ڪجهه عرصو تائين ، ڊجيٽل مارڪيٽن ۽ اشتهار ايجنسي جا پروفيشنل جيڪي پروگراماتي اشتهار ٺاهڻ چاهيندا هئا ان کي منهن ڏئي ڇڏيو ڪارو خاني ڊيٽا جو منظر گهڻا انجنيئر يا ڊيٽا سائنسدان نه آهن ، ۽ انهن کي ايمان جي ٻاري وٺڻي هئي ۽ ڊيٽا جي معيار بابت ڊيٽا فراهم ڪندڙ جي دعوائن تي ڀروسو ڪرڻ ، عمل درآمد کان پوءِ نتيجن جو جائزو وٺڻ- ۽ خريداري اڳ ئي ڪري چڪو هو.
پر مارڪيٽ فراهم ڪندڙ ۽ ايجنسين کي ڇا فراهم ڪرڻ گهرجي ڊيٽا مهيا ڪندڙ ۾؟ اهي ڪيئن طئي ڪري سگھن ٿا ته ڪهڙو فراهم ڪندڙ بلڪل صحيح ، شفاف حل پيش ڪري ٿو. هتي ڪجهه سوال پڇڻ وارا آهن:
ڊيٽا ڪيئن گڏ ڪئي وئي؟
ڇا اهو هر صارف جي سڌي مشاهدي جي ذريعي آهي ، يا اهو ڊيٽا ڀوڳيو وڃي ٿو ، جتي رويي جي نمونن کي استعمال ڪندڙن جي هڪ نن groupڙي گروهه ۾ ڳوليو وڃي ٿو ۽ پوءِ انهن کي وڏي گروهن جي لاءِ ڪ extrيو ويو آهي؟ جيڪڏهن ڊيٽا نڪتل آهي ، درستگي گهڻو ئي ماپيل گروپ جي سائيز تي ڀاڙيندي آهي - تنهن ڪري فراهم ڪندڙن جو جائزو وٺڻ وقت گروپ جي ماپ کي جانچڻ ضروري آهي. پر ذهن ۾ رکون ته جنهن به سائيز آهي ، صحيح بڻايل ڊيٽا هميشه درستگي جي زوال ۾ شامل آهي جڏهن ته ٻاهر نڪتل آهي. ۽ اهو نه وساريو ته جڏهن ڊيٽا حصن ۾ ماڊل ڪئي وئي آهي ته predاڻ حقيقي معلومات بدران پيشنگوئي تي ٻڌل هوندي. اهو متحرڪ خطرناڪ طور تي خطرو وڌائي ٿو ته ڊيٽا انجام نه ڏيندو.
اهو سٺو سوچڻ وارو سوال آهي جيڪو توهان کي فني جي ڊيٽا جي طاقت جو اندازو لڳائڻ جي اجازت ڏي ٿو ، سادي ڊيموگرافڪ کان ٽرانزيڪشن ، فيڪٽري ميٽي ڊيٽا ۽ ٽريڪنگ کي فڪر ڪرڻ وارا ٻيا سگنل جيڪي خريداري جي ارادي سان وڌيڪ صحيح طور تي پيش ڪن ٿا اسڪرين لنڪ 15 بلين شاپنگ ارٽي سگنل 1.5 لک پبلشر ڊومينز ۽ 20,000،100 واپارين جي نيٽورڪ مان حاصل ڪري ٿو. انهن جي پروڊڪٽ انٽيليجنس لائيٽنگ ۾ مشينري سکڻ ۽ افزوده تجزيو لاڳو ڪندي ، اسڪيم لنڪس ٽيڪنيشن ۽ ميٽاادا کي XNUMX ملين پروڊڪٽ ريفرنسز ۽ لنڪ کي سمجهي ٿي. اهي معلومات استعمال ڪن ٿا اعلي-بدلجندڙ سامعين جي طبقن کي جن جي بنياد تي مصنوعات ۽ برانڊ استعمال ڪن ٿا ممڪن آهي ته صارف وڌيڪ خريداري ڪن ، وڌيڪ اثرائتي ڊسپلي ، سماجي ، ۽ وڊيو مهم.
ڪهڙي قسم جو ڊيٽا گڏ ڪيو ويو آهي؟
فهرست تي اڳيون اهو ڳولهڻ آهي ته ڪهڙي قسم جو ڊيٽا گڏ ڪيو ويو آهي. قسمن ۾ شامل ٿي سگھن ٿا ، لنڪس ، ميٽا ڊيٽا ، صفحي جو مواد ، ڳولا جون شرطون ، برانڊون ۽ پروڊڪٽس ، قيمت جي ،اڻ ، ٽرانزيڪشن واقع ، تاريخ ۽ وقت. وڌيڪ قسم جا ڊيٽا گڏ ڪيا ويندا آهن ، وڌيڪ خام مال جي اڳڪٿي ڪندڙ ماڊل سان ڪم ڪرڻو پوندو ، جيڪي درستگي کي بهتر نموني وڌائي سگهن ٿا. جيڪڏهن صرف ڪجهه قسمن جي ڊيٽا گڏ ڪئي وڃي - مثال طور ، صرف تاثرات يا ڪلڪيون - محدود معلومات هوندي جيڪا پيش گوئي کي چيڪ ڪرڻ يا صارف پروفائلز کي وڌائڻ لاءِ استعمال ڪري سگهجي ٿي. هن پسمنظر ۾ ، خطرو آهي ته ضرورت کان وڌيڪ سادگي ۽ غلط صارف جي پروفائيل ٺاهي ويندي.
اسڪيم لنڪس ڊيٽا گڏ ڪري ۽ تجزيو ڪري ٿي ۽ ڪيترن ئي پبلشرز ۽ واپارين ۾ نمونن کي ڳولي ٿي صحيح طريقي سان خريداري جي رويي جي اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ. مثال طور ، هڪ صارف جو ميلاپ 10 مختلف ويب سائيٽن تي XNUMX صفحن جو دورو ڪري رهيو آهي هڪ نمونو جي طور تي سڃاتو وڃي ٿو جيڪو ايندڙ هفتي ۾ خريداري ڪرڻ ۾ دلچسپي ظاهر ڪري ٿو. ڪوبه پبلشر ڊيٽا پيدا نه ڪري سگهيو اسڪرين لنڪ 1.5 ملين ڊومينن جي ان جي نيٽورڪ تائين رسائي ، پر پبلشر جي معلومات صرف سگنل ڊيٽا جو هڪ حصو آهي. اسڪيم لنڪس پنهنجي نيٽورڪ ۾ 20,000،XNUMX واپارين کان حاصل ڪيل ڊيٽا جو تجزيو پڻ ڪندي ، قيمت جي prاڻ ، آرڊر ويليو ، ۽ خريداري جي تاريخ سميت.
ائين ڪرڻ ۾ ، اسڪرين لنڪ پوري پرچون ماحولياتي نظام مان اشارن کي گڏ ڪري ٿو.
ڪئين ڊيٽا کي صحيح ڪيو ويو آهي
ڊيٽا فراهم ڪندڙن کي نظرثاني ڪرڻ جي هڪ ٻي نازڪ صلاحيت عملي طور تي پيش گوئي کي درست ڪرڻ جي صلاحيت آهي. مثال طور ، ڪو مهيا ڪندڙ جيڪو دعوي ڪري ٿو ته انهن جا حصا تبادلن کي هلائيندا ، ٽرانزيڪشن ڊيٽا کي پڪڙڻ گهرجي انهي جي تصديق ڪرڻ لاءِ ته خريداري ٿيندي. ٽرانزيڪشن ڊيٽا جي بغير ، قيمت جي پيشڪش کي صحيح ڪرڻ ممڪن ناهي.
اسڪيم لنڪس هڪ پروگرامر سامعين جي نشاندهي ڪندڙ خدمت آهي جيڪا اشتهار ڏيندڙن کي صارفن کي نشانو بڻائڻ جي مدد ڪندي آهي جتي اهي خريداري چڪر ۾ هوندا آهن. اڳڪٿي ، مواد ، ۽ قيمت جي ڊيٽا استعمال ڪندي ڪئي وئي آهي ۽ انهن کي ٽرانزيڪشن جي معلومات جي استعمال سان تصديق ڪيو ويندو آهي. صارفين کي چڪاس ڪيو وڃي ٿو ته آيا اهي متوقع خريداري ڪندا ، ۽ مشين سکيا جو نظام جيڪو ڀا createsا ٺاهيندو آهي انهي معلومات جي بنياد تي مسلسل تربيت ڏني ويندي آهي. اهو خريد ڪندڙن کي هڪ اهڙي منظر کان هٽي ڏيڻ ۾ مدد ڪري ٿو جنهن ۾ اهي گراهڪن کي نشانو بڻائين جيڪي شايد هڪ پراڊڪٽ جي تحقيق ڪري چڪا هجن اهي خريد نه ڪري سگهن يا حقيقي خريد نه ڪن. نتيجو بهتر ڀا segmentي جي ڪارڪردگي آهي.
ڊجيٽل مارڪيٽن ۽ ايجنسيون جيڪي پروگراماتي اشتهار بازي ۾ مشغول آهن انهن کي صحيح ڊيٽا فراهم ڪندڙ کي چونڊ ڪرڻ گهرجي ته انهن جي قيمت في هزار تاثر (سي پي ايم) يا قيمت في عمل (سي پي اي) قيمتون بهتر ٿين. پروگراماتي اشتهارن ۾ واڌاري جي شرح ۽ ڊيٽا تي ڀروسو رکندڙ مارڪيٽنگ شعبن کي اهو makeاڻڻ ڏکيو ٿي سگهي ٿو ته صحيح ڊيٽا فراهم ڪندڙ کي ڪيئن چونڊيو وڃي. پر ڊيٽا مهيا ڪندڙ جي قيمت جي پيشڪش جو جائزو وٺڻ دوران انهن ٽن عام عقل بابت سوالن تي عمل ڪندي ، ڊجيٽل مارڪيٽر ۽ ايجنسيون بليڪ باڪس کولڻ ۽ صحيح ڊيٽا جو ميلاپ ڳولي سگهن ٿيون.
