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非结构化数据与结构化数据:3分钟的概要

大多数营销人员认为,数据驱动意味着使用网络指标来通知他们所做的每一个决定。但这并不是数据驱动的。这是由谷歌分析驱动的。要真正实现数据驱动,我们必须提醒自己数据的实际定义——所有类型的信息。

最具洞察力的信息类型之一是定性数据或非结构化数据。它可以揭示你的客户对你的品牌的真实看法和感受,这是从定量数据或结构化数据中提取的挑战。

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甚至亚马逊的首席执行官杰夫·贝索斯(Jeff Bezos)也热衷于利用定性数据推动战略。“我注意到,当奇闻轶事和数据不一致时,奇闻轶事通常是正确的。他在去年4月乔治布什总统中心的一次台上采访中解释说:“你的数据测量方法有问题。”

然而,贝佐斯对客户反馈的热爱不应该强迫你在制定下一个营销活动的战略时用定性数据取代定量数据。它应该迫使您使用两种数据源来通知您的策略。通过结合从网络度量和客户反馈中获得的见解,您可以充分了解营销计划的有效性。

如果您想更深入地解释什么是定性或非结构化数据,什么是定量或结构化数据,请查看这两个数据源到底是什么,以及您可以使用哪些工具来存储和分析它们。

非结构化数据

最常被称为定性数据,非结构化数据通常是主观意见和判断你的品牌的形式的文本,这是大多数分析软件无法收集。这使得非结构化数据难以在典型的数据库(如Excel和SQL)中收集、存储和组织。使用标准数据分析方法和工具(如回归分析和透视表)检查非结构化数据也很困难。

由于不能在典型数据库中存储和组织非结构化数据,因此需要将它们存储在Word文档或非关系数据库(NoSQL)中,如ElasticSearch或Solr,后者可以执行单词和短语的搜索查询。

此外,由于不能使用标准数据分析方法和工具从非结构化数据中提取见解,因此可以手动分析或使用NoSQL数据库中的分析工具来检查非结构化数据。然而,要有效地使用这些工具,您需要高水平的技术专长。

但是,如果您能够成功地从非结构化数据中提取见解,那么您就可以深入了解客户的偏好以及他们对您的品牌的看法。

非结构化数据示例

非结构化数据最常见的例子是调查回复、社交媒体评论、博客评论、电子邮件回复和电话记录。

结构化数据

通常被称为定量数据,结构化数据是大多数分析软件可以收集的客观事实和数字,使数据更容易导出、存储和组织在典型的数据库中,如Excel和SQL。即使结构化数据只是数据库中的数字或单词,您也可以通过数据分析方法和工具(如回归分析和透视表)从结构化数据中轻松地提取见解。这是结构化数据最有价值的方面。

结构化数据示例

结构化数据最常见的例子是数字、名称、日期、地址和事务信息。

结构化与非结构化数据

结构化数据和非结构化数据的区别在于,结构化数据是大多数分析软件可以收集的客观事实和数字,使得在Excel、Google工作表和SQL等典型数据库中导出、存储和组织变得容易。您还可以使用标准数据分析方法和工具(如回归分析和透视表)轻松检查结构化数据。

相反,非结构化数据通常是以文本形式对您的品牌进行的主观意见和判断,大多数分析软件无法收集到这些信息,因此很难在典型的数据库中导出、存储和组织这些信息。您还不能检查非结构化数据分析方法和工具。大多数情况下,您必须将非结构化数据存储在Word文档或NoSQL数据库中,并手动对其进行分析,或者使用NoSQL数据库中的分析工具来检查这类数据。

数据驱动,而不仅仅是谷歌分析驱动

在一个谷歌分析可以在阳光下发布每一个指标的世界里,你必须记住,质量数据,如客户反馈,对于通知你的营销策略和网络指标同样重要。如果没有非结构化数据,您将无法清楚地了解客户对您的品牌的真实感受。这对每个营销人员都至关重要。

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