সম্প্রতি অবধি, ডিজিটাল বিপণনকারী এবং বিজ্ঞাপন এজেন্সি পেশাদাররা যারা প্রোগ্রাম্যাটিক বিজ্ঞাপন ক্রয়ের সন্ধান করছিলেন তারা একটির মুখোমুখি হয়েছিল কালো বাক্স তথ্য পরিস্থিতি। বেশিরভাগ ইঞ্জিনিয়ার বা ডেটা বিজ্ঞানী নন, এবং তাদের ডেটা মানের সম্পর্কে তথ্য সরবরাহকারীর দাবী, বাস্তবায়নের পরে ফলাফলগুলি পর্যালোচনা - এবং কেনা ইতিমধ্যে সম্পন্ন হওয়ার পরে তাদের বিশ্বাসের ঝাঁকুনি নিতে হয়েছিল।
তবে বিপণনকারী এবং এজেন্সিগুলির ডেটা সরবরাহকারীর জন্য কী সন্ধান করা উচিত? কোন সরবরাহকারী সবচেয়ে নির্ভুল, স্বচ্ছ সমাধান প্রস্তাব করে তা তারা কীভাবে নির্ধারণ করতে পারে? এখানে কিছু প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা হল:
কিভাবে তথ্য সংগ্রহ করা হয়?
এটি কি প্রতিটি ব্যবহারকারীর প্রত্যক্ষ পর্যবেক্ষণের মাধ্যমে, বা এটি অনুমান করা ডেটা, যেখানে ব্যবহারকারীর একটি ক্ষুদ্র গোষ্ঠীতে আচরণগত নিদর্শনগুলি সনাক্ত করা হয় এবং তারপরে বৃহত্তর গোষ্ঠীগুলির জন্য এক্সট্রাপোলেট করা যায়? যদি ডেটা অনুমান করা হয় তবে নির্ভুলতা পরিমাপ করা গোষ্ঠীর আকারের উপর নির্ভরশীল - তাই সরবরাহকারীদের মূল্যায়ন করার সময় গ্রুপের আকার পরীক্ষা করা গুরুত্বপূর্ণ। তবে মনে রাখবেন যে আকার যাই হোক না কেন, ইনফার্ডেড ডেটা যখন অতিরিক্ত এক্সপোলেটেড হয় তখন নির্ভুলতার হ্রাস জড়িত। এবং ভুলে যাবেন না যে যখন ডেটাগুলিকে বিভাগগুলিতে মডেল করা হবে, তখন ভবিষ্যদ্বাণীগুলি আসল তথ্যের পরিবর্তে ভবিষ্যদ্বাণীগুলির উপর নির্ভরশীল। এই গতিশীল তাত্পর্যপূর্ণভাবে ডেটা সম্পাদন করবে না এমন ঝুঁকি বাড়ায়।
সাধারণ জ্ঞানের প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা ভাল ধারণা যা আপনাকে ফানেল জুড়ে ডেটার শক্তি নির্ধারণ করতে, সাধারণ জনসংখ্যার বাইরেও লেনদেন, মেটাডেটা ট্র্যাকিং এবং ক্রয়ের উদ্দেশ্য সম্পর্কে আরও সঠিকভাবে পূর্বাভাস দেয় এমন অন্যান্য সংকেতকে সন্ধান করে। Skimlinks প্রতিদিন 15 মিলিয়ন প্রকাশক ডোমেন এবং 1.5 বণিকের নেটওয়ার্ক থেকে 20,000 বিলিয়ন শপিংয়ের অভিপ্রায় সংকেত ক্যাপচার করে। তাদের পণ্য বুদ্ধি স্তরে মেশিন লার্নিং প্রয়োগ করে এবং বিশ্লেষণ সমৃদ্ধ করে, স্কিমলিংকগুলি 100 মিলিয়ন পণ্যের রেফারেন্স এবং লিঙ্কগুলির ট্যাক্সোনমি এবং মেটাডেটা বোঝে। তারা এই তথ্যটি পণ্য এবং ব্র্যান্ডের উপর ভিত্তি করে উচ্চ-রূপান্তরকারী শ্রোতা বিভাগগুলি তৈরি করতে ব্যবহার করে ব্যবহারকারীরা আরও কার্যকর ডিসপ্লে, সামাজিক এবং ভিডিও প্রচারগুলি সক্রিয় করে, সম্ভবত ক্রয় করতে পারে।
কোন ধরণের ডেটা সংগ্রহ করা হয়?
পরবর্তী তালিকায় খুঁজে বের করতে তথ্য ধরনের কি জড়ো হয়। বিভাগগুলিতে ক্লিকগুলি, লিঙ্কগুলি, মেটাডেটা, পৃষ্ঠাগুলি, অনুসন্ধানের পদগুলি, ব্র্যান্ড এবং পণ্যগুলি, দামের তথ্য, লেনদেনের ঘটনা, তারিখ এবং সময় অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। যত বেশি প্রকারের ডেটা সংগ্রহ করা হয় তত বেশি কাঁচামালের ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলগুলির সাথে কাজ করতে হবে, যা নির্ভুলতার সাথে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নতি করতে পারে। যদি কেবল কয়েক ধরণের ডেটা সংগ্রহ করা হয় - উদাহরণস্বরূপ, কেবল ইমপ্রেশন বা ক্লিকগুলি - এমন কিছু সীমাবদ্ধ তথ্য থাকবে যা ভবিষ্যদ্বাণীগুলি অতিক্রম করতে বা ব্যবহারকারীর প্রোফাইলগুলিকে উন্নত করতে ব্যবহৃত হতে পারে। এই দৃশ্যে, ঝুঁকিটি অতিরিক্ত সরল এবং ভুল ব্যবহারকারী প্রোফাইল উত্পন্ন হবে।
স্কিমলিঙ্কগুলি ক্রয় আচরণের সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিতে একাধিক প্রকাশক এবং বণিকদের জুড়ে ডেটা সংগ্রহ করে এবং বিশদগুলি সনাক্ত করে। উদাহরণস্বরূপ, পাঁচটি পৃথক ওয়েবসাইট জুড়ে 10 পৃষ্ঠাগুলিতে ভিজিট করা একজন ব্যবহারকারীর সংমিশ্রণটি এমন একটি প্যাটার্ন হিসাবে চিহ্নিত করা যেতে পারে যা পরের সপ্তাহে কেনাকাটা করার আগ্রহকে নির্দেশ করে। কোনও একক প্রকাশক ডেটা তৈরি করতে পারেন নি Skimlinks এর 1.5 মিলিয়ন ডোমেনগুলির নেটওয়ার্কের মাধ্যমে অ্যাক্সেস করে তবে প্রকাশক তথ্য সিগন্যাল ডেটার মাত্র একটি অংশ। Skimlinks এছাড়াও ডেটাকে তার নেটওয়ার্কের মধ্যে 20,000 বণিকদের, মূল্য তথ্য, আদেশ মান, এবং ক্রয়ের ইতিহাস অন্তর্ভুক্ত করা থেকে sourced বিশ্লেষণ।
তাই করছেন, Skimlinks পুরো খুচরা বাস্তুসংস্থান থেকে সংকেত একত্রিত করে।
কিভাবে তথ্য বৈধ হয়?
ডেটা সরবরাহকারীদের মূল্যায়ন করার সময় দেখার জন্য আরেকটি সমালোচনামূলক ক্ষমতা হ'ল অনুশীলনে পূর্বাভাসকে বৈধতা দেওয়ার ক্ষমতা। উদাহরণস্বরূপ, যে কোনও সরবরাহকারী দাবি করেন যে তাদের বিভাগগুলি রূপান্তরগুলি ড্রাইভ করবে তাদের ক্রয় হয়েছে কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য লেনদেনের ডেটা ক্যাপচার করা উচিত। লেনদেনের ডেটা ছাড়াই মান প্রস্তাবটি বৈধ করা সম্ভব নয়।
Skimlinks প্রোগ্রাম দর্শকদের লক্ষ্য করে পরিষেবা যা খবর Netlog ওপর বিজ্ঞাপণদাতা লক্ষ্য ব্যবহারকারীদের যেখানে তারা ক্রয় চক্র রয়েছে অনুযায়ী সাহায্য করে হয়েছে। ভবিষ্যতবাণী প্রাসঙ্গিক, পণ্য ডেটা ব্যবহার এবং মূল্য তৈরি করা হয়, এবং তারা লেনদেনের তথ্য ব্যবহার করে যাচাই করা হয়। ব্যবহারকারীরা প্রত্যাশিত ক্রয় করেছেন কিনা তা যাচাই করার জন্য ট্র্যাক করা হয় এবং মেশিন লার্নিং সিস্টেম যা বিভাগ তৈরি করে তা এই তথ্যের ভিত্তিতে ধারাবাহিকভাবে প্রশিক্ষিত হয়। যে ক্রেতাদের একটি দৃশ্যকল্প যা তারা সমস্ত গ্রাহক একটি পণ্য তারা ক্রয় সামর্থ্য বা থাকতে পারে না কোনো সত্যিকারের অভিপ্রায় গবেষণা হতে পারে লক্ষ্য এড়াতে সাহায্য করে। ফলাফলের ভাল সেগমেন্ট কার্যকারিতা।
ডিজিটাল বিপণনকারী এবং সংস্থাগুলি যারা প্রোগ্রাম্যাটিক বিজ্ঞাপনে জড়িত তাদের অবশ্যই প্রতি হাজারের ছাপ (সিপিএম) বা ক্রয় প্রতি ক্রিয়াকলাপের (সিপিএ) হারগুলি অনুকূল করতে তাদের সঠিক ডেটা সরবরাহকারী চয়ন করতে হবে। প্রোগ্রাম্যাটিক বিজ্ঞাপন এবং ডেটা-চালিত বিপণন সেক্টরে বৃদ্ধির হার সঠিক ডেটা সরবরাহকারী কীভাবে চয়ন করবেন তা জানার জন্য এটি কঠিন করে তুলতে পারে। কোনও ডেটা সরবরাহকারীর মূল্য প্রস্তাবের মূল্যায়ন করার সময় এই তিনটি সাধারণ জ্ঞানের প্রশ্ন প্রয়োগ করে, ডিজিটাল বিপণনকারী এবং এজেন্সিগুলি ব্ল্যাক বক্সটি খুলতে পারে এবং সঠিক ডেটা মিক্সটি খুঁজে পেতে পারে।
