ਸੰਪੂਰਨ ਡਾਟਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ

ਸੰਪੂਰਨ ਡਾਟਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ | ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੈਕ ਬਲਾੱਗ

ਸੰਪੂਰਨ ਡਾਟਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ | Martech Zoneਆਧੁਨਿਕ ਯੁੱਗ ਵਿਚ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਇਕ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਚੀਜ਼ ਹੈ; ਜਦੋਂ ਕਿ ਵੈਬ ਅਧਾਰਤ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਰਵਾਇਤੀ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਨਾਲੋਂ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਅਸਾਨ ਹਨ, ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਉਪਲਬਧ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ 100% ਸਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਭਾਲ ਵਿੱਚ ਅਧਰੰਗ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਕੁਝ ਲੋਕਾਂ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਬਚਾਏ ਗਏ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਅਣਗੌਲਿਆ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦੁਆਰਾ ਉਹਨਾਂ ਦੇ adਨਲਾਈਨ ਵਿਗਿਆਪਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਵੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਟਰੈਫਿਕ ਸਰੋਤ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਿਉਂ ਵਾਧਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ.

ਸੰਪੂਰਣ ਡੇਟਾ ਲਈ ਅਸਮਰਥਾ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਥੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਵੀ ਹੈ ਜੋ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ. ਦਰਅਸਲ, ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਹੈ ਕਿ ਕਈ ਵਾਰ ਰੁੱਖਾਂ ਲਈ ਜੰਗਲ ਵੇਖਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਬਾounceਂਸ ਰੇਟ ਜਾਂ ਨਿਕਾਸ ਦਰ ਨੂੰ ਵੇਖਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ? ਯਕੀਨਨ, ਪੇਜ ਦੀ ਕੀਮਤ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਡੇਟਾ ਆਈਟਮ ਹੈ, ਪਰ ਕੀ ਇੱਥੇ ਵਧੀਆ ਪਰਿਵਰਤਨ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਟੀਚੇ ਦਾ ਪੰਨਾ ਇੱਕ goalਨਲਾਈਨ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ? ਸਵਾਲ ਬੇਅੰਤ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵੀ. ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹੈ, "ਇਹ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ", ਪਰ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਜਿਸਦਾ ਸਿਰ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਦੀ ਧੁੰਦ ਵਿੱਚ ਹੈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸ਼ਾਇਦ ਸੋਚਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੇ ਉਹ ਇਸ ਸਭ ਨੂੰ ਵੇਖਣ.

ਇਹਨਾਂ ਦੋਵਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ, ਜਵਾਬ ਅਸਾਨ ਹੈ - ਅਪੂਰਣਤਾ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰੋ ਕਿਉਂਕਿ ਸੰਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਅਤੇ / ਜਾਂ ਪੂਰਾ ਡਾਟਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ. ਮੁੰਡਿਆਂ ਵਿਚੋਂ ਇਕ ਜੋ ਇਸ ਬਾਰੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਅਵਿਨਾਸ਼ ਕੌਸ਼ਿਕ. ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਾਮ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹ ਨਿ York ਯਾਰਕ ਟਾਈਮਜ਼ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਕਣ ਵਾਲਾ ਕਲਾਕਾਰ ਹੈ, ਗੂਗਲ ਦਾ ਮੁੱਖ ਮੁੰਡਿਆਂ ਵਿਚੋਂ ਇਕ ਹੈ ਅਤੇ ਕਈ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਦੇ ਬੋਰਡ ਵਿਚ ਹੈ. ਉਸਦਾ ਬਲਾੱਗ, ਓਸਕੈਮ ਦਾ ਰੇਜ਼ਰ, ਅਜੋਕੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਲਈ ਸ਼ੁੱਧ ਸੋਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਂ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਉਸਦੀ ਇੱਕ ਪੁਰਾਣੀ ਪੋਸਟ, ਜਿਸਦਾ ਨਾਮ ਪਾਇਆ, ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਨਸਿਕ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ 6 ਕਦਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ. ਇਸ ਵਿਚ, ਉਹ ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਪੂਰਣ ਡੇਟਾ ਦਾ ਕੋਈ ਸਮੂਹ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ "ਵਰਚੁਅਲ ਡੇਟਾ" ਦੇ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸੌਖੇ ਰਸਤੇ 'ਤੇ ਚੱਲਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ.

ਉਹ ਜੋ ਵੀ ਮਹਾਨ ਪੁਆਇੰਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਉਸ ਵਿਚੋਂ ਇਕ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦਾ ਹੈ:

… ਤੁਹਾਡੀ ਨੌਕਰੀ ਵੈਬ ਤੇ 100% ਅਖੰਡਤਾ ਵਾਲੇ ਡਾਟੇ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ. ਤੁਹਾਡੀ ਨੌਕਰੀ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸੋਚ ਸਮਾਰਟ ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ.

ਅਗਲੀ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਬੱਸ ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਕਿ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਚੰਗੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਕਿਉਂਕਿ ਕੋਈ ਫ਼ਰਕ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸੰਪੂਰਨ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਣ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਭਾਲ ਵਿਚ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿਸ ਸਮੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਕਰਨ ਵਿਚ ਬਿਤਾਇਆ ਸੀ ਉਹ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ, ਨਵਾਂ ਸਪਲਿਟ ਟੈਸਟ ਬਣਾਉਣ ਆਦਿ ਤੇ ਬਿਤਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ. ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜਿਹੜੀਆਂ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨਗੀਆਂ. ਵਧੋ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਨੌਕਰੀ ਰੱਖੋ.

ਇੱਕ ਗੱਲਬਾਤ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ? ਟਵਿੱਟਰ 'ਤੇ ਮੇਰੇ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚੋ @ ਸ਼ਾਰਪਗੁਏਸਵੈਬ.

ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ?

ਇਹ ਸਾਈਟ ਸਪੈਮ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਅਕਕੀਮੈਟ ਵਰਤਦੀ ਹੈ. ਜਾਣੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਟਿੱਪਣੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ.