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 अभियान पारंपरिक अभियानों की तुलना में बहुत आसान है, वहाँ इतनी अधिक जानकारी उपलब्ध है कि लोग अधिक डेटा और 100% सटीक जानकारी की तलाश में लकवाग्रस्त हो सकते हैं। कुछ लोगों के लिए, समय की राशि को उन लोगों की संख्या का तुरंत पता लगाने में सक्षम किया जाता है, जो किसी दिए गए महीने के दौरान अपने ऑनलाइन विज्ञापन को देखते हैं, उस समय से उपेक्षित होते हैं जब वे यह देखने की कोशिश करते हैं कि उनके ट्रैफ़िक स्रोत संख्या में बहुत अधिक वृद्धि क्यों नहीं हुई है।

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 से करें क्योंकि पूर्ण डेटा और / या पूर्ण डेटा असंभव हैं। इस बारे में बात करने वालों में से एक अविनाश कौशिक हैं। यदि आप नाम नहीं जानते हैं, तो वह न्यूयॉर्क टाइम्स का सबसे अधिक बिकने वाला कलाकार है, जो Google के प्रमुख लोगों में से एक है और कई विश्वविद्यालयों के बोर्ड में है। उनका ब्लॉग, ओकाम का रेज़र, आधुनिक दिन डेटा विश्लेषक के लिए शुद्ध सोना है और मैं हाल ही में उनके पुराने पदों में से एक में भाग लिया 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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