Excel - Le cycle de l'analyse de données

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Analyser

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la visualisation, avec ce qu'on appelle

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le cycle de l'analyse visuelle.

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C'est quelque chose qui est peut être

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relativement poussée par rapport

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à l'usage que vous voudrez faire

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de la data visualisation,

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il n'empêche que c'est un cheminement que

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vous devez avoir en tête quand vous allez

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vous décider à utiliser de la visualisation.

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Donc là, ce que vous avez ici,

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c'est le schéma dans lequel la

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visualisation est nécessaire et se justifie.

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Donc la première étape avant tout,

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c'est de définir la raison

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pour laquelle on souhaite tout simplement

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créer une visualisation et au delà de ça,

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c'est qu'est ce que je veux comprendre,

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à quelle question je souhaite répondre.

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Donc on verra après un cas concret,

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mais en tous les cas voilà se

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poser une question, pas juste

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faire une visualisation pour se dire : ça

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sera plus joli dans mon fichier Excel.

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Non, chaque visualisation doit

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être justifiée et donc pour ça,

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il faut se poser

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ces questions-là.

00:00:54

Ensuite,

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une fois qu'on a la problématique,

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on regarde si les données qui sont

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à disposition dans notre fichier

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Excel ou dans un fichier à part

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est disponible. Donc si ce n'est pas le cas,

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il va falloir aller enrichir ce fichier

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ou aller récupérer un autre fichier.

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Ensuite, une fois qu'on a les données,

00:01:10

on va construire les visualisations,

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le choix des visualisations, on

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va y venir juste après, et elle a

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aussi un sens en tous les cas,

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là on va construire les visualisations.

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Et comme on l'a vu juste avant,

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normalement les visualisations vous

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permettent de raconter une histoire,

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de mettre des choses en avant et de

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comprendre des choses qui n'étaient pas

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possible de faire sans des supports visuels.

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Et donc à partir de là,

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et bien on va comprendre des choses,

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comprendre des comportements comme

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tout à l'heure avec l'évolution

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du chiffre d'affaires,

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ce qu'on appelait des Inside, donc

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c'est des analyses et des résultats,

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des raisonnements,

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des constats qu'on va avoir

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par rapport à nos données.

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Une fois qu'on a ces constats

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et bien soit on travaille tout

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seul et on est déjà convaincu,

00:01:50

donc pas besoin de partager l'information.

00:01:51

Si ce n'est pas le cas,

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on a une hiérarchie,

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on a des collègues,

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on a des collaborateurs et donc ici on

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va aller faire du partage d'information,

00:01:58

donc on va reprendre évidemment

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nos graphiques parce que c'est

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ce qui est le plus parlant.

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Et on va refaire

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notre cheminement de pensée. Et une

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fois que tout le monde est convaincu

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qu'il y a quelque chose à corriger,

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qu'il y a un constat qui est fait,

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qui est légitime,

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on va mettre des actions en

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place pour aller améliorer ce qu'on

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aurait pu identifier ou aller corriger

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des éléments qui nous semblent

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anormaux.

00:02:21

Et donc pour vous illustrer ça,

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on va prendre un exemple

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avec un site e-commerce.

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Donc moi je travaille dans ce qu'on

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appelle le Digital Analytics, donc je

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suis au quotidien baigné dans

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ces types de problématiques là.

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Et donc imaginons un site e-commerce qui

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achète des campagnes marketing

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sur Internet pour faire sa publicité.

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Donc ce sont les fameuses bannières que

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vous pouvez voir ou ce qu'on appelle

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des liens sponsorisés sur les moteurs de

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recherche. Et on se demande :

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ces campagnes sont payantes,

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est ce qu'elles contribuent effectivement

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à mon chiffre d'affaires global

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sur mon site e-commerce ?

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Donc imaginons qu'on vende des vêtements.

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Voilà donc on va partir là-dessus.

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Donc pour pouvoir répondre à cette

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question, à cette problématique,

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la contribution de mes campagnes

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à mon chiffre d'affaires en ligne,

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je vais déjà obtenir les données

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qui m'intéressent pour le faire.

00:03:13

Donc évidemment,

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dans mes outils webmarketing je vais

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déjà avoir des interfaces qui vont

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permettre d'analyser les données

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donc je vais avoir du Google,

00:03:21

donc Google Adsense,

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je vais avoir

00:03:24

des reportings dans Google Ads et

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cetera. Donc ce sont les outils

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qui sont souvent utilisés.

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Quoi qu'il en soit,

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je peux tout à fait faire un extract

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brut de ces sources de données pour

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pouvoir après refaire moi-même les

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manipulations dans Excel.

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Donc après je vais avoir un

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certain nombre de visualisations

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qui vont s'offrir à moi,

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donc tout simplement déjà le

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chiffre d'affaires qui a été

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généré par ces campagnes,

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ce qu'on va appeler le taux de

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conversion donc pour 100 personnes

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qui sont rentrés sur le site via

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ma campagne, combien ont finalement converti ?

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On va aussi regarder ce qu'on appelle le CPC.

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Le coût par clic, le CPA,

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le coût par acquisition,

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donc tout ça,

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ce sont des voilà des choses

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très liées au digital marketing,

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donc je ne vais pas trop m'étendre là dessus,

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il y a pas mal de ressources

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sur Internet.

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Si ça vous intéresse en tout cas voilà,

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je vais pouvoir récupérer des

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tendances, récupérer des chiffres

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clés qui vont permettre de commencer

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à faire mes analyses. Et typiquement

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dans la partie analyse, donc ici, là,

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je vais constater que globalement ça marche,

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mais je vais avoir des problèmes de

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performance sur certaines campagnes.

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Typiquement celle qui cible

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les produits A, B et D.

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Voilà imaginons qu'on ait

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une centaine de produits,

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peu importe, en tous les cas,

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je peux voir qu'il y a des faiblesses

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dans mon dispositif marketing payant

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en ligne, car sur certaines campagnes,

00:04:41

ça ne fonctionne pas du tout.

00:04:43

J'ai un chiffre d'affaire généré

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qui est très faible.

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J'ai un taux de conversion qui

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n'est du coup pas bon,

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j'ai un coût par clic qui est élevé

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donc ça me coûte de l'argent.

00:04:53

Et cetera, et cetera. Donc,

00:04:55

la conclusion,

00:04:55

c'est que ça ne fonctionne pas.

00:04:57

Donc je vais aller voir mon chef et

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je vais lui partager les informations

00:05:01

que j'ai pu constater sur

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ces campagnes-là, lui dire :

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il faut qu'on corrige quelque

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chose pour aller améliorer

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les campagnes qui concernent ces

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produits. Et finalement du coup

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ça va être l'action qu'on va mettre en place,

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c'est d'aller modifier le

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ciblage sur ces campagnes,

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donc se dire : en fait je vais prendre

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d'autres sites pour diffuser mes campagnes,

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je vais cibler d'autres mots clés

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si je suis sur des liens sponsorisés,

00:05:26

et cetera, et cetera.

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Et donc ce cheminement là

00:05:29

que je viens de faire,

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vous pouvez l'appliquer sur

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n'importe quoi. Mais vraiment,

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l'étape importante quand vous

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allez vous lancer dans des visualisations,

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c'est in fine à quoi va me servir

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cette visualisation ?

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Est-ce que je veux suivre

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une tendance ?

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Est-ce que si je détecte une

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anomalie je vais être capable de

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mener une action pour la corriger,

00:05:49

et cetera et cetera,

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donc essayez, sans évidemment

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l'appliquer à la lettre, mais

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d'avoir un petit peu ce cheminement

00:05:55

en tête quand vous vous lancez

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dans la création de graphiques.

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визуализация, с тем, что называется

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цикл визуального анализа.

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Это то, что может быть

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относительно продвинутый по сравнению с

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Использование, которое вы хотите сделать

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визуализация данных,

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Тем не менее, это путешествие, которое

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Вы должны иметь в виду, когда идете

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Вы решили использовать визуализацию.

00:00:20

Так вот, что у вас здесь,

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Это схема, в которой

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Визуализация необходима и оправдана.

00:00:27

Итак, первый шаг сначала,

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Он заключается в том, чтобы определить причину

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для чего мы просто желаем

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создать визуализацию и, кроме того,

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Вот что я хочу понять,

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На какой вопрос я хочу ответить.

00:00:39

Так что посмотрим после конкретного случая,

00:00:41

Но в любом случае вот оно.

00:00:43

Задайте вопрос, а не просто

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Сделайте визуализацию, чтобы сказать: это

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будет выглядеть красивее в моем файле Excel.

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Нет, каждая визуализация должна

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быть оправданным и, следовательно, для этого,

00:00:51

Вы должны спросить себя

00:00:53

эти вопросы.

00:00:54

Тогда

00:00:54

Как только у вас возникнет проблема,

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Мы смотрим, есть ли данные, которые

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доступно в нашем файле

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Excel или в отдельном файле

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имеется. Так что, если нет,

00:01:04

Нам придется обогатить этот файл

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Или идите за другим файлом.

00:01:08

Затем, когда у вас есть данные,

00:01:10

построим визуализации,

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Выбор визуализаций, на

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собирается прийти к нему сразу после этого, и у нее есть

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тоже смысл в любом случае,

00:01:19

Там мы построим визуализации.

00:01:21

И, как мы только что видели,

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Обычно визуализации вы

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позволяют рассказать историю,

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выдвигать вещи вперед и

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понимать то, чего не было

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Можно обойтись и без наглядных пособий.

00:01:32

И так оттуда,

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Что ж, разберемся,

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понимать такое поведение, как:

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Только что с эволюцией

00:01:38

оборот

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то, что называлось Внутри, так

00:01:40

это анализы и результаты,

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рассуждение

00:01:42

Наблюдения, которые у нас будут

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в отношении наших данных.

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Как только мы получим эти выводы

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ну либо мы все прорабатываем

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в одиночестве и мы уже убедились,

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Так что не нужно делиться информацией.

00:01:51

Если это не так,

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у нас есть иерархия,

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У нас есть коллеги,

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У нас есть коллаборационисты, и вот мы

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пойдут и поделятся информацией,

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Так что мы, очевидно, возобновим

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Наши графики, потому что это

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Что наиболее показательно.

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И мы собираемся сделать это снова

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наш мыслительный процесс. И

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Раз, когда все убеждены

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что есть что исправлять,

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что сделано замечание,

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что законно,

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Мы примем меры в

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Место, куда можно пойти и улучшить то, что мы

00:02:16

могли бы выявить или исправить

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Элементы, которые нам кажутся

00:02:20

Ненормальный.

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И чтобы проиллюстрировать это,

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Возьмем пример

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с сайтом электронной коммерции.

00:02:27

Поэтому я работаю в том, что мы

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называет Digital Analytics, поэтому я

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Я ежедневно купаюсь в

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такого рода проблемы.

00:02:35

Итак, давайте представим себе сайт электронной коммерции, который

00:02:37

Покупает маркетинговые кампании

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в интернете для рекламы.

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Итак, это знаменитые знамена, которые

00:02:44

Можно посмотреть или то, что называется

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рекламные ссылки на движках

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исследование. И мы задаемся вопросом:

00:02:51

Эти кампании платные,

00:02:53

Действительно ли они вносят свой вклад

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к моему общему обороту

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на моем сайте электронной коммерции?

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Итак, давайте представим, что мы продаем одежду.

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Вот и все, с этого и начнем.

00:03:02

Чтобы иметь возможность ответить на это

00:03:05

вопрос, к этой проблеме,

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Вклад моих кампаний

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к моему онлайн-обороту,

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Я уже получу данные

00:03:11

которые меня интересуют в этом.

00:03:13

Итак, очевидно,

00:03:14

В своих инструментах веб-маркетинга я буду

00:03:16

уже есть интерфейсы, которые будут

00:03:18

Включить анализ данных

00:03:20

так что у меня будет Google,

00:03:21

итак, Google Adsense,

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У меня будет

00:03:24

отчетность в Google Ads и

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Так далее. Итак, это инструменты

00:03:27

которые часто используются.

00:03:28

В любом случае

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Я могу сделать выписку

00:03:31

необработанных этих источников данных для

00:03:34

уметь повторить

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манипуляции в Excel.

00:03:37

Так что тогда у меня будет

00:03:39

Ряд визуализаций

00:03:40

которые предложат себя мне,

00:03:42

Так что просто уже

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Товарооборот, который был

00:03:45

сгенерированные этими кампаниями,

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То, что мы будем называть курсом

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Конверсия так для 100 человек

00:03:50

которые вернулись на сайт через

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Моя кампания, сколько из них наконец-то обратились?

00:03:54

Мы также рассмотрим то, что называется CPC.

00:03:57

Цена за клик, CPA,

00:03:59

стоимость приобретения,

00:04:00

Итак, все это,

00:04:01

Это вещи

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очень связан с цифровым маркетингом,

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Так что я не собираюсь слишком подробно останавливаться на этом,

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Ресурсов довольно много

00:04:10

в интернете.

00:04:11

Если вам все равно интересно, вот,

00:04:13

Я смогу восстановиться

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тенденции, получение цифр

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Ключи, которые помогут начать работу

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чтобы сделать мои анализы. И как правило

00:04:21

в разделе анализа, так что здесь, там,

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Я посмотрю, что в целом это работает,

00:04:25

но у меня будут проблемы с

00:04:27

Эффективность в некоторых кампаниях.

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Как правило, тот, на который нацелен

00:04:29

продукты А, В и D.

00:04:31

Это то, что мы думаем, что у нас есть

00:04:32

сотня изделий,

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Неважно, в любом случае,

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Я вижу, что есть слабые места

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в моем платном маркетинговом устройстве

00:04:39

онлайн, потому что в некоторых кампаниях,

00:04:41

Это вообще не работает.

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У меня сгенерирован оборот

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что очень слабо.

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У меня есть коэффициент конверсии, который

00:04:48

поэтому нехорошо,

00:04:49

У меня высокая цена за клик

00:04:51

Так что это стоит мне денег.

00:04:53

и так далее, и так далее. Следовательно

00:04:55

Заключение,

00:04:55

Дело в том, что это не работает.

00:04:57

Так что я пойду к своему боссу и

00:04:59

Поделюсь с ним информацией

00:05:01

которые я смог увидеть на

00:05:03

Эти походы, скажите ему:

00:05:05

Некоторые нуждаются в исправлении.

00:05:07

Вещь, которую нужно улучшить

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Кампании, которые касаются этих

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производить. И, наконец, внезапно

00:05:12

Это будет действие, которое мы предпримем,

00:05:15

Он заключается в том, чтобы пойти и изменить

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таргетинг на эти кампании,

00:05:17

Так сказать: вообще-то я собираюсь взять

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другие сайты для трансляции моих кампаний,

00:05:22

Я буду ориентироваться на другие ключевые слова

00:05:24

если я нахожусь по рекламным ссылкам,

00:05:26

и так далее, и так далее.

00:05:27

И вот это путешествие туда

00:05:29

что я только что сделал,

00:05:31

Вы можете применить его на:

00:05:32

Что-нибудь. Но на самом деле,

00:05:33

Важный шаг, когда вы

00:05:35

Приступайте к визуализации,

00:05:36

в конечном счете, это то, для чего меня будут использовать?

00:05:39

Эта визуализация?

00:05:40

Хочу ли я следовать

00:05:42

Тенденция?

00:05:43

Если я обнаружу

00:05:45

аномалия, которую я смогу

00:05:47

принять меры по его исправлению,

00:05:49

и так далее, и так далее,

00:05:50

Так что попробуйте, не очевидно

00:05:51

Примените его к письму, но

00:05:53

чтобы немного поучаствовать в этом путешествии

00:05:55

В виду, когда вы начнете

00:05:57

в создании графиков.

00:00:02

visualization, with what is called

00:00:04

the cycle of visual analysis.

00:00:06

This is something that may be

00:00:08

relatively advanced compared to

00:00:10

the use you want to make

00:00:11

data visualization,

00:00:13

Nevertheless, it is a journey that

00:00:15

You must have in mind when you go

00:00:18

You decide to use visualization.

00:00:20

So there, what you have here,

00:00:23

This is the scheme in which the

00:00:25

Visualization is necessary and justified.

00:00:27

So the first step first,

00:00:29

it is to define the reason

00:00:31

for which we simply wish

00:00:33

create a visualization and beyond that,

00:00:35

That's what I want to understand,

00:00:37

What question I want to answer.

00:00:39

So we will see after a concrete case,

00:00:41

But in any case here it is.

00:00:43

Ask a question, not just

00:00:44

make a visualization to say: this

00:00:46

will look prettier in my Excel file.

00:00:48

No, each visualization must

00:00:49

be justified and therefore for that,

00:00:51

You have to ask yourself

00:00:53

those questions.

00:00:54

Then

00:00:54

Once you have the problem,

00:00:56

We look at whether the data that are

00:00:58

available in our file

00:01:00

Excel or in a separate file

00:01:02

is available. So if not,

00:01:04

We will have to enrich this file

00:01:06

or go get another file.

00:01:08

Then, once you have the data,

00:01:10

we will build the visualizations,

00:01:13

The choice of visualizations, on

00:01:14

is going to come to it right after, and she's got

00:01:17

also a meaning in any case,

00:01:19

There we will build the visualizations.

00:01:21

And as we saw just before,

00:01:23

Normally the visualizations you

00:01:24

allow you to tell a story,

00:01:26

to put things forward and

00:01:28

understand things that were not

00:01:30

Possible to do without visual aids.

00:01:32

And so from there,

00:01:34

Well, we'll understand things,

00:01:36

understand behaviours such as

00:01:37

just now with the evolution

00:01:38

turnover,

00:01:39

what was called Inside, so

00:01:40

it is analyses and results,

00:01:42

reasoning,

00:01:42

Observations that we will have

00:01:44

in relation to our data.

00:01:45

Once we have these findings

00:01:46

well either we work everything

00:01:48

alone and we are already convinced,

00:01:50

so no need to share information.

00:01:51

If this is not the case,

00:01:53

we have a hierarchy,

00:01:54

we have colleagues,

00:01:55

We have collaborators and so here we

00:01:56

will go and share information,

00:01:58

So we're going to resume obviously

00:02:00

our charts because it's

00:02:01

which is the most telling.

00:02:03

And we're going to do it again

00:02:04

our thought process. And a

00:02:06

times everyone is convinced

00:02:08

that there is something to correct,

00:02:09

that an observation is made,

00:02:12

which is legitimate,

00:02:13

We will put actions in

00:02:14

Place to go and improve what we

00:02:16

could have identified or corrected

00:02:18

Elements that seem to us

00:02:20

Abnormal.

00:02:21

And so to illustrate that,

00:02:23

Let's take an example

00:02:25

with an e-commerce site.

00:02:27

So I work in what we

00:02:29

calls Digital Analytics, so I

00:02:31

am daily bathed in

00:02:33

these types of problems.

00:02:35

And so let's imagine an e-commerce site that

00:02:37

buys marketing campaigns

00:02:39

on the Internet to advertise.

00:02:42

So these are the famous banners that

00:02:44

You can see or what is called

00:02:46

sponsored links on the engines of

00:02:49

research. And we wonder:

00:02:51

these campaigns are paid,

00:02:53

Do they actually contribute

00:02:55

to my overall turnover

00:02:56

on my e-commerce site?

00:02:58

So let's imagine that we sell clothes.

00:03:00

So that's it, we're going to start with that.

00:03:02

So to be able to respond to this

00:03:05

question, to this problem,

00:03:06

The contribution of my campaigns

00:03:08

to my online turnover,

00:03:09

I will already get the data

00:03:11

that interest me to do it.

00:03:13

So obviously,

00:03:14

In my webmarketing tools I will

00:03:16

already have interfaces that will

00:03:18

enable data analysis

00:03:20

so I'm going to have Google,

00:03:21

so Google Adsense,

00:03:22

I'm going to have

00:03:24

reporting in Google Ads and

00:03:25

Cetera. So these are the tools

00:03:27

which are often used.

00:03:28

Anyway,

00:03:29

I can make an extract

00:03:31

raw of these data sources for

00:03:34

be able to redo the

00:03:35

manipulations in Excel.

00:03:37

So then I'm going to have a

00:03:39

a number of visualizations

00:03:40

who will offer themselves to me,

00:03:42

So simply already the

00:03:43

turnover that was

00:03:45

generated by these campaigns,

00:03:46

what we will call the rate of

00:03:48

Conversion so for 100 people

00:03:50

who have returned to the site via

00:03:52

My campaign, how many have finally converted?

00:03:54

We will also look at what is called CPC.

00:03:57

Cost per click, CPA,

00:03:59

cost per acquisition,

00:04:00

So all that,

00:04:01

These are things

00:04:03

very related to digital marketing,

00:04:05

So I'm not going to dwell too much on that,

00:04:07

There are quite a few resources

00:04:10

on the Internet.

00:04:11

If you're interested anyway, here,

00:04:13

I will be able to recover

00:04:15

trends, retrieving figures

00:04:17

keys that will get started

00:04:19

to do my analyses. And typically

00:04:21

in the analysis section, so here, there,

00:04:23

I will see that overall it works,

00:04:25

but I'm going to have problems with

00:04:27

Performance on some campaigns.

00:04:28

Typically the one that targets

00:04:29

products A, B and D.

00:04:31

That's what we think we have

00:04:32

a hundred products,

00:04:34

No matter, in any case,

00:04:35

I can see that there are weaknesses

00:04:37

in my paid marketing device

00:04:39

online, because on some campaigns,

00:04:41

It doesn't work at all.

00:04:43

I have a turnover generated

00:04:45

which is very weak.

00:04:46

I have a conversion rate that

00:04:48

is therefore not good,

00:04:49

I have a high cost per click

00:04:51

So it costs me money.

00:04:53

et cetera, et cetera. Therefore

00:04:55

the conclusion,

00:04:55

it's that it doesn't work.

00:04:57

So I'm going to go see my boss and

00:04:59

I will share the information with him

00:05:01

that I was able to see on

00:05:03

These campaigns, tell him:

00:05:05

Some needs to be corrected.

00:05:07

Thing to go improve

00:05:09

campaigns that concern these

00:05:10

produce. And finally suddenly

00:05:12

This will be the action we will put in place,

00:05:15

it is to go and modify the

00:05:16

targeting on these campaigns,

00:05:17

So to say: actually I'm going to take

00:05:20

other sites to broadcast my campaigns,

00:05:22

I will target other keywords

00:05:24

if I am on sponsored links,

00:05:26

et cetera, et cetera.

00:05:27

And so this journey there

00:05:29

that I have just done,

00:05:31

You can apply it on

00:05:32

Anything. But really,

00:05:33

The important step when you

00:05:35

go get started with visualizations,

00:05:36

it's ultimately what I'm going to be used for?

00:05:39

This visualization?

00:05:40

Do I want to follow

00:05:42

A trend?

00:05:43

If I detect a

00:05:45

anomaly I will be able to

00:05:47

take action to correct it,

00:05:49

et cetera et cetera,

00:05:50

So try, without obviously

00:05:51

apply it to the letter, but

00:05:53

to have a little bit of that journey

00:05:55

in mind when you get started

00:05:57

in the creation of charts.

00:00:02

visualización, con lo que se llama

00:00:04

El ciclo del análisis visual.

00:00:06

Esto es algo que puede ser

00:00:08

relativamente avanzado en comparación con

00:00:10

el uso que quieres hacer

00:00:11

visualización de datos,

00:00:13

Sin embargo, es un viaje que

00:00:15

Debes tenerlo en cuenta cuando vayas

00:00:18

Decide utilizar la visualización.

00:00:20

Así que allí, lo que tienes aquí,

00:00:23

Este es el esquema en el que el

00:00:25

La visualización es necesaria y está justificada.

00:00:27

Entonces, el primer paso primero,

00:00:29

Es definir la razón

00:00:31

para lo que simplemente deseamos

00:00:33

crear una visualización y más allá de eso,

00:00:35

Eso es lo que quiero entender,

00:00:37

Qué pregunta quiero responder.

00:00:39

Así que veremos después de un caso concreto,

00:00:41

Pero en cualquier caso aquí está.

00:00:43

Haga una pregunta, no solo

00:00:44

Haz una visualización para decir: esto

00:00:46

se verá más bonito en mi archivo de Excel.

00:00:48

No, cada visualización debe

00:00:49

estar justificado y, por lo tanto, para ello,

00:00:51

Tienes que preguntarte a ti mismo

00:00:53

esas preguntas.

00:00:54

Entonces

00:00:54

Una vez que tenga el problema,

00:00:56

Analizamos si los datos que son

00:00:58

disponible en nuestro archivo

00:01:00

Excel o en un archivo separado

00:01:02

está disponible. Así que si no,

00:01:04

Tendremos que enriquecer este archivo

00:01:06

o ir a buscar otro archivo.

00:01:08

Luego, una vez que tenga los datos,

00:01:10

construiremos las visualizaciones,

00:01:13

La elección de visualizaciones, en

00:01:14

va a llegar a eso justo después, y ella tiene

00:01:17

también un significado en cualquier caso,

00:01:19

Allí construiremos las visualizaciones.

00:01:21

Y como vimos justo antes,

00:01:23

Normalmente las visualizaciones que

00:01:24

permitirle contar una historia,

00:01:26

para presentar las cosas y

00:01:28

entender cosas que no fueron

00:01:30

Posibilidad de prescindir de ayudas visuales.

00:01:32

Y así, a partir de ahí,

00:01:34

Bueno, entenderemos las cosas,

00:01:36

comprender comportamientos tales como:

00:01:37

Justo ahora con la evolución

00:01:38

rotación

00:01:39

lo que se llamaba Inside, así que

00:01:40

es análisis y resultados,

00:01:42

razonamiento

00:01:42

Observaciones que tendremos

00:01:44

en relación con nuestros datos.

00:01:45

Una vez que tenemos estos hallazgos

00:01:46

bueno o trabajamos todo

00:01:48

solos y ya estamos convencidos,

00:01:50

Así que no hay necesidad de compartir información.

00:01:51

Si este no es el caso,

00:01:53

tenemos una jerarquía,

00:01:54

tenemos colegas,

00:01:55

Tenemos colaboradores y aquí

00:01:56

irá y compartirá información,

00:01:58

Así que vamos a reanudar obviamente

00:02:00

nuestros gráficos porque es

00:02:01

que es lo más revelador.

00:02:03

Y lo vamos a hacer de nuevo

00:02:04

nuestro proceso de pensamiento. y un

00:02:06

Momentos en que todos están convencidos

00:02:08

que hay algo que corregir,

00:02:09

que se hace una observación,

00:02:12

que es legítimo,

00:02:13

Pondremos acciones en

00:02:14

Lugar para ir y mejorar lo que

00:02:16

podría haber identificado o corregido

00:02:18

Elementos que nos parecen

00:02:20

Anormal.

00:02:21

Y para ilustrar eso,

00:02:23

Tomemos un ejemplo

00:02:25

con un sitio de comercio electrónico.

00:02:27

Así que trabajo en lo que

00:02:29

llama a Digital Analytics, así que

00:02:31

am diariamente bañado en

00:02:33

este tipo de problemas.

00:02:35

Y así imaginemos un sitio de comercio electrónico que

00:02:37

compra campañas de marketing

00:02:39

en Internet para hacer publicidad.

00:02:42

Así que estas son las famosas pancartas que

00:02:44

Puedes ver o lo que se llama

00:02:46

Enlaces patrocinados en los motores de

00:02:49

investigación. Y nos preguntamos:

00:02:51

estas campañas son pagadas,

00:02:53

¿Contribuyen realmente

00:02:55

a mi volumen de negocios total

00:02:56

en mi sitio de comercio electrónico?

00:02:58

Así que imaginemos que vendemos ropa.

00:03:00

Así que eso es todo, vamos a empezar con eso.

00:03:02

Así que para poder responder a esto

00:03:05

pregunta, a este problema,

00:03:06

La contribución de mis campañas

00:03:08

a mi facturación en línea,

00:03:09

Ya obtendré los datos

00:03:11

que me interesa hacerlo.

00:03:13

Así que, obviamente,

00:03:14

En mis herramientas de webmarketing lo haré

00:03:16

ya tienen interfaces que

00:03:18

Habilitar el análisis de datos

00:03:20

así que voy a tener Google,

00:03:21

así que Google Adsense,

00:03:22

Voy a tener

00:03:24

informes en Google Ads y

00:03:25

Cetera. Así que estas son las herramientas

00:03:27

que se utilizan a menudo.

00:03:28

De todos modos

00:03:29

Puedo hacer un extracto

00:03:31

sin procesar de estos orígenes de datos para

00:03:34

ser capaz de rehacer el

00:03:35

manipulaciones en Excel.

00:03:37

Así que entonces voy a tener un

00:03:39

Una serie de visualizaciones

00:03:40

que se ofrecerán a mí,

00:03:42

Así que simplemente ya el

00:03:43

volumen de negocios que fue

00:03:45

generados por estas campañas,

00:03:46

lo que llamaremos la tasa de

00:03:48

Conversión para 100 personas

00:03:50

que han regresado al sitio a través de

00:03:52

Mi campaña, ¿cuántos se han convertido finalmente?

00:03:54

También veremos lo que se llama CPC.

00:03:57

Coste por clic, CPA,

00:03:59

coste por adquisición,

00:04:00

Así que todo eso,

00:04:01

Estas son cosas

00:04:03

muy relacionado con el marketing digital,

00:04:05

Así que no voy a detenerme demasiado en eso,

00:04:07

Hay bastantes recursos

00:04:10

en Internet.

00:04:11

Si estás interesado de todos modos, aquí,

00:04:13

Podré recuperarme

00:04:15

tendencias, recuperación de cifras

00:04:17

Claves que comenzarán

00:04:19

para hacer mis análisis. Y típicamente

00:04:21

En la sección de análisis, así que aquí, allá,

00:04:23

Veré que en general funciona,

00:04:25

pero voy a tener problemas con

00:04:27

Rendimiento en algunas campañas.

00:04:28

Por lo general, el que se dirige

00:04:29

productos A, B y D.

00:04:31

Eso es lo que creemos que tenemos

00:04:32

cien productos,

00:04:34

No importa, en cualquier caso,

00:04:35

Puedo ver que hay debilidades

00:04:37

en mi dispositivo de marketing de pago

00:04:39

en línea, porque en algunas campañas,

00:04:41

No funciona en absoluto.

00:04:43

Tengo una facturación generada

00:04:45

que es muy débil.

00:04:46

Tengo una tasa de conversión que

00:04:48

por lo tanto, no es bueno,

00:04:49

Tengo un alto coste por clic

00:04:51

Así que me cuesta dinero.

00:04:53

etcétera, etcétera. Por lo tanto

00:04:55

la conclusión,

00:04:55

Es que no funciona.

00:04:57

Así que voy a ir a ver a mi jefe y

00:04:59

Compartiré la información con él

00:05:01

que pude ver en

00:05:03

Estas campañas, díganle:

00:05:05

Algunos necesitan ser corregidos.

00:05:07

Cosa para ir a mejorar

00:05:09

campañas que conciernen a estos

00:05:10

producir. Y finalmente de repente

00:05:12

Esta será la acción que pondremos en marcha,

00:05:15

Es ir y modificar el

00:05:16

orientación en estas campañas,

00:05:17

Por así decirlo: en realidad voy a tomar

00:05:20

otros sitios para difundir mis campañas,

00:05:22

Me dirigiré a otras palabras clave

00:05:24

si estoy en enlaces patrocinados,

00:05:26

etcétera, etcétera.

00:05:27

Y así este viaje allí

00:05:29

que acabo de hacer,

00:05:31

Puedes aplicarlo en

00:05:32

Cualquier cosa. Pero realmente,

00:05:33

El paso importante cuando usted

00:05:35

Empieza con las visualizaciones,

00:05:36

en última instancia, ¿para qué me van a usar?

00:05:39

¿Esta visualización?

00:05:40

¿Quiero seguir?

00:05:42

¿Una tendencia?

00:05:43

Si detecto un

00:05:45

anomalía que podré

00:05:47

tomar medidas para corregirlo,

00:05:49

et cetera et cetera,

00:05:50

Así que inténtalo, sin obviamente

00:05:51

aplicarlo al pie de la letra, pero

00:05:53

para tener un poco de ese viaje

00:05:55

en mente cuando empieces

00:05:57

en la creación de gráficos.

00:00:02

Visualisierung, mit dem, was man

00:00:04

Der Zyklus der visuellen Analyse.

00:00:06

Dies ist etwas, das sein kann

00:00:08

relativ fortgeschritten im Vergleich zu

00:00:10

die Verwendung, die Sie machen möchten

00:00:11

Visualisierung von Daten,

00:00:13

Nichtsdestotrotz ist es eine Reise, die

00:00:15

Sie müssen im Hinterkopf behalten, wenn Sie gehen

00:00:18

Sie entscheiden sich für die Visualisierung.

00:00:20

Also da, was du hier hast,

00:00:23

Dies ist das Schema, in dem die

00:00:25

Visualisierung ist notwendig und gerechtfertigt.

00:00:27

Also der erste Schritt zuerst,

00:00:29

Es geht darum, den Grund zu definieren

00:00:31

die wir uns einfach wünschen

00:00:33

eine Visualisierung erstellen und darüber hinaus,

00:00:35

Das ist es, was ich verstehen möchte,

00:00:37

Welche Frage möchte ich beantworten?

00:00:39

Wir werden also nach einem konkreten Fall sehen,

00:00:41

Aber auf jeden Fall ist es hier.

00:00:43

Stellen Sie eine Frage, nicht nur

00:00:44

Machen Sie eine Visualisierung, um zu sagen: Dies

00:00:46

wird in meiner Excel-Datei hübscher aussehen.

00:00:48

Nein, jede Visualisierung muss

00:00:49

gerechtfertigt sein und daher dafür,

00:00:51

Das muss man sich fragen

00:00:53

diese Fragen.

00:00:54

Dann

00:00:54

Sobald Sie das Problem haben,

00:00:56

Wir schauen uns an, ob die Daten, die

00:00:58

verfügbar in unserer Datei

00:01:00

Excel oder in einer separaten Datei

00:01:02

zur Verfügung steht. Wenn nicht,

00:01:04

Wir müssen diese Datei anreichern

00:01:06

oder holen Sie sich eine andere Datei.

00:01:08

Sobald Sie die Daten haben,

00:01:10

Wir werden die Visualisierungen erstellen,

00:01:13

Die Auswahl der Visualisierungen, auf

00:01:14

wird gleich danach dazu kommen, und sie hat

00:01:17

auch eine Bedeutung in jedem Fall,

00:01:19

Dort werden wir die Visualisierungen erstellen.

00:01:21

Und wie wir kurz zuvor gesehen haben,

00:01:23

Normalerweise sind die Visualisierungen, die Sie

00:01:24

Ihnen erlauben, eine Geschichte zu erzählen,

00:01:26

Dinge voranzubringen und

00:01:28

Dinge verstehen, die es nicht waren

00:01:30

Es ist möglich, auf visuelle Hilfsmittel zu verzichten.

00:01:32

Und von dort aus,

00:01:34

Nun, wir werden die Dinge verstehen,

00:01:36

Verhaltensweisen verstehen wie:

00:01:37

gerade jetzt mit der Evolution

00:01:38

Umsatz

00:01:39

was hieß Inside, also

00:01:40

es sind Analysen und Ergebnisse,

00:01:42

Denken

00:01:42

Beobachtungen, die wir haben werden

00:01:44

in Bezug auf unsere Daten.

00:01:45

Sobald wir diese Ergebnisse haben

00:01:46

Nun, entweder wir arbeiten alles

00:01:48

allein und wir sind schon überzeugt,

00:01:50

Es besteht also keine Notwendigkeit, Informationen auszutauschen.

00:01:51

Ist dies nicht der Fall,

00:01:53

wir haben eine Hierarchie,

00:01:54

Wir haben Kolleginnen und Kollegen,

00:01:55

Wir haben Mitarbeiter und so sind wir hier

00:01:56

wird gehen und Informationen austauschen,

00:01:58

Also werden wir natürlich weitermachen

00:02:00

Unsere Charts, weil es

00:02:01

was am aufschlussreichsten ist.

00:02:03

Und wir werden es wieder tun

00:02:04

unser Denkprozess. Und ein

00:02:06

Zeiten, in denen alle überzeugt sind

00:02:08

dass es etwas zu korrigieren gibt,

00:02:09

dass eine Beobachtung gemacht wird,

00:02:12

was legitim ist,

00:02:13

Wir werden Maßnahmen ergreifen

00:02:14

Ort, um zu gehen und zu verbessern, was wir

00:02:16

hätte identifizieren oder korrigieren können

00:02:18

Elemente, die uns erscheinen

00:02:20

Abnorm.

00:02:21

Und um das zu veranschaulichen,

00:02:23

Nehmen wir ein Beispiel

00:02:25

mit einer E-Commerce-Website.

00:02:27

Also arbeite ich in dem, was wir

00:02:29

ruft Digital Analytics an, also habe ich

00:02:31

Ich bin täglich gebadet

00:02:33

Diese Art von Problemen.

00:02:35

Stellen wir uns also eine E-Commerce-Website vor, die

00:02:37

kauft Marketingkampagnen

00:02:39

im Internet zu werben.

00:02:42

Das sind also die berühmten Banner, die

00:02:44

Sie können sehen oder wie heißt

00:02:46

Gesponserte Links zu den Motoren von

00:02:49

Forschung. Und wir fragen uns:

00:02:51

diese Kampagnen bezahlt werden,

00:02:53

Tragen sie tatsächlich dazu bei?

00:02:55

zu meinem Gesamtumsatz

00:02:56

auf meiner E-Commerce-Website?

00:02:58

Stellen wir uns also vor, wir verkaufen Kleidung.

00:03:00

Das war's also, wir fangen damit an.

00:03:02

Um darauf reagieren zu können

00:03:05

Frage, zu diesem Problem,

00:03:06

Der Beitrag meiner Kampagnen

00:03:08

zu meinem Online-Umsatz,

00:03:09

Ich werde die Daten bereits erhalten

00:03:11

die mich interessieren, es zu tun.

00:03:13

So offensichtlich,

00:03:14

In meinen Webmarketing-Tools werde ich

00:03:16

verfügen bereits über Schnittstellen, die

00:03:18

Ermöglichen Sie die Datenanalyse

00:03:20

also werde ich Google haben,

00:03:21

also Google Adsense,

00:03:22

Ich werde haben

00:03:24

Berichterstellung in Google Ads und

00:03:25

Cetera. Das sind also die Werkzeuge

00:03:27

die häufig verwendet werden.

00:03:28

Jedenfalls

00:03:29

Ich kann einen Auszug machen

00:03:31

Rohdaten dieser Datenquellen für

00:03:34

in der Lage sein, das zu wiederholen

00:03:35

Manipulationen in Excel.

00:03:37

Dann werde ich also eine

00:03:39

eine Reihe von Visualisierungen

00:03:40

die sich mir aufopfern werden,

00:03:42

Also einfach schon die

00:03:43

Umsatz, der war

00:03:45

die durch diese Kampagnen generiert werden,

00:03:46

was wir die Rate von nennen werden

00:03:48

Umbau also für 100 Personen

00:03:50

die auf die Website zurückgekehrt sind über

00:03:52

Meine Kampagne, wie viele haben sich schließlich bekehrt?

00:03:54

Wir werden uns auch mit dem befassen, was CPC genannt wird.

00:03:57

Kosten pro Klick, CPA,

00:03:59

Kosten pro Akquisition,

00:04:00

Also all das,

00:04:01

Das sind Dinge

00:04:03

sehr verwandt mit digitalem Marketing,

00:04:05

Ich werde also nicht zu sehr darauf eingehen,

00:04:07

Es gibt eine ganze Reihe von Ressourcen

00:04:10

im Internet.

00:04:11

Wenn Sie sowieso interessiert sind, hier,

00:04:13

Ich werde mich erholen können

00:04:15

Trends, Zahlen abrufen

00:04:17

Schlüssel, mit denen Sie loslegen können

00:04:19

um meine Analysen durchzuführen. Und in der Regel

00:04:21

im Analysebereich, also hier, dort,

00:04:23

Ich werde sehen, dass es insgesamt funktioniert,

00:04:25

aber ich werde Probleme haben mit

00:04:27

Leistung bei einigen Kampagnen.

00:04:28

In der Regel diejenige, die darauf abzielt

00:04:29

Produkte A, B und D.

00:04:31

Das ist es, was wir glauben zu haben

00:04:32

hundert Produkte,

00:04:34

Egal, auf jeden Fall,

00:04:35

Ich sehe, dass es Schwächen gibt

00:04:37

In meinem kostenpflichtigen Marketinggerät

00:04:39

online, weil bei einigen Kampagnen,

00:04:41

Es funktioniert überhaupt nicht.

00:04:43

Ich habe einen Umsatz generiert

00:04:45

was sehr schwach ist.

00:04:46

Ich habe eine Conversion-Rate, die

00:04:48

ist daher nicht gut,

00:04:49

Ich habe hohe Kosten pro Klick

00:04:51

Es kostet mich also Geld.

00:04:53

et cetera, et cetera. Deshalb

00:04:55

Die Schlussfolgerung,

00:04:55

Es ist so, dass es nicht funktioniert.

00:04:57

Also gehe ich zu meinem Chef und

00:04:59

Ich werde die Informationen mit ihm teilen

00:05:01

die ich weiter sehen konnte

00:05:03

Diese Kampagnen sagen ihm:

00:05:05

Einige müssen korrigiert werden.

00:05:07

Sache, die verbessert werden muss

00:05:09

Kampagnen, die diese betreffen

00:05:10

produzieren. Und schließlich plötzlich

00:05:12

Dies wird die Maßnahme sein, die wir ergreifen werden,

00:05:15

Es ist zu gehen und die zu modifizieren

00:05:16

Targeting auf diese Kampagnen,

00:05:17

Sozusagen: Eigentlich nehme ich

00:05:20

andere Websites, um meine Kampagnen zu übertragen,

00:05:22

Ich werde auf andere Keywords abzielen

00:05:24

wenn ich auf gesponserten Links bin,

00:05:26

et cetera, et cetera.

00:05:27

Und so diese Reise dorthin

00:05:29

die ich gerade getan habe,

00:05:31

Sie können es anwenden auf

00:05:32

Irgendetwas. Aber wirklich,

00:05:33

Der wichtige Schritt, wenn Sie

00:05:35

Beginnen Sie mit Visualisierungen,

00:05:36

es ist letztendlich das, wofür ich verwendet werde?

00:05:39

Diese Visualisierung?

00:05:40

Will ich folgen?

00:05:42

Ein Trend?

00:05:43

Wenn ich eine

00:05:45

Anomalie, die ich in der Lage sein werde

00:05:47

Maßnahmen ergreifen, um es zu korrigieren,

00:05:49

et cetera et cetera,

00:05:50

Versuchen Sie es also, ohne offensichtlich

00:05:51

Wenden Sie es auf den Brief an, aber

00:05:53

um ein bisschen von dieser Reise zu haben

00:05:55

Denken Sie daran, wenn Sie anfangen

00:05:57

bei der Erstellung von Diagrammen.

00:00:02

visualização, com o que se chama

00:00:04

o ciclo da análise visual.

00:00:06

Isso é algo que pode ser

00:00:08

relativamente avançado em comparação com

00:00:10

o uso que você quer fazer

00:00:11

visualização de dados,

00:00:13

No entanto, é uma jornada que

00:00:15

Você deve ter em mente quando você vai

00:00:18

Você decide usar a visualização.

00:00:20

Então, o que você tem aqui,

00:00:23

Este é o esquema em que o

00:00:25

A visualização é necessária e justificada.

00:00:27

Então, o primeiro passo primeiro,

00:00:29

é definir a razão

00:00:31

para o qual simplesmente desejamos

00:00:33

criar uma visualização e além disso,

00:00:35

É isso que eu quero entender,

00:00:37

Que pergunta quero responder.

00:00:39

Assim veremos depois de um caso concreto,

00:00:41

Mas, de qualquer forma, aqui está.

00:00:43

Faça uma pergunta, não apenas

00:00:44

faça uma visualização para dizer: isso

00:00:46

ficará mais bonito no meu arquivo do Excel.

00:00:48

Não, cada visualização deve

00:00:49

ser justificada e, por conseguinte, para tal,

00:00:51

Você tem que se perguntar

00:00:53

essas perguntas.

00:00:54

Então

00:00:54

Uma vez que você tem o problema,

00:00:56

Analisamos se os dados que são

00:00:58

disponível em nosso arquivo

00:01:00

Excel ou em um arquivo separado

00:01:02

está disponível. Então, se não,

00:01:04

Teremos que enriquecer este arquivo

00:01:06

ou vá buscar outro arquivo.

00:01:08

Então, uma vez que você tenha os dados,

00:01:10

vamos construir as visualizações,

00:01:13

A escolha das visualizações, em

00:01:14

vai chegar logo em seguida, e ela tem

00:01:17

também um significado em qualquer caso,

00:01:19

Lá vamos construir as visualizações.

00:01:21

E como vimos um pouco antes,

00:01:23

Normalmente as visualizações que você

00:01:24

permitir que você conte uma história,

00:01:26

para apresentar as coisas e

00:01:28

entender coisas que não foram

00:01:30

Possível fazer sem recursos visuais.

00:01:32

E assim, a partir daí,

00:01:34

Bem, vamos entender as coisas,

00:01:36

compreender comportamentos como:

00:01:37

só agora com a evolução

00:01:38

rotatividade

00:01:39

o que se chamava Inside, então

00:01:40

são análises e resultados,

00:01:42

raciocínio

00:01:42

Observações que teremos

00:01:44

em relação aos nossos dados.

00:01:45

Uma vez que temos esses achados

00:01:46

bem, ou trabalhamos tudo

00:01:48

sozinhos e já estamos convencidos,

00:01:50

portanto, não há necessidade de compartilhar informações.

00:01:51

Se não for esse o caso,

00:01:53

temos uma hierarquia,

00:01:54

temos colegas,

00:01:55

Temos colaboradores e por isso aqui

00:01:56

irá compartilhar informações,

00:01:58

Então, vamos retomar, obviamente

00:02:00

nossos gráficos porque é

00:02:01

o que é o mais revelador.

00:02:03

E vamos fazer de novo

00:02:04

nosso processo de pensamento. E um

00:02:06

vezes todos estão convencidos

00:02:08

que há algo a corrigir,

00:02:09

que seja feita uma observação,

00:02:12

o que é legítimo,

00:02:13

Vamos colocar ações em

00:02:14

Lugar para ir e melhorar o que nós

00:02:16

poderia ter identificado ou corrigido

00:02:18

Elementos que nos parecem

00:02:20

Anormal.

00:02:21

E para ilustrar isso,

00:02:23

Vamos a um exemplo

00:02:25

com um site de e-commerce.

00:02:27

Então eu trabalho no que a gente

00:02:29

chama de Digital Analytics, então eu

00:02:31

sou banhado diariamente em

00:02:33

esses tipos de problemas.

00:02:35

E então vamos imaginar um site de e-commerce que

00:02:37

compra campanhas de marketing

00:02:39

na internet para anunciar.

00:02:42

Então esses são os famosos banners que

00:02:44

Você pode ver ou o que é chamado

00:02:46

links patrocinados sobre os motores de

00:02:49

investigação. E nos perguntamos:

00:02:51

essas campanhas são pagas,

00:02:53

Será que eles realmente contribuem

00:02:55

ao meu volume de negócios global

00:02:56

no meu site de e-commerce?

00:02:58

Então vamos imaginar que vendemos roupas.

00:03:00

Então é isso, vamos começar com isso.

00:03:02

Então, para poder responder a isso

00:03:05

pergunta, a este problema,

00:03:06

A contribuição das minhas campanhas

00:03:08

ao meu volume de negócios online,

00:03:09

Já vou pegar os dados

00:03:11

que me interessa fazê-lo.

00:03:13

Então, obviamente,

00:03:14

Nas minhas ferramentas de webmarketing eu vou

00:03:16

já tem interfaces que

00:03:18

Habilitar a análise de dados

00:03:20

então eu vou ter o Google,

00:03:21

então Google Adsense,

00:03:22

Vou ter

00:03:24

relatórios no Google Ads e

00:03:25

Cetera. Então, essas são as ferramentas

00:03:27

que são frequentemente usados.

00:03:28

De qualquer maneira

00:03:29

Eu posso fazer um extrato

00:03:31

bruto dessas fontes de dados para

00:03:34

ser capaz de refazer o

00:03:35

manipulações no Excel.

00:03:37

Então eu vou ter um

00:03:39

várias visualizações

00:03:40

que se oferecerão a mim,

00:03:42

Então, simplesmente já o

00:03:43

volume de negócios que foi

00:03:45

gerados por essas campanhas,

00:03:46

o que chamaremos de taxa de

00:03:48

Conversão para 100 pessoas

00:03:50

que retornaram ao site via

00:03:52

Minha campanha, quantos finalmente se converteram?

00:03:54

Veremos também o que se chama CPC.

00:03:57

Custo por clique, CPA,

00:03:59

custo por aquisição,

00:04:00

Então, tudo isso,

00:04:01

São coisas

00:04:03

muito relacionado ao marketing digital,

00:04:05

Então eu não vou me alongar muito nisso,

00:04:07

Há alguns recursos

00:04:10

na Internet.

00:04:11

Se você está interessado de qualquer maneira, aqui,

00:04:13

Vou conseguir me recuperar

00:04:15

tendências, recuperando números

00:04:17

chaves que começarão

00:04:19

para fazer minhas análises. E tipicamente

00:04:21

na seção de análise, então aqui, ali,

00:04:23

Vou ver que no geral funciona,

00:04:25

mas eu vou ter problemas com

00:04:27

Atuação em algumas campanhas.

00:04:28

Normalmente aquele que visa

00:04:29

produtos A, B e D.

00:04:31

É isso que achamos que temos

00:04:32

cem produtos,

00:04:34

Não importa, em qualquer caso,

00:04:35

Vejo que há fragilidades

00:04:37

no meu dispositivo de marketing pago

00:04:39

online, porque em algumas campanhas,

00:04:41

Não funciona de jeito nenhum.

00:04:43

Tenho um turnover gerado

00:04:45

o que é muito fraco.

00:04:46

Eu tenho uma taxa de conversão que

00:04:48

não é, portanto, bom,

00:04:49

Tenho um alto custo por clique

00:04:51

Então isso me custa dinheiro.

00:04:53

et cetera, et cetera. Portanto

00:04:55

a conclusão,

00:04:55

é que não funciona.

00:04:57

Então eu vou ver meu chefe e

00:04:59

Vou compartilhar as informações com ele

00:05:01

que eu pude ver em

00:05:03

Essas campanhas, diga-lhe:

00:05:05

Algumas precisam ser corrigidas.

00:05:07

Coisa para ir melhorar

00:05:09

campanhas que dizem respeito a estes

00:05:10

produzir. E, finalmente, de repente

00:05:12

Esta será a ação que colocaremos em prática,

00:05:15

é ir e modificar o

00:05:16

segmentação nessas campanhas,

00:05:17

Então para dizer: na verdade eu vou tomar

00:05:20

outros sites para divulgar minhas campanhas,

00:05:22

Vou segmentar outras palavras-chave

00:05:24

se estou em links patrocinados,

00:05:26

et cetera, et cetera.

00:05:27

E assim essa jornada até lá

00:05:29

que acabei de fazer,

00:05:31

Você pode aplicá-lo em

00:05:32

Qualquer coisa. Mas realmente,

00:05:33

O passo importante quando você

00:05:35

Comece a usar visualizações,

00:05:36

afinal é para que eu vou ser usado?

00:05:39

Essa visualização?

00:05:40

Quero seguir

00:05:42

Uma tendência?

00:05:43

Se eu detectar um

00:05:45

anomalia eu serei capaz de

00:05:47

tomar medidas para corrigi-lo,

00:05:49

et cetera et cetera,

00:05:50

Então tente, sem obviamente

00:05:51

aplicá-lo à letra, mas

00:05:53

ter um pouco dessa jornada

00:05:55

em mente quando você começar

00:05:57

na criação de gráficos.

00:00:02

visualisatie, met zijn aanroep

00:00:04

de cyclus van visuele analyse.

00:00:06

Dit is iets dat kan zijn

00:00:08

relatief geavanceerd in vergelijking met

00:00:10

het gebruik dat u wilt maken,

00:00:11

datavisualisatie.

00:00:13

Toch is het een reis die

00:00:15

je moet in gedachten houden wanneer je gaat

00:00:18

u besluit visualisatie te gebruiken,

00:00:20

dus daar, wat je hier hebt,

00:00:23

dit is de regeling waarin de

00:00:25

visualisatie is noodzakelijk en gerechtvaardigd.

00:00:27

Dus de eerste stap vooral,

00:00:29

het is om de reden te definiëren.

00:00:31

Wat we gewoon wensen

00:00:33

een visualisatie maken en verder,

00:00:35

dat is wat ik wil begrijpen,

00:00:37

welke vraag ik wil beantwoorden,

00:00:39

dus we zullen zien na een concreet geval,

00:00:41

maar in ieder geval hier is het

00:00:43

stel een vraag, niet eerlijk.

00:00:44

Maak een visualisatie om jezelf te vertellen dat

00:00:46

ziet er mooier uit in mijn Excel-bestand,

00:00:48

nee, elke visualisatie moet

00:00:49

gerechtvaardigd zijn en dus daarvoor,

00:00:51

Nou moet je jezelf afvragen,

00:00:53

dat zijn de vragen.

00:00:54

Dan

00:00:54

zodra we het probleem hebben,

00:00:56

we kijken of de gegevens die

00:00:58

beschikbaar in ons bestand

00:01:00

Excel of in een apart bestand.

00:01:02

Is beschikbaar dus zo niet,

00:01:04

het zal nodig zijn om dit bestand te verrijken

00:01:06

of ga een ander bestand ophalen.

00:01:08

Dan, zodra we de gegevens hebben

00:01:10

nou we gaan de visualisaties bouwen,

00:01:13

de keuze van visualisaties op

00:01:14

zal direct daarna komen en ze heeft

00:01:17

ook een betekenis in ieder geval,

00:01:19

daar zullen we de visualisaties bouwen.

00:01:21

En zoals we net zagen,

00:01:23

normaal gesproken visualisaties u

00:01:24

je in staat stellen een verhaal te vertellen,

00:01:26

om dingen naar voren te brengen en

00:01:28

dingen begrijpen die dat niet waren

00:01:30

mogelijk om te doen zonder visuele ondersteuning.

00:01:32

En van daaruit,

00:01:34

nou we zullen de dingen begrijpen,

00:01:36

gedrag begrijpen zoals

00:01:37

net nu met de evolutie

00:01:38

omzet

00:01:39

wat heette Inside so

00:01:40

het zijn analyses en resultaten,

00:01:42

redenering

00:01:42

de observaties die we zullen hebben

00:01:44

met betrekking tot onze gegevens.

00:01:45

Zodra we deze observaties hebben

00:01:46

nou of we werken alles

00:01:48

alleen en we zijn al overtuigd,

00:01:50

het is dus niet nodig om informatie te delen.

00:01:51

Zo niet,

00:01:53

we hebben een hiërarchie,

00:01:54

we hebben collega's,

00:01:55

we hebben medewerkers en dus hier

00:01:56

zal gaan en informatie delen,

00:01:58

dus we zullen uiteraard hervatten

00:02:00

onze grafieken omdat het

00:02:01

dat is het meest veelzeggend.

00:02:03

En we gaan het opnieuw doen.

00:02:04

Onze gedachtereis en een

00:02:06

keer is iedereen overtuigd

00:02:08

dat er iets te corrigeren valt,

00:02:09

er wordt een constatering gedaan,

00:02:12

wat is legitiem?

00:02:13

Nou, we gaan acties ondernemen

00:02:14

plek om naartoe te gaan en te verbeteren wat we

00:02:16

had kunnen identificeren waar te gaan om te corrigeren

00:02:18

elementen die ons abnormaal lijken,

00:02:20

dat.

00:02:21

En om dat te illustreren,

00:02:23

laten we een voorbeeld nemen

00:02:25

met een e-commerce site.

00:02:27

Dus ik werk in de wat we

00:02:29

bel digital Analytics zodat ik

00:02:31

Ik ben in dagelijks baden in

00:02:33

dit soort problemen daar.

00:02:35

En dus laten we ons een city commerce voorstellen die

00:02:37

koopt uit marketingcampagnes

00:02:39

op het internet om te adverteren

00:02:42

het zijn dus de beroemde spandoeken.

00:02:44

U kunt zien of hoe heet

00:02:46

gesponsorde links op

00:02:49

onderzoek en je vraagt je af is goed?

00:02:51

Deze campagnes worden betaald,

00:02:53

draagt het daadwerkelijk bij

00:02:55

aan mijn totale omzet

00:02:56

op mijn e-commerce site?

00:02:58

Dus stel je voor dat we kleding verkopen?

00:03:00

Dus laten we daarheen gaan

00:03:02

om hier dus op in te kunnen spelen

00:03:05

vraag naar dit probleem,

00:03:06

de bijdrage van mijn campagnes

00:03:08

om online zaken te doen,

00:03:09

Ik krijg de gegevens al

00:03:11

dat interesseert me om het te doen.

00:03:13

Dus uiteraard,

00:03:14

in mijn webmarketing tools zal ik

00:03:16

al interfaces hebben die

00:03:18

data-analyse mogelijk maken

00:03:20

dus ik ga Google hebben.

00:03:21

Google Adsense dus.

00:03:22

Ik ga wat hebben,

00:03:24

rapportage in Google en

00:03:25

cetera dus het zijn de tools

00:03:27

die vaak worden gebruikt.

00:03:28

Sowieso

00:03:29

Ik kan best een uittreksel maken

00:03:31

ruwe van deze gegevensbronnen voor

00:03:34

om de

00:03:35

manipulaties in Excel.

00:03:37

Dus nadat ik een

00:03:39

aantal visualisaties

00:03:40

die zich aan Mij zullen aanbieden,

00:03:42

dus gewoon al de

00:03:43

omzet die

00:03:45

gegenereerd door haar campagnes,

00:03:46

wat we het tarief van

00:03:48

conversie dus voor 100 personen

00:03:50

die zijn teruggekeerd naar de site via.

00:03:52

Hoeveel van mijn campagnes zijn uiteindelijk geconverteerd?

00:03:54

We zullen ook kijken naar wat de CPC wordt genoemd.

00:03:57

De kosten per klik, de CPA,

00:03:59

de kosten per overname,

00:04:00

dus dat alles,

00:04:01

dit zijn dingen

00:04:03

zeer gerelateerd aan digitale marketing,

00:04:05

dus ik ga er niet te veel bij stilstaan,

00:04:07

er zijn nogal wat bronnen

00:04:10

op internet.

00:04:11

Als u geïnteresseerd bent in elk geval hier is het,

00:04:13

Ik zal kunnen herstellen

00:04:15

herstelde trends naar cijfers

00:04:17

toetsen waarmee u aan de slag kunt

00:04:19

om mijn analyses te doen en typisch

00:04:21

in de analyse sectie hier.

00:04:23

Ik zal zien dat het over het algemeen werkt,

00:04:25

maar ik ga problemen krijgen met

00:04:27

prestaties op bepaalde campagnes,

00:04:28

meestal degene die zich richt op

00:04:29

AB en d producten.

00:04:31

Dus we proberen het niet

00:04:32

honderd producten,

00:04:34

het maakt in ieder geval niet uit,

00:04:35

Ik zie dat er zwakke punten zijn

00:04:37

in mijn betaalde marketingapparaat

00:04:39

online omdat op sommige campagnes

00:04:41

het werkt helemaal niet.

00:04:43

Ik heb een omzet gegenereerd

00:04:45

wat erg laag is.

00:04:46

Ik heb een conversieratio die

00:04:48

is dus niet goed,

00:04:49

Ik heb hoge kosten per klik

00:04:51

dus het kost me geld.

00:04:53

Enzovoort, et cetera, dus.

00:04:55

De conclusie,

00:04:55

het is dat het niet werkt,

00:04:57

dus ik ga naar mijn baas en

00:04:59

Ik zal de informatie met hem delen

00:05:01

dat kon ik zien.

00:05:03

Deze campagnes daar vertellen hem Bah voilà,

00:05:05

sommige moeten worden gecorrigeerd

00:05:07

ding om te gaan verbeteren een.

00:05:09

Campagnes hierover

00:05:10

producten en uiteindelijk plotseling

00:05:12

dit zal de actie zijn die we gaan ondernemen,

00:05:15

het is om te gaan en de

00:05:16

targeting op deze campagnes,

00:05:17

dus zeg bah eigenlijk zal ik nemen

00:05:20

andere sites om mijn campagnes uit te zenden,

00:05:22

Ik zal me richten op andere trefwoorden,

00:05:24

als ik op gesponsorde links ben,

00:05:26

et cetera, et cetera.

00:05:27

En dus deze reis daarheen

00:05:29

dat heb ik gewoon gedaan.

00:05:31

U kunt het toepassen op

00:05:32

allesbehalve echt.

00:05:33

De belangrijke stap wanneer u wilt,

00:05:35

zal beginnen met visualisaties,

00:05:36

het is uiteindelijk waar ik voor gebruikt zal worden?

00:05:39

Deze visualisatie?

00:05:40

Wil ik volgen?

00:05:42

Een trend,

00:05:43

is dat als ik een

00:05:45

anomalie Ik zal in staat zijn om

00:05:47

actie ondernemen om het te corrigeren,

00:05:49

et cetera et cetera,

00:05:50

dus probeer het zonder natuurlijk

00:05:51

sollicitatie tot op de letter, maar

00:05:53

om een beetje van deze reis te hebben

00:05:55

in gedachten wanneer u begint

00:05:57

bij het maken van grafieken.

00:00:02

visualizzazione, con ciò che viene chiamato

00:00:04

il ciclo dell'analisi visiva.

00:00:06

Questo è qualcosa che potrebbe essere

00:00:08

relativamente avanzato rispetto a

00:00:10

l'uso che vuoi fare

00:00:11

visualizzazione dei dati,

00:00:13

Tuttavia, è un viaggio che

00:00:15

Devi avere in mente quando vai

00:00:18

Si decide di utilizzare la visualizzazione.

00:00:20

Quindi ecco, quello che avete qui,

00:00:23

Questo è lo schema in cui il

00:00:25

La visualizzazione è necessaria e giustificata.

00:00:27

Quindi il primo passo prima,

00:00:29

è definire la ragione

00:00:31

per i quali desideriamo semplicemente

00:00:33

creare una visualizzazione e oltre a ciò,

00:00:35

Questo è quello che voglio capire,

00:00:37

A quale domanda voglio rispondere.

00:00:39

Quindi vedremo dopo un caso concreto,

00:00:41

Ma in ogni caso eccolo qui.

00:00:43

Fai una domanda, non solo

00:00:44

Fai una visualizzazione per dire: questo

00:00:46

apparirà più bello nel mio file Excel.

00:00:48

No, ogni visualizzazione deve

00:00:49

essere giustificato e quindi per questo,

00:00:51

Devi chiederti

00:00:53

quelle domande.

00:00:54

Allora

00:00:54

Una volta che hai il problema,

00:00:56

Esaminiamo se i dati che sono

00:00:58

disponibile nel nostro file

00:01:00

Excel o in un file separato

00:01:02

è disponibile. Quindi, in caso contrario,

00:01:04

Dovremo arricchire questo file

00:01:06

o vai a prendere un altro file.

00:01:08

Quindi, una volta che hai i dati,

00:01:10

costruiremo le visualizzazioni,

00:01:13

La scelta delle visualizzazioni, su

00:01:14

ci arriverà subito dopo, e lei ha

00:01:17

anche un significato in ogni caso,

00:01:19

Lì costruiremo le visualizzazioni.

00:01:21

E come abbiamo visto poco prima,

00:01:23

Normalmente le visualizzazioni si

00:01:24

permetterti di raccontare una storia,

00:01:26

per proporre le cose e

00:01:28

capire cose che non lo erano

00:01:30

Possibile fare a meno di ausili visivi.

00:01:32

E così da lì,

00:01:34

Bene, capiremo le cose,

00:01:36

comprendere comportamenti come

00:01:37

proprio ora con l'evoluzione

00:01:38

fatturato

00:01:39

quello che si chiamava Inside, quindi

00:01:40

sono analisi e risultati,

00:01:42

ragionamento

00:01:42

Osservazioni che avremo

00:01:44

in relazione ai nostri dati.

00:01:45

Una volta che abbiamo questi risultati

00:01:46

beh o lavoriamo tutto

00:01:48

da solo e ne siamo già convinti,

00:01:50

Quindi non c'è bisogno di condividere informazioni.

00:01:51

In caso contrario,

00:01:53

abbiamo una gerarchia,

00:01:54

abbiamo colleghi,

00:01:55

Abbiamo collaboratori e quindi eccoci qui

00:01:56

andrà a condividere informazioni,

00:01:58

Quindi riprenderemo ovviamente

00:02:00

i nostri grafici perché è

00:02:01

che è il più significativo.

00:02:03

E lo faremo di nuovo

00:02:04

il nostro processo di pensiero. E un

00:02:06

volte in cui tutti sono convinti

00:02:08

che c'è qualcosa da correggere,

00:02:09

che è stata fatta un'osservazione,

00:02:12

che è legittimo,

00:02:13

Metteremo in atto azioni in

00:02:14

Posto dove andare e migliorare ciò che abbiamo

00:02:16

avrebbe potuto identificare o correggere

00:02:18

Elementi che ci sembrano

00:02:20

Anormale.

00:02:21

E quindi, per illustrarlo,

00:02:23

Facciamo un esempio

00:02:25

con un sito di e-commerce.

00:02:27

Quindi lavoro in quello che noi

00:02:29

chiama Digital Analytics, quindi io

00:02:31

Sono bagnato ogni giorno in

00:02:33

questi tipi di problemi.

00:02:35

E quindi immaginiamo un sito di e-commerce che

00:02:37

acquista campagne di marketing

00:02:39

su Internet per fare pubblicità.

00:02:42

Quindi questi sono i famosi banner che

00:02:44

Puoi vedere o ciò che viene chiamato

00:02:46

Link sponsorizzati sui motori di

00:02:49

ricerca. E ci chiediamo:

00:02:51

queste campagne sono pagate,

00:02:53

Contribuiscono effettivamente

00:02:55

al mio fatturato complessivo

00:02:56

sul mio sito e-commerce?

00:02:58

Quindi immaginiamo di vendere vestiti.

00:03:00

Questo è tutto, inizieremo con quello.

00:03:02

Quindi essere in grado di rispondere a questo

00:03:05

domanda, a questo problema,

00:03:06

Il contributo delle mie campagne

00:03:08

al mio fatturato online,

00:03:09

Otterrò già i dati

00:03:11

che mi interessano farlo.

00:03:13

Quindi, ovviamente,

00:03:14

Nei miei strumenti di webmarketing lo farò

00:03:16

hanno già interfacce che

00:03:18

Abilita analisi dei dati

00:03:20

quindi avrò Google,

00:03:21

quindi Google Adsense,

00:03:22

Ho intenzione di avere

00:03:24

rapporti in Google Ads e

00:03:25

Cetera. Quindi questi sono gli strumenti

00:03:27

che sono spesso usati.

00:03:28

Comunque

00:03:29

Posso fare un estratto

00:03:31

grezzi di queste fonti di dati per

00:03:34

essere in grado di rifare il

00:03:35

manipolazioni in Excel.

00:03:37

Quindi allora avrò un

00:03:39

Una serie di visualizzazioni

00:03:40

che si offriranno a me,

00:03:42

Quindi semplicemente già il

00:03:43

fatturato che è stato

00:03:45

generati da queste campagne,

00:03:46

quello che chiameremo il tasso di

00:03:48

Conversione così per 100 persone

00:03:50

che sono tornati al sito tramite

00:03:52

La mia campagna, quanti si sono finalmente convertiti?

00:03:54

Vedremo anche quello che viene chiamato CPC.

00:03:57

Costo per clic, CPA,

00:03:59

costo per acquisizione,

00:04:00

Quindi tutto questo,

00:04:01

Queste sono cose

00:04:03

molto legato al marketing digitale,

00:04:05

Quindi non mi soffermerò troppo su questo,

00:04:07

Ci sono parecchie risorse

00:04:10

su Internet.

00:04:11

Se sei interessato comunque, qui,

00:04:13

Sarò in grado di recuperare

00:04:15

tendenze, recupero di cifre

00:04:17

chiavi che inizieranno

00:04:19

per fare le mie analisi. E in genere

00:04:21

nella sezione analisi, quindi qui, là,

00:04:23

Vedrò che nel complesso funziona,

00:04:25

ma avrò problemi con

00:04:27

Rendimento su alcune campagne.

00:04:28

In genere quello che si rivolge

00:04:29

prodotti A, B e D.

00:04:31

Questo è ciò che pensiamo di avere

00:04:32

un centinaio di prodotti,

00:04:34

Non importa, in ogni caso,

00:04:35

Vedo che ci sono punti deboli

00:04:37

nel mio dispositivo di marketing a pagamento

00:04:39

online, perché su alcune campagne,

00:04:41

Non funziona affatto.

00:04:43

Ho un fatturato generato

00:04:45

che è molto debole.

00:04:46

Ho un tasso di conversione che

00:04:48

non è quindi buono,

00:04:49

Ho un costo per clic elevato

00:04:51

Quindi mi costa denaro.

00:04:53

eccetera, eccetera. Pertanto

00:04:55

La conclusione,

00:04:55

è che non funziona.

00:04:57

Quindi vado dal mio capo e

00:04:59

Condividerò le informazioni con lui

00:05:01

che sono stato in grado di vedere su

00:05:03

Queste campagne, gli dicono:

00:05:05

Alcuni devono essere corretti.

00:05:07

Cosa da migliorare

00:05:09

campagne che riguardano questi

00:05:10

produrre. E finalmente improvvisamente

00:05:12

Questa sarà l'azione che metteremo in atto,

00:05:15

è quello di andare a modificare il

00:05:16

targeting su queste campagne,

00:05:17

Per dire: in realtà ho intenzione di prendere

00:05:20

altri siti per trasmettere le mie campagne,

00:05:22

Sceglierò come target altre parole chiave

00:05:24

se sono su link sponsorizzati,

00:05:26

eccetera, eccetera.

00:05:27

E così questo viaggio lì

00:05:29

che ho appena fatto,

00:05:31

Puoi applicarlo su

00:05:32

Qualsiasi cosa. Ma davvero,

00:05:33

Il passo importante quando si

00:05:35

Vai a iniziare con le visualizzazioni,

00:05:36

alla fine è quello per cui sarò usato?

00:05:39

Questa visualizzazione?

00:05:40

Voglio seguire

00:05:42

Una tendenza?

00:05:43

Se rilevo un

00:05:45

anomalia sarò in grado di

00:05:47

agire per correggerlo,

00:05:49

et cetera eccetera,

00:05:50

Quindi prova, senza ovviamente

00:05:51

applicarlo alla lettera, ma

00:05:53

per avere un po' di quel viaggio

00:05:55

in mente quando inizi

00:05:57

nella creazione di grafici.

00:00:02

التصور ، مع ما يسمى

00:00:04

دورة التحليل البصري.

00:00:06

هذا شيء قد يكون

00:00:08

متقدمة نسبيا مقارنة ب

00:00:10

الاستخدام الذي تريد القيام به

00:00:11

تصور البيانات ،

00:00:13

ومع ذلك ، فهي رحلة

00:00:15

يجب أن تضع في اعتبارك عندما تذهب

00:00:18

قررت استخدام التصور.

00:00:20

إذن هناك ، ما لديك هنا ،

00:00:23

هذا هو المخطط الذي

00:00:25

التصور ضروري ومبرر.

00:00:27

لذا فإن الخطوة الأولى أولا ،

00:00:29

هو تحديد السبب

00:00:31

التي نتمناها ببساطة

00:00:33

إنشاء تصور وما وراء ذلك ،

00:00:35

هذا ما أريد أن أفهمه ،

00:00:37

ما السؤال الذي أريد الإجابة عليه.

00:00:39

لذلك سنرى بعد حالة ملموسة ،

00:00:41

ولكن على أي حال هنا.

00:00:43

اطرح سؤالا، وليس فقط

00:00:44

قم بعمل تصور ليقول: هذا

00:00:46

سيبدو أجمل في ملف Excel الخاص بي.

00:00:48

لا ، يجب على كل تصور

00:00:49

تكون مبررة وبالتالي لذلك ،

00:00:51

عليك أن تسأل نفسك

00:00:53

تلك الأسئلة.

00:00:54

ثم

00:00:54

بمجرد أن تواجه المشكلة ،

00:00:56

نحن ننظر إلى ما إذا كانت البيانات التي هي

00:00:58

متوفر في ملفنا

00:01:00

Excel أو في ملف منفصل

00:01:02

متاح. لذلك إذا لم يكن كذلك ،

00:01:04

سيتعين علينا إثراء هذا الملف

00:01:06

أو اذهب للحصول على ملف آخر.

00:01:08

بعد ذلك ، بمجرد حصولك على البيانات ،

00:01:10

سنقوم ببناء التصورات ،

00:01:13

اختيار التصورات ، على

00:01:14

ستأتي إليها بعد ذلك مباشرة ، وقد حصلت عليها

00:01:17

أيضا معنى في أي حال ،

00:01:19

هناك سنبني التصورات.

00:01:21

وكما رأينا من قبل،

00:01:23

عادة التصورات لك

00:01:24

تسمح لك برواية قصة ،

00:01:26

لطرح الأمور إلى الأمام و

00:01:28

فهم الأشياء التي لم تكن كذلك

00:01:30

من الممكن الاستغناء عن الوسائل البصرية.

00:01:32

وهكذا من هناك،

00:01:34

حسنا ، سنفهم الأشياء ،

00:01:36

فهم سلوكيات مثل

00:01:37

الآن فقط مع التطور

00:01:38

دوران

00:01:39

ما كان يسمى في الداخل ، لذلك

00:01:40

إنها تحليلات ونتائج ،

00:01:42

المنطق

00:01:42

الملاحظات التي ستكون لدينا

00:01:44

فيما يتعلق ببياناتنا.

00:01:45

بمجرد حصولنا على هذه النتائج

00:01:46

حسنا إما أن نعمل كل شيء

00:01:48

وحدنا ونحن مقتنعون بالفعل ،

00:01:50

لذلك لا حاجة لتبادل المعلومات.

00:01:51

إذا لم يكن الأمر كذلك ،

00:01:53

لدينا تسلسل هرمي ،

00:01:54

لدينا زملاء،

00:01:55

لدينا متعاونون وهنا

00:01:56

سوف تذهب وتبادل المعلومات ،

00:01:58

لذلك سنستأنف بشكل واضح

00:02:00

مخططاتنا لأنها

00:02:01

وهو الأكثر دلالة.

00:02:03

وسنفعل ذلك مرة أخرى

00:02:04

عملية تفكيرنا. و أ

00:02:06

مرات الجميع مقتنع

00:02:08

أن هناك شيئا يجب تصحيحه ،

00:02:09

أن يتم إجراء ملاحظة ،

00:02:12

وهو أمر شرعي ،

00:02:13

سنضع الإجراءات في

00:02:14

مكان للذهاب وتحسين ما نحن

00:02:16

يمكن أن يكون قد حدد أو صحح

00:02:18

العناصر التي تبدو لنا

00:02:20

غير طبيعي.

00:02:21

ولتوضيح ذلك،

00:02:23

لنأخذ مثالا

00:02:25

مع موقع للتجارة الإلكترونية.

00:02:27

لذلك أنا أعمل في ما نحن

00:02:29

يدعو التحليلات الرقمية ، لذلك أنا

00:02:31

صباحا يوميا تستحم في

00:02:33

هذه الأنواع من المشاكل.

00:02:35

ولذا دعونا نتخيل موقع للتجارة الإلكترونية

00:02:37

يشتري الحملات التسويقية

00:02:39

على الإنترنت للإعلان.

00:02:42

إذن هذه هي اللافتات الشهيرة التي

00:02:44

يمكنك أن ترى أو ما يسمى

00:02:46

روابط دعائية على محركات

00:02:49

بحث. ونتساءل:

00:02:51

يتم دفع هذه الحملات ،

00:02:53

هل يساهمون بالفعل

00:02:55

إلى إجمالي مبيعاتي

00:02:56

على موقع التجارة الإلكترونية الخاص بي؟

00:02:58

لذلك دعونا نتخيل أننا نبيع الملابس.

00:03:00

هذا كل شيء ، سنبدأ بذلك.

00:03:02

حتى تكون قادرة على الاستجابة لهذا

00:03:05

سؤال، لهذه المسألة،

00:03:06

مساهمة حملاتي

00:03:08

إلى معدل الدوران الخاص بي عبر الإنترنت ،

00:03:09

سأحصل بالفعل على البيانات

00:03:11

التي تهمني للقيام بذلك.

00:03:13

من الواضح جدا،

00:03:14

في أدوات التسويق عبر الويب الخاصة بي ، سأفعل

00:03:16

لديها بالفعل واجهات من شأنها أن

00:03:18

تمكين تحليل البيانات

00:03:20

لذلك سأحصل على Google ،

00:03:21

حتى جوجل ادسنس ،

00:03:22

انا ذاهب الى الحصول على

00:03:24

إعداد التقارير في "إعلانات Google" و

00:03:25

جرا. إذن هذه هي الأدوات

00:03:27

والتي غالبا ما تستخدم.

00:03:28

على أي حال

00:03:29

يمكنني عمل مقتطف

00:03:31

الخام من مصادر البيانات هذه ل

00:03:34

تكون قادرة على إعادة

00:03:35

التلاعب في إكسل.

00:03:37

إذن سأحصل على ملف

00:03:39

عدد من التصورات

00:03:40

الذين سيقدمون أنفسهم لي ،

00:03:42

لذلك ببساطة بالفعل

00:03:43

دوران الذي كان

00:03:45

الناتجة عن هذه الحملات ،

00:03:46

ما نسميه معدل

00:03:48

التحويل حتى ل 100 شخص

00:03:50

الذين عادوا إلى الموقع عبر

00:03:52

حملتي ، كم عدد الذين تحولوا أخيرا؟

00:03:54

سننظر أيضا في ما يسمى CPC.

00:03:57

تكلفة النقرة ، CPA ،

00:03:59

تكلفة الاستحواذ ،

00:04:00

لذلك كل ذلك،

00:04:01

هذه هي الأشياء

00:04:03

مرتبط جدا بالتسويق الرقمي ،

00:04:05

لذلك لن أسهب كثيرا في ذلك ،

00:04:07

هناك عدد غير قليل من الموارد

00:04:10

على الإنترنت.

00:04:11

إذا كنت مهتما على أي حال ، هنا ،

00:04:13

سأكون قادرا على التعافي

00:04:15

الاتجاهات واسترجاع الأرقام

00:04:17

المفاتيح التي ستبدأ

00:04:19

للقيام بتحليلاتي. وعادة

00:04:21

في قسم التحليل ، إذن هنا ، هناك ،

00:04:23

سأرى أنه يعمل بشكل عام ،

00:04:25

لكنني سأواجه مشاكل مع

00:04:27

الأداء في بعض الحملات.

00:04:28

عادة ما يستهدف

00:04:29

المنتجات أ و ب و د.

00:04:31

هذا ما نعتقد أنه لدينا

00:04:32

مائة منتج ،

00:04:34

لا يهم ، على أي حال ،

00:04:35

أستطيع أن أرى أن هناك نقاط ضعف

00:04:37

في جهاز التسويق المدفوع الخاص بي

00:04:39

عبر الإنترنت ، لأنه في بعض الحملات ،

00:04:41

لا يعمل على الإطلاق.

00:04:43

لدي دوران تم إنشاؤه

00:04:45

وهو ضعيف جدا.

00:04:46

لدي معدل تحويل

00:04:48

لذلك ليس جيدا ،

00:04:49

لدي تكلفة عالية لكل نقرة

00:04:51

لذلك يكلفني المال.

00:04:53

وما إلى ذلك، وما إلى ذلك. لذلك

00:04:55

الاستنتاج،

00:04:55

إنه لا يعمل.

00:04:57

لذلك سأذهب لرؤية رئيسي و

00:04:59

سوف أشارك المعلومات معه

00:05:01

التي تمكنت من رؤيتها على

00:05:03

هذه الحملات، قل له:

00:05:05

يحتاج البعض إلى تصحيح.

00:05:07

شيء للذهاب لتحسين

00:05:09

الحملات التي تهم هذه

00:05:10

أنتج. وأخيرا فجأة

00:05:12

سيكون هذا هو الإجراء الذي سنضعه ،

00:05:15

هو الذهاب وتعديل

00:05:16

استهداف هذه الحملات ،

00:05:17

لذلك أقول: في الواقع سآخذ

00:05:20

مواقع أخرى لبث حملاتي ،

00:05:22

سأستهدف كلمات رئيسية أخرى

00:05:24

إذا كنت على روابط دعائية ،

00:05:26

وما إلى ذلك، وما إلى ذلك.

00:05:27

وهكذا هذه الرحلة هناك

00:05:29

التي قمت بها للتو ،

00:05:31

يمكنك تطبيقه على

00:05:32

اي شيء. لكن حقا،

00:05:33

الخطوة المهمة عندما

00:05:35

اذهب للبدء مع التصورات ،

00:05:36

إنه في النهاية ما سأستخدمه؟

00:05:39

هذا التصور؟

00:05:40

هل أريد المتابعة

00:05:42

اتجاه؟

00:05:43

إذا اكتشفت

00:05:45

الشذوذ سأكون قادرا على

00:05:47

اتخاذ إجراءات لتصحيحه ،

00:05:49

وما إلى ذلك,

00:05:50

لذا حاول ، دون وضوح

00:05:51

قم بتطبيقه على الرسالة ، ولكن

00:05:53

للحصول على القليل من تلك الرحلة

00:05:55

في الاعتبار عند البدء

00:05:57

في إنشاء الرسوم البيانية.

00:00:02

görselleştirme, denilen şeyle

00:00:04

görsel analiz döngüsü.

00:00:06

Bu olabilecek bir şey

00:00:08

ile karşılaştırıldığında nispeten gelişmiş

00:00:10

yapmak istediğiniz kullanım

00:00:11

veri görselleştirme,

00:00:13

Bununla birlikte, bu bir yolculuktur.

00:00:15

Giderken aklınızda olmalısın

00:00:18

Görselleştirmeyi kullanmaya karar verdiniz.

00:00:20

Yani orada, burada sahip oldukların,

00:00:23

Bu,

00:00:25

Görselleştirme gerekli ve haklı.

00:00:27

Yani ilk adım önce,

00:00:29

sebebini tanımlamaktır

00:00:31

sadece dilediğimiz şey

00:00:33

bir görselleştirme oluşturmak ve bunun ötesinde,

00:00:35

Anlamak istediğim şey bu,

00:00:37

Hangi soruyu cevaplamak istiyorum.

00:00:39

Yani somut bir olaydan sonra göreceğiz,

00:00:41

Ama her durumda, işte burada.

00:00:43

Bir soru sorun, sadece değil

00:00:44

Şunu söylemek için bir görselleştirme yapın: bu

00:00:46

Excel dosyamda daha güzel görünecek.

00:00:48

Hayır, her görselleştirme

00:00:49

haklı olmak ve bu nedenle bunun için,

00:00:51

Kendinize sormalısınız

00:00:53

bu sorular.

00:00:54

Sonra

00:00:54

Sorun olduğunda,

00:00:56

Verilerin olup olmadığına bakıyoruz.

00:00:58

dosyamızda mevcuttur

00:01:00

Excel veya ayrı bir dosyada

00:01:02

mevcuttur. Yani değilse,

00:01:04

Bu dosyayı zenginleştirmemiz gerekecek

00:01:06

veya gidip başka bir dosya alın.

00:01:08

Ardından, verilere sahip olduğunuzda,

00:01:10

görselleştirmeleri oluşturacağız,

00:01:13

Görselleştirme seçimi, açık

00:01:14

hemen sonra ona gelecek ve o var

00:01:17

ayrıca her durumda bir anlam,

00:01:19

Orada görselleştirmeleri oluşturacağız.

00:01:21

Ve biraz önce gördüğümüz gibi,

00:01:23

Normalde görselleştirmeler

00:01:24

bir hikaye anlatmana izin ver,

00:01:26

bir şeyleri ortaya koymak ve

00:01:28

olmayan şeyleri anlamak

00:01:30

Görsel yardımlar olmadan yapmak mümkündür.

00:01:32

Ve böylece oradan,

00:01:34

Şey, bir şeyleri anlayacağız,

00:01:36

gibi davranışları anlamak

00:01:37

şimdi evrimle birlikte

00:01:38

Ciro

00:01:39

Inside denilen şey, yani

00:01:40

analizler ve sonuçlardır,

00:01:42

muhakeme

00:01:42

Sahip olacağımız gözlemler

00:01:44

verilerimizle ilgili olarak.

00:01:45

Bu bulgulara sahip olduktan sonra

00:01:46

ya her şeyi yaparız

00:01:48

yalnız ve biz zaten ikna olduk,

00:01:50

bu yüzden bilgi paylaşmaya gerek yok.

00:01:51

Eğer durum böyle değilse,

00:01:53

bir hiyerarşimiz var,

00:01:54

meslektaşlarımız var,

00:01:55

İşbirlikçilerimiz var ve işte buradayız

00:01:56

gidip bilgi paylaşacak,

00:01:58

Bu yüzden açıkça devam edeceğiz

00:02:00

Grafiklerimiz çünkü

00:02:01

ki bu en çok anlatandır.

00:02:03

Ve bunu tekrar yapacağız

00:02:04

düşünce sürecimiz. Ve bir

00:02:06

Herkesin ikna olduğu zamanlar

00:02:08

düzeltilmesi gereken bir şey olduğunu,

00:02:09

bir gözlem yapıldığını,

00:02:12

meşru olan,

00:02:13

Harekete geçeceğiz

00:02:14

Gidilecek ve geliştirebileceğimiz yer

00:02:16

tanımlayabilir veya düzeltmiş olabilir

00:02:18

Bize görünen unsurlar

00:02:20

Anormal.

00:02:21

Ve bunu göstermek için,

00:02:23

Bir örnek verelim

00:02:25

bir e-ticaret sitesi ile.

00:02:27

Bu yüzden biz ne için çalışıyorum

00:02:29

Dijital Analitik'i çağırıyor, bu yüzden ben

00:02:31

Her gün yıkandım

00:02:33

bu tür sorunlar.

00:02:35

Ve bir e-ticaret sitesi düşünelim ki

00:02:37

pazarlama kampanyaları satın alır

00:02:39

reklam vermek için İnternet'te.

00:02:42

İşte bunlar ünlü afişler

00:02:44

Görebilirsin ya da ne denir

00:02:46

motorlarında sponsorlu bağlantılar

00:02:49

araştırma. Ve merak ediyoruz:

00:02:51

Bu kampanyalar ücretlidir,

00:02:53

Gerçekten katkıda bulunuyorlar mı

00:02:55

genel ciroma

00:02:56

E-ticaret sitemde?

00:02:58

Öyleyse kıyafet sattığımızı düşünelim.

00:03:00

İşte bu kadar, bununla başlayacağız.

00:03:02

Yani buna cevap verebilmek için

00:03:05

soru, bu soruna,

00:03:06

Kampanyalarımın katkısı

00:03:08

online ciroma,

00:03:09

Verileri zaten alacağım

00:03:11

bunu yapmak beni ilgilendiriyor.

00:03:13

Yani açıkçası,

00:03:14

Web pazarlama araçlarımda şunları yapacağım:

00:03:16

zaten olacak arayüzlere sahip

00:03:18

Veri analizini etkinleştir

00:03:20

bu yüzden Google'a sahip olacağım,

00:03:21

yani Google Adsense,

00:03:22

Sahip olacağım

00:03:24

Google Ads'de raporlama ve

00:03:25

Saire. Yani bunlar araçlar

00:03:27

sıklıkla kullanılır.

00:03:28

Zaten

00:03:29

Bir ekstrakt yapabilirim

00:03:31

Bu veri kaynaklarının ham

00:03:34

yeniden yapabilmek

00:03:35

Excel'de manipülasyonlar.

00:03:37

O zaman bir

00:03:39

Bir dizi görselleştirme

00:03:40

Kendini bana sunacak olan,

00:03:42

Yani basitçe zaten

00:03:43

ciro oldu

00:03:45

Bu kampanyalar tarafından oluşturulan,

00:03:46

oranı diyeceğimiz şey

00:03:48

100 kişi için dönüşüm

00:03:50

aracılığıyla siteye geri dönenler

00:03:52

Kampanyam, sonunda kaç tanesi dönüşüm sağladı?

00:03:54

Ayrıca TBM olarak adlandırılan şeye de bakacağız.

00:03:57

Tıklama başına maliyet, EBM,

00:03:59

edinme başına maliyet,

00:04:00

Yani bütün bunlar,

00:04:01

Bunlar

00:04:03

dijital pazarlama ile çok ilgili,

00:04:05

Bu yüzden bunun üzerinde çok fazla durmayacağım,

00:04:07

Epeyce kaynak var

00:04:10

İnternette.

00:04:11

Yine de ilgileniyorsanız, burada,

00:04:13

İyileşebileceğim

00:04:15

trendler, rakamları alma

00:04:17

Başlayacak tuşlar

00:04:19

analizlerimi yapmak için. Ve tipik olarak

00:04:21

analiz bölümünde, yani burada, orada,

00:04:23

Genel olarak işe yaradığını göreceğim,

00:04:25

ama sorun yaşayacağım

00:04:27

Bazı kampanyalardaki performans.

00:04:28

Genellikle hedefleyen

00:04:29

A, B ve D ürünleri

00:04:31

Sahip olduğumuzu düşündüğümüz şey budur

00:04:32

yüz ürün,

00:04:34

Ne olursa olsun, her halükarda,

00:04:35

Zayıflıklar olduğunu görebiliyorum

00:04:37

ücretli pazarlama cihazımda

00:04:39

çevrimiçi, çünkü bazı kampanyalarda,

00:04:41

Hiç çalışmıyor.

00:04:43

Elde ettiğim bir ciroya sahibim

00:04:45

ki bu çok zayıf.

00:04:46

Bir dönüşüm oranım var

00:04:48

bu nedenle iyi değildir,

00:04:49

Tıklama başına maliyetim yüksek

00:04:51

Bu yüzden bana paraya mal oluyor.

00:04:53

ve diğerleri. Bu yüzden

00:04:55

sonuç,

00:04:55

işe yaramıyor olmasıdır.

00:04:57

Bu yüzden patronumu görmeye gideceğim ve

00:04:59

Bilgileri onunla paylaşacağım

00:05:01

üzerinde görebildiğim

00:05:03

Bu kampanyalar, ona şunu söyle:

00:05:05

Bazılarının düzeltilmesi gerekiyor.

00:05:07

Geliştirilecek bir şey

00:05:09

Bunları ilgilendiren kampanyalar

00:05:10

üretmek. Ve sonunda aniden

00:05:12

Uygulamaya koyacağımız eylem bu olacak,

00:05:15

gidip değiştirmek

00:05:16

bu kampanyaları hedeflemek,

00:05:17

Yani söylemek gerekirse: aslında alacağım

00:05:20

kampanyalarımı yayınlamak için diğer siteler,

00:05:22

Diğer anahtar kelimeleri hedefleyeceğim

00:05:24

sponsorlu bağlantılardaysam,

00:05:26

ve diğerleri.

00:05:27

Ve böylece oradaki bu yolculuk

00:05:29

az önce yaptığım,

00:05:31

Üzerine uygulayabilirsiniz

00:05:32

Hiçbir şey. Ama gerçekten,

00:05:33

Ne zaman önemli bir adım

00:05:35

Görselleştirmeleri kullanmaya başlayın,

00:05:36

sonuçta ne için kullanılacağım?

00:05:39

Bu görselleştirme?

00:05:40

Takip etmek istiyor muyum?

00:05:42

Bir trend mi?

00:05:43

Eğer bir

00:05:45

anomali ben mümkün olacak

00:05:47

düzeltmek için harekete geçmek,

00:05:49

et cetera et cetera,

00:05:50

Öyleyse dene, açıkça olmadan

00:05:51

mektuba uygulayın, ancak

00:05:53

bu yolculuktan biraz olsun faydalanmak

00:05:55

Başlarken aklınızda bulundurun

00:05:57

grafiklerin oluşturulmasında.

00:00:02

wizualizacja, z tym, co nazywa się

00:00:04

cykl analizy wizualnej.

00:00:06

To jest coś, co może być

00:00:08

stosunkowo zaawansowany w porównaniu do

00:00:10

Użytek, który chcesz zrobić

00:00:11

wizualizacja danych,

00:00:13

Niemniej jednak jest to podróż, która

00:00:15

Musisz mieć na uwadze, kiedy idziesz

00:00:18

Decydujesz się na użycie wizualizacji.

00:00:20

Więc tam, co macie tutaj,

00:00:23

Jest to schemat, w którym

00:00:25

Wizualizacja jest konieczna i uzasadniona.

00:00:27

Więc pierwszy krok,

00:00:29

Ma to na celu określenie przyczyny

00:00:31

dla których po prostu sobie życzymy

00:00:33

stworzyć wizualizację i nie tylko,

00:00:35

To właśnie chcę zrozumieć,

00:00:37

Na jakie pytanie chcę odpowiedzieć.

00:00:39

Zobaczymy więc po konkretnym przypadku,

00:00:41

Ale w każdym razie tak jest.

00:00:43

Zadaj pytanie, nie tylko

00:00:44

Zrób wizualizację, aby powiedzieć: to

00:00:46

będzie ładniej wyglądać w moim pliku Excel.

00:00:48

Nie, każda wizualizacja musi

00:00:49

być uzasadnione, a zatem w związku z tym,

00:00:51

Musisz zadać sobie pytanie

00:00:53

te pytania.

00:00:54

Wtedy

00:00:54

Gdy masz problem,

00:00:56

Sprawdzamy, czy dane, które są

00:00:58

dostępne w naszym pliku

00:01:00

Excel lub w osobnym pliku

00:01:02

jest dostępny. Więc jeśli nie,

00:01:04

Będziemy musieli wzbogacić ten plik

00:01:06

lub idź po inny plik.

00:01:08

Następnie, gdy masz już dane,

00:01:10

zbudujemy wizualizacje,

00:01:13

Wybór wizualizacji, na

00:01:14

zaraz potem do tego dojdzie, a ona ma

00:01:17

również znaczenie w każdym przypadku,

00:01:19

Tam zbudujemy wizualizacje.

00:01:21

I jak widzieliśmy przed chwilą,

00:01:23

Zwykle wizualizacje można

00:01:24

pozwalają opowiedzieć historię,

00:01:26

aby przedstawić rzeczy i

00:01:28

zrozumieć rzeczy, których nie było

00:01:30

Można to zrobić bez pomocy wizualnych.

00:01:32

I tak dalej,

00:01:34

Cóż, zrozumiemy rzeczy,

00:01:36

zrozumieć zachowania takie jak:

00:01:37

Właśnie teraz z ewolucją

00:01:38

obrót

00:01:39

co nazywało się Inside, więc

00:01:40

to analizy i wyniki,

00:01:42

Rozumowanie

00:01:42

Obserwacje, które będziemy mieli

00:01:44

w odniesieniu do naszych danych.

00:01:45

Kiedy już będziemy mieli te odkrycia

00:01:46

cóż, albo pracujemy wszystko

00:01:48

sami i już jesteśmy przekonani,

00:01:50

Więc nie ma potrzeby dzielenia się informacjami.

00:01:51

Jeśli tak nie jest,

00:01:53

mamy hierarchię,

00:01:54

mamy kolegów,

00:01:55

Mamy współpracowników, więc tutaj

00:01:56

pójdzie i podzieli się informacjami,

00:01:58

Więc oczywiście wznowimy

00:02:00

Nasze wykresy, ponieważ są

00:02:01

co jest najbardziej wymowne.

00:02:03

I zrobimy to jeszcze raz

00:02:04

nasz proces myślowy. oraz

00:02:06

razy wszyscy są przekonani

00:02:08

że jest coś do poprawienia,

00:02:09

że poczyniono obserwację,

00:02:12

która jest zgodna z prawem,

00:02:13

Umieścimy działania w

00:02:14

Miejsce, do którego można się udać i ulepszyć to, co my

00:02:16

mógł zidentyfikować lub poprawić

00:02:18

Elementy, które nam się wydają

00:02:20

Nienormalny.

00:02:21

Aby to zilustrować,

00:02:23

Weźmy przykład

00:02:25

z witryną e-commerce.

00:02:27

Więc pracuję w tym, co my

00:02:29

dzwoni do Digital Analytics, więc ja

00:02:31

codziennie kąpię się

00:02:33

tego typu problemy.

00:02:35

Wyobraźmy sobie więc witrynę e-commerce, która

00:02:37

kupuje kampanie marketingowe

00:02:39

w Internecie, aby się reklamować.

00:02:42

To są słynne banery, które

00:02:44

Możesz zobaczyć lub co się nazywa

00:02:46

linki sponsorowane na silnikach

00:02:49

badania. I zastanawiamy się:

00:02:51

kampanie te są płatne,

00:02:53

Czy rzeczywiście przyczyniają się do tego?

00:02:55

do mojego całkowitego obrotu

00:02:56

w mojej witrynie e-commerce?

00:02:58

Wyobraźmy sobie, że sprzedajemy ubrania.

00:03:00

Zaczniemy od tego.

00:03:02

Aby móc na to zareagować

00:03:05

pytanie, do tego problemu,

00:03:06

Wkład moich kampanii

00:03:08

do mojego obrotu online,

00:03:09

Już dostanę dane

00:03:11

które mnie interesują, aby to zrobić.

00:03:13

Więc oczywiście,

00:03:14

W moich narzędziach marketingu internetowego będę

00:03:16

mają już interfejsy, które

00:03:18

Włącz analizę danych

00:03:20

więc będę miał Google,

00:03:21

więc Google Adsense,

00:03:22

Będę miał

00:03:24

raportowanie w Google Ads i

00:03:25

Cetera. To są narzędzia

00:03:27

które są często używane.

00:03:28

W każdym razie

00:03:29

Mogę zrobić wyciąg

00:03:31

Surowe z tych źródeł danych dla

00:03:34

być w stanie powtórzyć

00:03:35

manipulacje w programie Excel.

00:03:37

Więc wtedy będę miał

00:03:39

szereg wizualizacji

00:03:40

którzy ofiarują się Mnie,

00:03:42

Więc po prostu już

00:03:43

Obrót, który był

00:03:45

generowane przez te kampanie,

00:03:46

co nazwiemy stawką

00:03:48

Konwersja tak dla 100 osób

00:03:50

którzy powrócili na stronę za pośrednictwem

00:03:52

Moja kampania, ile w końcu się nawróciło?

00:03:54

Przyjrzymy się również temu, co nazywa się CPC.

00:03:57

Koszt kliknięcia, CPA,

00:03:59

koszt pozyskania,

00:04:00

A więc to wszystko,

00:04:01

To są rzeczy

00:04:03

bardzo związane z marketingiem cyfrowym,

00:04:05

Więc nie zamierzam się nad tym zbytnio rozwodzić,

00:04:07

Istnieje sporo zasobów

00:04:10

w Internecie.

00:04:11

Jeśli i tak jesteś zainteresowany, tutaj,

00:04:13

Będę mógł wyzdrowieć

00:04:15

trendy, wyszukiwanie danych

00:04:17

, które rozpoczną

00:04:19

do moich analiz. I zazwyczaj

00:04:21

w sekcji analizy, więc tu, tam,

00:04:23

Zobaczę, że ogólnie to działa,

00:04:25

ale będę miał problemy z

00:04:27

Skuteczność w niektórych kampaniach.

00:04:28

Zazwyczaj ten, który jest skierowany

00:04:29

produkty A, B i D.

00:04:31

To jest to, co myślimy, że mamy

00:04:32

sto produktów,

00:04:34

Nieważne, w każdym razie,

00:04:35

Widzę, że są słabe strony

00:04:37

na moim płatnym urządzeniu marketingowym

00:04:39

online, ponieważ w niektórych kampaniach,

00:04:41

To w ogóle nie działa.

00:04:43

Mam wygenerowany obrót

00:04:45

co jest bardzo słabe.

00:04:46

Mam współczynnik konwersji, który

00:04:48

nie jest zatem dobry,

00:04:49

Mam wysoki koszt kliknięcia

00:04:51

Więc to mnie kosztuje.

00:04:53

et cetera, et cetera. Więc

00:04:55

wniosek,

00:04:55

Chodzi o to, że to nie działa.

00:04:57

Więc pójdę do mojego szefa i

00:04:59

Podzielę się z nim informacjami

00:05:01

które udało mi się zobaczyć na

00:05:03

Te kampanie, powiedz mu:

00:05:05

Niektóre wymagają korekty.

00:05:07

Rzecz do poprawy

00:05:09

kampanie, które dotyczą

00:05:10

produkować. I wreszcie nagle

00:05:12

To będzie działanie, które podejmiemy,

00:05:15

To jest iść i zmodyfikować

00:05:16

ukierunkowanie na te kampanie,

00:05:17

Że tak powiem: właściwie to wezmę

00:05:20

inne strony do nadawania moich kampanii,

00:05:22

Będę kierować reklamy na inne słowa kluczowe

00:05:24

jeśli jestem na linkach sponsorowanych,

00:05:26

et cetera, et cetera.

00:05:27

I tak ta podróż tam

00:05:29

które właśnie uczyniłem,

00:05:31

Możesz go zastosować na

00:05:32

Coś. Ale tak naprawdę,

00:05:33

Ważny krok, gdy

00:05:35

Rozpocznij pracę z wizualizacjami,

00:05:36

to jest ostatecznie to, do czego będę używany?

00:05:39

Ta wizualizacja?

00:05:40

Czy chcę śledzić

00:05:42

Trend?

00:05:43

Jeśli wykryję

00:05:45

anomalia będę w stanie

00:05:47

podjąć działania w celu jego skorygowania,

00:05:49

et cetera et cetera,

00:05:50

Więc spróbuj, oczywiście bez

00:05:51

Zastosuj go do litery, ale

00:05:53

mieć trochę tej podróży

00:05:55

Pamiętaj, kiedy zaczynasz

00:05:57

w tworzeniu wykresów.

00:00:02

विज़ुअलाइज़ेशन, जिसे क्या कहा जाता है

00:00:04

दृश्य विश्लेषण का चक्र।

00:00:06

यह कुछ ऐसा है जो हो सकता है

00:00:08

की तुलना में अपेक्षाकृत उन्नत

00:00:10

वह उपयोग जो आप करना चाहते हैं

00:00:11

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन,

00:00:13

फिर भी, यह एक यात्रा है कि

00:00:15

जाते समय आपका ध्यान रखना चाहिए

00:00:18

आप विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करने का निर्णय लेते हैं।

00:00:20

तो वहाँ, तुम्हारे पास यहाँ क्या है,

00:00:23

यह वह योजना है जिसमें

00:00:25

विज़ुअलाइज़ेशन आवश्यक और उचित है।

00:00:27

पहला कदम सबसे पहले,

00:00:29

यह कारण को परिभाषित करने के लिए है

00:00:31

जिसके लिए हम बस चाहते हैं

00:00:33

एक विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं और उससे परे,

00:00:35

यही मैं समझना चाहता हूँ,

00:00:37

मैं किस सवाल का जवाब देना चाहता हूं।

00:00:39

इसलिए हम एक ठोस मामले के बाद देखेंगे,

00:00:41

लेकिन किसी भी मामले में यहां यह है।

00:00:43

एक सवाल पूछें, न केवल

00:00:44

कहने के लिए एक विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं: यह

00:00:46

मेरी एक्सेल फ़ाइल में सुंदर दिखेगा।

00:00:48

नहीं, प्रत्येक विज़ुअलाइज़ेशन होना चाहिए

00:00:49

उचित होना चाहिए और इसलिए इसके लिए,

00:00:51

आपको खुद से पूछना होगा

00:00:53

ये सवाल।

00:00:54

तब

00:00:54

एक बार जब आपको समस्या होती है,

00:00:56

हम देखते हैं कि क्या डेटा है

00:00:58

हमारी फ़ाइल में उपलब्ध है

00:01:00

Excel में या किसी अलग फ़ाइल में

00:01:02

उपलब्ध है. यदि नहीं, तो,

00:01:04

हमें इस फ़ाइल को समृद्ध करना होगा

00:01:06

या एक और फ़ाइल प्राप्त करें।

00:01:08

फिर, एक बार जब आपके पास डेटा होता है,

00:01:10

हम विज़ुअलाइज़ेशन का निर्माण करेंगे,

00:01:13

विज़ुअलाइज़ेशन का विकल्प, पर

00:01:14

वह इसके तुरंत बाद आने वाला है, और वह मिल गया है

00:01:17

किसी भी मामले में एक अर्थ भी,

00:01:19

वहां हम विज़ुअलाइज़ेशन का निर्माण करेंगे।

00:01:21

जैसा कि हमने पहले देखा,

00:01:23

आम तौर पर विज़ुअलाइज़ेशन आप

00:01:24

आपको एक कहानी बताने की अनुमति दें,

00:01:26

चीजों को आगे रखने के लिए और

00:01:28

उन चीजों को समझें जो नहीं थीं

00:01:30

दृश्य सहायता के बिना करना संभव है।

00:01:32

और इसलिए वहां से,

00:01:34

खैर, हम चीजों को समझेंगे,

00:01:36

व्यवहार को समझें जैसे

00:01:37

अभी विकास के साथ

00:01:38

कारोबार

00:01:39

जिसे अंदर कहा जाता था, इसलिए

00:01:40

यह विश्लेषण और परिणाम है,

00:01:42

तर्क

00:01:42

अवलोकन जो हमारे पास होंगे

00:01:44

हमारे डेटा के संबंध में।

00:01:45

एक बार जब हमारे पास ये निष्कर्ष होते हैं

00:01:46

या तो हम सब कुछ काम करते हैं

00:01:48

अकेले और हम पहले से ही आश्वस्त हैं,

00:01:50

इसलिए जानकारी साझा करने की आवश्यकता नहीं है।

00:01:51

यदि ऐसा नहीं है,

00:01:53

हमारे पास एक पदानुक्रम है,

00:01:54

हमारे पास सहयोगी हैं,

00:01:55

हमारे पास सहयोगी हैं और इसलिए यहां हम

00:01:56

जाकर जानकारी साझा करेंगे,

00:01:58

इसलिए हम स्पष्ट रूप से फिर से शुरू करने जा रहे हैं

00:02:00

हमारे चार्ट क्योंकि यह है

00:02:01

जो सबसे ज्यादा बताने वाला है।

00:02:03

और हम इसे फिर से करने जा रहे हैं

00:02:04

हमारी विचार प्रक्रिया। और एक

00:02:06

कई बार हर कोई आश्वस्त हो जाता है

00:02:08

कि कुछ सही करना है,

00:02:09

कि एक अवलोकन किया जाता है,

00:02:12

जो वैध है,

00:02:13

हम कार्रवाई करेंगे

00:02:14

जाने और हम जो सुधारते हैं उसे सुधारने के लिए जगह

00:02:16

पहचाना या ठीक किया जा सकता था

00:02:18

तत्व जो हमें लगते हैं

00:02:20

असामान्य।

00:02:21

और इसलिए इसे स्पष्ट करने के लिए,

00:02:23

आइए एक उदाहरण लेते हैं

00:02:25

एक ई-कॉमर्स साइट के साथ।

00:02:27

तो मैं उस में काम करता हूं जो हम करते हैं

00:02:29

डिजिटल Analytics कहते हैं, इसलिए मैं

00:02:31

मैं रोज स्नान करता हूं

00:02:33

इस प्रकार की समस्याएं।

00:02:35

और तो आइए एक ई-कॉमर्स साइट की कल्पना करें जो

00:02:37

विपणन अभियान खरीदता है

00:02:39

विज्ञापन देने के लिए इंटरनेट पर।

00:02:42

तो ये हैं वो मशहूर बैनर जो

00:02:44

आप देख सकते हैं या क्या कहा जाता है

00:02:46

के इंजन पर प्रायोजित लिंक

00:02:49

शोध। और हमें आश्चर्य है:

00:02:51

इन अभियानों का भुगतान किया जाता है,

00:02:53

क्या वे वास्तव में योगदान करते हैं?

00:02:55

मेरे समग्र कारोबार में

00:02:56

मेरी ई-कॉमर्स साइट पर?

00:02:58

तो चलो कल्पना करते हैं कि हम कपड़े बेचते हैं।

00:03:00

तो यही है, हम इसके साथ शुरू करने जा रहे हैं।

00:03:02

तो इस पर जवाब देने में सक्षम होना

00:03:05

सवाल, इस समस्या के लिए,

00:03:06

मेरे अभियानों का योगदान

00:03:08

मेरे ऑनलाइन कारोबार के लिए,

00:03:09

मुझे पहले से ही डेटा मिल जाएगा

00:03:11

यह मुझे ऐसा करने में दिलचस्पी है।

00:03:13

तो जाहिर है,

00:03:14

मेरे वेबमार्केटिंग टूल में मैं करूंगा

00:03:16

पहले से ही इंटरफेस हैं जो होंगे

00:03:18

डेटा विश्लेषण सक्षम करें

00:03:20

तो मैं Google लेने जा रहा हूँ,

00:03:21

तो Google Adsense,

00:03:22

मैं करने जा रहा हूँ

00:03:24

Google विज्ञापनों में रिपोर्टिंग और

00:03:25

वगैरह। तो ये हैं उपकरण

00:03:27

जो अक्सर उपयोग किए जाते हैं।

00:03:28

वैसे भी

00:03:29

मैं एक अर्क बना सकता हूँ

00:03:31

इन डेटा स्रोतों की कच्ची

00:03:34

इसे फिर से करने में सक्षम हो

00:03:35

एक्सेल में जोड़तोड़।

00:03:37

तो फिर मैं एक करने जा रहा हूँ

00:03:39

कई विज़ुअलाइज़ेशन

00:03:40

जो खुद को मेरे सामने पेश करेगा,

00:03:42

तो बस पहले से ही

00:03:43

कारोबार जो था

00:03:45

इन अभियानों द्वारा उत्पन्न,

00:03:46

हम किसकी दर कहेंगे?

00:03:48

100 लोगों के लिए धर्मांतरण

00:03:50

जो साइट पर लौट आए हैं

00:03:52

मेरा अभियान, आखिरकार कितने लोगों ने धर्मांतरण किया है?

00:03:54

हम यह भी देखेंगे कि सीपीसी किसे कहा जाता है।

00:03:57

प्रति क्लिक लागत, CPA,

00:03:59

प्रति अधिग्रहण लागत,

00:04:00

तो यह सब,

00:04:01

ये हैं बातें

00:04:03

डिजिटल मार्केटिंग से बहुत संबंधित,

00:04:05

इसलिए मैं इस पर ज्यादा ध्यान नहीं दूंगा,

00:04:07

काफी कुछ संसाधन हैं

00:04:10

इंटरनेट पर।

00:04:11

यदि आप वैसे भी रुचि रखते हैं, तो यहां,

00:04:13

मैं ठीक हो पाऊंगा

00:04:15

रुझान, आंकड़े पुनः प्राप्त करना

00:04:17

चाबियाँ जो शुरू हो जाएंगी

00:04:19

मेरा विश्लेषण करने के लिए। और आम तौर पर

00:04:21

विश्लेषण अनुभाग में, इसलिए यहां, वहां,

00:04:23

मैं देखूंगा कि कुल मिलाकर यह काम करता है,

00:04:25

लेकिन मुझे इसके साथ समस्याएं होने जा रही हैं

00:04:27

कुछ अभियानों पर प्रदर्शन.

00:04:28

आमतौर पर वह जो लक्ष्य करता है

00:04:29

उत्पाद ए, बी और डी।

00:04:31

यही हमें लगता है कि हमारे पास है

00:04:32

सौ उत्पादों,

00:04:34

कोई बात नहीं, किसी भी मामले में,

00:04:35

मैं देख सकता हूं कि कमजोरियां हैं

00:04:37

मेरे भुगतान विपणन उपकरण में

00:04:39

ऑनलाइन, क्योंकि कुछ अभियानों पर,

00:04:41

यह बिल्कुल काम नहीं करता है।

00:04:43

मेरे पास एक कारोबार उत्पन्न है

00:04:45

जो बहुत कमजोर है।

00:04:46

मेरे पास रूपांतरण दर है कि

00:04:48

इसलिए अच्छा नहीं है,

00:04:49

मेरे पास प्रति क्लिक उच्च लागत है

00:04:51

तो यह मुझे पैसे खर्च करता है।

00:04:53

वगैरह, वगैरह। इसलिए

00:04:55

निष्कर्ष है,

00:04:55

यह है कि यह काम नहीं करता है।

00:04:57

तो मैं अपने बॉस से मिलने जा रहा हूँ और

00:04:59

मैं उसके साथ जानकारी साझा करूंगा।

00:05:01

जिसे मैं देख सकता था

00:05:03

ये अभियान, उसे बताएं:

00:05:05

कुछ को ठीक करने की जरूरत है।

00:05:07

सुधार की बात

00:05:09

अभियान जो इनसे संबंधित हैं

00:05:10

उत्पादन करना। और अंत में अचानक

00:05:12

यह वह कार्रवाई होगी जिसे हम लागू करेंगे,

00:05:15

यह जाना और संशोधित करना है

00:05:16

इन अभियानों को लक्षित करना,

00:05:17

तो कहने के लिए: वास्तव में मैं लेने जा रहा हूं

00:05:20

मेरे अभियानों को प्रसारित करने के लिए अन्य साइटें,

00:05:22

मैं अन्य कीवर्ड को लक्षित करूंगा

00:05:24

अगर मैं प्रायोजित लिंक पर हूं,

00:05:26

वगैरह, वगैरह।

00:05:27

और इसलिए यह यात्रा वहां

00:05:29

जो मैंने अभी किया है,

00:05:31

आप इसे लागू कर सकते हैं

00:05:32

कुछ भी। लेकिन वास्तव में,

00:05:33

महत्वपूर्ण कदम जब आप

00:05:35

विज़ुअलाइज़ेशन के साथ शुरू करें,

00:05:36

यह अंततः क्या है जिसके लिए मैं इस्तेमाल करने जा रहा हूं?

00:05:39

यह विज़ुअलाइज़ेशन?

00:05:40

क्या मैं अनुसरण करना चाहता हूँ

00:05:42

एक प्रवृत्ति?

00:05:43

अगर मुझे पता चलता है

00:05:45

विसंगति मैं कर सकूंगा

00:05:47

इसे ठीक करने के लिए कार्रवाई करें,

00:05:49

और वगैरह,

00:05:50

तो कोशिश करो, स्पष्ट रूप से बिना

00:05:51

इसे पत्र पर लागू करें, लेकिन

00:05:53

उस यात्रा का थोड़ा सा हिस्सा लेना

00:05:55

जब आप शुरू करते हैं तो दिमाग में

00:05:57

चार्ट के निर्माण में।

00:00:02

visualisasi, dengan apa yang disebut

00:00:04

Siklus analisis visual.

00:00:06

Ini adalah sesuatu yang mungkin

00:00:08

relatif maju dibandingkan dengan

00:00:10

penggunaan yang ingin Anda buat

00:00:11

visualisasi data,

00:00:13

Namun demikian, ini adalah perjalanan yang

00:00:15

Anda harus ingat ketika Anda pergi

00:00:18

Anda memutuskan untuk menggunakan visualisasi.

00:00:20

Jadi di sana, apa yang Anda miliki di sini,

00:00:23

Ini adalah skema di mana

00:00:25

Visualisasi diperlukan dan dibenarkan.

00:00:27

Jadi langkah pertama dulu,

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itu untuk menentukan alasannya

00:00:31

yang kami hanya berharap

00:00:33

buat visualisasi dan lebih dari itu,

00:00:35

Itulah yang ingin saya pahami,

00:00:37

Pertanyaan apa yang ingin saya jawab.

00:00:39

Jadi kita akan melihat setelah kasus konkret,

00:00:41

Tapi bagaimanapun juga, ini dia.

00:00:43

Ajukan pertanyaan, bukan hanya

00:00:44

Buat visualisasi untuk mengatakan: ini

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akan terlihat lebih cantik di file Excel saya.

00:00:48

Tidak, setiap visualisasi harus

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dibenarkan dan karena itu untuk itu,

00:00:51

Anda harus bertanya pada diri sendiri

00:00:53

pertanyaan-pertanyaan itu.

00:00:54

Kemudian

00:00:54

Setelah Anda memiliki masalah,

00:00:56

Kami melihat apakah data yang

00:00:58

tersedia di file kami

00:01:00

Excel atau dalam file terpisah

00:01:02

tersedia. Jadi jika tidak,

00:01:04

Kita harus memperkaya file ini

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atau dapatkan file lain.

00:01:08

Kemudian, setelah Anda memiliki data,

00:01:10

Kami akan membangun visualisasi,

00:01:13

Pilihan visualisasi, pada

00:01:14

akan datang ke sana segera setelah itu, dan dia punya

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juga makna dalam hal apapun,

00:01:19

Di sana kita akan membangun visualisasi.

00:01:21

Dan seperti yang kita lihat sebelumnya,

00:01:23

Biasanya visualisasi Anda

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memungkinkan Anda untuk bercerita,

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untuk mengedepankan hal-hal dan

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memahami hal-hal yang tidak

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Mungkin dilakukan tanpa alat bantu visual.

00:01:32

Dan dari sana,

00:01:34

Yah, kita akan mengerti banyak hal,

00:01:36

memahami perilaku seperti

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Baru saja dengan evolusi

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omzet

00:01:39

apa yang disebut Di dalam, jadi

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itu adalah analisis dan hasil,

00:01:42

Penalaran

00:01:42

Pengamatan yang akan kita miliki

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sehubungan dengan data kami.

00:01:45

Setelah kami memiliki temuan ini

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yah kita juga mengerjakan semuanya

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sendirian dan kami sudah yakin,

00:01:50

Jadi tidak perlu berbagi informasi.

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Jika ini tidak terjadi,

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kami memiliki hierarki,

00:01:54

kami memiliki kolega,

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Kami memiliki kolaborator dan di sini kami

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akan pergi dan berbagi informasi,

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Jadi kami akan melanjutkan dengan jelas

00:02:00

Tangga lagu kami karena itu

00:02:01

yang paling jitu.

00:02:03

Dan kami akan melakukannya lagi

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proses berpikir kami. Dan a

00:02:06

kali semua orang yakin

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bahwa ada sesuatu yang harus diperbaiki,

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bahwa pengamatan dilakukan,

00:02:12

yang sah,

00:02:13

Kami akan menempatkan tindakan di

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Tempat untuk pergi dan meningkatkan apa yang kita

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bisa mengidentifikasi atau mengoreksi

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Elemen yang tampak bagi kita

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Ganjil.

00:02:21

Dan untuk menggambarkan itu,

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Mari kita ambil contoh

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dengan situs e-commerce.

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Jadi saya bekerja dalam apa yang kita

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memanggil Digital Analytics, jadi saya

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Saya mandi setiap hari

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jenis masalah ini.

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Jadi mari kita bayangkan sebuah situs e-commerce yang

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Membeli kampanye pemasaran

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di Internet untuk beriklan.

00:02:42

Jadi ini adalah spanduk terkenal yang

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Anda dapat melihat atau apa yang disebut

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Tautan sponsor pada mesin

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riset. Dan kami bertanya-tanya:

00:02:51

kampanye ini dibayar,

00:02:53

Apakah mereka benar-benar berkontribusi

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untuk omset keseluruhan saya

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di situs e-commerce saya?

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Jadi mari kita bayangkan bahwa kita menjual pakaian.

00:03:00

Jadi itu saja, kita akan mulai dengan itu.

00:03:02

Jadi untuk dapat menanggapi ini

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pertanyaan, untuk masalah ini,

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Kontribusi kampanye saya

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ke omset online saya,

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Saya sudah akan mendapatkan datanya

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yang menarik minat saya untuk melakukannya.

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Jadi jelas,

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Dalam alat pemasaran web saya, saya akan

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sudah memiliki antarmuka yang akan

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Aktifkan Analisis Data

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jadi saya akan memiliki Google,

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jadi Google Adsense,

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Saya akan memiliki

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pelaporan di Google Ads dan

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Cetera. Jadi ini adalah alatnya

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yang sering digunakan.

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Anyway

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Saya bisa membuat ekstrak

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mentah dari sumber data ini untuk

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dapat mengulang

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manipulasi di Excel.

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Jadi saya akan memiliki

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Sejumlah visualisasi

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yang akan mempersembahkan diri kepada-Ku,

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Jadi hanya sudah

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omset yang

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yang dihasilkan oleh kampanye ini,

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apa yang akan kita sebut tingkat

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Konversi jadi untuk 100 orang

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yang telah kembali ke situs melalui

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Kampanye saya, berapa banyak yang akhirnya bertobat?

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Kami juga akan melihat apa yang disebut BPK.

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Biaya per klik, BPA,

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biaya per akuisisi,

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Jadi semua itu,

00:04:01

Ini adalah hal-hal

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sangat terkait dengan pemasaran digital,

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Jadi saya tidak akan terlalu memikirkan hal itu,

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Ada beberapa sumber daya

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di Internet.

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Jika Anda tertarik, di sini,

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Saya akan bisa pulih

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Tren, Mengambil Angka

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Kunci yang akan dimulai

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untuk melakukan analisis saya. Dan biasanya

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di bagian analisis, jadi di sini, di sana,

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Saya akan melihat bahwa secara keseluruhan itu berhasil,

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tapi aku akan punya masalah dengan

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Performa pada beberapa kampanye.

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Biasanya yang menargetkan

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produk A, B dan D.

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Itulah yang kami pikir kami miliki

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seratus produk,

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Tidak masalah, bagaimanapun,

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Saya dapat melihat bahwa ada kelemahan

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Di perangkat pemasaran berbayar saya

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online, karena pada beberapa kampanye,

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Itu tidak berhasil sama sekali.

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Saya memiliki omset yang dihasilkan

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yang sangat lemah.

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Saya memiliki tingkat konversi yang

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karena itu tidak baik,

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Saya memiliki biaya tinggi per klik

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Jadi saya harus mengeluarkan uang.

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dan sebagainya, dan sebagainya. Jadi

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Kesimpulannya,

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Itu tidak berhasil.

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Jadi saya akan pergi menemui bos saya dan

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Saya akan berbagi informasi dengannya

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yang bisa saya lihat di

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Kampanye-kampanye ini, katakan padanya:

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Beberapa perlu diperbaiki.

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Hal yang harus ditingkatkan

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Kampanye yang menyangkut hal ini

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menghasilkan. Dan akhirnya tiba-tiba

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Ini akan menjadi tindakan yang akan kami lakukan,

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itu adalah untuk pergi dan memodifikasi

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penargetan pada kampanye ini,

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Jadi untuk mengatakan: sebenarnya saya akan mengambil

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situs lain untuk menyiarkan kampanye saya,

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Saya akan menargetkan kata kunci lainnya

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jika saya menggunakan tautan sponsor,

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dan sebagainya, dan sebagainya.

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Dan perjalanan ini di sana

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yang baru saja saya lakukan,

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Anda dapat menerapkannya pada

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Apa-apa. Tapi sungguh,

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Langkah penting saat Anda

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Mulailah dengan visualisasi,

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pada akhirnya untuk apa saya akan digunakan?

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