Πώς Μεταφράζεις Δεδομένα Ζήτησης σε Στρατηγικές Αποφάσεις
Ο ρόλος του data analyst δεν αρκεί πλέον να καταγράφει τα δεδομένα. Στην εποχή της AI και του σύγχρονου search, η πραγματική αξία βρίσκεται στη μετάφραση των δεδομένων ζήτησης σε αποφάσεις στρατηγικής, κατανομής budget και κατεύθυνσης growth. Εκεί ακριβώς γεννιέται ο ρόλος του AI Growth Strategist.
Βήμα 1: Από τα metrics στη ζήτηση
Σταματάμε να βλέπουμε τα δεδομένα ως απομονωμένα KPIs (clicks, impressions, CPC) και αρχίζουμε να τα διαβάζουμε ως σήματα ζήτησης.
Πρακτικά:
- Τι ζητά η αγορά;
- Πότε αυξάνεται ή μειώνεται η πρόθεση;
- Ποια queries, audiences ή topics δείχνουν μετατόπιση ενδιαφέροντος;
Ο strategist ξεκινά από τη ζήτηση, όχι από το report.
Βήμα 2: Ενοποίηση δεδομένων (SEO, Paid, AI signals)
Συνδέουμε οργανικά δεδομένα, paid δεδομένα και AI-driven signals σε ένα ενιαίο πλαίσιο.
Πρακτικά:
- SEO queries → τι ψάχνεται
- PPC δεδομένα → τι μετατρέπεται
- AI Overviews & LLM behavior → τι συνοψίζεται και τι αγνοείται
Η αξία δεν είναι στο κάθε κανάλι ξεχωριστά, αλλά στη μεταξύ τους σχέση.
Βήμα 3: Από το γεγονός στην ερμηνεία
Μετακινούμαστε από descriptive analysis σε interpretive analysis.
Πρακτικά:
Αντί για:
- «Το CTR έπεσε 5%»
Ρωτάμε:
- «Άλλαξε η πρόθεση;»
- «Το μήνυμα δεν ευθυγραμμίζεται πλέον με τη ζήτηση;»
- «Το AI δίνει απάντηση πριν το click;»
Ο strategist ερμηνεύει, δεν καταγράφει μόνο.
Βήμα 4: Χαρτογράφηση δεδομένων σε αποφάσεις
Κάθε σημαντικό insight πρέπει να οδηγεί σε απόφαση.
Πρακτικά παραδείγματα:
- Αύξηση συγκεκριμένων queries → δημιουργία νέου content cluster
- Paid conversions χωρίς οργανική υποστήριξη → ανάγκη SEO & AI SEO
- Υψηλό awareness χωρίς leads → αλλαγή landing & CRO
Τα δεδομένα αποκτούν αξία μόνο όταν οδηγούν σε ενέργεια.
Βήμα 5: Σύνδεση ζήτησης με business στόχους
Ευθυγραμμίζουμε τα δεδομένα με revenue, leads και growth στόχους.
Πρακτικά:
- Ποια δεδομένα επηρεάζουν άμεσα τον στόχο;
- Ποια είναι “θόρυβος”;
- Πού επενδύουμε χρόνο και budget;
Ο AI Growth Strategist λειτουργεί με προτεραιότητες, όχι με dashboards.
Βήμα 6: Χρήση AI ως εργαλείο στρατηγικής, όχι αντικατάστασης
Χρησιμοποιούμε AI για:
- αναγνώριση patterns
- σενάρια αποφάσεων
- επιτάχυνση ανάλυσης
Όχι για:
- αυτόματες αποφάσεις
- τυφλή παραγωγή συμπερασμάτων
Η στρατηγική παραμένει ανθρώπινη ευθύνη.
Βήμα 7: Από reports σε action plans
Κάθε περίοδος ανάλυσης πρέπει να καταλήγει σε συγκεκριμένο πλάνο.
Πρακτικά:
- Τι αλλάζουμε τον επόμενο μήνα;
- Ποιο κανάλι ενισχύεται;
- Ποιο μήνυμα δοκιμάζεται;
- Ποιο content αποσύρεται ή βελτιώνεται;
Ο ρόλος του strategist κρίνεται από την ικανότητα εκτέλεσης.
Τι διαφοροποιεί τον AI Growth Strategist
Ο data analyst βρίσκει και αναλύει τα δεδομένα.
Ο AI Growth Strategist απαντά στο ερώτημα “τι κάνουμε μετά” και παίρνει αποφάσεις με βάση τα δεδομένα.
Σε ένα περιβάλλον όπου το AI επηρεάζει άμεσα την αναζήτηση, την προβολή και τη λήψη αποφάσεων, η μετάβαση αυτή δεν είναι επιλογή. Είναι αναγκαιότητα για όποιον θέλει να συμμετέχει ουσιαστικά στη στρατηγική ανάπτυξη μιας επιχείρησης.
Επόμενα βήματα για εμβάθυνση
Αν θέλεις να εξελίξεις τις δεξιότητές σου από ανάλυση σε στρατηγική εφαρμογή:
Marketing Data Analysis – Γίνε Data-Driven Marketer
https://digitalent.gr/marketing-data-analysis/
Digital Strategies – Live & Strategic Thinking
https://digitalent.gr/events/digital-strategies/
Τα παραπάνω συνδέουν δεδομένα, AI και επιχειρησιακές αποφάσεις σε ένα ενιαίο πλαίσιο εφαρμογής.
