کامل ڈیٹا ناممکن ہے

کامل ڈیٹا ناممکن ہے | مارکیٹنگ ٹیک بلاگ

کامل ڈیٹا ناممکن ہے | Martech Zoneجدید دور میں مارکیٹنگ ایک مضحکہ خیز بات ہے۔ جبکہ ویب پر مبنی مارکیٹنگ کی مہمات روایتی مہمات کے مقابلے میں باخبر رکھنے میں بہت آسان ہیں ، اتنی زیادہ معلومات دستیاب ہیں کہ لوگوں کو زیادہ سے زیادہ ڈیٹا اور 100٪ درست معلومات کی تلاش میں مفلوج کیا جاسکتا ہے۔ کچھ لوگوں کے ل quickly ، کسی مہینے میں ان لوگوں کی تعداد کو جلدی سے معلوم کرنے کے قابل ہونے سے جو بچایا گیا ہے اس وقت کی نفی کردی جاتی ہے جب وہ یہ دیکھنے کی کوشش میں صرف کرتے ہیں کہ ان کے ٹریفک سورس نمبروں میں اضافہ کیوں نہیں ہوتا ہے۔

کامل اعداد و شمار میں ناکامی کے علاوہ ، اعداد و شمار کی مقدار بھی ہے جو پریشان کن ہے۔ در حقیقت ، یہاں بہت کچھ ہے کہ بعض اوقات درختوں کے لئے جنگل دیکھنا مشکل ہوسکتا ہے۔ کیا مجھے اچھال کی شرح یا اخراج کی شرح کو دیکھنے کی ضرورت ہے؟ یقینی طور پر ، صفحہ کی لاگت ایک اعداد و شمار کا ایک قیمتی سامان ہے ، لیکن کیا اس سے بہتر تغیرات موجود ہیں جو اس بات کا نمونہ بناسکتے ہیں کہ آن لائن مقصد کو پورا کرنے کے لئے دیئے گئے مواد کا صفحہ کتنا قیمتی ہے؟ سوالات لامتناہی ہیں اور اسی طرح جوابات بھی۔ ایک ماہر آپ کو بتا سکتا ہے ، "یہ صرف انحصار کرتا ہے" ، لیکن ایک شخص جس کا سر ڈیجیٹل کی دھند میں ہے تجزیاتی ہوسکتا ہے کہ اگر نمبروں کا جائزہ لیں تو ان کی تعداد میں ایک کامل سیٹ موجود ہے۔

ان دونوں شعبوں میں ، جواب آسان ہے - نامکملیت سے کام کریں کیونکہ کامل ڈیٹا اور / یا مکمل ڈیٹا ناممکن ہے۔ لڑکوں میں سے ایک جو اس کے بارے میں اچھی طرح سے بات کرتا ہے وہ ہے اویناش کوشک۔ اگر آپ کو یہ نام معلوم نہیں ہے تو ، وہ نیو یارک ٹائمز کا سب سے زیادہ فروخت ہونے والا فنکار ہے ، جو گوگل کا ایک سر آدمی ہے اور متعدد یونیورسٹیوں کے بورڈ میں ہے۔ اس کا بلاگ ، آسام کا استرا ، جدید دور کے اعداد و شمار کے تجزیہ کار کے لئے خالص سونا ہے اور میں نے حال ہی میں ان کی ایک پرانی پوسٹ کے نام سے جانا ، اپنے ذہنی ماڈل کو تیار کرنے کے لئے 6 مرحلہ عمل. اس میں ، وہ اس خیال کی وضاحت کرتا ہے کہ یہاں کامل اعداد و شمار کا کوئی سیٹ نہیں ہے اور لوگوں کو "ورچوئل ڈیٹا" کے لئے بہت آسان راستہ اختیار کرنے کی ضرورت ہے۔

اس نے جو بھی عظیم نکات بنائے ہیں ان میں سے ، سب سے اہم چیز یہ ہے کہ:

… آپ کا کام ویب پر 100٪ سالمیت والے ڈیٹا پر منحصر نہیں ہے۔ آپ کا کام آپ کی کمپنی کو تیز رفتار اور تھنک اسمارٹ کو منتقل کرنے میں مدد پر منحصر ہے۔

اگلی بار جب آپ تجزیات کو لوڈ کریں گے تو صرف یہ یاد رکھیں کہ اگر آپ اچھے اعداد و شمار کے ساتھ کام کر رہے ہیں اور بہترین مشق پر عمل پیرا ہیں تو ، آپ کو آگے بڑھنے کا طریقہ فیصلہ کرنے کے لئے تیار رہنا چاہئے۔ کیوں کہ اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ آپ مکمل اور کامل اعداد و شمار کی تلاش میں جتنی بھی محنت سے کام لے سکتے ہیں ، اس میں آپ نے جو وقت خرچ کیا وہ تبادلوں کی شرحوں پر کام کرنے ، نیا اسپلٹ ٹیسٹ بنانے وغیرہ میں صرف ہوسکتا ہے۔ آپ جانتے ہو کہ ایسی چیزیں جو آپ کی کمپنی کی مدد کریں گی بڑھو اور اپنا کام برقرار رکھو۔

گفتگو شروع کرنا چاہتے ہو؟ ٹویٹر پر مجھ تک پہنچیں ٹویٹ ایمبیڈ کریں.

آپ کا کیا خیال ہے؟

سپیم کو کم کرنے کے لئے یہ سائٹ اکزمیت کا استعمال کرتا ہے. جانیں کہ آپ کا تبصرہ کس طرح عملدرآمد ہے.