ניתוח חיזוי: כיצד משווקים יכולים לשפר פעילויות עתידיות: בוחן מדיה חברתית

רוצים שהשיווק שלכם יהיה יעיל יותר?

תוהה כיצד חיזוי מחזורי השיווק שלך יכול לעזור?

כדי לחקור כיצד משווקים יכולים להתחיל בניתוח ניבוי, אני מראיין את כריס פן.

עוד על מופע זה

ה פודקאסט לשיווק במדיה חברתית היא תוכנית רדיו על פי דרישה של בוחן מדיה חברתית. זה נועד לעזור למשווקים עסוקים, בעלי עסקים ויוצרים לגלות מה עובד עם שיווק ברשתות חברתיות.

בפרק זה אני מראיין כריס פן, המייסד המשותף והחדשן הראשי ב- תובנות מוח + אמון. הוא גם המארח המשותף של שיווק מעל קפה פודקאסט ומומחה האנליטיקה המוביל בעולם השיווק ברשתות חברתיות.

כריס מסביר כיצד להבטיח את איכות הנתונים הבסיסיים המשמשים לניתוח ניבוי.

תגלה גם מקורות נתונים וכלים המשמשים לחיזוי.

שתף את המשוב שלך, קרא את הערות התוכנית וקבל את הקישורים המוזכרים בפרק זה למטה.

תקשיב עכשיו

היכן להירשם: פודקאסט של אפל | פודקאסטים של גוגל | ספוטיפיי | RSS

גלול לסוף המאמר לקישורים למשאבים חשובים המוזכרים בפרק זה.

להלן כמה דברים שתגלה בתכנית זו:

ניתוח חיזוי

הסיפור של כריס

כריס התחיל באנליטיקה דרך הרקע שלו בתחום ה- IT. בשנת 2003 החל לעבוד כמנהל IT של סטארט-אפ בהלוואות סטודנטים, שם התרחב תפקידו מעבר לאחריות ה- IT המסורתית. בנוסף להפעלת שרתי האינטרנט והדואר האלקטרוני, הוא גם עדכן את האתרים ושלח את המייל השבועי.

כריס ביצע את העבודה הזו לפני שקיימת גוגל אנליטיקס, אז כשנכ"ל החברה שלו שאל כיצד אתרי האינטרנט והמיילים מתפקדים, לכריס לא הייתה תשובה. כדי להבין את זה, כריס וצוותו החלו לפתח כלים משלהם כדי להבין את היסודות, כמו כמה אנשים ביקרו באתר מדי יום.

עם הזמן תרגול הניתוח הפך למוקד הליבה של כריס. הוא לא רק ניסה ללמוד מה קרה, אלא מדוע זה קרה וכיצד העסק יכול להגיב.

האזינו לתוכנית כדי לשמוע את כריס דן ברקע החינוכי שלו.

מה הם ניתוח חיזוי?

ניתוח חיזוי משתמש בסטטיסטיקה ולמידת מכונה כדי לנתח נתונים ולחזות. בני אדם צפויים מאוד. כולנו עוקבים אחר שגרות, כמו צחצוח שיניים ואז מקלחת, או לבוש כל בגד בסדר מסוים בכל בוקר.

מכיוון שבני אדם צפויים הן בקנה מידה מיקרו והן בקנה מידה מקרו, המשווקים יכולים בעיקר לחזות מה יקרה. למשל, בצפון אמריקה, אם אתה משווק B2C, אתה די יודע שאתה תהיה עסוק מה -1 בנובמבר ועד ה- 26 בדצמבר מכיוון שזה זמן שיא למכירות מוצרים.

באופן דומה, אם אתה משווק B2B, הזמן העמוס שלך הוא 1 בינואר עד סוף מאי בערך. ואז העסק מצטבר מיד לאחר יום העבודה בארצות הברית ובקנדה וממשיך באמצעות חג ההודיה האמריקני. מחוץ לאותם זמנים, הרבה יותר קשה להיות משווק, בין אם אתה מתמקד בדיגיטל, חברתי או בתשלום.

האזן למופע כדי לשמוע דוגמאות נוספות להתנהגות אנושית צפויה.

מה יכול ניתוח חיזוי לעשות?

מכיוון שאנחנו יודעים את הדברים האלה באופן כללי, מכונות יכולות לעזור לנו להפוך את התחזיות הללו ליותר ספציפיות. הערך של ניתוח ניבוי הוא הספציפיות שלהם. אם אתה יודע באיזה שבוע אתה צריך לעשות יותר פייסבוק לייב או להוציא פחות על מודעות, אתה יכול להיות יעיל ואפקטיבי יותר בשיווק שלך. אם אתה יודע לחזות, אתה יכול להרוויח כסף, לחסוך כסף, לחסוך זמן ולא לפטר אותך.

ניתוח חיזוי מתמקד במיוחד בניסיון לברר מה קורה בהמשך. עבור המשווק הממוצע, תחזיות סדרות זמן (או מתי משהו יקרה) הן היישום המקובל והשימושי ביותר. לשם המחשה, אם אתה משווק ברשתות חברתיות, אתה רוצה לדעת מתי לאייש את צוות שירות הלקוחות שלך כדי לענות על פניות הלקוחות.

ניתוח חיזוי יכול גם להבין דברים כמו מתי מישהו יקנה מכונית חדשה או אם הם הורים לעתיד. עם זאת, יישומים אלה הם ניואנסים יותר מאשר תחזיות סדרות זמן.

האזינו לתוכנית כדי לשמוע על חוויותי עם ניתוח ניבוי כשהייתי כותב B2B.

כיצד עובדת אנליטיקה חזויה

ניתוח חיזוי כנראה קרוב ל -70 שנה כעת. אנשים מופתעים לשמוע בן כמה הדיסציפלינה מכיוון שהם חושבים שלימוד מכונה הוא משהו חדש. עם זאת, התיאוריות והנוסחאות המתמטיות קיימות כבר זמן רב.

מה שהשתנה הוא הכוח החישובי של מחשבים ניידים, מחשבים שולחניים ושרתי ענן. הם יכולים לרסק מספרים גדולים יותר בזמן קצר יותר. תיאורטית, אתה יכול לעשות ניתוח ניבוי על נייר, אך זה ידרוש הרבה נייר וזמן.

כדי לבצע ניתוח ניבוי טוב, אתה צריך שלוש יכולות. ראשית, אתה זקוק למישהו עם כישורי הפיתוח כדי לחלץ נתונים ממקורות הנתונים שלך, כגון Google Analytics, Facebook Insights, Twitter וסוגים אחרים של נתונים חברתיים. הנתונים עשויים להיות במערכות שבבעלותך או במערכות צד שלישי. מי שיש לו את הנתונים, אתה צריך להיות מסוגל להוציא אותם.

כריס אוהב את הביטוי, "נתונים זה השמן החדש", כי אם אי פעם ראיתם נפט גולמי, זה בלגן מגעיל. אתה לא יכול לעשות עם זה הרבה עד שאתה מוציא אותו מהאדמה, מעדן אותו ואז נותן אותו לאנשים שיכולים להשתמש בו במכוניות או להכין קערות פלסטיק שלא נשברות כשהן נופלות על הרצפה. עם ניתוח ניבוי, זה כמעט אותו דבר.

הזיקוקים הם מדעני נתונים, שמנקים את הנתונים למשהו שתוכלו להשתמש בו. ואז טכנולוגי שיווק, שהוא תפקידם של משווקי מדיה חברתית רבים כיום, עושים משהו עם הנתונים הללו. הם לא רק מפרשים את הנתונים; הם פועלים על פי זה.

כריס מדגיש את החשיבות של פעולה לפי הנתונים שאתה מקבל. אם אתה יודע באיזה שבוע לקדם את האירוע שלך אבל לא עושה שום דבר עם המידע הזה, אז אין טעם לעשות את החיזוי.

הדיוק של התחזיות תלוי בנתונים הבסיסיים ובאלגוריתם שבו אתה משתמש כדי לחזות. בשלב מסוים, כמעט כולם יתקלו בבעיה עם איכות הנתונים. אולי לא הגדרת נכון את גוגל אנליטיקס, לא הגדרת את היעדים שלך נכון, שכחת להפעיל את הפיקסל שלך בפייסבוק; כל אחד מהדברים האלה.

האזינו לתוכנית כדי לשמוע את כריס דן בסוג פופולרי של ניתוח מניות טכני.

יישומים שיווקיים מעשיים לניתוח חיזוי

כאשר כריס עושה תחזית ניבוי, זה בדרך כלל תרשים קו של 52 שבועות. עבור כל שבוע, התרשים מציג חיזוי לסדרת הנתונים אשר תהיה. לרוב כריס משתמש בנתוני חיפוש מכיוון שאנשים מקלידים דברים ב- Google שלא היו עושים ספרו לבן אדם אחר, והפכו את נתוני החיפוש לאינדיקטור טוב מאוד למה שיש באמת על מישהו אכפת.

נתונים רבים של חיפוש זמינים, ותוכלו לגשת לחלקם בחינם באמצעות כלים כמו מתכנן מילות המפתח של AdWords אוֹ מגמות גוגל. אחרי שיש לך את הנתונים, אתה יכול לחזות מגמה כלשהי, שהיא סדרת נתונים, ואז לזהות את הפסגות והעמקים. כריס ממליץ להחזיק נתונים בין שנה ל -5 שנים כבסיס לחיזוי שלך.

נגיד שאתה מחלץ 5 שנות חיפוש על שיווק במדיה חברתית מכיוון שאתה תוהה מתי בשנה הבאה אנשים יחפשו "מדיה חברתית שיווק." אם ידעת במקרה שזה הולך להיות 20 במרץ, 19 באפריל, 27 במאי, 4 ביולי, 10 בספטמבר ו- 21 באוקטובר השנה הקרובה, אלה הם שלך סימני מים גבוהים.

עם תאריכים אלה, תוכל גם לראות מה קורה שבועיים עד שלושה לפני כל תאריך. בדרך כלל, יש לקראת השיא הזה. אז משווק ברשתות חברתיות צריך להגדיל את הוצאות הפרסום שלו. משווק אורגני צריך לפרסם הרבה ולהכפיל את מספר סיפורי האינסטגרם שהם מכינים. איש יחסי ציבור צריך להתמודד עם חודשים מראש כדי להופיע בפרסומים בתאריכים אלה.

אתה יודע גם מתי העמקים יתרחשו, כך שתוכל לתכנן לבנק תוכן בזמן שלא קורה הרבה. אתה יכול להקליט פודקאסטים, להתארח באתרים אחרים, לכתוב חבורה של פוסטים בבלוג ותוכן מלאי. ואז, כאשר השיא הבא יגיע, אתה יכול לפגוע בקצב שאתה צריך לפגוע בו בלי לשרוף.

באופן זה, התחזיות עוזרות לך להרוויח כסף על הפסגות ולחסוך כסף במטבלים. אתה יכול לתכנן ולבנות את האסטרטגיה שלך בהתבסס על מתי דברים צפויים לקרות. יישום זה עובד גם עבור עסקים B2C וגם B2B מכיוון שאנשים מקלידים דברים בגוגל כל היום, כל יום.

אני שואל באילו מקורות נתונים אחרים אתה יכול להשתמש כדי לחזות. כריס אומר כי כל מקור נתונים מבוסס זמן תקף ושיחות מדיה חברתית משתנות בכל רשת. התחזיות שלך ב- Pinterest עשויות להיות שונות מאלה של פייסבוק וטוויטר. התחזות על סמך כל הנתונים הללו.

לשם כך, כלי אחד מעולה באמת הוא CrowdTangle. זה פנטסטי כי זה נותן לך נתוני סדרות זמן עד לרמת ההודעה האישית. איש יחסי ציבור יכול למשוך אזכורי חדשות וכיסוי חדשות. מפרסם יכול למשוך סכומי תשלום לקליק, מחירי הצעות מחיר, כל הדברים האלה.

מקורות נתונים של צד שלישי טובים מכיוון שאתה בתור חברה לא יכול להשחית את הנתונים האלה כשלעצמם, אם כי אתה יכול לבקש את הדברים הלא נכונים. ספק נתונים מכובד אחד הוא SEMrush, שיש לו נתונים באיכות טובה. ספק אחר, Brand24, עושה ניטור תקשורתי.

אתה יכול גם להסתכל על נתוני חיפוש מכלי SEO שאינם של גוגל. כל אלה הם מקורות נתונים טובים מכיוון שהם עקביים, מנורמלים וקבועים. כמו כן, הם נקיים באופן סביר.

כריס ואז משתף דוגמה נוספת לאופן שבו אתה יכול ליישם ניתוח חיזוי לעסק שלך. כריס עשה ריצה חזיתית לקזינו על בסיס שנתיים של הכנסות מכונות מזל יומיות. לאחר שהכניס את הנתונים לאלגוריתם, הצליח כריס לחזות את הכנסות הקזינו לשנה הבאה.

עם התחזיות הללו, הקזינו יכול היה לראות מתי הכנסות המשבצות יהיו נמוכות והם נזקקו לקידום כמה מבצעים, הצגת מודעות, הכנסת מבדר אורחים מיוחד או משהו כזה. הנתונים סייעו להם לתקן את הפערים בהכנסותיהם.

אני שואל כיצד משווקים נמנעים מהשפעה על הנתונים. מבחינה היפותטית, נניח שאנחנו מכינים את קידום המכירות שלנו לשיווק ברשתות חברתיות בעולם בלוחות זמנים מסוימים שלא בהכרח מבוססים על תחזיות, אלא כאלה שהחלטנו להשתמש בהם. כיצד נשלול כי התנהגות השבט והקהילה אינה נגרמת בהכרח ממעשינו?

כריס אומר כי עולם השיווק ברשתות החברתיות הוא תוכנית כה גדולה ומצליחה, שהיא משפיעה למעשה על אנשים שמחפשים דברים כמו "חברתיים שיווק בתקשורת. " עם זאת, אתה יכול לחדד את הנתונים שאתה מושך בכמה דרכים שונות כדי למזער אירועים, בעיות וכן הלאה מההשפעה עליהם.

למשל, אם אתה משתמש בכלי הקשבה חברתי, אתה יכול לא לכלול אזכורים של עולם השיווק ברשתות חברתיות, #socialmediaexaminer, Michael Stelzner, ופריטים קשורים. אי הכללות אלה עוזרות להפחית את נקודות הנתונים שאינן אמורות להיות שם.

אתה יכול גם להשתמש במבחן ביצועים, אשר קובע קו בסיס מחוץ לעונה מסוימת שמוסיף 20,000 אזכורים ביום. גם בעונה, האם יש משהו שאינו פרופורציונאלי למה שצריך להיות שם? אתה יכול להפעיל חיזוי ככה.

עם זאת, הדרך הטובה ביותר לחדד נתונים היא ברמת הנתונים. הסר דברים שאתה יודע שמזהמים, מחוסר מילה טובה יותר. אז אתה יכול לחזות מהנתונים המעודנים.

עם זאת, אם היית משווק את עולם השיווק במדיה חברתית, לא בהכרח היית רוצה לשכלל נתונים בדרך זו. אם אתה גורם לשבט להשפיע על האופן שבו אנשים ברחבי העולם מחפשים "שיווק במדיה חברתית", זה דבר טוב. זו סיבה לחגוג את ההצלחה שלך ולנסות לגרום לשינוי התנהגותי עוד יותר על ידי הקדמת המגמות עוד קודם.

האזינו לתוכנית כדי לשמוע את מחשבותיי על דפוסים אנושיים שניתן לחזות מראש.

מה אתה לא יכול לחזות

כריס אומר שאתה לא יכול לחזות שלושה דברים. הראשון הוא מהפך גדול שיעוות את הנתונים שלך, כמו תסיסה פוליטית, טלטלה תרבותית, אסון טבע, דברים כאלה. כל הדברים הללו גורמים להפרעות גדולות שיכולות להשחית תחזית. כמעט אי אפשר לחזות בדיוק בסקטורים עם תהפוכות רבות, כמו שוק המניות.

השנייה היא דבר שמעולם לא קרה, כמו הבחירות לנשיאות ב -2016. התחרות בין שני המועמדים שהתמודדו מעולם לא קרתה. אנשים רבים שיצרו כלים ותחזיות ניבוי לבחירות ביססו את המודלים שלהם על בחירות 2012.

עם זאת, המועמדים בכל מפלגה היו אנשים שונים מאוד בין אותן שנות בחירות. אז הכלים שאנשים בנו לשנת 2016 התבססו על משהו שקרה בעבר, אך לא קרה כרגע. אתה לא יכול לחזות את מה שלא קרה מעולם.

הפסילה השלישית לניתוח ניבוי היא נתונים גרועים. אם יש לך נתונים פגומים או אין נתונים, אתה לא יכול לחזות מדויק. אם אתה יודע שלחברה שלך יש בעיות בתשתית נתונים, ניתוח ניבוי הוא למעשה מסוכן. זה יהיה כמו לנסוע עם GPS שיש בו נתונים גרועים ואומר לך לנסוע ממש מצוק.

האזינו לתכנית כדי לשמוע את כריס חולק קדנציה נוספת מַהְפָּך.

בעיות נתונים נפוצות

אם אתה רוצה לנסות ניתוח חיזוי, Google Analytics הוא התחלה טובה. לרוב המשווקים בהחלט יש את הנתונים האלה, אך יכולות להיות לכך בעיות. לדוגמא, אם אתה משתמש בתוכנת אוטומציה שיווקית, עליך לשים את התגים של Google Analytics בדפי הנחיתה שלך בתוכנה זו. אם לא, יש לך בעיות שלמות הנתונים.

ואז אני שואל כיצד לטפל בבוטים וחוסמים. כריס אומר כי הרשתות החברתיות, במיוחד אינסטגרם וטוויטר, שופעות בוטים. החדשות הטובות הן שהתנהגויות הבוט צפויות למדי מכיוון שהאנשים שכתבו את הבוטים האלה השתמשו באלגוריתמים פרימיטיביים מאוד. בתהליך הכנת הנתונים קל לזהות בוטים ותוכלו להסיר אותם.

לשם המחשה, לבוט אחד תמיד יש ביו שעוקב באותו פורמט בדיוק. הביו מתחיל במילים שונות באורכים שונים ואחריהן "בדקו אותי" ואז קישור.

קשה יותר לעבוד עם חוסמים. אם אתה מנסה לחזות על סמך נתוני מודעות וחוסמים מסירים נתונים, קשה מאוד לתקן. הנתונים אינם שגויים; אפילו אין לך את זה. זה לא שלם.

אתה יכול להתמודד עם נתונים שלמים בשתי דרכים. ראשית, אתה יכול לחפש משהו מכוון מכיוון שהנתונים שיש לך עדיין מייצגים. נניח שאתה יודע ש -30% מהמודעות שנחסמות מתרחשות במכשיר נייד, אבל זה 30% עקבי. אין לך 22% מהמודעות חסומות באתר אחד אך 5% באתר אחר.

אם כל החסימה עקבית יחסית, עדיין תהיה לך כיוון בדרך הנכונה מכיוון שעם הזמן מודעות מסוימות יניבו ביצועים טובים או רעים.

האפשרות השנייה זמינה רק לחברות עם מאגר מידע עצום, כמו חברות טק גדולות או חברות נתונים. עם כמות גדולה של נתונים, אתה יכול לעשות זקיפה, המשתמשת בערכת נתונים מאומנת קיימת ולמידת מכונה כדי למלא את החלקים הלא שלמים.

דוגמה טובה באמת לזקיפה היא מניות חברתיות. בתחילת פברואר, LinkedIn כיבתה את מספרי המניות שלה, כך שאתה כבר לא מקבל את המספר הזה מאף כלי ניטור מדיה חברתית. אם כריס היה עובד בחברת ניטור מדיה חברתית, הוא היה משתמש בעשר השנים האחרונות של הנתונים כמערך הדרכה ומסיק את מספר המניות.

אתה יכול להסיק את מספר השיתופים כל עוד יש לך קבוצות נתונים מקבילות אחרות, כמו טוויטר ופינטרסט. מספרי המניות הללו למעשה יאפשרו למכונה למלא את החסר עבור מניות LinkedIn.

האזינו לתוכנית למחשבותיי על בוטים וחוסמים.

דוגמאות

עבור חברת אספקת משרדים ידועה, כריס ניהל ניתוח ניבוי של שם המותג והמונח הגנרי "משרד אספקה." אף כי שם המותג והמונח הגנרי שיקפו זה את זה, "ציוד משרדי" היה 20 יום אחרי המותג שֵׁם.

למשל, שם המותג היה בעל עלייה גדולה בסוף אוגוסט, שאותו ייחס כריס לעונת החזרה לבית הספר ולאנשים שחזרו לעבוד. אך לאחר מכן, 20 יום מאוחר יותר, מונח החיפוש אחר "ציוד משרדי" פעל באותה ספייק ובאותו דפוס בדיוק. מה שקורה שם מבחינה התנהגותית, אנשים מחפשים את המותג ואז 20 יום אחר כך, מחפשים את המונח הגנרי.

בהתבסס על הממצאים, הציע כריס לחברה לבנות קמפיין למיקוד מחדש המתוכנן ל -19 יום. מקד את כל מי שנכנס לאתר שלך 19 יום לאחר מכן עם מודעה שמזכירה להם לחזור לקבלת ציוד משרדי נוסף. עם המודעה למיקוד מחדש, החברה תוכל להחזיר חלק מהביקוש הזה.

באופן זה, ניתוח ניבוי יכול להציע החזר ROI עצום. מישהו יכול להניח שכל מה שהם עושים כבר לא עובד ופשוט להפסיק. בעזרת ניתוח חיזוי אתה יכול לראות שהמציאות היא שהשיווק החברתי שלך פשוט לא מסונכרן עם דפוסי הלקוחות.

לאחר מכן, כריס חולק דוגמה מעסק משלו. הוא עמד בביצוע ביצועי ביצועים בהתאמה אישית כשאנשים מחפשים הגדרות מחוץ למשרד של Outlook, כי כאשר מישהו נמצא מחפש את זה, אתה יודע שהם מתכוננים לצאת לחופשה, מה שאומר שהם לא קוראים את שלהם אימייל. לאחר שהריץ את אמת המידה הזו באוקטובר 2017, כריס השליך קדימה לרבעון הראשון.

כריס שיער כי נפח החיפוש היה הנמוך ביותר, כלומר רוב האנשים היו במשרד, בשבוע של ה -18 בינואר 2018. באותו שבוע ניהל כריס את אותו קמפיין לספרו לאותה רשימה ועם אותה הצעה כמו שניהל בשנת 2017.

על ידי חידוד העיתוי שלו לקידום 2018, כריס הגדיל את מכירות הספרים ב -40%. מסע הפרסום שלו ב -2017 הופסק כשבועיים, וכריס נודע כי היותו מסונכרן עם הקהל שלו עשה הבדל עצום.

אני שואל כיצד עסק שמפרסם מידע עשוי להשתמש בניתוח ניבוי כדי לשפר את האסטרטגיה שלו. לדוגמא זו, כריס אומר שאחד היישומים המועדפים עליו הוא אסטרטגיית תוכן. נניח שאתה מכסה באופן קבוע נושאים מסוימים. אתה יכול להפעיל שילוב שלם של תחזיות אלה.

10% המניבים את הביצועים הטובים ביותר יכולים להניע את לוח השנה שלך כי אם אתה יודע את החודשים שבהם אנשים יהיו הכי מעוניינים בנושא, אתה יכול לתכנן תכונות חודשיות סביב הנושא. תוכל אפילו לדעת עד השבוע מתי לפרסם תוכן בנושא מסוים. באופן זה, אתה יכול להכות את התו הגבוה מדי חודש.

ניתוח חיזוי יכול גם להודיע ​​על לוח השנה הפרסומי שלך. אם אתה יודע שאתה מפרסם בנושא מסוים, תוכל להגדיר את כרטיסי התעריף שלך על פי נושא זה. במשך החודש בו ידוע לכם כי ביקוש הקהל לנושא הוא גבוה, תוכלו לגבות מחיר מלא ממפרסמים המעוניינים בנושא זה. כאשר אתה יודע שהעניין בנושא היעד של המפרסמים נמוך, ייתכן שתציע 40% הנחה.

האזינו לתוכנית כדי לשמוע את כריס דן כיצד בוחן מדיה חברתית עשוי ליישם ניתוח חיזוי על תוכנו.

כלים

כריס אומר שהכלים הטובים ביותר הם בחינם. הם שפות תכנות (כמו ר ו פִּיתוֹן), כמו גם הספריות (כמו סידקיט, NumPy, לוח זמנים) המציעים קוד שתוכלו להשתמש בו למשימות מסוימות. עם זאת, כדי להשתמש בכלים חינמיים אלה, אתה זקוק לניסיון טכני רב. שפות התכנות והספריות הן כמו חלקי מנוע. כדי להשיג מכונית, אתה צריך לבנות אותה בעצמך.

לעסקים בעלי יכולת טכנית בכל סדר גודל, אם יש לך מישהו או מספר אנשים שיכולים למלא את התפקידים של מפתח, מדען נתונים וטכנולוג טכנולוגיות שיווק, אתה יכול להשתמש בניתוח ניבוי כדי ליצור תחזיות משלך חינם.

עם זאת, אם אין לך זמן או ידע להשתמש בכלים אלה אך יש לך כסף, הדבר הטוב ביותר שלך הוא לבצע מיקור חוץ בחיזוי. שכר חברת מדעי נתונים.

אם אתה מעוניין ללמוד כיצד עובד מדע הנתונים, כריס ממליץ בחום על הבלוג בכתובת KDnuggets.com וה בלוג מדע הנתונים של IBM. ה חוויית מדע הנתונים של יבמ מצוין גם כן. עליכם לעקוב גם אחר בלוגים המפתחים של חברות הטכנולוגיה הגדולות כגון מיקרוסופט, אֲמָזוֹנָה, גוגל, ו יבמ.

עם זאת, אתה מוצא את המידע הטוב ביותר על מדעי נתונים ב עבודות אקדמיות. אם אתה יכול לקרוא את העיתונים האלה בלי להירדם ולחלץ את המידע, תמצא קצת זהב אמיתי. תלמד טכניקות שתוכל לנסות על הנתונים שלך.

אלגוריתם הניבוי הזה עליו אנו מדברים קיים כבר 70 שנה. זה כלי כמו מרית. אם כל מה שתעשה אי פעם זה להעיף חתיכת טוסט, יהיה לך סנפיר טוסט יקר מאוד.

עם זאת, אם אתה חושב על צלייה, מוקפץ וכל הדברים שאתה יכול לעשות בעזרת מרית, האפשרויות הופכות אינסופיות. כך גם בכלים ובאלגוריתמים של מדעי הנתונים. אתה יכול להשתמש ביצירתיות ובסקרנות שלך כדי לנסות אותם בכל הדרכים השונות הללו.

בעתיד, השימוש בכלים אלה יהפוך להיות קל כמו הפעלת מודעת פייסבוק מכיוון שהרבה ניתוחי חיזוי כבר ממוכנים מאוד. עם זאת, החלק הכרוך בשיפוט והקשר אנושי ייקח זמן רב יותר עד שיקרה. מכונות אינן יכולות להבין כיצד עובדים עסקים ולכן אינן יכולות לראות את האפשרויות הללו.

אבל לאחר שתמפה את האסטרטגיה הגדולה, בקרוב תוכל ללחוץ על כפתור, להחליק את כרטיס האשראי שלך, לשלם את העמלה החודשית של 99 $, והכלי ירק תרשימים. כריס חושב שיכולה זו תהיה זמינה בחמש השנים הקרובות.

בהמשך הדרך, ככל שהאינטליגנציה המלאכותית למטרות כלליות משתפרת, ייתכן שתוכל לומר למכונה שאתה רוצה לייעל את ההוצאות שלך בפייסבוק על פי דרישה. ואז המכונה תבצע את החיזוי באופן אוטומטי, תבין מתי מתרחשות הפסגות והעמקים, ובעצם תריץ עבורך את התקציב והמודעות שלך. זה כנראה 5 עד 10 שנים.

האזינו לתוכנית כדי לשמוע את כריס משתף יותר על מה שמכונות אינן יכולות לעשות.

תגלית השבוע

בחר מחדש הוא אתר צילומי סטוק שנמנע מדמיוני קלישאה.

התמונות ב- Reshot משקפות את נקודת המבט הייחודית של הצלם. באופן זה, התמונות איכותיות יותר מאלו שבאתרי צילומים רבים אחרים.

האתר משתמש ב- רישיון פשוט ו תנאים שנותנים לך הרבה גמישות לשימוש בתמונות.

תמונות Reshot הן בחינם, אם כי ניתן למצוא תמונות למכירה גם אצל שותפי Reshot. לעיון בתמונות או למידע נוסף היכנסו לאתר.

האזן למופע כדי ללמוד עוד ויידע אותנו כיצד Reshot עובד עבורך.

מסירות המפתח המוזכרות בפרק זה:

• למידע נוסף על העסק של כריס, תובנות מוח + אמון.
• עקוב אחרי כריס טוויטר.
• לקרוא הבלוג של כריס.
• האזינו לפודקאסט של כריס, שיווק מעל קפה.
• גישה לנתוני חיפוש באמצעות מתכנן מילות המפתח של AdWords אוֹ מגמות גוגל.
• גלה עוד אודות CrowdTangle.
• בדוק את ספקי הנתונים של צד שלישי SEMrush ו Brand24.
• למד אודות סטטיסטיים זקיפה.
• גלה עוד אודות ר ו פִּיתוֹן וספריות כמו סידקיט, NumPy, ו לוח זמנים.
• לְבַקֵר KDnuggets.com, בלוג מדע הנתונים של IBM, ו חוויית מדע הנתונים של יבמ.
• עקוב אחר הבלוגים למפתחים עבור מיקרוסופט, אֲמָזוֹנָה, גוגל, ו יבמ.
• מצא תמונות לתוכן שלך באמצעות בחר מחדש.
• צפו בתוכנית השיחה השבועית שלנו לשיווק במדיה חברתית בימי שישי בשעה 10 בבוקר באוקיינוס ​​השקט שידור קהל או כוונן בפייסבוק לייב.
• הורד את דו"ח ענף שיווק במדיה חברתית 2017.

מה אתה חושב? מה דעתך על ניתוח חיזוי? אנא שתף ​​את הערותיך למטה.