随着品牌和营销人员的数据信号、数据集和数据可用性的规模不断扩大,数据可视化的重要性继续增长。


通过数字广告生态系统中的数据可视化,我们能够清晰地表达视觉表现和总结,使特定趋势或分析更易于解释、行动和比较。营销人员有权了解趋势、模式和见解,并将其与可操作的业务领域联系起来。


在数字化和程序化这样复杂的技术环境中,信息设计比以往任何时候都更加重要。这是因为它不仅能够让复杂的想法变得容易理解,而且能够通过将视觉效果优化为病毒式内容而使其具有相关性。这是最近一个不断增长的趋势,即可以在社交媒体上传播的内容,可以提供快速但有价值的理解来源。

市场营销中的数据可视化需求

然而,随着数据变得更加容易获取和民主化,我们预计会看到什么样的变化?营销行业如何利用数据可视化?


为机会做好准备


数字广告行业多年来一直在实践以数据为导向的规划过程,最近在探索跨渠道和全渠道执行时更是如此。数据是数字生态系统的核心,尤其是在探索创新理念和我们期望在未来看到的变化时。


具体而言,对于品牌而言,全球集中数据战略的执行和调整成为数字广告成功的关键。复杂的数据战略开始创造更少的市场、区域和孤立的民主化数据方法。这将开始实现一致性和更可靠的数据分析,更重要的是,在考虑媒体和数字媒体时进行预测。


在利用历史和实时数据时,预测分析仍然是新兴品牌乃至成熟的全球蓝筹股组织的圣杯。随着品牌和营销人员不断创新和利用第一方数据和消费者消费,我们将继续看到通过立法和治理实现这一执行的障碍。


数据科学家的作用


数据可视化是数据科学家生活的一部分,也是他们武库中最重要的工具之一。数据可视化扮演着两个关键角色,首先是将结果清晰地传达给普通受众。其次,组织数据视图,帮助定义项目的下一步。


数据可视化的过程只会放大企业界数据科学家和分析师的角色和需求。许多领先的全球品牌已经在其业务中使用物流部门以外的数据科学资源,最近又重新关注媒体和广告数据科学建模,以提高数字营销活动的绩效和盈利能力。


最聪明的品牌依靠数据科学团队和专业知识,超越数据可视化,从历史数据中为未来数据建模。数据科学团队可以将以前的数据用于未来的广告和媒体运营。预测模型数据(而不仅仅是历史数据)是成功和竞争优势的关键支柱之一。


克服潜在陷阱


一个明显的问题是通过创建假设来实现数据可视化,在某些情况下会危险地指导未来的规划和战略。数据可视化虽然非常有益,但也可能是主观的面值分析。解释是关键,同时询问任何假设背后的故事和细节,因为有许多因素很容易影响数据可视化。一个地区或地理位置上容易被遗忘的银行假日可能会影响多市场和渠道规划、见解和趋势。


如果数据没有以正确的方式表达或解释,那么数据可视化也会产生脱节的故事。就像SWOT分析一样,发现或结果背后总是有交叉、重复和基本原理。最终,理论基础和故事需要与研究结果相关联——让专家们将其付诸实践是很重要的。


这就引出了数据可视化和信息图表之间的区别——这两种不同的东西是很多人都不知道的。信息图位于光谱的一侧,它通常是一种“宣布某事”的视觉效果,通常更具概念性、简化和简洁。另一方面,数据可视化更具探索性,没有明确的结果。你经常会在这些地方看到信息设计的“艺术”一面,因为它们被设计成一个视觉旅程,而信息图表则旨在为你提供快速、准确的事实。


如果不主动或快速地对数据洞察采取行动,可能会使工作流和工作变得多余。就数据推断而言,昨天的结果不一定会影响明天,一些边际收益可能不会长期存在,因此及时进行资本化非常重要。对于数字世界中的营销人员和品牌而言,不错过针对可视化中的数据洞察采取行动的机会至关重要。


数据可视化和用于展示数字和媒体指标的特定定制仪表盘不仅仅是创造引人入胜的视觉效果和多彩的图形——它是营销人员用来询问历史业绩和结果以供未来使用并塑造战略方向的一个必不可少的工具。



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