マーケティング担当者がデータアナリストのように考える方法

公開: 2022-05-10

現実には、あなたのビジネスブランドは、あなたが行っていないデータアナリストを雇うことをあなたに要求します。その上、あなたはあなたのように元気かもしれません！データアナリストと一緒に仕事をしていない、またはデータアナリストのように考えていない場合、ビジネスは損失を数えるリスクが高くなります。ただし、データアナリストの雇用機会は、今後4年以内に34％増加すると予想されます。

ビジネス環境内であらゆる種類のデータを処理する場合、全体の概念を理解するには、データアナリストのように頭をひねる必要があります。この観点から考えると、群衆から目立ち、ビジネスで競争力のある地位を確保することができます。反対に、データアナリストについて話すときは、データサイエンスにも光を当てます。詳細を詳しく見ていきましょう！

コンテンツマーケティングにおけるデータサイエンスの重要性

データサイエンスには、データセットから隠された洞察を明らかにするプロセスが含まれます。データを使用して、成功に影響を与える優れたビジネス関連の決定を行うプロセス全体が組み込まれています。よりスマートなビジネスの動きは、管理チームによって行われたインテリジェントな予測から生成されることに注意してください。

デジタルマーケターは、業界全体でインテリジェントな動きをするために、データサイエンティストのように考える必要があります。あなたは株主と顧客の両方が満足していることを確認し、ビジネスによって行われている動きをサポートする必要があります。これは、マーケターが自分たちの努力を最大限に活用するために、既成概念にとらわれずに考える必要があることを示しています。

データの観点から作業することで、特に意思決定において、より良い人間となる予測モデルを扱う機会が得られます。

データアナリストの特徴

優れたデータアナリストになるには、問題解決プロセス中にアプローチモデルを体系的に行う必要があります。これは、意思決定プロセスで他のリーダーを支援するステップバイステップのガイドを作成するときに、明確かつ注意を払う必要がある立場です。誤解があった場合は、プロセスの最後に重大な問題が発生する可能性があることに注意してください。

想像力は、データアナリストが持つ必要のあるもう1つの重要な特性です。一意でより良い結果を得るには、さまざまな角度からデータを視覚化する必要があります。想像力は、データを誰もが見ることができるよりも新鮮で革新的なものにするものです。これまで存在しなかったストーリーを伝えるためにデータを使用して、データをシンプルにします。

データは主に傾向とパターンに依存しているため、データアナリストは詳細に非常に熱心である必要があります。さまざまなデータセットを調べて、さまざまな傾向やパターンを特定できる必要があります。また、先に進んで、視聴者の幸福のためにそのような傾向をもたらすものを評価することができます。

データアナリストは、後者の指示に従うことができる自発的な個人である必要があります。データを見て、それがユーザーにとって不可欠である理由のいくつかを伝える能力が必要です。これにより、クライアントのためにたゆまぬ努力をするように自分自身を動機付ける力が得られます。

マーケティング担当者はデータアナリストのようにどのように考えていますか？以下で説明するハックのいくつかを明確に見てみましょう。

コンテンツを計画する

ほとんどのマーケターはコンテンツ作成の技術を理解していますが、コンテンツの計画は大きな問題です。あなたはあなたのコンテンツがあなたのターゲット市場にとってより効果的で価値があることを確実にする必要があります。これは、データアナリストの観点から操作を開始すると可能になります。

また、コンテンツを生成する前に、コンテンツに対する市場の需要を明確に確認してください。コンテンツを目的の市場オーディエンスに特定するために必要なすべての変数があることを確認してください。選択に応じてアイデアをセグメント化し、視聴者が望んでいるものを正確に把握できるようにします。

コンテンツを洗練する

自由に使えるデータアナリストがいない場合は、彼らの立場に立つ必要があります。作成したコンテンツを改良してテストし、すべてが適切であることを確認します。これは大変な作業のように聞こえるかもしれませんが、それを実行する以外に選択肢はありません。視聴者に合わせてコンテンツをテストするのに役立つ仮説を立てます。

うまくいくテスト方法を適用して、何が機能していて何が機能していないかを特定します。パフォーマンスが優れている単語をいくつか特定し、それらを適切に利用して、最終的に優れた結果を得ることができます。データアナリストは結果志向の個人であることを忘れないでください。あなたの努力が結果を生み出すことを確実にするためにあなたは同じラインで働く必要があります。

他の単語よりも優れたパフォーマンスの単語を取得すると、意図した結果を最適化する力が得られます。より良い結果を得るために微調整して必要な変更を加えることができる戦略の部分を確認してください。テストするときは、メモを取り、興味深いと思う新しい方法論を学びます。

結果を測定する

デジタルマーケティングでは、あなたは自分の仕事の証拠を使って仕事をする必要があります。この時点で、棒グラフ、折れ線グラフ、パレート図、サンキーグラフなどのデータ視覚化グラフを実装して、顧客獲得チャネルのさまざまなポイントから生成された結果を比較します。顧客がセールスファネル内で主に検討しているコンテンツを評価します。

ビジネスでの一般的なパフォーマンスに関するさまざまな変数を測定できる数値を処理するアルゴリズム手法を作成することを選択できます。実際の数字を扱うことに焦点を当てて、ビジネスにおける正確な位置と、ブランドを次のレベルに引き上げるために何ができるかを判断します。

ブランドをユニークにするために、さまざまなツールを利用して、特定のタイムスケジュールの後にパフォーマンスを検出できる統一された方法を考え出すことができます。さまざまなチャネルにわたるビジネスパフォーマンスを評価し、優れた結果を生み出すチャネルを活用します。

プロセスの後、パフォーマンスを分析した後に得られた結果を使用して、将来を予測します。これは、データ主導の精神と将来についてのより多くの情報を明らかにしたいという衝動でそれを行う場合にのみ簡単であることに注意してください。

結論は

データアナリストがビジネスの成功に与えた影響を受けて、採用率は7.7％増加しました。ビジネス業界が拡大し続けるにつれて、それははるかに高く成長すると予想されます。これは、ビジネス環境にデータアナリストがいない場合に備えて、ステップアップする必要があることを意味します。

著者略歴：

Lori Gillenは、5年の経験を持つデジタルマーケティングとデータ分析の分野を専門とするブロガー/コンテンツクリエーターです。現在、ChartExpoでシニアコンテンツクリエーターとして働いています。