Veröffentlicht am 16 July 2019

4 Verantwortlich Möglichkeiten, Daten zu kommunizieren

Von allen Überredung Tools Inhalt Vermarkter in ihrem Toolkit haben, sind Daten, eine der stärksten.

Laut einer 2014 Studie der Cornell Food and Brand Lab , waren die Leute 40% eher ein Medikament funktionieren würde, wenn sie erfuhr es durch ein Diagramm , anstatt nur das Lesen von Text glauben.

Siehst du was ich dort gemacht habe? 😉

Aber Daten ist auch schwierig.

Es ist einfach, Muster zu sehen, wo es keine gibt, oder die Präsentation Skew auf Ihren Punkt zu machen. Und wenn das geschieht, auch unbeabsichtigt, kann er das Vertrauen untergraben Sie mit Ihrem Publikum aufgebaut haben.

Also, wie können Inhalte Smart-Vermarkter lernen Daten effektiv zu nutzen und verantwortungsvoll, in einer Weise, dass sie das Vertrauen statt Erodieren baut?

Um klar zu sein, das Lernen zu erkennen und korrigieren Sie Ihre eigene Voreingenommenheit bei der Interpretation und Darstellung von Daten ein Leben lang dauern kann.

Aber zum Glück gibt es Richtlinien, die Sie auf dem richtigen Weg zu halten, so dass Sie lernen können, überzeugende Daten effektiv und verantwortungsvoll zu teilen.

Lassen Sie uns an vier von ihnen sehen.

1. Frage die Quelle

Wenn Sie die Ergebnisse einer Studie (oder jede Art von Daten gesammelt von jemand anderem) teilen, ist es wichtig, kritisch darüber nachdenken, ob Sie die Ergebnisse vertrauen, bevor sie mit dem Publikum zu teilen.

Mehr als oft nicht, mit Blick auf dem eine Studie oder gesammelte Daten durchgeführt und warum wichtige Hinweise auf seine Glaubwürdigkeit offenbaren.

Wenn Sie eine Studie sind unter Berufung auf und Zugang zu seinem vollen Wortlaut haben, an seiner Methodik suchen und Ihren gesunden Menschenverstand - glauben Sie ihr Experiment getestet, was sie sich vorgenommen testen?

Eine andere Strategie , um die Glaubwürdigkeit einer Studie zu prüfen , ist die Verwendung eines Backlink - Checker , um zu sehen , wer sonst noch die Studie zitiert hat, und dem, was sie hatten darüber zu sagen.

Das Sammeln von Informationen über Ihre Quelle und lesen , was andere hatten darüber zu sagen - und, was noch wichtiger ist , die diese Dinge gesagt hat - helfen können Sie entscheiden , ob diese Informationen vertraut werden kann.

2. Seien Sie klar darüber, wo Daten kamen aus

Wenn Sie jemand anderes Daten freigegeben haben, ist dies eine einfach.

Im Allgemeinen ist es ausreichend ist, um die Quelle zu verbinden, wo Sie die Daten gefunden. Schließlich sind Sie ein Content-Anbieter, kein Forscher, so gibt es keine Notwendigkeit für MLA-Stil.

Aber was, wenn Sie Daten teilen Sie gesammelt?

Vielleicht sind Sie mit Ihrem eigenen Website-Daten oder soziale datenträger die Wirksamkeit verschiedener Marketing-Strategien zu zeigen, oder Sie Ihre eigenen Daten aus einer Kundenbefragung zu teilen.

In diesem Fall ist es wichtig, die Grenzen Ihrer Daten zu berücksichtigen.

Eine Umfrage mit nur 20 Antworten könnte etwas interessant, offenbaren, aber es ist schwierig, schwer Schlüsse aus so wenig Antworten zu ziehen.

Das bedeutet nicht, kann man nicht teilen, was Sie aus diesen Daten gelernt; es bedeutet nur, Sie klar sein müssen, dass die Informationen nur von 20 Befragten kamen.

Denken Sie daran, 3. dass Korrelation gleich Kausalität nicht

Dies ist die goldene Regel der Datenanalyse, und ein Sie haben vor wahrscheinlich gehört.

Die Crux ist: Nur weil zwei Trends werden im Zusammenhang scheinen, es bedeutet nicht , sie sind .

Das bedeutet nicht, dass Korrelation nicht nützlich ist.

Oft Korrelation kann man Ahnung, dass etwas könnte zwischen zwei Variablen geschehen. Aber man muss auf die Möglichkeit offen bleiben, dass es nur ein Zufall.

Zum Beispiel, wenn Sie mehr Verkehr zu einer bestimmten Zeit des Tages bekommen, dann ist es wahrscheinlich etwas passiert Ihren Traffic zu dieser Zeit zu beeinflussen. Aber das Korrelation man nicht sagen , was.

Sie werden nicht wissen, dass, bis Sie mehr Fragen zu stellen.

Es ist durchaus möglich, eine Korrelation in Ihrem Content-Marketing zu zitieren, aber machen Sie nicht den Fehler, eine Verbindung zu bestätigen, die nicht da sind oder nicht.

4. Verwenden Sie eine gute Grafik-Etikette

Chart können leistungsfähige Werkzeuge überzeugend sein.

Wenn verantwortungsvoll genutzt, können sie ein wichtiger Punkt viel schneller und klarer als zu versuchen, es zu erklären, mit Text.

Aber, müssen sie sorgfältig verwendet werden.

Hier sind ein paar gute Faustregeln, die ich im Laufe der Jahre gelernt habe:

Halte es einfach

Frag dich selbst:

Was ich versuche, zu kommunizieren?

Dann beseitigen alles, was nicht aktiv hilft Ihnen Ihren Punkt zu machen - einschließlich der Elemente, die nur redundant sind.

Zum Beispiel, was Punkt denken Sie, ich versuche, mit dieser Grafik zu machen?

Wenn Sie sagt: „Ich weiß es nicht,“ dass eine gültige Antwort ist.

Es gibt einige gute Informationen in dieser Tabelle, aber Sie, als Leser, haben keine Ahnung, was ich mit ihm zu kommunizieren bin versucht.

In dieser folgenden Tabelle habe ich die offenen Raten Daten und das überflüssige Etikett beseitigt, so können wir uns auf genau einen Punkt konzentrieren: E-Mail 5 hatte die beste Klickrate.

Fragen Sie nicht , Ihre Leser für Einsichten zu finden - das ist dein Job .

Präsentieren Sie die Daten so Ihren Punkt sofort klar.

Hüten Sie sich vor den Maßstab

Waagen sind eine der einfachsten Möglichkeiten für ein Diagramm irreführend zu werden.

Ihre sicherste Wette ist Ihre Y-Achse bei Null beginnen, da dies alles in der richtigen Perspektive halten hilft.

In diesem ersten Diagramm, E-Mail 6 sieht schrecklich.

Aber bei genauerem Hinsehen …

Hey, die Y-Achse beginnt bei 25%!

Mit der entsprechenden Skala können wir sehen, dass, ja, E-Mail 6 hat die niedrigste Rate offen, aber es war nicht so schlimm wie die erste Skala es gemacht zu sein scheint.

Verwenden Sie aussagekräftige Etiketten und Farben

In einer Datenvisualisierung, sollte jedes Element Bedeutung hat, sonst wird es in der Art und Weise von dem, was Sie zu kommunizieren versuchen.

Stellen Sie sicher, dass, wenn Sie verschiedene Etiketten wählen, Stile und Farben, sie helfen, Ihren Punkt zu klären, anstatt überflüssig oder nutzlos.

In diesem ersten Diagramm ist jede E-Mail eine andere Farbe, die bei nicht nur schwer zu sehen, sondern auch im Wesentlichen bedeutungslos.

Ja, es gibt sechs verschiedene E-Mails, aber wir wissen schon, dass, weil es sechs Bars - die verschiedenen Farben redundant sind.

Verwenden Sie stattdessen eine Akzentfarbe aufmerksam zu machen, was Sie wollen den Leser auf das konzentrieren.

Jeder braucht Daten Alphabetisierungs

Daten verwendet die Domäne der Wissenschaftler zu sein. Nicht länger.

Nun, da jeder Zugriff auf mehr Daten hat als je zuvor, ist die Datengrundbildung nicht mehr eine Nische betreffen.

Die Möglichkeit, Daten zu interpretieren und nutzen verantwortungsvoll und effektiv Ihre Content-Marketing verbessern können, ja.

Aber auch, wenn Sie den zusätzlichen Schritt nehmen die Daten zu durchdenken Sie lesen und zu teilen, sind Sie Ihren Beitrag zu verbessern, wie unsere Gesellschaft insgesamt Daten verwendet.

Also, das nächste Mal, wenn Sie eine Studie unter Berufung finden oder eine Grafik zu schaffen, in Ihrem Content-Marketing zu nutzen, einige Zeit dauern, kritisch über die Daten zu denken und wie Sie teilen es.

Fragen Sie sich ein paar kritische Fragen können Sie aus einem passiven Daten-Sharer zu einer Quelle entwickeln helfen, Ihr Publikum vertrauen.