ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ನಡೆಸುವಾಗ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನವು ಉತ್ತಮ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅದು ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿದರೆ ಮಾತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಿಣಾಮವು ಕಂಪನಿಯ ಬೆಳವಣಿಗೆ, ಉತ್ತಮ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿದ ಆದಾಯದಿಂದ ಏನಾದರೂ ಆಗಿರಬಹುದು.
ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು, ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಮತ್ತು ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯ ಬಹುಪಾಲು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮಾಡಲು ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವುದು ಈಗ ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಹೆಚ್ಚು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿದೆ.
ಇದರ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ ಕರುಳಿನ ಭಾವನೆ ನಿರ್ಧಾರ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಅಂಶಗಳು.
ಇದಕ್ಕೆ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಕೊರತೆ.
ಈ ಲೇಖನವು BADIR ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ, ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತವನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೀವು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರದ ಒಳನೋಟಗಳು.
ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಚೌಕಟ್ಟಿಗೆ BADIR ಡೇಟಾ
ನಮ್ಮ ಬದಿರ್ ಚೌಕಟ್ಟು ವ್ಯಾಪಾರದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾದ ಡೇಟಾ-ಟು-ನಿರ್ಧಾರ ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದೆ.
ಇದು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಸರಳವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಉದ್ಯಮಕ್ಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಒಂದು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅನುಸರಿಸುವ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಇದು ಹೊಂದಿದೆ.
ಆರ್ಂಗ್, ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಕನ್ಸಲ್ಟಿಂಗ್, ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಸಲಹೆ ನೀಡುವ ಕಂಪನಿಯು ಈ ಡೇಟಾದಿಂದ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ರೂಪಿಸಿದೆ.
ಇಂದು, ವಿವಿಧ ಫಾರ್ಚೂನ್ 500 ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಡಿಜಿಟಲ್ ರೂಪಾಂತರ ಉಪಕ್ರಮಗಳಿಗಾಗಿ BADIR ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಿವೆ.
ಡೇಟಾ-ಟು-ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣಗಳು
- ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿ
- ಊಹೆ-ಚಾಲಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಿ
- ಡೇಟಾ ಮಾಡಲು ಡೇಟಾ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ
- ರಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಒಳನೋಟಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು
- ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರಿಗೆ ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿ
ಡೇಟಾ-ಟು-ಡಿಸಿಷನ್ಸ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿನ ಐದು ಹಂತಗಳು
BADIR ಡೇಟಾ-ಟು-ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಚೌಕಟ್ಟು ಕ್ರಮವಾಗಿ ಅನುಸರಿಸಬೇಕಾದ ಐದು ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ವ್ಯಾಪಾರ ಪ್ರಶ್ನೆ
ನಾವು ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಅಥವಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡುವ ಮೊದಲು, ನಾವು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನಾವು ಮೊದಲು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಇದು ಸಾಲಿನಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಇದು ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಚೌಕಟ್ಟು ನಮಗೆ ಆರು ಮೂಲಭೂತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಲು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸುತ್ತದೆ (ಯಾರು, ಏನು, ಎಲ್ಲಿ, ಯಾವಾಗ, ಏಕೆ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ).
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಯಾವ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಈ ನಿರ್ಧಾರವು ತುರ್ತು ಆಗಿದೆಯೇ?
ನಾವು ಯಾವಾಗ ಅಂತಿಮ ಶಿಫಾರಸಿನೊಂದಿಗೆ ಬರಬೇಕೆಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ನಮ್ಮ ಪಾಲುದಾರರು ಯಾರೆಂದು ನಾವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂಡ ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ತಂಡದೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬೇಕೇ?
ನಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಎಷ್ಟು ಪಾಲುದಾರರು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು?
ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ನಾವು ಮೂಲಭೂತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತೇವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಡೇಟಾ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು: "ದೇಶ, ಉತ್ಪನ್ನ ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಮೂಲಕ ಗ್ರಾಹಕ ಡೇಟಾ".
ಉತ್ತಮ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾದ ವಿನಂತಿಯು ಈ ರೀತಿ ಇರಬೇಕು: "ಉಡಾವಣೆ ಮಾಡಿದ ನಂತರ ನಾವು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಕಾರಣವೇನು? ಈ ನಷ್ಟವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮಾರಾಟ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವಿಭಾಗವು ಯಾವ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು?
ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಯೋಜನೆ
ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ವ್ಯವಹಾರದ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿದ ನಂತರ, ನಮ್ಮ ಮುಂದಿನ ಹಂತವು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು.
ನಾವು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಗುರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬೇಕು. SMART ಒಂದು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ರೂಪವಾಗಿದ್ದು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ಅಳೆಯಬಹುದಾದ, ಸಾಧಿಸಬಹುದಾದ, ಸಂಬಂಧಿತ ಮತ್ತು ಸಮಯ ಬದ್ಧವಾಗಿದೆ.
ಮುಂದೆ, ನಾವು ನಮ್ಮ ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಬೇಕು. ಇವುಗಳು ನಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಾವು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವ ಅಥವಾ ನಿರಾಕರಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹೇಳಿಕೆಗಳಾಗಿವೆ. ಈ ಊಹೆಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ನಾವು ಹೊಂದಿಸಬೇಕು.
ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸಹ ನಾವು ನೋಡಬೇಕಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು ಸೇರಿವೆ:
-
ಒಟ್ಟು
-
ಪರಸ್ಪರ
-
ಟ್ರೆಂಡ್
-
ಅಂದಾಜು
ವಿಧಾನವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿದ ನಂತರ, ನಾವು ಡೇಟಾ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಸಹ ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು.
ನಾವು ಕಳೆದ ವರ್ಷ ಅಥವಾ ಸಾರ್ವಕಾಲಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆಯೇ?
ನಾವು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಹಣಕಾಸು ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆಯೇ?
ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ನಂತರ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಹಂತದ ಅಂತಿಮ ಔಟ್ಪುಟ್ ಯೋಜನೆಯ ಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಈ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ಹಂತಕ್ಕೂ ಟೈಮ್ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಯೋಜನಾ ಯೋಜನೆಯು ಪಾಲುದಾರರು ಯಾರು ಮತ್ತು ತಂಡದೊಳಗಿನ ವಿವಿಧ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಸಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಾವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಊಹೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ಹೇಳೋಣ: "ಕಳೆದ ತ್ರೈಮಾಸಿಕದಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಯಶಸ್ವಿ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಚಾರದ ಕಾರಣ ನಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ".
ಈ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಲು ಅಥವಾ ನಿರಾಕರಿಸಲು, ನಾವು ಕಳೆದ ವರ್ಷದಿಂದ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಳೆಯಬೇಕು.
CTR ನಂತಹ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಪ್ರತಿ ತ್ರೈಮಾಸಿಕಕ್ಕೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ನಾವು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹ
ನಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಯೋಜನೆ ಹಂತದಲ್ಲಿ ನಾವು ಡೇಟಾ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಈಗ ತುಂಬಾ ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. ಇದು ಅನಗತ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರುಪಡೆಯುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
ನಾವು ಗಣನೀಯ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ನಮ್ಮ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ವಿಧಾನವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಹಂತವು ದತ್ತಾಂಶ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಶುದ್ಧೀಕರಣವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವಂತೆ ಮಾಡಲು ಮ್ಯಾನಿಪುಲೇಟ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ನಮ್ಮಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾ ನಿಖರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ಡೇಟಾ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ.
ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಿ
ನಮ್ಮ ಮುಂದಿನ ಹಂತವು ನಮ್ಮ ಡೇಟಾದಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳ ನಿಜವಾದ ವ್ಯುತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ನಮ್ಮ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಾವು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ನಾವು ಪ್ರಮುಖ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ನೋಡುವ ಏಕರೂಪದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು. ಅನ್ವಯಿಸಿದರೆ, ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆಯೇ ಎಂದು ಸಹ ನಾವು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು.
ಎರಡನೇ ಹಂತದಲ್ಲಿ ನಾವು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನಾವು ನಮ್ಮ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರಾಕರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಈ ಹಂತದ ಔಟ್ಪುಟ್ ನಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆಗಳಾಗಿರಬೇಕು. ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಪ್ರಭಾವದ ಬಗ್ಗೆ ನಾವು ನಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಬೇಕು.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರನ್ನು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶೇಕಡಾವಾರು ಕುಸಿತದ ಡಾಲರ್ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ನೀವು ನಮೂದಿಸಬಹುದು.
ಗ್ರಾಹಕರ ಸ್ವಾಧೀನದಲ್ಲಿ ಶೇಕಡಾವಾರು ಕುಸಿತವು $ 1 ಮಿಲಿಯನ್ ಆದಾಯದ ಕುಸಿತಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಎಂದು ನೀವು ಹೇಳಬಹುದು.
ಶಿಫಾರಸು
BADIR ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಈ ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಕ್ರಮಬದ್ಧವಾಗಿರಬೇಕು.
ಈ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ನಾವು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಸಾಗಲು ಅವರು ಮುಖ್ಯ ಕಾರಣ.
ಈ ಕೊನೆಯ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಅನೇಕ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ. ಮೊದಲಿಗೆ, ನಾವು ಗುರಿ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರೊಂದಿಗೆ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಇದರರ್ಥ ನೀವು ಸಣ್ಣ ಮತ್ತು ಒಳನೋಟವುಳ್ಳ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಬೇಕು.
ನಂಬಲರ್ಹವಾದ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮವಾದ ಶಿಫಾರಸ್ಸು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವ್ಯಾಪಾರ ಪಾಲುದಾರರಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಶಿಫಾರಸು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರನ್ನು ಕ್ರಿಯೆಯತ್ತ ಕೊಂಡೊಯ್ಯಬೇಕು.
ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ನೀವು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸ್ಲೈಡ್ ಡೆಕ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಸ್ಲೈಡ್ ಡೆಕ್ನ ರಚನೆಯು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗಿದೆ, ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಶೋಧನೆಗಳಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೆಕ್ನ ಹರಿವನ್ನು ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಂತಿಮ ಸ್ಲೈಡ್ ಡೆಕ್ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ನಾವು ಯಾವುದೇ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅನುಬಂಧದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಬಹುದು.
ತೀರ್ಮಾನ
ಡೇಟಾ-ಟು-ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರ ಡೇಟಾದಿಂದ ನೀವು ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.
ನಿರ್ಧಾರ ವಿಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರ ನಡುವೆ ಸಂವಾದವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. BADIR ಡೇಟಾ-ಟು-ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತವು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಅಂತಿಮ ಔಟ್ಪುಟ್ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ: ಕ್ರಿಯೆಯ ಶಿಫಾರಸುಗಳು.
ಈ ರೀತಿಯ ಚೌಕಟ್ಟಿನಿಂದ ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರ ಅಥವಾ ತಂಡವು ಹೇಗೆ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಬಹುದೆಂದು ನಮಗೆ ತಿಳಿಸಿ!
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ