বিপণনের জন্য ডেটা-চালিত হওয়ার জন্য গুণমানের ডেটা প্রয়োজন - সংগ্রাম এবং সমাধান

মার্কেটিং ডাটা কোয়ালিটি এবং ডাটা চালিত মার্কেটিং

মার্কেটাররা ডেটা চালিত হওয়ার জন্য চরম চাপের মধ্যে রয়েছে। তবুও, আপনি বিপণনকারীদের খারাপ ডেটা গুণমান সম্পর্কে কথা বলতে বা তাদের সংস্থার মধ্যে ডেটা ব্যবস্থাপনা এবং ডেটা মালিকানার অভাব নিয়ে প্রশ্ন করতে পাবেন না। পরিবর্তে, তারা খারাপ ডেটা দিয়ে ডেটা-চালিত হওয়ার চেষ্টা করে। মর্মান্তিক পরিহাস! 

বেশিরভাগ বিপণনকারীর জন্য, অসম্পূর্ণ ডেটা, টাইপো এবং ডুপ্লিকেটের মতো সমস্যাগুলি এমনকি একটি সমস্যা হিসাবে স্বীকৃত নয়। তারা এক্সেলের ভুলগুলি ঠিক করতে ঘন্টার পর ঘন্টা ব্যয় করবে, অথবা তারা ডেটা উত্সগুলিকে সংযুক্ত করতে এবং কর্মপ্রবাহকে উন্নত করার জন্য প্লাগইনগুলির জন্য গবেষণা করবে, কিন্তু তারা জানে না যে এইগুলি ডেটা মানের সমস্যা যা প্রতিষ্ঠান জুড়ে একটি প্রবল প্রভাব ফেলে যার ফলে লক্ষ লক্ষ লোকসান হয়৷ টাকা 

কীভাবে ডেটা গুণমান ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াকে প্রভাবিত করে

বিপণনকারীরা আজ মেট্রিক্স, প্রবণতা, প্রতিবেদন এবং বিশ্লেষণে এতটাই অভিভূত যে তাদের কাছে ডেটা মানের চ্যালেঞ্জের সাথে সতর্ক হওয়ার সময় নেই। কিন্তু এটাই সমস্যা। বিপণনকারীদের যদি শুরু করার জন্য সঠিক তথ্য না থাকে, তাহলে বিশ্বে তারা কীভাবে কার্যকর প্রচারাভিযান তৈরি করতে সক্ষম হবে? 

আমি যখন এই লেখাটি লিখতে শুরু করি তখন আমি বেশ কয়েকজন বিপণনের কাছে পৌঁছেছিলাম। আমি যথেষ্ট ভাগ্যবান ছিল Axel Lavergne, এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা ReviewFlowz খারাপ ডেটার সাথে তার অভিজ্ঞতা শেয়ার করতে। 

এখানে আমার প্রশ্নের তার অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ উত্তর আছে. 

  1. আপনি যখন আপনার পণ্য তৈরি করছিলেন তখন ডেটা মানের সাথে আপনার প্রাথমিক সংগ্রাম কী ছিল? আমি একটি রিভিউ জেনারেশন ইঞ্জিন সেট আপ করছিলাম এবং এমন সময়ে খুশি গ্রাহকদের রিভিউ অনুরোধ পাঠানোর জন্য কিছু হুকের প্রয়োজন ছিল যখন তারা সম্ভবত একটি ইতিবাচক পর্যালোচনা ছেড়ে দেবে। 

    এটি ঘটানোর জন্য, দলটি একটি নেট প্রমোটার স্কোর তৈরি করেছে (NPS) সমীক্ষা যা সাইন আপের 30 দিন পরে পাঠানো হবে। যখনই একজন গ্রাহক একটি ইতিবাচক NPS ছেড়ে যাবে, প্রাথমিকভাবে 9 এবং 10, পরে 8, 9, এবং 10-এ প্রসারিত হবে, তখন তাদের একটি পর্যালোচনা করার জন্য আমন্ত্রণ জানানো হবে এবং বিনিময়ে $10 উপহার কার্ড পেতে হবে। এখানে সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ ছিল যে NPS সেগমেন্ট মার্কেটিং অটোমেশন প্ল্যাটফর্মে সেট আপ করা হয়েছিল, যখন ডেটা NPS টুলে বসে ছিল। সংযোগ বিচ্ছিন্ন ডেটা উত্স এবং টুল জুড়ে অসামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা একটি বাধা হয়ে দাঁড়িয়েছে যার জন্য অতিরিক্ত সরঞ্জাম এবং কর্মপ্রবাহের ব্যবহার প্রয়োজন।

    দলটি বিভিন্ন যুক্তি প্রবাহ এবং ইন্টিগ্রেশন পয়েন্টগুলিকে একীভূত করতে গিয়ে, তাদের উত্তরাধিকার ডেটার সাথে সামঞ্জস্য বজায় রাখার সাথে মোকাবিলা করতে হয়েছিল। পণ্য বিকশিত হয়, যার অর্থ পণ্যের ডেটা ক্রমাগত পরিবর্তিত হয়, কোম্পানিগুলিকে সময়ের সাথে সাথে একটি ধারাবাহিক রিপোর্টিং ডেটা স্কিমা রাখতে হয়।

  2. সমস্যা সমাধানের জন্য আপনি কি পদক্ষেপ নিয়েছেন? ইন্টিগ্রেশনের দিকটির চারপাশে সঠিক ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং তৈরি করতে ডেটা টিমের সাথে অনেক কাজ করতে হয়েছে। বেশ মৌলিক শোনাতে পারে, কিন্তু সাইনআপ প্রবাহকে প্রভাবিত করে এমন আপডেট সহ অনেকগুলি বিভিন্ন ইন্টিগ্রেশন, এবং প্রচুর আপডেট শিপিং সহ, আমাদের ইভেন্ট, স্ট্যাটিক ডেটা ইত্যাদির উপর ভিত্তি করে সম্পূর্ণ ভিন্ন লজিক ফ্লো তৈরি করতে হয়েছিল।
  3. আপনার বিপণন বিভাগের এই চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান করার জন্য একটি বক্তব্য আছে? এটা একটা কঠিন বিষয়। আপনি যখন খুব নির্দিষ্ট সমস্যা নিয়ে ডেটা টিমের কাছে যান, তখন আপনি ভাবতে পারেন এটি একটি সহজ সমাধান এবং এটি ঠিক করতে মাত্র 1 ঘন্টা সময় লাগে কিন্তু এটি সত্যিই প্রায়শই অনেক পরিবর্তনের সাথে জড়িত যা আপনি জানেন না। প্লাগইন সংক্রান্ত আমার নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে, সমস্যার প্রধান উৎস ছিল উত্তরাধিকার তথ্যের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা বজায় রাখা। পণ্যগুলি বিকশিত হয়, এবং সময়ের সাথে সাথে একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ রিপোর্টিং ডেটা স্কিমা রাখা সত্যিই কঠিন।

    তাই হ্যাঁ, অবশ্যই প্রয়োজনের পরিপ্রেক্ষিতে একটি কথা বলা যায়, কিন্তু যখন আপডেটগুলি ইত্যাদি বাস্তবায়ন করা যায় তখন আপনি সত্যিই একটি সঠিক ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং দলকে চ্যালেঞ্জ করতে পারবেন না যারা জানেন যে এটি ঘটতে তাদের অনেক পরিবর্তনের সাথে মোকাবিলা করতে হবে, এবং ভবিষ্যতের আপডেটের বিরুদ্ধে ডেটা "সুরক্ষা" করতে।

  4. কেন বিপণনকারীরা সম্পর্কে কথা বলা হয় না ডাটা ব্যাবস্থাপনা বা ডেটা গুণমান যদিও তারা ডেটা চালিত হওয়ার চেষ্টা করছে? আমি মনে করি এটি সত্যিই সমস্যাটি উপলব্ধি না করার একটি কেস। বেশিরভাগ বিপণনকারীর সাথে আমি ডেটা সংগ্রহের চ্যালেঞ্জগুলিকে ব্যাপকভাবে অবমূল্যায়ন করার কথা বলেছি এবং মূলত, কেপিআইগুলিকে দেখুন যেগুলিকে কখনও প্রশ্ন না করেই বছরের পর বছর ধরে রয়েছে৷ কিন্তু আপনি যাকে সাইনআপ, লিড বা এমনকি একজন অনন্য ভিজিটর বলছেন তা আপনার ট্র্যাকিং সেটআপ এবং আপনার পণ্যের উপর নির্ভর করে ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হয়।

    খুব মৌলিক উদাহরণ: আপনার কোনো ইমেল বৈধতা নেই এবং আপনার পণ্য দল এটি যোগ করে। তাহলে সাইন আপ কি? আগে না পরে বৈধতা? আমি এমনকি সমস্ত ওয়েব ট্র্যাকিং সূক্ষ্মতার মধ্যে যেতে শুরু করব না।

    আমি মনে করি যে অ্যাট্রিবিউশন এবং বিপণন দলগুলি যেভাবে তৈরি করা হয় তার সাথেও এর অনেক সম্পর্ক রয়েছে। বেশিরভাগ বিপণনকারী একটি চ্যানেল বা চ্যানেলের একটি উপসেটের জন্য দায়ী, এবং যখন আপনি একটি দলের প্রতিটি সদস্য তাদের চ্যানেলের বৈশিষ্ট্যগুলি যোগ করেন, তখন আপনি সাধারণত প্রায় 150% বা 200% অ্যাট্রিবিউশন করেন৷ অযৌক্তিক শোনায় যখন আপনি এটির মতো রাখেন, তাই কেউ করে না। অন্য দিকটি হল যে ডেটা সংগ্রহ প্রায়শই খুব প্রযুক্তিগত সমস্যাগুলির জন্য নেমে আসে এবং বেশিরভাগ বিপণনকারী তাদের সাথে সত্যিই পরিচিত নয়৷ শেষ পর্যন্ত, আপনি ডেটা ঠিক করতে এবং পিক্সেল-নিখুঁত তথ্য খুঁজতে আপনার সময় ব্যয় করতে পারবেন না কারণ আপনি এটি পাবেন না।

  5. বিপণনকারীরা তাদের গ্রাহক ডেটার গুণমান ঠিক করতে কোন বাস্তব/তাত্ক্ষণিক পদক্ষেপ নিতে পারে বলে আপনি মনে করেন?নিজেকে একজন ব্যবহারকারীর জুতোর মধ্যে রাখুন, এবং আপনার ফানেলগুলির প্রত্যেকটি পরীক্ষা করুন৷ নিজেকে জিজ্ঞাসা করুন প্রতিটি ধাপে আপনি কি ধরণের ইভেন্ট বা রূপান্তর ক্রিয়া ট্রিগার করছেন৷ আপনি সম্ভবত সত্যিই কি ঘটতে খুব অবাক হবেন. একজন গ্রাহক, লিড বা ভিজিটরের জন্য বাস্তব জীবনে একটি সংখ্যার অর্থ কী তা বোঝা আপনার ডেটা বোঝার জন্য একেবারে মৌলিক।

মার্কেটিং-এ গ্রাহকের গভীরতম বোঝাপড়া রয়েছে তবুও তাদের ডেটা গুণমানের সমস্যাগুলি ক্রমানুসারে পেতে সংগ্রাম করে

বিপণন যে কোনো প্রতিষ্ঠানের কেন্দ্রবিন্দু। এটি সেই বিভাগ যা পণ্য সম্পর্কে শব্দ ছড়িয়ে দেয়। এটি এমন বিভাগ যা গ্রাহক এবং ব্যবসায়ের মধ্যে একটি সেতু। যে বিভাগটি বেশ সততার সাথে, অনুষ্ঠানটি পরিচালনা করে।

তবুও, তারা মানসম্পন্ন ডেটা অ্যাক্সেসের সাথে সবচেয়ে বেশি লড়াই করছে। আরও খারাপ, যেমন অ্যাক্সেল উল্লেখ করেছে, তারা সম্ভবত বুঝতেও পারে না যে খারাপ ডেটার অর্থ কী এবং তারা কীসের বিরুদ্ধে! এখানে DOMO রিপোর্ট থেকে প্রাপ্ত কিছু পরিসংখ্যান রয়েছে, মার্কেটিং এর নতুন MO, জিনিসগুলিকে দৃষ্টিভঙ্গিতে রাখতে:

  • 46% বিপণনকারী বলেছেন যে নিছক সংখ্যক ডেটা চ্যানেল এবং উত্স দীর্ঘমেয়াদী পরিকল্পনা করা আরও কঠিন করে তুলেছে।
  • 30% সিনিয়র বিপণনকারীরা বিশ্বাস করেন যে CTO এবং IT বিভাগকে ডেটার মালিকানার দায়িত্ব নেওয়া উচিত। কোম্পানিগুলো এখনো তথ্যের মালিকানা খুঁজে বের করছে!
  • 17.5% বিশ্বাস করে যে এমন সিস্টেমের অভাব রয়েছে যা ডেটা একত্রিত করে এবং দল জুড়ে স্বচ্ছতা প্রদান করে।

এই সংখ্যাগুলি নির্দেশ করে যে বিপণনের জন্য ডেটার মালিকানা নেওয়ার এবং এটিকে সত্যিকারের ডেটা-চালিত হওয়ার জন্য চাহিদা তৈরি করার সময় এসেছে৷

বিপণনকারীরা ডেটা গুণমান চ্যালেঞ্জগুলি বুঝতে, সনাক্ত করতে এবং পরিচালনা করতে কী করতে পারে?

ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য ডেটা মেরুদণ্ড হওয়া সত্ত্বেও, অনেক কোম্পানি এখনও গুণমানের সমস্যাগুলি মোকাবেলা করার জন্য তাদের ডেটা ব্যবস্থাপনা কাঠামোর উন্নতির সাথে লড়াই করছে। 

দ্বারা একটি প্রতিবেদনে মার্কেটিং বিবর্তন, 82% এর এক চতুর্থাংশেরও বেশি জরিপে কোম্পানি নিম্নমানের তথ্য দ্বারা ক্ষতিগ্রস্ত হয়েছে. বিপণনকারীরা আর রাগের অধীনে ডেটা গুণমান বিবেচনার সামর্থ্য রাখে না বা তারা এই চ্যালেঞ্জগুলি সম্পর্কে অজানা থাকার সামর্থ্য রাখে না। তাই মার্কেটাররা এই চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করতে সত্যিই কি করতে পারে? শুরু করার জন্য এখানে পাঁচটি সেরা অনুশীলন রয়েছে৷

সেরা অভ্যাস 1: ডেটা মানের সমস্যা সম্পর্কে জানতে শুরু করুন

একজন বিপণনকারীকে তাদের আইটি সহকর্মীর মতো ডেটা মানের সমস্যা সম্পর্কে সচেতন হতে হবে। আপনাকে ডেটা সেটগুলির জন্য দায়ী সাধারণ সমস্যাগুলি জানতে হবে যা অন্তর্ভুক্ত কিন্তু সীমাবদ্ধ নয়:

  • টাইপো, বানান ত্রুটি, নামকরণের ত্রুটি, ডেটা রেকর্ডিং ত্রুটি
  • নামকরণের নিয়মাবলী এবং দেশের কোড ছাড়া ফোন নম্বর বা বিভিন্ন তারিখের বিন্যাস ব্যবহার করার মতো মানগুলির অভাবের সমস্যা
  • অসম্পূর্ণ বিবরণ যেমন অনুপস্থিত ইমেল ঠিকানা, শেষ নাম, বা কার্যকর প্রচারাভিযানের জন্য প্রয়োজনীয় গুরুত্বপূর্ণ তথ্য
  • ভুল তথ্য যেমন ভুল নাম, ভুল নম্বর, ইমেল ইত্যাদি
  • পৃথক ডেটা উত্স যেখানে আপনি একই ব্যক্তির তথ্য রেকর্ড করছেন, তবে সেগুলি বিভিন্ন প্ল্যাটফর্ম বা সরঞ্জামগুলিতে সংরক্ষণ করা হয় যা আপনাকে একত্রিত দৃশ্য পেতে বাধা দেয়
  • ডুপ্লিকেট ডেটা যেখানে সেই তথ্যটি দুর্ঘটনাক্রমে একই ডেটা উত্সে বা অন্য ডেটা উত্সে পুনরাবৃত্তি হয়৷

একটি ডেটা উত্সে খারাপ ডেটা কীভাবে দেখায় তা এখানে:

খারাপ তথ্য বিপণন সমস্যা

ডেটা গুণমান, ডেটা ম্যানেজমেন্ট এবং ডেটা গভর্নেন্সের মতো শর্তগুলির সাথে নিজেকে পরিচিত করা আপনাকে আপনার গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনার মধ্যে ত্রুটিগুলি সনাক্ত করতে অনেক দূর যেতে সাহায্য করতে পারেসিআরএম) প্ল্যাটফর্ম, এবং সেই প্রসারিত দ্বারা, আপনাকে প্রয়োজন অনুযায়ী পদক্ষেপ নিতে অনুমতি দেয়।

সর্বোত্তম অনুশীলন 2: সর্বদা গুণমান ডেটাকে অগ্রাধিকার দিন

আমি সেখানে গিয়েছি, সেটা করেছি। এটি খারাপ ডেটা উপেক্ষা করার জন্য প্রলুব্ধ কারণ আপনি যদি সত্যিই গভীর খনন করেন তবে আপনার ডেটার মাত্র 20% বাস্তবে ব্যবহারযোগ্য হবে। অধিক 80% ডেটা নষ্ট হয় সর্বদা পরিমাণের চেয়ে গুণমানকে অগ্রাধিকার দিন! আপনি আপনার ডেটা সংগ্রহের পদ্ধতিগুলি অপ্টিমাইজ করে এটি করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি একটি ওয়েব ফর্ম থেকে ডেটা রেকর্ড করছেন, নিশ্চিত করুন যে আপনি শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় ডেটা সংগ্রহ করেছেন এবং ব্যবহারকারীর ম্যানুয়ালি তথ্য টাইপ করার প্রয়োজনীয়তা সীমিত করেছেন৷ একজন ব্যক্তিকে যত বেশি তথ্য 'টাইপ' করতে হবে, তার অসম্পূর্ণ বা ভুল ডেটা পাঠানোর সম্ভাবনা তত বেশি।

সর্বোত্তম অভ্যাস 3: সঠিক ডেটা গুণমান প্রযুক্তি ব্যবহার করুন

আপনার ডেটা গুণমান ঠিক করার জন্য আপনাকে এক মিলিয়ন ডলার খরচ করতে হবে না। সেখানে কয়েক ডজন টুল এবং প্ল্যাটফর্ম রয়েছে যা আপনাকে কোনো ঝামেলা ছাড়াই আপনার ডেটা ক্রমানুসারে পেতে সাহায্য করতে পারে। এই সরঞ্জামগুলি আপনাকে সাহায্য করতে পারে এমন জিনিসগুলির মধ্যে রয়েছে:

  • ডেটা প্রোফাইলিং: আপনাকে আপনার ডেটা সেটের মধ্যে বিভিন্ন ত্রুটি সনাক্ত করতে সাহায্য করে যেমন অনুপস্থিত ক্ষেত্র, ডুপ্লিকেট এন্ট্রি, বানান ত্রুটি ইত্যাদি।
  • ডেটা ক্লিনিজিং: দুর্বল থেকে অপ্টিমাইজ করা ডেটাতে দ্রুত রূপান্তর সক্ষম করে আপনার ডেটা পরিষ্কার করতে সাহায্য করে।
  • ডেটা মিল: আপনাকে বিভিন্ন ডেটা উত্সের ডেটা সেটগুলিকে মেলে এবং এই উত্সগুলি থেকে ডেটা একসাথে লিঙ্ক/মার্জ করতে সহায়তা করে৷ উদাহরণস্বরূপ, আপনি অনলাইন এবং অফলাইন উভয় ডেটা উত্স সংযোগ করতে ডেটা ম্যাচ ব্যবহার করতে পারেন৷

ডেটা মানের প্রযুক্তি আপনাকে অপ্রয়োজনীয় কাজের যত্ন নেওয়ার মাধ্যমে কী বিষয়গুলিতে ফোকাস করতে দেয়। একটি প্রচারাভিযান শুরু করার আগে আপনাকে Excel বা CRM-এর মধ্যে আপনার ডেটা ঠিক করতে সময় নষ্ট করার বিষয়ে চিন্তা করতে হবে না। একটি ডাটা কোয়ালিটি টুলের ইন্টিগ্রেশনের মাধ্যমে, আপনি প্রতিটি ক্যাম্পেইনের আগে কোয়ালিটি ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারবেন।

সর্বোত্তম অনুশীলন 4: সিনিয়র ম্যানেজমেন্টকে জড়িত করুন 

আপনার প্রতিষ্ঠানের সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা সমস্যাটি সম্পর্কে সচেতন নাও হতে পারে, বা এমনকি যদি তারা হয়, তারা এখনও ধরে নিচ্ছে যে এটি একটি আইটি সমস্যা এবং বিপণনের উদ্বেগ নয়। এখানে আপনাকে একটি সমাধান প্রস্তাব করার জন্য পদক্ষেপ নিতে হবে। সিআরএম-এ খারাপ ডেটা? জরিপ থেকে খারাপ তথ্য? খারাপ গ্রাহক ডেটা? এই সব বিপণন উদ্বেগ এবং আইটি দলের সাথে কিছুই করার নেই! কিন্তু যতক্ষণ না একজন বিপণনকারী সমস্যা সমাধানের পরামর্শ দেওয়ার জন্য পদক্ষেপ না নেয়, সংস্থাগুলি ডেটা মানের সমস্যা সম্পর্কে কিছুই করতে পারে না। 

সেরা অভ্যাস 5: উৎস স্তরে সমস্যা চিহ্নিত করুন 

কখনও কখনও, দুর্বল ডেটা সমস্যাগুলি একটি অদক্ষ প্রক্রিয়ার কারণে ঘটে। আপনি যখন সারফেস থেকে ডেটা পরিষ্কার করতে পারেন, যদি না আপনি সমস্যার মূল কারণটি চিহ্নিত না করেন, আপনি একই গুণমানের সমস্যাগুলি পুনরাবৃত্তি করতে পারেন৷ 

উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি একটি ল্যান্ডিং পৃষ্ঠা থেকে লিড ডেটা সংগ্রহ করছেন এবং আপনি লক্ষ্য করেন যে 80% ডেটাতে ফোন নম্বর এন্ট্রিতে সমস্যা রয়েছে, আপনি নিশ্চিত করতে ডেটা এন্ট্রি নিয়ন্ত্রণগুলি প্রয়োগ করতে পারেন (যেমন একটি বাধ্যতামূলক শহরের কোড ক্ষেত্র স্থাপন করা) সঠিক তথ্য পাচ্ছি। 

বেশিরভাগ ডেটা সমস্যার মূল কারণ সমাধান করা তুলনামূলকভাবে সহজ। আপনাকে কেবল গভীরভাবে খনন করতে এবং মূল সমস্যাটি সনাক্ত করতে এবং সমস্যা সমাধানের জন্য অতিরিক্ত প্রচেষ্টা করতে হবে! 

ডেটা মার্কেটিং অপারেশনের মেরুদণ্ড

ডেটা হল বিপণন ক্রিয়াকলাপের মেরুদণ্ড, কিন্তু যদি এই ডেটা সঠিক, সম্পূর্ণ বা নির্ভরযোগ্য না হয় তবে আপনি ব্যয়বহুল ভুলের জন্য অর্থ হারাবেন৷ ডেটার গুণমান আর আইটি বিভাগের মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়। বিপণনকারীরা গ্রাহকের ডেটার মালিক এবং তাই তাদের ডেটা-চালিত লক্ষ্যগুলি অর্জনে সঠিক প্রক্রিয়া এবং প্রযুক্তি প্রয়োগ করতে সক্ষম হতে হবে।

আপনি কি মনে করেন?

এই সাইট স্প্যাম কমাতে Akismet ব্যবহার করে। আপনার ডেটা প্রক্রিয়া করা হয় তা জানুন.