مارڪيٽنگ کي معيار جي ڊيٽا جي ضرورت آهي ڊيٽا جي بنياد تي - جدوجهد ۽ حل

مارڪيٽنگ ڊيٽا جي معيار ۽ ڊيٽا-سڏيو مارڪيٽنگ

مارڪيٽ وارا انتهائي دٻاءُ هيٺ آهن ڊيٽا تي مبني ٿيڻ لاءِ. اڃان تائين، توهان مارڪيٽن کي خراب ڊيٽا جي معيار بابت ڳالهائڻ يا انهن جي تنظيمن ۾ ڊيٽا جي انتظام ۽ ڊيٽا جي ملڪيت جي کوٽ بابت سوال نه ڳوليندا. ان جي بدران، اهي خراب ڊيٽا سان گڏ ڊيٽا کي هلائڻ جي ڪوشش ڪندا آهن. افسوسناڪ ستم ظريفي! 

اڪثر مارڪيٽن لاءِ، نامڪمل ڊيٽا، ٽائپس، ۽ نقلن جهڙا مسئلا به هڪ مسئلو طور سڃاتل نه آهن. اهي ايڪسل تي غلطين کي درست ڪرڻ ۾ ڪلاڪ گذاريندا، يا اهي ڊيٽا جي ذريعن کي ڳنڍڻ ۽ ڪم جي فلوز کي بهتر ڪرڻ لاء پلگ ان لاء تحقيق ڪندا، پر انهن کي خبر ناهي ته اهي ڊيٽا جي معيار جا مسئلا آهن جن جي نتيجي ۾ سڄي تنظيم تي اثر انداز ٿئي ٿي، جنهن جي نتيجي ۾ لکين گم ٿي ويا آهن. پئسا. 

ڪئين ڊيٽا جي معيار کي ڪاروباري عمل تي اثر انداز ٿئي ٿو

اڄ مارڪيٽ وارا ميٽرڪس، رجحانات، رپورٽون ۽ تجزياتي سان تمام گهڻو متاثر ٿيا آهن ته انهن وٽ صرف وقت نه آهي ڊيٽا جي معيار جي چئلينج سان محتاط ٿيڻ جو وقت. پر اهو مسئلو آهي. جيڪڏهن مارڪيٽن وٽ صحيح ڊيٽا نه آهي شروع ڪرڻ لاءِ، دنيا ۾ ڪيئن اهي موثر مهمون ٺاهي سگهندا؟ 

مون ڪيترن ئي مارڪيٽن تائين پهچايو جڏهن مون هن ٽڪرا لکڻ شروع ڪيو. مون وٽ ڪافي خوش قسمت هئي Axel Lavergne، جو گڏيل باني فلوز جو جائزو وٺو غريب ڊيٽا سان سندس تجربو حصيداري ڪرڻ لاء. 

هتي منهنجي سوالن جا سندس بصيرت وارا جواب آهن. 

  1. ڊيٽا جي معيار سان توهان جي شروعاتي جدوجهد ڇا هئي جڏهن توهان پنهنجي پيداوار ٺاهي رهيا آهيو؟ مان هڪ جائزو وٺڻ واري انجڻ کي ترتيب ڏئي رهيو آهيان ۽ ڪجهه ٿلهن جي ضرورت آهي انهي وقت تي نظرثاني درخواستون موڪلڻ لاءِ خوش گراهڪن کي جڏهن اهي ممڪن طور تي مثبت جائزو ڇڏيندا. 

    ائين ڪرڻ لاءِ، ٽيم ٺاھيو نيٽ پروموٽر اسڪور (NPS) سروي جيڪو موڪليو ويندو سائن اپ کان 30 ڏينهن بعد. جڏهن به هڪ گراهڪ هڪ مثبت NPS ڇڏيندو، شروعاتي طور تي 9 ۽ 10، بعد ۾ وڌايو ويو 8، 9 ۽ 10، انهن کي دعوت ڏني ويندي هڪ جائزو ڇڏڻ ۽ موٽ ۾ $10 تحفي ڪارڊ حاصل ڪرڻ لاء. هتي سڀ کان وڏو چئلينج اهو هو ته اين پي ايس سيڪشن کي مارڪيٽنگ آٽوميشن پليٽ فارم تي قائم ڪيو ويو، جڏهن ته ڊيٽا اين پي ايس ٽول ۾ ويٺي هئي. منسلڪ ڊيٽا جا ذريعا ۽ اوزارن ۾ متضاد ڊيٽا هڪ رڪاوٽ بڻجي ويو جنهن کي اضافي اوزار ۽ ڪم فلوز جي استعمال جي ضرورت هئي.

    جيئن ته ٽيم مختلف منطقي وهڪري ۽ انٽيگريشن پوائنٽس کي ضم ڪرڻ لاءِ اڳتي وڌيو، انهن کي وراثت واري ڊيٽا سان مطابقت برقرار رکڻ سان معاملو ڪرڻو پيو. پراڊڪٽ ترقي ڪري ٿو، جنهن جو مطلب آهي پراڊڪٽ ڊيٽا مسلسل تبديل ٿي رهي آهي، ڪمپنين کي وقت سان گڏ مسلسل رپورٽنگ ڊيٽا اسڪيما رکڻ جي ضرورت آهي.

  2. مسئلو حل ڪرڻ لاءِ توهان ڪهڙا قدم کنيا؟ انضمام واري پہلو جي ڀرسان مناسب ڊيٽا انجنيئرنگ ٺاهڻ لاءِ ڊيٽا ٽيم سان تمام گهڻو ڪم ڪيو. ٿي سگھي ٿو تمام بنيادي آواز، پر ڪيترن ئي مختلف انضمام سان، ۽ ڪيتريون ئي تازه ڪاريون شپنگ، بشمول تازه ڪاريون جيڪي سائن اپ جي وهڪري کي متاثر ڪن ٿيون، اسان کي واقعن، جامد ڊيٽا، وغيره جي بنياد تي مختلف منطقي وهڪري کي ٺاهڻو پوندو.
  3. ڇا توهان جي مارڪيٽنگ ڊپارٽمينٽ کي انهن چئلينجن کي حل ڪرڻ ۾ ڪو چوڻ آهي؟ اهو هڪ مشڪل شيء آهي. جڏهن توهان ڊيٽا ٽيم ڏانهن وڃو هڪ تمام خاص مسئلي سان، توهان شايد سوچيو ته اهو هڪ آسان حل آهي ۽ اهو درست ڪرڻ ۾ صرف 1 ڪلاڪ لڳن ٿا پر ان ۾ اڪثر تبديليون شامل هونديون آهن جن جي توهان کي خبر ناهي. منهنجي مخصوص صورت ۾ پلگ ان جي حوالي سان، مسئلن جو بنيادي ذريعو وراثت واري ڊيٽا سان مسلسل ڊيٽا کي برقرار رکڻ هو. پراڊڪٽس ترقي ڪن ٿا، ۽ وقت سان گڏ مسلسل رپورٽنگ ڊيٽا اسڪيما کي رکڻ واقعي مشڪل آهي.

    پوءِ ها، ضرورتن جي لحاظ کان ضرور هڪ چوڻ آهي، پر جڏهن اها ڳالهه اچي ٿي ته ڪيئن لاڳو ڪجي تازه ڪاريون وغيره. توهان واقعي هڪ مناسب ڊيٽا انجنيئرنگ ٽيم کي چيلينج نٿا ڪري سگهو، جيڪو ڄاڻي ٿو ته انهن کي تمام گهڻين تبديلين سان منهن ڏيڻو پوندو اهو ٿيڻ لاءِ، ۽ مستقبل جي تازه ڪارين جي خلاف ڊيٽا کي "محفوظ" ڪرڻ لاء.

  4. مارڪيٽ وارا ڇو نه ڳالهائي رهيا آهن ڊيٽا جو انتظام يا ڊيٽا جي معيار جيتوڻيڪ اهي ڪوشش ڪري رهيا آهن ڊيٽا تي مبني؟ مان سمجهان ٿو ته اهو واقعي واقعي جي مسئلي کي محسوس نه ڪرڻ جو معاملو آهي. اڪثر مارڪيٽ وارا مون ڳالهايو آهي وڏي پيماني تي ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي چيلنجز کي گهٽ ڪرڻ لاءِ، ۽ بنيادي طور تي، KPIs کي ڏسو جيڪي انهن کان پڇڻ کان سواءِ سالن کان موجود آهن. پر جيڪو توهان سڏين ٿا هڪ سائن اپ، هڪ ليڊ، يا هڪ منفرد دورو ڪندڙ به وڏي پئماني تي تبديل ٿي ويندو آهي توهان جي ٽريڪنگ سيٽ اپ تي، ۽ توهان جي پيداوار تي.

    بلڪل بنيادي مثال: توهان وٽ ڪا به اي ميل جي تصديق نه هئي ۽ توهان جي پراڊڪٽ ٽيم ان کي شامل ڪري ٿي. پوء سائن اپ ڇا آهي؟ تصديق کان اڳ يا بعد ۾؟ مان سڀني ويب ٽريڪنگ ذيلي ذخيري ۾ وڃڻ شروع نه ڪندس.

    منهنجو خيال آهي ته اهو پڻ انتساب سان تمام گهڻو آهي ۽ طريقي سان مارڪيٽنگ ٽيمون ٺهيل آهن. گھڻا مارڪيٽ وارا ذميوار آھن ھڪ چينل يا چينلز جي ھڪڙي ذيلي سيٽ لاءِ، ۽ جڏھن توھان مجموعو ٺاھيو ٿا ته ھڪڙي ٽيم جو ھر ميمبر پنھنجي چينل کي منسوب ڪري ٿو، توھان عام طور تي 150٪ يا 200٪ انتساب جي چوڌاري آھيو. غير معقول آواز آهي جڏهن توهان ان کي ائين رکو ٿا، ڇو ته ڪو به نٿو ڪري. ٻيو پاسو شايد اهو آهي ته ڊيٽا گڏ ڪرڻ اڪثر ڪري تمام ٽيڪنيڪل مسئلن تي اچي ٿو، ۽ اڪثر مارڪيٽ وارا واقعي انهن سان واقف نه آهن. بالآخر، توهان پنهنجو وقت ڊيٽا کي درست ڪرڻ ۽ پکسل-کامل معلومات ڳولڻ تي خرچ نٿا ڪري سگهو ڇو ته توهان صرف اهو حاصل نه ڪندا.

  5. ڇا عملي/فوري قدم توهان سوچيو ٿا ته مارڪيٽ وارا وٺي سگهن ٿا انهن جي گراهڪ ڊيٽا جي معيار کي درست ڪرڻ لاءِ؟پنهنجو پاڻ کي استعمال ڪندڙ جي بوٽن ۾ رکو، ۽ توهان جي هر هڪ فينل کي جانچيو. پنهنجو پاڻ کان پڇو ته هر قدم تي توهان ڪهڙي قسم جو واقعو يا تبادلي جو عمل شروع ڪري رهيا آهيو. توهان کي حيرت ٿي ويندي ته واقعي ڇا ٿيندو. سمجھڻ ته ھڪڙي نمبر جو مطلب حقيقي زندگي ۾، ھڪڙي گراهڪ، اڳواڻي يا دورو ڪندڙ لاء، توھان جي ڊيٽا کي سمجھڻ لاء بلڪل بنيادي آھي.

مارڪيٽنگ کي گراهڪ جي تمام گهڻي سمجھ آهي اڃا تائين انهن جي ڊيٽا جي معيار جي مسئلن کي ترتيب ڏيڻ لاءِ جدوجهد

مارڪيٽنگ ڪنهن به تنظيم جي دل تي آهي. اهو ڊپارٽمينٽ آهي جيڪو پراڊڪٽ بابت لفظ پکيڙي ٿو. اهو ڊپارٽمينٽ آهي جيڪو صارف ۽ ڪاروبار جي وچ ۾ هڪ پل آهي. ڊپارٽمينٽ جيڪو ڪافي ايمانداري سان، شو کي هلائي ٿو.

اڃان تائين، اهي پڻ تمام گهڻي جدوجهد ڪري رهيا آهن معيار جي ڊيٽا تائين رسائي سان. بدتر، جيئن Axel جو ذڪر ڪيو ويو آهي، انهن کي شايد اهو به احساس ناهي ته غريب ڊيٽا جو مطلب ڇا آهي ۽ انهن جي خلاف ڇا آهي! هتي DOMO رپورٽ مان حاصل ڪيل ڪجهه انگ اکر آهن، مارڪيٽنگ جو نئون MOشين کي نظر ۾ رکڻ لاءِ:

  • 46٪ مارڪيٽن جو چوڻ آهي ته ڊيٽا چينلز ۽ ذريعن جو سراسر تعداد ڊگهي مدت لاءِ منصوبابندي ڪرڻ وڌيڪ ڏکيو بڻائي ڇڏيو آهي.
  • 30٪ سينئر مارڪيٽن جو يقين آهي ته CTO ۽ IT ڊپارٽمينٽ کي ڪلهي تي رکڻ گهرجي ڊيٽا جي مالڪ جي ذميواري. ڪمپنيون اڃا تائين ڊيٽا جي ملڪيت کي ڳولي رهيا آهن!
  • 17.5٪ يقين رکون ٿا ته سسٽم جي کوٽ آهي جيڪي ڊيٽا گڏ ڪن ٿا ۽ سڄي ٽيم ۾ شفافيت پيش ڪن ٿا.

انهن انگن اکرن مان ظاهر ٿئي ٿو ته اهو وقت آهي مارڪيٽنگ لاءِ ڊيٽا جي مالڪي ڪرڻ ۽ ان لاءِ گهربل پيداوار لاءِ واقعي ڊيٽا تي مبني آهي.

ڊيٽا جي معيار جي چيلنجز کي سمجهڻ، سڃاڻڻ ۽ سنڀالڻ لاءِ مارڪيٽ وارا ڇا ڪري سگهن ٿا؟

ڊيٽا هجڻ جي باوجود ڪاروباري فيصلا ڪرڻ لاءِ پٺڀرائي ، ڪيتريون ئي ڪمپنيون اڃا تائين جدوجهد ڪري رهيون آهن انهن جي ڊيٽا مئنيجمينٽ فريم ورڪ کي بهتر ڪرڻ لاءِ معيار جي مسئلن کي حل ڪرڻ لاءِ. 

ھڪ رپورٽ ۾ مارڪيٽنگ ارتقاء، 82٪ جي چوٿين کان وڌيڪ سروي ۾ ڪمپنيون خراب ٿي ويون ڊيٽا جي ڪري. مارڪيٽ وارا هاڻي رگ جي هيٺان ڊيٽا جي معيار جي غورن کي صاف ڪرڻ جي متحمل نٿا ٿي سگهن ۽ نه ئي اهي انهن چئلينجن کان بي خبر رهڻ جي متحمل ٿي سگهن ٿا. تنهن ڪري مارڪيٽ وارا ڇا ڪري سگهن ٿا حقيقت ۾ انهن چئلينجن کي منهن ڏيڻ لاءِ؟ هتي پنج بهترين طريقا آهن شروع ڪرڻ لاءِ.

بهترين عمل 1: ڊيٽا جي معيار جي مسئلن بابت سکڻ شروع ڪريو

هڪ مارڪيٽ کي ڊيٽا جي معيار جي مسئلن کان آگاهي ٿيڻ جي ضرورت آهي جيئن انهن جي آئي ٽي ساٿي. توھان کي ڄاڻڻ جي ضرورت آھي عام مسئلا منسوب ڪيل ڊيٽا سيٽن ۾ شامل آھن پر محدود نه آھن:

  • ٽائپس، اسپيلنگ جون غلطيون، نالا رکڻ جون غلطيون، ڊيٽا رڪارڊنگ جون غلطيون
  • نالا ڏيڻ واري ڪنوينشن سان مسئلا ۽ معيار جي کوٽ جيئن ملڪي ڪوڊن کان سواءِ فون نمبر يا مختلف تاريخ فارميٽ استعمال ڪرڻ
  • نامڪمل تفصيل جهڙوڪ غائب اي ميل پتي، آخري نالا، يا نازڪ معلومات گهربل مهمن لاءِ
  • غلط معلومات جهڙوڪ غلط نالا، غلط نمبر، اي ميلون وغيره
  • مختلف ڊيٽا جا ذريعا جتي توهان هڪ ئي فرد جي معلومات کي رڪارڊ ڪري رهيا آهيو، پر اهي مختلف پليٽ فارمن يا اوزارن ۾ ذخيرو ٿيل آهن جيڪي توهان کي گڏيل منظر حاصل ڪرڻ کان روڪي رهيا آهن.
  • نقل ٿيل ڊيٽا جتي اها معلومات اتفاقي طور تي ساڳئي ڊيٽا ماخذ ۾ يا ٻئي ڊيٽا ماخذ ۾ ورجائي وئي آهي

ھتي آھي ڪيئن خراب ڊيٽا ڊيٽا جي ذريعن ۾ ڏسڻ ۾ اچي ٿو:

خراب ڊيٽا مسئلا مارڪيٽنگ

ڊيٽا جي معيار، ڊيٽا مئنيجمينٽ، ۽ ڊيٽا گورننس جهڙن اصطلاحن سان پاڻ کي واقف ڪرڻ توهان جي مدد ڪري سگهي ٿي توهان جي ڪسٽمر رليشن شپ مئنيجمينٽ (CRM) پليٽ فارم، ۽ انهي حد تائين، توهان کي گهربل قدم کڻڻ جي اجازت ڏئي ٿي.

بهترين عمل 2: هميشه معيار جي ڊيٽا کي ترجيح ڏيو

مان اتي ويو آهيان، اهو ڪيو. اهو خراب ڊيٽا کي نظر انداز ڪرڻ لاء پرجوش آهي ڇو ته جيڪڏهن توهان واقعي گہرے کوٽي رهيا آهيو، توهان جي ڊيٽا جو صرف 20٪ اصل ۾ استعمال جي قابل هوندو. ڪان وڌيڪ ڊيٽا جو 80٪ ضايع ڪيو ويو آهي. هميشه مقدار کان معيار کي ترجيح ڏيو! توهان اهو ڪري سگهو ٿا پنهنجي ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي طريقن کي بهتر ڪندي. مثال طور، جيڪڏهن توهان ويب فارم مان ڊيٽا رڪارڊ ڪري رهيا آهيو، پڪ ڪريو ته توهان صرف ڊيٽا گڏ ڪريو ٿا جيڪو ضروري آهي ۽ صارف جي ضرورت کي محدود ڪريو دستي طور تي معلومات ۾ ٽائپ ڪرڻ. وڌيڪ هڪ شخص کي معلومات ۾ 'ٽائيپ' ڪرڻي آهي، اوترو وڌيڪ انهن کي نامڪمل يا غلط ڊيٽا موڪلڻ جو امڪان آهي.

بهترين عمل 3: استعمال ڪريو صحيح ڊيٽا جي معيار جي ٽيڪنالاجي

توهان کي پنهنجي ڊيٽا جي معيار کي درست ڪرڻ تي هڪ ملين ڊالر خرچ ڪرڻ جي ضرورت ناهي. اتي ڪيترائي اوزار ۽ پليٽ فارم موجود آھن جيڪي توھان جي مدد ڪري سگھن ٿيون توھان جي ڊيٽا کي ترتيب ۾ آڻڻ کان سواءِ. اهي شيون جيڪي توهان جي مدد ڪري سگھن ٿيون انهن ۾ شامل آهن:

  • ڊيٽا پروفائلنگ: توھان کي توھان جي ڊيٽا سيٽ اندر مختلف نقصن جي نشاندهي ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿي جھڙوڪ غائب فيلڊ، نقل داخل ٿيل، اسپيل غلطيون وغيره.
  • ڊيٽا صاف ڪرڻ توهان کي توهان جي ڊيٽا کي صاف ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿي تيزيءَ سان تبديليءَ کي چالو ڪندي غريب کان بهتر ڊيٽا ڏانهن.
  • ڊيٽا جو ميلاپ: توهان کي مختلف ڊيٽا ذريعن ۾ ڊيٽا سيٽن کي ملائڻ ۽ انهن ذريعن مان ڊيٽا کي ڳنڍڻ/ضم ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿي. مثال طور، توھان استعمال ڪري سگھوٿا ڊيٽا ميچ کي ڳنڍڻ لاءِ آن لائن ۽ آف لائن ڊيٽا ذريعن.

ڊيٽا جي معيار جي ٽيڪنالاجي توهان کي ڌيان ڏيڻ جي اجازت ڏئي ٿي ته ڪهڙي اهميت رکي ٿي بيڪار ڪم جو خيال ڪندي. مهم شروع ڪرڻ کان پهريان توهان کي پنهنجي ڊيٽا کي Excel تي يا CRM جي اندر درست ڪرڻ ۾ وقت ضايع ڪرڻ جي باري ۾ پريشان ٿيڻ جي ضرورت نه پوندي. ڊيٽا جي معيار جي اوزار جي انضمام سان، توهان هر مهم کان اڳ معيار جي ڊيٽا تائين رسائي حاصل ڪري سگهندا.

بهترين عمل 4: سينيئر مئنيجمينٽ کي شامل ڪريو 

توهان جي تنظيم ۾ فيصلا ساز شايد مسئلي کان واقف نه هجن، يا جيتوڻيڪ اهي آهن، اهي اڃا تائين فرض ڪري رهيا آهن ته اهو هڪ IT مسئلو آهي ۽ نه مارڪيٽنگ جو خدشو. هي اهو آهي جتي توهان کي هڪ حل پيش ڪرڻ لاء قدم کڻڻ جي ضرورت آهي. CRM ۾ خراب ڊيٽا؟ سروي کان خراب ڊيٽا؟ خراب ڪسٽمر ڊيٽا؟ اهي سڀئي مارڪيٽنگ جا خدشا آهن ۽ آئي ٽي ٽيمن سان ڪو به واسطو ناهي! پر جيستائين ڪو مارڪيٽ وارو مسئلو حل ڪرڻ جو مشورو نه ٿو ڏئي، تنظيمون ڊيٽا جي معيار جي مسئلن بابت ڪجھ به نه ڪري سگھن ٿيون. 

بهترين عمل 5: ماخذ جي سطح تي مسئلن جي نشاندهي ڪريو 

ڪڏهن ڪڏهن، خراب ڊيٽا جا مسئلا هڪ غير موثر عمل جي سبب آهن. جڏهن توهان سطح تي ڊيٽا صاف ڪري سگهو ٿا، جيستائين توهان مسئلي جي بنيادي سبب جي نشاندهي نه ڪندا، توهان کي ٻيهر ساڳئي معيار جي مسئلن سان ماريو ويندو. 

مثال طور، جيڪڏهن توهان لينڊنگ پيج تان ليڊ ڊيٽا گڏ ڪري رهيا آهيو، ۽ توهان محسوس ڪيو ته 80% ڊيٽا ۾ مسئلو آهي فون نمبر داخل ڪرڻ سان، توهان لاڳو ڪري سگهو ٿا ڊيٽا انٽري ڪنٽرولس (جهڙوڪ هڪ لازمي شهري ڪوڊ فيلڊ رکڻ) انهي ڳالهه کي يقيني بڻائڻ لاءِ. ٻيهر صحيح ڊيٽا حاصل ڪرڻ. 

اڪثر ڊيٽا جي مسئلن جو بنيادي سبب حل ڪرڻ لاء نسبتا آسان آهي. توهان کي صرف وقت ڪڍڻ جي ضرورت آهي اونهي کوٽڻ ۽ بنيادي مسئلي جي نشاندهي ڪرڻ ۽ مسئلي کي حل ڪرڻ لاءِ اضافي ڪوشش ڪرڻ! 

ڊيٽا مارڪيٽنگ آپريشنز جي پس منظر آهي

ڊيٽا مارڪيٽنگ جي عملن جي پٺڀرائي آهي، پر جيڪڏهن هي ڊيٽا صحيح، مڪمل، يا قابل اعتماد نه آهي، ته توهان قيمتي غلطين لاء پئسا وڃائي رهيا آهيو. ڊيٽا جو معيار هاڻي آئي ٽي ڊپارٽمينٽ تائين محدود ناهي. مارڪيٽ وارا ڪسٽمر ڊيٽا جا مالڪ آهن ۽ انهي ڪري انهن کي لازمي طور تي صحيح عمل ۽ ٽيڪنالاجي کي لاڳو ڪرڻ جي قابل هوندو انهن جي ڊيٽا تي مبني مقصدن حاصل ڪرڻ ۾.

توهان ڇا ٿا سوچيو؟

هي سائيٽ اسپام کي گهٽائڻ لاء اکزمٽ استعمال ڪري ٿو. سکو ته توهان جي تجويز ڪيل ڊيٽا کي ڪيئن عمل ڪيو وڃي.