นักการตลาดสามารถคิดเหมือนนักวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างไร

ความจริงก็คือแบรนด์ธุรกิจของคุณต้องการให้คุณจ้างนักวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งคุณยังไม่ได้ทำ นอกจากนี้คุณอาจจะสบายดีในแบบที่คุณเป็น! หากคุณไม่ได้ทำงานร่วมกับนักวิเคราะห์ข้อมูลหรือคิดแบบเดียวกัน ธุรกิจของคุณก็มีความเสี่ยงสูงที่จะนับการสูญเสีย อย่างไรก็ตาม โอกาสในการทำงานสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลคาดว่าจะเพิ่มขึ้น 34% ภายในสี่ปีข้างหน้า

เมื่อต้องจัดการกับข้อมูลประเภทใดก็ตามในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจ คุณต้องบิดความคิดของคุณเหมือนนักวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้แนวคิดทั้งหมด การคิดจากมุมมองนี้จะทำให้คุณโดดเด่นกว่าคนอื่นๆ และรักษาตำแหน่งการแข่งขันในธุรกิจ ในทางกลับกัน เมื่อคุณพูดถึงนักวิเคราะห์ข้อมูล คุณยังให้ความกระจ่างเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วย มาดูรายละเอียดกันดีกว่า!

ความสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการตลาดเนื้อหา

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับกระบวนการเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่จากชุดข้อมูล รวมกระบวนการทั้งหมดของการใช้ข้อมูลเพื่อทำการตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจที่ยอดเยี่ยมซึ่งส่งผลต่อความสำเร็จของพวกเขา โปรดทราบว่าการเคลื่อนไหวทางธุรกิจที่ชาญฉลาดนั้นเกิดจากการคาดการณ์ที่ชาญฉลาดโดยทีมผู้บริหาร

นักการตลาดดิจิทัลต้องคิดเหมือนนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล เพื่อที่จะเคลื่อนไหวอย่างชาญฉลาดทั่วทั้งอุตสาหกรรม คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าทั้งผู้ถือหุ้นและลูกค้ามีความสุขและสนับสนุนการเคลื่อนไหวของธุรกิจ สิ่งนี้บ่งชี้ว่านักการตลาดต้องคิดนอกกรอบเพื่อให้ได้ความพยายามอย่างเต็มที่

การทำงานจากมุมมองข้อมูลทำให้คุณมีโอกาสจัดการกับแบบจำลองการคาดการณ์ที่ทำให้คุณเป็นคนที่ดีขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการตัดสินใจ

ลักษณะของนักวิเคราะห์ข้อมูล

การเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีนั้น คุณต้องมีระบบในรูปแบบแนวทางของคุณในระหว่างกระบวนการแก้ปัญหา นี่เป็นตำแหน่งที่ต้องการให้คุณมีความชัดเจนและระมัดระวังในการสร้างคำแนะนำทีละขั้นตอนซึ่งจะช่วยผู้นำคนอื่นๆ ในกระบวนการตัดสินใจ โปรดทราบว่ากรณีความเข้าใจผิดใดๆ มักจะส่งผลให้เกิดปัญหาร้ายแรงเมื่อสิ้นสุดกระบวนการ

จินตนาการเป็นคุณลักษณะสำคัญอีกประการหนึ่งที่นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องมี คุณต้องเห็นภาพข้อมูลจากมุมต่างๆ เพื่อให้มีเอกลักษณ์เฉพาะตัวและได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น จินตนาการคือสิ่งที่ทำให้ข้อมูลมีความสดใหม่และมีนวัตกรรมมากกว่าที่ใครจะมองเห็น ทำให้ข้อมูลง่ายขึ้นโดยใช้การบอกเล่าเรื่องราวที่ไม่เคยมีมาก่อน

เนื่องจากข้อมูลขึ้นอยู่กับแนวโน้มและรูปแบบเป็นหลัก นักวิเคราะห์ข้อมูลจึงจำเป็นต้องใส่ใจในรายละเอียดเป็นอย่างยิ่ง คุณต้องสามารถดูชุดข้อมูลต่างๆ และระบุแนวโน้มและรูปแบบต่างๆ ได้ นอกจากนี้ คุณยังสามารถประเมินสิ่งที่ส่งผลให้เกิดแนวโน้มดังกล่าวเพื่อความเป็นอยู่ที่ดีของผู้ชมของคุณได้

นักวิเคราะห์ข้อมูลจะต้องเป็นบุคคลที่มีแรงจูงใจในตนเองซึ่งสามารถปฏิบัติตามคำแนะนำได้ในภายหลัง คุณต้องมีความสามารถในการดูข้อมูลและบอกเหตุผลบางประการว่าเหตุใดจึงจำเป็นต่อผู้ใช้ สิ่งนี้ให้พลังแก่คุณในการกระตุ้นให้ตัวเองทำงานให้กับลูกค้าของคุณอย่างไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อย

นักการตลาดคิดเหมือนนักวิเคราะห์ข้อมูลอย่างไร? มาดูการแฮ็กบางส่วนที่กล่าวถึงด้านล่างอย่างชัดเจน

วางแผนเนื้อหาของคุณ

แม้ว่านักการตลาดส่วนใหญ่จะเข้าใจศิลปะของการสร้างเนื้อหา แต่การวางแผนเนื้อหาก็เป็นปัญหาใหญ่ คุณต้องแน่ใจว่าเนื้อหาของคุณมีประสิทธิภาพและมีคุณค่าต่อตลาดเป้าหมายของคุณมากขึ้น สิ่งนี้จะเกิดขึ้นได้เมื่อคุณเริ่มปฏิบัติการจากมุมมองของนักวิเคราะห์ข้อมูล

นอกจากนี้ ให้พิจารณาความต้องการของตลาดสำหรับเนื้อหาให้ชัดเจนก่อนที่คุณจะใช้เวลาสร้างเนื้อหา ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีตัวแปรทั้งหมดที่จำเป็นในการระบุเนื้อหาของคุณไปยังผู้ชมตลาดที่ต้องการ แบ่งกลุ่มแนวคิดของคุณตามการเลือกเพื่อให้แน่ใจว่าคุณมีสิ่งที่ผู้ชมต้องการอย่างแท้จริง

ปรับแต่งเนื้อหาของคุณ

หากคุณไม่มีนักวิเคราะห์ข้อมูล คุณจำเป็นต้องก้าวเข้าสู่ตำแหน่งของพวกเขา ทดสอบเนื้อหาที่คุณสร้างขึ้นโดยการปรับแต่งเพื่อให้แน่ใจว่าทุกอย่างตรงประเด็น นี้อาจดูเหมือนเป็นงานมาก แต่คุณไม่มีทางเลือกมากกว่าที่จะทำมันให้เสร็จ สร้างสมมติฐานที่จะช่วยคุณทดสอบเนื้อหาให้สอดคล้องกับผู้ชม

ใช้วิธีการทดสอบใดๆ ที่เหมาะกับคุณเพื่อระบุสิ่งที่ใช้ได้ผลและไม่ได้ผล ระบุคำบางคำที่ทำงานได้ดีกว่าและนำไปใช้อย่างเหมาะสมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นในที่สุด โปรดจำไว้ว่านักวิเคราะห์ข้อมูลเป็นบุคคลที่มุ่งเน้นผลลัพธ์ คุณต้องทำงานในสายงานเดียวกันเพื่อให้แน่ใจว่าความพยายามของคุณจะสร้างผลลัพธ์

การได้คำที่ได้ผลดีกว่าคำอื่นๆ จะทำให้คุณมีพลังในการเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ที่คุณต้องการ ตรวจสอบส่วนต่างๆ ของกลยุทธ์ที่คุณปรับแต่งและทำการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น เมื่อทำการทดสอบ ให้จดบันทึกเพื่อเรียนรู้วิธีใหม่ๆ ที่คุณสนใจ

วัดผลลัพธ์

ในการตลาดดิจิทัล คุณต้องทำงานกับหลักฐานการทำงานของคุณ ใช้แผนภูมิการแสดงภาพข้อมูล เช่น แผนภูมิแท่ง แผนภูมิเส้น แผนภูมิพาเรโต แผนภูมิ sankey เป็นต้น เพื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่สร้างจากจุดต่างๆ ของช่องทางการได้มาซึ่งลูกค้าของคุณ ประเมินเนื้อหาที่ลูกค้าพิจารณาเป็นส่วนใหญ่ภายในกระบวนการขาย

คุณสามารถเลือกที่จะสร้างวิธีการอัลกอริทึมที่เกี่ยวข้องกับตัวเลขที่สามารถช่วยให้คุณวัดตัวแปรต่างๆ เกี่ยวกับประสิทธิภาพทั่วไปของคุณในธุรกิจได้ มุ่งเน้นไปที่การจัดการกับตัวเลขจริงเพื่อกำหนดตำแหน่งที่แน่นอนของคุณในธุรกิจ และสิ่งที่คุณสามารถทำได้เพื่อนำแบรนด์ของคุณไปสู่อีกระดับ

ในการทำให้แบรนด์ของคุณมีเอกลักษณ์เฉพาะตัว ให้ใช้เครื่องมือต่างๆ เพื่อให้คุณคิดหาวิธีที่เหมือนกันซึ่งสามารถตรวจจับประสิทธิภาพของคุณได้หลังจากกำหนดเวลาหนึ่งๆ ประเมินผลการดำเนินธุรกิจผ่านช่องทางต่างๆ และใช้ประโยชน์จากช่องทางที่สร้างผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยม

หลังจากกระบวนการ ใช้ผลลัพธ์ที่คุณได้รับหลังจากวิเคราะห์ประสิทธิภาพของคุณเพื่อทำนายอนาคต โปรดทราบว่านี่จะเป็นเรื่องง่ายหากคุณทำด้วยใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและความต้องการที่จะเปิดเผยข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับอนาคต

สรุปแล้ว

จากผลกระทบของนักวิเคราะห์ข้อมูลต่อความสำเร็จของธุรกิจ อัตราการจ้างงานเพิ่มขึ้น 7.7% คาดว่าจะเติบโตสูงขึ้นมากเนื่องจากอุตสาหกรรมธุรกิจยังคงขยายตัวอย่างต่อเนื่อง ซึ่งหมายความว่าคุณจำเป็นต้องก้าวขึ้นในกรณีที่คุณไม่มีนักวิเคราะห์ข้อมูลภายในการตั้งค่าธุรกิจของคุณ

ผู้เขียนชีวประวัติ:

Lori Gillen เป็นบล็อกเกอร์/ผู้สร้างเนื้อหาที่เชี่ยวชาญด้านการตลาดดิจิทัลและการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยประสบการณ์ 5 ปี ปัจจุบันทำงานที่ ChartExpo ในตำแหน่ง Senior Content Creator