आपल्या मार्टेक स्टॅकपेक्षा कार्यसंघ अधिक महत्वाचे का आहे

विपणन कार्यसंघ संप्रेषण आणि विश्लेषण

डेटा गुणवत्ता आणि दळणवळणाच्या रचनांविषयी सायमो अहवाचा अॅपिकल दृष्टिकोन ने संपूर्ण लाउंज येथे नवीन केले गो विश्लेषणे! परिषद. ओवॉक्स, सीआयएस प्रदेशातील मार्टेक नेत्या, हजारो तज्ञांचे त्यांचे ज्ञान आणि कल्पना सामायिक करण्यासाठी या मेळाव्यात त्यांचे स्वागत केले.

ओवॉक्स बीआय टीम आपण आपला व्यवसाय वाढविण्याची क्षमता असलेल्या सिमो अहवा यांनी प्रस्तावित संकल्पनेवर विचार करायला आवडेल. 

डेटाची गुणवत्ता आणि संस्थेची गुणवत्ता

डेटाची गुणवत्ता त्याचे विश्लेषण करणार्‍या व्यक्तीवर अवलंबून असते. थोडक्यात, आम्ही साधने, वर्कफ्लोज आणि डेटासेटवरील डेटामधील सर्व त्रुटींना दोष देऊ. पण हे वाजवी आहे का?

खरे सांगायचे तर डेटाची गुणवत्ता आपल्या संस्थांमध्ये आम्ही कशी संवाद साधतो यावर थेट संबंध आहे. संस्थेची गुणवत्ता सर्वकाही निश्चित करते, डेटा खनन, अंदाज आणि मोजमाप करण्याच्या दृष्टिकोणातून प्रारंभ करणे, प्रक्रिया करणे सुरू ठेवणे आणि उत्पादन आणि निर्णय घेण्याच्या एकूण गुणवत्तेसह समाप्त. 

कंपन्या आणि त्यांचे संप्रेषण संरचना

चला कल्पना करूया की एखाद्या कंपनीने एका साधनात विशेषज्ञता आणली आहे. या कंपनीतील लोक काही समस्या शोधण्यात आणि बी 2 बी विभागासाठी त्यांचे निराकरण करण्यात छान आहेत. सर्व काही उत्कृष्ट आहे आणि आपल्याला यासारख्या दोन कंपन्या माहित आहेत यात काही शंका नाही.

या कंपन्यांच्या क्रियांचे दुष्परिणाम डेटाच्या गुणवत्तेची आवश्यकता वाढविण्याच्या दीर्घकालीन प्रक्रियेमध्ये लपलेले आहेत. त्याच वेळी, आपण हे लक्षात ठेवले पाहिजे की डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी तयार केलेली साधने केवळ डेटासह कार्य करतात आणि व्यवसायातील समस्यांपासून ती दूर ठेवली जातात - जरी त्यांचे निराकरण करण्यासाठी ते तयार केले गेले असले तरीही. 

म्हणूनच आणखी एक प्रकारची टणक हजर झाली आहे. या कंपन्या वर्कफ्लो डीबगिंगमध्ये खास आहेत. त्यांना व्यवसाय प्रक्रियेत अडचणींचा एक संपूर्ण समूह सापडतो, त्यांना व्हाइटबोर्डवर ठेवता येईल आणि कार्यकारी अधिका-यांना सांगा:

येथे, येथे आणि तेथे! ही नवीन व्यवसाय योजना लागू करा आणि आपण ठीक व्हाल!

पण खरं असणं खूप बरं वाटतं. साधनांच्या समाधानावर आधारित नसलेल्या सल्ल्याची कार्यक्षमता संशयास्पद आहे. आणि अशा सल्लामसलत कंपन्या अशा समस्या का दिसल्या हे समजून घेण्याकडे दुर्लक्ष करतात, प्रत्येक नवीन दिवस नवीन गुंतागुंत आणि त्रुटी का आणते आणि कोणती साधने चुकीची सेट केली गेली.

तर या कंपन्यांची स्वत: ची उपयोगिता मर्यादित आहे. 

व्यवसाय कौशल्य आणि साधनांचे ज्ञान या दोन्ही कंपन्या आहेत. या कंपन्यांमध्ये, प्रत्येकजण उत्कृष्ट गुण असलेल्या लोकांना, त्यांच्या कौशल्यांमध्ये आणि ज्ञानावर ठाम असलेल्या तज्ञांना घेवून वेड्यात पडलेला असतो. मस्त. परंतु सामान्यत: या कंपन्यांचे संभाषणातील समस्या सोडवण्याचे उद्दीष्ट टीमच्या आत नसतात, जे त्यांना बर्‍याचदा बिनमहत्त्वाच्या म्हणून पाहतात. म्हणून नवीन समस्या दिसू लागताच डायन शिकार सुरू होते - त्यात कोणाचा दोष आहे? कदाचित द्विपक्षीय तज्ञांनी प्रक्रियांना गोंधळात टाकले असेल? नाही, प्रोग्रामर तांत्रिक वर्णन वाचले नाहीत. पण एकंदरीतच खरी समस्या अशी आहे की कार्यसंघ या समस्येवर एकत्रितपणे सोडवण्यासाठी स्पष्टपणे विचार करू शकत नाही. 

हे आम्हाला दर्शवते की थंड तज्ञांनी भरलेल्या एका कंपनीतही संस्था नसल्यास प्रत्येक गोष्ट आवश्यकतेपेक्षा जास्त प्रयत्न करेल प्रौढ पुरेसा. आपण प्रौढ बनले पाहिजे आणि जबाबदार असले पाहिजेत ही कल्पना, विशेषत: संकटात, बहुतेक कंपन्यांमध्ये लोक ज्या शेवटच्या गोष्टीबद्दल विचार करीत आहेत.

बालगृहात जाणारे माझे दोन वर्षांचे मूलही मी कार्य केलेल्या काही संस्थांपेक्षा अधिक प्रौढ दिसते.

आपण केवळ मोठ्या संख्येने विशेषज्ञांची नेमणूक करून एक कार्यक्षम कंपनी तयार करू शकत नाही कारण ते सर्व काही गट किंवा विभागाद्वारे आत्मसात करतात. म्हणून व्यवस्थापन तज्ञांची नेमणूक सुरू ठेवते, परंतु काहीही बदलत नाही कारण वर्कफ्लोची रचना आणि तर्कशास्त्र अजिबात बदलत नाही.

आपण या गट आणि विभागांच्या आत आणि बाहेरील संप्रेषणाची चॅनेल तयार करण्यासाठी काहीही न केल्यास आपले सर्व प्रयत्न निरर्थक ठरतील. म्हणूनच संवादाची रणनीती आणि परिपक्वता अहवा यांचे लक्ष आहे.

कॉनवेचा कायदा अ‍ॅनालिटिक्स कंपन्यांना लागू झाला

अर्थपूर्ण डेटा - कॉनवेचा कायदा

पन्नास वर्षांपूर्वी, मेलव्हिन कॉनवे नावाच्या एका महान प्रोग्रामरने एक सूचना केली जी नंतर कॉनवेचा कायदा म्हणून लोकप्रिय झाली: 

संस्था ज्या रचना करतात. . . या संघटनांच्या संप्रेषण रचनांच्या प्रती तयार करणार्‍या डिझाइन तयार करण्यास प्रतिबंधित केले आहे.

मेलव्हिन कॉनवे, कॉनवेचा कायदा

हे विचार अशा वेळी दिसू लागले जेव्हा एक संगणक एका खोलीत पूर्णपणे फिट होईल! जरा कल्पना करा: येथे आमच्याकडे एक कार्यसंघ एका संगणकावर कार्यरत आहे आणि तिथे आमच्याकडे दुसरी कार्यसंघ दुसर्‍या संगणकावर कार्य करीत आहे. आणि वास्तविक जीवनात, कॉनवेच्या कायद्याचा अर्थ असा आहे की त्या कार्यसंघामध्ये दिसणार्‍या सर्व संप्रेषण त्रुटी त्यांच्या विकसित कार्यक्रमांच्या रचना आणि कार्यक्षमतेमध्ये प्रतिबिंबित केल्या जातील. 

लेखकाची टीपः

विकास सिद्धांतामध्ये या सिद्धांताची शेकडो वेळा चाचणी केली गेली आहे आणि बर्‍यापैकी चर्चा झाली आहे. कॉनवेच्या कायद्याची सर्वात विशिष्ट व्याख्या पीटर हिंटजेन्स यांनी तयार केली होती, 2000 च्या दशकाच्या सुरुवातीच्या सर्वात प्रभावी प्रोग्रामरांपैकी एक, ज्याने असे म्हटले होते की “जर तुम्ही एखाद्या चिडचिडी संस्थेमध्ये असाल तर तुम्ही चक्क सॉफ्टवेअर बनवाल.” (अमदाहल ते झिपफः लोकांच्या भौतिकशास्त्राचे दहा नियम)

विपणन आणि विश्लेषक जगात हा कायदा कसा कार्य करतो हे पाहणे सोपे आहे. या जगात कंपन्या वेगवेगळ्या स्रोतांकडून गोळा केलेल्या अवाढव्य डेटासह काम करत आहेत. आम्ही सर्वजण सहमत आहोत की डेटा स्वतः न्याय्य आहे. परंतु आपण डेटा सेटचे बारकाईने निरीक्षण केल्यास आपल्याला डेटा संकलित करणार्‍या संस्थांची सर्व अपूर्णता दिसेल:

  • अभियंते इश्युद्वारे बोलले नाहीत तेथे गहाळ मूल्ये 
  • चुकीचे स्वरूपने जिथे कोणीही लक्ष दिले नाही आणि दशांश स्थळांच्या संख्येवर कोणीही चर्चा केली नाही
  • संप्रेषणास विलंब होतो जेथे कोणास हस्तांतरणाचे स्वरूप (बॅच किंवा प्रवाह) माहित नाही आणि कोणास डेटा प्राप्त करणे आवश्यक आहे

म्हणूनच डेटा एक्सचेंज सिस्टम आमच्या अपूर्णतेचा पूर्णपणे खुलासा करते.

डेटा गुणवत्ता ही साधन विशेषज्ञ, कार्यप्रवाह तज्ञ, व्यवस्थापक आणि या सर्व लोकांमधील संप्रेषणांची कामगिरी आहे.

मल्टीडास्पीप्लिनरी टीमसाठी सर्वोत्तम आणि सर्वात वाईट संप्रेषण रचना

मार्टेक किंवा मार्केटींग companyनालिटिक्स कंपनीमधील एक प्रोजेक्ट टीममध्ये बिझनेस इंटेलिजेंस (बीआय) तज्ञ, डेटा वैज्ञानिक, डिझाइनर, मार्केटर, विश्लेषक आणि प्रोग्रामर असतात (कोणत्याही संयोजनात).

पण ज्या संघात संवादाचे महत्त्व कळत नाही अशा संघात काय होईल? बघूया. प्रोग्रामर बरीच वेळ प्रयत्न करत कोड लिहितील, संघाचा आणखी एक भाग त्यांच्यासाठी दांडगा पार करण्याची प्रतीक्षा करेल. शेवटी, बीटा आवृत्ती प्रकाशीत होईल आणि इतका वेळ का लागला याबद्दल प्रत्येकजण कुरकुर करीत असेल. आणि जेव्हा पहिला दोष दिसून येतो तेव्हा प्रत्येकजण दुसर्‍यास दोष देण्यासाठी दुसर्‍याचा शोध घेण्यास सुरवात करेल परंतु तेथे उद्भवणारी परिस्थिती टाळण्यासाठी मार्ग शोधत नाही. 

जर आपण सखोल पाहिले तर आपल्याला दिसेल की परस्पर उद्दीष्टे योग्यरित्या समजली नाहीत (किंवा सर्व काही नाही). आणि अशा परिस्थितीत आम्हाला खराब झालेले किंवा सदोष उत्पादन मिळेल. 

एकाधिक-शिस्ती कार्यसंघांना प्रोत्साहित करा

या परिस्थितीची सर्वात वाईट वैशिष्ट्ये:

  • अपुरा सहभाग
  • अपुरा सहभाग
  • सहकार्याचा अभाव
  • विश्वास अभाव

आम्ही ते कसे निश्चित करू शकतो? शब्दशः लोकांना बोलवून. 

बहु-अनुशासनात्मक कार्यसंघांना प्रोत्साहित करा

चला सर्वांना एकत्रित करू, चर्चेचे विषय सेट करू आणि साप्ताहिक बैठका शेड्यूल करू: बीआय सह विपणन, डिझाइनर आणि डेटा तज्ञांसह प्रोग्रामर. मग आम्ही आशा करू की लोक या प्रकल्पाबद्दल बोलतात. परंतु अद्याप ते पुरेसे नाही कारण संघ सदस्य अद्याप संपूर्ण प्रकल्पाबद्दल बोलत नाहीत आणि संपूर्ण टीमशी बोलत नाहीत. दहा बैठका आणि बाहेर मार्ग नसणे आणि काम करण्यास वेळ नसल्याने हिमवृष्टी करणे सोपे आहे. आणि संमेलनांनंतरचे ते संदेश उर्वरित वेळ आणि पुढील काय करावे हे समजून घेतील. 

म्हणूनच मीटिंग ही फक्त पहिली पायरी आहे. आम्हाला अजूनही काही समस्या आहेतः

  • खराब संवाद
  • परस्पर उद्दिष्टांचा अभाव
  • अपुरा सहभाग

कधीकधी, लोक त्यांच्या सहकार्यांकडे प्रकल्पाची महत्त्वपूर्ण माहिती पाठविण्याचा प्रयत्न करतात. परंतु संदेश जाण्याऐवजी, अफवा मशीन त्यांच्यासाठी सर्व काही करते. जेव्हा लोकांना आपले विचार आणि कल्पना चांगल्या प्रकारे आणि योग्य वातावरणात कसे सामायिक करावे हे माहित नसते तेव्हा प्राप्तकर्त्याच्या वाटेवर माहिती गमावली जाईल. 

ही कंपनी संप्रेषणाच्या समस्यांसह झगडत असल्याची लक्षणे आहेत. आणि सभांमध्येून बरे होण्यास सुरवात होते. पण आपल्याकडे नेहमीच दुसरा उपाय असतो.

प्रोजेक्टवर सर्वांना संवाद साधण्यासाठी नेतृत्व करा. 

कार्यसंघांमध्ये बहु-शिस्तबद्ध संप्रेषण

या दृष्टिकोनाची उत्कृष्ट वैशिष्ट्ये:

  • पारदर्शकता
  • सहभाग
  • ज्ञान आणि कौशल्येची देवाणघेवाण
  • नॉन स्टॉप शिक्षण

ही एक अत्यंत जटिल रचना आहे जी तयार करणे कठीण आहे. आपल्याला हा दृष्टिकोन स्वीकारणार्‍या काही फ्रेमवर्क माहित असतील: चपळ, लीन, स्क्र्राम. आपण त्याला काय नाव द्याल हे महत्त्वाचे नाही; हे सर्व “एकाच वेळी सर्व काही एकत्र बनवण्याच्या” तत्त्वावर तयार केलेले आहेत. ते सर्व कॅलेंडर्स, टास्क रांगा, डेमो सादरीकरणे आणि स्टँड-अप मीटिंग्ज या उद्देशाने लोकांना वारंवार आणि सर्व एकत्रितपणे प्रकल्पाबद्दल चर्चा करणे आवश्यक आहे.

म्हणूनच मला चपळाई खूप आवडते, कारण त्यात प्रकल्प अस्तित्वासाठी आवश्यक असलेल्या संवादाचे म्हणून संप्रेषणाचे महत्त्व समाविष्ट आहे.

आणि जर आपल्याला असे वाटत असेल की आपण अ‍ॅजिल आवडत नसलेले विश्लेषक असाल तर त्याकडे दुसर्‍या मार्गाने पहा: हे आपल्याला आपल्या कामाचे परिणाम दर्शविण्यात मदत करते - आपला सर्व प्रक्रिया केलेला डेटा, ते उत्कृष्ट डॅशबोर्ड्स, आपला डेटा सेट - लोकांना बनवण्यासाठी आपल्या प्रयत्नांचे कौतुक करा परंतु हे करण्यासाठी आपल्याला आपल्या सहका meet्यांना भेटावे लागेल आणि त्यांच्याबरोबर गोल टेबलवर बोलावे लागेल.

पुढे काय? प्रत्येकाने या प्रकल्पाबद्दल बोलण्यास सुरुवात केली आहे. आता आमच्याकडे आहे गुणवत्ता सिद्ध करण्यासाठी प्रकल्प हे करण्यासाठी, कंपन्या विशेषत: उच्च व्यावसायिक पात्रतेसह सल्लागार घेतात. 

चांगल्या सल्लागाराचा मुख्य निकष (मी सांगू शकतो कारण मी एक सल्लागार आहे) या प्रकल्पात त्याचा सहभाग कमी होत आहे.

एक सल्लागार केवळ कंपनीला व्यावसायिक रहस्ये छोटेसे तुकडे देऊ शकत नाही कारण यामुळे कंपनी परिपक्व आणि स्वावलंबी होणार नाही. जर आपली कंपनी आपल्या सल्लागाराविना आधीच जगू शकत नसेल तर आपण प्राप्त केलेल्या सेवेच्या गुणवत्तेचा आपण विचार केला पाहिजे. 

तसे, सल्लागाराने अहवाल तयार करु नये किंवा आपल्यासाठी अतिरिक्त जोडी बनू नये. त्यासाठी तुमचे आतचे सहकारी आहेत.

शिष्टमंडळासाठी नव्हे तर शिक्षणासाठी विक्रेते भाड्याने घ्या

सल्लागार नेमण्याचे मुख्य उद्दीष्ट म्हणजे शिक्षण, संरचना आणि प्रक्रिया निश्चित करणे आणि संप्रेषण सुलभ करणे. सल्लागाराची भूमिका मासिक अहवाल देणे नसून स्वत: ला स्वत: ला प्रोजेक्टमध्ये गुंतवणे आणि कार्यसंघाच्या दैनंदिन कामात पूर्णपणे गुंतणे होय.

चांगले धोरणात्मक विपणन सल्लागार प्रकल्पात भाग घेणा the्यांच्या ज्ञान आणि समजातील अंतर भरते. परंतु तो किंवा ती कधीतरी कोणासाठीही काम करू शकत नाही. आणि एक दिवस, प्रत्येकाला सल्लागाराशिवाय फक्त चांगले काम करण्याची आवश्यकता असेल. 

प्रभावी संप्रेषणाचे परिणाम म्हणजे डायन शिकार आणि बोट दाखविण्याची अनुपस्थिती. एखादे कार्य सुरू होण्यापूर्वी लोक त्यांच्या शंका आणि प्रश्न इतर कार्यसंघ सदस्यांसह सामायिक करतात. अशा प्रकारे, काम सुरू होण्यापूर्वी बहुतेक समस्या सोडवल्या जातात. 

चला त्या सर्व विपणन विश्लेषण जॉबच्या सर्वात क्लिष्ट भागावर कसा प्रभाव टाकतो ते पाहूयाः डेटा प्रवाह परिभाषित करणे आणि डेटा विलीन करणे.

डेटा ट्रान्सफर आणि प्रक्रियेमध्ये दळणवळणाची रचना कशी मिरर केली गेली आहे?

समजा आपल्याकडे तीन स्रोत आहेत जे आम्हाला खालील डेटा देतात: ट्रॅफिक डेटा, ई-कॉमर्स प्रॉडक्ट डेटा / लॉयल्टी प्रोग्राममधील खरेदी डेटा आणि मोबाइल अ‍ॅनॅलिटिक्स डेटा. आम्ही डेटा प्रोसेसिंग टप्प्यातून एकामागून एक डेटा जोपर्यंत Google मेघ वर प्रवाहित करण्यापासून ते व्हिज्युअलायझेशनसाठी सर्व काही पाठविण्यापर्यंत पोहोचू Google डेटा स्टुडिओ च्या मदतीने गूगल बिगक्वेरी

आमच्या उदाहरणाच्या आधारे, डेटा प्रक्रियेच्या प्रत्येक टप्प्यात लोक स्पष्ट संप्रेषणाचे आश्वासन देण्यासाठी कोणते प्रश्न विचारत आहेत?

  • डेटा संकलन स्टेज. जर आपण एखाद्या महत्त्वाचे मोजमाप विसरू शकलो तर आम्ही वेळेत परत जाऊ शकत नाही आणि हे लक्षात ठेवू शकत नाही. यापूर्वी विचार करण्याच्या गोष्टी:
    • आम्हाला सर्वात महत्वाच्या पॅरामीटर्स आणि व्हेरिएबल्सना काय नाव द्यावे हे माहित नसल्यास आपण सर्व गोंधळाचा सामना कसा करू शकतो?
    • कार्यक्रमांना ध्वजांकित कसे केले जाईल?
    • निवडलेल्या डेटा प्रवाहासाठी अद्वितीय ओळखकर्ता काय असेल?
    • आम्ही सुरक्षितता आणि गोपनीयतेची काळजी कशी घेऊ? 
    • जिथे डेटा संकलनावर मर्यादा आहेत तिथे आम्ही डेटा कसा गोळा करू?
  • डेटा विलीन करणे प्रवाहात प्रवाहित होते. पुढील गोष्टींवर विचार करा:
    • ईटीएलची मुख्य तत्त्वेः ती बॅच आहे की डेटा ट्रान्सफरचा प्रवाह प्रकार आहे? 
    • आम्ही प्रवाह आणि बॅच डेटा हस्तांतरणाचा संयोजन कसा चिन्हांकित करू? 
    • तोटा आणि चुकांशिवाय समान डेटा स्कीमामध्ये आम्ही त्यांना कसे समायोजित करू?
    • वेळ आणि कालक्रमानुसार प्रश्नः आम्ही टाइमस्टॅम्प कसे तपासू? 
    • डेटा नूतनीकरण आणि समृद्धी टाइमस्टॅम्पमध्ये योग्यरित्या कार्य करत आहे हे आम्हाला कसे कळेल?
    • आम्ही हिट्सचे सत्यापन कसे करू? अवैध हिटमुळे काय होते?

  • डेटा एकत्रिकरण स्टेज. विचार करण्याच्या गोष्टी:
    • ईटीएल प्रक्रियेसाठी वैशिष्ट्यीकृत सेटिंग्ज: अवैध डेटासह आम्हाला काय करावे लागेल?
      पॅच किंवा हटवा? 
    • आम्हाला त्यातून नफा मिळू शकेल काय? 
    • संपूर्ण डेटा सेटच्या गुणवत्तेवर त्याचा कसा परिणाम होईल?

या सर्व टप्प्यांचे पहिले तत्व म्हणजे चुका एकमेकांच्या वरच्या बाजूस उभे राहून एकमेकांकडून वारसा घेतल्या जातात. पहिल्या टप्प्यावर दोषांसह गोळा केलेला डेटा त्यानंतरच्या सर्व टप्प्यात आपले डोके किंचित ज्वलंत बनवेल. आणि दुसरा सिद्धांत म्हणजे डेटा गुणवत्तेच्या हमीसाठी आपण गुणांची निवड केली पाहिजे. एकत्रीकरणाच्या टप्प्यावर, सर्व डेटा एकत्रित केला जाईल आणि आपण मिश्रित डेटाच्या गुणवत्तेवर प्रभाव पडू शकणार नाही. मशीन शिक्षण प्रकल्पांसाठी हे खरोखर महत्वाचे आहे, जिथे डेटाची गुणवत्ता मशीन शिक्षण परिणामांच्या गुणवत्तेवर परिणाम करेल. चांगले परिणाम कमी-गुणवत्तेच्या डेटासह मिळू शकणार नाहीत.

  • व्हिज्युअलायझेशन
    हा सीईओ स्टेज आहे. जेव्हा सीईओ डॅशबोर्डवरील संख्या पाहतात आणि म्हणतात की आपण परिस्थितीबद्दल ऐकले असेल: “ठीक आहे, आम्हाला यावर्षी खूप नफा झाला आहे, पूर्वीच्या तुलनेत, परंतु रेड झोनमधील सर्व आर्थिक मापदंड का आहेत? ? ” आणि या क्षणी चुका शोधण्यात खूप उशीर झाला आहे, कारण त्या बर्‍याच दिवसांपूर्वी पकडल्या गेल्या पाहिजेत.

प्रत्येक गोष्ट संवादावर आधारित आहे. आणि संभाषणाच्या विषयांवर. यांडेक्स प्रवाह तयार करताना कशाची चर्चा केली पाहिजे याचे एक उदाहरणः

विपणन बीआय: स्नोप्लो, गूगल ticsनालिटिक्स, यॅन्डेक्स

यापैकी बर्‍याच प्रश्नांची उत्तरे आपल्याला आपल्या संपूर्ण कार्यसंघासहच सापडतील. कारण जेव्हा एखादी व्यक्ती अनुमानांसह किंवा वैयक्तिक अभिप्रायावर आधारित निर्णय घेऊन इतरांशी कल्पना न तपासता निर्णय घेते तेव्हा चुका दिसू शकतात.

अगदी सोप्या ठिकाणी देखील गुंतागुंत सर्वत्र आहे.

आणखी एक उदाहरण येथे आहेः उत्पादन कार्ड्सच्या इंप्रेशन स्कोअरचा मागोवा घेतांना विश्लेषक त्रुटी लक्षात घेतात. हिट डेटामध्ये, सर्व बॅनर आणि उत्पादन कार्डवरील सर्व चित्रे पृष्ठ लोड झाल्यानंतरच पाठविली गेली. परंतु वापरकर्त्याने पृष्ठावरील प्रत्येक गोष्टीकडे खरोखर पाहिले असेल की नाही याची आम्हाला खात्री नाही. विश्लेषक त्यांच्याकडे या गोष्टींबद्दल तपशीलवार माहिती देण्यासाठी टीमकडे येतात.

बीआय म्हणतो की आम्ही अशी परिस्थिती सोडू शकत नाही.

उत्पादन दर्शविले आहे की नाही याची आपल्याला खात्री नसल्यास आपण सीपीएमची गणना कशी करू शकतो? त्यानंतर चित्रांसाठी पात्र सीटीआर काय आहे?

विक्रेते उत्तर:

पहा, प्रत्येकजण, आम्ही उत्कृष्ट सीटीआर दर्शविणारा अहवाल तयार करु आणि इतर ठिकाणी अशाच सर्जनशील बॅनर किंवा फोटोच्या विरूद्ध सत्यापित करू शकतो.

आणि मग विकसक म्हणतील:

होय, आम्ही स्क्रोल ट्रॅकिंग आणि विषय दृश्यता तपासणीसाठी आमच्या नवीन समाकलनाच्या मदतीने ही समस्या सोडवू शकतो.

शेवटी, UI / UX डिझाइनर असे म्हणतात:

हं! आम्हाला शेवटी आळशी किंवा चिरस्थायी स्क्रोल किंवा पृष्ठभूमी आवश्यक असल्यास आम्ही निवडू शकतो!

या छोट्या कार्यसंघाने ज्या चरणांचे पालन केले ते येथे आहेत:

  1. समस्या परिभाषित
  2. समस्येचे व्यवसाय परिणाम सादर केले
  3. बदलांचा प्रभाव मोजला
  4. तांत्रिक निर्णय सादर केले
  5. क्षुल्लक नफा शोधला

या समस्येचे निराकरण करण्यासाठी, त्यांनी सर्व सिस्टममधील डेटा संग्रह तपासला पाहिजे. डेटा स्कीमाच्या एका भागामधील आंशिक समाधान व्यवसाय समस्येचे निराकरण करणार नाही.

समायोजित डिझाइन संरेखित करा

म्हणूनच आपल्याला एकत्र काम करावे लागेल. डेटा दररोज जबाबदारीने संग्रहित केला जाणे आवश्यक आहे, आणि हे करणे कठीण आहे. आणि ते डेटाची गुणवत्ता प्राप्त करणे आवश्यक आहे योग्य लोकांना कामावर ठेवणे, योग्य साधने खरेदी करणे आणि प्रभावी संवाद साधने तयार करण्यासाठी पैसे, वेळ आणि प्रयत्न यांची गुंतवणूक करणे, जे एखाद्या संस्थेच्या यशासाठी आवश्यक आहे.

तुला काय वाटत?

ही साइट स्पॅम कमी करण्यासाठी अकिस्मेट वापरते आपल्या टिप्पणी डेटावर प्रक्रिया कशी केली जाते ते जाणून घ्या.