التحليلات التنبؤية: كيف يمكن للمسوقين تحسين الأنشطة المستقبلية: ممتحن وسائل التواصل الاجتماعي

تريد أن يكون التسويق الخاص بك أكثر كفاءة؟

هل تتساءل كيف يمكن أن يساعد التنبؤ بدورات التسويق الخاصة بك؟

لاستكشاف كيف يمكن للمسوقين البدء في التحليلات التنبؤية ، أجريت مقابلة مع كريس بن.

المزيد عن هذا العرض

ال بودكاست التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي هو برنامج إذاعي حواري عند الطلب من Social Media Examiner. إنه مصمم لمساعدة المسوقين المشغولين وأصحاب الأنشطة التجارية والمبدعين على اكتشاف ما يصلح مع التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي.

في هذه الحلقة ، أجريت مقابلة كريس بن، المؤسس المشارك وكبير المبتكرين في Brain + Trust Insights. وهو أيضًا المضيف المشارك لبرنامج التسويق على القهوة البودكاست وخبير التحليلات الرئيسي لشركة Social Media Marketing World.

يشرح كريس كيفية ضمان جودة البيانات الأساسية المستخدمة في التحليلات التنبؤية.

ستكتشف أيضًا مصادر البيانات والأدوات المستخدمة لعمل التنبؤات.

شارك بتعليقاتك ، واقرأ ملاحظات العرض ، واحصل على الروابط المذكورة في هذه الحلقة أدناه.

استمع الآن

مكان الاشتراك: آبل بودكاست | جوجل بودكاست | سبوتيفي | RSS

قم بالتمرير إلى نهاية المقالة للحصول على روابط لمصادر مهمة مذكورة في هذه الحلقة.

إليك بعض الأشياء التي ستكتشفها في هذا العرض:

التحليلات التنبؤية

قصة كريس

بدأ كريس في التحليلات من خلال خلفيته في تكنولوجيا المعلومات. في عام 2003 ، بدأ العمل كمدير لتكنولوجيا المعلومات في شركة قروض طلابية ناشئة ، حيث توسع دوره ليتجاوز مسؤوليات تكنولوجيا المعلومات التقليدية. بالإضافة إلى تشغيل خوادم الويب والبريد الإلكتروني ، قام أيضًا بتحديث مواقع الويب وإرسال البريد الإلكتروني الأسبوعي.

كان كريس يقوم بهذا العمل قبل وجود Google Analytics ، لذلك عندما سأل الرئيس التنفيذي لشركته عن أداء مواقع الويب ورسائل البريد الإلكتروني ، لم يكن لدى كريس إجابة. لمعرفة ذلك ، بدأ كريس وفريقه في تطوير أدواتهم الخاصة لفهم الأساسيات ، مثل عدد الأشخاص الذين زاروا الموقع كل يوم.

بمرور الوقت ، أصبحت ممارسة التحليلات نقطة تركيز أساسية لكريس. لم يكن يحاول فقط معرفة ما حدث ، ولكن لماذا حدث وكيف يمكن للشركة أن تستجيب.

استمع إلى العرض لسماع كريس يناقش خلفيته التعليمية.

ما هي التحليلات التنبؤية؟

تستخدم التحليلات التنبؤية الإحصائيات والتعلم الآلي لتحليل البيانات وإجراء التنبؤات. يمكن توقع البشر بشكل كبير. نتبع جميعًا إجراءات روتينية ، مثل تنظيف أسناننا بالفرشاة ثم الاستحمام ، أو ارتداء كل قطعة من الملابس بترتيب معين كل صباح.

نظرًا لأنه يمكن التنبؤ بالبشر على كل من المقياس الصغير والكلي ، يمكن للمسوقين في الغالب التنبؤ بما سيحدث. على سبيل المثال ، في أمريكا الشمالية ، إذا كنت مسوقًا من B2C ، فأنت تعلم تمامًا أنك ستكون مشغولاً من 1 تشرين الثاني (نوفمبر) إلى 26 كانون الأول (ديسمبر) لأن هذا هو وقت الذروة لمبيعات المنتجات.

وبالمثل ، إذا كنت جهة تسويق B2B ، فإن وقتك المزدحم هو 1 كانون الثاني (يناير) إلى نهاية شهر أيار (مايو) تقريبًا. ثم تنتعش الأعمال مباشرة بعد عيد العمال في الولايات المتحدة وكندا وتستمر خلال عيد الشكر في الولايات المتحدة. خارج تلك الأوقات ، يكون من الصعب جدًا أن تكون مسوقًا ، سواء كنت تركز على الرقمية أو الاجتماعية أو المدفوعة.

استمع إلى البرنامج للاستماع إلى المزيد من الأمثلة على السلوك البشري المتوقع.

ما الذي يمكن أن تفعله التحليلات التنبؤية؟

نظرًا لأننا نعرف هذه الأشياء بشكل عام ، يمكن للآلات أن تساعدنا في جعل هذه التنبؤات أكثر تحديدًا. قيمة التحليلات التنبؤية هي خصوصيتها. إذا كنت تعرف أي أسبوع يجب أن تفعل فيه المزيد من Facebook Live أو تنفق أقل على الإعلانات ، فيمكنك أن تكون أكثر كفاءة وفعالية في التسويق الخاص بك. إذا كنت تعرف كيفية التنبؤ ، يمكنك كسب المال وتوفير المال وتوفير الوقت وعدم طردك.

تركز التحليلات التنبؤية بشكل خاص على محاولة اكتشاف ما سيحدث بعد ذلك. بالنسبة إلى المسوق العادي ، فإن تنبؤات السلاسل الزمنية (أو متى سيحدث شيء ما) هي التطبيق الأكثر تقليدية وفائدة. لتوضيح ذلك ، إذا كنت مسوقًا على وسائل التواصل الاجتماعي ، فأنت تريد أن تعرف متى يتعين عليك تعيين فريق خدمة العملاء للإجابة على استفسارات العملاء.

يمكن أن تكتشف التحليلات التنبؤية أيضًا أشياء مثل متى سيشتري شخص ما سيارة جديدة أو إذا كان من المتوقع أن يكون آباءً. ومع ذلك ، فإن هذه التطبيقات أكثر دقة من تنبؤات السلاسل الزمنية.

استمع إلى البرنامج للاستماع إلى تجربتي مع التحليلات التنبؤية عندما كنت كاتبًا في B2B.

كيف تعمل التحليلات التنبؤية

ربما يقترب عمر التحليلات التنبؤية الآن من 70 عامًا. يتفاجأ الناس عندما يسمعون كم هو قديم النظام لأنهم يعتقدون أن التعلم الآلي شيء جديد. ومع ذلك ، فإن النظريات والصيغ الرياضية كانت موجودة منذ فترة طويلة حقًا.

ما تغير هو القوة الحاسوبية لأجهزة الكمبيوتر المحمولة وأجهزة سطح المكتب وخوادم السحاب. يمكنهم سحق أعداد أكبر في فترة زمنية أقصر. من الناحية النظرية ، يمكنك إجراء تحليلات تنبؤية على الورق ، ولكنها تتطلب الكثير من الورق والوقت.

لإجراء التحليلات التنبؤية بشكل جيد ، تحتاج إلى ثلاث قدرات. أولاً ، تحتاج إلى شخص يتمتع بمهارات التطوير لاستخراج البيانات من مصادر البيانات الخاصة بك ، مثل Google Analytics و Facebook Insights و Twitter وأنواع أخرى من البيانات الاجتماعية. قد تكون البيانات في أنظمة تمتلكها أو أنظمة تابعة لجهات خارجية. أيًا كان من لديه البيانات ، يجب أن تكون قادرًا على إخراجها.

يحب كريس التعبير ، "البيانات هي النفط الجديد" ، لأنه إذا سبق لك أن رأيت النفط الخام بالفعل ، فهذه فوضى مقززة. لا يمكنك فعل الكثير به حتى يتم استخراجه من الأرض ، وتحسينه ، ومن ثم إعطائه للأشخاص الذين يمكنهم استخدامه في السيارات أو لصنع أوعية بلاستيكية لا تنكسر عندما يسقطون على الأرض. مع التحليلات التنبؤية ، الأمر نفسه إلى حد كبير.

المصافي هم علماء بيانات ، يقومون بتنظيف البيانات في شيء يمكنك استخدامه. ثم يقوم تقنيو التسويق ، وهو دور العديد من مسوقي وسائل التواصل الاجتماعي اليوم ، بعمل شيء بهذه البيانات. إنهم لا يفسرون البيانات فقط ؛ يتصرفون بناء على ذلك.

يؤكد كريس على أهمية التصرف بناءً على البيانات التي تحصل عليها. إذا كنت تعرف أي أسبوع للترويج لحدثك ولكنك لا تفعل أي شيء بهذه المعلومات ، فلا فائدة من القيام بالتنبؤ.

تعتمد دقة التنبؤات على البيانات الأساسية والخوارزمية التي تستخدمها لعمل التنبؤات. في مرحلة ما ، سيواجه الجميع تقريبًا مشكلة تتعلق بجودة البيانات. ربما لم تقم بإعداد Google Analytics بشكل صحيح ، ولم تحدد أهدافك بشكل صحيح ، ونسيت تشغيل Facebook pixel ؛ أي من هذه الأشياء.

استمع إلى العرض لسماع كريس يناقش نوعًا شائعًا من التحليل الفني للأسهم.

تطبيقات التسويق العملية للتحليلات التنبؤية

عندما يقوم كريس بتوقع تنبؤي ، يكون عادةً رسم بياني خطي 52 أسبوعًا. لكل أسبوع ، يعرض الرسم البياني تنبؤًا لسلسلة البيانات مهما كانت. في معظم الأوقات ، يستخدم كريس بيانات البحث لأن الأشخاص يكتبون أشياء في Google لا يكتبونها تخبر إنسانًا آخر ، مما يجعل بيانات البحث مؤشرًا جيدًا جدًا لما يوجد في الواقع لدى شخص ما عقل.

يتوفر الكثير من بيانات البحث ، ويمكنك الوصول إلى بعضها مجانًا من خلال أدوات مثل مخطط الكلمات الرئيسية في AdWords أو اتجاهات جوجل. بعد أن تحصل على البيانات ، يمكنك توقع اتجاه من نوع ما ، وهو سلسلة بيانات ، ثم تحديد القمم والوديان. يوصي كريس بالحصول على بيانات تتراوح من عام إلى 5 أعوام كأساس لتوقعك.

لنفترض أنك استخرجت بيانات بحث لمدة 5 سنوات عن التسويق عبر الشبكات الاجتماعية لأنك تتساءل متى سيبحث الأشخاص في العام المقبل عن "الشبكات الاجتماعية تسويق." إذا كنت تعلم أنه سيكون 20 مارس و 19 أبريل و 27 مايو و 4 يوليو و 10 سبتمبر و 21 أكتوبر من العام القادم ، فهذه هي علامات ارتفاع المياه.

مع هذه التواريخ ، يمكنك أيضًا معرفة ما يحدث قبل أسبوعين إلى ثلاثة أسابيع من كل تاريخ. عادة ، هناك فترة تسبق تلك الذروة. لذلك يحتاج مسوق وسائل التواصل الاجتماعي إلى زيادة إنفاقه على الإعلانات. يحتاج المسوق العضوي إلى نشر الكثير ومضاعفة عدد قصص Instagram التي يصنعونها. يحتاج شخص العلاقات العامة إلى تقديم عروض قبل أشهر للظهور في المنشورات في تلك التواريخ.

أنت تعرف أيضًا متى ستحدث الوديان حتى تتمكن من التخطيط لمحتوى مصرفي بينما لا يحدث الكثير. يمكنك تسجيل البودكاست ، والمضيف الضيف على مواقع أخرى ، وكتابة مجموعة من منشورات المدونة ، وتخزين المحتوى. ثم ، عندما تأتي الذروة التالية ، يمكنك ضرب الإيقاع الذي تحتاج إلى ضربه دون أن تحترق.

بهذه الطريقة ، تساعدك التنبؤات على كسب المال عند القمم وتوفير المال عند الانخفاضات. يمكنك تخطيط وبناء إستراتيجيتك بناءً على الوقت المحتمل حدوث الأشياء. يعمل هذا التطبيق لكل من الشركات B2C و B2B لأن الأشخاص يكتبون الأشياء في Google طوال اليوم ، كل يوم.

أسأل ما هي مصادر البيانات الأخرى التي يمكنك استخدامها لعمل تنبؤات. يقول كريس إن أي مصدر بيانات مستند إلى الوقت صالح وتختلف محادثات الوسائط الاجتماعية على كل شبكة. قد تختلف تنبؤات Pinterest عن تنبؤاتك على Facebook و Twitter. قم بعمل تنبؤات بناءً على كل تلك البيانات.

للقيام بذلك ، هناك أداة رائعة حقًا هي CrowdTangle. إنه أمر رائع لأنه يمنحك بيانات السلاسل الزمنية وصولاً إلى مستوى النشر الفردي. يمكن لشخص العلاقات العامة أن يسحب الإشارات الإخبارية والتغطية الإخبارية. يمكن للمعلن سحب مبالغ الدفع لكل نقرة وأسعار عروض الأسعار وكل هذه الأشياء.

تعد مصادر بيانات الجهات الخارجية جيدة لأنك كشركة لا تستطيع إتلاف تلك البيانات ، في حد ذاتها ، على الرغم من أنه يمكنك طلب الأشياء الخاطئة. أحد موردي البيانات ذو السمعة الطيبة هو SEMrushوالتي تحتوي على بيانات جيدة النوعية. بائع آخر ، الماركة 24، هل مراقبة وسائل الإعلام.

يمكنك أيضًا الاطلاع على بيانات البحث من أدوات تحسين محركات البحث التي ليست من أدوات Google. هذه كلها مصادر بيانات جيدة لأنها متسقة ومتطابقة ومنتظمة. كما أنها نظيفة بشكل معقول.

يشارك كريس بعد ذلك مثالاً آخر عن كيفية تطبيق التحليلات التنبؤية على عملك. أجرى كريس تشغيلًا تنبئيًا لأحد الكازينوهات بناءً على عامين من عائدات ماكينات القمار اليومية. بعد وضع هذه البيانات في خوارزمية ، تمكن كريس من توقع إيرادات الكازينو للعام المقبل.

من خلال هذه التوقعات ، يمكن للكازينو أن يرى متى ستكون إيرادات الفتحات منخفضة وأنهم بحاجة إلى زيادة بعض العروض الترويجية ، أو تشغيل الإعلانات ، أو إحضار ضيف ترفيه خاص ، أو شيء من هذا القبيل. ساعدتهم البيانات على تصحيح تلك الفجوات في عائداتهم.

أسأل كيف يتجنب المسوقون التأثير على البيانات. من الناحية الافتراضية ، لنفترض أننا نجهز عروضنا التسويقية لعالم التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي وفقًا لجداول زمنية معينة لا تستند بالضرورة إلى التوقعات ، ولكن تلك التي قررنا استخدامها. كيف نستبعد أن سلوك القبيلة والمجتمع ليس بالضرورة بسبب أفعالنا؟

يقول كريس إن Social Media Marketing World هو عرض كبير وناجح ، إنه يؤثر في الواقع عندما يبحث الناس عن أشياء مثل "الاجتماعية التسويق الإعلامي. " ومع ذلك ، يمكنك تحسين البيانات التي تسحبها بعدة طرق مختلفة لتقليل الأحداث والمشكلات وما إلى ذلك من التأثير عليها.

على سبيل المثال ، إذا كنت تستخدم أداة استماع اجتماعية ، فيمكنك استبعاد الإشارات إلى Social Media Marketing World و #socialmediaexaminer و Michael Stelzner والعناصر ذات الصلة. تساعد هذه الاستبعادات في تقليل نقاط البيانات التي ليس من المفترض أن تكون هناك.

يمكنك أيضًا استخدام القياس المعياري ، الذي ينشئ خطًا أساسيًا خارج موسم معين يضيف 20000 إشارة في اليوم. حتى في الموسم ، هل هناك شيء غير متناسب مع ما يجب أن يكون هناك؟ يمكنك إجراء التنبؤ بهذه الطريقة.

ومع ذلك ، فإن أفضل طريقة لتحسين البيانات هي على مستوى البيانات. قم بإزالة الأشياء التي تعرف أنها ملوثة لعدم وجود كلمة أفضل. ثم يمكنك التنبؤ من البيانات المكررة.

ومع ذلك ، إذا كنت تقوم بالتسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي ، فلن ترغب بالضرورة في تحسين البيانات بهذه الطريقة. إذا كنت ترغب في جعل القبيلة تؤثر في كيفية بحث الأشخاص حول العالم عن "التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي" ، فهذا أمر جيد. هذا سبب للاحتفال بنجاحك ومحاولة إحداث المزيد من التغيير السلوكي من خلال استباق الاتجاهات حتى قبل ذلك.

استمع إلى العرض لسماع أفكاري حول الأنماط البشرية المتوقعة.

ما لا يمكنك توقعه

يقول كريس أنه لا يمكنك التنبؤ بثلاثة أشياء. الأول هو الاضطراب الكبير الذي سيشوه بياناتك ، مثل الاضطرابات السياسية ، والاضطرابات الثقافية ، والكوارث الطبيعية ، وأشياء من هذا القبيل. كل هذه الأشياء تسبب تدخلًا كبيرًا يمكن أن يفسد التوقعات. يكاد يكون من المستحيل التنبؤ بدقة بالقطاعات التي تشهد الكثير من الاضطرابات ، مثل سوق الأوراق المالية.

والثاني شيء لم يحدث أبدًا ، مثل الانتخابات الرئاسية لعام 2016. المنافسة بين المرشحين اللذين كانا يتنافسان لم تحدث من قبل. كان العديد من الأشخاص الذين ابتكروا أدوات تنبؤية وتنبؤات للانتخابات يعتمدون في نماذجهم على انتخابات عام 2012.

ومع ذلك ، كان المرشحون في كل حزب مختلفين تمامًا بين سنوات الانتخابات. لذا فإن الأدوات التي صنعها الأشخاص لعام 2016 كانت مبنية على شيء حدث في الماضي ولكن هذا لم يحدث في الوقت الحاضر. لا يمكنك توقع ما لم يحدث قط.

العامل الثالث غير المؤهل للتحليلات التنبؤية هو البيانات السيئة. إذا كانت لديك بيانات تالفة أو لم تكن لديك بيانات ، فلا يمكنك عمل تنبؤات دقيقة. إذا كنت تعلم أن شركتك تعاني من مشاكل في البنية التحتية للبيانات ، فإن التحليلات التنبؤية خطيرة بالفعل. سيكون الأمر مثل القيادة باستخدام نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) الذي يحتوي على بيانات سيئة ويخبرك بالقيادة مباشرة من منحدر.

استمع إلى العرض للاستماع إلى Chris يشارك مصطلحًا آخر لـ فوضى.

مشاكل البيانات الشائعة

إذا كنت ترغب في تجربة التحليلات التنبؤية ، فإن Google Analytics يعد بداية جيدة. من المؤكد أن معظم المسوقين لديهم هذه البيانات ، ولكن يمكن أن يكون لديهم مشاكل. على سبيل المثال ، إذا كنت تستخدم برنامج أتمتة التسويق ، فأنت بحاجة إلى وضع علامات Google Analytics على صفحاتك المقصودة في هذا البرنامج. إذا لم تكن كذلك ، فلديك مشاكل تتعلق بتكامل البيانات.

ثم أسأل عن كيفية التعامل مع الروبوتات والمانع. يقول كريس إن وسائل التواصل الاجتماعي ، وخاصة Instagram و Twitter ، مليئة بالروبوتات. الخبر السار هو أن سلوكيات الروبوت يمكن التنبؤ بها إلى حد ما لأن الأشخاص الذين كتبوا هذه الروبوتات استخدموا خوارزميات بدائية للغاية. في عملية إعداد البيانات ، من السهل اكتشاف برامج الروبوت ويمكنك إزالتها.

للتوضيح ، لدى روبوت واحد دائمًا سيرة ذاتية تتبع نفس التنسيق بالضبط. تبدأ السيرة الذاتية بكلمات مختلفة ذات أطوال مختلفة متبوعة بعبارة "check me out" ثم رابط.

من الصعب جدًا التعامل مع أدوات الحظر. إذا كنت تحاول التنبؤ استنادًا إلى بيانات الإعلان ، وكانت أدوات الحظر تزيل البيانات ، فمن الصعب جدًا إصلاح ذلك. البيانات ليست خاطئة. ليس لديك حتى. إنه غير مكتمل.

يمكنك التعامل مع البيانات غير المكتملة بطريقتين. أولاً ، يمكنك البحث عن شيء ذي اتجاه لأن البيانات التي لديك لا تزال تمثيلية. لنفترض أنك تعلم أن 30٪ من الإعلانات التي يتم حظرها تحدث على جهاز جوّال ، لكنها ثابتة بنسبة 30٪. ليس لديك 22٪ من الإعلانات ممنوعة على موقع واحد ولكن 5٪ على موقع آخر.

إذا كان المنع متسقًا نسبيًا ، فسيظل يتم توجيهك في الاتجاه الصحيح لأنه بمرور الوقت ستؤدي بعض الإعلانات بشكل أفضل أو أسوأ.

الخيار الثاني متاح فقط للشركات التي لديها قاعدة بيانات ضخمة ، مثل شركات التكنولوجيا الكبيرة أو شركات البيانات. مع كمية كبيرة من البيانات ، يمكنك القيام بذلك التضمين، والذي يستخدم مجموعة البيانات المدربة الحالية والتعلم الآلي لملء الأجزاء غير المكتملة.

من الأمثلة الجيدة على التضمين المشاركات الاجتماعية. في أوائل فبراير ، أوقف LinkedIn أرقام أسهمه ، لذلك لم تعد تحصل على هذا الرقم من أي أداة مراقبة على وسائل التواصل الاجتماعي. إذا كان كريس يعمل في شركة مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي ، فسيستخدم بيانات السنوات العشر الأخيرة كمجموعة تدريب ويستنتج عدد المشاركات.

يمكنك استنتاج عدد المشاركات طالما أن لديك مجموعات بيانات موازية أخرى ، مثل Twitter و Pinterest. ستسمح أرقام الأسهم هذه بشكل أساسي للآلة بملء الفراغات في مشاركات LinkedIn.

استمع إلى العرض لأفكاري حول الروبوتات وأدوات الحظر.

أمثلة

بالنسبة إلى شركة توريد مكتبية معروفة ، أجرى كريس تحليلات تنبؤية لاسم العلامة التجارية والمصطلح العام "مكتب" اللوازم." على الرغم من أن اسم العلامة التجارية والمصطلح العام يعكسان بعضهما البعض ، إلا أن "اللوازم المكتبية" تأخرت 20 يومًا عن العلامة التجارية اسم.

على سبيل المثال ، شهد اسم العلامة التجارية ارتفاعًا كبيرًا في أواخر أغسطس ، وهو ما نسبه كريس إلى موسم العودة إلى المدرسة وعودة الأشخاص إلى العمل. ولكن بعد مرور 20 يومًا ، اتبعت عبارة البحث عن "لوازم المكتب" نفس الارتفاع ونفس النمط بالضبط. مهما كان ما يحدث هناك من الناحية السلوكية ، يبحث الناس عن العلامة التجارية وبعد 20 يومًا ، ابحث عن المصطلح العام.

بناءً على النتائج ، اقترح كريس أن تبني الشركة حملة لإعادة الاستهداف يتم توقيتها في 19 يومًا. أعد استهداف كل من يذهب إلى موقعك على الويب بعد 19 يومًا بإعلان يذكّره بالعودة للحصول على المزيد من اللوازم المكتبية. مع إعلان إعادة الاستهداف ، يمكن للشركة أن تستعيد بعضًا من هذا الطلب.

بهذه الطريقة ، يمكن أن تقدم التحليلات التنبؤية عائد استثمار ضخم. قد يفترض شخص ما أن كل ما يفعله لم يعد يعمل ويتوقف. باستخدام التحليلات التنبؤية ، يمكنك أن ترى حقيقة أن التسويق الاجتماعي الخاص بك ببساطة غير متزامن مع أنماط العملاء.

بعد ذلك ، يشارك كريس مثالاً من عمله الخاص. لقد كان يقيس الأداء استنادًا إلى الوقت الذي يبحث فيه الأشخاص عن إعدادات خارج المكتب في Outlook ، لأنه عندما يبحث شخص ما عن إعدادات خارج المكتب يبحثون عن ذلك ، فأنت تعلم أنهم يستعدون للذهاب في إجازة ، مما يعني أنهم لا يقرؤون البريد الإلكتروني. بعد إجراء هذا المعيار في أكتوبر 2017 ، توقع كريس المضي قدمًا في الربع الأول.

توقع كريس أن حجم البحث كان الأدنى ، مما يعني أن معظم الأشخاص كانوا في المكتب ، في الأسبوع الذي يبدأ في 18 كانون الثاني (يناير) 2018. في ذلك الأسبوع ، أجرى كريس نفس الحملة لكتابه في نفس القائمة وبنفس العرض الذي قدمه في عام 2017.

من خلال تحسين توقيته لعرض 2018 ، زاد كريس مبيعات الكتب بنسبة 40٪. توقفت حملته لعام 2017 بحوالي أسبوعين ، وتعلم كريس أن عدم المزامنة مع جمهوره أحدث فرقًا كبيرًا.

أسأل كيف يمكن للأعمال التي تنشر المعلومات أن تستخدم التحليلات التنبؤية لتحسين استراتيجيتها. في هذا المثال ، يقول كريس إن أحد تطبيقاته المفضلة هو استراتيجية المحتوى. لنفترض أنك تغطي بانتظام مواضيع معينة. يمكنك تشغيل مجموعة كاملة من هذه التوقعات.

يمكن أن تدفع نسبة 10٪ الأفضل أداءً تقويمك التحريري لأنه إذا كنت تعرف الأشهر التي سيكون فيها الأشخاص أكثر اهتمامًا بموضوع ما ، فيمكنك التخطيط لميزات شهرية حول هذا الموضوع. ستعرف حتى الأسبوع موعد نشر محتوى حول موضوع معين. بهذه الطريقة ، يمكنك الوصول إلى أعلى مستوى كل شهر.

يمكن للتحليلات التنبؤية أيضًا إعلام تقويمك الإعلاني. إذا كنت تعلم أنك تنشر حول موضوع معين ، فيمكنك تعيين بطاقات الأسعار الخاصة بك بناءً على هذا الموضوع. بالنسبة للشهر الذي تعلم فيه أن طلب الجمهور على موضوع ما مرتفعًا ، يمكنك تحصيل السعر الكامل من المعلنين المهتمين بهذا الموضوع. عندما تعلم أن الاهتمام بالموضوع الذي يستهدفه المعلنون منخفض ، يمكنك تقديم خصم 40٪.

استمع إلى العرض للاستماع إلى كريس يناقش كيف يمكن لـ Social Media Examiner تطبيق التحليلات التنبؤية على محتواه.

أدوات

يقول كريس إن أفضل الأدوات مجانية. هم لغات برمجة (مثل ر و بايثون) ، وكذلك المكتبات (مثل SIDEKIT, NumPy, تيمتك) تقدم رمزًا يمكنك استخدامه في مهام معينة. ومع ذلك ، لاستخدام هذه الأدوات المجانية ، فأنت بحاجة إلى الكثير من الخبرة الفنية. تشبه لغات البرمجة والمكتبات أجزاء المحرك. للحصول على سيارة ، عليك أن تبنيها بنفسك.

للأعمال ذات الكفاءة الفنية مهما كان حجمها ، إذا كان لديك شخص أو عدة أشخاص يمكنهم ملء أدوار مطور وعالم بيانات وتقني تسويق ، يمكنك استخدام التحليلات التنبؤية لإنشاء توقعاتك الخاصة مجانا.

ومع ذلك ، إذا لم يكن لديك الوقت أو المعرفة لاستخدام هذه الأدوات ولكن لديك المال ، فإن أفضل رهان هو الاستعانة بمصادر خارجية للتنبؤ. استأجر شركة لعلوم البيانات.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة كيفية عمل علم البيانات ، فإن كريس يوصي بشدة بالمدونة على KDnuggets.com و ال مدونة علوم بيانات IBM. ال تجربة IBM Data Science ممتاز كذلك. يجب عليك أيضًا متابعة مدونات المطورين لشركات التكنولوجيا الكبرى مثل مايكروسوفت, أمازون, جوجلو و آي بي إم.

ومع ذلك ، يمكنك العثور على أفضل المعلومات حول علم البيانات في أوراق أكاديمية. إذا كنت تستطيع قراءة هذه الأوراق دون أن تغفو واستخراج المعلومات ، فستجد بعض الذهب الحقيقي. ستتعلم التقنيات التي يمكنك تجربتها في بياناتك.

هذه الخوارزمية التنبؤية التي تحدثنا عنها موجودة منذ 70 عامًا. إنها أداة مثل الملعقة. إذا كان كل ما تفعله هو قلب قطعة من الخبز المحمص ، فستحصل على زعنفة توست باهظة الثمن.

ومع ذلك ، إذا كنت تفكر في الشواء ، والقلي السريع ، وكل الأشياء التي يمكنك القيام بها باستخدام الملعقة ، فستصبح الاحتمالات لا حصر لها. وينطبق الشيء نفسه على أدوات وخوارزميات علوم البيانات. يمكنك استخدام إبداعك وفضولك لتجربتها بكل هذه الطرق المختلفة.

في المستقبل ، سيصبح استخدام هذه الأدوات سهلاً مثل تشغيل إعلان على Facebook لأن الكثير من التحليلات التنبؤية مؤتمتة للغاية بالفعل. ومع ذلك ، فإن الجزء الذي يتضمن الحكم البشري والسياق سيستغرق وقتًا أطول ليحدث. لا تستطيع الآلات فهم كيفية عمل الشركات وبالتالي لا تستطيع رؤية هذه الاحتمالات.

ولكن بعد تحديد الإستراتيجية الكبرى ، ستتمكن قريبًا من النقر فوق زر ، وتمرير بطاقة الائتمان الخاصة بك ، ودفع رسوم 99 دولارًا شهريًا ، وستقوم الأداة بنشر الرسوم البيانية. يعتقد كريس أن هذه الإمكانية ستكون متاحة في غضون السنوات الخمس القادمة.

علاوة على ذلك ، مع تحسن الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة ، قد تكون قادرًا على إخبار جهاز ما برغبتك في تحسين إنفاقك على Facebook بناءً على الطلب. بعد ذلك ، ستقوم الآلة تلقائيًا بالتنبؤ ، ومعرفة وقت حدوث القمم والوديان ، وتشغيل ميزانيتك وإعلاناتك بشكل أساسي نيابة عنك. ربما يكون هذا من 5 إلى 10 سنوات.

استمع إلى العرض لسماع كريس يشارك المزيد حول ما لا تستطيع الآلات فعله.

اكتشاف الأسبوع

ريشوت هو موقع للصور المالية يتجنب الصور المبتذلة.

تعكس الصور الموجودة على Reshot وجهة نظر المصور الفريد. بهذه الطريقة ، تكون الصور أعلى جودة من تلك الموجودة في العديد من مواقع الصور الأخرى.

يستخدم الموقع ملف رخصة بسيطة و شروط تمنحك مرونة كبيرة في استخدام الصور.

صور Reshot مجانية ، على الرغم من أنه يمكنك أيضًا العثور على صور للبيع من شركاء Reshot. لتصفح الصور أو معرفة المزيد قم بزيارة الموقع.

استمع إلى البرنامج لمعرفة المزيد وأخبرنا كيف يعمل Reshot من أجلك.

النقاط الرئيسية المذكورة في هذه الحلقة:

• تعرف على المزيد حول أعمال كريس ، Brain + Trust Insights.
• اتبع كريس تويتر.
• اقرأ مدونة كريس.
• استمع إلى بودكاست كريس ، التسويق على القهوة.
• الوصول إلى بيانات البحث باستخدام مخطط الكلمات الرئيسية في AdWords أو اتجاهات جوجل.
• اكتشف المزيد حول CrowdTangle.
• تحقق من بائعي البيانات من الجهات الخارجية SEMrush و الماركة 24.
• تعرف على الإحصاء التضمين.
• اكتشف المزيد حول ر و بايثون والمكتبات مثل SIDEKIT, NumPyو و تيمتك.
• يزور KDnuggets.com, مدونة علوم بيانات IBMو و تجربة IBM Data Science.
• اتبع بلوق المطور ل مايكروسوفت, أمازون, جوجلو و آي بي إم.
• البحث عن الصور للمحتوى الخاص بك عبر ريشوت.
• شاهد برنامج التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي الأسبوعي أيام الجمعة الساعة 10 صباحًا بتوقيت المحيط الهادئ الجماهير أو ضبطها على Facebook Live.
• تحميل تقرير صناعة التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي لعام 2017.

ما رأيك؟ ما هي أفكارك حول التحليلات التنبؤية؟ يرجى مشاركة تعليقاتك أدناه.