5 Jenis Wawasan Data

5 Jenis Wawasan Data

Pemasar konten semakin ditugasi untuk memahami kumpulan data yang besar dan berat.

Namun, mereka sering kekurangan keterampilan untuk memproses data ini, menciptakan hubungan paradoks antara pengambilan keputusan eksekutif dan implementasi di lapangan.

Di tangan satunya, 94% bisnis merasa bahwa data sangat penting untuk pertumbuhan mereka.

Namun, pada saat yang sama, 63% karyawan mengatakan mereka berjuang untuk memproses data dalam jangka waktu yang bisa diterapkan.

Saat penerbitan digital bergerak menuju model berbasis data, analisis mendalam diperlukan untuk perusahaan yang ingin tetap kompetitif.

Pemasar konten harus menyesuaikan keahlian mereka dan membangun tumpukan teknologi canggih yang berfokus pada privasi yang dapat menangani data pihak pertama.

Hal ini, pada gilirannya, memungkinkan mereka untuk membuat konten yang sangat relevan, kredibel, dan menarik yang memenuhi kriteria EAT (Keahlian, Kewenangan, Keterpercayaan) Google dan berperingkat baik di mesin telusur.

Data yang Berkembang: Kisah Kompleksitas Dan Peluang

Analisis data yang berkaitan dengan pemasaran konten menyajikan gambaran yang beragam.

Banyak faktor yang berperan, termasuk peraturan pemerintah, kekhawatiran yang berkembang seputar privasi, dan penyusutan cookie pihak ketiga yang akan datang (untuk menyebutkan beberapa contoh saja).

Meskipun demikian, baik prevalensi data maupun penggunaannya dalam pemasaran konten diperkirakan akan tumbuh secara eksponensial di tahun-tahun dan dekade mendatang.

  • CAGR (tingkat pertumbuhan tahunan gabungan) untuk pengeluaran pada solusi analitik akan meningkat sebesar 12,8% antara tahun 2021 dan 2025.
  • 66% pemasar mengantisipasi peningkatan keseluruhan dalam pengeluaran pemasaran konten pada tahun 2022.
  • 81% pemasar mengatakan bisnis mereka melihat konten sebagai “strategi inti”.
  • 85% pelanggan ingin merek hanya menggunakan data pihak pertama.
  • 86% konsumen mengalami kecemasan seputar privasi data.

Angka-angka ini menyoroti kemungkinan dan tantangan masa depan di mana data tersedia secara luas, namun terbatas dalam ruang lingkup penggunaannya.

Pemasar konten berada dalam posisi genting ketika menyeimbangkan kekhawatiran yang bersaing. Akibatnya, data pihak pertama menjadi pusat perhatian sebagai pendorong utama pengambilan keputusan di ruang digital.

Baca Lebih Lanjut Tentang Rufund.net

Peran Data Dan Analisis Dalam Pemasaran Konten

Akses ke data historis dan real-time memungkinkan pemasar konten untuk menavigasi lanskap digital di mana minat pengguna dapat bergeser sedikit lebih dari waktu yang diperlukan untuk mengatakan “web di seluruh dunia.”

Hiruk-pikuk kondisi benar-benar memengaruhi selera konsumen, mulai dari peristiwa politik hingga tren budaya pop yang lewat.

Pendekatan berbasis data memberikan semacam benteng melawan ketidakpastian ini.

Mereka memungkinkan pemasar untuk menyesuaikan strategi konten dengan mengukur jenis perilaku pengguna tertentu dan mengakses platform yang tepat.

Selain itu, solusi titik sebagian besar digantikan dengan CDP (platform data pelanggan) komprehensif yang menggabungkan input dari berbagai sumber.

Aplikasi ini biasanya menyertakan AI (kecerdasan buatan) dan mekanisme otomatisasi untuk menghasilkan wawasan tanpa keterlibatan langsung ilmuwan data.

Yang terpenting, pemasar konten dapat menghasilkan wawasan yang bermanfaat tanpa harus bergantung pada infrastruktur canggih atau pengetahuan teknis yang mendalam.

Baca Lebih Lanjut Tentang Rufund.net

Mari kita lihat lima jenis wawasan data utama yang relevan bagi pemasar konten.

1. Proyeksi Tren Industri

Analisis data historis memungkinkan penanda konten untuk memprediksi tren topikal, munculnya saluran distribusi baru, perubahan mode dan penekanan dalam industri, variasi kata kunci musiman, dan banyak lagi.

Data “rangkaian waktu” melacak sekumpulan titik data selama periode yang konsisten, sehingga memberikan wawasan tentang perilaku pengguna jangka panjang dan meletakkan dasar untuk prakiraan terperinci.

Karena analitik deret waktu biasanya memerlukan volume data yang besar, proyeksi tren mewakili satu area di mana mesin prediksi dan algoritme pembelajaran mesin sangat penting untuk menerjemahkan informasi mentah menjadi wawasan yang bisa diterapkan.

Metrik yang memberikan wawasan tentang tren industri: lalu lintas, volume pencarian kata kunci, dan tingkat retensi untuk produk dan layanan.

2. Keterlibatan Berdasarkan Tren Dan Kategori Konten

Data kategoris yang terkait dengan subjek dan tema yang terdefinisi dengan baik menawarkan wawasan tentang keterlibatan audiens.

Ini memiliki implikasi yang jelas untuk arah strategi konten dan pilihan editorial Anda.

Dalam nada yang sama, memahami kategori mana yang dinavigasi pengunjung Anda setelah mereka meninggalkan halaman berarti Anda dapat menambahkan konten yang kurang pada halaman arahan utama.

Jika data kategori topik memberikan wawasan umum tentang keterlibatan pengguna, metrik kinerja khusus seperti konversi memungkinkan analisis ROI konten tingkat tinggi saat digabungkan ke dalam kategori.

Metrik yang memberikan wawasan tentang keterlibatan: rasio pentalan, waktu di halaman, ROI, konversi.

Baca Lebih Lanjut Tentang Rufund.net

3. Perilaku Dan Pengalaman Di Tempat

Data tentang perilaku di tempat memberikan jendela langsung ke efektivitas tipe konten, format, dan saluran.

Pembelajaran mesin juga memungkinkan pemrosesan umpan balik kualitatif yang cepat.

Salah satu contohnya adalah analisis sentimen, yang mengandalkan teknologi canggih seperti biometrik dan analisis teks untuk mengekstrak data tentang sikap pelanggan.

Data perilaku pengguna memungkinkan pemasar konten untuk memvisualisasikan seluruh perjalanan pelanggan, dari pencarian awal hingga pembelian atau pentalan.

Bekerja dengan data ini untuk melacak pengalaman pelanggan memberikan peluang untuk memperbaiki titik penurunan dan memperkuat bagian saluran penjualan situs web yang berkonversi tinggi.

Metrik yang memberikan wawasan tentang perilaku di tempat: berbagi, keterlibatan, umpan balik kualitatif.

Baca Lebih Lanjut Tentang Rufund.net

4. Data, Konten, Profil Pelanggan, Dan Segmentasi

Segmen pengguna yang terdefinisi dengan jelas yang menggabungkan titik data seperti lokasi, waktu kunjungan, frekuensi pembelian, minat, dan sebagainya memungkinkan pemasar konten untuk membuat konten yang disesuaikan dan sangat spesifik yang cenderung unggul dalam ukuran kinerja seperti keterlibatan dan konversi.

Selain memberikan wawasan waktu nyata tentang sifat minat dan preferensi pengguna saat ini, profil terperinci juga membentuk dasar yang kuat untuk memprediksi perilaku di masa depan.

Teknologi otomatis yang ditemukan di platform data sangat efektif dalam merampingkan proses ini.

Metrik yang memberikan wawasan tentang profil dan segmentasi: lokasi, waktu kunjungan, frekuensi pembelian.

5. Kinerja Data Dan Konten Di Mesin Pencari

Kinerja mesin pencari biasanya digabungkan dengan pelacakan peringkat.

Tetapi ada lebih banyak hal untuk mengukur efektivitas konten daripada sekadar memantau posisi SERP.

Wawasan yang diarahkan untuk meningkatkan kinerja penelusuran perlu memperhitungkan berbagai titik data.

Ini termasuk peringkat posisi nol, distribusi ekor panjang, rasio klik-tayang, prevalensi dalam cuplikan unggulan, umur panjang konten, dan banyak lagi.

Penelitian oleh perusahaan saya, BrightEdge, menunjukkan bahwa preferensi konten dapat bervariasi menurut industri. Oleh karena itu, sangat penting untuk menggunakan data untuk menginformasikan strategi konten Anda.

Platform analitik SEO all-in-one (sebagai lawan dari solusi titik) menjalankan fungsi ini dan memungkinkan pemasar konten untuk mereplikasi topik dan format konten berkinerja terbaik.

Demikian pula, mereka memberikan data yang berharga dan dapat ditindaklanjuti untuk mengoptimalkan halaman yang menjanjikan tetapi berkinerja buruk.

Metrik yang memberikan wawasan tentang keterlibatan: lalu lintas organik, rasio klik-tayang, posisi SERP, pangsa suara.

Baca Lebih Lanjut Tentang Rufund.net

Manfaat Model Pemasaran Konten Berbasis Data

Analitik tingkat lanjut adalah senjata penting dalam gudang senjata pemasar konten modern.

Ini bukan lagi tentang apakah Anda memanfaatkan data – itu harus diberikan.

Sebaliknya, Anda harus mempertimbangkan seberapa efektif Anda menerapkan solusi teknologi inovatif dan menghasilkan wawasan unik.

Konten biasanya menjadi inti dari strategi pemasaran, penjualan, dan retensi yang sukses.

Dan platform analitik memberikan peluang tak ternilai untuk mempertajam keunggulan kompetitif Anda.

Pendekatan berbasis data pihak pertama untuk pemasaran konten memperhitungkan berbagai faktor, termasuk minat pengguna yang terus berkembang, perubahan preferensi saluran, dan batasan hukum yang berlaku.

Ketika dunia menjadi semakin terpusat pada data, perusahaan digital perlu memanfaatkan peluang yang ditawarkan dan mengukur ROI pemasaran konten.

Lebih banyak sumber daya:


Gambar Unggulan: Gorodenkoff/Shutterstock

Share

Leave a Reply

Your email address will not be published.