هل سبق لك أن بدأت التخطيط لحملة تسويق موسمية على وسائل التواصل الاجتماعي لكن لم تكن تتوفر لديك معلومات عن نفس الفترة من العام الماضي؟ ألا تفكر أحيانًا في التصفح لأسفل عبر أحد الحسابات على الشبكات الاجتماعية لتحليل نشاط ما من العام الماضي؟ هل تجد صعوبة في معرفة طبيعة تواجد علامتك التجارية عبر الإنترنت على مدار السنين؟ تلك هي اللحظات التي تحتاج فيها بشدة إلى البيانات القديمة على الإنترنت.
عند وضع إستراتيجية التسويق لحدث موسمي أو إجراء تحليل للتنافسية، قد تحتاج إلى الحصول على إحصاءات من مواسم العام الماضي لتطوير خطتك. تسمح لك البيانات السابقة على الإنترنت بفهم سلوك مستخدمي الإنترنت في الماضي وتحديد أفضل توقيت للنشر وأنواع المحتوى التي تحقق معدلات مشاركة أعلى وغيرها من الإحصاءات. ستمنحك البيانات القديمة على الإنترنت بالتأكيد ميزة وتساعدك على بناء إستراتيجية تسويق وبحث دقيقة دون الاضطرار إلى تعديل خطتك مرارا وتكرارا.
تمنحك ميزة كراود اناليزر الجديدة إمكانية الوصول إلى البيانات القديمة على الإنترنت لتسريع سير العمل. كما توفر لك الوقت الذي تحتاجه للتركيز بشكل أكبر على المحتوى الإبداعي الذي تصنعه. بدلاً من استخراج البيانات التي تبحث عنها بشكل يدوي، ستقوم الأداة باسترجاع وتحليل معلوماتك من الماضي.
يمكن القيام بالكثير عبر استخدام البيانات القديمة على الإنترنت اعتمادًا على نوع المنتج أو الخدمة التي تقدمها وهدف عملك الحالي. على سبيل المثال، قد تستخدم الوكالات الإعلانية هذه الميزة لمعرفة مدى الانتشار الذي حققته الحملات السابقة. يمكن لشركات السلع الاستهلاكية سريعة التداول أن تقيس مدى نجاح الحملات الموسمية السابقة وأن تقارنها بنتائج الحملة الحديثة.
هناك العديد من الطرق للاستفادة من البيانات القديمة على الإنترنت. تحتاج بعض الأنشطة التجارية في كثير من الأحيان إلى الاحتفاظ بتتبع لذكر موضوعات بعينها على الإنترنت. الرسم البياني التالي قد يكون مثال على البيانات القديمة التي تم استخراجها.
في هذا المثال، استخرجت شركة سيارات بيانات تتعلق بثلاثة موضوعات كانت مهتمة بها؛ قطع الغيار والسعر والسرعة. تظهر النتائج زيادة سريعة في ذكر معدلات الأسعار من 2008 إلى 2014. منذ عام 2014، بدأ مستخدمو الإنترنت في ذكر السرعة أكثر. قد توجه مثل هذه الإحصاءات الشركة للتركيز بشكل أكبر على نشر المحتوى المرتبط بالسرعة بدلاً من الحديث عن ميزات أخرى قد لا تحصل على نفس التفاعل. لست بحاجة إلى اختراق أية إحصاءات للحصول على البيانات القديمة. تمنحك هذه الأداة كذلك المعلومات التي تم جمعها مثل الموقع والجنس ومشاعر المستخدمين والهاشتاجات الأكثر استخدامًا ... إلخ.
يوضح المثال التالي كيف تفاعل مستخدمو الإنترنت مع أزمة لعلامة تجارية في 2014. اتخذت الشركة بعض الإجراءات التصحيحية في 2015 و 2016 ما قلل الفجوة بين التعليقات السلبية والإيجابية.