Data for markedsføreren. Vellykket markedsføring krever tilgang til en rekke data som lar deg analysere markedet, forstå forbrukere og effektivt implementere markedsføringskampanjer. Her er noen typer data som kan være nyttige for en markedsfører:

  1. Demografi:

    • Alder, kjønn, utdanning, inntekt – disse dataene hjelper til med å forstå hva grupper av mennesker utgjør målgruppe og hvilke behov de måtte ha.
  2. Geografiske data:

  3. Atferdsdata for markedsførere:

    • Data om brukeraktivitet på nettsteder, apper eller sosiale nettverk. Dette kan inkludere informasjon om sidevisninger, kjøp, oppholdstid osv.
  4. Sosiale medier data:

  5. Konkurrentdata:

    • Å studere aktivitetene til konkurrenter kan gi verdifull informasjon om hvilken markedsføring strategi effektiv i bransjen.
  6. Salgs- og inntektsdata:

    • Salgs- og inntektsinformasjon hjelper til med å måle effektiviteten til markedsføringskampanjer og bestemme produktenes suksess.
  7. Anmeldelser og tilbakemeldinger fra kunder:

  8. Teknologiske data for markedsføreren:

    • Data om teknologi og enhetsbruk hjelper til med å skreddersy markedsføringskampanjer til målgruppens preferanser.
  9. Konverteringsdata:

    • Å vite hvilke kanaler som gir flest konverteringer hjelper deg med å optimalisere markedsføringstiltakene dine.
  10. Økonomiske data for markedsføreren:

    • Data om nåværende økonomiske forhold, trender for forbrukeratferd og inflasjon kan påvirke markedsføringsstrategier.

Effektiv bruk av disse dataene hjelper markedsførere til å bedre forstå målgruppen deres, ta informerte beslutninger og tilpasse strategier i henhold til markedets krav.

Сегодня мы углубляемся в возможности рассказывания историй, чтобы показать вам, как ваш merkenavn может использовать их для преобразования вашей контент-стратегии. Итак, начнем с основ.

HVA ER DATASTORYTELLING? Data for markedsføreren.

Вопреки распространенному мнению, рассказывание историй — это не просто datavisualisering, аналитические отчеты или горстка статистических данных, хранящихся где-то в PowerPoint.

Datahistoriefortelling er et paraplybegrep vi bruker for å beskrive hele prosessen datainnsamling, trekke ut informasjon og transformere den til en historie. Datahistoriefortelling er en blanding av to verdener: ekte data og menneskelig kommunikasjon. Det er en overbevisende fortelling bygget rundt og forankret av overbevisende data som brukes til å ta beslutninger, identifisere en interessant trend eller gi verdifull informasjon til publikum.

HVA KREVES DATAFORKLARING?

God datahistoriefortelling er mer enn bare å sette sammen noen få diagrammer. Dette krever flere ingredienser.

  • Gode ​​data: rådataene bedriften din samler inn.
  • Syntese: identifisere historien dataene forteller.
  • Fortelling: transformere disse dataene til en forståelig historie.
  • Datavisualisering: Overføring  informasjon gjennom visualiseringer som gjør det enkelt å "se" historien du forteller (for eksempel økende sesongmessig Salg eller prosentandel av fornøyde kunder).

HVORDAN BRUKER MARKEDSFØRERE HISTORIE? Data for markedsføreren

Datahistoriefortelling kommer i mange former og kan brukes både i og utenfor en organisasjon.

  • Interiør 
    • Analytics
    • Markedsføringsrapporter
    • Forskning
    • Kundeundersøkelser
    • Presentasjoner
  • Utvendig
    • Årlige rapporter
    • Infografikk
    • elektronisk bøker
    • hvite papirer
    • Reports
    • Artikler

Merk. Dette er ikke en fullstendig liste; dette er bare noen av de vanligste programmene. Data for markedsføreren

HVORDAN HJELPER DATASTORYTELLING MARKEDSFØRERE?

Datahistoriefortelling er unikt posisjonert (og har vitenskapelig støtte) for å hjelpe markedsførere med å få unik innsikt og kommunisere mer effektivt. Ved å inkorporere datahistoriefortelling i innholdsstrategien din, kan du lage kvalitetsinnhold som gjør inntrykk. Dette er hvordan.

1) Datahistoriefortelling gir mening og verdi. Data for markedsføreren

  • Teknisk sett blir alt innhold tolket som data av hjernen, men det mest verdifulle innholdet gir mer enn bare kunnskap; det gir forståelse. Denne forståelsen hjelper til med å ta beslutninger og avviser handlinger; derfor er det det viktigste.
  • В мире, где мы завалены данными, но отчаянно нуждаемся в их значении, рассказывание историй — мощный инструмент, позволяющий соединить точки и дать понимание. Присваивая значение и контекст данным, которые иначе живут в виде чисел в электронной таблице Excel, мы получаем — и можем делиться — ясностью и пониманием.
  • Dette er veldig gunstig for merker. Datahistoriefortelling lar deg trekke ut og kommunisere informasjon gjennom overbevisende historier, noe som hjelper både markedsføringsoperasjonen og menneskene du prøver å nå.
Datahistoriefortelling Tabell-01 Data for markedsføreren

Informasjonsavklaringsmodell

 

Dette er en måte for publikum å skille innholdet ditt fordi folk ønsker nyttig, verdifullt innhold som utvider kunnskapen deres, løser problemene deres og hjelper dem å navigere i verden bedre. Ved å tilby dette innholdet gjennom historiefortelling, gir merkevaren din en reell tjeneste til menneskene du prøver å nå, og posisjonerer deg som en pålitelig ressurs. For din merkevarefortelling data kan veilede arbeidet ditt og beslutningene du tar, og informere alt fra hele innholdsstrategien din til den siste kampanjen din for å forbedre avkastningen. Data for markedsføreren

Tips: Bruk disse tipsene til å brainstorme nye innholdsmarkedsføringshistorier som gir ekte verdi.

Eksempel: Incapsula undersøkte 300 selskaper om tilgjengeligheten til SAAS-nettstedene deres, og gjorde deretter undersøkelsen om til en animasjon infografikk, som ga leserne en titt på et problem i bransjen. Denne typen datahistoriefortelling er den perfekte måten å snakke til et nisjepublikum på og få et nytt perspektiv.

2) Dette er PR-gull.

At skiller seg ut blant konkurrentene, trenger du unike, originale historieideer. Data er en enkel måte å komme til disse historiene på. Dette gjelder spesielt for historier basert på interne data. Når du har proprietære data som ingen andre merker har tilgang til, kan du fortelle en historie som ingen andre kan fortelle om din bransje, dine kunder og mer. Data for markedsføreren

Disse ideene kan hjelpe deg med å kaste lys over et tidligere uutforsket emne, presentere en interessant vinkling eller gi nyttig informasjon. synsvinkel mennesker og/eller industri.

Ikke bare er disse historiene overbevisende, utgivere er også sultne på gode historier. I en verden av åpent innhold hjelper historiefortelling deg med å skille deg ut fra støyen. En flott artikkel publisert i en populær publikasjon kan heve merkevaren din, utvide rekkevidden din og introdusere deg for en helt ny gruppe mennesker.

Datahistorier merkevarer trenger å fortelle

Tips: Hvis du vil at innholdet ditt skal beskyttes, sjekk ut tipsene våre for å hjelpe utgivere å elske innholdet ditt og markedsføre det som et byrå. Data for markedsføreren

Eksempel: LinkedIn har tilgang til data fra 174 millioner LinkedIn-profiler i USA, mer enn 20 000 selskaper og 3 millioner stillingsannonser på plattformen, noe som gir merkevaren et helt unikt innblikk i amerikanske sysselsettingstrender. I sin månedlige Workforce Report deler LinkedIn overbevisende data om sysselsettingstrender som gir jobbsøkere, arbeidsgivere og media en dyp forståelse av sysselsettingstilstanden i USA. Ved å dele disse dataene gir de innhold som skiller dem fra hverandre og etablerer dem. som hovedressurs for sysselsetting.  

knyttet til historiefortelling om menneskelige ressurser

3) Det er pålitelig. Data for markedsføreren

Det er mye innhold der ute - og det meste er tull (spesielt i disse dager). I en verden full av antagelser trenger folk kalde, harde tall som knytter krav til virkeligheten. Hvis du kan knytte historien din til pålitelige data, vil de stole mer på både budskapet ditt og merkevaren din.

Tips: Finn ut hvordan du får pålitelige data.

Eksempel: For å kaste lys over matusikkerhet i Amerika, laget GOOD magazine denne infografikken ved å bruke data fra USDA.gov og U.S. Census Bureau, to autoritative kilder.

4) Det får budskapet ditt til å feste seg.

Ved å kombinere historiefortelling og visualisering appellerer du til både den analytiske siden av hjernen og den emosjonelle siden, noe som effektivt forsterker informasjonen i leseren din. Datavisualisering er spesielt effektiv her fordi den øker:

      • Forståelse: hjernen vår er programmert til å behandle bilder raskere enn språk. Å kunne "se" dataene gjør det mye lettere å forstå. Når kombinert med språklig kontekst, gjør data virkelig en innvirkning.
      • Bevaring: informasjon behandlet visuelt gjør det lettere å huske senere.
      • Attraktivitet: Datavisualisering er visuelt stimulerende, noe som gjør innholdet mer attraktivt for seeren.

5) Det er spennende. Data for markedsføreren

I tillegg til den naturlige stimuleringen som visualisering gir, oppmuntrer historiefortelling også folk til å delta i fortellingen. Det er to typer datahistoriefortelling: narrativ og utforskende. Begge fremmer engasjement, men lar seeren ta forskjellige tilnærminger. (Dette gjelder spesielt for interaktiv datafortelling.)

Fortelling: publikum går gjennom fortellingen for å komme til en bestemt konklusjon.

Eksempel: Microsofts interaktive infografiske Anatomy of a Breach leder leserne gjennom et dataran for å vise hvor vanlige brudd er.

Forskning: seerne oppfordres til å utforske dataene for å trekke sine egne konklusjoner og fokusere på historiene som betyr mest for dem.

Eksempel: 2020 EggTrack Interactive Report er et innovativt verktøy for å spore en bedrifts fremgang mot 100 % burfrie egg innen 2026 eller tidligere. Ved å syntetisere data og gjøre dem om til et rikt, interaktivt miljø, kan folk utforske dataene som de vil. Data for markedsføreren

Selv om utforskende historiefortelling krever mer aktivitet enn historiefortelling, krever begge former for datafortelling at folk aktivt gjennomgår og syntetiserer data.

Tips: Finn ut hvorfor interaktive opplevelser er så gode for historiefortelling, og lær hvordan du brainstormer gode interaktive ideer.

6) Det er universelt.

Informasjon hentet fra datahistorier kan overføres i mange forskjellige formater, inkludert:

      • Årlige rapporter
      • Artikler
      • Brosjyrer
      • Kasusstudier
      • Infografikk
      • Interaktiv infografikk
      • Mikroinnhold
      • Trafikktider
      • Presentasjoner
      • Reports
      • Video

Dessuten kan disse ideene endres, gjenbrukes og inkorporeres i tilleggsinnhold. Du kan for eksempel bruke en attraktiv datavisualisering i en artikkel eller bruke et stykke infografikk i e-bok. Dette gir deg flere alternativer for hver fortelling du lager. Data for markedsføreren

Tips: Finn ut hvordan innholdsdelingsstrategien fungerer, og lær hvordan du bruker det visuelle på nytt.

HVOR FÅR HISTORIER MED DATA?

Dessverre, mens historiefortelling er et viktig verktøy, drar ikke de fleste bedrifter full nytte av det. Dette skjer ofte fordi lag er koblet fra. Datarapporteringen/analysen som mange selskaper gjør, kommer sjelden i hendene på markedsførere. Selv når dette skjer, er markedsførere ofte dårlig forberedt på å jobbe med dataene for å finne interessante historier. Som et resultat forblir en enorm mengde verdifull data ubrukt.

Hvis du ikke har gjort historiefortelling før, starter det hele med gode data. Heldigvis er det mange måter å få tak i en.

      • Interiør: самые лучшие, самые оригинальные истории взяты из ваших собственных данных. Когда вы сосредоточены на создании innholdsmarkedsføring для создания своего бренда и повышения узнаваемости, ключевую роль играют собственные данные. Кроме того, у вас уже есть большой объем данных в вашей организации, в том числе:
      • Utvendig: Интернет полон фантастических данных от многих заслуживающих доверия организаций, у которых, вероятно, больше ресурсов, чем у вас. Для innholdsmarkedsføring, ориентированного на болевые точки или интересы людей, они могут быть ценными источниками для построения историй данных (или использования для поддержки ваших внутренних данных). Примеры этих источников включают:
        • Statlige organer
        • Forskningsfirmaer
        • Bransjeorganisasjoner/publikasjoner

 

HVORDAN FORTELLE EN FLOTT DATAHISTORIE

Å fortelle data kan virke skremmende, og for ikke-matematikere kan det føles som et fremmedspråk. Men realiteten er at markedsførere mest effektivt kan bringe historier til live med data.

Аналитики и статистики обладают фантастическими техническими навыками, но когда дело når до человеческого фактора, им часто трудно эффективно преобразовать все эти данные в интересную историю. Данные для маркетолога

Markedsførere vet hvem de prøver å nå, så det er lettere å oversette disse dataene til et språk de forstår. Hvis du begynner på historiefortelling, er det her hvordan du gjør det riktig.

1) Kilde til pålitelige data.

Historiefortelling er troverdig, men bare når den er basert på pålitelige data. Data kan lett manipuleres, forvrenges eller feiltolkes, så det er utrolig viktig å ha en pålitelig, objektiv kilde.

 

2) Finn historien. Data for markedsføreren

Du tror kanskje dataene dine vil fortelle deg én historie, men du kan bli overrasket. Du kan finne en interessant uteligger, en uventet trend eller data som utfordrer en utbredt tro. Alt dette kan gi god datahistoriefortelling.

 

3) Lag en interessant, engasjerende og lærerik historie.

Hard data alene gir ikke en god datahistorie. Datahistorier er bare effektive hvis de gjør noe nyttig: lære folk noe nytt, gi dem et nytt perspektiv eller motivere dem til handling.

Hvordan du presenterer den historien avgjør om budskapet når frem. Fortellingen din skal veilede leserne, gi kontekst og hjelpe dem med å syntetisere datahistorien så effektivt som mulig.

 

4) Datadesign i henhold til beste praksis. Data for markedsføreren

En av de beste måtene å sabotere historiefortelling på er med feil eller dårlig utformede datavisualiseringer. Datavisualisering er designet for å gjøre data så enkle å forstå som mulig, så det er viktig å jobbe med en designer som forstår beste praksis.

 

IKKE LA DATANARRATIVEN SKREMME DEG

De mest innovative innholdsmarkedsførerne vil lære å mestre dette mediet, men det hele starter med eksperimentering. Datahistoriefortelling vil bli stadig mer vanlig, så det er i din interesse å bli så datakunnskaper som mulig, holde deg oppdatert med beste praksis for innholdsmarkedsføring og lære å fortelle virkelige historier.

АЗБУКА

Часто задаваемые вопросы. Данные для маркетолога .

1. Какие данные необходимы маркетологу для анализа рынка?

Основные данные включают:

  • Demografi: Возраст, пол, уровень дохода, образование, семейное положение и т.д.
  • Geografiske data: Местоположение клиентов, город, регион, страна.
  • Psykografiske data: Интересы, ценности, образ жизни, поведение и мотивация клиентов.
  • Atferdsdata: История покупок, частота покупок, средний чек, уровень лояльности.
  • Konkurransedyktig analyse: Данные о конкурентах, их продуктах, ценах, маркетинговых стратегиях.

2. Как собирать и использовать данные о целевой аудитории?

Шаги по сбору и использованию данных:

  • Definere mål: Определите, какие данные вам нужны и для каких целей.
  • Использование опросов и анкет: Datainnsamling через онлайн-опросы, анкеты и интервью.
  • Анализ веб-аналитики: Использование инструментов веб-аналитики (Google Analytics, Yandex.Metrica) для изучения поведения посетителей на сайте.
  • Sosiale nettverk: Анализ данных из социальных сетей для понимания интересов и поведения аудитории.
  • CRM-systemer: Использование CRM-систем для хранения и анализа данных о клиентах.
  • Segmentering: Сегментируйте аудиторию на основе собранных данных для более точного таргетинга и персонализации.

3. Какие инструменты и платформы помогают маркетологам собирать и анализировать данные?

Популярные инструменты и платформы:

  • Google Analytics: Инструмент веб-аналитики для анализа посещаемости сайта и поведения пользователей.
  • Yandex.Metrica: Аналог Google Analytics для анализа поведения пользователей на сайте.
  • CRM-systemer: Salesforce, HubSpot, Zoho CRM для ledelse данными о клиентах.
  • Sosiale nettverk: Facebook Insights, Twitter Analytics, LinkedIn Analytics для анализа данных из социальных сетей.
  • Инструменты для опросов: SurveyMonkey, Typeform, Google Forms для создания и анализа опросов.
  • Платформы для анализа данных: Tableau, Power BI, Google Data Studio для визуализации и анализа данных.

4. Как использовать данные для создания эффективных маркетинговых стратегий?

Применение данных:

  • Målgruppesegmentering: Разделите аудиторию на сегменты на основе демографических, географических и поведенческих данных.
  • Персонализация маркетинга: Используйте данные для создания персонализированных предложений и сообщений.
  • Оптимизация рекламных кампаний: Анализируйте результаты кампаний и корректируйте стратегии на основе данных.
  • Разработка контента: Создавайте контент, который отвечает интересам и потребностям целевой аудитории.
  • Прогнозирование трендов: Используйте данные для прогнозирования рыночных тенденций и адаптации к изменениям.

5. Какие данные нужны для оценки эффективности маркетинговых кампаний?

Основные метрики включают:

  • ROI (возврат на инвестиции): Соотношение прибыли к затратам на маркетинговую кампанию.
  • CTR (кликабельность): Процент кликов по отношению к числу показов annonsering.
  • CPC (стоимость за клик): Стоимость одного клика по reklame.
  • CPA (стоимость за действие): Стоимость одного целевого действия (регистрация, покупка и т.д.).
  • Conversion Rate (коэффициент конверсии): Процент пользователей, совершивших целевое действие.
  • Kundens levetidsverdi (CLV): Общая kundeverdi за весь период взаимодействия с компанией.

6. Как защитить данные клиентов и соблюдать законодательство о защите данных?

Меры по защите данных:

  • Lovlig etterlevelse: Следуйте lover и регламентам о защите данных, таким как GDPR, CCPA.
  • Datakryptering: Используйте шифрование для защиты данных при передаче и хранении.
  • Tilgangsbegrensning: Предоставляйте доступ к данным только тем сотрудникам, которым это необходимо.
  • Personellopplæring: Проводите обучение сотрудников по вопросам безопасности данных.
  • Регулярные аудиты: Проводите регулярные аудиты безопасности данных и процессов.

7. Как использовать данные для улучшения обслуживания клиентов?

Использование данных для улучшения обслуживания:

  • Tilbakemeldingsanalyse: Сбор и анализ отзывов клиентов для выявления проблем и улучшений.
  • Персонализация обслуживания: Использование данных для персонализации взаимодействия с клиентами.
  • Прогнозирование потребностей: Анализ данных для прогнозирования потребностей клиентов и предложения соответствующих продуктов или услуг.
  • Prosessautomatisering: Внедрение автоматизированных систем для более быстрого и эффективного обслуживания.
  • Мониторинг удовлетворенности: Регулярное измерение уровня удовлетворенности клиентов и внесение необходимых улучшений.

8. Как данные помогают в создании контент-маркетинговых стратегий?

Создание контент-маркетинговых стратегий:

  • Анализ интересов аудитории: Использование данных для определения тем и форматов контента, которые интересуют целевую аудиторию.
  • Trendovervåking: Анализ данных для выявления актуальных трендов и тем для контента.
  • Innholdsoptimalisering: Использование данных для оптимизации контента под SEO и улучшения видимости в поисковых системах.
  • Персонализация контента: Создание персонализированного контента на основе данных о предпочтениях и поведении аудитории.
  • Måle ytelse: Анализ данных для оценки эффективности контент-стратегий и внесения корректировок.

9. Какие данные использовать для улучшения рекламных кампаний?

Использование данных для улучшения рекламных кампаний:

  • Analyser tselevoy publikum: Использование данных для более точного таргетинга и сегментации аудитории.
  • Оптимизация креативов: Анализ данных о креативах (баннеры, видео) для улучшения их эффективности.
  • A/B-testing: Проведение тестов различных вариантов рекламы и анализ данных для выбора наиболее эффективных.
  • Мониторинг конкурентов: Анализ данных о рекламных кампаниях конкурентов для выявления лучших практик и возможностей.
  • Analyse ytelsesindikatorer: Постоянный мониторинг и анализ ключевых показателей (CTR, CPC, конверсии) для оптимизации кампаний.

10. Как использовать данные для развития новых продуктов и услуг?

Развитие новых продуктов и услуг:

  • Анализ рыночных потребностей: Изучение данных о потребностях и предпочтениях клиентов для разработки новых продуктов.
  • Тестирование прототипов: Сбор данных и обратной связи на этапах тестирования прототипов.
  • Etterspørselsprognose: Использование данных для прогнозирования спроса на новые продукты и услуги.
  • Pris strategi: Анализ данных для определения оптимальной ценовой стратегии.
  • Markedsundersøkelse: Проведение маркетинговых исследований для сбора данных о возможностях и угрозах на рынке.