تفاوت داده ساختار یافته و بدون ساختار در بازاریابی دیجیتال

بیشتر متخصصین بازاریابی  دیجیتال فکر می کنند داده محور بودن به معنای استفاده از شاخص های وب سنجی (web metrics) صرفا با هدف تصمیم گیری است. اما در واقع این کار به معنای داده محور بودن نیست. این مورد بیشتر گوگل آنالیتیکس (Google Analytics) محور بودن است! برای اینکه واقعاً داده محور باشیم، باید تعریف واقعی داده، را به خودمان یادآوری کنیم.

یکی از پر کاربرترین انواع اطلاعات، داده های کیفی یا داده های بدون ساختار است. این نوع داده می تواند نظرات و احساسات واقعی مشتریان را نسبت به برند شما نشان دهد، در حالی که استخراج اطلاعات از داده های کمی یا داده های ساختار یافته سخت و چالش برانگیز است.

جف بزوس (Jeff Bezos)، مدیرعامل آمازون (Amazon)، یک از پیشگامان مشتاق استفاده از داده های کیفی برای هدایت استراتژی است. وی در طی مصاحبه ای توضیح داد: “چیزی که من متوجه شدم این است که وقتی نتایج و داده ها با هم همخوانی ندارند، نتایج معمولاً درست هستند. و اشتباهی در روش اندازه گیری (داده های شما) شما وجود دارد!”

عشق بزوس به بازخورد مشتری نباید شما را وادار کند که در کمپین بازاریابی دیجیتال بعدی خود، داده های کمی را جایگزین داده های کیفی کنید. این امر باید شما را تشویق کند که استراتژی خود را با هر دو منبع داده شکل دهید. با تلفیق بینش های حاصل از شاخص های وب سنجی و بازخورد مشتری می توانید درک کاملی از اثربخشی برنامه بازاریابی دیجیتال خود داشته باشید.

 

اگر می خواهید از داده های کیفی یا بدون ساختار و داده های کمی یا ساختار یافته بیشتر بدانید، با این مطلب از وبلاگ دیجینگ همراه باشید تا درباره ی این دو منبع داده و اینکه از چه ابزاری برای ذخیره و تجزیه و تحلیل آن ها می توانید استفاده کنید، آگاهی یابید.

 

داده های بدون ساختار

اغلب به عنوان داده های کیفی از آن ها یاد می شود، داده های بدون ساختار معمولاً نظرات و داوری های ذهنی از برند شما به صورت متن است که اکثر نرم افزارهای تحلیلی قادر به جمع آوری آن ها نیستند. این امر جمع آوری، ذخیره سازی و سازماندهی داده های بدون ساختار در پایگاه های داده معمولی مانند اکسل (Excel) و اس کیو ال (SQL) را دشوار می سازد.

همچنین بررسی داده های بدون ساختار با روش های استاندارد تجزیه و تحلیل داده ها و ابزارهایی مانند تحلیل رگرسیون و جداول محوری دشوار است.

از آنجا که شما نمی توانید داده های بدون ساختار را در پایگاه های داده معمولی ذخیره و سازماندهی کنید، باید آن ها را در اسناد ورد  (Word)یا پایگاه داده های غیر رابطه ای (NoSQL) مانند الستیک سرچ (Elasticsearch) یا سولار (Solr) ذخیره کنید.

علاوه بر این، از آنجا که شما نمی توانید از روش ها و ابزارهای استاندارد تجزیه و تحلیل داده ها برای کسب بینش از داده های بدون ساختار استفاده کنید، می توانید به صورت دستی آن ها را تجزیه و تحلیل کنید یا از ابزارهای تجزیه و تحلیل در یک پایگاه داده نواس کیوال (NoSQL) استفاده کنید تا داده های بدون ساختار را بررسی کنید. با این وجود، برای استفاده موثر از این ابزارها، به سطح بالایی از تخصص فنی نیاز دارید.

اگر می توانید با موفقیت بینش و اطلاعات را از داده های بدون ساختار استخراج کنید، می توانید درک عمیقی از اولویت های مشتری های خود و احساسات آن ها نسبت به برند خود کسب کنید.

 

نمونه داده های بدون ساختار

متداول ترین نمونه داده های بدون ساختار پاسخ های نظرسنجی، نظرات شبکه های اجتماعی، نظرات وبلاگ، پاسخ های ایمیل و تماس های تلفنی است.

 

  1. پاسخ های نظرسنجی

هر وقت بازخورد مشتریان خود را جمع می کنید، شما درحال جمع کردن داده های بدون ساختار هستید. به عنوان مثال، نظرسنجی ها با پاسخ های متنی، داده های بدون ساختار هستند.

اگرچه این داده ها را نمی توان در یک پایگاه داده جمع آوری کرد، اما اطلاعات با ارزشی هستند که می توانید برای اتخاذ تصمیمات تجاری از آن ها استفاده کنید.

 

  1. نظرات رسانه های اجتماعی

اگر تاکنون از مشتریان خود در رسانه های اجتماعی نظرات همراه با بازخورد دریافت کرده اید، داده های بدون ساختار را مشاهده کرده اید.

باز هم، این نوع داده نمی تواند در یک پایگاه داده جمع آوری شود، اما می خواهید به این بازخورد توجه کنید. شما حتی می توانید آن را در یک سند Word ذخیره کنید تا مورد بررسی قرار گیرد.

 

  1. پاسخ های ایمیل

مشابه پاسخ های نظرسنجی، پاسخ های ایمیل نیز می توانند داده های بدون ساختار در نظر گرفته شوند.

بازخوردی که شما دریافت می کنید اطلاعات مهمی است، اما لزوماً نمی تواند در یک پایگاه داده جمع آوری شود.

 

  1. تماس تلفنی

تیم خدمات مشتری و تیم فروش شما همیشه در تماس های تلفنی خود داده های بدون ساختار را جمع می کنند.

از آنجا که این تماس ها اغلب شامل انتقادات مربوط به شرکت شما هستند، جمع آوری این بازخوردها مهم است. با این حال، مانند تمام داده های بدون ساختار، کمیت سنجی دشوار است.

 

  1. اسناد تجاری

هر سند تجاری مانند ارائه ها یا اطلاعاتی که در یک سند Word ذخیره کرده اید، نمونه ای از داده های بدون ساختار است.

از آنجا که داده های بدون ساختار در واقع اطلاعاتی هستند که نمی توانند به طور کارآمد و منظم در یک پایگاه داده ذخیره شوند، هرگونه اسنادی که در اختیار دارید می تواند داده بدون ساختار در نظر گرفته شود.

داده ها در بازاریابی دیجیتال

داده های ساختار یافته

اغلب به عنوان داده های کمی شناخته می شوند، داده ساختار یافته واقعیت های عینی و اعدادی هستند که اکثر نرم افزارهای تحلیلی می توانند آن ها را جمع آوری کرده و داده ها را برای ارسال، ذخیره سازی و سازماندهی در پایگاه های داده معمولی مانند اکسل و اس کیوال آسان تر کنند.

حتی اگر داده های ساختار یافته تنها اعداد یا کلمات موجود در یک پایگاه داده باشند، می توانید با بررسی آن ها از طریق روش های تحلیل داده ها و ابزارهایی مانند تحلیل رگرسیون و جداول محوری، به راحتی بینش و اطلاعات داده های ساختار یافته را استخراج کنید. این با ارزش ترین جنبه داده های ساختار یافته است.

 

داده های ساختار یافته در مقابل داده های بدون ساختار

تفاوت بین داده های ساختار یافته و بدون ساختار در این است که داده های ساختار یافته، واقعیت های عینی و اعدادی هستند که اکثر نرم افزار های تحلیلی می توانند آن ها را جمع آوری کنند، در حالی که داده های بدون ساختار معمولاً نظرات و داوری های ذهنی از برند شما در قالب متن هستند که اکثر نرم افزارهای تحلیلی نمی توانند آن ها را جمع آوری کنند.

 

  1. ذخیره داده های ساختار یافته آسان تر است.

ارسال، ذخیره و سازماندهی داده های ساختار یافته در پایگاه های داده معمولی مانند اکسل(Excel) ، گوگل شیت (Google Sheets) و اس کیوال (SQL) آسان است.

در مقابل، ارسال، ذخیره سازی و سازماندهی داده های بدون ساختار در پایگاه های داده معمولی دشوار است. بیشتر اوقات، شما باید داده های بدون ساختار را در اسناد ورد (Word) یا پایگاه داده های نواس کیوال (NoSQL) ذخیره کنید.

 

  1. تجزیه و تحلیل داده های ساختار یافته آسان تر است.

با استفاده از داده های ساختار یافته می توانید اطلاعات را با استفاده از روش های استاندارد تجزیه و تحلیل داده ها و ابزارهایی مانند تحلیل رگرسیون و جداول محوری به راحتی بررسی کنید.

با این حال، با داده های بدون ساختار، این کار امکان پذیر نیست. برای بررسی این نوع داده ها باید به صورت دستی آن ها را آنالیز کنید یا از ابزارهای تجزیه و تحلیل در یک پایگاه داده NoSQL استفاده کنید.

 

  1. داده های بدون ساختار آزادی عمل بیشتری را فراهم می کنند.

در حالی که ذخیره و جمع آوری داده های ساختار یافته آسان تر است، داده های بدون ساختار از آنجایی که در فرمت اصلی خود هستند، به تحلیلگران آزادی عمل بیشتری می بخشد.

 

داده محور باشید، نه فقط گوگل آنالیتیکس محور

به یاد داشته باشید که داده های کیفی، مانند بازخورد مشتری، برای اطلاع از استراتژی بازاریابی دیجیتال شما به اندازه شاخص های وب سنجی، از اهمیت بسیار زیادی برخوردارند.

شما بدون داده های بدون ساختار، درک روشنی از اینکه مشتریان در مورد برند شما چه احساسی دارند، نخواهید داشت. و آگاهی از این موضوع برای هر استراتژی بازاریابی مهم است.

Read More
نیما رحیمی ۳ اردیبهشت ۱۳۹۹ 0 دیدگاه