ကြီးထွားလာနေသောကုမ္ပဏီများအတွက်အချက်အလက်ကောက်ယူခြင်းသည်အမြဲတမ်းပူပန်စရာဖြစ်ခဲ့သည်။ ကံမကောင်းစွာဖြင့်အသေးစားနှင့်အလတ်စားစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည်ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနည်းဗျူဟာများနှင့်နည်းစနစ်များနှင့်ရုန်းကန်နေရသည်။ ရန်ပုံငွေလက်လှမ်းမီသောကုမ္ပဏီကြီးများနှင့်စတင်တည်ထောင်သူများသည်ကုန်ပစ္စည်းများမှရောင်းချသူများထံမှဒေတာအစုများကိုရယူခြင်းသို့မဟုတ်အကောင်းဆုံးအရည်အသွေးနှင့်ထွက်ပေါ်လာခြင်းအတွက်အခွင့်အလမ်းများရရှိသည်။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းရှင်တွေအနေနဲ့ဈေးကွက်မှာသူတို့ရဲ့ရပ်တည်ချက်ကိုခိုင်မာအောင်လုပ်နေတုန်းပဲ။
သင်၏ AI စနစ်သည်ပြီးပြည့်စုံသောရလဒ်များကိုမထုတ်ယူမီ၊ ထောင်နှင့်ချီသောဒေတာအစုများကိုလေ့ကျင့်ရန်ရည်ရွယ်သည်။ Contextual နှင့်သက်ဆိုင်ရာဒေတာအစုများကိုထပ်ခါတလဲလဲလေ့ကျင့်ပေးခြင်းဖြင့်စနစ်သည်ပိုမိုကောင်းမွန်လာသည်။ မှန်ကန်သောဒေတာအစုများအမြောက်အများကိုရယူရန်ပျက်ကွက်သောစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည်ထိရောက်မှုမရှိသောသို့မဟုတ်ဘက်လိုက်သည့်ရလဒ်များကိုဖြစ်စေသောထိရောက်မှုမရှိသောစနစ်များအတွက်လမ်းခင်းပေးလေ့ရှိသည်။
သို့သော်ဒေတာစုဆောင်းခြင်းသည်မလွယ်ကူပါ။ ကျွန်ုပ်တို့၏ယခင်ပို့စ်များတွင်အခမဲ့အရင်းအမြစ်များအသုံးပြုခြင်း၏အားသာချက်များနှင့်အားနည်းချက်များကိုကျွန်ုပ်တို့လေ့လာခဲ့သည်။ ဤအရင်းအမြစ်များကိုအသုံးပြုရန်သင့်လျော်သည့်အချိန်တွင်ကျွန်ုပ်တို့ဖော်ပြထားသော်လည်းအခမဲ့ဒေတာအစုများကိုအသုံးမပြုမီသင်၏အတွင်းပိုင်းအချက်အလက်များကိုပြန်လည်သုံးသပ်ရန်အထူးအကြံပြုလိုပါသည်။ ဤစာမူတွင်ပြည်တွင်းအချက်အလက်များကိုအသုံးပြုခြင်း၏ကုန်ကျစရိတ်များကိုထပ်မံရှင်းပြပါမည်။
In-House အချက်အလက်ဆိုသည်မှာအဘယ်နည်း။
In-house data ဆိုသည်မှာသင်၏စီးပွားရေးလုပ်ငန်းမှတစ်ဆင့်သင်အတွင်းပိုင်းကိုထုတ်ယူသောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကိုရည်ညွှန်းသည်။ ပြည်တွင်းသို့မဟုတ်အတွင်းပိုင်းအချက်အလက်များသည်သင်၏ CRM မှသတင်းအချက်အလက်၊ သင်၏ ၀ က်ဘ်ဆိုဒ်၏အပူအချက်အလက်မြေပုံအချက်အလက်များ၊ ဂူဂဲလ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ကြော်ငြာလှုပ်ရှားမှုများသို့မဟုတ်သင်၏ကုမ္ပဏီအတွင်းမှရရှိသောအခြားမရှိမဖြစ်လိုအပ်သောအရင်းအမြစ်များဖြစ်နိုင်သည်။
In-House Data ရင်းမြစ်များ၏ကောင်းကျိုးနှင့်ဆိုးကျိုးများကားအဘယ်နည်း။
အဆိုပါ Pros
အတွင်းပိုင်းအချက်အလက်များ၏အထင်ရှားဆုံးအကျိုးကျေးဇူးမှာ၎င်းသည်အခမဲ့ဖြစ်သည်။ ပြည်တွင်း၌ထုတ်ပေးသောအချက်အလက်များသည်သင်ပေးသောသီးခြားထုတ်ကုန်သို့မဟုတ် ၀ န်ဆောင်မှုနှင့်လည်းသက်ဆိုင်သည်။ အတွင်းပိုင်းအချက်အလက်ရယူခြင်း၏အခြားအားသာချက်များမှာ -
- သင့်တွင်ဒေတာထုတ်လုပ်ရန်အတွက်ပိုက်လိုင်းများနှင့်လုပ်ငန်းအသွားအလာများရှိပြီးဖြစ်သည်၊ ၎င်းသည် real-time အလိုအလျောက်ဖြစ်ပျက်သည်။ အချက်အလက်ထုတ်လုပ်သည့်အဆင့်တွင်လက်စွဲဖြင့်ဝင်ရောက်စွက်ဖက်ခြင်းသို့မဟုတ်အားထုတ်မှုများမရှိပါ။
- သင်၏စီးပွားရေးသည်ထူးခြားသည်၊ ပထ ၀ ီနယ်မြေအတွင်းပထမဆုံးဈေးကွက်သို့ ၀ င်ရောက်ပါကသို့မဟုတ်စူပါနယ်ပယ်ဖြစ်ခဲ့လျှင်အိမ်တွင်းအချက်အလက်များသည်သတင်းအချက်အလက်နှင့်သက်ဆိုင်သောအရင်းအမြစ်ဖြစ်သည်။
- သင်၏အတွင်းပိုင်းရင်းမြစ်များကသင့်အားလိုအပ်ချက်နှင့် ဦး စားပေးမှုများအပေါ် အခြေခံ၍ သင်စိတ်ကြိုက်ပြုပြင်နိုင်သည့်အရှိဆုံးအခြေအနေ၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသောနှင့်နောက်ဆုံးပေါ်ဒေတာများကိုပေးသည်။
အဆိုပါ Cons
အတွင်းပိုင်းရင်းမြစ်များသည် စံနမူနာပုံရသော်လည်း ၎င်းတို့ကို သင်၏ AI မော်ဒယ်များတွင် အသုံးချခြင်းသည် ရှုပ်ထွေးပါသည်။ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ရိုးရှင်းသော်လည်း ပြင်ဆင်မှုမှာ ပိုမိုရှုပ်ထွေးပြီး အချိန်ကုန်သည်။ Raw Data သည် သင်နှင့် သင့်အဖွဲ့အား နာရီပေါင်းမရေမတွက်နိုင်သော လက်ဖြင့်လုပ်ဆောင်မှုကို မှတ်သားခြင်း၊ တဂ်လုပ်ခြင်း နှင့် ၎င်းအား ပြောင်းလဲရန် လိုအပ်သည် AI ကိုလေ့ကျင့်ရေးဒေတာ.
သငျသညျဒေတာအရင်းအမြစ်များကိုပြန့်နှံ့နေရာတိုင်းမှာ - - များစွာသောအဖွဲ့များနှင့်အတူပူးပေါင်းရန်နှင့် data တွေကိုစုဆောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များအတွက်အတူတကွဆောင်ခဲ့ရမည်။ ပြီးတာနဲ့စုဆောင်းနှင့်ပြုစု, manual အလုပ်နောက်တဖန်စတင်။ သင်စျေးကွက်ရှာဖွေရန်အချိန်အကန့်အသတ်ရှိလျှင်၊
In-House Data Collection ၏ကုန်ကျငွေမှာအဘယ်နည်း။
အတွင်းပိုင်းအချက်အလက်ကောက်ယူခြင်းနှင့်ပြင်ဆင်ခြင်းအတွက်ကုန်ကျစရိတ်သည်ဤကိစ္စတွင်အဓိပ္ပါယ်များစွာရှိသည်။ ဤတွင်ကျွန်ုပ်တို့သည်မြင်သာထင်သာရှိသောရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုနှင့်အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းနှင့်မှတ်စုများတွင်သင်ထည့်သွင်းထားသည့်အချိန်နှင့်အားစိုက်ထုတ်မှုများကိုသာရည်ညွှန်းနေခြင်းဖြစ်သည်။
ငွေကြေးဆိုင်ရာအရောင်းအ ၀ ယ်ကိစ္စများအတွက်သင့်တွင်အဓိကကုန်ကျစရိတ်နှစ်ခုရှိသည်။
- သင်၏အိမ်တွင်း AI ကျွမ်းကျင်သူများ၊ အချက်အလက်သိပ္ပံပညာရှင်များ၊ မှတ်ချက်များနှင့် QA အပေါင်းအသင်းများအတွက်လစာ။
- အသုံးပြုခြင်းနှင့် ထိန်းသိမ်းခြင်းတွင် ပါဝင်သော ကုန်ကျစရိတ်များကို ရည်စူးပါသည်။ ဒေတာမှတ်စုပလက်ဖောင်း.
မည်သည့်အချိန်ကာလတွင်မဆိုအတွင်းဒေတာနှင့်အလုပ်လုပ်ရန်ကုန်ကျစရိတ်မှာ -
မြှင့်တင်သောကုန်ကျစရိတ် = မှတ်စုများအရေအတွက် * မှတ်ချက်တစ်ခုအတွက်ကုန်ကျစရိတ် + ပလက်ဖောင်းကုန်ကျစရိတ်
လျှို့ဝှက်ကုန်ကျစရိတ်များစွာပါ ၀ င်သည်။ သူတို့တစ် ဦး ချင်းကိုကြည့်ရအောင်
In-House ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့်ဆက်စပ်လျှို့ဝှက်ကုန်ကျစရိတ်
စီမံခန့်ခွဲမှု ကုန်ကျစရိတ်
ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့်မှတ်စုများတွင်လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုနှင့်လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကိုစီမံခြင်းနှင့်ဆက်စပ်သောအလွန်အရေးကြီးသောကုန်ကျစရိတ်များရှိသည်။ ၎င်းသည် AI မွေးစားခြင်း၏အရေးပါသောတောင်ပံတစ်ခုဖြစ်ပြီးရန်ပုံငွေနှင့်စဉ်ဆက်မပြတ်စောင့်ကြည့်ရန်လိုအပ်သည်။ အတွင်းပိုင်းဒေတာများကိုအောင်မြင်စွာစုဆောင်းပြီးပြင်ဆင်ရန်အဆင့်မြင့်စီမံခန့်ခွဲမှုသို့အစီရင်ခံသောတွဲဖက်များ၊ အရည်အသွေးရှိသောအမှုဆောင်များနှင့်မန်နေဂျာများပါဝင်သောအဆင့်ဆင့်တစ်ခုရှိရမည်။
ဒေတာများ ဟုတ်မှန်ရေး ပိုကောင်းအောင်အသုံးစရိတ်များ
CRM (သို့) အခြားအရင်းအမြစ်တစ်ခုခုမှတိုက်ရိုက်အချက်အလက်များသည်ကုန်ကြမ်းဖြစ်နေဆဲဖြစ်ပြီးအချက်အလက်သန့်ရှင်းရေးနှင့်မှတ်စုတင်ရန်လိုအပ်သည်။ သင်၏အိမ်တွင်းအဖွဲ့သည်စာသား၊ ဗီဒီယို၊ ရုပ်ပုံ (သို့) အသံရှိအရာတစ်ခုစီကိုလက်ဖြင့်ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီးလေ့ကျင့်ရန်ရည်ရွယ်သည်။
ဒေတာအစုသည်ရလဒ်မှတဆင့်အတည်ပြုရန်လိုအပ်သည်။ ရလဒ်များတိကျမှုမဖြစ်တဲ့အခါ, သူတို့ကပိုကောင်းအောင်များအတွက်ကိုယ်တိုင်ချိန်ညှိခံရဖို့ရှိသည်။ သင်၏ရည်မှန်းချက်နှင့်အချက်အလက်ရရှိမှုပမာဏပေါ် မူတည်၍ လုပ်ငန်းအသွားအလာအမြောက်အများသည်စျေးကြီးနိုင်ရုံသာမကပင်ပန်းနွမ်းနယ်။ အချိန်ကုန်စေနိုင်သည်။
လုပ်သား Turnover အသုံးစရိတ်များ
၀ န်ထမ်းများသည်လုပ်ငန်းယဉ်ကျေးမှုကိုမည်မျှပင်ပျော်စရာကောင်းစေကာမူအဖွဲ့အစည်းများမှထွက်ခွာရမည်။ တစ်နေ့တာကုန်ဆုံးချိန်တွင်ပုဂ္ဂိုလ်ရေးရည်မှန်းချက်နှင့်ကျေနပ်မှုသည် ၀ န်ထမ်းများအတွက် ဦး စားပေးဖြစ်လာသည်။ ၎င်းသည်အတွေးအခေါ်အရမှန်ကန်သော်လည်းငွေရေးကြေးရေးအရစီးပွားရေးလုပ်ငန်းပိုင်ရှင်များနှင့်အော်ပရေတာများအတွက်သိသိသာသာဆုံးရှုံးမှုဖြစ်သည်။
ဝန်ထမ်းများသည်သင်၏အဖွဲ့အစည်းကိုမကြာခဏ ဝင်ရောက်၍ ထွက်ခွာသွားသည့်အခါသင်သည်သူတို့၏ဘုတ်အဖွဲ့၊ အဆိုးဆုံးအပိုင်းမှာသင်၏အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းနှင့်မှတ်စုများနည်းစနစ်များကိုအစမှသင်သင်ရန်လိုအပ်သည်။ အကယ်၍ သူတို့သည်ဖြည်းဖြည်းချင်းသင်ယူပါကရလဒ်များသည်အကန့်အသတ်ဖြင့်သာအဆုံးသတ်မည်ဖြစ်ပြီးနောက်ထပ်အချက်အလက်များ၏တိကျမှန်ကန်မှုကိုမြှင့်တင်ရန်အတွက်ကုန်ကျစရိတ်များပိုမိုထွက်ပေါ်လာလိမ့်မည်။
Up ကိုအရှေ့ဥရောပ, တောင်အာဖရိက
အိမ်တွင်းသုံးစရိတ်များ ဒေတာစုဆောင်းခြင်း တိုက်ရိုက်နှင့် လျှို့ဝှက်ကုန်ကျစရိတ်များ ပါဝင်ပါသည်။ ရှုပ်ထွေးသော လုပ်ငန်းစဉ်များကြားတွင် သင်သည် သင့်ထုတ်ကုန်ကို တီထွင်ရန်၊ ကုမ္ပဏီကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် စျေးကွက်သို့သွားသော ဗျူဟာများကို ပြင်ဆင်ရန် လိုအပ်ကြောင်း သတိရပါ။
အခက်အခဲအားလုံးကို ရှောင်ရှားရန် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် မှတ်ချက်များကို ကျွမ်းကျင်သူများနှင့် ဆက်သွယ်ရန် အကြံပြုအပ်ပါသည်။ Shaip တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လက်ထဲတွင် အကျယ်ပြန့်ဆုံးသော ဒေတာကွန်ရက်တစ်ခု ရှိပြီး၊ နယ်ပယ်အသီးသီးမှ စျေးကွက်အပိုင်းများနှင့် လူဦးရေစာရင်းများမှ ဒေတာအတွဲများကို အရင်းအမြစ်ရှာရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် လေ့ကျင့်ရေးရည်ရွယ်ချက်အတွက် တိုက်ရိုက်အသုံးပြုနိုင်စေရန်အတွက် အမှတ်အသားပါအချက်အလက်များကိုလည်း ပေးပို့ပါသည်။
ထိတွေ့ Get ယနေ့ကျွန်ုပ်တို့နှင့်အတူ.
