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O Guia Definitivo para Instagram Analytics
Posted by Lucas Cruz

O Guia Definitivo para Instagram Analytics

Instagram

O Instagram Analytics é fundamental para entender o seu desempenho demográfico, otimizando seu conteúdo e avaliando seu desempenho geral, mas todas as métricas e termos diferentes podem ser esmagadores.

No Guia final do Instagram Analytics, nós o acompanhamos até o final do seu Instagram Analytics, o que cada métrica significa e como você pode usar esse conhecimento para melhorar o conteúdo da sua empresa.

Por que o Instagram Analytics é importante?

Mergulhar no seu Instagram Analytics é mais do que apenas descobrir qual foto, vídeo ou melhores histórias.

Verdadeiramente a compreensão de como seu conteúdo é executado – rastreando métricas chave ao longo do tempo – é inestimável para desenvolver uma estratégia de conteúdo robusta para o Instagram.

Você deve saber não só como o conteúdo semelhante é executado, mas também como seus lotes de conteúdo particulares funcionam em relação aos outros.

Por exemplo, se você estiver executando uma conta Instagram para uma loja de comércio eletrônico, você pode querer investigar como diferentes fotos de produtos se apresentam umas contra as outras.

Você pode ter algumas fotos de produtos em um fundo branco, algumas em um fundo escuro e outras na natureza ou na cidade. Ao usar dados de compromisso, como curtidas, comentários ou cliques, você poderá dizer que tipo de fotos de produtos funcionam melhor para que você saiba o que você deveria publicar mais.

A partir daqui, você pode comparar todas as fotos do produto, digamos, conteúdo de estilo de vida para determinar o que seu público prefere.

Se você achar que seu público está mais interessado no conteúdo do produto, você pode decidir investir mais fortemente em fotos de produtos e reduzir as fotos de estilo de vida.

Seja qual for a categoria em que a sua conta Instagram caia, aprofundar no Instagram Analytics permite que você entenda as necessidades de sua audiência, melhore seu conteúdo e, em última instância, promova mais tráfego e vendas!

Como entender seu público através do Instagram Analytics

Antes de investigar o desempenho do conteúdo e entender verdadeiramente por que certo conteúdo supera os outros, é importante começar com sua demografia.

Saber onde o seu público vive, quantos anos eles têm, e quando eles estão mais envolvidos com seu conteúdo, afetam os menores ajustes na sua estratégia de conteúdo.

Por sorte, Instagram Analytics nativo torna a descoberta desta informação muito simples e você pode acessá-la diretamente do seu aplicativo!

Vamos dividir os dados demográficos:

Gênero e faixa etária

Do topo, o Instagram oferece informações demográficas básicas sobre o seu público atual, incluindo gênero e idade.

Não é simplesmente bom saber com quem você está falando diariamente, mas você pode usar essa desagregação para ajustar os tipos de conteúdo que você publica e quando.

Por exemplo, se o seu público se tornar mais jovem, pode querer publicar com mais freqüência para se alinhar com a freqüência de uso do telefone ou você pode testar o desempenho das memes ou as referências da cultura pop em vez de publicar conteúdo estritamente informativo.

Principais Locais

Como os gráficos de gênero e faixa etária, conhecer a localização do seu público pode ajudá-lo a melhorar seu cronograma de postagem e o conteúdo em si.

Embora você possa ver uma grande parte do seu público está localizado em cidades ou países de língua inglesa, se você também tiver uma audiência importante em locais que não sejam ingleses, você pode considerar ajustar sua estratégia de conteúdo para ser menos pesado para um entendimento mais amplo.

Ao visualizar suas principais cidades, você também pode aprender quais fuso horários a maioria dos seus usuários estão, o que pode ajudá-lo a encontrar o melhor momento para publicar no Instagram.

Horas vs. Dias

Além das demonstrações de audiência, o Instagram também oferece informações ao redor quando seu público se envolve mais com seu conteúdo.

Você pode alternar entre as visualizações Horas e Dias, cada uma apresentando informações sobre a página em torno do seu noivado.

Esses dados são especialmente úteis ao determinar o horário do dia para publicar e qual dia vê o maior envolvimento.

Você pode achar que o noivado é aproximadamente o mesmo durante os dias da semana, mas talvez você veja normalmente um aumento mais elevado no compromisso no fim de semana, o que pode ser uma oportunidade para salvar seu conteúdo melhor ou mais importante para os fins de semana quando seu público pode ter mais tempo para ver isto.

Esse é apenas um exemplo de como a análise gratuita do Instagram pode impactar sua linha de fundo!

Qual a diferença entre impressões, alcance, compromissos, etc. no Instagram Analytics?

Agora que você está pronto para mergulhar no Instagram Analytics e criar uma incrível estratégia de conteúdo do Instagram, é hora de aprender sobre cada métrica e o que eles significam. Uma métrica pode ser melhor que a próxima para o seu negócio – e chegaremos em breve – mas comecemos com as definições básicas.

Instagram analytics

Impressões

As impressões são o número total de vezes que sua foto, vídeo ou história foi vista. Este número inclui os usuários que se deslocam em sua feed, clicando no perfil da sua empresa para ver uma foto ou exibir conteúdo diretamente através do Instagram.

Alcance

Como impressões, o alcance também mostra o número total de visualizações, mas ao invés de calculá-lo por olhos totais em seu conteúdo, ele apenas reduz os pontos de vista exclusivos dos usuários.

No Instagram, essas métricas provavelmente serão muito similares devido à falta de funcionalidade de compartilhamento público na plataforma da Instagram – ou seja, você normalmente verá apenas uma publicação única uma vez.

Engajamento

Este é o número total de contas únicas que gostaram, comentaram e salvaram uma foto ou vídeo em particular.

Observe que não irá contar vários comentários do mesmo usuário, o que pode acontecer no caso de brindes onde os usuários tendem a publicar várias vezes para melhorar suas chances.

Taxa de engajamento

A taxa de engajamento é a porcentagem de seguidores ou espectadores que se envolvem com suas postagens.

Geralmente, se você deseja calcular sua taxa de engajamento média para Instagram, você dividiria o número de curtidas e comentários por sua contagem de seguidores, o que lhe dará uma porcentagem.

 

Desligando métricas entre fotos, vídeos e Instagram Stories

Para a maior parte, muitas métricas são calculadas da mesma forma, quer você esteja falando sobre fotos, vídeos ou histórias do Instagram, mas isso não significa que você deve comparar necessariamente um tipo de conteúdo com outro.

Em última análise, a experiência do usuário de cada tipo de conteúdo difere e, portanto, sua abordagem para analisar o desempenho do seu conteúdo.

Fotos vs Vídeos

Enquanto as fotos e os vídeos aparecem no feed individual de um usuário, a maneira como um usuário interage com cada tipo de conteúdo é muito diferente e isso afeta diretamente o desempenho.

Pense nisso desta forma – ao percorrer o feed, você pode determinar rapidamente se você gosta de uma foto e, posteriormente, “curte” a foto.

Com o vídeo, você tem que levar um momento para o conteúdo carregar e assistir pelo menos uma parte dele para ver se isso lhe interessa. Neste ponto, você pode esquecer de fazer um duplo toque e simplesmente continuar a passear. Essa diferença entre a experiência é exatamente por isso que você tende a receber menos gostos nos vídeos do que nas fotos.

Instagram Stories

Em comparação com vídeos e fotos, o Instagram Stories exige um envolvimento mais ativo dos usuários. Um usuário deve aproveitar a história do seu negócio no topo do feed para se envolver com o conteúdo e, a partir daqui, eles podem vê-lo na íntegra, tocar ou deslizar completamente as Histórias.

Então, além de impressões e alcance, você também pode descobrir as saídas e respostas de suas histórias.

Saídas

As saídas são o número de vezes que um indivíduo disparou da sua história.

Claro, isso nem sempre é uma coisa negativa – pode significar que sua história concluiu e o usuário se mudou para a Próxima História em seu feed ou se você incluiu um hiperlink, eles clicaram para aprender mais.

No entanto, esta métrica pode ser incrivelmente contente e mostrar onde, em sua história geral, você precisa melhorar e reter os usuários até a conclusão.

Respostas

Semelhante aos compromissos com fotos e vídeos, as respostas são o número de vezes que um indivíduo respondeu diretamente a uma parte de sua História.

Mas, ao contrário dos comentários em uma foto ou vídeo, essas respostas acabam na sua caixa de entrada e não aparecem publicamente.

Selecionando KPIs para sua estratégia de Instagram

Agora que você está familiarizado com todas as diferentes métricas oferecidas pelo Instagram Analytics e outras ferramentas de análise gratuitas do Instagram, é hora de dar um passo adiante e determinar seus Indicadores Chave de Desempenho (KPIs). Um KPI é a sua métrica selecionada que mede especificamente o sucesso de seu conteúdo ou campanha.

Como você determina que seus KPIs, em última instância, dependerão dos objetivos de sua empresa e do que você deseja alcançar com o Instagram.

Se o seu negócio prosperar na comunidade, você pode querer procurar compromissos como seu KPI para fotos e vídeos.

No entanto, se você aumentar uma postagem individual, você pode mudar esse KPI e se concentrar no alcance para ver o tipo de impacto que seu conteúdo fez na rede como um todo.

Ou, se você acabar executando uma oferta e exigir comentários para entrar, olhando comentários como o seu KPI pode ser uma ótima opção na determinação do desempenho de um concurso.

Você poderia então usar essa métrica como uma maneira de comparar o sucesso de seus concursos avançando, vendo qual concurso obteve o maior número de comentários. Seja qual for o seu KPIs, idealmente você deve se concentrar em certos para o conteúdo permanente e selecionar diferentes em uma campanha por campanha.

Isso se resume aos seus objetivos gerais de negócios!

Usando o Instagram Analytics para melhorar sua estratégia de conteúdo

Armado com o seu conhecimento de métricas diferentes e seus KPI Instagram, agora você está pronto para melhorar seu conteúdo.

E, embora possa ser tentador isolar peças de conteúdo individuais e declarar que é um sucesso ou uma falha com base no KPI sozinho, é fundamental observar padrões e aprendizados gerais.

Isso evita reações bruscas ao desempenho do conteúdo, que está sempre sujeito a forças externas influentes, como feriados, dias de notícias ocupados e muito mais.

No entanto, você se aproxima do Instagram Analytics, o mais importante para ter em mente que os dados são direcionais e nunca o tudo-certo.

Tratar métricas como a resposta singular para o que parece ser um Instagram bem sucedido pode sufocar sua criatividade – use esses números em vez disso, como uma maneira de confirmar o que sua intuição lhe diz ou guia seu próximo movimento.

Então, teste diferentes KPIs, brinque com sua estratégia de conteúdo e veja o que faz.

Você pode se surpreender ao ver o que funciona.

O que é a Análise Preditiva
Posted by Lucas Cruz

O que é a Análise Preditiva?

BI, Web Analytics

A análise preditiva é uma forma de análise avançada que usa dados novos e históricos para prever atividades futuras, comportamentos e tendências. Envolve a aplicação de técnicas de análise estatística, consultas analíticas e algoritmos automatizados de aprendizagem de máquinas para conjuntos de dados para criar modelos preditivos que colocam um valor numérico, ou pontuação, na probabilidade de um evento específico acontecer.

As aplicações de software de análise preditiva utilizam variáveis que podem ser medidas e analisadas para prever o comportamento provável de indivíduos, máquinas ou outras entidades. Por exemplo, é provável que uma companhia de seguros leve em consideração possíveis variáveis ​​de segurança de condução, tais como idade, gênero, localização, tipo de veículo e registro de condução quando o preço e emissão de apólices de seguro automóvel.

Várias variáveis ​​são combinadas em um modelo preditivo capaz de avaliar probabilidades futuras com um nível aceitável de confiabilidade. O software depende muito de algoritmos e metodologias avançadas, como regressões logísticas, análises de séries temporais e árvores de decisão.

A análise preditiva cresceu em destaque ao lado do surgimento de grandes sistemas de dado. À medida que as empresas acumularam conjuntos de dados maiores e mais amplos nos aglomerados Hadoop e outras grandes plataformas de dados, criando oportunidades para que eles extraissem esses dados por insights preditivos. O desenvolvimento e a comercialização de ferramentas de aprendizagem de máquinas pelos fornecedores de TI também ajudaram a expandir os recursos de análise preditiva.

Marketing, serviços financeiros e companhias de seguros foram adotantes notáveis ​​de análises preditivas, como tem grande motor de busca e provedores de serviços on-line. A análise preditiva também é comumente usada em indústrias como cuidados de saúde, varejo e fabricação. Os aplicativos de negócios para análises preditivas incluem a segmentação de anúncios em linha, marcando transações financeiras potencialmente fraudulentas, identificando pacientes em risco de desenvolver condições médicas específicas e detectando falhas iminentes de peças em equipamentos industriais antes que elas ocorram.

O processo de análise preditiva

A análise preditiva requer um alto nível de experiência com métodos estatísticos e a capacidade de construir modelos de dados preditivos. Como resultado, é tipicamente o domínio de cientistas de dados, estatísticos e outros analistas de dados qualificados. Eles são suportados por engenheiros de dados, que ajudam a coletar dados relevantes e prepará-lo para análise, e por desenvolvedores de software e analistas de negócios, que ajudam na visualização de dados, painéis e relatórios.

Os cientistas de dados usam modelos preditivos para procurar correlações entre diferentes elementos de dados em dados de cliques de sites, registros de saúde do paciente e outros tipos de conjuntos de dados. Uma vez que os dados a serem analisados ​​são coletados, um modelo estatístico é formulado, treinado e modificado conforme necessário para produzir resultados precisos; O modelo é então executado contra os dados selecionados para gerar previsões. Conjuntos de dados completos são analisados ​​em algumas aplicações, mas em outros, as equipes de análise usam  amostragem de dados  para agilizar o processo. O modelo preditivo é validado ou revisado à medida que os dados adicionais se tornam disponíveis.

O processo de análise preditiva nem sempre é linear, e as correlações geralmente se apresentam onde os cientistas de dados não estão procurando. Por essa razão, algumas empresas estão preenchendo os cargos de cientistas de dados ao contratar pessoas que têm origens acadêmicas em física e outras disciplinas científicas difíceis e, de acordo com o método científico, estão confortáveis ​​indo onde os dados os conduzem. Mesmo que as empresas sigam o caminho mais convencional de contratação de cientistas de dados treinados em matemática, estatística e ciência da computação, uma mente aberta na exploração de dados é um atributo chave para obter análises preditivas eficazes.

Uma vez que a modelagem preditiva produz resultados acionáveis, a equipe de análise compartilha-os com executivos de negócios, geralmente com a ajuda de painéis e relatórios que apresentam a informação e destacam as futuras oportunidades de negócios com base nas descobertas. Os modelos funcionais também podem ser incorporados em aplicativos operacionais e produtos de dados para fornecer recursos analíticos em tempo real, como um mecanismo de recomendação em um site de varejo online que aponta os clientes para determinados produtos com base em sua atividade de navegação e opções de compra.

Aplicações da análise preditiva

O marketing on-line é uma área em que a análise preditiva teve um impacto comercial significativo. Varejistas, provedores de serviços de marketing e outras organizações usam ferramentas de análise preditiva para identificar tendências no histórico de navegação de um visitante do site para personalizar propagandas. Os varejistas também usam análises de clientes  para direcionar decisões mais informadas sobre os tipos de produtos que o revendedor deve armazenar.

A manutenção preditiva está emergindo como uma aplicação valiosa para os fabricantes que procuram monitorar uma peça de equipamento para sinais de que ela pode estar prestes a quebrar. À medida que a Internet das coisas (IoT) se desenvolve, os fabricantes estão conectando sensores a máquinas no chão de fábrica e a produtos mecatrônicos, como automóveis. Os dados dos sensores são usados ​​para prever quando o trabalho de manutenção e reparo deve ser feito para evitar problemas.

O IoT também permite usos analíticos preditivos similares para o monitoramento de oleodutos e gasodutos, plataformas de perfuração, fazendas de moinhos de vento e várias outras instalações industriais IoT. As previsões meteorológicas localizadas para agricultores baseadas em parte em dados coletados de estações de dados meteorológicos equipados com sensor instalados em campos de fazenda são outras aplicações de modelagem preditiva orientadas por IoT.

Ferramentas e técnicas de análise preditiva

Uma ampla gama de ferramentas e técnicas é utilizada em modelos e análises preditivas. A IBM, a Microsoft, o SAS Institute e muitos outros fornecedores de software oferecem ferramentas de análise preditiva, incluindo software de aprendizagem de máquinas e tecnologias relacionadas que suportam aplicações de aprendizado profundo .

Além disso, o software de código aberto desempenha um papel importante no mercado de análise preditiva. O idioma de análise de código aberto R é comumente usado em aplicativos de análise preditiva, assim como as linguagens de programação Python e Scala. Várias plataformas de análise e previsão preditiva de código aberto também estão disponíveis, incluindo uma biblioteca de algoritmos incorporados no mecanismo de processamento de faísca.

As equipes de análise podem usar as edições base open source de R e outros idiomas analíticos ou pagar por versões comerciais oferecidas por fornecedores como a Microsoft. As ferramentas comerciais podem ser caras, mas elas vêm com o suporte técnico do fornecedor, enquanto os usuários de versões de código aberto puro são normalmente por conta própria quando trabalham com problemas com a tecnologia.

O que é o Big Data Analytics?
Posted by Lucas Cruz

O que é o Big Data Analytics?

BI, Web Analytics

O Big Data Analytics é o processo de examinar grandes e variados conjuntos de dados – ou seja, dados importantes – para descobrir padrões ocultos, correlações desconhecidas, tendências do mercado, preferências dos clientes e outras informações úteis que podem ajudar as organizações a tomar decisões empresariais mais informadas.

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Benefícios do Big Data Analytics

Dirigido por sistemas e software de análise especializados, a grande análise de dados pode apontar o caminho para vários benefícios empresariais, incluindo novas oportunidades de receita, marketing mais efetivo, melhor atendimento ao cliente, melhor eficiência operacional e vantagens competitivas sobre os rivais.

As grandes aplicações de análise de dados permitem que cientistas de dados, modeladores preditivos, estatísticos e outros profissionais de análise analisem volumes crescentes de dados de transações estruturadas, além de outras formas de dados que são muitas vezes deixadas sem recursos pelos programas convencionais de Business Intelligence (BI) e analítica.

Isso abrange uma mistura de dados semi-estruturados e não estruturados – por exemplo, dados de cliques de internet, logs de servidor web, conteúdo de redes sociais, texto de e-mails de clientes e respostas de pesquisa, registros de detalhes de chamadas de telefones celulares e dados de máquina capturados por sensores conectados Para a  internet das coisas.

Em larga escala, as tecnologias e técnicas de análise de dados fornecem um meio de analisar conjuntos de dados e tirar conclusões sobre eles para ajudar as organizações a tomar decisões empresariais informadas.

As consultas de BI respondem a perguntas básicas sobre operações comerciais e desempenho. A grande análise de dados é uma forma de análise avançada, que envolve aplicações complexas com elementos como modelos preditivos, algoritmos estatísticos e análises que são desenvolvidas por sistemas de análise de alto desempenho.

Emergência e crescimento de Big Data Analytics

O termo Big Data foi usado pela primeira vez para referir-se ao aumento dos volumes de dados em meados da década de 1990.

Em 2001, Doug Laney, então de Big data analytics da consultoria Meta Group Inc., expandiu a noção de dados importantes para incluir também aumentos na variedade de dados gerados pelas organizações e na velocidade em que esses dados estavam sendo criados e atualizados.

Esses três fatores – volume, velocidade e variedade – foram conhecidos como os 3Vs de dados importantes, um conceito que o Gartner popularizou após a aquisição do Meta Group e a contratação da Laney em 2005.

Separadamente, o framework de processamento distribuído da Hadoop foi lançado como um projeto de código aberto Apache em 2006, plantando as sementes para uma plataforma em cluster construída em cima do hardware de commodities e orientada para executar grandes aplicativos de dados.

Até o ano de 2011, grandes análises de dados começaram a ter uma firme participação nas organizações e no olho público, juntamente com Hadoop e várias tecnologias de dados grandes relacionadas que surgiram em torno dela.

Inicialmente, à medida que o ecossistema Hadoop tomou forma e começou a amadurecer, grandes aplicações de dados foram principalmente a província de grandes empresas de internet e comércio eletrônico , como Yahoo, Google e Facebook , além de fornecedores de serviços de análise e marketing.

Nos anos seguintes, porém, a grande análise de dados tem sido cada vez mais abraçada por varejistas, empresas de serviços financeiros, seguradoras, organizações de saúde, fabricantes, empresas de energia e outras empresas convencionais.

Principais tecnologias e ferramentas de análise de dados

Os tipos de dados não estruturados e semi-estruturados tipicamente não se encaixam bem nos data warehouses tradicionais, baseados em  bancos de dados relacionais orientados para conjuntos de dados estruturados.

Além disso, os armazéns de dados podem não ser capazes de lidar com as demandas de processamento colocadas por conjuntos de dados importantes que precisam ser atualizados com freqüência – ou mesmo continuamente, como no caso de dados em tempo real sobre estoque comercial, as atividades on-line dos visitantes do site ou o desempenho de aplicações móveis.

Como resultado, muitas organizações que coletam, processam e analisam grandes dados se voltam para os bancos de  dados NoSQL, além do Hadoop e suas ferramentas complementares, incluindo:

  • YARN :  uma tecnologia de gerenciamento de cluster e uma das principais características da Hadoop de segunda geração.
  • MapReduce :  uma estrutura de software que permite aos desenvolvedores escrever programas que processam enormes quantidades de dados não estruturados em paralelo em um cluster distribuído de processadores ou computadores autônomos.
  • Spark :  uma estrutura de processamento paralelo de fonte aberta que permite aos usuários executar aplicativos de análise de dados em larga escala em sistemas em cluster.
  • HBase :  um armazenamento de dados de chave / valor orientado a coluna construído para executar em cima do sistema de arquivos distribuídos Hadoop (HDFS).
  • Hive :  um sistema de data warehouse de código aberto para consultar e analisar conjuntos de dados grandes armazenados em arquivos Hadoop.
  • Kafka :  um sistema distribuído de mensagens de inscrição e assinatura projetado para substituir corretores de mensagens tradicionais  .
  • Porco :  uma tecnologia de fonte aberta que oferece um mecanismo de alto nível para a programação paralela de  trabalhos do  MapReduce a serem executados em clusters Hadoop.

Em alguns casos, os  clusters Hadoop e os sistemas NoSQL estão sendo usados ​​principalmente como almofadas de pouso e áreas de teste para dados antes de serem carregados em um data warehouse ou banco de dados analítico para análise, geralmente em uma forma resumida que é mais propício para estruturas relacionais.

Com mais frequência, no entanto, os grandes usuários de análise de dados estão adotando o conceito de um lago de dados Hadoop que serve como o repositório primário para os fluxos recebidos de  dados brutos. Em tais arquiteturas, os dados podem ser analisados ​​diretamente em um cluster Hadoop ou executados por um mecanismo de processamento como o Spark.

Como no data warehousing, o gerenciamento de dados de som é um primeiro passo crucial no grande processo de análise de dados. Os dados armazenados no sistema de arquivos distribuídos Hadoop devem ser organizados, configurados e particionados adequadamente para obter bons desempenhos em trabalhos de integração extrato, transformação e carga (ETL) e consultas analíticas.

Uma vez que os dados estão prontos, ele pode ser analisado com o software comumente usado em processos analíticos avançados. Isso inclui ferramentas para  mineração de dados, que peneiram conjuntos de dados em busca de padrões e relacionamentos; Análises preditivas, que criam modelos para prever o comportamento do cliente e outros desenvolvimentos futuros; Aprendizado de máquina, que manipula algoritmos para analisar grandes conjuntos de dados; E aprendizagem profunda, um ramo mais avançado de aprendizado de máquinas.

O software de análise de mineração de texto e análise estatística também pode desempenhar um papel no grande processo de análise de dados, como pode integrar o software de BI e as ferramentas de visualização de dados.

Para aplicações ETL e analíticas, as consultas podem ser escritas em modo MapLeduce em modo batch; Linguagens de programação, como R, Python e Scala; E SQL , o idioma padrão para bancos de dados relacionais suportados pelas tecnologias SQL-on-Hadoop.

Big Data Analytics usos e desafios

Os aplicativos de Big data analytics geralmente incluem dados de sistemas internos e fontes externas, como dados meteorológicos ou dados demográficos sobre consumidores compilados por provedores de serviços de informações de terceiros. Além disso, os aplicativos de análise de streaming estão se tornando comuns em grandes ambientes de dados, já que os usuários buscam fazer análises em tempo real em dados alimentados em sistemas Hadoop através do Módulo Spark Spark Streaming ou outros mecanismos de processamento de fluxo aberto, como Flink e Storm .

Os principais sistemas de dados precoce foram principalmente implantados nas instalações, particularmente em grandes organizações que estavam colecionando, organizando e analisando enormes quantidades de dados.

Mas os fornecedores de plataformas da nuvem, como a Amazon Web Services (AWS) e a Microsoft, tornaram mais fácil a configuração e gerenciamento de clusters Hadoop na nuvem, assim como os fornecedores Hadoop, como Cloudera e Hortonworks, que oferecem suporte às suas distribuições da grande estrutura de dados.

Nas nuvens AWS e Microsoft Azure. Os usuários agora podem girar clusters na nuvem, executá-los durante o tempo que for necessário e, em seguida, levá-los offline, com preços baseados em uso que não requerem licenças de software em curso.

As possíveis armadilhas que podem tropeçar organizações em grandes iniciativas de Big Data Analytics incluem a falta de habilidades de análise interna e o alto custo de contratação de cientistas de dados experientes e engenheiros de dados para preencher as lacunas.

A quantidade de dados normalmente envolvida, e sua variedade, pode causar problemas de gerenciamento de dados em áreas que incluem qualidade de dados, consistência e governança; Também, os silos de dados podem resultar do uso de diferentes plataformas e armazenamentos de dados em uma grande arquitetura de dados.

Além disso, integrar o Hadoop, Spark e outras ferramentas de dados importantes em uma arquitetura coesa que atende às necessidades de análise de dados de uma organização é uma proposta desafiadora para muitas equipes de TI e de análise, que devem identificar a combinação certa de tecnologias e, em seguida, juntar as peças .

Diferença entre Dados e Informação
Posted by Lucas Cruz

Diferença entre Dados e Informação

Web Analytics
 

A principal diferença entre dados e informações é que os dados são matérias-primas que devem ser processadas e as informações são os dados processados.

Gráfico de comparação de diferença entre Dados e Informação

Base de Distinção Dados Informação
Definição Os dados são números brutos ou outros achados que, por si só, são de valor limitado. A informação é um dado que foi convertido em um contexto útil e útil.
Exemplo Venda de ingressos em uma banda em turnê. Relatório de vendas por região e local – nos diz qual local é mais lucrativo.
Significado Os dados por si só não são significativos. A informação é significativa por si só.
Etimologia Os dados são um plural do datum, que é originalmente um substantivo latino que significa “algo dado”. Sua origem remonta ao 1600. Sua origem data de 1300.
 

Dados

Os dados são a matéria-prima que deve ser processada para obter informações ou para coleta de detalhes.

São dados ou fatos não organizados que devem ser processados. Os dados são simples e devem ser processados ​​para obter mais informações. Os dados são solitários o suficiente para obter detalhes e encontrar o significado de algo.

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Os dados são a linguagem dos computadores. Os dados são inúteis a menos que sejam processados ​​ou tenham sido feitos em algo. Os dados não têm significado quando não foram interpretados. Os dados são uma definição pouco clara de palavras confusas para formar um significado de algo. O dados vem em números, datas e números e não é processado.

Exemplos de dados

  • Dados do estudante sobre os formulários de admissão: quando os alunos recebem admissão em uma faculdade. Eles preenchem o formulário de admissão. Este formulário contém fatos em bruto (dados do aluno) como nome, nome do pai, endereço do aluno etc.
  • Dados dos cidadãos: durante o recenseamento, os dados de todos os cidadãos são coletados.
  • Dados do levantamento: diferentes empresas coletam dados por pesquisa para conhecer a opinião das pessoas sobre seu produto.
  • Dados de exames dos alunos: nos dados de exame sobre marcas obtidas de diferentes assuntos para todos os alunos é coletado.

Informação

Informações são dados processados. Os dados que podem ser úteis são conhecidos como informações.

A informação é basicamente os dados mais o significado do que os dados foram coletados. Os dados não dependem de informações, mas as informações dependem dos dados. Não pode ser gerado sem a ajuda de dados.

A informação é algo que está sendo transmitido. A informação é significativa quando os dados são reunidos e o significado é gerado. As informações não podem ser geradas sem a ajuda de dados. A informação é o significado que foi formado com a ajuda de dados e que o significado faz sentido devido aos dados que foram coletados contra a palavra.

A informação é processada e vem de forma significativa.

Exemplos de informações

  • Etiquetas de endereço do estudante: os dados armazenados dos alunos podem ser usados ​​para imprimir rótulos de endereços dos alunos.
  • Relatório do Censo: os dados do Censo são utilizados para obter relatórios / informações sobre a população total de um país e a taxa de alfabetização, etc.
  • Relatórios de pesquisa e resultados: os dados da pesquisa são resumidos em relatórios / informações para apresentar ao gerenciamento da empresa.
  • Cartões de resultado de estudantes individuais: nos dados coletados pelo sistema de exames (marcas obtidas em cada assunto) é processado para obter o total de marcas obtidas de um aluno. Total de marcas obtidas são informações. Também é usado para preparar o cartão de resultado de um aluno.
  • Lista de mérito: depois de coletar os formulários de admissão dos candidatos, o mérito é calculado com base nas marcas obtidas de cada candidato. Normalmente, a porcentagem de marcas obtidas é calculada para cada candidato. Agora, todos os nomes dos candidatos são organizados em ordem decrescente por porcentagem. Isso faz uma lista de mérito. A lista de mérito é usada para decidir se um candidato receberá admissão no colégio ou não.

Diferença entre Dados e Informação

  • Dados é o idioma de entrada para um computador e a informação é o idioma de saída para humanos.
  • Os dados são fatos não processados ​​ou meros números, mas a informação é processada dados que foi sentido.
  • Os dados não dependem de informações, mas as informações dependem de dados e, sem ele, as informações não podem ser processadas.
  • Os dados não são específicos, mas a informação é específica o suficiente para gerar significado.
  • Os dados são a matéria-prima coletada, mas a informação é um significado detalhado gerado a partir dos dados.

Quanto custa anunciar no Google Adwords?
Posted by Lucas Cruz

Quanto custa anunciar no Google Adwords?

Google Adwords

Quanto custa anunciar no Google Adwords?

É uma pergunta razoável, e uma que ouvimos o tempo todo, especialmente dos recém-chegados à busca paga. Afinal, os novos para o PPC provavelmente estão mais interessados ​​em saber o Quanto custa anunciar no Google Adwords, e se eles podem se dar conta disso!

Infelizmente, não há uma resposta fácil, de tamanho único. A resposta mais comum (e exasperante) é: “Depende”.

O custo do AdWords depende de várias variáveis. Nesta publicação, vou explicar como essas variáveis ​​afetarão o seu gasto publicitário e desmistificar os conceitos que você precisará entender, a fim de definir um orçamento realista para suas campanhas publicitárias (e determinar se você deve usar o Google AdWords ).

Aqui está uma visualização de alto nível sobre o que você aprenderá com mais detalhes neste guia e terá uma visão melhor de quanto custa anunciar no Google:

  • O Google AdWords é baseado em um sistema de leilão que recompensa as empresas que possuem campanhas publicitárias de alta qualidade com menores custos e uma melhor colocação de anúncios.
  • Você pode exercer um controle estrito sobre como o seu orçamento do Google AdWords é gasto usando táticas como o agendamento de anúncios, o geotargeting e a segmentação de dispositivos.
  • O custo médio por clique no Google AdWords é entre R$ 1 e R$ 7 na rede de pesquisa. O CPC médio na Rede de Display é inferior a R$2,50.
  • As palavras-chave mais caras no AdWords e Bing Ads custam R$ 200 ou mais por clique. Estas são geralmente palavras-chave altamente competitivas em indústrias que possuem valores de vida elevados do consumidor, como dedetizadoras.
  • Os revendedores gigantes podem gastar até R$200 milhões por ano na pesquisa paga no Google AdWords.
  • A pequena empresa média que usa o Google AdWords gasta entre R$ 9.000 e R$ 10.000 por mês em suas campanhas de pesquisa pagas pelo Google. Isso é de R$ 100.000 a R$ 120.000 por ano.

Agora, vamos examinar mais detalhadamente esses pontos sobre os custos do AdWords para identificar quanto custa anunciar no Google.

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Como o orçamento do Google AdWords é gasto?

Um cenário comum que muitos recém-chegados à pesquisa paga se encontram quando seu orçamento publicitário é gasto muito mais rápido do que eles anteciparam.

Compreensivelmente, isso pode ser um grande choque. Os anunciantes podem assumir que seu orçamento publicitário os durará por um mês, apenas para descobrir que eles explodiram através de seu pequeno orçamento em questão de dias. Isso pode levar a mais equívocos sobre busca paga, a saber, que é proibitivamente caro. No entanto, este não é necessariamente o caso e, na maioria das vezes, é o resultado de um mal entendido sobre o funcionamento do orçamento.

Princípios básicos de orçamentação do PPC

Você pode pensar em orçamentos publicitários da mesma maneira que você faria com relação a qualquer outro orçamento. Você começa com uma figura central que representará a maioria do seu orçamento de anúncios, e permitirá um pouco de margem de manobra no caso de as coisas mudarem ou algo der errado. Uma maneira de começar a orçar uma conta PPC é feita por campanha.

Cada campanha possui sua própria guia de configurações exclusivas no AdWords. Isso permite que você controle parâmetros específicos de cada campanha independentemente de outras campanhas em sua conta.

Cada campanha deve ter seu próprio orçamento diário. Se você estiver executando várias campanhas simultaneamente, você deve pensar sobre quais campanhas têm prioridade. Por exemplo, uma campanha que anuncia seu produto mais vendido pode ser mais importante para o seu negócio do que outra campanha promovendo conteúdo para potenciais clientes no topo do funil. Em situações como essa, você pode querer alocar um orçamento diário maior para a campanha do produto.

Se você estiver planejando um orçamento mensal de PPC, tudo o que você precisa fazer é calcular a repartição dos orçamentos diários para cada campanha e alocar seus fundos de acordo com a prioridade de cada campanha.

Como os orçamentos diários são ocupados

Quanto custe o orçamento diário do AdWords?

Digamos que você tenha um anúncio com um CPC de R$ 0,25 e que você gostaria de receber 300 cliques de anúncios por dia. Usando esses números, você pode calcular um orçamento diário estimado:

.25 x 300 = $ 75

Neste exemplo, 25 centavos é o máximo que você seria cobrado se 25 centavos é seu CPC máximo . No entanto, o valor real que você poderia carregar por clique pode mudar, dependendo das variáveis ​​de cada leilão de anúncios individuais.

Basta lembrar que, se você definir seu CPC máximo em 25 centavos, você nunca pagará mais do que isso por um clique – mas você pode acabar pagando menos.

Soa simples o suficiente, certo? Bem, existem vários fatores que você deve considerar, que podem impactar o orçamento do PPC, o primeiro dos quais é o dia da partida.

Agendamento de Anúncios

Também conhecido como agendamento de anúncios, o dia é a prática de especificar quando você deseja que seus anúncios apareçam em potenciais clientes. Embora os seus anúncios ainda tenham que passar pelo processo de leilão de anúncios, você pode informar o Google quando desejar que seus anúncios sejam exibidos.

Quanto o AdWords custa as configurações de agendamento de anúncios

Isto é especialmente útil para empresas locais que desejam conduzir os clientes para uma localização física através de seus anúncios. Se você executar uma padaria que fecha às 7 da noite, por exemplo, você pode não querer que seus anúncios sejam exibidos fora do horário comercial normal. Alternativamente, você pode especificar que seus anúncios funcionam continuamente ao longo do dia, mas alocar uma parcela maior do seu orçamento diário por horas durante as quais você deseja maior visibilidade.

Geolocalização

Assim como você pode alocar mais seu orçamento em determinados momentos do dia para determinar quanto custa anunciar no Google, você também pode gastar mais do seu orçamento em certas áreas geográficas. Esta técnica é conhecida como geolocalização.

Quanto custa o Google AdWords ao fazer o geotargeting local PPC

A geolocalização permite priorizar a exibição de seus anúncios para pesquisas provenientes de áreas específicas. Essas áreas podem ser tão grandes como um estado ou província, ou tão pequenas como um raio de três blocos da sua loja.

A geolocalização pode ser uma excelente maneira de capitalizar as tendências crescentes de tráfego móvel e os hábitos de compra on-the-go dos consumidores de hoje, e isso pode refletir sobre como você aloca seu orçamento diário de anúncios. Por exemplo, você pode querer que seus anúncios apareçam ao lado de pesquisas relevantes em um determinado estado, mas você também pode alocar mais orçamento para pesquisas realizadas em uma cidade específica ou mesmo em uma vizinhança.

Segmentação de dispositivos

Longos tempos são os dias em que as perspectivas foram pesquisadas exclusivamente a partir de navegadores de desktop. Hoje, os consumidores estão pesquisando na Web em vários dispositivos (muitas vezes ao mesmo tempo), o que significa que você precisa prestar atenção para onde suas ligações mais valiosas estão vindo. É aí que a segmentação por dispositivo entra em jogo.

Quanto o AdWords costuma segmentar o dispositivo

Digamos que você deseja exibir resultados em pesquisas de desktop e móveis, mas esse tráfego móvel é mais valioso para você. Você pode especificar que uma parte do seu orçamento seja usada para área de trabalho, mas uma parcela maior será alocada para dispositivos móveis. Você pode até querer dedicar mais dinheiro ao tráfego proveniente de tipos específicos de dispositivos móveis, dependendo do que você está anunciando ou da sua cópia do anúncio.

Definir um orçamento diário e entender como ele será esgotado são os aspectos mais importantes do orçamento para o PPC, mas vale a pena estar ciente de quão avançadas as opções de segmentação podem afetar seu gasto publicitário.

Preços do Google AdWords: Quanto custa anunciar no Google e um clique?

Uma vez que você sabe o que é PPC e como a pesquisa paga funciona, faz sentido que sua próxima pergunta possa ser: “Quanto custa um clique típico?” Como mencionei anteriormente, porém, essa não é uma questão fácil de responder.

De certa forma, você pode pensar em publicidade PPC aproximadamente nas mesmas linhas que a publicidade impressa tradicional; Você esperaria gastar mais em um anúncio brilhante de página inteira em uma revista nacional do que seria para um anúncio classificado em um jornal local. No marketing digital, a distinção não está no formato do anúncio, no entanto, mas sim a intenção comercial e a concorrência pelas palavras-chave que você está oferecendo. Algumas palavras-chave são significativamente mais dispendiosas para oferecer do que outras, dependendo de quão competitivo o mercado é, e é importante perceber isso antes de lançar uma campanha PPC.

Se você tiver média em todos os diferentes tipos de negócios e palavras-chave, o CPC médio no AdWords é entre R$ 1 e R$ 2 . Isso está na rede de pesquisa. Na rede de exibição, os cliques tendem a ser mais baratos e a média é inferior a US $ 1.

O preço é certo

Como já mencionei, existem inúmeros fatores que podem ter um impacto significativo no custo de executar uma campanha de PPC, mas lembre-se: quase qualquer tipo de negócio pode fazer o AdWords trabalhar para eles!

MCC Adwords
Posted by Lucas Cruz

MCC Adwords: O que é a Minha Central de Clientes?

Google Adwords

MCC significa “My Client Center”, que é um tipo de conta do AdWords para anunciantes ou agências que estão gerenciando várias contas de clientes.  O Google MCC é um hub conveniente porque as agências só precisam usar um login para ver relatórios de desempenho para campanhas do AdWords de vários clientes.

A conta da MCC Adwords (Minha Central de Clientes) permite que as agências acessem várias contas do AdWords por meio de um único login. Com todas as contas de clientes disponíveis através de um login, uma MCC permite que as agências visualizem facilmente estatísticas de desempenho em várias contas em um local centralizado.

Quando você faz login em um MCC, existem duas abas principais “Desempenho” e “Orçamento”, cada uma delas permite visualizar as métricas de desempenho ou orçamento em todas as contas ligadas ao MCC.

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Recursos adicionais para usuários do MCC

O uso de um MCC concede às agências o acesso a alguns recursos adicionais do AdWords, como o faturamento do Gerenciador Definido (MDS) e múltiplos relatórios do cliente.

O faturamento MDS é uma maneira simples para os usuários do MCC controlar vários orçamentos de contas de clientes em uma única fatura.

Esse recurso pode ser benéfico se um cliente tiver orçamentos flexíveis que necessitem de atualizações freqüentes devido à sazonalidade ou a um grande cliente que requer várias contas do Google AdWords.

Um dos recursos mais benéficos do uso de um MCC é a ferramenta Client Reporting.

Esta interface de relatórios fornece a capacidade de extrair relatórios em várias contas de clientes ao mesmo tempo. Isso pode ser extremamente útil ao analisar o desempenho da Agência em toda a sua equipe, ou se você deseja medir tendências entre clientes dentro de uma indústria similar.

Os gerentes de contas também podem executar contas especificamente apenas para os clientes que eles oferecem.

Por exemplo, se um gerenciador de contas estiver em 4 contas, eles podem executar com facilidade um relatório para todas as 4 de suas contas em Relatórios de clientes, em comparação com a execução do mesmo relatório 4 vezes diferentes em cada conta. Este recurso economiza um valioso tempo quando se trata de relatórios e análises.

Por que usar uma MCC AdWords para oferecer a uma agência acesso direto à sua conta do Google AdWords?

A Minha Central de Clientes atua como um pouco de salvaguarda para o cliente. Isso porque você ainda “possui” e tem acesso exclusivo aos dados da sua conta do Google AdWords, independentemente de você passar ou não para outro gerente ou agência de campanha.

Você pode simplesmente encerrar o acesso da Minha Agência de Cliente à sua conta a qualquer momento.

Como eu “linko” minha conta do AdWords para o Centro de clientes da minha agência?

O processo é bastante direto. Navegue para encontrar o seu ID de cliente (geralmente um número de 10 dígitos) no canto superior direito da sua conta do AdWords (abaixo coberto em azul):

My-client-center-customer-id

Dê essa ID de cliente à agência que estará gerenciando ou auditando sua campanha. Uma vez que a notificação do pedido oficial vem da sua agência, você deseja navegar novamente em sua conta do Google AdWords e encontrar o ícone da engrenagem.

Selecione “Configurações da conta” no menu suspenso:

Meu cliente-centro-conta-acesso

A partir daqui, navegue até “Acesso à conta” no canto superior esquerdo e pressione “Aceitar solicitação” (destacado em verde). Logo depois, clique em OK.

My-client-center-link-adwords-account

Assim que for feito, você terá concedido com sucesso o acesso da MCC Adwords à sua conta do Google AdWords.

O que é o AdWords Express
Posted by Lucas Cruz

Google AdWords ou AdWords Express: Qual é Melhor?

Google Adwords

O Google AdWords Express é uma versão simplificada simplificada do Google AdWords.

Nas palavras do Google , “O AdWords Express é uma opção de publicidade para empresas que desejam começar rapidamente. É ideal para empresários que não têm muito tempo para gerenciar suas propagandas online “.

Se você está tão amarrado para o tempo, como a maioria dos proprietários de pequenas empresas, isso provavelmente parece um excelente negócio. Você pode configurar rapidamente um anúncio, escrever uma descrição de três linhas da sua empresa e deixar o Google lidar com o resto.

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Não e necessário experiência em Google Adwords?

Quando o Google introduziu pela primeira vez o AdWords Express, um dos principais pontos de venda era que as empresas não precisavam de nenhuma experiência de marketing para ter sucesso.

A empresa parece ter recuado essa idéia, em vez disso, enfocando a rapidez com que você pode fazer funcionar sua campanha.

No entanto, isso equivale em grande parte ao mesmo. É possível fazer exatamente o que o Google promete – gaste 15 minutos configurando o AdWords Express e você terá uma campanha de publicidade online. A questão maior é, isso realmente funciona?

Se você nunca tivesse negociado ações antes, não havia pesquisado o mercado de ações e tinha pouca idéia das forças que impulsionavam o mercado, você arriscaria investir uma quantia significativa em uma nova plataforma de negociação, só porque era rápido e fácil Para configurar?

Jogar sua campanha publicitária em 15 minutos de configuração pode ser tão caro e tão frustrante quando os resultados não são o que você esperava.

Para aproveitar ao máximo sua campanha, aproveite o tempo para aprender os fundamentos. A cópia do anúncio convincente, uma oferta irresistível e uma página de destino congruente são componentes essenciais para conversões de direção ou o número de visitantes que realmente compram seu produto ou serviço.

O AdWords Express pode ser uma maneira rápida de começar, mas sua taxa de conversão nunca será tão alta como poderia ser, a menos que você entenda perfeitamente o que está fazendo – o que leva a mesma quantidade de tempo, independentemente da plataforma que você usa.

Problemas de personalização no Google Adwords Express

Uma vez que você esteja familiarizado com o funcionamento do Google AdWords e os vários fatores que podem afetar drasticamente suas conversões, você começará a perceber as limitações inerentes da plataforma do AdWords Express.

A versão completa do AdWords permite que você crie e gerencie sua própria lista de palavras-chave, ajuste seus lances para palavras-chave individuais, organize suas palavras-chave e anúncios em temas bem agrupados e crie páginas de destino personalizadas para maximizar o número de leads e vendas que você gera do seu Campanha publicitária.

O AdWords permite organizar suas palavras-chave e anúncios em temas.

O AdWords permite organizar suas palavras-chave e anúncios em temas bem agrupados.

O AdWords também oferece mais opções de segmentação, recursos de redirecionamento e vários tipos de anúncios. Todos esses fatores funcionam juntos para melhorar sua taxa de conversão, por isso é melhor manter o controle deles ao invés de permitir ao Google automatizar o processo.

Rastreamento de conversões

Um dos motivos mais convincentes para escolher o Google AdWords, em vez do AdWords Express, é a importância do acompanhamento de conversões. O AdWords fornece várias ferramentas para acompanhar as conversões, como chamadas telefônicas, envios de formulários de contato, vendas on-line e até vendas que ocorrem offline se você as importar de volta para o Google AdWords.

O AdWords oferece várias ferramentas para monitorar as conversões.

O AdWords oferece várias ferramentas para monitorar as conversões.

Por que isso é importante? O rastreamento de conversões permite calcular o retorno do investimento da sua campanha publicitária. O tráfego do site e as impressões de anúncios são importantes para medir, mas não são iguais às vendas.

É possível gerar centenas de visitas ao site e obter milhares de impressões de anúncios, mas não fazer uma única venda, razão pela qual é fundamental configurar o acompanhamento de conversões para sua campanha do Google AdWords.

O AdWords Express não oferece o acompanhamento de conversões. Ele informa sobre cliques de anúncios e impressões de anúncios, mas não há como determinar quantos desses cliques são convertidos em leads ou vendas. Para mim, é um disjuntor.

Migração de campanhas

É tentador para proprietários de empresas locais com limites de tempo começar uma campanha do AdWords Express, planejando passar para a versão completa do AdWords mais tarde.

No entanto, o Google não fornece uma maneira de alterar uma campanha existente do AdWords Express para uma campanha do AdWords (ou vice-versa). Você poderá criar uma nova campanha do Google AdWords a partir do zero, mas não migrar qualquer dado existente.

Ao invés de aproveitar o tempo para configurar e executar uma campanha do AdWords Express, apenas para reconstruí-la completamente usando o AdWords, parece lógico configurar a campanha que você realmente deseja desde o início.

Maximizar suas conversões com uma ou outra plataforma, em última instância, exige a mesma curva de aprendizado, e o AdWords oferece recursos de personalização e rastreamento muito mais robustos. O AdWords Express não é necessariamente um produto ruim, mas as suas limitações tornam uma escolha fraca para os empresários que desejam maximizar o ROI.

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