Düşük kod analitiği ile müşteri verilerini anlamlandırın

B2B alıcı davranışı giderek dijital kanallara kayıyor. Bu müşterilere uyum sağlamak ve müşterilerin doğal karşıladığı zengin satın alma deneyimlerini sağlamak için işletmelerin hangi içeriği değerli bulduklarını bulmaları gerekir. Ancak nasıl? İçerik pazarlamacılarının, ürünleriyle ilgili konuşmaları dinleyerek ve gözlemleyerek müşterilerin dünyasına girmeleri gerekir. Bu, yalnızca dahili müşteri verilerini analiz etmek değil, aynı zamanda müşterilerin takıldığı yerlere (Twitter, Instagram, LinkedIn, Reddit ve Quora konuşmaları) gitmek ve orada gerçekleşen gönderileri ve diyalogları analiz etmek anlamına gelir. Son gol? Bu etkileşimleri iş değerine dönüştürmek.

İş akışının baskısı için seçtiğimiz makaleler, KNIME uygulamasının pazarlama analitiği ayıklamak için nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. Harika bir hikayeden daha iyi web sayfası metinleri oluşturmaya ve seo’yu semantik arama sonuçlarıyla geliştirmeye, tipik müşterilerin avatarlarını oluşturmak için tweet’lerden ve coğrafi verilerden yararlanan anlayışlı bir kullanım durumuna kadar KNİME, pazarlamacıların müşteri verilerini analiz etme ihtiyacını karşılamak için çok yönlülüğünü gösterir. Bununla beraber son makale, KNIME ile Pazarlama Analitiğinde metin işleme, araştırma projeleri ve öğretim deneyimini tartışıyor. Makalelerin tadını çıkarın!

KNIME’de Semantik Anahtar Kelime Arama ile SEO’yu İyileştirin!

Yapılandırılmamış verilerle anlamsal arama teknikleri, çoğu arama motorunda giderek daha yaygın hale geliyor. SEO bağlamında, belirli bir arama sorgusu için en alakalı anahtar kelimeleri bulmayı amaçlar. Google ve Bing gibi modern arama motorları, daha iyi arama sonuçları için doğal dil ve anahtar kelimelerin birbirleriyle nasıl ilişkili olduğu hakkında biraz bilgi içeren anlamsal aramalar gerçekleştirebilir. Bu makalede Ali Marvi, semantik anahtar kelime araması için KNIME iş akışının nasıl oluşturulacağını gösteriyor. İş akışının sağladığı bilgi, daha iyi arama sıralamaları için web sayfası metinleri oluşturmanıza olanak tanır. Tabii ki, tamamen kodsuz bir şekilde. Nasıl olduğunu bilmek ister misin?

Talepkar Patron Size hızlanmanızı söylediğinde! (Pazarlamacıların Kabusu)

Olgun bir pazarın hızla değişen doğası, yalnızca hızlı bir pazarlama yanıtı değildir. Aynı zamanda hedef kitlenizin bulunduğu coğrafi bölgeye özgü bir yanıt gerektirir. Bu nedenle, veri analitiği ekibinden uygun bir destek; pazarlamacıların doğru verilerle desteklenmesi ve bunu zamanında yapması için çok önemlidir. KNIME’yi kullanarak Walmart ve Target’ın perakende satış kullanım örneğini inceliyor. Hem zamansal hem de mekansal pazarlama iç görülerini ortaya koyuyor. Yazar, her iki şirketin mağazalarının bir arada bulunduğu örtüşen her alan için bir temsili koordinat aramak, tweet’leri sorgulamak ve kümelemek, varlıkları belirlemek ve tipik müşterilerin avatarlarını oluşturmak için KNIME’yi kullanıyor. 

Pazarlama Profesörü metin işlemeyi, öğretim deneyimlerini ve kullanılacak araçları tartışıyor

“Pazarlamada Veri Bilimi adlı bir kursum vardı. Özellikle yapılandırılmamış veriler için analitik fikrine bu şekilde aşık oldum.”

My Data Guest serisi için bize katılan Francisco Villarroel ile yaptığımız röportajın başlangıç ​​noktası budur . Francisco, Luiss Guido Carli Üniversitesi’nde Pazarlama Yardımcı Doçenti ve Pazarlama Analitiği alanında üretken bir araştırmacıdır. Araştırması, çevrimiçi incelemeler ve sosyal medya içeriği gibi yapılandırılmamış verilere odaklanmıştır. Burada pazarlama içgörüsü elde etmek için gelişmiş metin ve görüntü madenciliği tekniklerine güvenmekte. Röportaj boyunca, Simone Di Gregorio , Anthony Ballerinove konuğumuz KNIME ile araştırma ve öğretim hakkında konuştular. Bir veri işi için gerekli hazırlığın ana hatlarını çizdiler ve analitikle ilgili gelecekteki olasılıkları tartıştılar.