পারফেক্ট ডেটা অসম্ভব

নিখুঁত ডেটা অসম্ভব বিপণন প্রযুক্তি ব্লগ

নিখুঁত ডেটা অসম্ভব Martech Zoneআধুনিক যুগে বিপণন একটি মজার বিষয়; ওয়েব ভিত্তিক বিপণন প্রচারণাগুলি traditionalতিহ্যবাহী প্রচারগুলির চেয়ে ট্র্যাক করা অনেক সহজ, এমন অনেক তথ্য পাওয়া যায় যে লোকেরা আরও ডেটা এবং 100% সঠিক তথ্যের সন্ধানে পঙ্গু হয়ে যেতে পারে। কারও কারও জন্য, নির্দিষ্ট মাসের মধ্যে তাদের অনলাইন বিজ্ঞাপনটি যে লোকেরা দেখেছিল তারা তাদের ট্র্যাফিক উত্সের সংখ্যাগুলি কেন যুক্ত হয় না তা দেখার জন্য ব্যয় করা সময়ের দ্বারা তাড়াতাড়ি সন্ধান করার সময় সাশ্রয় করা পরিমাণ।

নিখুঁত ডেটার জন্য অক্ষমতা ছাড়াও, এমন পরিমাণের ডেটা যা উদ্বেগজনক হয়। আসলে, এমন অনেক কিছুই আছে যে গাছগুলির জন্য বন কখনও কখনও দেখা কঠিন হতে পারে। আমার কি বাউন্স রেট বা প্রস্থান হারের দিকে নজর দেওয়া দরকার? অবশ্যই, পৃষ্ঠাগুলি একটি মূল্যবান ডেটা আইটেম, তবে এর চেয়ে আরও ভাল ভেরিয়েবলগুলি কী এমন মডেল করতে পারে যে কোনও অনলাইন লক্ষ্য পূরণে প্রদত্ত সামগ্রী পৃষ্ঠা কতটা মূল্যবান? প্রশ্নগুলি অন্তহীন এবং এর উত্তরগুলিও। একজন বিশেষজ্ঞ আপনাকে বলতে পারেন, "এটি কেবল নির্ভর করে", তবে ডিজিটালের কুয়াশায় মাথা উঁচু করে এমন একটি ব্যক্তি বৈশ্লেষিক ন্যায় সংখ্যার একটি নিখুঁত সেট রয়েছে বলে তারা মনে করতে পারে যদি তারা কেবল এটি সমস্ত দেখায়।

এই উভয় ক্ষেত্রেই উত্তরটি সহজ - অপূর্ণতার সাথে করণীয় কারণ নিখুঁত ডেটা এবং / বা সম্পূর্ণ ডেটা অসম্ভব। এই সম্পর্কে যে ছেলেদের সম্পর্কে এত ভাল কথা বলা হয়েছে তাদের একজন হলেন অবিনাশ কৌশিক। যদি আপনি নামটি জানেন না, তবে তিনি একজন নিউইয়র্ক টাইমস সেরা বিক্রয় শিল্পী, গুগলের অন্যতম প্রধান লোক এবং বেশ কয়েকটি বিশ্ববিদ্যালয়ের বোর্ডে আছেন। তাঁর ব্লগ, ওকামের রেজার, আধুনিক দিনের ডেটা বিশ্লেষকের কাছে খাঁটি সোনার এবং আমি সম্প্রতি তার পুরানো পোস্টগুলির একটিতে ছড়িয়ে পড়েছি, আপনার মানসিক মডেলকে বিকশিত করার জন্য একটি 6 পদক্ষেপ প্রক্রিয়া। এতে তিনি এমন ধারণাটি বর্ণনা করেছেন যে নিখুঁত ডেটার কোনও সেট নেই এবং লোকেরা "ভার্চুয়াল ডেটা" -র দিকে অনেক সরল পথ অনুসরণ করতে হবে।

তিনি যে দুর্দান্ত পয়েন্ট তৈরি করেন তার মধ্যে যেটি সবচেয়ে বেশি টিকে থাকে তা হ'ল:

… আপনার কাজ ওয়েবে 100% সততার সাথে ডেটা নির্ভর করে না। আপনার কাজ আপনার কোম্পানিকে দ্রুত এবং ত্বকের স্মার্ট স্থানান্তরিত করতে সহায়তা করার উপর নির্ভর করে।

পরের বার আপনি অ্যানালিটিকস লোড করবেন, কেবল মনে রাখবেন যে আপনি যদি ভাল ডেটা নিয়ে কাজ করছেন এবং সেরা অনুশীলনটি অনুসরণ করেছেন তবে কীভাবে এগিয়ে যেতে হবে সে সম্পর্কে আপনার সিদ্ধান্ত নিতে প্রস্তুত থাকা উচিত। কারণ আপনি নিখুঁত এবং নিখুঁত ডেটা অনুসন্ধানে নিযুক্ত প্রচুর পরিশ্রমের ব্যাপার না কেন, আপনি যে সময়টি ব্যয় করেছেন তা রূপান্তর হারের উপর কাজ করা, নতুন বিভাজন পরীক্ষা তৈরি করা ইত্যাদির জন্য ব্যয় করতে পারত ইত্যাদি আপনি জানেন যে জিনিসগুলি আপনার সংস্থাকে সহায়তা করবে বৃদ্ধি এবং আপনার কাজ রাখা।

একটি কথোপকথন শুরু করতে চান? টুইটারে আমার কাছে পৌঁছে দিন পছন্দ করুন.

আপনি কি মনে করেন?

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