ಪರಿಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ಅಸಾಧ್ಯ

ಪರಿಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ಅಸಾಧ್ಯ | ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಟೆಕ್ ಬ್ಲಾಗ್

ಪರಿಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ಅಸಾಧ್ಯ | Martech Zoneಆಧುನಿಕ ಯುಗದಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಒಂದು ತಮಾಷೆಯ ವಿಷಯ; ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಅಭಿಯಾನಗಳಿಗಿಂತ ವೆಬ್ ಆಧಾರಿತ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅಭಿಯಾನಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ತುಂಬಾ ಸುಲಭವಾದರೂ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿ ಲಭ್ಯವಿದ್ದು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು 100% ನಿಖರವಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಜನರು ಪಾರ್ಶ್ವವಾಯುವಿಗೆ ಒಳಗಾಗಬಹುದು. ಕೆಲವರಿಗೆ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತಿಂಗಳಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಜಾಹೀರಾತನ್ನು ನೋಡಿದ ಜನರ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದರ ಮೂಲಕ ಉಳಿಸಿದ ಸಮಯವನ್ನು ಅವರು ತಮ್ಮ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಮೂಲ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಏಕೆ ಸೇರಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ನೋಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಸಮಯವನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಪರಿಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾಗೆ ಅಸಮರ್ಥತೆಯ ಜೊತೆಗೆ, ತೊಂದರೆಗೊಳಗಾದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣವೂ ಇದೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಮರಗಳಿಗೆ ಅರಣ್ಯವನ್ನು ನೋಡಲು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು. ನಾನು ಬೌನ್ಸ್ ದರ ಅಥವಾ ನಿರ್ಗಮನ ದರವನ್ನು ನೋಡಬೇಕೇ? ಖಚಿತವಾಗಿ, ಪುಟ ವೆಚ್ಚವು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಡೇಟಾ ಐಟಂ ಆಗಿದೆ, ಆದರೆ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಗುರಿಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯ ಪುಟವು ಎಷ್ಟು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಉತ್ತಮ ಅಸ್ಥಿರಗಳಿವೆಯೇ? ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಅಂತ್ಯವಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಉತ್ತರಗಳು. ತಜ್ಞರು ನಿಮಗೆ ಹೇಳಬಹುದು, “ಅದು ಕೇವಲ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ”, ಆದರೆ ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಂಜಿನಲ್ಲಿ ತಲೆ ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಎಲ್ಲದರ ಮೂಲಕ ನೋಡಿದರೆ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಿವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಬಹುದು.

ಈ ಎರಡೂ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ, ಉತ್ತರ ಸುಲಭ - ಅಪೂರ್ಣತೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಿ ಏಕೆಂದರೆ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು / ಅಥವಾ ಸಂಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ಅಸಾಧ್ಯ. ಈ ಬಗ್ಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಮಾತನಾಡುವ ಹುಡುಗರಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರು ಅವಿನಾಶ್ ಕೌಶಿಕ್. ನಿಮಗೆ ಹೆಸರು ತಿಳಿದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅವರು ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ ಟೈಮ್ಸ್ನ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾರಾಟವಾದ ಕಲಾವಿದ, ಗೂಗಲ್ನ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರು ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳ ಮಂಡಳಿಯಲ್ಲಿದ್ದಾರೆ. ಅವರ ಬ್ಲಾಗ್, ಅಕಾಮ್ಸ್ ರೇಜರ್, ಆಧುನಿಕ ದಿನದ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೆ ಶುದ್ಧ ಚಿನ್ನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಾನು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಅವರ ಹಳೆಯ ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಕ್ಕೆ ಓಡಿದೆ, ನಿಮ್ಮ ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ವಿಕಸಿಸಲು 6 ಹಂತದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ. ಅದರಲ್ಲಿ, ಯಾವುದೇ ಪರಿಪೂರ್ಣ ದತ್ತಾಂಶಗಳಿಲ್ಲ ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಅವರು ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಜನರು “ವರ್ಚುವಸ್ ಡೇಟಾ” ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸರಳವಾದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

ಅವರು ಮಾಡುವ ಎಲ್ಲ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಅಂಶಗಳ ಪೈಕಿ, ಹೆಚ್ಚು ಗಮನ ಸೆಳೆಯುವ ಅಂಶವೆಂದರೆ:

… ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸವು ವೆಬ್‌ನಲ್ಲಿ 100% ಸಮಗ್ರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವುದಿಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸವು ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಗೆ ವೇಗವಾಗಿ ಚಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಆಗಿ ಯೋಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಮುಂದಿನ ಬಾರಿ ನೀವು ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುವಾಗ, ನೀವು ಉತ್ತಮ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿದ್ದರೆ, ಹೇಗೆ ಮುಂದುವರಿಯುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ನೀವು ಸಿದ್ಧರಾಗಿರಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿಡಿ. ಏಕೆಂದರೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ಪರಿಪೂರ್ಣವಾದ ದತ್ತಾಂಶದ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ನೀವು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಭರ್ಜರಿ ಪ್ರಯತ್ನಗಳೇನೇ ಇರಲಿ, ನೀವು ಅದನ್ನು ಮಾಡುವ ಸಮಯವನ್ನು ಪರಿವರ್ತನೆ ದರಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು, ಹೊಸ ವಿಭಜನೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಖರ್ಚು ಮಾಡಬಹುದಿತ್ತು. ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ, ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ವಿಷಯಗಳು ಬೆಳೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.

ಸಂವಾದವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಬಯಸುವಿರಾ? ಟ್ವಿಟ್ಟರ್ನಲ್ಲಿ ನನ್ನನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ har ಶಾರ್ಪ್‌ಗುಯಿಸ್ವೆಬ್.

ನೀವು ಏನು ಆಲೋಚಿಸುತ್ತೀರಿ ಏನು?

ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಈ ಸೈಟ್ ಅಕಿಸ್ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಕಾಮೆಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.