Excel - Le cycle de l'analyse de données Vidéo

Découvrez le cycle de l'analyse de données dans Microsoft 365 pour comprendre comment la datavisualisation peut aider à répondre à des questions et à résoudre des problèmes.
Cette vidéo présente les étapes clés du cycle de l'analyse de données, les bonnes pratiques et la création de visualisations.
Obtenez des conseils pratiques pour choisir la bonne visualisation en fonction de vos données et améliorer la compréhension des informations importantes.
Cette ressource est utile pour tous les professionnels souhaitant améliorer leur compréhension de l'analyse de données dans Microsoft 365. Suivez cette formation pour améliorer votre compréhension de l'analyse de données et prendre des décisions éclairées grâce à vos données.

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Objectifs :

L'objectif de cette vidéo est de comprendre le cycle de l'analyse visuelle dans le cadre de la visualisation des données. Il s'agit d'un processus essentiel pour déterminer pourquoi et comment créer des visualisations efficaces qui répondent à des questions spécifiques et permettent de prendre des décisions éclairées.

Chapitres :

  1. Introduction au Cycle de l'Analyse Visuelle
    Dans cette section, nous abordons le cycle de l'analyse visuelle, un concept fondamental pour quiconque souhaite utiliser la visualisation des données. Ce cycle guide le processus de création de visualisations en posant des questions essentielles sur les objectifs et les données disponibles.
  2. Définir l'Objectif de la Visualisation
    Avant de créer une visualisation, il est crucial de définir la raison pour laquelle elle est nécessaire. Cela implique de se poser des questions telles que : Qu'est-ce que je veux comprendre ? À quelle question je souhaite répondre ? Chaque visualisation doit être justifiée par un objectif clair, et non simplement pour embellir un fichier Excel.
  3. Collecte et Préparation des Données
    Une fois l'objectif défini, il faut vérifier la disponibilité des données nécessaires. Si les données ne sont pas disponibles, il est essentiel de les enrichir ou de récupérer d'autres fichiers. Cette étape est cruciale pour garantir que les visualisations reposent sur des données fiables et pertinentes.
  4. Construction des Visualisations
    Après avoir rassemblé les données, la prochaine étape consiste à construire les visualisations. Le choix des types de visualisations est important, car elles doivent raconter une histoire et mettre en avant des éléments clés. Les visualisations permettent de comprendre des comportements et d'analyser des résultats qui seraient difficiles à percevoir sans support visuel.
  5. Analyse des Résultats
    Une fois les visualisations créées, il est temps d'analyser les résultats. Cela peut inclure des constats sur les performances des campagnes marketing, par exemple. Si des anomalies ou des problèmes de performance sont identifiés, il est important de partager ces informations avec les collègues ou la hiérarchie pour discuter des actions correctives à mettre en place.
  6. Exemple Pratique : Analyse d'un Site E-commerce
    Pour illustrer le cycle de l'analyse visuelle, prenons l'exemple d'un site e-commerce qui utilise des campagnes marketing en ligne. En analysant les données de performance, telles que le chiffre d'affaires généré par les campagnes, le taux de conversion, et le coût par clic, on peut identifier des faiblesses dans certaines campagnes. Cela permet de proposer des actions correctives, comme modifier le ciblage des campagnes.
  7. Conclusion et Réflexion
    En conclusion, il est essentiel de garder à l'esprit l'objectif de chaque visualisation. Que ce soit pour suivre une tendance ou détecter une anomalie, chaque étape du cycle de l'analyse visuelle doit être réfléchie. En appliquant ce processus, vous serez mieux préparé à créer des visualisations qui apportent une réelle valeur ajoutée à votre analyse de données.

FAQ :

Qu'est-ce que le cycle de l'analyse visuelle?

Le cycle de l'analyse visuelle est un processus qui aide à structurer la création de visualisations de données, en commençant par la définition des objectifs et des questions à répondre.

Pourquoi est-il important de justifier une visualisation?

Chaque visualisation doit être justifiée par une question ou un objectif spécifique afin de garantir qu'elle apporte une valeur ajoutée et aide à la prise de décision.

Comment puis-je améliorer mes campagnes marketing en ligne?

En analysant les données de performance, comme le taux de conversion et le CPC, vous pouvez identifier les campagnes qui ne fonctionnent pas et ajuster votre ciblage ou vos stratégies.

Quels outils puis-je utiliser pour l'analyse des données?

Des outils comme Google Ads et Google Analytics sont couramment utilisés pour analyser les performances des campagnes marketing en ligne.

Comment le reporting aide-t-il dans le processus de visualisation?

Le reporting permet de collecter et d'organiser les données nécessaires pour créer des visualisations significatives qui aident à comprendre les performances et à prendre des décisions éclairées.

Quelques cas d'usages :

Analyse des performances des campagnes marketing

Utiliser des visualisations pour évaluer l'efficacité des campagnes publicitaires en ligne, en analysant des métriques comme le taux de conversion et le CPC pour ajuster les stratégies marketing.

Suivi des tendances de vente

Créer des graphiques pour visualiser les tendances de vente sur un site e-commerce, permettant d'identifier les produits performants et ceux nécessitant des améliorations.

Identification des anomalies dans les données

Appliquer des visualisations pour détecter des anomalies dans les données de performance, facilitant ainsi la prise de décisions pour corriger les problèmes identifiés.

Partage d'informations avec l'équipe

Utiliser des visualisations pour communiquer des résultats d'analyse à des collègues ou à la direction, facilitant la compréhension et la collaboration sur les actions à entreprendre.

Glossaire :

Cycle de l'analyse visuelle

Un processus qui guide la création de visualisations de données, en commençant par la définition des objectifs et des questions à répondre.

Visualisation de données

La représentation graphique d'informations et de données pour faciliter la compréhension et l'analyse.

Taux de conversion

Le pourcentage de visiteurs d'un site web qui effectuent une action souhaitée, comme un achat, par rapport au nombre total de visiteurs.

CPC (Coût par clic)

Un modèle de tarification dans la publicité en ligne où l'annonceur paie un montant chaque fois qu'un utilisateur clique sur son annonce.

CPA (Coût par acquisition)

Le coût total dépensé pour acquérir un client, calculé en divisant le coût total de la campagne par le nombre d'acquisitions.

Digital Analytics

L'analyse des données numériques pour comprendre le comportement des utilisateurs sur les plateformes en ligne.

Reporting

Le processus de collecte et de présentation des données pour évaluer la performance d'une campagne ou d'une activité.

résultat(s)
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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.
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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,
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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,
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donc pas besoin de partager l'information.
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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,
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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.
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Et donc pour vous illustrer ça,
00:02:23
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
00:02:44
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.
00:03:02
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
00:03:20
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
00:03:25
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
00:03:31
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
00:03:52
ma campagne, combien ont finalement converti ?
00:03:54
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,
00:04:00
donc tout ça,
00:04:01
ce sont des voilà des choses
00:04:03
très liées au digital marketing,
00:04:05
donc je ne vais pas trop m'étendre là dessus,
00:04:07
il y a pas mal de ressources
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sur Internet.
00:04:11
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
00:04:19
à faire mes analyses. Et typiquement
00:04:21
dans la partie analyse, donc ici, là,
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je vais constater que globalement ça marche,
00:04:25
mais je vais avoir des problèmes de
00:04:27
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,
00:04:35
je peux voir qu'il y a des faiblesses
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dans mon dispositif marketing payant
00:04:39
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
00:04:45
qui est très faible.
00:04:46
J'ai un taux de conversion qui
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n'est du coup pas bon,
00:04:49
j'ai un coût par clic qui est élevé
00:04:51
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
00:04:59
je vais lui partager les informations
00:05:01
que j'ai pu constater sur
00:05:03
ces campagnes-là, lui dire :
00:05:05
il faut qu'on corrige quelque
00:05:07
chose pour aller améliorer
00:05:09
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,
00:05:15
c'est d'aller modifier le
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ciblage sur ces campagnes,
00:05:17
donc se dire : en fait je vais prendre
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d'autres sites pour diffuser mes campagnes,
00:05:22
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
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que je viens de faire,
00:05:31
vous pouvez l'appliquer sur
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n'importe quoi. Mais vraiment,
00:05:33
l'étape importante quand vous
00:05:35
allez vous lancer dans des visualisations,
00:05:36
c'est in fine à quoi va me servir
00:05:39
cette visualisation ?
00:05:40
Est-ce que je veux suivre
00:05:42
une tendance ?
00:05:43
Est-ce que si je détecte une
00:05:45
anomalie je vais être capable de
00:05:47
mener une action pour la corriger,
00:05:49
et cetera et cetera,
00:05:50
donc essayez, sans évidemment
00:05:51
l'appliquer à la lettre, mais
00:05:53
d'avoir un petit peu ce cheminement
00:05:55
en tête quand vous vous lancez
00:05:57
dans la création de graphiques.

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résultat(s)
00:00:02
визуализация, с тем, что называется
00:00:04
цикл визуального анализа.
00:00:06
Это то, что может быть
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относительно продвинутый по сравнению с
00:00:10
Использование, которое вы хотите сделать
00:00:11
визуализация данных,
00:00:13
Тем не менее, это путешествие, которое
00:00:15
Вы должны иметь в виду, когда идете
00:00:18
Вы решили использовать визуализацию.
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Так вот, что у вас здесь,
00:00:23
Это схема, в которой
00:00:25
Визуализация необходима и оправдана.
00:00:27
Итак, первый шаг сначала,
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Он заключается в том, чтобы определить причину
00:00:31
для чего мы просто желаем
00:00:33
создать визуализацию и, кроме того,
00:00:35
Вот что я хочу понять,
00:00:37
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
00:00:44
Сделайте визуализацию, чтобы сказать: это
00:00:46
будет выглядеть красивее в моем файле Excel.
00:00:48
Нет, каждая визуализация должна
00:00:49
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,
00:00:56
Мы смотрим, есть ли данные, которые
00:00:58
доступно в нашем файле
00:01:00
Excel или в отдельном файле
00:01:02
имеется. Так что, если нет,
00:01:04
Нам придется обогатить этот файл
00:01:06
Или идите за другим файлом.
00:01:08
Затем, когда у вас есть данные,
00:01:10
построим визуализации,
00:01:13
Выбор визуализаций, на
00:01:14
собирается прийти к нему сразу после этого, и у нее есть
00:01:17
тоже смысл в любом случае,
00:01:19
Там мы построим визуализации.
00:01:21
И, как мы только что видели,
00:01:23
Обычно визуализации вы
00:01:24
позволяют рассказать историю,
00:01:26
выдвигать вещи вперед и
00:01:28
понимать то, чего не было
00:01:30
Можно обойтись и без наглядных пособий.
00:01:32
И так оттуда,
00:01:34
Что ж, разберемся,
00:01:36
понимать такое поведение, как:
00:01:37
Только что с эволюцией
00:01:38
оборот
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то, что называлось Внутри, так
00:01:40
это анализы и результаты,
00:01:42
рассуждение
00:01:42
Наблюдения, которые у нас будут
00:01:44
в отношении наших данных.
00:01:45
Как только мы получим эти выводы
00:01:46
ну либо мы все прорабатываем
00:01:48
в одиночестве и мы уже убедились,
00:01:50
Так что не нужно делиться информацией.
00:01:51
Если это не так,
00:01:53
у нас есть иерархия,
00:01:54
У нас есть коллеги,
00:01:55
У нас есть коллаборационисты, и вот мы
00:01:56
пойдут и поделятся информацией,
00:01:58
Так что мы, очевидно, возобновим
00:02:00
Наши графики, потому что это
00:02:01
Что наиболее показательно.
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И мы собираемся сделать это снова
00:02:04
наш мыслительный процесс. И
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Раз, когда все убеждены
00:02:08
что есть что исправлять,
00:02:09
что сделано замечание,
00:02:12
что законно,
00:02:13
Мы примем меры в
00:02:14
Место, куда можно пойти и улучшить то, что мы
00:02:16
могли бы выявить или исправить
00:02:18
Элементы, которые нам кажутся
00:02:20
Ненормальный.
00:02:21
И чтобы проиллюстрировать это,
00:02:23
Возьмем пример
00:02:25
с сайтом электронной коммерции.
00:02:27
Поэтому я работаю в том, что мы
00:02:29
называет Digital Analytics, поэтому я
00:02:31
Я ежедневно купаюсь в
00:02:33
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
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Можно посмотреть или то, что называется
00:02:46
рекламные ссылки на движках
00:02:49
исследование. И мы задаемся вопросом:
00:02:51
Эти кампании платные,
00:02:53
Действительно ли они вносят свой вклад
00:02:55
к моему общему обороту
00:02:56
на моем сайте электронной коммерции?
00:02:58
Итак, давайте представим, что мы продаем одежду.
00:03:00
Вот и все, с этого и начнем.
00:03:02
Чтобы иметь возможность ответить на это
00:03:05
вопрос, к этой проблеме,
00:03:06
Вклад моих кампаний
00:03:08
к моему онлайн-обороту,
00:03:09
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,
00:03:22
У меня будет
00:03:24
отчетность в Google Ads и
00:03:25
Так далее. Итак, это инструменты
00:03:27
которые часто используются.
00:03:28
В любом случае
00:03:29
Я могу сделать выписку
00:03:31
необработанных этих источников данных для
00:03:34
уметь повторить
00:03:35
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
00:03:43
Товарооборот, который был
00:03:45
сгенерированные этими кампаниями,
00:03:46
То, что мы будем называть курсом
00:03:48
Конверсия так для 100 человек
00:03:50
которые вернулись на сайт через
00:03:52
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
00:04:03
очень связан с цифровым маркетингом,
00:04:05
Так что я не собираюсь слишком подробно останавливаться на этом,
00:04:07
Ресурсов довольно много
00:04:10
в интернете.
00:04:11
Если вам все равно интересно, вот,
00:04:13
Я смогу восстановиться
00:04:15
тенденции, получение цифр
00:04:17
Ключи, которые помогут начать работу
00:04:19
чтобы сделать мои анализы. И как правило
00:04:21
в разделе анализа, так что здесь, там,
00:04:23
Я посмотрю, что в целом это работает,
00:04:25
но у меня будут проблемы с
00:04:27
Эффективность в некоторых кампаниях.
00:04:28
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,
00:04:34
Неважно, в любом случае,
00:04:35
Я вижу, что есть слабые места
00:04:37
в моем платном маркетинговом устройстве
00:04:39
онлайн, потому что в некоторых кампаниях,
00:04:41
Это вообще не работает.
00:04:43
У меня сгенерирован оборот
00:04:45
что очень слабо.
00:04:46
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
00:05:09
Кампании, которые касаются этих
00:05:10
производить. И, наконец, внезапно
00:05:12
Это будет действие, которое мы предпримем,
00:05:15
Он заключается в том, чтобы пойти и изменить
00:05:16
таргетинг на эти кампании,
00:05:17
Так сказать: вообще-то я собираюсь взять
00:05:20
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.

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résultat(s)
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.

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résultat(s)
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
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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.

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résultat(s)
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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,
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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
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bei der Erstellung von Diagrammen.

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résultat(s)
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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
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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
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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.

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résultat(s)
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.

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résultat(s)
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
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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
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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
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targeting su queste campagne,
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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
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se sono su link sponsorizzati,
00:05:26
eccetera, eccetera.
00:05:27
E così questo viaggio lì
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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
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per avere un po' di quel viaggio
00:05:55
in mente quando inizi
00:05:57
nella creazione di grafici.

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résultat(s)
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.

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résultat(s)
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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
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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.
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Bu bulgulara sahip olduktan sonra
00:01:46
ya her şeyi yaparız
00:01:48
yalnız ve biz zaten ikna olduk,
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bu yüzden bilgi paylaşmaya gerek yok.
00:01:51
Eğer durum böyle değilse,
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bir hiyerarşimiz var,
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meslektaşlarımız var,
00:01:55
İşbirlikçilerimiz var ve işte buradayız
00:01:56
gidip bilgi paylaşacak,
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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.

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résultat(s)
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.

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résultat(s)
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।
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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।

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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,
00:00:29
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
00:00:46
akan terlihat lebih cantik di file Excel saya.
00:00:48
Tidak, setiap visualisasi harus
00:00:49
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
00:01:06
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
00:01:17
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
00:01:24
memungkinkan Anda untuk bercerita,
00:01:26
untuk mengedepankan hal-hal dan
00:01:28
memahami hal-hal yang tidak
00:01:30
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
00:01:37
Baru saja dengan evolusi
00:01:38
omzet
00:01:39
apa yang disebut Di dalam, jadi
00:01:40
itu adalah analisis dan hasil,
00:01:42
Penalaran
00:01:42
Pengamatan yang akan kita miliki
00:01:44
sehubungan dengan data kami.
00:01:45
Setelah kami memiliki temuan ini
00:01:46
yah kita juga mengerjakan semuanya
00:01:48
sendirian dan kami sudah yakin,
00:01:50
Jadi tidak perlu berbagi informasi.
00:01:51
Jika ini tidak terjadi,
00:01:53
kami memiliki hierarki,
00:01:54
kami memiliki kolega,
00:01:55
Kami memiliki kolaborator dan di sini kami
00:01:56
akan pergi dan berbagi informasi,
00:01:58
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
00:02:04
proses berpikir kami. Dan a
00:02:06
kali semua orang yakin
00:02:08
bahwa ada sesuatu yang harus diperbaiki,
00:02:09
bahwa pengamatan dilakukan,
00:02:12
yang sah,
00:02:13
Kami akan menempatkan tindakan di
00:02:14
Tempat untuk pergi dan meningkatkan apa yang kita
00:02:16
bisa mengidentifikasi atau mengoreksi
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Elemen yang tampak bagi kita
00:02:20
Ganjil.
00:02:21
Dan untuk menggambarkan itu,
00:02:23
Mari kita ambil contoh
00:02:25
dengan situs e-commerce.
00:02:27
Jadi saya bekerja dalam apa yang kita
00:02:29
memanggil Digital Analytics, jadi saya
00:02:31
Saya mandi setiap hari
00:02:33
jenis masalah ini.
00:02:35
Jadi mari kita bayangkan sebuah situs e-commerce yang
00:02:37
Membeli kampanye pemasaran
00:02:39
di Internet untuk beriklan.
00:02:42
Jadi ini adalah spanduk terkenal yang
00:02:44
Anda dapat melihat atau apa yang disebut
00:02:46
Tautan sponsor pada mesin
00:02:49
riset. Dan kami bertanya-tanya:
00:02:51
kampanye ini dibayar,
00:02:53
Apakah mereka benar-benar berkontribusi
00:02:55
untuk omset keseluruhan saya
00:02:56
di situs e-commerce saya?
00:02:58
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
00:03:05
pertanyaan, untuk masalah ini,
00:03:06
Kontribusi kampanye saya
00:03:08
ke omset online saya,
00:03:09
Saya sudah akan mendapatkan datanya
00:03:11
yang menarik minat saya untuk melakukannya.
00:03:13
Jadi jelas,
00:03:14
Dalam alat pemasaran web saya, saya akan
00:03:16
sudah memiliki antarmuka yang akan
00:03:18
Aktifkan Analisis Data
00:03:20
jadi saya akan memiliki Google,
00:03:21
jadi Google Adsense,
00:03:22
Saya akan memiliki
00:03:24
pelaporan di Google Ads dan
00:03:25
Cetera. Jadi ini adalah alatnya
00:03:27
yang sering digunakan.
00:03:28
Anyway
00:03:29
Saya bisa membuat ekstrak
00:03:31
mentah dari sumber data ini untuk
00:03:34
dapat mengulang
00:03:35
manipulasi di Excel.
00:03:37
Jadi saya akan memiliki
00:03:39
Sejumlah visualisasi
00:03:40
yang akan mempersembahkan diri kepada-Ku,
00:03:42
Jadi hanya sudah
00:03:43
omset yang
00:03:45
yang dihasilkan oleh kampanye ini,
00:03:46
apa yang akan kita sebut tingkat
00:03:48
Konversi jadi untuk 100 orang
00:03:50
yang telah kembali ke situs melalui
00:03:52
Kampanye saya, berapa banyak yang akhirnya bertobat?
00:03:54
Kami juga akan melihat apa yang disebut BPK.
00:03:57
Biaya per klik, BPA,
00:03:59
biaya per akuisisi,
00:04:00
Jadi semua itu,
00:04:01
Ini adalah hal-hal
00:04:03
sangat terkait dengan pemasaran digital,
00:04:05
Jadi saya tidak akan terlalu memikirkan hal itu,
00:04:07
Ada beberapa sumber daya
00:04:10
di Internet.
00:04:11
Jika Anda tertarik, di sini,
00:04:13
Saya akan bisa pulih
00:04:15
Tren, Mengambil Angka
00:04:17
Kunci yang akan dimulai
00:04:19
untuk melakukan analisis saya. Dan biasanya
00:04:21
di bagian analisis, jadi di sini, di sana,
00:04:23
Saya akan melihat bahwa secara keseluruhan itu berhasil,
00:04:25
tapi aku akan punya masalah dengan
00:04:27
Performa pada beberapa kampanye.
00:04:28
Biasanya yang menargetkan
00:04:29
produk A, B dan D.
00:04:31
Itulah yang kami pikir kami miliki
00:04:32
seratus produk,
00:04:34
Tidak masalah, bagaimanapun,
00:04:35
Saya dapat melihat bahwa ada kelemahan
00:04:37
Di perangkat pemasaran berbayar saya
00:04:39
online, karena pada beberapa kampanye,
00:04:41
Itu tidak berhasil sama sekali.
00:04:43
Saya memiliki omset yang dihasilkan
00:04:45
yang sangat lemah.
00:04:46
Saya memiliki tingkat konversi yang
00:04:48
karena itu tidak baik,
00:04:49
Saya memiliki biaya tinggi per klik
00:04:51
Jadi saya harus mengeluarkan uang.
00:04:53
dan sebagainya, dan sebagainya. Jadi
00:04:55
Kesimpulannya,
00:04:55
Itu tidak berhasil.
00:04:57
Jadi saya akan pergi menemui bos saya dan
00:04:59
Saya akan berbagi informasi dengannya
00:05:01
yang bisa saya lihat di
00:05:03
Kampanye-kampanye ini, katakan padanya:
00:05:05
Beberapa perlu diperbaiki.
00:05:07
Hal yang harus ditingkatkan
00:05:09
Kampanye yang menyangkut hal ini
00:05:10
menghasilkan. Dan akhirnya tiba-tiba
00:05:12
Ini akan menjadi tindakan yang akan kami lakukan,
00:05:15
itu adalah untuk pergi dan memodifikasi
00:05:16
penargetan pada kampanye ini,
00:05:17
Jadi untuk mengatakan: sebenarnya saya akan mengambil
00:05:20
situs lain untuk menyiarkan kampanye saya,
00:05:22
Saya akan menargetkan kata kunci lainnya
00:05:24
jika saya menggunakan tautan sponsor,
00:05:26
dan sebagainya, dan sebagainya.
00:05:27
Dan perjalanan ini di sana
00:05:29
yang baru saja saya lakukan,
00:05:31
Anda dapat menerapkannya pada
00:05:32
Apa-apa. Tapi sungguh,
00:05:33
Langkah penting saat Anda
00:05:35
Mulailah dengan visualisasi,
00:05:36
pada akhirnya untuk apa saya akan digunakan?
00:05:39
Visualisasi ini?
00:05:40
Apakah saya ingin mengikuti
00:05:42
Sebuah tren?
00:05:43
Jika saya mendeteksi
00:05:45
anomali saya akan bisa
00:05:47
mengambil tindakan untuk memperbaikinya,
00:05:49
dan lain-lain,
00:05:50
Jadi cobalah, tanpa jelas
00:05:51
menerapkannya pada surat itu, tetapi
00:05:53
untuk memiliki sedikit perjalanan itu
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Dalam pikiran saat Anda memulai
00:05:57
dalam pembuatan grafik.

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00:00:02
visualização, com o que é chamado de
00:00:04
o ciclo de análise visual.
00:00:06
É algo que pode ser
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relativamente avançado em comparação com
00:00:10
para o uso que você deseja fazer
00:00:11
visualização de dados,
00:00:13
No entanto, é uma viagem que
00:00:15
Você precisa ter em mente quando você está indo
00:00:18
Decida usar a visualização.
00:00:20
Então, lá, o que você tem aqui,
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Este é o padrão em que o
00:00:25
A visualização é necessária e justificada.
00:00:27
Portanto, o primeiro passo em primeiro lugar,
00:00:29
é definir a razão
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para o qual simplesmente desejamos
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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
Então vamos ver depois de um caso concreto,
00:00:41
Mas, em qualquer caso, aqui está.
00:00:43
Fazer uma pergunta, não apenas perguntar
00:00:44
Faça uma visualização para dizer a si mesmo: isto
00:00:46
vai ficar mais bonito no meu arquivo 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
estas questões.
00:00:54
Em seguida,
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 for,
00:01:04
Vamos ter que ir e enriquecer este arquivo
00:01:06
ou vá recuperar outro arquivo.
00:01:08
Então, uma vez que tenhamos os dados,
00:01:10
Vamos construir as visualizações,
00:01:13
a escolha das visualizações, nós
00:01:14
vai vir logo depois disso, e ela tem
00:01:17
também um sentido em qualquer caso,
00:01:19
Agora 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-lhe contar uma história,
00:01:26
apresentar as coisas e
00:01:28
entender coisas que não eram
00:01:30
possível prescindir de ajudas visuais.
00:01:32
E assim, a partir daí,
00:01:34
Bem, vamos descobrir as coisas,
00:01:36
compreender comportamentos como:
00:01:37
só agora com a evolução
00:01:38
volume de negócios,
00:01:39
o que chamamos de Inside, então
00:01:40
é análise e resultados,
00:01:42
raciocínio,
00:01:42
Observações que vamos ter
00:01:44
em comparação com os nossos dados.
00:01:45
Uma vez que tenhamos essas observações
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
Caso contrário,
00:01:53
temos uma hierarquia,
00:01:54
Temos colegas,
00:01:55
Temos colaboradores e por isso aqui estamos
00:01:56
irá compartilhar informações,
00:01:58
Então, vamos retomar, obviamente
00:02:00
os nossos gráficos porque é
00:02:01
que é o mais revelador.
00:02:03
E vamos fazê-lo novamente
00:02:04
o nosso processo de pensamento. E um
00:02:06
uma vez que todos estejam convencidos
00:02:08
que há algo que precisa ser corrigido,
00:02:09
que há uma observação que foi feita,
00:02:12
que é legítimo,
00:02:13
Vamos implementar ações
00:02:14
lugar para ir e melhorar o que nós
00:02:16
poderiam ter identificado ou corrigido
00:02:18
elementos que nos parecem ser
00:02:20
Anormal.
00:02:21
E assim, para ilustrar isso para você,
00:02:23
Vamos dar um exemplo
00:02:25
com um site de e-commerce.
00:02:27
Por isso, trabalho naquilo que fazemos
00:02:29
chama Digital Analytics, então eu
00:02:31
Estou imerso no
00:02:33
este tipo de questões.
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 se anunciar.
00:02:42
Por isso, são os famosos banners que
00:02:44
Você pode ver onde o que é chamado
00:02:46
Links patrocinados em motores de busca
00:02:49
investigação. E perguntamo-nos:
00:02:51
Estas campanhas são pagas,
00:02:53
Será que eles realmente contribuem para o
00:02:55
ao meu volume de negócios global
00:02:56
no meu site de e-commerce?
00:02:58
Então, digamos que estamos vendendo roupas.
00:03:00
Então é isso, nós vamos com isso.
00:03:02
Assim, para poder responder a esta pergunta,
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 conseguir os dados
00:03:11
que estou interessado em fazê-lo.
00:03:13
Então, obviamente,
00:03:14
Nas minhas ferramentas de webmarketing vou
00:03:16
já possuem interfaces que irão
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
Eu vou ter
00:03:24
relatórios no Google Ads e
00:03:25
Cetera. Portanto, estas são as ferramentas
00:03:27
que são frequentemente utilizados.
00:03:28
Enfim,
00:03:29
Eu posso totalmente fazer um extrato
00:03:31
fontes de dados brutos para
00:03:34
para poder refazer o
00:03:35
manipulações no Excel.
00:03:37
Então, depois disso, eu vou ter um
00:03:39
Número de visualizações
00:03:40
que me vão ser oferecidos,
00:03:42
Então, muito simplesmente, já o
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receitas que tenham sido
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gerados por estas campanhas,
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o que vamos chamar de
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Conversão por 100 pessoas
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que entraram no site através de
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A minha campanha, quantos acabaram por se converter?
00:03:54
Também vamos analisar o que se chama CPC.
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Custo por clique, CPA,
00:03:59
custo por aquisição,
00:04:00
Então, tudo isso,
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São coisas
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intimamente relacionado com o marketing digital,
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Então eu não vou me alongar muito sobre isso,
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Existem bastantes recursos
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na Internet.
00:04:11
Se você está interessado, aqui está,
00:04:13
Vou conseguir alguns
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tendências, recuperação de números
00:04:17
chaves que o ajudarão a começar
00:04:19
para fazer as minhas análises. E tipicamente
00:04:21
Na parte de análise, então aqui, ali,
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Vou ver que, no geral, funciona,
00:04:25
Mas vou ter problemas com
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desempenho em determinadas campanhas.
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Normalmente, aquele que tem como alvo
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produtos A, B e D.
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Imaginemos que temos
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uma centena de produtos,
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Não importa, em qualquer caso,
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Vejo que há fraquezas
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no meu dispositivo de marketing pago
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online, porque em algumas campanhas,
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Não funciona de todo.
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Tenho um volume de negócios gerado
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o que é muito baixo.
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Tenho uma taxa de conversão que
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não é, portanto, bom,
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Tenho um custo por clique elevado
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Então está me custando dinheiro.
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Et cetera, et cetera. Por conseguinte,
00:04:55
a conclusão,
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é que não funciona.
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Então eu vou ver meu chefe e
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Vou compartilhar as informações com ele
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que pude ver em
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Estas campanhas, diga-lhe:
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Algo precisa ser corrigido.
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coisa para ir e melhorar
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campanhas que dizem respeito a estes
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produzir. E finalmente
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Essa vai ser a ação que vamos implementar,
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é ir e modificar o
00:05:16
orientação para estas campanhas,
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Então diga para si mesmo: eu realmente vou tomar
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outros sites para transmitir as minhas campanhas,
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Vou segmentar outras palavras-chave
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Se eu estiver em links patrocinados,
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et cetera, et cetera.
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E assim esta viagem
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que acabei de fazer,
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Pode aplicá-lo a
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Qualquer coisa. Mas, realmente,
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O passo importante quando você
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vá começar a fazer visualizações,
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É para isso que vou ser usado
00:05:39
Esta visualização?
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Quero seguir
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Uma tendência?
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Se eu detetar um
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anomalia eu vou ser capaz de
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tomar medidas para corrigi-lo,
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et cetera, et cetera,
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Então experimente, sem é claro
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aplique-o à letra, mas
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para ter um pouco desta viagem
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na liderança quando você começa
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na criação de gráficos.

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