Comment gravir la montagne du contenu basé sur les données

La clé pour réussir ce processus est de ne pas se focaliser sur les effets de second ordre (quels points de données obtiendront le plus de liens, ou PR), mais de revenir à l'essentiel et de se demander "comment les données peuvent-elles réellement aider notre public ?"

Les données dont dispose votre entreprise (données utilisateur, données produit, données collectées ou achetées) sont une mine d'histoires, d'idées et d'idées que vous pouvez partager avec le monde. Utilisez vos données pour fournir une aide réelle et significative, et le trafic, les liens et la couverture médiatique suivront.

L'étrange problème avec la plupart des contenus basés sur les données

Le contenu basé sur les données est un contenu qui utilise un ou plusieurs points de données comme base d'une histoire utile pour votre public.

Chaque partie de cette définition est importante.

1. Le contenu basé sur les données doit contenir une pépite de données légitimes . Peu importe s'il s'agit d'une petite statistique ou d'une ventilation analytique de toute une industrie. Peu importe si sa propriété, collectée ou achetée. Les données sont des données.
2. Dans le contenu basé sur les données, les données génèrent une histoire . Il doit toujours s'agir d'un excellent contenu, enveloppant les données dans la perspicacité, les connaissances et la compréhension que vous avez de votre expérience et de votre expertise.
3. Ces données + informations doivent aider votre public . Il peut s'agir de tirer le meilleur parti de votre produit ou de les aider à se comparer au reste de l'industrie. Mais les personnes pour lesquelles vous écrivez doivent en sortir avec de la valeur.

C'est une définition vraiment basique, mais elle doit être faite. Alors que tout le monde obtient le point 1 et que la plupart des gens obtiennent le point 2, c'est au point 3 que les gens se tournent la tête.

Au lieu d'écrire du contenu de données pour le même public, ils écrivent tout leur autre contenu, ils l'écrivent plutôt avec le résultat souhaité d'"obtenir des liens". Ils négligent la possibilité de rendre le contenu utile et de résoudre des problèmes pour leur lecteur principal.

La forme la plus flagrante consiste à écrire pour les relations publiques et les mentions dans la presse. Personne ne s'attend à être sur le site Web du New York Times avec 1 200 mots sur de meilleurs tête-à-tête. Mais les gens s'y attendent avec le contenu des données. Un bon contenu a des liens, et même des mentions dans la presse, comme un effet de second ordre.

Mais le premier effet doit toujours être d'aider votre lecteur.

C'est ce qu'a fait Wistia lorsqu'ils ont voulu partager les meilleures pratiques d'utilisation des CTA vidéo.

Ils savaient que les clients et les prospects voulaient comprendre comment les autres utilisaient les CTA, et ils savaient qu'ils avaient les données pour les aider. Ils ont donc analysé "plus de 3,6 millions de personnalisations de vidéos hébergées par Wistia - dont 481 514 appels à l'action à partir de 324 015 vidéos" pour informer les utilisateurs sur le meilleur fonctionnement des CTA.

Du guide Wistia aux appels à l'action dans le marketing vidéo

Cet article génère non seulement des dizaines de milliers de vues, mais fait également ce qui suit :

• Il sert de support de vente pour l'équipe commerciale de Wistia. S'ils sont en communication avec un prospect, ils peuvent le diriger vers cette pièce pour montrer les taux de conversion qu'ils doivent attendre des CTA en vidéo.
• Il sert de conseil à l'équipe de réussite client. Ils peuvent utiliser ces informations pour aider les clients actuels à mieux utiliser les CTA dans leurs vidéos et les aider à réussir.

Cela n'a pas fait la une du New York Times , ni même du Boston Globe , mais cela a attiré des clients Wistia et aidé ceux qu'ils avaient à mieux réussir. C'est pourquoi vous écrivez le contenu des données.

Les backlinks et les mentions dans la presse peuvent venir naturellement de ces publications de données centrées sur le lecteur, tout autant que tout ce qui est écrit d'abord par un journaliste. L'article le plus lié sur le blog AdEspresso, un article comparant le coût des publicités Facebook, compte 4 170 backlinks stupéfiants provenant de près d'un millier de domaines référents. Il s'agit d'informations très recherchées provenant d'une source extrêmement réputée - AdEspresso gère plus de 636 millions de dollars de dépenses publicitaires - donc toute personne travaillant avec Facebook Ads va y revenir.

Il en va de même pour la presse. Cet article sur le marché mondial du travail que la plateforme de négociation salariale Candor a produit en mai, au début de la pandémie de COVID-19, a été bien accueilli par la presse.

Il a obtenu la presse en étant d'abord utile. Candor a utilisé des données participatives pour générer rapidement une liste de ceux qui embauchaient, gelaient les embauches ou licenciaient des employés alors que la pandémie s'installait dans le monde entier.

L'article a ensuite utilisé cette liste pour segmenter par industrie, emplacement et secteur afin que les lecteurs puissent voir où se trouvaient encore les emplois.

De L'état du marché mondial de l'emploi dans COVID-19

Il a donné à des milliers de personnes des informations essentielles sur le marché mondial du travail à un moment où ils en avaient désespérément besoin. Bien sûr, un journaliste va écrire à ce sujet. L'article aide d'abord les lecteurs, et le sous-produit de cela a été plus de trafic et de presse pour Candor.

Quatre types de contenu de données que toute entreprise peut écrire

Comme une version plus ringard de Wet Wet Wet aurait pu chanter, "Les données sont partout."

Chez Animalz, nous avons travaillé avec plus de 100 entreprises, et toutes ont écrit ou peuvent écrire du contenu de données. Il ne s'agit pas de trouver des données; il s'agit de trouver les bonnes données.

Encore une fois, c'est centré sur le lecteur. Quelles sont les données que vos lecteurs doivent connaître ? Quelles sont les données sur lesquelles vos lecteurs ont besoin de votre avis ?

1. Contenu des données exclusives

Les données que vous possédez seront toujours les meilleures données sur lesquelles écrire. C'est vous qui le comprenez le mieux, c'est le plus utile pour votre public et il peut être utilisé de multiples façons.

Dans leur article We Analyzed 752,626 Facebook Ads, and Here's What We Learned, AdEspresso a parcouru toute sa bibliothèque d'exemples d'annonces pour analyser la composition des publicités Facebook.

Les lecteurs de cet article se comptent par centaines de milliers, et chacun d'eux a appris à produire des publicités Facebook de premier ordre. Ce ne sont pas techniquement des données produit comme l'exemple Wistia ci-dessus. Au lieu de cela, il s'agit d'un ensemble de données tangentiel construit par AdEspresso exactement parce qu'il a compris sa pertinence pour son public. L'analyse aide davantage ce public.

Cet article a été initialement publié en 2015, puis mis à jour en 2018. Ceci est essentiel pour le contenu des données - il a souvent une date de péremption. Alors que la vérité de vos 5 conseils pour le travail à distance est éternelle, vos données deviennent rapidement obsolètes et vous devez les mettre à jour aussi souvent que possible.

Mais il y a un plus à ce travail supplémentaire : un trafic supplémentaire.

Lorsque cet article a été actualisé, il a enregistré un deuxième pic de trafic à partir de la deuxième rafale et de la distribution d'e-mails, mais il a également enregistré une augmentation du trafic organique de base, qui avait diminué en raison du vieillissement des données. Il vieillit à nouveau maintenant, donc cet article devrait probablement faire l'objet d'une autre mise à jour l'année prochaine. Mais quand il sera actualisé, nous verrons à nouveau ce pic, ainsi qu'une autre augmentation du trafic de base.

Tous les articles de données n'ont pas besoin d'être un mastodonte examinant toutes les données dont vous disposez. Un court article se concentrant sur une seule donnée peut être tout aussi utile pour votre public. Cet article de Wistia sur la durée optimale de la vidéo fait moins de 800 mots mais donne aux lecteurs toutes les informations dont ils ont besoin pour faire un choix éclairé sur la durée de la vidéo :

Cet article a été rédigé comme une émanation de l'analyse plus large des données pour le guide CTA ci-dessus. Si vous produisez une grande quantité de données, réfléchissez à la façon dont vous pouvez réutiliser et remixer les résultats pour d'autres articles. Vous pouvez séparer chaque point de données dans son propre article plus petit et y développer des détails. Les personnes intéressées par cela peuvent se concentrer sur cet article sans avoir à parcourir le plus gros morceau.

2. Contenu des données publiques

Les données publiques ne vous donnent pas l'avantage intégré que les données propriétaires offrent. En théorie, n'importe qui peut le trouver et écrire à son sujet. Il faut donc apporter de la perspicacité.

C'est ainsi que CB Insights aborde son contenu de données. Parfois, ils ont des données exclusives avec lesquelles travailler, mais ils ont une compréhension si fine des affaires et de la technologie que même lorsqu'ils utilisent des données extérieures, ils peuvent faire en sorte qu'elles leur appartiennent.

C'est ce qu'ils ont fait avec How Uber Makes — And Loss — Money :

CB Insights "a examiné les données financières et d'utilisateurs publiques d'Uber, les déclarations des membres de l'équipe senior d'Uber et des textes comme The Upstarts de Brad Stone formés à partir d'entretiens avec des dirigeants là-bas" afin de rassembler le rapport le plus complet d'Internet sur le fonctionnement des finances d'Uber. Bien que les données puissent être trouvées ailleurs, la perspicacité et l'analyse ne le sont pas.

Comment Uber gagne - et perd - de l'argent

Cette vision et cette analyse sont souvent ce qui distingue un excellent contenu de données.

Un défaut commun avec le contenu des données est qu'il peut être trop prosaïque, décrivant simplement des chiffres mais ne les plaçant pas dans une histoire qui attire le lecteur et explique les données dans leur contexte. Les données peuvent être utiles en elles-mêmes simplement en attirant l'attention sur elles. Mais il est plus utile de montrer au lecteur ce qu'un point de données signifie pour lui et ce qu'il peut faire ensuite avec cette connaissance.

L'ensemble du produit de Clearbit est construit sur des données. Ils proposent une API et des produits qui permettent aux spécialistes du marketing d'accéder aux données de leurs clients : leur entreprise, leur secteur et leur taille. Clearbit a écrit un article sur les intégrations que vous devriez créer, où ils ont analysé les données de centaines de milliers d'entreprises technologiques pour déterminer les outils technologiques les plus populaires. Pourquoi? Pour que Clearbit puisse faire des recommandations faisant autorité à son public.

À partir des intégrations logicielles que vous devriez créer

Il ne s'agissait pas simplement de dire : "Hé, les gens utilisent Shopify". Il disait: "Hé, les gens utilisent Shopify, et vous pouvez utiliser ces informations pour créer des intégrations pour Shopify afin d'augmenter votre base d'utilisateurs." Les données sont l'ancre de l'article, mais, tout comme pour les articles CB Insights, la perspicacité est ce qui aide le lecteur.

3. Contenu des données de l'enquête

Si vous ne possédez pas de données et que vous ne trouvez pas de données, vous pouvez toujours les demander.

Les sondages sont parmi les articles de données les plus simples à mettre en place et à utiliser : tweetez un lien rapide vers un formulaire Google et vous collectez des données. En contrôlant les questions, vous contrôlez les données, il y a donc moins de nettoyage, d'analyse et d'analyse. Vous pouvez obtenir les résultats et les écrire rapidement.

C'est ainsi que mon ancien collègue d'Animalz, Jimmy Daly, a mené des sondages pour le blog Superpath.

Il envoie l'enquête sur Twitter et dans le groupe Content Marketing Slack, attend, puis rassemble. Il rassemble quelques graphiques rapides pour montrer les résultats, puis les rédige. Ici, il examinait les salaires dans le marketing de contenu et la façon dont les gens se sentent payés, ventilés par sexe et origine ethnique :

D'après Survey : Êtes-vous payé équitablement ?

De cette façon, Superpath peut obtenir du contenu basé sur les données deux fois par mois avec peu d'augmentation.

Vous pouvez également utiliser des enquêtes comme base pour des analyses de données beaucoup plus importantes. L'année dernière, la plateforme de demande et de renouvellement d'assurance Indio a publié son rapport sur l'état des renouvellements. Ceci était basé sur une enquête auprès de plus de 400 agences, examinant «l'ensemble de leur processus de renouvellement - de la livraison des dossiers de soumission de renouvellement à leurs clients à la réception des demandes signées et remplies prêtes à être mises sur le marché».

De l'état des renouvellements d'assurance

Les enquêtes fonctionnent également très bien pour la génération de leads. Vous pouvez créer un atout avec les réponses comme l'a fait Indio. Cela devient alors auto-entretenu, car vous pouvez envoyer votre prochaine enquête par e-mail à la liste des personnes qui ont téléchargé la première et leur demander de répondre, augmentant non seulement votre liste de diffusion mais également votre ensemble de données en même temps.

4. Contenu des données expérimentales

Le contenu basé sur les données le plus amusant que vous puissiez produire est peut-être une expérience. Cette expérience doit inclure votre produit d'une manière ou d'une autre pour (a) montrer comment il fonctionne et (b) montrer sa valeur.

Ce type de contenu est légèrement plus compliqué à mettre en place et à analyser que les autres types car il est analytique. Le contenu des données peut essentiellement être divisé en deux types :

1. Contenu des données descriptives : c'est ici que vous utilisez les statistiques descriptives pour interpréter les données. L'analyse comparative en est un bon exemple, où vous utiliserez des nombres (752 626 publicités Facebook), des moyennes (la longueur moyenne des titres était de cinq mots) et des pourcentages (33,04 % des entreprises ont utilisé un CTA En savoir plus) pour permettre aux lecteurs de comprendre où ils sont en relation avec les autres.
2. Contenu des données analytiques : c'est lorsque vous essayez spécifiquement de détailler les changements ou les différences entre deux ensembles de données (soit un avant/après, soit une cohorte témoin/expérimentale). Ici, vous pouvez également voir des pourcentages (augmentation des taux de conversion de 5,45 %) ou peut-être même des valeurs p si l'expérience est suffisamment scientifique.

Les "taux de conversion accrus de 5,45 %" proviennent d'un article de Segment sur la façon dont ils ont réduit les frictions dans leur processus d'inscription.

Dans ce cas, ils ont utilisé leur propre produit, ainsi que Clearbit, pour expérimenter l'amélioration du fonctionnement de leur flux d'inscription pour les nouveaux utilisateurs. C'est le genre d'expérience UX que presque toutes les entreprises technologiques exécutent quotidiennement (pensez à tous les tests A/B que vous exécutez), mais Segment a choisi de rédiger ses conclusions et de les utiliser pour le contenu. Il donne aux lecteurs des résultats concrets sur l'utilisation de Segment et Clearbit et montre comment ils peuvent le faire eux-mêmes.

Même si vous n'effectuez pas d'expériences pour améliorer votre produit, vous pouvez toujours créer du contenu de données expérimental juste pour le plaisir et aider vos lecteurs à comprendre votre outil et les résultats qu'ils peuvent obtenir avec. Buffer exécute constamment des expériences pour aider ses lecteurs. Dans Les outils de médias sociaux tiers affectent-ils négativement la portée et l'engagement ? Nos 200+ Post Experiment and Results, ils expérimentent différents outils de publication sur les réseaux sociaux, en découvrant si certains outils ont un effet négatif sur la portée.

Les outils de médias sociaux tiers affectent-ils négativement la portée et l'engagement ? Nos 200+ post-expériences et résultats

Si votre produit fonctionne, exécuter une expérience et montrer qu'il fonctionne est l'un des meilleurs contenus basés sur les données que vous puissiez produire. Si vous pouvez montrer à vos lecteurs non seulement que cela fonctionne, mais aussi toutes les meilleures pratiques pour obtenir les meilleurs résultats, alors vous aurez créé quelque chose de vraiment précieux pour eux.

Premiers pas avec le contenu des données

Le contenu des données est difficile mais gratifiant. Vous ajouterez quelque chose de complètement nouveau au monde. Nous avons beaucoup fait cela, avec beaucoup d'entreprises différentes. Sur la base de toute cette expérience, voici quelques façons de commencer cet exercice, ainsi que quelques pièges à éviter.

1. Commencez par découvrir ce que vos clients doivent savoir

Si vous en avez un, votre équipe de vente est un endroit idéal pour découvrir ce que vos clients doivent savoir. Votre équipe parle avec les clients tous les jours, entend des objections et des questions sur votre produit. Le contenu des données est un excellent support de vente et peut aider vos vendeurs à devancer ces objections et ces questions que les prospects ont.

C'est un excellent exemple de collaboration de contenu et de vente :

Ou vous pouvez simplement demander aux gens vous-même :

Nous travaillons actuellement sur le contenu des données, donc Ryan a tout de suite demandé à d'autres spécialistes du marketing de contenu du CMCG ce qu'ils seraient intéressés à découvrir. Cela nous aide à comprendre où l'accent doit être mis sur notre rapport.

Le piège ici est d'essayer d'être tout pour tout le monde. Oui, vous pouvez produire des rapports volumineux couvrant plusieurs points de données, mais si vous débutez, vous concentrer sur une question intéressante et l'aborder en profondeur vous excitera, vous et votre public.

2. Une fois que vous avez vos questions, découvrez si vos données peuvent y répondre

Vous connaissez peut-être déjà les secrets de vos données, mais une fois que vous avez une direction pour votre contenu, vous pouvez commencer à entrer dans les détails. Vous voulez avoir une très bonne compréhension des données avant de commencer une véritable analyse. Si vous parlez de données propriétaires, cela pourrait signifier savoir exactement ce que vous avez dans votre base de données. Si vous collectez des données, lesquelles et où pouvez-vous les obtenir ?

Le piège à ce stade est tout simplement de ne pas passer assez de temps ici. Si vous êtes ne serait-ce qu'un peu un passionné de données, vous voudrez vous lancer dans l'analyse. Mais le temps passé ici accélérera le reste du processus.

3. Gardez votre analyse rapide et légère

Lorsque vous débutez dans n'importe quel type d'analyse, c'est la partie qui vous laisse présager. Mais la plupart des questions peuvent trouver une réponse avec une analyse très simple. Vous n'avez pas besoin d'être un ingénieur de données. Vous n'allez pas exécuter d'apprentissage automatique. Vous devriez penser en termes de nombres, de sommes, de ratios et de pourcentages.

Prenons les questions de Phillip Paquette ci-dessus : Combien de morceaux de cluster ont-ils pointant vers leurs pages piliers ? Et combien de liens externes pointent vers leurs piliers en moyenne ?

Il ne s'agit que de comptages et de moyennes. Pourtant, cela répond à une question fondamentale que se pose notre public.

L'écueil ici est de s'enliser. Essayer d'en faire trop ou ne pas avoir d'objectif précis pour l'analyse. C'est pourquoi les deux étapes mentionnées ci-dessus sont si importantes. Vous avez besoin de questions pour vous guider et avoir une bonne compréhension des données avant de commencer, afin d'obtenir rapidement les réponses. Prenez plus de temps avant cela pour prendre moins de temps ici.

4. Les images et les graphiques font toute la différence

Les diagrammes et les graphiques sont les pièces maîtresses du contenu des données. Vous ne pouvez tout simplement pas décrire les nombres avec des mots. Soyez ouvert à passer du temps ici - il existe d'excellents outils faciles à utiliser et qui rendent les graphiques plus attrayants. Chez Animalz, nous utilisons un mélange de graphiques Google Sheets simples, Figma, D3 et plot.ly.

Même si vous n'utilisez que des graphiques Excel ou Google Sheets, assurez-vous qu'ils ont un titre et que les axes sont étiquetés. Le fait de rendre très clair pour votre public ce que chaque graphique montre rend l'article plus convaincant et l'image individuelle plus partageable.

Un écueil est de ne pas affiner la conception. Si vous avez des designers dans votre équipe, faites-les participer. Si c'est juste vous, itérez vos images avec chaque article pour vous améliorer dans l'élément de conception.

5. Écrivez-le

La partie la plus importante ici est de ne pas oublier l'histoire. Cela devrait toujours être une bonne lecture, pas seulement une récitation de chiffres. Il doit expliquer les données en détail et les centrer sur les questions des clients. Ajustez le récit aux données, et non l'inverse.

Le piège ici est l'inverse. Ne commencez pas par une histoire et ne trouvez pas les données pour la sauvegarder, les données alimentent l'histoire . Si vous commencez avec une histoire et recherchez des données pour la sauvegarder, ce n'est qu'un contenu normal. Soyez prêt à laisser les données vous guider, même si elles se trouvent dans un endroit inattendu.

Le meilleur travail demande des efforts

Il sera toujours plus rapide de créer une liste "5 Best X" ou un autre contenu copié que de prendre le temps d'analyser les données et de rédiger un contenu basé sur les données.

Mais ce contenu est le contenu le plus utile pour vos lecteurs. Vous pouvez leur dire où ils en sont avec des points de repère, vous pouvez leur montrer les données dont ils ont besoin pour réussir et vous pouvez les convaincre de réussir avec votre produit. Donnez la priorité aux lecteurs avec un contenu basé sur les données et vous vous retrouverez avec un excellent contenu qui les aidera à réussir. En retour, vous obtiendrez du trafic, des backlinks... et peut-être même un lien de la BBC.