Большинство маркетологов считают, что управление данными означает использование веб-метрик для информирования каждого решения, которое они принимают. Но это не совсем на основе данных. Это работает на Google Analytics. Чтобы быть действительно управляемыми данными, мы должны напоминать себе об истинном определении данных: всех видах информации.
Одним из наиболее показательных типов информации являются качественные данные или неструктурированные данные. Вы можете раскрыть истинные мнения и чувства своих клиентов по отношению к вашему бренду, которые трудно извлечь из структурированных или количественных данных.
Даже Джефф Безос, генеральный директор Amazon, является страстным сторонником использования качественных данных для управления стратегией. «Что я заметил, так это то, что, когда анекдоты и данные не совпадают, анекдоты, как правило, являются правильными. И что-то не так с тем, как они измеряют (свои данные)», – пояснил он во время интервью на сцене в Центре. Президент Джордж Буш.
Однако любовь Безоса к отзывам клиентов не должна заставлять его вытеснять количественные данные качественными данными при разработке стратегии его следующей маркетинговой кампании. Это должно заставить вас сообщать о своей стратегии с обоими источниками данных. Комбинируя выводы из веб-метрик и отзывов клиентов, вы можете получить полное представление об эффективности вашей маркетинговой программы.
Для более подробного объяснения, что такое качественные или неструктурированные данные, а также количественные или структурированные данные, ознакомьтесь с кратким описанием того, какими именно являются оба источника данных и какие инструменты вы можете использовать для их хранения и анализа.
Также сложно исследовать неструктурированные данные с помощью стандартных методов и инструментов анализа данных, таких как регрессионный анализ и сводные таблицы.
Поскольку вы не можете хранить и организовывать неструктурированные данные в типичных базах данных, вы должны хранить их в документах Word или нереляционных базах данных (NoSQL), таких как Elasticsearch или Solr, которые могут выполнять поиск по словам и фразам.
Кроме того, поскольку вы не можете использовать стандартные методы и инструменты анализа данных для извлечения информации из неструктурированных данных, вы можете вручную анализировать или использовать инструменты анализа в базе данных NoSQL для изучения неструктурированных данных. Однако для эффективного использования этих инструментов необходим высокий уровень технических знаний.
Тем не менее, если вы сможете успешно извлекать информацию из неструктурированных данных, вы сможете глубже понять предпочтения ваших клиентов и их отношение к вашему бренду.
1. Ответы на опрос
Каждый раз, когда вы собираете отзывы от ваших клиентов, вы собираете неструктурированные данные. Например, опросы с текстовыми ответами являются неструктурированными данными.
Хотя эти данные не могут быть собраны в базе данных, они по-прежнему являются ценной информацией, которую вы можете использовать для принятия деловых решений.
2. Комментарии в социальных сетях
Если вы когда-либо получали отзывы в социальных сетях с отзывами клиентов, вы видели неструктурированные данные.
Опять же, это не может быть собрано в базе данных, но вы захотите обратить внимание на эти комментарии. Вы даже можете сохранить его в документе Word, чтобы отслеживать.
3. Ответы по электронной почте
Как и ответы на опросы, ответы по электронной почте также могут рассматриваться как неструктурированные данные.
Комментарии, которые вы получаете, являются важной информацией, но не обязательно могут быть собраны в базе данных.
4. Стенограммы телефонных звонков
Ваша служба поддержки и отдел продаж всегда собирают неструктурированные данные о ваших телефонных звонках.
Поскольку эти звонки часто включают в себя некоторую критику вашей компании, важно собирать отзывы. Однако, как и в случае со всеми неструктурированными данными, их трудно определить количественно.
5. Коммерческие документы
Любой бизнес-документ, такой как презентации или информация, которую вы сохранили в документе Word, является примером неструктурированных данных.
Поскольку неструктурированные данные – это, по сути, ваша информация, которую нельзя упорядоченно хранить в базе данных, любой имеющийся у вас документ можно считать неструктурированными данными.
Хотя структурированные данные – это просто числа или слова, упакованные в базу данных, вы можете легко извлечь информацию из структурированных данных, запустив ее с помощью методов и инструментов анализа данных, таких как регрессионный анализ и сводные таблицы. Это самый ценный аспект структурированных данных.
1. Структурированные данные легче хранить.
Структурированные данные легко экспортировать, хранить и упорядочивать в типичных базах данных, таких как Excel, Google Sheets и SQL.
Напротив, неструктурированные данные трудно экспортировать, хранить и организовывать в типичных базах данных. В большинстве случаев вам нужно хранить неструктурированные данные в документах Word или базах данных NoSQL.
2. Структурированные данные легче анализировать.
Со структурированными данными вы можете легко исследовать информацию с помощью стандартных методов и инструментов анализа данных, таких как регрессионный анализ и сводные таблицы.
Однако с неструктурированными данными вы не можете. Вам придется анализировать его вручную или использовать инструменты анализа в базе данных NoSQL для проверки данных этого типа.
3. Неструктурированные данные предлагают больше свободы.
В то время как структурированные данные легче хранить и собирать, неструктурированные данные предоставляют аналитикам больше свободы, поскольку они находятся в собственном формате.
Кроме того, компании, как правило, имеют больше неструктурированных данных, так как данные могут быть адаптированы и не отформатированы.
Будьте ориентированы на данные, а не только на Google Analytics
В мире, где Google Analytics может показывать все показатели на солнце, вы должны помнить, что качественные данные, такие как отзывы клиентов, так же важны для информирования вашей маркетинговой стратегии, как и веб-показатели.
Без неструктурированных данных у вас не будет четкого понимания того, как ваши клиенты действительно относятся к вашему бренду. И это важно знать каждому продавцу.
