ข้อมูลแยกหรือข้อมูลต่อเนื่อง: คู่มือฉบับสมบูรณ์

ในโลกของการตลาดดิจิทัล ข้อมูลถือเป็นดาวเด่น ช่วยให้นักการตลาดเข้าใจกลุ่มเป้าหมาย ปรับแต่งกลยุทธ์ และบรรลุผลลัพธ์ที่ดีขึ้น ลักษณะของข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการกำหนดเทคนิคและเครื่องมือที่อาจนำไปใช้ ข้อมูลพื้นฐานสองประเภท—แยกกันและต่อเนื่อง—มักจะกลายเป็นจุดเริ่มต้นของเส้นทางการวิเคราะห์

คู่มือที่ครอบคลุมนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ความกระจ่างเกี่ยวกับข้อมูลที่ต่อเนื่องและต่อเนื่อง โดยสำรวจคุณลักษณะ ความแตกต่าง และบริบทที่เหมาะสมในการใช้งาน เจาะลึกเพื่อรับมุมมองที่ชัดเจนยิ่งขึ้นเกี่ยวกับแนวคิดพื้นฐานเหล่านี้ ซึ่งเป็นการปูทางสำหรับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่มีข้อมูลมากขึ้น

ทำความเข้าใจกับประเภทข้อมูล

ข้อมูลแต่ละประเภทนำเสนอคุณลักษณะเฉพาะและต้องใช้เทคนิคการวิเคราะห์เฉพาะ การรับรู้และทำความเข้าใจประเภทข้อมูลเหล่านี้ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเหล่านี้ในการตัดสินใจทางการตลาดอย่างมีประสิทธิภาพ

ข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ

ข้อมูลทางการตลาดสามารถแบ่งออกเป็นสองประเภทหลัก: เชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ ข้อมูลเชิงปริมาณซึ่งมักเป็นที่รักของนักวิเคราะห์มักเกี่ยวข้องกับตัวเลขและปริมาณที่สามารถวัดได้ ตัวอย่างเช่น จำนวนการคลิกโฆษณาหรือผู้เข้าชมเว็บไซต์รายเดือนเป็นจุดข้อมูลเชิงปริมาณ

ในทางตรงกันข้าม ข้อมูลเชิงคุณภาพจะให้ข้อมูลเชิงลึกในด้านการตลาดที่จับต้องไม่ได้ ซึ่งอาจรวมถึงความคิดเห็นของลูกค้าหรือภาพลักษณ์ของแบรนด์ในการสนทนากลุ่ม

ระดับการวัด

เมื่อเจาะลึกลงไป ข้อมูลจะถูกแบ่งชั้นเพิ่มเติมตามระดับการวัดที่อยู่ภายใต้ค่าระบุ ลำดับ ช่วงเวลา และอัตราส่วน การจำแนกประเภทเหล่านี้ส่งผลกระทบต่อประเภทของการดำเนินการที่สามารถดำเนินการกับข้อมูลและกำหนดการทดสอบทางสถิติที่เหมาะสมที่สุด

ข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องและต่อเนื่อง

ข้อมูลเชิงปริมาณจะแตกแขนงออกไปเป็นข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องและต่อเนื่องกัน ข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องในด้านการตลาดอาจหมายถึงจำนวนที่แน่นอนของผลิตภัณฑ์ที่ขายในแต่ละวัน หรือจำนวนการสมัครรับอีเมลที่เฉพาะเจาะจงหลังจากเปิดตัวแคมเปญ

ในทางกลับกัน ข้อมูลต่อเนื่องอาจเป็นเวลาที่ผู้ใช้ใช้บนเว็บเพจหรือจำนวนเงินที่แน่นอนที่ใช้ในการซื้อสินค้าออนไลน์ภายในช่วงที่กำหนด

การจำแนกประเภทและความแตกต่างเหล่านี้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับมืออาชีพด้านการตลาด ในส่วนต่อไปนี้ เราจะเจาะลึกถึงความแตกต่างระหว่างข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องและข้อมูลต่อเนื่อง

ข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องในการตลาดดิจิทัล

ตัวอย่างของข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่อง

• จำนวนผู้ใช้: จำนวนผู้ใช้ที่เยี่ยมชมเว็บไซต์ในแต่ละวันแสดงถึงข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่อง ผู้ใช้แต่ละคนมีการนับที่แตกต่างกัน และคุณไม่สามารถมีเศษส่วนของผู้ใช้ได้
• การคลิกโฆษณา: เมื่อประเมินประสิทธิภาพของโฆษณาดิจิทัล จำนวนคลิกที่ได้รับจะเป็นจุดข้อมูลแยกกัน
• การมีส่วนร่วมกับโซเชียลมีเดีย: การถูกใจ การแชร์ และความคิดเห็นในโพสต์บนโซเชียลมีเดียล้วนเป็นตัวอย่างของข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องกัน เป็นการกระทำที่นับได้ที่ทำโดยผู้ใช้

การแสดงภาพกราฟิก

เมื่อพิจารณาถึงลักษณะที่แตกต่างกันของข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่อง การเลือกวิธีการแสดงภาพที่ถูกต้องจึงเป็นสิ่งสำคัญในการถ่ายทอดข้อมูลอย่างชัดเจน

• แผนภูมิแท่ง: หนึ่งในวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการแสดงภาพข้อมูลแยกกัน แต่ละแถบแสดงถึงหมวดหมู่ (เช่น โฆษณาหรือผลิตภัณฑ์ที่เฉพาะเจาะจง) และความสูงของแถบนั้นสะท้อนถึงจำนวนหรือจำนวนทั้งหมด (เช่น การคลิกหรือการซื้อ)
• แผนภูมิวงกลม: มีประโยชน์สำหรับการแสดงสัดส่วนของหมวดหมู่ข้อมูลแยกที่สัมพันธ์กับข้อมูลทั้งหมด ตัวอย่างเช่น การแสดงภาพการกระจายการคลิกระหว่างโฆษณาดิจิทัลต่างๆ
• Dot Plots: นำเสนอวิธีที่ง่ายและไม่กระจัดกระจายในการนำเสนอค่าที่ไม่ต่อเนื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อชุดข้อมูลไม่ใหญ่เกินไป ซึ่งจะมีประสิทธิภาพอย่างยิ่งเมื่อเปรียบเทียบสองหมวดหมู่ขึ้นไป
• ฮิสโตแกรม: แม้ว่าโดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ต่อเนื่องกันมากกว่า แต่ฮิสโตแกรมสามารถปรับแต่งสำหรับข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องได้ โดยทำให้แน่ใจว่าช่องต่างๆ อยู่ในแนวเดียวกับตัวเลขทั้งหมด เช่น การแสดงการกระจายตัวของผู้เข้าชมเว็บไซต์ตามวันต่างๆ ของสัปดาห์

25 ตัวอย่างและเทมเพลตแดชบอร์ดการตลาดที่ดีที่สุด

แดชบอร์ดคือการตั้งค่า 20% และการปรับแต่งและขัดเกลา 80% ติดตามความคืบหน้าของคุณอย่างรวดเร็วด้วยเทมเพลตของเรา

สำรวจ

ข้อมูลต่อเนื่องในการตลาดดิจิทัล

ตัวอย่างข้อมูลต่อเนื่อง

• เวลาที่ใช้บนเพจ: เมื่อวิเคราะห์การมีส่วนร่วมของผู้ใช้กับเว็บไซต์หรือหน้า Landing Page เฉพาะ ระยะเวลา (เป็นวินาทีหรือนาที) ที่ผู้ใช้ใช้ในหน้านั้นจะต่อเนื่องกัน อาจมีช่วงตั้งแต่เพียงวินาทีไปจนถึงหลายนาที และค่าใดๆ ที่อยู่ภายในช่วงนั้นก็เป็นไปได้
• เวลาในการโหลดหน้าเว็บ: เวลาที่ใช้ในการโหลดหน้าเว็บคือข้อมูลต่อเนื่อง การวัดนี้สามารถอยู่ในช่วงมิลลิวินาทีถึงหลายวินาที
• ความลึกในการเลื่อน: การกำหนดว่าผู้ใช้เลื่อนหน้าลงไปมากน้อยเพียงใด (มักแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ของหน้า) ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการมีส่วนร่วมกับเนื้อหา ข้อมูลนี้เป็นข้อมูลต่อเนื่อง เนื่องจากผู้ใช้สามารถเลื่อนดูค่าเท่าใดก็ได้ระหว่าง 0% ถึง 100%
• ราคาต่อหนึ่งคลิก (CPC): แม้ว่าจำนวนคลิกจะแยกจากกัน แต่ต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับแต่ละคลิกอาจแตกต่างกันอย่างไม่จำกัดภายในช่วง ทำให้ CPC เป็นหน่วยวัดที่ต่อเนื่อง

การแสดงภาพกราฟิก

ลักษณะที่ไม่มีที่สิ้นสุดของข้อมูลต่อเนื่องต้องใช้เครื่องมือแสดงภาพที่สามารถแสดงสเปกตรัมของค่าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

• กราฟเส้น: กราฟ เหล่านี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการแสดงแนวโน้มในช่วงเวลาหนึ่ง เช่น ความผันผวนของ CPC ต่อเดือน หรือการเปลี่ยนแปลงของเวลาเฉลี่ยที่ใช้บนหน้าเว็บ
• แผนภูมิพื้นที่: คล้ายกับกราฟเส้นแต่มีพื้นที่ใต้เส้นโค้ง แผนภูมิเหล่านี้มีประสิทธิภาพในการแสดงข้อมูลสะสม เช่น การมีส่วนร่วมเว็บไซต์ทั้งหมดในช่วงเวลาหนึ่ง
• Box Plots: นำเสนอข้อมูลสรุปที่ต่อเนื่อง Box Plots จะแสดงค่ามัธยฐาน ควอไทล์ และค่าผิดปกติที่เป็นไปได้ของชุดข้อมูล เช่น การกระจายเวลาในการโหลดบนหน้าเว็บต่างๆ
• แผนภูมิกระจาย: มีประโยชน์สำหรับการทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่ต่อเนื่องกัน 2 ตัว เช่น การเชื่อมโยงเวลาที่ใช้ในหน้าเว็บที่มีแนวโน้มจะเกิด Conversion

ความท้าทายในการตีความข้อมูล: ข้อมูลต่อเนื่องกับข้อมูลแยก

การตีความข้อมูลเป็นหัวใจสำคัญของการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ อย่างไรก็ตาม เส้นแบ่งระหว่างข้อมูลที่ต่อเนื่องและข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องอาจเต็มไปด้วยความท้าทาย การทำความเข้าใจความท้าทายเหล่านี้และแนวทางแก้ไขทำให้เกิดแนวทางที่ชัดเจนยิ่งขึ้นในการควบคุมข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

1. ปริมาณและความซับซ้อนของข้อมูล

ด้วยข้อมูลที่มีอยู่อย่างมากมาย การกลั่นกรองเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จึงกลายเป็นเรื่องท้าทาย นักการตลาดมักจะต่อสู้กับชุดข้อมูลจำนวนมหาศาล ทำให้การระบุข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายเป็นเรื่องยาก ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลแยกกัน เช่น การติดตามยอดขายรายวัน หรือข้อมูลต่อเนื่อง เช่น การวิเคราะห์ระยะเวลาเซสชันของเว็บไซต์ ปริมาณที่แท้จริงอาจเป็นเรื่องที่น่ากังวล

สารละลาย

ใช้เครื่องมืออัตโนมัติที่สามารถกรองเสียงรบกวนและเน้นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ สร้างวัตถุประสงค์ที่ชัดเจนสำหรับสิ่งที่คุณต้องการบรรลุจากข้อมูลเพื่อเป็นแนวทางในกระบวนการกรอง

นอกจากนี้ การใช้เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลยังช่วยลดความซับซ้อนของชุดข้อมูลที่ซับซ้อนอีกด้วย แผนภูมิการกระจายความถี่สำหรับข้อมูลแยกหรือเส้นแนวโน้มสำหรับข้อมูลต่อเนื่องสามารถช่วยระบุรูปแบบและจุดข้อมูลที่สำคัญได้

2. ความถูกต้องและความสม่ำเสมอของข้อมูล

ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่สอดคล้องกันอาจทำให้กลยุทธ์ทางการตลาดเข้าใจผิด ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่น่าพอใจ ข้อผิดพลาด ไม่ว่าจะในการนับจุดข้อมูลที่แยกจากกัน หรือความไม่ถูกต้องในการวัดข้อมูลที่ต่อเนื่อง อาจทำให้ข้อมูลเชิงลึกบิดเบือนได้

สารละลาย

ใช้กระบวนการตรวจสอบข้อมูลที่เข้มงวด ใช้เครื่องมือที่ยืนยันข้อมูลจากหลายแหล่งเพื่อให้มั่นใจในความน่าเชื่อถือ การตรวจสอบข้อมูลและการทำความสะอาดเป็นประจำถือเป็นสิ่งสำคัญ การใช้เครื่องมือและแพลตฟอร์มการรวบรวมข้อมูลที่เชื่อถือได้ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลจะมีความสอดคล้องและแม่นยำ

3. การตีความมากเกินไปหรือการตีความที่ผิด

มีแนวโน้มที่จะวิเคราะห์ข้อมูลมากเกินไปหรือได้ข้อสรุปที่ไม่ถูกต้อง ตัวอย่างเช่น ยอดขายผลิตภัณฑ์หรือการเข้าชมเว็บไซต์ที่เพิ่มขึ้นอย่างกะทันหันอาจเกิดจากแคมเปญการตลาดล่าสุดโดยไม่ได้ตั้งใจ เมื่อปัจจัยภายนอกเข้ามามีบทบาท

สารละลาย

จุดข้อมูลอ้างอิงโยงและการพิจารณาอิทธิพลภายนอกเป็นสิ่งสำคัญ มุมมองข้อมูลแบบองค์รวม แทนที่จะมุ่งเน้นไปที่จุดแยก ช่วยให้มั่นใจในการตีความที่แม่นยำยิ่งขึ้น

นอกจากนี้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการตีความข้อมูลไม่ได้ขึ้นอยู่กับบุคคลเพียงคนเดียวเท่านั้น ส่งเสริมการวิเคราะห์ร่วมกัน ทำให้เกิดมุมมองที่หลากหลาย และลดโอกาสในการกำกับดูแล

4. ไม่เข้าใจธรรมชาติของข้อมูล

การไม่รับรู้ว่าข้อมูลไม่ต่อเนื่องหรือต่อเนื่องอาจนำไปสู่วิธีการวิเคราะห์ที่ไม่เหมาะสม การเฉลี่ยข้อมูลแยกกันหรือการพยายามกำหนดค่าที่แน่นอนให้กับข้อมูลที่ต่อเนื่องกันอาจส่งผลให้สูญเสียข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าได้

สารละลาย

ก่อนการวิเคราะห์ จำเป็นต้องเข้าใจธรรมชาติของข้อมูลก่อน ควรใช้วิธีการและเครื่องมือทางสถิติที่ปรับให้เหมาะสมเพื่อการตีความที่แม่นยำ

5. การตีความที่ทับซ้อนกัน

ธรรมชาติของข้อมูลที่ต่อเนื่องและไม่ต่อเนื่องบางครั้งอาจนำไปสู่การตีความที่ทับซ้อนกันได้ ตัวอย่างเช่น แม้ว่าจำนวนผู้เข้าชมเว็บไซต์ (แยกกัน) และเวลาที่พวกเขาใช้บนไซต์ (ต่อเนื่อง) เป็นตัวชี้วัดที่แตกต่างกัน แต่อาจใช้ควบคู่กันเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ ความท้าทายเกิดขึ้นเมื่อหน่วยวัดเหล่านี้ถูกนำมารวมกัน หรือเมื่อข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากหน่วยหนึ่งถูกนำไปใช้กับอีกหน่วยหนึ่งอย่างไม่เหมาะสม

สารละลาย

รักษาลักษณะของข้อมูลให้อยู่ในโฟกัสเสมอ เมื่อวิเคราะห์ข้อมูล ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเมตริกได้รับการปฏิบัติแยกกันก่อนที่จะดึงข้อมูลเชิงลึกแบบองค์รวม ใช้เครื่องมือพิเศษที่สามารถแยกประเภทข้อมูลเพื่อให้เกิดความชัดเจนในการตีความ

6. รายละเอียดของข้อมูล

ข้อมูลที่ต่อเนื่องซึ่งมีค่าที่เป็นไปได้ไม่จำกัดภายในช่วง จะให้มุมมองแบบละเอียด อย่างไรก็ตาม รายละเอียดนี้บางครั้งอาจมีมากเกินไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อจำเป็นต้องมีภาพรวมที่กว้างขึ้น ในทางกลับกัน ข้อมูลแยกที่มีความเฉพาะเจาะจงอาจไม่ให้ความลึกที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์บางอย่าง ทำให้เกิดความท้าทายในการแยกแยะว่าเมื่อใดควรแสวงหาความลึกและความกว้าง

สารละลาย

ถอยกลับเป็นระยะเพื่อทำความเข้าใจแนวโน้มในวงกว้าง เมื่อต้องการความลึก ให้เจาะลึกข้อมูลเฉพาะ แต่ยังต้องแน่ใจว่ามีความสมดุลระหว่างรายละเอียดและมุมมองจากมุมสูง

7. ความคาดหวังที่ไม่ตรงแนว

ข้อมูลเชิงลึกที่ได้มาจากข้อมูลที่ต่อเนื่องและไม่ต่อเนื่องบางครั้งอาจนำไปสู่ความคาดหวังที่ไม่สอดคล้องกัน ตัวอย่างเช่น การดูหน้าเว็บจำนวนมาก (แยกกัน) ควบคู่ไปกับเวลาเฉลี่ยที่ใช้บนหน้าเว็บต่ำ (ต่อเนื่อง) อาจทำให้ตีความผิดได้ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องแน่ใจว่าเมตริกดังกล่าวไม่ได้ถูกมองแบบแยกส่วน แต่เป็นส่วนหนึ่งของเรื่องราวที่สอดคล้องกัน

สารละลาย

ใช้แนวทางแบบองค์รวม ตรวจสอบให้แน่ใจว่าตัวชี้วัดที่เกี่ยวข้องทั้งหมดได้รับการพิจารณาร่วมกัน แทนที่จะแยกออกเพื่อสร้างความเข้าใจที่ครอบคลุม

การนำทางแนวนอนของข้อมูล

ด้วยการแยกแยะความแตกต่าง ชื่นชมความท้าทาย และนำโซลูชันไปใช้ ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดจึงสามารถควบคุมชุดข้อมูลของตนได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะเป็นเพื่อการวางกลยุทธ์แคมเปญ การเพิ่มประสิทธิภาพการมีส่วนร่วมของลูกค้า หรือการคาดการณ์แนวโน้ม ความเข้าใจอย่างลึกซึ้งของแนวคิดข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้มั่นใจในการตัดสินใจที่มีข้อมูลครบถ้วนและมีประสิทธิภาพมากขึ้น