5 tipos de información de datos

Los especialistas en marketing de contenido tienen cada vez más la tarea de dar sentido a conjuntos de datos grandes y difíciles de manipular.

Sin embargo, a menudo carecen de las habilidades para procesar estos datos, creando una relación paradójica entre la toma de decisiones ejecutiva y la implementación en el terreno.

Por un lado, 94% de las empresas sienten que los datos son esenciales para su crecimiento.

Sin embargo, al mismo tiempo, 63% de los empleados dicen que tienen dificultades para procesar los datos en un marco de tiempo viable.

A medida que la publicación digital avanza hacia un modelo basado en datos, se requiere un análisis profundo para las empresas que desean seguir siendo competitivas.

Los especialistas en marketing de contenido deben adaptar sus conjuntos de habilidades y crear pilas tecnológicas avanzadas y centradas en la privacidad que puedan manipular datos propios.

Esto, a su vez, les permite crear contenido altamente relevante, creíble y atractivo que cumple Criterios EAT (Experiencia, Autoridad, Confiabilidad) de Google y se clasifica bien en los motores de búsqueda.

Datos en evolución: una historia de complejidad y oportunidad

El análisis de datos en relación con el marketing de contenidos presenta una imagen multifacética.

Muchos factores entran en juego, incluidas las regulaciones gubernamentales, las crecientes preocupaciones sobre la privacidad y la próxima amortización de cookies de terceros (por citar sólo algunos ejemplos).

No obstante, se espera que tanto la prevalencia de los datos como su uso en el marketing de contenidos crezcan exponencialmente en los próximos años y décadas.

• La CAGR (tasa de crecimiento anual compuesta) para el gasto en soluciones de análisis aumentará en 12,8% entre 2021 y 2025.
• 66% de los especialistas en marketing anticipan un aumento general en el gasto en marketing de contenido en 2022.
• 81% de los especialistas en marketing dicen que su negocio ve el contenido como una «estrategia central».
• (*5*)85% de los clientes quieren que las marcas utilicen solo datos propios.
• 86% de los consumidores experimentan ansiedad en torno a la privacidad de los datos.

Estas cifras destacan tanto las posibilidades como los desafíos de un futuro en el que los datos están ampliamente disponibles, pero el alcance de su uso está restringido.

comercializadores de contenido están en una posición precaria cuando se trata de igualar preocupaciones contrapuestas. Como resultado, los datos propios ocupan un lugar central como el principal impulsor de la toma de decisiones en el espacio digital.

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El papel de los datos y el análisis en el marketing de contenidos

El entrada a datos históricos y en tiempo real permite a los especialistas en marketing de contenido navegar por un panorama digital en el que los intereses de los usuarios pueden cambiar en poco más del tiempo que se tarda en decir «world wide web».

Una verdadera cacofonía de condiciones afecta los gustos de los consumidores, desde eventos políticos hasta modas pasajeras de la cultura pop.

Enfoques basados ​​en datos proporcionar una especie de baluarte contra esta incertidumbre.

Permiten a los especialistas en marketing adaptar la estrategia de contenido midiendo tipos específicos de comportamiento de los usuarios y accediendo a las plataformas adecuadas.

Además, las soluciones puntuales se desplazan en gran medida con CDP (plataformas de datos de clientes) integrales que agregan entradas de numerosas fuentes.

Estas aplicaciones suelen incluir IA (inteligencia artificial) y mecanismos de automatización para generar información sin la participación directa de científicos de datos.

De manera crucial, los especialistas en marketing de contenido pueden generar información útil sin depender necesariamente de una infraestructura avanzada o un conocimiento técnico profundo.

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Veamos cinco tipos clave de información de datos que tienen relevancia para los especialistas en marketing de contenido.

1. Proyecciones de tendencias de la industria

El análisis de datos históricos permite que los marcadores de contenido predecir tendencias tópicasel surgimiento de nuevos canales de distribución, modas cambiantes y énfasis dentro de las industrias, variaciones estacionales de palabras clave y más.

Los datos de «series temporales» rastrean un conjunto de puntos de datos durante un período constante, lo que brinda información sobre el comportamiento del usuario a largo plazo y sienta las bases para pronósticos detallados.

Debido a que el análisis de series de tiempo generalmente requiere grandes volúmenes de datos, la proyección de tendencias representa un área donde los motores de predicción y los algoritmos de aprendizaje automático son esenciales para traducir la información sin procesar en conocimientos prácticos.

Métricas que brindan información sobre las tendencias de la industria: tráfico, volúmenes de búsqueda de palabras clave y tasas de retención de productos y servicios.

2. Compromiso por tendencia de contenido y categoría

Los datos categóricos vinculados a temas y temas bien definidos ofrecen información sobre la participación de la audiencia.

Esto tiene implicaciones obvias para la dirección de su estrategia de contenido y sus elecciones editoriales.

De manera similar, comprender a qué categorías navegan sus visitantes después de abandonar una página significa que puede agregar contenido que falta en las páginas de destino principales.

Cuando los datos de categorías de temas brindan información general sobre la participación del usuario, las métricas de rendimiento específicas, como las conversiones, permiten un análisis de alto nivel del ROI del contenido cuando se agregan en categorías.

Métricas que brindan información sobre el compromiso: tasa de rebote, tiempo en la página, ROI, conversiones.

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3. Comportamiento y experiencia en el sitio

Los datos sobre el comportamiento en el sitio brindan una ventana inmediata a la efectividad de los tipos de contenido, formatos y canales.

El aprendizaje automático también ha permitido el procesamiento rápido de comentarios cualitativos.

Un ejemplo es el análisis de sentimientos, que se basa en tecnologías avanzadas como biometría y análisis de texto para extraer datos sobre las actitudes de los clientes.

Los datos de comportamiento del usuario permiten a los especialistas en marketing de contenido visualizar todo el recorrido del cliente, desde la búsqueda inicial hasta la compra o el rebote.

Trabajar con estos datos para rastrear la experiencia del cliente brinda oportunidades para remediar los puntos débiles y solidificar las partes de alta conversión del embudo de ventas de un sitio web.

Métricas que brindan información sobre el comportamiento en el sitio: acciones, participación, comentarios cualitativos.

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4. Datos, contenido, perfiles de clientes y segmentación

Los segmentos de usuarios claramente definidos que incorporan puntos de datos como la ubicación, los tiempos de visita, la frecuencia de compra, los intereses, etc., permiten a los especialistas en marketing de contenido crear contenido personalizado y altamente específico que probablemente sobresalga en medidas de rendimiento como compromiso y conversiones.

Además de proporcionar información en tiempo real Según la naturaleza de los intereses y preferencias actuales de los usuarios, los perfiles detallados también forman una base sólida para predecir el comportamiento futuro.

La tecnología automatizada que se encuentra en las plataformas de datos es particularmente efectiva para agilizar este proceso.

Métricas que permiten conocer perfiles y segmentación: ubicación, tiempos de visita, frecuencia de compra.

5. Rendimiento de datos y contenido en motores de búsqueda

El rendimiento del motor de búsqueda generalmente se combina con el seguimiento de clasificación.

Pero hay más en la medición de la efectividad del contenido que simplemente monitorear Posiciones SERP.

Las perspectivas orientadas a mejorar el rendimiento de búsqueda deben tener en cuenta varios puntos de datos.

Estos incluyen clasificaciones de posición cero, distribución de cola larga, tasas de clics, prevalencia en fragmentos destacados, longevidad del contenido y más.

La investigación realizada por mi empresa, BrightEdge, muestra que las preferencias de contenido pueden variar según la industria. Por lo tanto, es vital utilizar datos para informar sus estrategias de contenido.

Las plataformas de análisis de SEO todo en uno (a diferencia de las soluciones puntuales) llevan a cabo esta función y permiten a los especialistas en marketing de contenido replicar temas y formatos de contenido de alto rendimiento.

Del mismo modo, proporcionan datos valiosos y procesables para optimizar páginas prometedoras pero de bajo rendimiento.

Métricas que brindan información sobre el compromiso: tráfico orgánico, tasas de clics, posiciones SERP, cuota de voz.

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Los beneficios del modelo de marketing de contenido basado en datos

Los análisis avanzados son armas esenciales en el arsenal del comercializador de contenido moderno.

Ya no se trata de si está aprovechando los datos, eso debería ser un hecho.

En su lugar, debe considerar la eficacia con la que está implementando soluciones tecnológicas innovadoras y generando conocimientos únicos.

El contenido generalmente se encuentra en el centro de las estrategias exitosas de marketing, ventas y retención.

Y las plataformas de análisis brindan una oportunidad invaluable para mejorar su ventaja competitiva.

A primera fiestael enfoque basado en datos para el marketing de contenido tiene en cuenta varios factores, que incluyen la evolución de los intereses de los usuarios, los cambios en las preferencias de canales y las restricciones legales aplicables.

A medida que el mundo se vuelve cada vez más centrado en los datos, las empresas digitales deben aprovechar las oportunidades que se ofrecen y medir el ROI del marketing de contenido.

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Imagen destacada: Gorodenkoff/Shutterstock