اطلاعات کامل غیرممکن است

اطلاعات کامل غیرممکن است | وبلاگ فناوری بازاریابی

اطلاعات کامل غیرممکن است | Martech Zoneبازاریابی در دوران مدرن یک چیز خنده دار است. در حالی که ردیابی کمپین های بازاریابی تحت وب بسیار راحت تر از مبارزات سنتی است ، اطلاعات بسیار زیادی در دسترس است که افراد می توانند در جستجوی داده های بیشتر و 100٪ اطلاعات دقیق فلج شوند. برای بعضی از افراد ، میزان وقت صرفه جویی شده با اینكه می توانید به سرعت به تعداد افرادی كه طی یك ماه تبلیغات آنلاین خود را مشاهده كرده اند ، پی برد ، با توجه به زمانی كه آنها سعی می كنند ببینند كه چرا تعداد منبع ترافیك آنها به طور كامل جمع نمی شود ، نفی می شود.

علاوه بر عدم توانایی برای داده های کامل ، مقدار داده ها نیز نگران کننده هستند. در حقیقت ، موارد زیادی وجود دارد که گاهی اوقات دیدن جنگل برای درختان دشوار است. آیا لازم است نرخ پرش یا نرخ خروج را بررسی کنم؟ مطمئناً ، هزینه صفحه یک داده ارزشمند است ، اما آیا متغیرهای بهتری وجود دارد که بتواند مدل یک صفحه محتوای معین را برای تکمیل یک هدف آنلاین ارزیابی کند؟ س questionsالات بی پایان و پاسخ ها نیز هستند. ممکن است یک متخصص به شما بگوید ، "این فقط بستگی دارد" ، اما شخصی که سرش را در مه دیجیتال قرار داده است علم تجزیه و تحلیل ممکن است فکر کند که یک مجموعه کامل از اعداد وجود دارد اگر آنها فقط همه آنها را بررسی کنند.

در هر دوی این زمینه ها ، پاسخ آسان است - با نقص کار را انجام دهید زیرا داده های کامل و / یا داده های کامل غیرممکن است. یکی از بچه هایی که خیلی خوب در این مورد صحبت می کند Avinash Kaushik است. اگر نام آن را نمی دانید ، او یک هنرمند پرفروش نیویورک تایمز است ، یکی از افراد برجسته گوگل و در هیئت مدیره چندین دانشگاه است. وبلاگ او ، Occam's Razor ، طلای خالص برای تحلیلگر داده های امروزی است و من اخیراً با یکی از پست های قدیمی او روبرو شدم ، یک فرایند 6 مرحله ای برای تکامل مدل ذهنی خود. در آن ، وی این ایده را توصیف می کند که هیچ مجموعه داده کاملی وجود ندارد و افراد باید راهی بسیار ساده تر به "داده های فضیلت" را دنبال کنند.

از بین تمام نکات بزرگی که او بیان می کند ، نکته ای که بیشتر از همه برجسته است:

job کار شما به داده هایی با 100٪ صداقت در وب بستگی ندارد. شغل شما به کمک به شرکت شما در حرکت سریع و هوشمند فکر کردن بستگی دارد.

دفعه بعدی که Analytics را بارگیری کردید ، فقط بخاطر داشته باشید که اگر با داده های خوبی کار می کنید و بهترین روش ها را دنبال کرده اید ، باید آماده تصمیم گیری در مورد نحوه حرکت به جلو باشید. از آنجا که صرف نظر از تلاشهای عظیم الجثه شما ممکن است در جستجوی داده های کامل و کامل به کار بگیرید ، زمانی که شما برای انجام این کار صرف می کردید ممکن است صرف کار در نرخ تبدیل ، ایجاد آزمون تقسیم جدید و غیره شود. شما می دانید مواردی که به شرکت شما کمک می کند رشد کنید و شغل خود را حفظ کنید.

می خواهید مکالمه ای را شروع کنید؟ در توییتر با من تماس بگیرید sharpguysweb.

شما چه فکر میکنید؟

این سایت از Akismet برای کاهش هرزنامه استفاده می کند. بدانید که چگونه نظر شما پردازش می شود.