تفاوت دیجیتال مارکتینگ و تحلیل داده ؟ کدام یک بهتر است؟

چکیده مقاله:
بحث تفاوت دیجیتال مارکتینگ و تحلیل داده ها اغلب در انتخاب شغل مطرح می شود و تصمیمی حیاتی برای بسیاری از متخصصان ارائه می دهد. بنابراین درک تفاوت‌های ظریف و پتانسیل هر رشته به یک ضرورت تبدیل می‌شود، زیرا این موارد می‌تواند به شکل‌دهی مسیر شغلی شما کمک کند، مهارت‌هایی را که توسعه می‌دهید و فرصت‌هایی را که با آن مواجه خواهید شد، تعیین می‌کند.

فن آوری ها و استراتژی ها به طور مداوم در هر دو حوزه بازاریابی دیجیتال و تجزیه و تحلیل داده ها در حال تغییر هستند. بنابراین، آموزش مداوم کلیدی برای مرتبط ماندن است. علاوه بر این، متخصصان در بازاریابی دیجیتال باید از الگوریتم‌ها و روندهای در حال تغییر مطلع باشند. تحلیلگران داده باید با پیشرفت‌های ابزارهای تحلیلی و فناوری‌های پردازش داده‌ها همگام باشند. برای نتیجه گیری، اگر می خواهید در تحلیل مقایسه ای بازاریابی دیجیتال در مقابل تجزیه و تحلیل داده عمیق تر شوید و درک دقیقی از گزینه های شغلی خود به دست آورید، با ما تا انتهای مقاله همراه باشید.

1- سیر تکامل دیجیتال مارکتینگ

بازاریابی دیجیتال به روشی همیشه در حال تحول و انقلابی تکامل یافته است که توسط پیشرفت های تکنولوژیکی، تغییرات در رفتار مصرف کننده و ظهور شبکه های جدید شکل گرفته است. در اینجا خلاصه ای از تحولات مهم در رشد دیجیتال مارکتینگ آورده شده است:

• با شروع دهه 1990 – با در دسترس بودن گسترده اینترنت، مشاغل شروع به بازاریابی محصولات خود از طریق ایمیل و طراحی وب سایت کردند.
• جستجو و تبلیغات (اواخر دهه 1990 تا اوایل دهه 2000) – وب سایت ها شروع به بهتر شدن کردند تا در نتایج جستجو (SEO) ظاهر شوند. کسب و کارها شروع به استفاده از تبلیغات موتورهای جستجو کردند و به ازای هر کلیک (PPC) که کاربر روی تبلیغات خود انجام می داد، پرداخت می کردند. بازاریابی عملکرد چیست؟
• اواسط دهه 2000 شاهد تصاحب رسانه های اجتماعی هستیم – با محبوبیت پلتفرم های شبکه های اجتماعی مانند فیس بوک و توییتر، مشاغل شروع به استفاده از آنها برای تبلیغات و تعامل با مشتری کردند.
• درک داده ها (دهه 2010 تا کنون) – شرکت ها شروع به استفاده از تکنیک های مدرن برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل آمار در مورد فعالیت های اینترنتی افراد کردند. آنها از این اطلاعات برای تنظیم محتوا و تبلیغات بر اساس ترجیحات فردی استفاده کردند.
• ماشین‌های هوشمند (فعلا و آینده) – رایانه‌های مجهز به هوش مصنوعی (AI) پیش‌بینی کسب‌وکار و اتوماسیون وظایف را بهبود می‌بخشند. خدمات مشتری یکی از حوزه‌هایی است که ربات‌های گفتگو (برنامه‌های رایانه‌ای که با کاربران گفتگو می‌کنند) بیشتر مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• تجربیات تعاملی با محتوای زودگذر (حال و آینده) – روندی برای مطالب گذرا مانند استوری های اینستاگرام پدیدار شد. درگیر کردن افراد با اطلاعات سرگرم کننده و جذاب از طریق آزمون ها و نظرسنجی ها انجام می شود.

• تحلیل آماری

• برترین ترندهای دیجیتال مارکتینگ

مولفه های کلیدی بازاریابی دیجیتال

دیجیتال مارکتینگ شامل اجزای مختلفی است که با هم کار می کنند تا محصولات یا خدمات را از طریق کانال های آنلاین تبلیغ کنند.

• وب سایت – داشتن یک وب سایت که هم از نظر زیبایی شناسی دلپذیر و هم برای استفاده آسان باشد برای ایجاد حضور آنلاین ضروری است. این به عنوان مرکز اصلی تلاش‌های بازاریابی دیجیتال عمل می‌کند.
• بهینه سازی موتورهای جستجو (SEO) – بهینه سازی وب سایت شما به طوری که موتورهای جستجو رتبه بالاتری به آن بدهند به عنوان سئو شناخته می شود. تولید چند رسانه ای، بازاریابی محتوا و سایر تکنیک های تکنولوژیکی برای انجام این کار استفاده می شود. تفاوت SEO و SEM چیست؟
• بازاریابی محتوا – تولید و انتشار مطالب روشنگر و به موقع به منظور جلب و حفظ منافع یک بازار هدف. این شامل مقالات، ویدئوها، ورودی های وبلاگ و انواع دیگر اطلاعات می شود.
• بازاریابی رسانه های اجتماعی – استفاده از سایت های رسانه های اجتماعی مانند فیس بوک، اینستاگرام، توییتر و لینکدین برای تعامل با مخاطبان، توسعه شناخت برند و بازاریابی محصولات یا خدمات. بهترین شبکه های اجتماعی که هر بازاریاب باید در آن باشد!

• انواع دیجیتال مارکتینگ

• شبکه های اجتماعی : مزایا، معایب و تاثیر آن ها

مهارت های مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک بازاریاب دیجیتال

کسب طیف گسترده ای از مهارت ها برای موفقیت بازاریابان دیجیتال ضروری است زیرا بازاریابی آنلاین یک زمینه پویا و پیچیده است. شایستگی های زیر برای موفقیت در حوزه بازاریابی دیجیتال ضروری است:

• اصول بازاریابی دیجیتال – اصول بازاریابی را از طریق ایمیل، تبلیغات، بازاریابی رسانه های اجتماعی، سئو، تبلیغات محتوا و سایر استراتژی های بازاریابی دیجیتال بشناسید.
• ایجاد و نوشتن محتوا – توانایی های نوشتن و توسعه محتوای خود را به منظور ایجاد مطالب متقاعد کننده و مرتبط برای رسانه های دیجیتال مختلف بهبود دهید. روش های ساده برای نوشتن مقدمه مقاله خوب
• بهینه سازی موتور جستجو (SEO) – اصول سئو را بیاموزید تا رتبه های فهرست موتورهای جستجو را افزایش دهید و وب سایت ها را برای موتورهای جستجو بهینه کنید. سئو چیست؟
• مدیریت رسانه های اجتماعی – داشتن تخصص در حفظ و ارتقای نمایه ها در چندین سایت شبکه اجتماعی، از جمله فیس بوک، اینستاگرام، توییتر، لینکدین و غیره. اشتباهات رایج فروش در شبکه های اجتماعی؟

• استراتژی دیجیتال مارکتینگ چیست؟

آینده دیجیتال مارکتینگ

دیجیتال مارکتینگ آینده امیدوار کننده ای پر از فرصت های جذاب و چالش های دشوار دارد. در اینجا برخی از روندهای مهمی که چشم انداز را شکل می دهند آورده شده است:

• بر شخصی سازی بیشتر تأکید می شود – به منظور ارائه تجربیات فردی، بازاریابان بیشتر و بیشتر از داده ها و هوش مصنوعی استفاده می کنند. نیاز فزاینده ای به سفارشی سازی تبلیغات و محتوا بر اساس سلیقه و عادات هر فرد وجود خواهد داشت.
• محتوای ویدیویی غالب – مطالب ویدیویی روز به روز محبوب تر می شود. در سراسر پلتفرم‌ها، مشارکت مخاطب در درجه اول از طریق مطالب جذاب، پخش بلادرنگ و کلیپ‌های ویدیویی کوتاه حاصل می‌شود.
• بهینه سازی جستجوی صوتی – با افزایش ابزارهای فعال شده با گفتار و دستیارهای مجازی، سازگاری جستجوی صوتی اطلاعات بسیار مهم خواهد بود. بازاریابان باید تاکتیک های SEO خود را بر این اساس تنظیم کنند. سئو کلاه سفید چیست؟
• بازاریابی مکالمه با ربات‌های چت – استفاده از هوش مصنوعی مکالمه (AI) و ربات‌های گفتگو برای توسعه سرنخ‌ها، خدمات فوری به مشتریان و تعاملات سفارشی‌شده تنها افزایش می‌یابد.

• استراتژیست محتوا کیست؟

تکامل تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها از روزگار محاسبات دستی و سوابق نوشته شده روی کاغذ پیشرفت چشمگیری داشته است. پیشرفت تجزیه و تحلیل داده ها را می توان در مراحل اصلی خلاصه کرد:

• تجزیه و تحلیل توصیفی (گذشته) – تجزیه و تحلیل داده های گذشته برای درک بهتر آنچه اتفاق افتاده است.
• تجزیه و تحلیل تشخیصی (گذشته و حال) – بررسی می کند که چرا رویدادهای خاص با تجزیه و تحلیل الگوها و ارتباطات در داده ها رخ داده اند.
• تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده (جاری و آینده) – بر اساس داده های گذشته، الگوها و نتایج بالقوه را با استفاده از روش های آماری و یادگیری ماشین پیش بینی می کند.
• تجزیه و تحلیل در زمان واقعی و پیشرفته (جاری و آینده) – تاکید زیادی بر استفاده از پردازش و ارزیابی بلادرنگ داده ها برای قضاوت سریع دارد. این شامل رویکردهای پیچیده مانند هوش مصنوعی و محاسبات عمیق است.

مولفه های کلیدی تحلیلگر داده

برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده شایسته، باید مجموعه ای متنوع از مهارت ها و تخصص ها را به دست آورید. موارد زیر توانایی های حیاتی یک تحلیلگر داده است:

• آمار تحلیلی – استفاده از ایده ها و ابزارهای آماری برای تجزیه و تحلیل الگوهای داده های توزیع، همبستگی ها و روندها.
• تجسم داده – برای انتقال موفقیت آمیز بینش، داده ها را با استفاده از نمایش های گرافیکی، جداول و داشبورد تجسم کنید.
• زبان های برنامه نویسی – توانایی دستکاری، تجزیه و تحلیل و نوشتن اسکریپت ها در زبان های کامپیوتری مانند Python، R یا SQL.
• مدیریت پایگاه داده – صلاحیت استخراج، تبدیل و بارگذاری پایگاه داده (ETL) برای تجزیه و تحلیل.

• ذخیره سازی داده چیست؟

مهارت های مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده

توسعه ترکیبی از مهارت های تحلیلی، فنی و نرم برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده موفق ضروری است. در زیر برخی از شایستگی های مورد نیاز برای موفقیت در نقش تحلیلگر داده آمده است:

• مهارت های تحلیلی – توانایی تجزیه و تحلیل مجموعه داده های گسترده، شناسایی الگوها و استنتاج نتایج مرتبط.
• مهارت های کمی – مهارت های ریاضی و آماری برای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده های عددی مورد نیاز است.
• مدیریت پایگاه داده – مهارت در استفاده از SQL و پایگاه های داده برای مدیریت و تجزیه و تحلیل داده ها.
• مهارت های اکسل – در ارزیابی داده ها، تجسم و گزارش دهی با مایکروسافت اکسل قوی است.

آینده تجزیه و تحلیل داده ها

انتظار می رود آینده تجزیه و تحلیل داده ها توسط چندین روند و پیشرفت کلیدی شکل بگیرد. در حالی که پیش بینی آینده همیشه حدس و گمان است، در اینجا برخی از پیشرفت های پیش بینی شده در زمینه تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد:

• افزایش استفاده از هوش مصنوعی و ML – هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نقش بیشتری در خودکارسازی کارهای پیچیده پردازش داده، افزایش مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و بهبود رویه‌ها برای تصمیم‌گیری ایفا می‌کند.
• تجزیه و تحلیل افزوده – با ظهور تجزیه و تحلیل پیشرفته، که هوش مصنوعی و ML را در ابزارهای تجزیه و تحلیل ترکیب می کند، دسترسی به تجزیه و تحلیل داده ها برای افراد بدون مهارت های فنی آسان تر خواهد شد.
• تجزیه و تحلیل پیشگویانه پیشرفته – تجزیه و تحلیل پیشگویانه بیشتر پیشرفت خواهد کرد، از جمله الگوریتم ها و روش های پیشرفته برای افزایش قابلیت اطمینان و دقت پیش بینی.
• به تجزیه و تحلیل بلادرنگ توجه کنید – یک حوزه اصلی تاکید بر تجزیه و تحلیل بلادرنگ خواهد بود، که به کسب و کارها کمک می کند تا با استفاده از جدیدترین داده ها سریعتر و هوشمندانه تر انتخاب کنند.

تفاوت دیجیتال مارکتینگ و تحلیل داده ها

مهم است که کارکردهای مختلفی را که تجزیه و تحلیل داده ها و بازاریابی دیجیتال در محیط شرکت ایفا می کنند به جای تلاش برای تعیین اینکه کدام بهتر است، بشناسیم. هدف اصلی دیجیتال مارکتینگ، تبلیغ چیزهای آنلاین و در عین حال رسیدن به اهداف تجاری است. با این حال، تحلیل داده ها مستلزم تجزیه و تحلیل داده ها برای تولید نتیجه گیری های روشنگرانه و کمک به تصمیم گیری است.

• تکنیک های مارکتینگ چیست؟

این دو حرفه مکمل یکدیگر هستند و تجزیه و تحلیل داده ها بینش های قابل توجهی را ارائه می دهد که به بازاریابی دیجیتال کارآمد کمک می کند. شرکت‌ها باید این دو زمینه را به منظور ایجاد برنامه‌های مبتنی بر داده و آگاهانه که عملکرد کلی را بهبود می‌بخشد، ادغام کنند.

• انواع سئو

نتیجه گیری
امیدواریم این مقاله بتواند تفاوت های کلیدی بین بازاریابی دیجیتال و تجزیه و تحلیل داده ها را به شما ارائه دهد. اگر به دنبال افزایش مهارت های بازاریابی دیجیتال خود هستید، ما به شما توصیه می کنیم برنامه تحصیلات تکمیلی Simplilearn در بازاریابی دیجیتال را بررسی کنید. این دوره می تواند به شما کمک کند تا مهارت های بازاریابی دیجیتال مناسب را تقویت کنید و شما را در کمترین زمان برای کار آماده کند.

در صورت داشتن هر گونه سوال یا سوال می توانید آنها را در زیر مطرح کنید. تیم ما در اولین فرصت با شما تماس خواهد گرفت.

سوالات متداول

1. چه کسی درآمد بیشتری دارد، تحلیلگر داده یا بازاریاب دیجیتال؟

بسته به تخصص، منطقه و بخش، ممکن است تفاوت هایی در مقایسه پرداخت بین بازاریابان دیجیتال و تحلیلگران داده وجود داشته باشد. از آنجایی که تجزیه و تحلیل داده‌ها، مدل‌سازی آماری و یادگیری ماشین نیازمند مجموعه‌ای از مهارت‌ها هستند، موقعیت‌های شغلی در این زمینه معمولاً هزینه بیشتری دارند.

2. آیا بازاریابی دیجیتال بهتر از تجزیه و تحلیل کسب و کار است؟

اگرچه تجزیه و تحلیل کسب و کار از تجزیه و تحلیل داده ها برای هدایت انتخاب های استراتژیک استفاده می کند، بازاریابی دیجیتال بر ارتقای محصول آنلاین و دستیابی به اهداف شرکت متمرکز است. تصمیم برای پیگیری یکی از این بخش‌های ارزشمند به ترجیحات شخصی و تأثیر دقیقی که فرد امیدوار است در داخل شرکت بگذارد، متکی است.

3. آیا یک بازاریاب دیجیتال می تواند یک تحلیلگر داده شود؟

بله، یک بازاریاب دیجیتال می تواند به یک تحلیلگر داده تبدیل شود. موقعیت تجزیه و تحلیل داده ها ممکن است از توانایی های مختلف بازاریابی دیجیتال، از جمله تفسیر داده ها، تجزیه و تحلیل رفتار کاربر، و استفاده از ابزار بهره مند شود.

4. اخلاق چگونه در تجزیه و تحلیل داده ها و بازاریابی دیجیتال نقش دارد؟

اخلاق در تجزیه و تحلیل داده ها و بازاریابی دیجیتال ضروری است. مسائل اخلاقی در تجزیه و تحلیل داده ها شامل تضمین حریم خصوصی داده ها، به حداقل رساندن سوگیری الگوریتم، و برخورد آشکار با مطالب حساس است. اصول اخلاقی در بازاریابی دیجیتال شامل شفافیت، احترام به حریم خصوصی کاربران و اجتناب از تبلیغات گمراه کننده است.

• سئو با هوش مصنوعی