för webbplatser, och i det här fallet är termerna vanligtvis hyperlänkade, vilket innebär att de används som objekt som är länkade, associerade med själva taggen.

En sak till som det är viktigt att notera när det gäller ämnet ordmoln är att man kan säga att ordmoln vanligtvis är indelade i tre huvudtyper, vad gäller deras applikationer av det taggmolnet i själva programvaran. I denna indelning delas de upp i sin mening istället för den mer typiska indelningen efter utseende. Den första typen av ordmoln använder taggar för att visa frekvensen, hur mycket varje artikel används, hur mycket det är framträdande på webbplatsen. När det gäller den andra typen av ordmoln skiljer den sig från den första eftersom den använder ett slags globala taggmoln, och i denna typ av taggmoln samlas alla relevanta frekvenser, de spänner över alla objekt och användare. Man kan säga att den andra typen av ordmoln på ett sätt representerar det totala antalet olika artiklar som har fått taggen applicerad på dem och som sådan används den för att representera varje taggs relativa popularitet.

Det finns också den tredje typen av ordmoln, och i denna typ av molnkategorier är deras individuella storlek en indikator på det totala antalet distinkta underkategorier som de inkluderar. Denna typ av ordmoln använder taggar som en typ av kategoriseringsmetod som representerar objekten i varje innehållsstycke.

En sak till som det är viktigt att notera när det gäller nyckelordsmoln är att det ofta också används som en typ av sökmotormarknadsföring (SEM). I denna användning kommer det att hänvisa till en viss grupp nyckelord, som alla är på något sätt relevanta när det gäller diskussionen om en specifik webbplats.

Taggmoln har nyligen vunnit mycket popularitet när det gäller sökmotoroptimering. De är också mycket användbara som verktyg för bättre navigering av innehållet på webbsidor. När de används effektivt på en webbsida kan de hjälpa till att ansluta resurserna på den webbplatsen, vilket är mycket användbart för bättre synlighet online och förbättrad sökmotorrankning.

Avancerade visualiseringsverktyg

Vi hoppas att du gillade vår korta beskrivning av ordmoln som ett av de viktigaste visualiseringsverktygen som kan ge många fördelar när det gäller marknadsföring på nätet och bättre synlighet för ditt innehåll. Detta är dock inte slutet på berättelsen. När det gäller visualisering av data kan du använda många andra verktyg, vissa är mer komplexa än andra, allt beror på dina specifika behov och krav. Några av de mer avancerade verktygen har blivit så sofistikerade och genom användning av avancerade algoritmer och djupinlärning kan de till och med läsa, tolka känslor ur en text. Denna process kallas sentimentanalys. Dessa verktyg är baserade på maskininlärningsalgoritmer som samlar data från e-post, tweets, transkript och andra källor. Uppgifterna sorteras sedan ut i linje med deras polaritet (positiv, neutral, negativ) eller känslor (lycka, irritation, missnöje etc.). Om du till exempel vill analysera data från en recension av en viss produkt kan algoritmen klassificera vad människor säger om produktens funktioner som positiva, neutrala eller negativa. Så sentimentanalys används ofta i marknadsundersökningar för att få en bättre förståelse för kundernas uppfattning om produkten. Det är ett verktyg som också används i varumärkesövervakning eller sociala medier och mycket mer.

Efter analysfasen sitter du antagligen kvar med kalkylark som måste göras om till visualiseringar. Om du till exempel väljer att skapa diagram kan du helt enkelt använda verktyg som redan ingår i kalkylplattformar som Excel. Om du vill skapa mer sofistikerade datavisualiseringar kan du vända dig till Flourish. Det bästa alternativet är att utforska olika verktyg och se vilka som är bäst för ditt fall. Vi hoppas att du har mycket kul att utforska alla olika sätt på vilka du kan förvandla dina data till intressanta bilder, vilket definitivt kommer att hjälpa din online-synlighet och övergripande användarnöjdhet.