5 типов анализа данных

Контент-маркетологам все чаще приходится разбираться в больших и громоздких наборах данных.

Однако им часто не хватает навыков для обработки этих данных, что создает парадоксальную взаимосвязь между принятием исполнительных решений и их реализацией на местах.

С одной стороны, 94% предприятий считают, что данные необходимы для их роста.

Тем не менее, в то же время 63% сотрудников говорят, что им сложно обрабатывать данные в разумные сроки.

По мере того, как цифровая публикация движется к модели, управляемой данными, компаниям, которые хотят оставаться конкурентоспособными, требуется глубокий анализ.

Контент-маркетологи должны адаптировать свои навыки и создавать передовые технологические стеки, ориентированные на конфиденциальность, которые могут обрабатывать данные из первых рук.

Это, в свою очередь, позволяет им создавать высокорелевантный, заслуживающий доверия и привлекательный контент, который соответствует критериям Google EAT (Экспертиза, авторитетность, надежность) и хорошо ранжируется в поисковых системах.

Эволюция данных: история сложности и возможностей

Анализ данных применительно к контент-маркетингу дает многогранную картину.

В игру вступают многие факторы, в том числе правительственные постановления, растущие опасения по поводу конфиденциальности и предстоящее обесценивание сторонних файлов cookie (и это лишь несколько примеров).

Тем не менее ожидается, что как распространенность данных, так и их использование в контент-маркетинге будут расти в геометрической прогрессии в ближайшие годы и десятилетия.

• CAGR (совокупный годовой темп роста) расходов на аналитические решения увеличится на 12,8% в период с 2021 по 2025 год.
• 66% маркетологов ожидают общего увеличения расходов на контент-маркетинг в 2022 году.
• 81% маркетологов говорят, что их бизнес рассматривает контент как «основную стратегию».
• 85% клиентов хотят, чтобы бренды использовали только собственные данные.
• 86% потребителей беспокоятся о конфиденциальности данных.

Эти цифры подчеркивают как возможности, так и проблемы будущего, в котором данные широко доступны, но ограничены в сфере их использования.

Контент-маркетологи находятся в шатком положении, пытаясь уравновесить конкурирующие интересы. В результате исходные данные занимают центральное место в качестве основного фактора принятия решений в цифровом пространстве.

Роль данных и аналитики в контент-маркетинге

Доступ к историческим данным и данным в режиме реального времени позволяет контент-маркетологам ориентироваться в цифровом ландшафте, где интересы пользователей могут меняться чуть дольше, чем время, необходимое для произнесения слова «всемирная паутина».

На потребительские вкусы влияет настоящая какофония условий, от политических событий до мимолетных причуд поп-культуры.

Подходы, основанные на данных, обеспечивают своего рода защиту от этой неопределенности.

Они позволяют маркетологам адаптировать контент-стратегию, измеряя определенные типы поведения пользователей и получая доступ к нужным платформам.

Кроме того, точечные решения в значительной степени вытесняются комплексными CDP (платформами клиентских данных), объединяющими входные данные из многочисленных источников.

Эти приложения обычно включают ИИ (искусственный интеллект) и механизмы автоматизации для получения информации без непосредственного участия специалистов по данным.

Важно отметить, что контент-маркетологи могут генерировать полезную информацию, не обязательно полагаясь на продвинутую инфраструктуру или глубокие технические знания.

Давайте рассмотрим пять ключевых типов анализа данных, которые важны для контент-маркетологов.

1. Прогнозы отраслевых тенденций

Анализ исторических данных позволяет специалистам по контенту прогнозировать актуальные тенденции, появление новых каналов сбыта, изменение моды и акцентов в отраслях, сезонные изменения ключевых слов и многое другое.

Данные «временных рядов» отслеживают набор точек данных за согласованный период, что дает представление о долгосрочном поведении пользователей и закладывает основу для подробных прогнозов.

Поскольку для аналитики временных рядов обычно требуются большие объемы данных, прогнозирование тенденций представляет собой одну из областей, в которой механизмы прогнозирования и алгоритмы машинного обучения необходимы для преобразования необработанной информации в полезные идеи.

Метрики, которые дают представление о тенденциях в отрасли: трафик, объемы поиска по ключевым словам и коэффициенты удержания для продуктов и услуг.

2. Вовлеченность по тенденциям и категориям контента

Категориальные данные, привязанные к четко определенным предметам и темам, дают представление об участии аудитории.

Это имеет очевидные последствия для направления вашей контент-стратегии и редакционного выбора.

Точно так же понимание того, к каким категориям переходят ваши посетители после того, как они покидают страницу, означает, что вы можете добавить контент, которого нет на основных целевых страницах.

В то время как данные о категориях тем дают общее представление о вовлеченности пользователей, конкретные показатели эффективности, такие как конверсии, позволяют проводить высокоуровневый анализ рентабельности инвестиций в контент при объединении в категории.

Метрики, которые дают представление о вовлеченности: показатель отказов, время на странице, рентабельность инвестиций, конверсии.

3. Поведение и опыт на месте

Данные о поведении на сайте дают представление об эффективности типов контента, форматов и каналов.

Машинное обучение также позволило быстро обрабатывать качественную обратную связь.

Одним из примеров является анализ настроений, который опирается на передовые технологии, такие как биометрия и анализ текста, для извлечения данных об отношении клиентов.

Данные о поведении пользователей позволяют контент-маркетологам визуализировать весь путь клиента, от первоначального поиска до покупки или отказа.

Работа с этими данными для отслеживания качества обслуживания клиентов дает возможности для устранения точек падения и укрепления частей воронки продаж веб-сайта с высокой конверсией.

Метрики, которые дают представление о поведении на сайте: репосты, вовлеченность, качественная обратная связь.

4. Данные, контент, профили клиентов и сегментация

Четко определенные пользовательские сегменты, которые включают такие данные, как местоположение, время посещения, частота покупок, интересы и т. д., позволяют контент-маркетологам создавать специализированный, высококонкретный контент, который, вероятно, будет превосходным по показателям эффективности, таким как вовлеченность и конверсии.

В дополнение к предоставлению в режиме реального времени информации о характере текущих интересов и предпочтений пользователей, подробные профили также создают прочную основу для прогнозирования поведения в будущем.

Автоматизированные технологии, применяемые в платформах данных, особенно эффективны для оптимизации этого процесса.

Метрики, которые дают представление о профилях и сегментации: местоположение, время посещения, частота покупок.

5. Производительность данных и контента в поисковых системах

Производительность поисковой системы обычно связывают с отслеживанием рейтинга.

Но измерение эффективности контента — это больше, чем просто мониторинг позиций в поисковой выдаче.

Информация, направленная на повышение эффективности поиска, должна учитывать различные точки данных.

К ним относятся ранжирование с нулевой позицией, распределение с длинным хвостом, рейтинг кликов, распространенность в избранных фрагментах, долговечность контента и многое другое.

Исследования моей компании BrightEdge показывают, что предпочтения в отношении контента могут различаться в зависимости от отрасли. Следовательно, жизненно важно использовать данные для информирования ваших контент-стратегий.

Платформы SEO-аналитики «все в одном» (в отличие от точечных решений) выполняют эту функцию и позволяют контент-маркетологам воспроизводить наиболее эффективные темы и форматы контента.

В равной степени они предоставляют ценные и полезные данные для оптимизации многообещающих, но неэффективных страниц.

Метрики, которые дают представление о вовлеченности: органический трафик, рейтинг кликов, позиции в поисковой выдаче, доля голоса.

Преимущества модели контент-маркетинга, основанной на данных

Расширенная аналитика — важное оружие в арсенале современного контент-маркетолога.

Дело уже не в том, используете ли вы данные — это должно быть само собой разумеющимся.

Вместо этого вам следует подумать, насколько эффективно вы внедряете инновационные технологические решения и генерируете уникальные идеи.

Контент обычно лежит в основе успешных стратегий маркетинга, продаж и удержания.

Аналитические платформы предоставляют бесценную возможность усилить ваше конкурентное преимущество.

Первичный подход к контент-маркетингу, основанный на данных, учитывает различные факторы, в том числе меняющиеся интересы пользователей, изменения в предпочтениях каналов и применимые юридические ограничения.

Поскольку мир становится все более ориентированным на данные, цифровым компаниям необходимо использовать предлагаемые возможности и измерять рентабельность инвестиций в контент-маркетинг.

Дополнительные ресурсы:

---

Рекомендуемое изображение: Городенков/Shutterstock