परफेक्ट डाटा इम्पॉसिबल है

परफेक्ट डाटा है इम्पॉसिबल | मार्केटिंग टेक ब्लॉग

परफेक्ट डाटा है इम्पॉसिबल | Martech Zoneआधुनिक युग में मार्केटिंग एक मज़ेदार चीज़ है; जबकि वेब आधारित विपणन अभियानों को पारंपरिक अभियानों की तुलना में ट्रैक करना बहुत आसान है, इतनी अधिक जानकारी उपलब्ध है कि अधिक डेटा और 100% सटीक जानकारी की तलाश में लोगों को पंगु बनाया जा सकता है। कुछ लोगों के लिए, किसी दिए गए महीने के दौरान अपने ऑनलाइन विज्ञापन को देखने वाले लोगों की संख्या का शीघ्रता से पता लगाने में सक्षम होने से बचाए गए समय को तब तक नकारा जाता है जब वे यह देखने की कोशिश करते हैं कि उनके ट्रैफ़िक स्रोत नंबर क्यों नहीं जुड़ते हैं।

सही डेटा के लिए अक्षमता के अलावा, डेटा की मात्रा भी है जो परेशान कर रही है। वास्तव में, वहाँ इतना है कि कभी-कभी पेड़ों के लिए जंगल को देखना मुश्किल हो सकता है। क्या मुझे उछाल दर या निकास दर को देखने की आवश्यकता है? निश्चित रूप से, पृष्ठ की लागत एक मूल्यवान डेटा आइटम है, लेकिन क्या बेहतर चर हैं जो यह बता सकते हैं कि किसी दिए गए सामग्री पृष्ठ का एक ऑनलाइन लक्ष्य पूरा करने में कितना मूल्य है? प्रश्न अंतहीन हैं और इसलिए उत्तर हैं। एक विशेषज्ञ आपको बता सकता है, "यह सिर्फ निर्भर करता है", लेकिन डिजिटल के कोहरे में उनके सिर के साथ एक व्यक्ति विश्लेषिकी लगता है कि संख्याओं का एक सही सेट है अगर वे बस इसके माध्यम से देखते हैं।

इन दोनों क्षेत्रों में, उत्तर आसान है - अपूर्णता के साथ करें क्योंकि संपूर्ण डेटा और/या पूर्ण डेटा असंभव है। अविनाश कौशिक इस बारे में अच्छी तरह से बात करने वाले लोगों में से एक हैं। यदि आप नाम नहीं जानते हैं, तो वह न्यूयॉर्क टाइम्स के सबसे अधिक बिकने वाले कलाकार हैं, Google के प्रमुख लोगों में से एक हैं और कई विश्वविद्यालयों के बोर्ड में हैं। उनका ब्लॉग, ओकाम का रेजर, आधुनिक समय के डेटा विश्लेषक के लिए शुद्ध सोना है और मैं हाल ही में उनके पुराने पदों में से एक में भाग गया, जिसका नाम है, अपने मानसिक मॉडल को विकसित करने के लिए एक 6 कदम प्रक्रिया। इसमें, वह इस विचार का वर्णन करता है कि सही डेटा का कोई सेट नहीं है और लोगों को "पुण्य डेटा" के लिए बहुत सरल पथ का पालन करने की आवश्यकता है।

उन सभी महान बिंदुओं में से, जो सबसे अधिक चिपकते हैं, वह है:

... आपकी नौकरी वेब पर 100% अखंडता के साथ डेटा पर निर्भर नहीं करती है। आपका काम आपकी कंपनी को फास्ट एंड थिंक स्मार्ट में मदद करने पर निर्भर करता है।

अगली बार जब आप Analytics को लोड करते हैं, तो बस यह याद रखें कि यदि आप अच्छे डेटा के साथ काम कर रहे हैं और सर्वोत्तम अभ्यास कर रहे हैं, तो आपको आगे बढ़ने के बारे में निर्णय लेने के लिए तैयार रहना चाहिए। क्योंकि कोई फर्क नहीं पड़ता है कि आप अपने संपूर्ण और सही डेटा की तलाश में रोजगार के लिए प्रयास कर सकते हैं, जो समय आप इसे कर रहे हैं वह रूपांतरण दरों पर काम करने में खर्च किया जा सकता है, नए विभाजन परीक्षण का निर्माण, आदि। आप जानते हैं, वे चीजें जो आपकी कंपनी की मदद करेंगी। बढ़ो और अपनी नौकरी रखो।

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