Como é usado, como é armazenado e muito mais

Como é usado, como é armazenado e muito mais

Como profissional de marketing, você provavelmente está focado em manter sua máquina de marketing de conteúdo em funcionamento. Recrutar escritores, pesquisar tópicos relevantes e populares, revisar conteúdo e publicá-lo são exemplos de atividades que caem sobre os ombros de um profissional de marketing de conteúdo.

No entanto, a maioria dos profissionais de marketing de conteúdo é tão focada na criação de conteúdo que muitas vezes esquecem um elemento-chave que pode fazer toda a diferença no desempenho – e isso é big data.

Honestamente, é isso que eu mais amo no marketing digital. Os dados nos dizem o que está funcionando, o que não está e onde devemos investir tempo e dinheiro.

E, sim, os dados podem ser esmagadores. Data marts, data warehouses, data lake – existem várias maneiras pelas quais os dados estão se tornando mais difundidos no marketing. Há também várias maneiras de armazenar e gerenciar esses dados, o que pode adicionar outra camada de complexidade.

Pensando em quais termos de big data são mais relevantes para #marketers? Quais ferramentas de big data você pode usar para provar seu ponto de marketing? Este artigo analisa os principais termos e ferramentas de dados. #marketing #martech Clique para Tweet

Dados qualitativos vs. quantitativos: qual é a diferença?

Antes de nos aprofundarmos nos diferentes tipos de ferramentas de gerenciamento de dados, primeiro revisemos as diferentes categorias de dados e por que elas são importantes para os profissionais de marketing. As duas categorias principais são dados qualitativos e dados quantitativos.

Dados quantitativos são medidas de valores ou contagens e são expressos em números. Dados sobre variáveis ​​numéricas (ou seja, quantas, quantas ou com que frequência).

Por exemplo, se você publicou e compartilhou recentemente uma postagem no blog, provavelmente verá um aumento no tráfego do site ou no engajamento das mídias sociais. Ao revisar dados quantitativos regularmente (provavelmente mensalmente), você poderá ver quanto tráfego, menções ou outro engajamento social gerado pelo blog. A partir daí, você pode determinar se vale a pena escrever um blog futuro sobre um tópico semelhante ou relacionado.

Dados qualitativos são uma medida de dados que ajuda os profissionais de marketing a responder perguntas de por que ou como corrigir um problema.

Por exemplo, medir ou monitorar dados como resultado de testes de usabilidade, pesquisa de campo ou mesmo testes A / B são exemplos de como os profissionais de marketing podem aproveitar dados qualitativos. A análise de dados qualitativos permite que os profissionais de marketing entendam padrões relacionados ao comportamento do usuário ou do comprador e também por que eles realizam determinadas ações (ou não).

Dados implícitos x explícitos

Além dos dados qualitativos e quantitativos, também existem dados implícitos e explícitos. Qual é a diferença entre os dois? E como eles são diferentes dos dados qualitativos e quantitativos? Vamos dividir …

Dados implícitos são informações coletadas em massa e em escala de vários fluxos de dados disponíveis, mas podem não ser necessariamente fornecidas intencionalmente.

Além disso, dados implícitos também podem ser coletados através da análise de dados explícitos. Dados explícitos são informações fornecidas intencionalmente, como por meio de pesquisas e preenchimentos de formulários.

O que fazer com todos os dados de marketing que você coleta.

O que fazer com todos esses dados de marketing

Obviamente, entender as diferentes categorias de dados pode ajudá-lo a entender melhor os tipos de dados com os quais você está trabalhando e por que eles são importantes. Isso pode ajudar na criação de melhores processos de captura e gerenciamento de dados para as equipes.

A boa notícia é que existem muitas ferramentas disponíveis que podem ajudar os profissionais de marketing a coletar dados qualitativos e quantitativos. Por exemplo, o Google Analytics e o Quantcast são hoje duas ferramentas populares. Muitos CRMs, CMSs e sistemas de gerenciamento de leads também são projetados para criar, publicar e capturar dados em uma única plataforma.

O HubSpot é um excelente exemplo disso. O HubSpot oferece um pacote completo de marketing, completo com CMS, CRM, sistema de gerenciamento de leads e até análises e dados de sites e blogs. Os profissionais de marketing podem simplesmente fazer login e ver todas as atividades em um painel abrangente. O HubSpot também permite que você veja uma visão geral de alto nível dos dados ou uma visão granular e detalhada.

No entanto, entender dados qualitativos versus quantitativos é apenas uma etapa do processo; é o que você faz com isso que mais importa.

Armazenamento e gerenciamento de dados

Agora que você entende os diferentes tipos de pesquisa e categorias de dados, o que você faz agora com todos os dados coletados? O próximo passo importante é armazenar e gerenciar dados.

Data warehouses

Os profissionais de marketing lidam com grandes quantidades de dados provenientes de várias fontes, como mídias sociais, preenchimentos de formulários, visitas a sites e muito mais. Como resultado, muitas equipes de marketing acabam trabalhando com seus departamentos de TI para encontrar as melhores ferramentas e plataformas para ajudar a gerenciar e armazenar esses dados.

Por exemplo, um data warehouse fornece armazenamento para dados estruturados para um banco de dados, como um CRM que hospeda informações do cliente. Os data warehouses são melhores para equipes que lidam com dados já organizados antes de serem filtrados para um data warehouse.

Um exemplo de uma das principais ferramentas de armazém de dados é o Oracle. A plataforma de gerenciamento de dados da Oracle permite que os usuários personalizem os programas de marketing, bem como a experiência do cliente. Ele também permite que os usuários criem perfis de clientes a partir de fontes de terceiros, incluindo mídias sociais, canais de publicidade e até fontes móveis.

Lagos de dados

Ao contrário dos data warehouses, os data lake são projetados para aceitar e armazenar praticamente qualquer tipo de dados. Os lagos de dados podem processar dados de qualquer fonte, incluindo fluxos de vídeo e áudio, reconhecimento facial, mídias sociais e muito mais. Os lagos de dados geralmente também aproveitam a inteligência artificial (IA) de alguma forma para ajudar a caracterizar, formatar, processar e gerenciar esses dados.

No que diz respeito ao marketing, os lagos de dados permitem que os profissionais de marketing revisem e analisem um nível mais profundo de fontes de dados do que o encontrado em um data warehouse.

Um exemplo de uma ferramenta de data lake é a IBM. A IBM ajuda os profissionais de marketing a enfrentar seus maiores desafios de dados, além de levar as análises em tempo real para suas mãos. A IBM oferece uma ampla variedade de soluções para ajudar os profissionais de marketing a construir seus próprios lagos de dados e, em seguida, gerenciar, acessar, explorar e descobrir grandes dados e idéias.

Dependendo do setor em que você trabalha ou da base de clientes em que atua, pode ser necessário manipular, armazenar e gerenciar dados que devem ser compatíveis.

Por exemplo, profissionais de marketing que trabalham na área da saúde que podem capturar dados de patentes devem seguir métodos específicos de data warehouse ou usar ferramentas que possuem criptografia ou outros recursos avançados de segurança.

Por que os dados são importantes para sua estratégia de marketing de conteúdo.

Por que os dados são importantes para sua estratégia de marketing de conteúdo

Em suma, o processo de compreensão, captura e armazenamento e gerenciamento de dados pode ser esmagador, especialmente se você não é um analista de dados ou uma pessoa que “números”. No entanto, os dados são um aspecto importante de qualquer estratégia de marketing de conteúdo.

Para ajudar a detalhá-lo, ao analisar os dados, você pode fazer as seguintes perguntas:

  • Que perguntas precisamos nos perguntar ao examinar e interpretar dados?
  • O que estamos tentando entender?
  • O que estamos tentando resolver?
  • Por que um determinado evento está acontecendo?

O objetivo é transformar perguntas em confiança. Ao entender e capturar dados, os profissionais de marketing estão em uma posição melhor para entender qual conteúdo, métodos de marketing ou canais de marketing estão funcionando e o que não está. Afinal, big data são dados acionáveis.

Em seguida, os profissionais de marketing podem abandonar os métodos ou conteúdos de marketing que não estão funcionando e reformular suas estratégias de marketing para se concentrarem no conteúdo e nos canais de alto desempenho, a fim de obter melhores resultados e maximizar o ROI do marketing.

No final do dia, os dados são tudo o que importa.

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