ကြော်ငြာနည်းပညာAnalytics & စမ်းသပ်ခြင်းဉာဏ်ရည်တု

Google သည် ကြော်ငြာများနှင့် ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုတွင် ထည့်သွင်းဖော်ပြမှုပုံစံလေးခုကို Sunset ပြုလုပ်ရန်- ဤသည်မှာ သင်သိထားရမည့်အရာဖြစ်သည်။

ထည့်သွင်းဖော်ပြမှုပုံစံများသည် ဖောက်သည်တစ်ဦး၏ခရီးတစ်လျှောက်လုံး၊ အသိတရားမှသည် ပြောင်းလဲခြင်းအထိ ကွဲပြားသောစျေးကွက်ရှာဖွေရေးထိတွေ့မှုနေရာများသို့ ခရက်ဒစ်ကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး သတ်မှတ်ပေးရန်အတွက် အသုံးပြုသည့်ဘောင်များဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် အမျိုးမျိုးသော စျေးကွက်ရှာဖွေရေး လမ်းကြောင်းများနှင့် ကမ်ပိန်းများ၏ ထိရောက်မှုကို ဆုံးဖြတ်ရန် ကူညီပေးပါသည်။

အကြောင်းရင်းများစွာအတွက် ထည့်သွင်းဖော်ပြမှုပုံစံများသည် အရေးကြီးသည်-

  1. စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ပါ- စကားပြောဆိုမှုများတွင် မည်သည့် touchpoints များသည် အထိရောက်ဆုံးဖြစ်ကြောင်း နားလည်ခြင်းဖြင့်၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် အရင်းအမြစ်များနှင့် ဘတ်ဂျက်ကို ပိုမိုထိရောက်စွာခွဲဝေပေးရန်အတွက် ၎င်းတို့၏စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
  2. ကမ်ပိန်းထိရောက်မှုကို တိုင်းတာခြင်း- ရည်ညွှန်းခြင်းပုံစံများသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၏ စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ကမ်ပိန်းများနှင့် ကြိုးပမ်းမှုများ၏ အောင်မြင်မှုကို တိုင်းတာရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေပြီး စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသော ချန်နယ်များနှင့် နည်းဗျူဟာများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်စေပါသည်။
  3. ဖောက်သည်ခရီးကို တိုးတက်စေသည်- ဖောက်သည်ထိတွေ့မှုအမှတ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ဖောက်သည်များသည် ၎င်းတို့၏ကုန်အမှတ်တံဆိပ်နှင့် မည်သို့အပြန်အလှန်ဆက်ဆံပုံကို စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို နားလည်စေပြီး ဖောက်သည်ခရီးကို အလုံးစုံအသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေပါသည်။
  4. ROI ပိုကောင်း အထိရောက်ဆုံး စျေးကွက်ရှာဖွေရေး လမ်းကြောင်းများနှင့် နည်းပရိယာယ်များကို ဖော်ထုတ်ခြင်းဖြင့်၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအသုံးစရိတ်ကို တိုးမြှင့်ပေးမည့် အကောင်းဆုံး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု (ROI) ကို ပေးဆောင်သည့် သူများကို အာရုံစိုက်နိုင်သည်။
  5. အသိပေးဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း- ထည့်သွင်းဖော်ပြမှုပုံစံများသည် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးစွမ်းဆောင်ရည်အတွက် အဖိုးတန်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး ဒေတာမောင်းနှင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနှင့် အလုံးစုံစျေးကွက်ရှာဖွေရေးရလဒ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေပါသည်။

Google သည် Google Ads နှင့် Google Analytics နှစ်ခုလုံးတွင် ထည့်သွင်းဖော်ပြမှုပုံစံ လေးခု ပျောက်ကွယ်သွားမည်ဖြစ်ကြောင်း Google မှ ကြေညာခဲ့သည်။ သက်ရောက်မှုရှိသော ထည့်သွင်းရည်ညွှန်းမှုပုံစံများမှာ-

  1. ပထမဆုံး နှိပ်ပါ- အခြားသော ထိတွေ့မှုအမှတ်အားလုံးကို လျစ်လျူရှုပြီး ဖောက်သည်ခရီးတွင် ပထမဆုံးထိတွေ့ရာနေရာသို့ 100% ခရက်ဒစ်ပေးသည့် ရည်ညွှန်းချက်ပုံစံ။
  2. တစ်ပြေးညီ- အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုတစ်ခုစီအတွက် တူညီသောအရေးပါမှုပေးသည့် ဖောက်သည်ခရီးရှိ ထိတွေ့မှုနေရာများအားလုံးတွင် ခရက်ဒစ်ကို အညီအမျှ ဖြန့်ဝေပေးသည့် ရည်ညွှန်းချက်ပုံစံ။
  3. အချိန်ပျက်စီးခြင်း- အစောပိုင်းအပြန်အလှန်ပြောဆိုမှုများသည် ခရက်ဒစ်လျှော့နည်းစွာရရှိခြင်းဖြင့် ပြောင်းလဲခြင်းနှင့်ပိုမိုနီးကပ်သောထိတွေ့မှုအမှတ်များသို့ ခရက်ဒစ်ပိုမိုသတ်မှတ်ပေးသည့် ရည်ညွှန်းခြင်းပုံစံ။
  4. ရာထူးအခြေခံ- ကျန်ရှိသော ခရက်ဒစ်ကို အခြားသော အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများကြားတွင် အညီအမျှ ခွဲဝေပေးခြင်းဖြင့် ဖောက်သည်ခရီး၏ ပထမဆုံးနှင့် နောက်ဆုံးထိတွေ့မှုနေရာများသို့ ခရက်ဒစ်အများစုကို သတ်မှတ်ပေးသည့် ရည်ညွှန်းချက်ပုံစံ

Sunsetting သည် ကြော်ငြာသူများအတွက် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။

နေဝင်ချိန်မော်ဒယ်များသည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော စည်းမျဉ်းများအပေါ်အခြေခံ၍ ကြော်ငြာထိတွေ့မှုတစ်ခုစီအတွက် တန်ဖိုးသတ်မှတ်ပေးသည်။ သို့သော်၊ ဤမော်ဒယ်များသည် ခေတ်မီကမ်ပိန်းများနှင့် စားသုံးသူခရီးများ ပြောင်းလဲခြင်းအတွက် လိုအပ်သော လိုက်လျောညီထွေမှုကို မပေးနိုင်ပါ။ ယနေ့တွင်၊ Google Ads ဘာသာပြန်ဆိုမှုများ၏ သုံးရာခိုင်နှုန်းအောက်ကို ပထမကလစ်နှိပ်ခြင်း၊ မျဉ်းသားခြင်း၊ အချိန်ပျက်စီးခြင်း သို့မဟုတ် အနေအထားအခြေခံမော်ဒယ်များကို အသုံးပြုထားသည်။

ဤမော်ဒယ်များကို အသုံးပြုနေဆဲ ကြော်ငြာရှင်များသည် ဤပြောင်းလဲမှုကြောင့် သက်ရောက်မှုရှိပါမည်။ အခြားမော်ဒယ်များ နောက်ဆုံးကလစ်ပါ။ ဒေတာမောင်းနှင်သည့်ဖော်မြူလာသည် အကောင့်သီးသန့်ဖြစ်ပြီး မမြင်နိုင်သောကြောင့် ခြေရာခံရန် ခက်ခဲပါမည်။

ထည့်သွင်းဖော်ပြမှု မော်ဒယ်များ နေဝင်ချိန်စာရင်း။

ဇွန်လတွင် Google သည် ကြော်ငြာသူများကို First Click၊ Linear၊ Time Decay နှင့် Position-Based attribution မော်ဒယ်များကို ရွေးချယ်ခွင့်မပြုပါ။ စက်တင်ဘာလနောက်ပိုင်းတွင် အဆိုပါ ထည့်သွင်းဖော်ပြမှုပုံစံများသည် နေဝင်မည်ဖြစ်သည်။ နေဝင်ပြီးနောက်တွင်၊ ကန့်ကွက်ထားသော မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုသည့် ပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်မှန်သမျှသည် ဒေတာမောင်းနှင်သည့် ထည့်သွင်းရည်ညွှန်းမှုပုံစံသို့ အလိုအလျောက်ပြောင်းသွားပါမည်။ ကြော်ငြာရှင်များသည် အခြားရွေးချယ်စရာကို ရွေးချယ်နိုင်ပါသည်။ နောက်ဆုံးကလစ်ပါ။.

  • မေလမှာ ဘာလုပ်ရမလဲ – သက်ရောက်မှုရှိသော မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုနေသည့် အကောင့်များသည် ဤပြောင်းလဲမှုသည် ကမ်ပိန်းစွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်နိုင်သည်ကို စတင်ဆွေးနွေးသင့်သည်။
  • ဇွန်လမှာ ဘာလုပ်ရမလဲ – မဟာဗျူဟာပြောင်းလဲမှုများကို တွန်းအားပေးနိုင်သည့် တိုင်းတာခြင်း သို့မဟုတ် ခြေရာခံခြင်းတွင် အခြေခံအပြောင်းအလဲများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် မော်ဒယ်နှိုင်းယှဉ်ခြင်းတူးလ်ကို အသုံးပြုပါ။
  • စက်တင်ဘာလမှာ ဘာလုပ်ရမလဲ - Google သည် Google Ads နှင့် Google Analytics နှစ်ခုစလုံးတွင် ထည့်သွင်းဖော်ပြမှုပုံစံ လေးခုကို တရားဝင်နေဝင်မည်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်လေးခုကို မော်ဒယ်နှိုင်းယှဉ်မှုအစီရင်ခံစာနှင့် Google Ads ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်စာမျက်နှာမှ ဖယ်ရှားလိုက်ပါမည်။ ဒေတာမောင်းနှင်သည့် မော်ဒယ်မှ အကောင့်များကို ကိုယ်တိုင်ပြောင်းလဲပါ။ နောက်ဆုံးကလစ်ပါ။ မဲဆွယ်စည်းရုံးရေး ဗျူဟာက တောင်းဆိုရင်၊

မှတ်ချက်- ပြင်ပထည့်တွက်မှုကို ထိခိုက်မည်မဟုတ်ပါ။

Data-Driven Attribution ဆိုတာ ဘာလဲ။

ဒေတာဖြင့် ထည့်သွင်းရည်ညွှန်းချက် (DDA) သည် ဖောက်သည်တစ်ဦး၏ ခရီးတစ်လျှောက်လုံး ထိတွေ့ရာနေရာများဆီသို့ ပြောင်းလဲခြင်းခရက်ဒစ်ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး သတ်မှတ်ပေးရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြုသည့် Google Ads တွင် အသုံးပြုသည့် ရည်ညွှန်းပုံစံအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤပုံစံသည် သင့်အကောင့်မှ သမိုင်းအချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ အရောင်းအ၀ယ်ပြုလုပ်သည့်နေရာတစ်ခုစီ၏ အမှန်တကယ်ပံ့ပိုးကူညီမှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါသည်။

ပြောင်းလဲခြင်းခရက်ဒစ်ကို ဖြန့်ဝေရန် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော စည်းမျဉ်းများအပေါ် အားကိုးသည့် အခြားသော ရည်ညွှန်းခြင်းပုံစံများနှင့် မတူဘဲ၊ ဒေတာဖြင့် ရည်ညွှန်းချက်သည် သင့်ကြော်ငြာများနှင့် ဝယ်ယူသူများ၏ ထူးခြားသော အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပြီး ခရက်ဒစ်ဖြန့်ဖြူးမှုကို ချိန်ညှိပေးပါသည်။ ထိတွေ့မှုတစ်ခုစီ၏ အမှန်တကယ်အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် DDA သည် သင့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးချန်နယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုတိကျသောကိုယ်စားပြုမှုကို ပေးစွမ်းပြီး ဘတ်ဂျက်ခွဲဝေမှုနှင့် ကမ်ပိန်းပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ပိုမိုအသိဥာဏ်ရှိသော ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ရန် ကူညီပေးသည်။

Google Ads တွင် ဒေတာအခြေပြု ထည့်သွင်းဖော်ပြမှုကို အသုံးပြုရန်၊ စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် ထိရောက်စွာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လုံလောက်သောဒေတာရှိကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် သင့်အကောင့်သည် သတ်မှတ်ထားသော အချိန်ဘောင်တစ်ခုအတွင်း အနိမ့်ဆုံးအကြိမ်အဖြစ် ပြောင်းလဲမှုအရေအတွက်ကဲ့သို့သော အချို့သောလိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီရပါမည်။

Data-Driven Attribution ၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ။

Data-Driven Attribution model ဖြင့်၊ ကြော်ငြာရှင်များသည် ၎င်းသည် ၎င်းတို့၏ တိုင်းတာနိုင်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုနှင့် ၎င်းတို့၏ ကမ်ပိန်းများ၏ အနာဂတ်အတွက် DDA မည်ကဲ့သို့ အကျိုးသက်ရောက်မည်ကို သိလိုပါသည်။

Pros

  • လူ့အမှားကို ဖယ်ရှားသည်- Consumer touchpoint တစ်ခုစီ၏ထူးခြားသောအကျိုးသက်ရောက်မှုကိုနားလည်ရန် Google AI ကိုအသုံးပြုပြီး ဘာသာပြန်ခြင်းဆီသို့ ဦးတည်သည့်ပုံစံများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ညီမျှခြင်းမှလူ့ဘက်လိုက်မှုများကိုလုံးဝဖယ်ရှားလိုက်ပါ။
  • ပိုမိုထိရောက်မှုအသုံးစရိတ်- DDA ကို အလိုအလျောက် လေလံဗျူဟာတစ်ခုနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များအရ ကူးပြောင်းမှုများနှင့် လုပ်ငန်းတန်ဖိုးကို တွန်းလှန်နိုင်ခြေပိုများသည့် ကြော်ငြာများထံ ပိုမိုကောင်းမွန်သော အသုံးစရိတ်ခွဲဝေမှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
  • တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းနှင့် အပိုင်းပိုင်းပြောင်းခြင်းများ- DDA ဖြင့်၊ ပြောင်းလဲခြင်း "ခရက်ဒစ်" ကို အသုံးပြုသူ ထိတွေ့မှုတစ်ခုစီကြားတွင် ပိုင်းခြားထားပြီး ကမ်ပိန်းများစွာတွင် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ခရက်ဒစ်ကို သို့မဟုတ် အပိုင်းပိုင်းရှိသော ဝဘ်ထည့်တွက်မှုအတွက် ခွင့်ပြုသည်။

အားနည်းချက်များ

  • မမြင်နိုင်သော ရည်ညွှန်းချက် မော်ဒယ်- DDA သည် touchpoints များဆီသို့ အကြွေးပြောင်းခြင်းများအတွက် ရာခိုင်နှုန်းများ သို့မဟုတ် ဖော်မြူလာများကို အသုံးပြုသည့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှု သို့မဟုတ် ဒေတာကို မပေးသော်လည်း ၎င်းအစား အကောင့်မှတ်တမ်းတွင် တည်ဆောက်ထားသော မမြင်နိုင်သော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
  • ကန့်သတ်အသုံးပြုသူ ခရီးစဉ်စာရင်းများ- DDA သည် ဘရောက်ဆာဖြတ်ကျော်ခြင်းနှင့် စက်ဖြတ်ကျော်ခရီးများ၏ ခြေရာခံခြင်းအခက်အခဲများအတွက် ခုခံနိုင်စွမ်းမရှိပါ။ ထို့အပြင် privacy ကိုဗဟိုပြုသော်လည်း၊ cookie မူဝါဒများဖြင့်ကန့်သတ်ထားသည်။

ဒေတာကိုအခြေခံသော ရည်ညွှန်းချက်သည် ကူးပြောင်းမှုတစ်ခုဆီသို့ ဦးတည်သွားစေသည့် စားသုံးသူခရီးလမ်းအတွက် သက်ဆိုင်ရာဒေတာနှင့် စားသုံးသူ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများအားလုံးကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပါသည်။ DDA သည် ကြော်ငြာဖော်မတ်နှင့် ကြော်ငြာ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုတစ်ခုနှင့် ပြောင်းလဲခြင်းတစ်ခုကြား အချိန်အပါအဝင် အချက်ပြများစွာကို ထည့်သွင်းတွက်ချက်ပါသည်။

ထို့နောက် မော်ဒယ်သည် စားသုံးသူ၏လမ်းကြောင်းပေါ်ရှိ တန်ဖိုးအရှိဆုံး အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများကို အချိုးကျအကြွေးပေးသည်။

ယခုသင်ဘာလုပ်နိုင်သနည်း

  1. ကြိုတင်စီစဉ်ပါ- DDA သို့မဟုတ် Last Click သည် သင့်လုပ်ငန်းအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရွေးချယ်မှုဟုတ်မဟုတ် အကဲဖြတ်ရန် Google Ads Model Comparison Tool ကို အသုံးပြုပါ။ DDA သည် နံပါတ်တစ်ခုလုံးဖြင့် ပြောင်းလဲခြင်းဒေတာကို ပေးဆောင်ခြင်းထက် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းပြောင်းလဲခြင်းများအတွက် DDA အကောင့်များ (ဥပမာ နောက်ဆုံးကလစ်)။ သင်၏ စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ကြိုးပမ်းမှုများသည် ချန်နယ်ဖြတ်ကျော်ပါက၊ Google သည် သင့်အား ပိုမိုပြည့်စုံသော funnel ထည့်သွင်းရည်ညွှန်းချက်အတွက် စီစဉ်နိုင်စေမည့် ဝဘ်မှ Google မဟုတ်သော ဂုဏ်သတ္တိများမှ ဝဘ်သို့ပြောင်းလဲခြင်းများအတွက် အပိုင်းပိုင်းထည့်တွက်မှုကို အဆင့်မြှင့်ထားပါသည်။
  2. အသိပေးပါ- အကယ်၍ ပြောင်းလဲမှုပမာဏသည် DDA သို့ပြောင်းရန်အတွက် တံခါးပေါက်အချက်တစ်ချက်ဖြစ်ခဲ့ပါက၊ Google သည် ယခင်ဒေတာလိုအပ်ချက်များ (300 ပြောင်းလဲခြင်း သို့မဟုတ် 3,000 ကလစ်) တို့ကို ဖယ်ရှားလိုက်သောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ရှေ့ဆက်သွားရန် အကြံပြုအပ်ပါသည်။ DDA သည် လျှို့ဝှက်ရေးဗဟိုပြုဖြစ်သောကြောင့်၊ ခလုတ်တွင် သင်ရရှိနိုင်/ဆုံးရှုံးနိုင်သည့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအမျိုးအစားကိုလည်း အသိပေးပါ။ အက်ပ်အတွင်းနှင့် အော့ဖ်လိုင်းပြောင်းလဲခြင်းများ အပါအဝင် — နှင့် Discovery ဖော်မတ်များကဲ့သို့သော နောက်ထပ်ပြောင်းလဲခြင်းအမျိုးအစားများအတွက် တိုးချဲ့ထားသော Google ပံ့ပိုးမှုအပေါ် နောက်ဆုံးရသတင်းရယူပါ။ PMmax.
  3. ဆက်လက်အကဲဖြတ်ပါ- ကြော်ငြာသူအများစုသည် DDA ကိုအသုံးပြုထားပြီးဖြစ်သောကြောင့်၊ ၎င်းသည် အကောင့်အများစုအတွက် ကြီးမားသောပြောင်းလဲမှုမဟုတ်ပါ။ သို့သော်၊ သင်ရွေးချယ်ထားသောမော်ဒယ်သည် သင့်လုပ်ငန်းအတွက် အတိကျဆုံးရလဒ်များရရှိကြောင်း အခါအားလျော်စွာ စမ်းသပ်ရန် အကြံပြုအပ်ပါသည်။ DDA သည် ကြော်ငြာရှင်အားလုံးအတွက် ငွေရောင်ကျည်ဆန်ဖြေရှင်းချက်မဟုတ်သော်လည်း ၎င်းသည် စားသုံးသူခရီးလမ်းကို အကျိုးသက်ရောက်ပုံကို ပိုမိုကောင်းမွန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုပေးကာ သင့်လုပ်ငန်းအား ဘတ်ဂျက်နှင့် အရင်းအမြစ်များကို ပိုမိုထိရောက်စွာခွဲဝေပေးနိုင်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ယုံကြည်ပါသည်။

Noemi Rhodes

Associate Manager၊ Paid Search for Acronym၊ Noemi သည် ဆယ်စုနှစ်တစ်ခုနီးပါးခန့် လုံး၀ဒစ်ဂျစ်တယ်စျေးကွက်ရှာဖွေမှုနှင့် အခပေးမီဒီယာအစပျိုးမှုများတွင် ဗျူဟာမြောက်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းအတွက် လုပ်ငန်းခွင်ဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်မှုများကို ယူဆောင်လာပါသည်။ MFA ကို စာရေးသားခြင်းနှင့် ထုတ်ဝေခြင်းတွင် အသုံးချခြင်း၊ ဘဏ္ဍာရေး၊ ကျန်းမာရေးနှင့် B2B တစ်လျှောက် ဒေါင်လိုက် အတွေ့အကြုံ၊ လူမှုရေး၊ အခပေး၊ SEO၊ အီးမေးလ်နှင့် ဝဘ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဆိုင်ရာ နောက်ခံအကြောင်းနှင့် - Noemi သည် ဝေဟင်ရှုထောင့်ကို ကြည့်ကာ အဆုံးစွန်တွင် စီးပွားရေးတန်ဖိုးကို မောင်းနှင်သည့် လုပ်ငန်းတစ်ခုလုံး၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် တစ်ဦးချင်းစီကမ်ပိန်းများကို ကြည့်ရှုရန် ကြိုးပမ်းသည်။ ၎င်းတွင် ပြဿနာများကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်းခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ထိရောက်မှုအားကောင်းစေခြင်းဖြင့် ဖြေရှင်းနည်းများကို သီးခြားခွဲထုတ်သည့် ဒေတာဗဟိုပြုချဉ်းကပ်မှုတွင် ပါဝင်ပါသည်။

Related ဆောင်းပါးများ

နောက်ကျောထိပ်တန်း button ကိုမှ
ပိတ်

Adblock ကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။

Martech Zone ကျွန်ုပ်တို့သည် ကြော်ငြာဝင်ငွေ၊ တွဲဖက်လင့်ခ်များနှင့် ပံ့ပိုးကူညီမှုများမှတစ်ဆင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ဝဘ်ဆိုက်ကို ငွေရှာနိုင်သောကြောင့် ဤအကြောင်းအရာကို သင့်အား အခမဲ့ပေးစွမ်းနိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ဆိုက်ကို သင်ကြည့်ရှုနေစဉ်တွင် သင့်ကြော်ငြာပိတ်ဆို့ခြင်းကို ဖယ်ရှားမည်ဆိုပါက ကျွန်ုပ်တို့ ကျေးဇူးတင်ပါသည်။