Transkriptleri Veri Görselleştirmelerine Dönüştürme
Yalnızca pazarlama değil, aynı zamanda gazetecilik ve çeşitli araştırmalar söz konusu olduğunda, doğru kararları almak ve başarılı kampanyalar yürütmek için doğru verilere sahip olmak çok önemlidir. Önemli pazarlama araçları oluşturmak için kullanılabilecek farklı yöntemler vardır. Önemli araçlardan biri, sözde veri görselleştirmedir. Bu araç, örneğin transkriptleri almayı ve bunlardan pazarlama araçları yapmayı mümkün kılar. Ama önce veri görselleştirmeyi tanımlayalım ve nasıl çalıştığını görelim.
Veri görselleştirme, farklı verileri grafik biçiminde gösteren çok kullanışlı bir araçtır. Bunu yapmak için grafikler, haritalar, infografikler ve diğer çeşitli görseller ve grafikler kullanır. Verileri görsel bir biçime yerleştirmenin bu yönteminin temel yararı, kullanıcıların verilerdeki eğilimleri ve kalıpları analiz etmelerini sağlamasıdır. Sonuç çıkarmak ve daha derin bir anlayış geliştirmek için çok faydalıdır. Bu şekilde büyük miktarda veri tutarlı ve mantıklı bir şekilde sunulabilir. Ayrıca ekstra bir faydası vardır, sürece dahil olan diğer insanlara sunulduğunda çok güzel görünebilir.
Pazarlamada veri görselleştirme neden bu kadar çok kullanılıyor?
Veri görselleştirme, emrinizde olan en önemli pazarlama araçlarından biridir, çünkü hedeflediğiniz kitlenin ilgisini verimli bir şekilde yakalamanızı mümkün kılar. Bazı araştırmalara göre, insanların yaklaşık% 60'ı görsel öğrenenler olma eğilimindedir, bu da onlar için seçtikleri içeriği tüketmenin en iyi yolunun görsel araçların kullanılması olduğu anlamına gelir. Veri görselleştirme, bunu mümkün kılan yöntemlerden biridir.
Pazarlama alanındaki verilerle çalışırken, genellikle görsel iletişim kullanılır. Burada sadece siz bir ürünü piyasaya sürerken ve onun değerini sunmak istediğinizde müşterilerle iletişimden bahsetmiyoruz. Sonuçları paylaşmanın etkili bir yolu olduğu ve iş akışını geliştirebileceği için görsel iletişim genellikle pazar araştırmacısı ekipleri tarafından da kullanılır.
Bazı işletmeler tarafından günlük olarak bu kadar veri üretilmesi gerçekten şaşırtıcı: e-postalar, sohbetler, makaleler, anketler buzdağının yalnızca görünen kısmı. Bu devasa dijital ayak izine genel bir bakış elde etmek zor. Bu özellikle, örneğin röportajların veya odak gruplarının kayıtları gibi tüm geniş ses verilerini de hesaba katarsanız geçerlidir. Bir ses formatında yakalanan tüm veriler genellikle araştırma amaçları için çok değerlidir. Bununla birlikte, ses formatlarıyla ilgili temel sorunlardan biri, tüm saatler ve saatler süren ses dosyalarının üzerinden geçmenin çoğu zaman muazzam bir görev haline gelmesidir. Önerimiz, ses verilerini yazıya dökmek ve içinden aranabilir yazılı belgeler yapmaktır. Gglot, bu görevde size yardımcı olabilecek bir transkripsiyon hizmet sağlayıcısıdır, bu nedenle bu adımı attığınızı düşünün. Her tür ses içeriğinin çok hızlı ve güvenilir bir şekilde kopyasını sunuyoruz. Bu, transkripsiyon işinde yılların ve yılların tecrübesine sahip yetenekli transkripsiyon uzmanlarından oluşan ekibimiz tarafından yapılacaktır ve mümkün olan maksimum doğruluk oranını garanti edebiliriz. Hizmetlerimizi kullandığınızda, çok uygun bir fiyata çok hassas bir transkripsiyon alacağınızdan emin olabilirsiniz ve ses dosyasında yer alan tüm verileri ne kadar kısa sürede okuyabileceğinize şaşıracaksınız.
Tamam, şimdi bir sonraki adım için. Transkripti elde ettiğinizde ve verilere yazılı bir formatta sahip olduğunuzda, verilerinizi nasıl analiz etmek istediğinizi bilmeniz gerekir. Artık metin analiz araçlarını kullanma zamanı. Bulut oluşturucuları gibi karmaşık olmayan araçları tercih edebilirsiniz. Bir kelime bulutu oluşturmak için sıklıkla bir araya gelen cümleleri kullanırlar.
Kelime bulutlarına kısa bir giriş
Bir kelime bulutu, genellikle bir etiket bulutu veya kelime veya ağırlıklı liste olarak da adlandırılır. Temelde, orijinal biçiminde bir metin olan verilerin görsel temsiline bir tür yeni yaklaşımdır. Kelime bulutları genellikle çeşitli web sitelerinin etiketleri gibi anahtar kelimelerden gelen meta verilerin görsel tasviri için kullanılır. Ayrıca, genellikle serbest metin biçimlerinin görselleştirilmesi için de kullanılır. Etiketler herhangi bir şey olabilir, ancak çoğu zaman tek sözcük biçimindedirler. Kelime bulutları, bu tür her bir etiketin göreceli önemini farklı yazı tipi boyutuna veya yazı tipinin rengine göre kaydırarak çalışır. Kelime bulutu formatının en iyi avantajlarından biri, terimlerin bulutta hızlı bir şekilde algılanması söz konusu olduğunda kullanışlılığıdır; bu, her bir terimin göreceli öneminin hızlı bir şekilde belirlenmesini sağlar. Terim daha büyükse, önemi ve önemi açısından daha fazla ağırlık taşıdığı anlamına gelir. Bu terimler aynı zamanda web siteleri için bir tür gezinme yardımı olarak da kullanılabilir ve bu durumda terimler genellikle hiper bağlantılıdır, bu da etiketin kendisiyle ilişkilendirilmiş bağlantılı öğeler olarak kullanıldığı anlamına gelir.
Kelime bulutları konusuna gelince dikkat edilmesi gereken önemli bir şey de, kelime bulutlarının, yazılımın kendisindeki etiket bulutu uygulamaları ile ilgili olarak genellikle üç ana türe ayrıldığı söylenebilir. Bu alt bölümde, görünüşe göre daha tipik bölüm yerine anlamlarına göre bölünürler. İlk kelime bulutu türü, sıklığı, her bir öğenin ne kadar kullanıldığını, web sitesinde ne kadar öne çıktığını göstermek için etiketleri kullanır. İkinci tür kelime bulutu söz konusu olduğunda, ilkinden farklıdır çünkü bir çeşit küresel etiket bulutu kullanır ve bu tür etiket bulutunda tüm ilgili frekanslar toplanır, tüm öğeleri ve kullanıcıları kapsar. İkinci kelime bulutu türünün, bir bakıma etiketin kendilerine uygulanmış olduğu çeşitli öğelerin toplam sayısını temsil ettiği ve bu nedenle her etiketin göreceli popülerliğini temsil etmek için kullanıldığı söylenebilir.
Üçüncü tip kelime bulutu da vardır ve bu tür bulut kategorilerinde, bunların bireysel boyutları, içerdikleri farklı alt kategorilerin toplam sayısının bir göstergesidir. Bu tür bir kelime bulutu, her içerik parçasının öğelerini temsil eden bir tür sınıflandırma yöntemi olarak etiketleri kullanır.
Anahtar kelime bulutu söz konusu olduğunda dikkat edilmesi gereken önemli bir şey, genellikle bir tür arama motoru pazarlaması (SEM) terimi olarak da kullanılmasıdır. Bu kullanımda, belirli bir web sitesinin tartışılması söz konusu olduğunda tümü bir şekilde alakalı olan belirli bir anahtar kelime grubuna atıfta bulunacaktır.
Arama motoru optimizasyonu söz konusu olduğunda, etiket bulutları son zamanlarda oldukça popüler hale geldi. Web sayfalarının içeriğinde daha iyi gezinme aracı olarak da çok kullanışlıdırlar. Bir web sayfasında verimli bir şekilde kullanıldıklarında, o web sitesinin kaynaklarını birbirine bağlamaya yardımcı olabilirler, bu da daha iyi çevrimiçi görünürlük ve gelişmiş arama motoru sıralaması için çok yararlıdır.
Gelişmiş görselleştirme araçları
Çevrimiçi pazarlama ve içeriğinizin daha iyi görünürlüğü söz konusu olduğunda birçok fayda sağlayabilecek en önemli görselleştirme araçlarından biri olarak kelime bulutlarına ilişkin kısa açıklamamızı beğeneceğinizi umuyoruz. Ancak bu hikayenin sonu değil. Verilerin görselleştirilmesi söz konusu olduğunda, diğer birçok aracı kullanabilirsiniz, bazıları diğerlerinden daha karmaşıktır, hepsi sizin özel ihtiyaç ve taleplerinize bağlıdır. Daha gelişmiş araçlardan bazıları çok karmaşık hale geldi ve gelişmiş algoritmaların kullanımı ve derin öğrenme sayesinde, bir metindeki duyguları okuyabilir, yorumlayabilirler. Bu sürece duyarlılık analizi denir. Bu araçlar, e-postalardan, tweet'lerden, transkriptlerden ve diğer kaynaklardan gelen verileri bir araya getiren makine öğrenimi algoritmalarına dayanmaktadır. Veriler daha sonra kutuplarına (olumlu, nötr, olumsuz) veya duygulara (mutluluk, sinirlilik, memnuniyetsizlik vb.) Göre sıralanır. Örneğin, belirli bir ürünün incelemesinden elde edilen verileri analiz etmek istiyorsanız, algoritma insanların ürünün özellikleri hakkında söylediklerini olumlu, tarafsız veya olumsuz olarak sınıflandırabilir. Bu nedenle, müşterilerin ürün algılarını daha iyi anlamak için pazar araştırmasında genellikle duyarlılık analizi kullanılır. Marka takibi veya sosyal medyada ve çok daha fazlasında da kullanılan bir araçtır.
Analiz aşamasından sonra, muhtemelen görselleştirmeye dönüştürülmesi gereken elektronik tablolarla baş başa kalırsınız. Örneğin, grafikler yapmayı seçtiyseniz, Excel gibi elektronik tablo platformlarının zaten parçası olan araçları kullanabilirsiniz. Daha karmaşık veri görselleştirmeleri oluşturmaya hevesliyseniz, Flourish'e dönebilirsiniz. En iyi seçenek, farklı araçları keşfetmek ve sizin durumunuz için hangisinin en iyi olduğunu görmektir. Verilerinizi ilginç görsellere dönüştürebileceğiniz tüm farklı yolları keşfederken çok eğleneceğinizi umuyoruz; bu, çevrimiçi görünürlüğünüze ve genel kullanıcı memnuniyetinize kesinlikle yardımcı olacaktır.