Предсказуем анализ: Как маркетолозите могат да подобрят бъдещите дейности: Проверка на социалните медии

Искате вашият маркетинг да бъде по-ефективен?

Чудите се как прогнозирането на вашите маркетингови цикли може да помогне?

За да проуча как маркетолозите могат да започнат работа с предсказуем анализ, интервюирам Крис Пен.

Повече за това шоу

The Подкаст „Маркетинг на социални медии“ е радио предаване по заявка от Social Media Examiner. Той е предназначен да помогне на заети търговци, собственици на фирми и създатели да открият какво работи с маркетинга в социалните медии.

В този епизод интервюирам Крис Пен, съосновател и главен иноватор в Мозък + доверие прозрения. Той е и съ-домакин на Маркетинг на кафе подкаст и водещ експерт по аналитика за Social Media Marketing World.

Крис обяснява как да се гарантира качеството на основните данни, използвани в прогностичния анализ.

Също така ще откриете източници на данни и инструменти, използвани за прогнозиране.

Споделете отзивите си, прочетете бележките за шоуто и вземете връзките, споменати в този епизод по-долу.

Слушай сега

Къде да се абонирате: Apple Podcast | Google Подкасти | Spotify | RSS

Превъртете до края на статията за връзки към важни ресурси, споменати в този епизод.

Ето някои от нещата, които ще откриете в това предаване:

Предсказуем анализ

Историята на Крис

Крис започна да се занимава с анализи чрез своя опит в ИТ. През 2003 г. той започва работа като ИТ директор на стартиращ студентски заем, където ролята му се разширява отвъд традиционните ИТ отговорности. В допълнение към работата на уеб и сървърите за електронна поща, той също актуализира уебсайтовете и изпраща седмичния имейл.

Крис правеше тази работа, преди да съществува Google Analytics, така че когато главният изпълнителен директор на компанията му попита как се справят уебсайтовете и имейлите, Крис нямаше отговор. За да разберат, Крис и екипът му започнаха да разработват свои собствени инструменти, за да разберат основите, като например колко хора посещават уебсайта всеки ден.

С течение на времето аналитичната практика се превърна в основен фокус за Крис. Той не само се опитваше да научи какво се е случило, но защо се е случило и как бизнесът може да отговори.

Чуйте предаването, за да чуете как Крис обсъжда образованието си.

Какво представляват прогнозните анализи?

Предсказуемият анализ използва статистика и машинно обучение за анализ на данни и прогнози. Хората са много предвидими. Всички следваме рутините, като например измиване на зъбите и след това вземане на душ или обличане на всяка дреха в определен ред всяка сутрин.

Тъй като хората са предвидими както в микро, така и в макро мащаб, търговците най-вече могат да предвидят какво ще се случи. Например в Северна Америка, ако сте B2C търговец, почти знаете, че ще бъдете заети от 1 ноември до 26 декември, защото това е пиково време за продажби на продукти.

По същия начин, ако сте B2B маркетинг, заетото ви време е от 1 януари до около края на май. След това бизнесът започва веднага след Деня на труда в САЩ и Канада и продължава през Деня на благодарността в САЩ. Извън тези времена е много по-трудно да бъдеш маркетолог, независимо дали се фокусираш върху дигитален, социален или платен.

Чуйте предаването, за да чуете още примери за предсказуемо човешко поведение.

Какво може да направи предсказуемият анализ?

Тъй като познаваме тези неща като цяло, машините могат да ни помогнат да направим тези прогнози по-конкретни. Стойността на прогнозния анализ е тяхната специфичност. Ако знаете коя седмица трябва да правите повече Facebook Live или да харчите по-малко за реклами, можете да бъдете по-ефективни и ефективни в маркетинга си. Ако знаете как да прогнозирате, можете да спечелите пари, да спестите пари, да спестите време и да не бъдете уволнени.

Предсказуемият анализ се фокусира специално върху опитите да разбере какво се случва след това. За средния маркетолог прогнозите за времеви редове (или когато нещо ще се случи) са най-конвенционалното и полезно приложение. За илюстрация, ако сте търговец на социални медии, искате да знаете кога да наемете екип за обслужване на клиенти, за да отговаряте на запитвания на клиенти.

Предсказуемият анализ може също да открие неща като кога някой ще си купи нова кола или ако е бъдещ родител. Тези приложения обаче са по-нюансирани от прогнозите за времеви редове.

Чуйте предаването, за да чуете за моя опит с прогнозната аналитика, когато бях писател в B2B.

Как работи предсказуемият анализ

Предсказуемият анализ вероятно е на близо 70 години. Хората са изненадани да чуят на колко години е дисциплината, защото смятат, че машинното обучение е нещо ново. Теориите и математическите формули обаче съществуват от много дълго време.

Това, което се промени, е изчислителната мощност на лаптопи, настолни компютри и облачни сървъри. Те могат да смачкат по-големи числа за по-кратък период от време. Теоретично можете да правите прогнозни анализи на хартия, но това ще изисква много хартия и време.

За да правите добре прогнозна аналитика, са ви необходими три склонности. Първо, имате нужда от някой с умения за разработка, който да извлича данни от вашите източници на данни, като Google Analytics, Facebook Insights, Twitter и други видове социални данни. Данните може да са в системи, които притежавате, или в системи на трети страни. Който разполага с данните, трябва да можете да ги извадите.

Крис харесва израза „Данните са новото масло“, защото ако някога сте виждали суров нефт, това е отвратителна бъркотия. Не можете да направите много с него, докато не го извлечете от земята, прецизирате го и след това го дадете на хора, които могат да го използват в колите или да направят пластмасови купи, които не се чупят, когато паднат на пода. С прогнозната аналитика е почти същото.

Рафинерите са специалисти по данни, които изчистват данните в нещо, което можете да използвате. Тогава маркетинговите технолози, което е ролята на много търговци на социални медии днес, правят нещо с тези данни. Те не просто интерпретират данните; те действат по него.

Крис подчертава значението на въздействието върху получените данни. Ако знаете коя седмица да популяризирате събитието си, но не правите нищо с тази информация, тогава няма смисъл да правите прогнозата.

Точността на прогнозите зависи от основните данни и алгоритъма, който използвате, за да направите прогнозите. В един момент почти всеки ще се сблъска с проблем с качеството на данните. Може би не сте настроили правилно Google Analytics, не сте поставили правилно целите си, забравихте да включите своя пиксел във Facebook; всяко от тези неща.

Чуйте предаването, за да чуете как Крис обсъжда популярен тип технически анализ на запасите.

Практически маркетингови приложения за предсказуем анализ

Когато Крис прави прогнозна прогноза, обикновено това е 52-седмична линейна графика. За всяка седмица диаграмата показва прогноза за каквато и да е поредица от данни. През повечето време Крис използва данни за търсене, защото хората въвеждат в Google неща, които не биха кажете на друго човешко същество, превръщайки данните от търсенето в много добър индикатор за това, което всъщност е на някой ум.

Налични са много данни за търсене и можете да получите достъп до някои от тях безплатно чрез инструменти като Планер за ключови думи в AdWords или Google Тенденции. След като разполагате с данните, можете да прогнозирате някаква тенденция, която представлява серия от данни, и след това да идентифицирате върховете и долините. Крис препоръчва да имате от 1 до 5 години данни като основа за вашата прогноза.

Да кажем, че извличате 5 години данни за търсене в маркетинга в социалните медии, защото се чудите кога през следващата година хората ще търсят „социални медии маркетинг. " Ако случайно знаете, че това ще бъде 20 март, 19 април, 27 май, 4 юли, 10 септември и 21 октомври на следващата година, това са вашите марки с висока вода.

С тези дати можете също да видите какво се случва 2 до 3 седмици преди всяка дата. Обикновено има подготовка към този връх. Така че търговецът на социални медии трябва да увеличи разходите си за реклама. Органичният маркетолог трябва да публикува много и да удвои броя на историите в Instagram, които правят. Човекът за връзки с обществеността трябва да направи месеци предварително, за да се появи в публикации на тези дати.

Също така знаете кога ще се случат долините, за да можете да планирате да прехвърляте съдържание, докато не се случва много. Можете да записвате подкасти, да гостувате на други сайтове, да пишете куп публикации в блогове и да съхранявате съдържание. След това, когато дойде следващият връх, можете да ударите ритъма, който трябва да ударите, без да изгаряте.

По този начин прогнозите ви помагат да печелите пари на върховете и да спестявате пари при спадове. Можете да планирате и изградите стратегията си въз основа на това кога е вероятно нещата да се случат. Това приложение работи както за B2C, така и за B2B фирми, защото хората въвеждат неща в Google по цял ден, всеки ден.

Питам какви други източници на данни бихте могли да използвате, за да правите прогнози. Крис казва, че всеки източник на данни, базиран на време, е валиден и разговорите в социалните медии варират във всяка мрежа. Вашите прогнози за Pinterest може да са различни от тези във Facebook и Twitter. Правете прогнози въз основа на всички тези данни.

За да направите това, един наистина страхотен инструмент е CrowdTangle. Това е фантастично, защото ви дава данни за времеви редове до нивото на отделните публикации. Човек за връзки с обществеността може да изтегли споменавания и отразяване на новини. Рекламодателят може да изтегли суми с плащане на кликване, офертни цени и всички тези неща.

Източниците на данни на трети страни са добри, тъй като вие като компания не можете да повредите тези данни сами по себе си, въпреки че можете да поискате грешни неща. Един уважаван доставчик на данни е SEMrush, който има данни с добро качество. Друг доставчик, Марка24, прави ли медиен мониторинг.

Можете също да прегледате данните за търсене от SEO инструменти, които не са на Google. Това са добри източници на данни, защото те са последователни, нормализирани и редовни. Освен това те са сравнително чисти.

След това Крис споделя още един пример за това как можете да приложите прогнозен анализ към вашия бизнес. Крис направи предсказуем пробег за казино въз основа на 2 години дневни приходи от игрални автомати. След като въведе тези данни в алгоритъм, Крис успя да прогнозира приходите на казиното за следващата година.

С тези прогнози казиното можеше да види кога приходите от ротативки ще бъдат ниски и трябваше да задействат някои промоции, да пуснат реклами, да доведат специален артист за гости или нещо подобно. Данните им помогнаха да запълнят тези пропуски в приходите си.

Питам как търговците избягват да повлияят на данните. Хипотетично да кажем, че подготвяме нашите маркетингови промоции за маркетинговия свят на социалните медии по определени графици, които не са непременно базирани на прогнози, но такива, които решихме да използваме. Как да изключим, че поведението на племето и общността не е непременно причинено от нашите действия?

Крис казва, че социалният медиен маркетинг е толкова голямо, успешно шоу, че всъщност влияе, когато хората търсят неща като „социални медиен маркетинг. " Можете обаче да прецизирате данните, които извличате, по няколко различни начина, за да сведете до минимум събитията, проблемите и т.н., за да не им въздействате.

Например, ако използвате инструмент за социално прослушване, можете да изключите споменаването на Social Media Marketing World, #socialmediaexaminer, Michael Stelzner и сродни елементи. Тези изключвания помагат за намаляване на точките с данни, които не би трябвало да са там.

Можете също да използвате бенчмаркинг, който установява базова линия извън определен сезон, който добавя 20 000 споменавания на ден. Дори през сезона има ли нещо, което е несъразмерно с това, което трябва да има там? Можете да стартирате прогнозирането по този начин.

Най-добрият начин за прецизиране на данните обаче е на ниво данни. Премахнете неща, които знаете, че замърсяват, поради липса на по-добра дума. След това можете да прогнозирате от прецизираните данни.

Въпреки това, ако пускате маркетинг в социалните медии, няма да искате непременно да прецизирате данните по този начин. Ако карате племето да влияе как хората по света търсят „маркетинг в социалните медии“, това е хубаво нещо. Това е причина да отпразнувате успеха си и да се опитате да предизвикате още повече поведенчески промени, като изпреварвате тенденциите още по-рано.

Чуйте предаването, за да чуете мислите ми за предсказуеми човешки модели.

Какво не можете да предскажете

Крис казва, че не можете да предскажете три неща. Първото е голямо сътресение, което ще изкриви вашите данни, като политически вълнения, културни сътресения, природно бедствие, подобни неща. Всички тези неща причиняват големи смущения, които могат да повредят прогнозата. Сектори с много сътресения, като фондовия пазар, е почти невъзможно да се предскажат с точност.

Второто е нещо, което никога не се е случвало, като президентските избори през 2016 г. Състезанието между двамата кандидати, които се кандидатираха, не се беше случвало преди. Много хора, създаващи инструменти за прогнозиране и прогнози за изборите, основаваха своите модели на изборите през 2012 г.

Кандидатите във всяка партия обаче бяха много различни хора между тези изборни години. Така че инструментите, които хората са изградили за 2016 г., се основават на нещо, което се е случило в миналото, но това не се случва в момента. Не можете да прогнозирате това, което никога не се е случвало.

Третият дисквалификатор за предсказуем анализ е лоши данни. Ако имате повредени данни или нямате данни, не можете да правите точни прогнози. Ако знаете, че вашата компания има проблеми с инфраструктурата за данни, прогнозният анализ всъщност е опасен. Това би било като шофиране с GPS, който има лоши данни и ви казва да карате направо от скала.

Чуйте предаването, за да чуете как Крис споделя още един термин за сътресение.

Често срещани проблеми с данните

Ако искате да опитате предсказуем анализ, Google Analytics е добро начало. Повечето търговци със сигурност разполагат с тези данни, но те могат да имат проблеми. Като пример, ако използвате софтуер за автоматизация на маркетинга, трябва да поставите маркерите на Google Analytics на целевите си страници в този софтуер. Ако не го направите, имате проблеми с целостта на данните.

След това питам как да боравя с ботове и блокери. Крис казва, че социалните медии, особено Instagram и Twitter, са пълни с ботове. Добрата новина е, че поведението на ботовете е доста предсказуемо, защото хората, които са написали тези ботове, са използвали много примитивни алгоритми. В процеса на подготовка на данни ботовете се откриват лесно и можете да ги премахнете.

За илюстрация един бот винаги има биография, която следва точно същия формат. Биографията започва с различни думи с различна дължина, последвани от „check me out“ и след това връзка.

С блокерите се работи значително по-трудно. Ако се опитвате да прогнозирате въз основа на рекламни данни и блокерите премахват данни, това е много трудно да се поправи. Данните не са грешни; дори нямате Непълна е.

Можете да се справите с непълни данни по два начина. Първо, можете да потърсите нещо, което е насочено, защото данните, които имате, все още са представителни. Да предположим, че знаете, че 30% от блокираните реклами се случват на мобилно устройство, но това са постоянни 30%. Нямате блокирани 22% от рекламите на един сайт, но 5% на друг.

Ако блокирането е относително последователно, тогава пак ще бъдете насочени по правилния начин, защото с течение на времето някои реклами ще се представят по-добре или по-зле.

Вторият вариант е достъпен само за компании с масивна база данни, като големи технологични компании или компании за данни. С голямо количество данни можете да го направите приписване, който използва съществуващ обучен набор от данни и машинно обучение за попълване на непълните парчета.

Наистина добър пример за приписване са социалните дялове. В началото на февруари LinkedIn изключи номерата си за споделяне, така че вече не получавате този номер от нито един инструмент за наблюдение в социалните медии. Ако Крис работи в компания за мониторинг на социални медии, той ще използва данните от последните 10 години като набор от обучения и ще изведе броя на споделянията.

Можете да изведете броя на споделянията, стига да имате други паралелни набори от данни, като Twitter и Pinterest. Тези номера на споделяния по същество ще позволят на машината да попълва празните места за споделянията в LinkedIn.

Чуйте предаването за моите мисли за ботове и блокери.

Примери

За известна компания за доставки на офис, Крис направи прогнозни анализи на името на марката и родовия термин „офис доставки. " Въпреки че името на марката и общият термин се отразяват взаимно, „офис консумативи“ изоставаха с марката на 20 дни име.

Например, името на марката имаше голям скок в края на август, което Крис отдаде на сезона на връщане в училище и хората, които се връщат на работа. Но след това 20 дни по-късно, терминът за търсене на „офис консумативи“ следваше абсолютно същия скок и точно същия модел. Каквото и да се случва там поведенчески, хората търсят марката и след 20 дни по-късно търсят родовия термин.

Въз основа на констатациите Крис предложи на компанията да изгради кампания за пренасочване, която е на 19 дни. Пренасочете всички, които отидат на вашия уеб сайт 19 дни по-късно, с реклама, напомняща им да се върнат за още офис консумативи. С рекламата за пренасочване компанията може да възвърне част от това търсене.

По този начин прогнозният анализ може да предложи огромна възвръщаемост на инвестициите. Някой би могъл да предположи, че всичко, което правят, вече не работи и просто да спре. С прогнозната аналитика можете да видите реалността, че вашият социален маркетинг просто не е синхронизиран с моделите на клиентите.

След това Крис споделя пример от собствения си бизнес. Той правеше бенчмаркинг въз основа на това кога хората търсят настройки за Outlook извън офиса, защото когато някой търсейки това, знаете, че се готвят да отидат на почивка, което означава, че не ги четат електронна поща. След като изпълни този показател през октомври 2017 г., Крис прогнозира напред за първото тримесечие.

Крис прогнозира, че обемът на търсене е най-малък, което означава, че повечето хора са били в офиса, седмицата на 18 януари 2018 г. През тази седмица Крис проведе същата кампания за книгата си към същия списък и със същата оферта, както през 2017 г.

Като уточни времето си за промоцията през 2018 г., Крис увеличи продажбите на книги с 40%. Кампанията му през 2017 г. беше спряна с около 2 седмици и Крис научи, че несинхронизирането с аудиторията му е направило огромна разлика.

Питам как бизнес, който публикува информация, може да използва прогнозен анализ, за ​​да подобри стратегията си. За този пример Крис казва, че едно от любимите му приложения е стратегията за съдържание. Да речем, че редовно обхващате определени теми. Можете да изпълните цяла комбинация от тези прогнози.

Най-ефективните 10% могат да управляват редакционния ви календар, защото ако знаете месеците, когато хората ще се интересуват най-много от дадена тема, можете да планирате месечни функции около тази тема. Дори ще знаете до седмицата кога да публикувате съдържание по определена тема. По този начин можете да удряте високата нота всеки месец.

Предсказуемият анализ може също да информира вашия рекламен календар. Ако знаете, че публикувате по определена тема, можете да зададете тарифите си въз основа на тази тема. За месеца, за който знаете, че търсенето от дадена тема е голямо, бихте могли да начислите на рекламодателите, които се интересуват от тази тема, пълна цена. Когато знаете, че интересът към целевата тема на рекламодателите е нисък, може да предложите 40% отстъпка.

Чуйте предаването, за да чуете как Крис обсъжда как Social Media Examiner може да приложи предсказващ анализ към съдържанието си.

Инструменти

Крис казва, че най-добрите инструменти са безплатни. Те са езици за програмиране (като R и Python), както и библиотеките (като СИДЕКИТ, NumPy, timetk), които предлагат код, който можете да използвате за определени задачи. За да използвате тези безплатни инструменти обаче, се нуждаете от много технически опит. Езиците за програмиране и библиотеките са като части на двигателя. За да вземете кола, трябва да я построите сами.

За технически способния бизнес от всякакъв размер, ако имате някой или няколко души, които могат да запълнят ролите на разработчик, изследовател на данни и маркетолог, можете да използвате прогнозен анализ, за ​​да създадете свои собствени прогнози за Безплатно.

Ако обаче нямате време или знания да използвате тези инструменти, но имате пари, най-добре е да възложите прогнози на външни изпълнители. Наемете компания за наука за данни.

Ако се интересувате да научите как работи науката за данни, Крис силно препоръчва блога на адрес KDnuggets.com и Блог за наука за данни на IBM. The Опит на IBM Data Science също е отлично. Трябва също да следвате блоговете на разработчиците за големите технологични компании като Microsoft, Amazon, Google, и IBM.

Въпреки това ще намерите най-добрата информация за науката за данни в академични трудове. Ако можете да прочетете тези документи, без да заспите и да извлечете информацията, ще намерите истинско злато. Ще научите техники, които можете да изпробвате върху данните си.

Този предсказващ алгоритъм, за който говорим, съществува от 70 години. Това е инструмент като шпатула. Ако всичко, което някога правите, е да обърнете парче тост, ще имате много скъп тост.

Ако обаче мислите за скара, пържене и всичко, което можете да направите с шпатула, тогава възможностите стават безкрайни. Същото важи и за инструментите и алгоритмите за наука за данни. Можете да използвате своята креативност и любопитство, за да ги изпробвате по всички тези различни начини.

В бъдеще използването на тези инструменти ще стане толкова лесно, колкото пускането на реклама във Facebook, защото много прогнозни анализи вече са много механизирани. Частта, която включва човешка преценка и контекст, ще отнеме повече време. Машините не могат да разберат как работят фирмите и следователно не могат да видят тези възможности.

Но след като картографирате голямата стратегия, скоро ще можете да щракнете върху бутон, да плъзнете кредитната си карта, да платите месечната си такса от $ 99 и инструментът ще изплюе диаграми. Крис смята, че тази възможност ще бъде налична през следващите 5 години.

По-нататък, с подобряването на изкуствения интелект с общо предназначение, може да можете да кажете на машина, която искате да оптимизирате разходите си във Facebook въз основа на търсенето. Тогава машината автоматично ще направи прогнозата, ще разбере кога се появяват пиковете и долините и основно ще изготви бюджета и рекламите за вас. Това вероятно е от 5 до 10 години.

Чуйте предаването, за да чуете как Крис споделя повече за това, което машините не могат да правят.

Откритие на седмицата

Презапис е сайт за стокови снимки, който избягва клиширани стокови изображения.

Снимките на Reshot отразяват уникалната перспектива на фотографа. По този начин снимките са с по-високо качество от тези на много други сайтове за стокови снимки.

Сайтът използва a прост лиценз и условия които ви дават голяма гъвкавост за използване на снимките.

Снимките на Reshot са безплатни, въпреки че можете да намерите снимки за продажба от партньорите на Reshot. За да разгледате изображенията или да научите повече, посетете уебсайта.

Чуйте предаването, за да научите повече и да ни уведомите как Reshot работи за вас.

Ключови неща за хранене, споменати в този епизод:

• Научете повече за бизнеса на Крис, Мозък + доверие прозрения.
• Следвайте Крис Twitter.
• Прочети Блогът на Крис.
• Чуйте подкаста на Крис, Маркетинг на кафе.
• Достъп до данни за търсене с Планер за ключови думи в AdWords или Google Тенденции.
• Научете повече за CrowdTangle.
• Вижте доставчици на данни на трети страни SEMrush и Марка24.
• Научете за статистическите данни приписване.
• Открийте повече за R и Python и библиотеки като СИДЕКИТ, NumPy, и timetk.
• Посетете KDnuggets.com, Блог за наука за данни на IBM, и Опит на IBM Data Science.
• Следвайте блоговете за разработчици за Microsoft, Amazon, Google, и IBM.
• Намерете снимки за вашето съдържание чрез Презапис.
• Гледайте нашето седмично токшоу за маркетинг в социалните медии в петък от 10:00 часа през Тихия океан Crowdcast или се включете във Facebook Live.
• Изтеглете Доклад за индустрията за маркетинг на социални медии за 2017 г..

Какво мислиш? Какви са вашите мисли за прогнозната аналитика? Моля, споделете вашите коментари по-долу.