ទិន្នន័យល្អឥតខ្ចោះមិនអាចទៅរួចទេ

ទិន្នន័យល្អឥតខ្ចោះមិនអាចទៅរួចទេ | ប្លុកបច្ចេកវិទ្យាទីផ្សារ

ទិន្នន័យល្អឥតខ្ចោះមិនអាចទៅរួចទេ | Martech Zoneទីផ្សារនៅក្នុងយុគសម័យទំនើបគឺជារឿងគួរឱ្យអស់សំណើច។ ខណៈពេលដែលយុទ្ធនាការទីផ្សារដែលមានមូលដ្ឋាននៅលើបណ្តាញមានភាពងាយស្រួលក្នុងការតាមដានជាងយុទ្ធនាការប្រពៃណីវាមានព័ត៌មានច្រើនណាស់ដែលមនុស្សអាចពិការនៅក្នុងដំណើរស្វែងរកទិន្នន័យនិងព័ត៌មានត្រឹមត្រូវ ១០០ ភាគរយ។ សម្រាប់អ្នកខ្លះចំនួនពេលវេលាដែលបានសន្សំដោយអាចរកបានយ៉ាងឆាប់រហ័សនូវចំនួនមនុស្សដែលបានឃើញការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មតាមអ៊ិនធរណេតរបស់ពួកគេក្នុងកំឡុងពេលមួយខែដែលត្រូវបានខកខានដោយពួកគេចំណាយពេលព្យាយាមមើលមូលហេតុដែលលេខប្រភពចរាចរណ៍របស់ពួកគេមិនបន្ថែម។

ក្រៅពីអសមត្ថភាពសម្រាប់ទិន្នន័យល្អឥតខ្ចោះវាក៏មានចំនួនទិន្នន័យដែលធ្វើឱ្យមានបញ្ហាផងដែរ។ តាមពិតមានច្រើនណាស់ដែលពេលខ្លះវាពិបាកក្នុងការមើលព្រៃសម្រាប់ដើមឈើ។ តើខ្ញុំត្រូវមើលអត្រាលោតឬអត្រាចេញទេ? ប្រាកដណាស់តម្លៃទំព័រគឺជាធាតុទិន្នន័យមានតម្លៃប៉ុន្តែតើមានអថេរល្អប្រសើរជាងមុនដែលអាចយកគំរូតាមទំព័រមាតិកាដែលបានផ្តល់ឱ្យមានតម្លៃប៉ុន្មានក្នុងការបំពេញគោលដៅតាមអ៊ិនធរណេត? សំណួរគឺគ្មានទីបញ្ចប់ហើយដូច្នេះគឺជាចម្លើយ។ អ្នកជំនាញម្នាក់អាចប្រាប់អ្នកថា“ វាអាស្រ័យ” ប៉ុន្តែមនុស្សម្នាក់ដែលមានក្បាលអ័ព្ទឌីជីថលអ័ព្ទ វិភាគ អាចគិតថាមានសំណុំចំនួនដ៏ល្អឥតខ្ចោះប្រសិនបើពួកគេគ្រាន់តែមើលវា។

នៅក្នុងផ្នែកទាំងពីរនេះចម្លើយគឺងាយស្រួល - ធ្វើឱ្យមានភាពមិនល្អឥតខ្ចោះពីព្រោះទិន្នន័យល្អឥតខ្ចោះនិង / ឬទិន្នន័យពេញលេញមិនអាចទៅរួចទេ។ ម្នាក់ក្នុងចំនោមបុរសដែលនិយាយអំពីរឿងនេះគឺ Avinash Kaushik ។ ប្រសិនបើអ្នកមិនស្គាល់ឈ្មោះគាត់គឺជាវិចិត្រករលក់ដាច់បំផុតនៅញូវយ៉កថែមស៍ដែលជាមនុស្សម្នាក់ក្នុងចំណោមអ្នកដឹកនាំរបស់ហ្គូហ្គោលហើយស្ថិតនៅក្នុងក្រុមប្រឹក្សានៃសាកលវិទ្យាល័យមួយចំនួន។ ប្លក់របស់គាត់គឺអេសអ័ររ៉ាហ្សារគឺជាមាសសុទ្ធសម្រាប់អ្នកវិភាគទិន្នន័យសម័យថ្មីហើយថ្មីៗនេះខ្ញុំបានរត់ចូលទៅក្នុងអត្ថបទចាស់មួយរបស់គាត់ដែលមានឈ្មោះថា ដំណើរការជំហានទី ៦ ដើម្បីវិវត្តគំរូផ្លូវចិត្តរបស់អ្នក។ នៅក្នុងនោះគាត់ពិពណ៌នាអំពីគំនិតដែលថាគ្មានសំណុំទិន្នន័យល្អឥតខ្ចោះហើយមនុស្សត្រូវការដើរតាមផ្លូវងាយជាងទៅ“ ទិន្នន័យគុណធម៌” ។

ក្នុងចំណោមចំនុចល្អ ៗ ទាំងអស់ដែលគាត់បានលើកឡើងចំណុចសំខាន់បំផុតគឺ៖

…ការងាររបស់អ្នកមិនពឹងផ្អែកលើទិន្នន័យដែលមានភាពសុក្រិត ១០០% នៅលើគេហទំព័រ។ ការងាររបស់អ្នកពឹងផ្អែកលើការជួយក្រុមហ៊ុនរបស់អ្នកឱ្យផ្លាស់ប្តូរលឿននិងគិតឆ្លាត។

នៅពេលក្រោយដែលអ្នកផ្ទុកទិន្នន័យវិភាគអ្នកគ្រាន់តែចាំថាប្រសិនបើអ្នកកំពុងធ្វើការជាមួយទិន្នន័យល្អហើយបានអនុវត្តតាមការអនុវត្តល្អបំផុតអ្នកគួរតែត្រៀមខ្លួនដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តអំពីវិធីដើម្បីឆ្ពោះទៅមុខ។ ដោយសារតែមិនថាកិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងដ៏ថ្លៃថ្នូដែលអ្នកអាចប្រើក្នុងការស្វែងរកទិន្នន័យពេញលេញនិងល្អឥតខ្ចោះពេលវេលាដែលអ្នកបានចំណាយលើការធ្វើវាអាចត្រូវបានចំណាយលើការផ្លាស់ប្តូរអត្រាបង្កើតការបង្កើតការបំបែកថ្មី។ ល។ អ្នកដឹងទេរឿងដែលនឹងជួយក្រុមហ៊ុនរបស់អ្នក រីកលូតលាស់និងរក្សាការងាររបស់អ្នក។

ចង់ចាប់ផ្តើមការសន្ទនាមែនទេ? ទាក់ទងមកខ្ញុំតាម Twitter @sharpguysweb.

តើ​អ្នក​គិត​អ្វី?

តំបន់បណ្ដាញនេះប្រើ Akismet ដើម្បីកាត់បន្ថយសារឥតបានការ។ សិក្សាអំពីរបៀបដែលទិន្នន័យរបស់អ្នកត្រូវបានដំណើរការ.