PROMO 12.12 YES! BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 122K!
Diskon Spesial 97% Belajar Data Science Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 12 Jam 8 Menit 30 Detik 

Implementasi Teknik Analisis Data dalam Dunia Content Creator

Belajar Data Science di Rumah 08-Maret-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/d08ada49ee6c77a5c0eb1c739b188732_x_Thumbnail800.jpg

Jika sahabat data telah mempublikasikan konten secara online sahabat data ternyata dapat mengimplementasikan teknik analisis untuk mentracking kesuksesan konten kalian, sahabat data mungkin menggunakan platform analitik atau yang setara seperti Google Analytics untuk memantau kinerjanya. Namun, terlepas dari keberadaan Google Analytics, platform ini tidak dibuat untuk pemasar atau penerbit konten. Mampu melacak dan memantau dengan cermat bagaimana audiens berinteraksi dan terlibat dengan konten sahabat data sangat penting.


Namun, memudahkan tim pembuat konten sahabat data untuk melakukannya memerlukan pendekatan yang lebih khusus daripada yang disediakan platform analisis web tradisional. Disesuaikan dengan kebutuhan unik pemasar dan penerbit konten, analitik konten adalah opsi yang lebih mudah diakses oleh pembuat konten. 


Apa yang paling menarik untuk dibaca oleh pelanggan sahabat data? Format apa yang menghasilkan keterlibatan paling banyak? Saluran apa yang paling cocok untuk subjek tertentu? Jika sahabat data dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan ini, sahabat data dapat dengan yakin memutuskan konten apa yang akan dihasilkan, bagaimana menyajikannya (kuis, iklan berbayar, tayangan slide, posting blog, whitepaper, dll.), dan di mana dan kapan mempostingnya untuk yang terbaik hasil.

Analisis konten membuatnya cepat dan mudah untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan ini sehingga sahabat data dapat membuat konten yang lebih menarik dan berdampak yang meningkatkan keterlibatan dan menghasilkan pendapatan.


Lalu bagaimana sebenarnya analisis konten berpengaruh pada bisnismu?


1. Apa Itu Analisis Konten?

Analisis konten, juga dikenal sebagai kecerdasan konten, adalah pengukuran dan analisis lalu lintas pengunjung dan keterlibatan dengan konten yang dipublikasikan, seperti blog, artikel, dan podcast. Metrik analitik konten mencakup tampilan halaman, waktu keterlibatan, interaksi sosial (misalnya, berbagi Facebook dan retweet Twitter), konversi, sumber akuisisi, dan banyak lagi. Analisis konten adalah kategori alat analisis yang dibuat khusus untuk melayani kebutuhan tim konten. Itu membuatnya berharga bagi semua orang yang membuat konten, termasuk tim dalam pemasaran konten, penerbitan digital, komunikasi internal, SEO, dan pemberdayaan penjualan.


Apa yang membedakan analitik konten dari analitik web tradisional adalah bahwa hal itu membuat mengakses wawasan seputar konten menjadi mudah dan langsung bagi para profesional kreatif non-teknis. Menyediakan cara yang akurat untuk mengukur sesi web dan pandangan holistik tentang keterlibatan di berbagai saluran, alat analisis konten membantu pembuat konten memahami konten mana yang benar-benar sesuai dengan pemirsa mereka. Berbekal informasi itu, mereka lebih siap untuk menghasilkan lebih banyak konten yang diinginkan dan ditanggapi oleh audiens mereka.


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


2. Manfaat Analisis Konten

Jika sahabat data menyukai banyak konten pro, sahabat data mungkin tertatih-tatih menggunakan GA untuk mengukur kinerja konten sahabat data. Tapi tidak harus seperti itu. Inilah cara platform analitik konten dapat membuat pekerjaan sahabat data jauh lebih mudah. Akses lebih banyak metrik dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.


Untuk setiap bagian yang sahabat data terbitkan, ada data untuk memberi tahu sahabat data bagaimana respons audiens sahabat data. Tetapi tidak masalah berapa banyak data yang sahabat data kumpulkan jika tidak memaksa dan menginformasikan proses pengambilan keputusan dan strategi editorial untuk sahabat data dan tim sahabat data. Analisis konten memberi sahabat data akses ke wawasan yang secara inheren lebih dapat ditindaklanjuti daripada yang ditawarkan alat analisis web tradisional. Berikut adalah contoh:

  • Conversion ” Pahami konten mana di situs sahabat data yang paling memprovokasi tindakan dari pembaca, dan seberapa berharga bagian tertentu dalam perjalanan pelanggan secara keseluruhan.

  • Referral Channel an”Identifikasi konten yang berkinerja baik di mesin telusur dan mendorong lalu lintas organik kembali ke situs sahabat data.

  • Time Engagement”Dapatkan ukuran realistis tentang berapa lama pembaca menghabiskan waktu terlibat secara aktif dengan konten sahabat data”dengan kata lain, seberapa berharga konten sahabat data bagi audiens sahabat data.

  • Channel Segmentation-Lacak kinerja setiap bagian konten di berbagai platform untuk mengoptimalkan strategi distribusi sahabat data.


3. Manfaat Lainnya

Mengotomatiskan pelaporan, penandaan, dan pelacakan sasaran

Alat analisis web tradisional mengharuskan analis untuk melakukan banyak pekerjaan di belakang layar, menyiapkan pelaporan konten, penandaan, dan pelacakan sasaran untuk tim konten kreatif. Tidak demikian halnya dengan alat analisis konten. Mereka mengotomatiskan sebagian besar pekerjaan teknis itu untuk membantu tim konten beroperasi lebih efisien dan kohesif.


  • Content Reporting”Secara otomatis membuat dan mengedarkan laporan analisis khusus konten tentang konten berkinerja terbaik, konten berkonversi teratas, konten evergreen teratas, dan lainnya secara berulang. Buat dan analisis kumpulan data yang besar dengan cepat, dan aktifkan seluruh organisasi sahabat data untuk menjawab pertanyaan sulit yang mereka miliki tentang situs dan audiens sahabat data.

  • Smart Tags”Otomatiskan penandaan konten materi pelajaran. Menggunakan pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami, Smart Tags memindai halaman dan postingan untuk menentukan topik yang relevan, secara otomatis menetapkan tag secara otomatis berdasarkan materi pelajaran konten sahabat data.

  • Goals”Lepaskan rasa sakit dari pelaporan dan pelacakan KPI dengan memberi tim tempat untuk berbagi dan melacak sasaran untuk konten mereka. Sejajarkan tim sahabat data di sekitar KPI bersama sehingga semua orang dapat melayani sendiri check-in mereka menuju kemajuan.

  • Mendorong kesuksesan bisnis dengan analitik konten.


Analisis konten adalah cara paling efektif untuk mengevaluasi strategi konten sahabat data dan melihat di mana perubahan perlu dilakukan. Awasi ke arah mana KPI inti sahabat data menuju saat sahabat data menjalankan strategi konten sahabat data, perluas konten yang berfungsi, dan ulangi. Ini adalah kunci untuk mengubah strategi konten sahabat data menjadi pendorong bisnis yang dinamis.


4. Analisis Konten vs Analisis Web: Apa Perbedaannya?

Perbedaan antara analitik konten dan analitik web bermuara pada masalah yang mereka buat untuk dipecahkan. Analisis konten dibuat untuk tim konten dan bisnis berbasis konten; analisis web awalnya dibuat untuk e-niaga dan analisis produk.


Ada cara untuk membuat alat analitik web berfungsi untuk analitik konten, tetapi sahabat data perlu membangun sendiri fungsionalitas analitik konten, yang tidak semua orang bisa lakukan. Alat analisis web hanya berfokus pada apa yang terjadi di situs web sahabat data, sedangkan analisis konten memberi pemasar dan penerbit pandangan holistik tentang bagaimana kinerja konten di semua platform dan saluran. Alat analisis konten juga lebih ramah pengguna untuk pembuat konten dan non-analis.


Misalnya, tepat saat masuk, pertemuan dengan dasbor GA memerlukan pembacaan yang lebih cermat dan lebih banyak pelatihan untuk memahami apa yang sahabat data baca daripada alat yang dirancang khusus untuk konten. Kemudahan penggunaan alat analisis konten seperti Parse.ly mendemokratisasikan data di seluruh organisasi dan membantu mempromosikan pola pikir berbasis data selama proses kreatif.


Baca juga : Ketahui Proses Pengolahan Data Dengan Metode Analisis Deskriptif


5. Belajar Data Otodidak dan Mandiri Bersama DQLab

Halo sahabat data, Yuk Belajar dirumah aja bersama DQLab. Nikmati modul interaktif dan pembelajaran aplikatif bersama DQLab dan tentunya kamu tidak perlu melakukan instalasi environment anti ribet. DQLab sudah menyediakan semua yang kamu butuhkan untuk belajar. Mulai dari Modul sampai ke sertifikat Completion. Yuk Mulai Karir Datamu bersama DQLab.


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :