دلیل جمع آوری دیتا چیست
به گفته محققین ، جمع آوری دیتا یکی از پر اهمیت ترین درس هایی که بعد از هزینه کردن ۲۵۲ هزار دلار بر بهینه سازی نرخ تغییر پیدا می کند، مهم بودن گردآوری داده‌های کمّی و کیفی پیش از آغاز آزمایش بود. اگر داده جمع نکنید اجبار خواهید شد برای اینکه تصمیم بگیرید چه چیزی را عوض کنید، مطمعنا بر اصل شمّ خود حدس بزنید. ولی این اصلا تصور درستی نیست و می تواند سبب به هدر رفت وقت و هزینه شما شود.
در نتیجه آنچه در مقاله جمع آوری دیتا آمده است، خوب است یک ماه را مصرف جمع‌آوری داده‌ها کنید تا بر اصل آگاهی های به دست آمده اقدام به آزمون کنید، نه بر اصل حس درونی و حدس و شک هایتان! بدون به کار بردن این مرحله، در آخر انبوهی از آزمون هل را اجرا خواهید کرد که به شکست سبب می شوند.همینطور، اهمیت دارد که داده هایی که جمع آوری می کنید هم بطور کمی باشند.
و هم کیفی. مطمعنا به اعداد متکی نکنید. داده‌های کمّی نقطه آغاز خوبی فراهم می کنند، ولی اعداد تصویر کلیِ شرایط شما را رنگ آمیزی نمی‌کنند، بلکه خطوط اساسی آن را تشخیص می دهند.برای دست یافتن به جزئیات و رنگ های متفاوت این شکل باید از داده های کیفی به کار ببرید و این به این معنی است که حیاتی است که از مشتریان در حال حاضر و احتمالی خود، پرسش هایی درباره کالا یا سرویس‌تان بپرسید.
جواب های کیفی، اطلاعات زیادتری دربارۀ علت خرید یا عدم خرید مشتریان به شما به کار می برند و برخی منجر به بزرگ ترین درست کردن در کسب‌وکار شما می شود.ابزار هایی مانندSurveyMonkey به شما یاری می کنند که آگاهی و اطلاعات خیلی خوبی از راه داده های کیفی به دست بیاورید.آخرین مورد هم اینکه خوب است داده‌هایی بیش از حد احتیاج داشته باشید تا اینکه داده‌های‌تان برای گرفتن تصمیم صحیح کافی نباشد.
شناختن الگو های رفتاری کاربران بر اصل ۱۰۰ جواب به پرسشنامه، خیلی ساده تر از گرفتن آن ها از ۱۰ جواب به پرسشنامه است.بله، می توانید از ۱۰ جواب هم چیز هایی را فرا بگیرید، ولی هر چه آگاهی های بیشتری داشته باشید، نتیجه گیری شما ریزبینانه تر خواهد بود. همینطور که در مقاله جمع آوری دیتا بیان شده، اگر داده های شما بطور زیادی باشد، هر وقت که بخواهید می توانید داده‌های بیشتری را کنار بگذارید اما گرفتن تصمیم بر مبنای داده های ناکافی خیلی خطرناک است.
به همین علت است که باید کمتر از یک ماه را برای به کار بردن جمع آوری و تحلیل داده کنید، و بعد آزمایش کردن را آغاز کنید به دلیل اینکه در پایان، اجرای مرحله‌ی جمع آوری و تحلیل داده سبب به صرفه جویی در وقت و صرف هزینه شما خواهد شد.
گوگل آنالیتیکس
یکی از خوبترین ابزارهایی که می توانید با آن پردازش جمع‌آوری داده را آغاز کنید،نام آن گوگل آنالیتیکس است. این ابزار،قابلیت دارد که داده هایی کمّی دربارۀ رفتار کاربران و شیوه به کار بردن آن ها از کالا یا سرویس شما در طول قیف فروش را نمایش می گذارد.برای آغاز می توانید در گوگل آنالیتیکس برروی گزینه Conversions و بعد Funnel Visualization کلیک کنید تا نرخ تبدیل قیف وب سایت خود را تماشا کنید.
البته اگر از پیش این تنظیمات را به کار نبرده اید، لازم است در شروع اهداف تبدیل (Conversion Goals) را معین کنید و بعد، قیف تبدیل را ایجاد کنید. قصد تبدیل مشخص می کند که چند درصد از بازدیدکننده‌های تان به مشتری یا کاربر تغییر پیدا کردند. قیف تبدیل هم مشخص می کند بیشتر بازدیدکنندگان چطور از یک مرحله به مرحله‌ی بعدی این پردازش حرکت می کنند.
برای نمونه آنچه که در مقاله جمع آوری دیتا گفته شده اگر یک وب سایت نرم‌افزار با سرویس (SaaS) دارید که بازدیدکنندگان را از صفحه خانگی به صفحه‌ی قیمت‌بندی کالا و بعد به صفحه ثبت‌نام و استفاده‌ی آزمونی رایگان هدایت می کند و در آخر، آن ها را به یک صفحه‌ی تایید پرداخت جهت می دهد، در نتیجه قیف تبدیل شما در گوگل آنالیتیکس مشخص خواهد کرد.
که چه تعدادی از این بازدیدکنندگان، از صفحه اصلی به صفحه هزینه ها و چه اندازه ای از این اشخاص از صفحه‌ی هزینه ها به صفحه ثبت نام و دیگر می روند.اطلاعاتی از این اندازه هل به شما امکان می دهد مشخص کنید که هر مرحله از قیف شما چه کارکردی دارد و نتیچه بگیرید که در کجای این قیف، اشکال یا مشکلی برای رسیدن به پایان مرحله (یعنی ثبت نام) وجود دارد.
اگر نیمی از بازدیدکنندگان شما از صفحه اصلی به صفحه هزینه ها می روند، ولی تنها نیمی از این اشخاص در پایان به صفحه ثبت نام می روند، به این مفهوم است که باید متوجه شوید که چطور می توان اشخاص زیادتری را به صفحه ثبت نام رساند تا نرخ تبدیل اساسی را بالا ببرد .به گفته مقاله جمع آوری دیتا اهداف قیف تبدیل در گوگل آنالیتیکس به شما یاری می کند که این آمار مهم را همیشه پایش کنید و تحت نظر داشته باشید.
دیتا یا وارد کردن اطلاعات
در جهان دیجیتال امروز، به گفته مقاله جمع آوری دیتا با حجم زیادی از داده ها و اطلاعات روبرو هستیم. افرادی که در دیتا اینتری مهارت دارند می توانند به مشتریان خود راهکار های اثرگذاری برای جمع آوری، مدیریت و مطالعه این داده ها ارائه دهند. آن ها با استفاده کردن از ابزار های حرفه ای و دیگر کارایی که احتیاج به تعامل انسانی دارند.
اقدام به جمع کردن اطلاعات در جهان کسب و کار می کنند. این آگاهی های جمع آوری شده می تواند برای درست کردن منافع شرکت ها مورد کاربرد قرار گیرد، رقبا را تجزیه و تحلیل کند، پردازش های درونی بهبود بخشد و جریان های کارامد جدیدی بوجود آورد .
دیتا های تخصصی چگونه کار می کنند
متخصصان وارد کردن اطلاعات به طور شخصی یا به عنوان قسمتی از یک گروه بزرگ کار می کنند. بیشتر روزهایشان را به گغته مقاله جمع آوری دیتا با تجزیه و تحلیل داده‌ها و داخل کردن آن ها به پایگاه های داده، صفحات جداول یا بارگذاری محتوا صورت می دهند. این اشخاص در منزل یا دفتر کار مشغول به کار هستند.
و با نرم افزار های کارآمد مثل مایکروسافت آفیس یا Google Docs کار می کنند. علاوه بر این، حرفه ای های ورود اطلاعات به حدودی می توانند در هر رشته ای از صنایع در این دنیا حضور داشته باشند. خیلی از آن ها احتمال دارد شامل مدارک آموزشی و گواهینامه های تخصصی برای انجام پروژه های حرفه ای مثل اطلاعات پزشکی یا تحقیقاتی در حیطه قضایی و دیکر باشند.
متخصصین وارد کردن اطلاعات چه کاری صورت می دهند
متخصصین دیتا ها از نرم افزار ها و مهارت تایپ کردن خود به کار می برند تا اندازه بیشتری داده را به یک فایل سیستم منتقل کنند که احتمال دارد این کار از یک شرکت تا شرکت دیگر مختلف باشد. در یک شرایط معمول، مشتری مدارک و اطلاعاتی را که می خواهد به ثبت برساند.
مثل رسید پرداخت حق بیمه، در یک حساب اینترنتی امن آپلود می کند تا در دسترس وارد کننده اطلاعات جای گیرد. در اینجا به گفته مقاله جمع آوری دیتا احتمال دارد از نرم‌افزار های تخصصی مثل تشخیص نوشتار نوری (OCR) برای منتقل کردن بعضی از این داده ها با فرمت های معین استفاده شود و دیگر بخش ها با دست یا دیکته تایپ می‌شوند.
در صورتی که تکنولوژی های جدید، خیلی از بعد های جمع آوری داده ها را راحت کرده اند، اما دسترسی و پردازش دقیق و اثرگذاری اطلاعات اهمیت زیاد تری پیدا کرده است. حرفه ای های دیتا ها با تمرکز و توجهی که دارند، در کمترین وقت این کارها را صورت می دهند.
اگر چه لغتی دیتابیس (Database) طبق بیان مقاله جمع آوری دیتا از دهه ی شصت میلادی داخل ادبیات تکنولوژی شده است، ولی مفهوم و کاربردی که امروزه برای دیتابیس یا پایگاه داده در فکر مرور می شود، در ده های هفتاد و هشتاد میلادی صورت گرفته و طی سی سال قبل، گسترده و همه گیر شده است.
رایانه که در مقاله جمع آوری دیتا نام برده شده و همانگونه که از اسمش پیداست، در شروع قرار بود فقط مسئولیت محاسبه (Computation) را بر عهده داشته باشد و از همین جهت، دغدغه‌ی جمع کردن اطلاعات و به ثبت رساندن اطلاعات و نگهداری اطلاعات و به کار بردن از اطلاعات، چندان اهمیت و جدی نبود.
برنامه نویسان قبلی، به یاد دارند که لغت Data در بین اولین نسل برنامه‌نویسان، اختلاف چندانی با متغیر های محاسباتی (Variable) نداشت و زمانی از دیتا یا داده صحبتی گفته می شد، اساسا مفهوم در مقاله جمع آوری دیتا ، نتایج میانی یا نهایی محاسبات کامپیوتری بود.
با پیشرفت فن آوری اطلاعات (IT)، محاسبه به نقش فرعی رایانه ها تبدیل شد و مدیریت داده ها و دیتا ها اهمیت زیاد تری پیدا کرد. هر چند که مدیریت اطلاعات هم احتیاج مند زیرساخت های محاسباتی است، ولی در لایه های خارجی سیستم های رایانه ای، آنچه همه کاربران به آن دقت دارند را می توان به مدیریت دیتا ها نزدیک‌تر دانست.
طبق بیان مقاله جمع آوری دیتا نگهداشتن اطلاعات کارکنان یک سازمان، نگهداشتن شماره تلفن های دوستان، نگهداشتن ایمیل ها، آرشیو کردن فایل ها و اسلاید ها، نگهداشتن اطلاعات مشتریان، ذخیره و گزارش دهی فروختن سازمان، قبل از اینکه از جنس حساب شده باشند، از جنس بگیرد ، ذخیره، جستجو و گزارش دادن اطلاعات به شمار می روند.با سئو تهران همراه باشید…
شماره تماس و ارتباط در تلگرام و واتساپ
09367511706
“شما می توانید ما را در شبکه های اجتماعی Facebook ،Telegram و instagram دنبال کنید“
