5 نوع بینش داده


بازاریابان محتوا به طور فزاینده‌ای وظیفه دارند مجموعه‌های داده‌ای بزرگ و غیرقابل استفاده را درک کنند.

با این حال، آنها اغلب فاقد مهارت‌های پردازش این داده‌ها هستند و یک رابطه متناقض بین تصمیم‌گیری اجرایی و اجرای بر روی زمین ایجاد می‌کنند.

از یک طرف، 94٪ از مشاغل احساس می کنند که داده ها برای رشد آنها ضروری است.

با این حال، در همان زمان، 63٪ از کارکنان می گویند که آنها برای پردازش داده ها در یک بازه زمانی قابل اجرا مشکل دارند.

همانطور که انتشار دیجیتال به سمت یک مدل مبتنی بر داده حرکت می کند، برای شرکت هایی که می خواهند رقابتی باقی بمانند، به تجزیه و تحلیل عمیق نیاز است.

بازاریابان محتوا باید مجموعه مهارت های خود را تطبیق دهند و پشته های فناوری پیشرفته و متمرکز بر حریم خصوصی بسازند که بتواند داده های شخص اول را مدیریت کند.

این به نوبه خود آنها را قادر می سازد تا محتوای بسیار مرتبط، معتبر و جذابی را ایجاد کنند که با معیارهای EAT (تخصص، اعتبار، اعتماد) گوگل مطابقت داشته باشد و در موتورهای جستجو رتبه خوبی داشته باشد.

داده های در حال تکامل: داستانی از پیچیدگی و فرصت

تجزیه و تحلیل داده ها در ارتباط با بازاریابی محتوا تصویری چند وجهی ارائه می دهد.

عوامل زیادی از جمله مقررات دولتی، نگرانی‌های فزاینده در مورد حفظ حریم خصوصی و کاهش ارزش کوکی‌های شخص ثالث در آینده وارد عمل می‌شوند (برای نام بردن از چند نمونه).

با این وجود، انتظار می‌رود که هم شیوع داده‌ها و هم استفاده از آن در بازاریابی محتوا در سال‌ها و دهه‌های آینده به طور تصاعدی رشد کند.

  • CAGR (نرخ رشد سالانه مرکب) برای هزینه های راه حل های تحلیلی بین سال های 2021 تا 2025 به میزان 12.8 درصد افزایش می یابد.
  • 66 درصد از بازاریابان افزایش کلی هزینه بازاریابی محتوا را در سال 2022 پیش بینی می کنند.
  • 81 درصد از بازاریابان می گویند که تجارت آنها محتوا را به عنوان یک “استراتژی اصلی” می بیند.
  • 85 درصد از مشتریان می خواهند که برندها فقط از داده های شخص اول استفاده کنند.
  • 86 درصد از مصرف کنندگان در مورد حفظ حریم خصوصی داده ها اضطراب دارند.

این ارقام هم احتمالات و هم چالش‌های آینده‌ای را نشان می‌دهند که در آن داده‌ها به طور گسترده در دسترس هستند، اما دامنه استفاده از آن محدود است.

بازاریابان محتوا هنگام ایجاد تعادل بین نگرانی های رقیب در موقعیتی نامطمئن هستند. در نتیجه، داده‌های شخص اول به‌عنوان محرک اصلی تصمیم‌گیری در فضای دیجیتال در مرکز قرار می‌گیرند.

در SEJ بیشتر بخوانید

نقش داده ها و تحلیل ها در بازاریابی محتوا

دسترسی به داده‌های تاریخی و بی‌درنگ به بازاریابان محتوا اجازه می‌دهد تا در یک چشم‌انداز دیجیتالی حرکت کنند، جایی که علایق کاربر می‌تواند در کمتر از زمانی که برای گفتن «وب جهانی» طول می‌کشد تغییر کند.

یک ناهنجار واقعی از شرایط بر ذائقه مصرف کننده تأثیر می گذارد، از رویدادهای سیاسی گرفته تا مدهای گذرا فرهنگ پاپ.

روش‌های مبتنی بر داده‌ها نوعی سنگر در برابر این عدم قطعیت ایجاد می‌کنند.

آنها بازاریابان را قادر می سازند تا با اندازه گیری انواع خاصی از رفتار کاربر و دسترسی به پلت فرم های مناسب، استراتژی محتوا را تطبیق دهند.

علاوه بر این، راه‌حل‌های نقطه‌ای تا حد زیادی با CDPهای جامع (پلتفرم‌های داده‌های مشتری) که ورودی‌های منابع متعدد را جمع‌آوری می‌کنند، جایگزین می‌شوند.

این برنامه‌ها معمولاً شامل AI (هوش مصنوعی) و مکانیزم‌های اتوماسیون برای ایجاد بینش بدون دخالت مستقیم دانشمندان داده‌اند.

مهمتر از همه، بازاریابان محتوا می توانند بینش مفیدی را بدون تکیه بر زیرساخت های پیشرفته یا دانش فنی عمیق ایجاد کنند.

در SEJ بیشتر بخوانید

بیایید به پنج نوع کلیدی بینش داده که برای بازاریابان محتوا مرتبط است نگاه کنیم.

1. پیش بینی روند صنعت

تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی نشانگرهای محتوا را قادر می‌سازد تا روندهای موضوعی، ظهور کانال‌های توزیع جدید، تغییر مد و تاکید در صنایع، تغییرات فصلی کلمات کلیدی و موارد دیگر را پیش‌بینی کنند.

داده‌های «سری زمانی» مجموعه‌ای از نقاط داده را در یک دوره ثابت ردیابی می‌کند، بنابراین بینش‌هایی را در مورد رفتار بلندمدت کاربر ارائه می‌دهد و زمینه را برای پیش‌بینی‌های دقیق فراهم می‌کند.

از آنجایی که تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی معمولاً به حجم زیادی از داده نیاز دارد، پیش‌بینی روند حوزه‌ای را نشان می‌دهد که موتورهای پیش‌بینی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای ترجمه اطلاعات خام به بینش‌های کاربردی ضروری هستند.

معیارهایی که بینش هایی را در مورد روندهای صنعت ارائه می دهند: ترافیک، حجم جستجوی کلمات کلیدی و نرخ حفظ محصولات و خدمات.

2. تعامل بر اساس روند محتوا و دسته بندی

داده های طبقه بندی شده مرتبط با موضوعات و مضامین کاملاً تعریف شده، بینش هایی را در مورد تعامل مخاطب ارائه می دهد.

این پیامدهای آشکاری برای جهت گیری استراتژی محتوای شما و انتخاب های سرمقاله دارد.

به همین ترتیب، درک اینکه بازدیدکنندگان شما پس از خروج از صفحه به کدام دسته‌ها می‌روند به این معنی است که می‌توانید محتوایی را اضافه کنید که در صفحات فرود اولیه وجود ندارد.

در جایی که داده‌های دسته‌بندی موضوعات بینش کلی در مورد تعامل کاربر ارائه می‌دهند، معیارهای عملکرد خاص مانند تبدیل‌ها امکان تجزیه و تحلیل سطح بالایی از ROI محتوا را در صورت تجمیع در دسته‌ها فراهم می‌کنند.

معیارهایی که بینشی در مورد تعامل ارائه می دهند: نرخ پرش، زمان در صفحه، ROI، تبدیل.

در SEJ بیشتر بخوانید

3. رفتار و تجربه در محل

داده‌های مربوط به رفتار در سایت، پنجره‌ای فوری به اثربخشی انواع محتوا، قالب‌ها و کانال‌ها ارائه می‌دهد.

یادگیری ماشینی همچنین پردازش سریع بازخورد کیفی را امکان پذیر کرده است.

یک مثال تجزیه و تحلیل احساسات است که بر فناوری های پیشرفته مانند بیومتریک و تجزیه و تحلیل متن برای استخراج داده ها در مورد نگرش مشتری متکی است.

داده های رفتار کاربر، بازاریابان محتوا را قادر می سازد تا کل سفر مشتری، از جستجوی اولیه تا خرید یا جهش را تجسم کنند.

کار با این داده‌ها برای ردیابی تجربه مشتری فرصت‌هایی را برای اصلاح نقاط سقوط و استحکام بخش‌های با تبدیل بالا از قیف فروش یک وب‌سایت فراهم می‌کند.

معیارهایی که بینشی در مورد رفتار در محل ارائه می دهند: سهام، تعامل، بازخورد کیفی.

در SEJ بیشتر بخوانید

4. داده ها، محتوا، پروفایل های مشتری، و بخش بندی

بخش‌های کاربر کاملاً تعریف‌شده که نقاط داده‌ای مانند مکان، زمان بازدید، دفعات خرید، علایق و غیره را در بر می‌گیرد، به بازاریابان محتوا امکان می‌دهد محتوای مناسب و بسیار خاص ایجاد کنند که احتمالاً در معیارهای عملکردی مانند تعامل و تبدیل‌ها برتر باشد.

علاوه بر ارائه بینش در زمان واقعی در مورد ماهیت علایق و ترجیحات فعلی کاربران، نمایه های دقیق همچنین پایه ای قوی برای پیش بینی رفتار آینده تشکیل می دهند.

فناوری خودکار موجود در پلتفرم های داده به ویژه در ساده سازی این فرآیند مؤثر است.

معیارهایی که بینشی در مورد نمایه ها و تقسیم بندی ارائه می دهند: مکان، زمان بازدید، دفعات خرید.

5. داده ها و عملکرد محتوا در موتورهای جستجو

عملکرد موتور جستجو معمولاً با ردیابی رتبه ترکیب می شود.

اما اندازه گیری اثربخشی محتوا بیشتر از نظارت بر موقعیت های SERP است.

بینش‌هایی که برای بهبود عملکرد جستجو طراحی شده‌اند، باید نقاط داده مختلف را در نظر بگیرند.

این موارد شامل رتبه‌بندی موقعیت صفر، توزیع طولانی، نرخ کلیک، شیوع در قطعه‌های برجسته، طول عمر محتوا و موارد دیگر است.

تحقیقات شرکت من، BrightEdge، نشان می‌دهد که ترجیحات محتوا می‌تواند بسته به صنعت متفاوت باشد. از این رو، استفاده از داده ها برای اطلاع رسانی استراتژی های محتوای خود حیاتی است.

پلتفرم‌های تجزیه و تحلیل سئو یکپارچه (بر خلاف راه‌حل‌های نقطه‌ای) این عملکرد را انجام می‌دهند و بازاریابان محتوا را قادر می‌سازند تا موضوعات و قالب‌های محتوا با عملکرد برتر را تکرار کنند.

به همان اندازه، آنها داده های ارزشمند و قابل اجرا را برای بهینه سازی صفحات امیدوارکننده اما ضعیف ارائه می دهند.

معیارهایی که بینشی در مورد تعامل ارائه می دهند: ترافیک ارگانیک، نرخ کلیک، موقعیت های SERP، سهم صدا.

در SEJ بیشتر بخوانید

مزایای مدل بازاریابی محتوای داده محور

تجزیه و تحلیل پیشرفته سلاح های ضروری در زرادخانه بازاریاب محتوای مدرن است.

این دیگر در مورد این نیست که آیا شما از داده ها استفاده می کنید یا خیر – این باید مشخص باشد.

درعوض، باید در نظر بگیرید که چگونه راه‌حل‌های فناوری نوآورانه را به طور مؤثر پیاده‌سازی می‌کنید و بینش منحصربه‌فردی ایجاد می‌کنید.

محتوا معمولاً در هسته بازاریابی موفق، فروش و استراتژی های حفظ قرار می گیرد.

و پلتفرم های تجزیه و تحلیل فرصت ارزشمندی برای تقویت مزیت رقابتی شما فراهم می کنند.

یک رویکرد شخص اول و مبتنی بر داده برای بازاریابی محتوا عوامل مختلفی از جمله علایق کاربر در حال تحول، تغییر در اولویت‌های کانال و محدودیت‌های قانونی قابل اجرا را در بر می‌گیرد.

از آنجایی که جهان روز به روز داده محورتر می شود، شرکت های دیجیتال باید از فرصت های ارائه شده استفاده کرده و بازده بازاریابی محتوا را اندازه گیری کنند.

منابع بیشتر:


تصویر ویژه: گورودنکوف/شاتراستوک





منبع