كيفية البحث عن قصص Content Marketing رائعة في بياناتك
تعد قصص البيانات أداة قوية لـ Content Marketing.
إنهم يساعدونك في بناء خبرتك ، وتنمية الثقة ، والمزيد.
ولكن بالنسبة إلى البيانات المبتذلة ، قد تبدو عملية العثور عليها مخيفة للغاية.
من أين تحصل على تلك البيانات؟ ماذا تفعل عندما يكون لديك؟ كيف تكتشف رؤى مثيرة للاهتمام ؟
ستجد هنا دليلنا المفصل خطوة بخطوة لتحويل جداول البيانات الخاصة بك إلى قصص مقنعة.
آمل أن تكون مستعدًا للغوص في كل تلك البيانات الحلوة والرائعة.
كيفية البحث عن قصص بيانات جيدة ؟
لا تأتي قصص البيانات الجيدة من البيانات فقط ؛ هم في الواقع مختبئون في علاقات البيانات.
عندما تبدأ في اللعب ببياناتك ، تبدأ في رؤية كيفية ارتباط كل نقطة بيانات بأخرى.
الأنماط التي تراها (أو لا تراها) تساعد في الكشف عن القصة إن وجدت .
يساعدك فهم نوع علاقات البيانات التي تبحث عنها في العثور على هذه القصص بشكل أسرع .
لكن أولاً ، دعنا نوجهك خلال الخطوات للوصول إلى هذه النقطة :
الخطوة 1 : ابدأ ببيانات جيدة
يجب أن تكون بياناتك دائمًا من مصدر موثوق به ويتم تقديمها دون دوران.
البيانات الداخلية مؤثرة بشكل خاص ، لأنها فريدة وأصلية تمامًا.
إذا لم تكن متأكدًا من المكان الذي تبحث فيه .
الخطوة 2: تنظيم البيانات الخاصة بك
ستعمل في معظم الأوقات على بيانات من جدول بيانات. حان الوقت الآن لتنظيمها.
ملاحظة :
يعتمد تنسيق بياناتك على النوع الذي لديك ، لذلك دعونا نتحدث عن أنواع مختلفة من البيانات.
هل هذه البيانات نقطة واحدة في الوقت المناسب ؟
على سبيل المثال ، إذا كانت لديك بيانات من استطلاع عام 2020 ،
فسيكون لديك أسئلة استطلاع في العمود وإجابات في الصفوف .
هل هناك فترات زمنية متعددة مع ملاحظة واحدة فقط ؟
على سبيل المثال ، إذا كانت لديك بيانات عن أسعار أسهم Apple من 1990 إلى 2019 ،
فسيكون للتنسيق سنوات في الصفوف والمتغير أو أسعار الأسهم في الأعمدة.
ملاحظة :
إذا تم تبديل السنوات والمتغير ، فلا مشكلة كبيرة. تحتوي جداول البيانات على
وظيفة حيث يمكنك لصق القيم "Transposed".
سيؤدي هذا إلى تبديل صفوف وأعمدة البيانات.
ماذا لو كانت بياناتك تحتوي على ملاحظات متعددة خلال فترة زمنية ؟
لنفترض أن لديك مجموعة بيانات تحتوي على معلومات عن بلدان متعددة من 1990-2019.
ستظل هذه البيانات تحتوي على سنوات في الصفوف ،
ولكن سيحدد كل عمود الملاحظة الخاصة بذلك العام المحدد.
سيكون لديك متغير "البلد" الذي يحدد البلد الذي تشير إليه البيانات.
حسنًا ، حان الوقت الآن لتنظيف الأشياء :
1- تحديد القيم المفقودة أو البيانات السيئة.
ستجعلك هذه المصادر أقل مصداقية لأن إحصائياتك ستكون خاطئة.
قم بإجراء فحص بصري للتأكد من أن نقاط البيانات منطقية. على سبيل المثال ،
إذا كانت مجموعة البيانات تقيس الأوزان البشرية ، فهل يعقل أن يبلغ وزن شخص ما 2000 رطل؟
تخلص من الصفوف حيث يوجد الكثير من البيانات المفقودة.
2- ابحث عن القيم المتطرفة في بياناتك.
قد تكون هذه نقاط بيانات لا يبدو أنها تقع في نطاق توقعاتك.
عادة ما يُنظر إلى القيم المتطرفة على أنها مصدر إزعاج ، ولكن يمكنها أيضًا تقديم قصص ورؤى مثيرة للاهتمام.
على سبيل المثال ، إذا كنا نتوقع أن تنخفض المبيعات في جميع المقاطعات ،
فإن الارتفاع المفاجئ في المبيعات في إحدى المقاطعات سيكون أمرًا غريبًا .
الخطوة 3 : تصور بياناتك
عندما نتحدث عن تصور البيانات في هذه المرحلة ، فإننا لا نتحدث عن تصورات البيانات الجميلة التي ينشئها المصممون. إنها ببساطة الأدوات التي تتيح لك "رؤية" بياناتك حرفيًا. (لهذا السبب نحب تصور البيانات كثيرًا - إنها طريقة سهلة لأدمغتنا لفهم ما ننظر إليه.) من الناحية الفنية ، يشار إلى هذه المرحلة على أنها تحليل البيانات الاستكشافية ، لكننا لا نريدك أن تحصل عليها أيضًا طغت بسرعة كبيرة.
في هذا المثال ، نستخدم جداول بيانات Google.
1) قم بتمييز البيانات التي تريد تصورها.
2) انقر على "إدراج" وانتقل لأسفل إلى "الرسم البياني".
من محرر "الرسم البياني" يمكنك استخدام المخططات الموصى بها أو اختيار الرسوم البيانية الخاصة بك
بالنقر فوق علامة التبويب "أنواع المخططات".
تتيح لك علامة التبويب "التخصيص" القيام بأشياء مثل إعادة تسمية العنوان و
المحاور أو تغيير الألوان أو زيادة حجم الخط.
تذكر أنه يتم تمثيل الأنواع المختلفة من البيانات بشكل أفضل باستخدام أنواع معينة من الرسوم البيانية.
في القسم التالي ، سنغطي أنواع الرسوم البيانية التي يمكن أن تساعدك في الإجابة عن أسئلة البيانات الخاصة بك.
الخطوة 4 : افحص علاقات البيانات
هذا هو في الواقع الجزء الممتع حيث تبدأ في البحث عن قصتك من خلال فحص العلاقات.
أثناء اللعب مع التصورات والتحليل وفقًا للعلاقة ، ستبدأ في رؤية أنماط السلوك التي ستقودك في الاتجاه الصحيح.
لكن أولاً ، عليك أن تفهم نوع العلاقات التي تبحث عنها.
الخطوة 5 : أنواع علاقات البيانات
هناك العديد من علاقات البيانات المختلفة ، لكننا سنغطي الخمسة الأوائل الأكثر شيوعًا.
من المرجح أن تنطبق هذه على البيانات المتوفرة لديك ، وستساعدك على البدء في التعرف
على الأشياء الأخرى التي قد ترغب في استكشافها في مجموعات البيانات الأخرى.
أثناء الغوص في هذه الأمور ، ضع في اعتبارك أنواع الزوايا المثيرة التي قد تدعمها نتائجك.
بعض الأسئلة لتطرحها على نفسك كما هي :
- هل البيانات تدعم أو تدحض فرضيتي؟
- هل يفضح زيف معتقد شائع؟
- هل زادت البيانات أو انخفضت أو خط ثابت؟
- هل تظهر البيانات أي اختلافات بين المجموعات؟
- ما هي أهم 10 (أو أقل 10) ملاحظات لمقياس أو متغير؟
العلاقة 1: الارتباط
هذه بيانات تحتوي على متغيرين أو أكثر قد تظهر علاقة إيجابية أو سلبية مع بعضها البعض.
- الايجابي : تؤدي الزيادة في أحد المتغيرات إلى زيادة الآخر.
- السلبي : تؤدي الزيادة في متغير واحد إلى انخفاض في الآخر.
أنواع المخططات الشائعة :
- مبعثر
- مخطط مبعثر بخط ملائم
تقاس قوة الارتباط بمعامل الارتباط.
من الطرق الشائعة لقياس ذلك استخدام معامل ارتباط بيرسون لـ Pearson R الذي يتراوح من -1 إلى 1.
وهذا يقيس مدى تشابه النقاط في مخططك المبعثر مع الخط.
معامل الارتباط 1 يعني أن هناك علاقة إيجابية كاملة.
معامل الارتباط -1 يعني أن هناك علاقة سلبية كاملة.
معامل الارتباط 0 يعني عدم وجود ارتباط.
(بعبارات أقل تقنية ، كلما كانت النقاط الموجودة في مخطط التشتت الخاص بك تشبه خطًا ، زادت قوة الارتباط.)
يمكنك أيضًا التحقق مما يساعدك على تحديد قوة الارتباط بصريًا.
العلاقة 2 : الاتجاهات
ابحث عن الاتجاهات الملحوظة ، المتزايدة أو المتناقصة ، في البيانات.
أنواع المخططات الشائعة:
- شريط الرسم البياني
- خط الرسم البياني
على سبيل المثال ، قد تنظر في عدد مشاهدات الصفحة التي يحصل عليها م
وقع الويب الخاص بك كل يوم في الشهر لتحديد أيام الأسبوع التي تولد أكبر عدد من الزيارات.
العلاقة 3 : التوزيع
يعرض هذا توزيع البيانات ، غالبًا حول قيمة مركزية.
التوزيعات مفيدة لفهم الحد الأدنى والحد الأقصى والمتوسط والوسيط والنطاق لمتغير معين.
يتيح لك النظر إلى التوزيع فهم شكل بياناتك من خلال النظر إلى المتوسط والقيم النهائية.
أنواع المخططات الشائعة :
الرسم البياني
على سبيل المثال ، يمكنك تجميع العملاء حسب مقدار الإيرادات التي يدرونها لشركتك في السنة.
بهذه الطريقة يمكنك معرفة متوسط ما ينفقه العميل ،
بالإضافة إلى النطاق الذي يتوقع أن ينفقه العميل.
العلاقة 4 : القيم المتطرفة
هذه هي أي بيانات تعمل بشكل غير عادي أو خارج القاعدة.
أنواع المخططات الشائعة:
المخططات المبعثرة :
- مظللة بالنقاط على قطعة الأرض التي تقع بعيدًا عن مناطق الاتجاه.
رسوم بيانية :
ذيول من العرض الرسم البياني إذا كان هناك العديد من القيم المتطرفة في البيانات.
المخططات الشريطية :
أي قيم مرتفعة أو منخفضة بشكل غير عادي.
العلاقة 5 : المقارنات والترتيب
المقارنة: هذه مقارنة بسيطة للقيم الكمية للفئات الفرعية.
أنواع المخططات الشائعة :
شريط الرسم البياني
هناك طرق عديدة لمقارنة البيانات.
يمكنك مقارنة المجموعات أو إلقاء نظرة على الفئات الفرعية داخل تلك المجموعات.
على سبيل المثال ، قد تنظر في البيانات التي تقارن معدلات النقر لأزرار CTA الملونة المختلفة
. التي تحصل على نقرات أعلى ، ولماذا؟
يوضح هذا كيفية مقارنة قيمتين أو أكثر ببعضهما البعض في الحجم النسبي.
على سبيل المثال ، ما نوع المحتوى الذي يحتوي على أعلى مشاهدات للصفحة ؟
تساعدك التصنيفات على مقارنة مقدار حركة المرور التي تولدها الصفحة بسهولة.
كيفية تحويل الرؤى إلى قصص بيانات
بمجرد أن تعتقد أنك عثرت على قصتك ، اتبع هذه النصائح للتأكد من إخبارها بشكل فعال:
1 ) اعرف لمن تكتب.
لا تعني رواية البيانات الفعالة أنك تخبر أي قصة تريدها.
هذا يعني أنك تجد قصة ممتعة للأشخاص الذين سيقرؤونها.
اسئل نفسك :
- هل هذا مناسب؟
- هل تحل مشكلة أم توسع معارفهم؟
- هل سمعوا هذه القصة من قبل؟
في بعض الأحيان يكون لديك قصة يمكن روايتها لجماهير متعددة (أو أكبر).
إذا كانت لديك البيانات ، فعليك التركيز على الزوايا الأكثر إثارة للاهتمام.
تذكر أيضًا أن مهمتك هي تحويل بياناتك إلى قصة يسهل استيعابها.
تحدث إلى الناس بطريقة يفهمونها ، وقدم أكبر قدر ممكن من السياق.
2) صياغة قصة قوية.
يجب أن تكون قصص البيانات الخاصة بك بديهية وسهلة المتابعة.
لا تفرط في تحميل الأشخاص بالمخططات ، ولكن لا تجعلهم يبحثون عن الأفكار أيضًا.
لابد ان يكون سرد بيانات فعال ومؤثر وسهل الفهم.
ملاحظة :
يمكن أن تكون البيانات قوية ؛ يمكن أيضًا التلاعب بها وإساءة تفسيرها وتحريفها.
تأكد من أنك تحكي القصة كاملة. في بعض الأحيان يكون لدى الأشخاص فكرة عن قصة بيانات
ويحاولون بأثر رجعي جعل بياناتهم تتناسب مع هذا السرد.
إذا لم تكن البيانات موجودة ، فلن تكون القصة موجودة. لحسن الحظ ، غالبًا ما يقودك البحث عن قصة إلى أخرى.
3 ) تصميم وفق أفضل الممارسات.
تصور البيانات لا يصور البيانات فقط ؛ يعزز الاستئناف والفهم والاحتفاظ. تأكد من أنك تستخدم
أفضل تنسيق لتصور البيانات لقصتك ، وأن المصممين يقدمونها في شكلها الأفضل والأكثر دقة ،
يمكن استخدام تصورات البيانات الخاصة بك وإعادة استخدامها في جميع أنواع المحتوى.
