ทำอย่างไรจึงจะได้ประโยชน์สูงสุดจากกลยุทธ์ข้อมูลของคุณด้วยแบบจำลองความสมบูรณ์ในการวิเคราะห์

นักการตลาดส่วนใหญ่ยอมรับว่าวิธีการวัดผลแบบไม่ใช้คุกกี้จะมีผลกระทบอย่างมากต่อการโฆษณา แต่การใช้วิธีการเหล่านี้จำเป็นต้องมีความสามารถในการวิเคราะห์และการเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องในระดับหนึ่ง

คุณอาจพบว่าตัวเองกำลังถามว่า:

• ความสามารถในการวิเคราะห์ของฉันอยู่ในระดับใด
• ฉันสามารถเรียนรู้อะไรเกี่ยวกับธุรกิจของฉันได้บ้าง?

อ่านต่อเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแบบจำลองวุฒิภาวะในการวิเคราะห์ วิธีพิจารณาว่าคุณอยู่ในขั้นตอนใด และวิธีที่ดีที่สุดในการก้าวไปข้างหน้า

ข้ามไปก่อน >>

• โมเดลความสมบูรณ์ของการวิเคราะห์คืออะไร
• อะไรคือขั้นตอนที่แตกต่างกัน
  • ไม่มีโครงสร้าง
  • อธิบาย
  • การวินิจฉัย
  • คาดการณ์
  • กำหนด
• คุณอยู่ส่วนไหนของโมเดล
• วิธีเลือกรุ่นที่เหมาะกับคุณ

ปัดแผ่นสูตรโกง

บันทึกเอกสารข้อมูลสรุปเกี่ยวกับแบบจำลองการครบกำหนดสำหรับการวิเคราะห์ไว้ใช้ในภายหลัง

บันทึกตอนนี้

โมเดลความสมบูรณ์ของการวิเคราะห์คืออะไร

แบบจำลองความสมบูรณ์ของการวิเคราะห์ เป็นเฟรมเวิร์กที่ช่วยให้ธุรกิจกำหนดว่าจะใช้ข้อมูลของตนเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกและตัดสินใจได้อย่างไร แทนที่จะเป็นเพียงการรวบรวมข้อมูลเพื่อประโยชน์ของมัน

มีแบบจำลองวุฒิภาวะในการวิเคราะห์หลายแบบ—บางแบบที่ใช้มากที่สุดได้แก่:

• Gartner's—Maturity Model สำหรับข้อมูลและการวิเคราะห์
• SAS—บัตรสรุปสถิติวุฒิภาวะในการวิเคราะห์
• OECD—Analytics Maturity Model
• DAMM—แบบจำลองความสมบูรณ์ของการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับการเชื่อมโยง

เราจะใช้แบบจำลอง Gartner เป็นพื้นฐาน เราเลือกโมเดลนี้เนื่องจากเข้าใจง่าย นำไปปฏิบัติได้ และนำไปใช้กับส่วนอื่นๆ นอกเหนือไปจากการตลาด เช่น การขาย การเงิน เป็นต้น นอกจากนี้ เนื่องจากโมเดลการเติบโตในการวิเคราะห์จำนวนมากค่อนข้างคล้ายกัน ดังนั้นคุณจึงสามารถใช้ขั้นตอน การดำเนินการ และคำแนะนำในสิ่งนี้ได้ โพสต์ไม่ว่าคุณจะใช้งานรุ่นใดก็ตาม

อะไรคือขั้นตอนต่างๆ ในแบบจำลองความสมบูรณ์ของการวิเคราะห์

แบบจำลอง Gartner มีสี่ขั้นตอน โดยขั้นตอนแรกต้องใช้ทักษะการวิเคราะห์ขั้นพื้นฐานบางอย่าง เราได้เพิ่มอีกหนึ่งขั้นตอนให้กับโมเดล—แบบไม่มีโครงสร้าง—เพื่อให้ครอบคลุมธุรกิจที่ไม่มีทักษะการวิเคราะห์ใดๆ จากนั้นคุณจะมีการวิเคราะห์เชิงพรรณนา การวินิจฉัย การคาดการณ์ และเชิงกำหนด เราจะอธิบายทีละขั้นตอนและช่วยให้คุณเข้าใจระยะของคุณและวิธีการก้าวไปข้างหน้า

ไม่มีโครงสร้าง

การวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง หมายความว่าคุณไม่มีกลยุทธ์ด้านข้อมูลและไม่ได้ใช้การวิเคราะห์เลย

สมมติว่าคุณอยู่ในธุรกิจขายรองเท้า—รองเท้าผ้าใบบาสเก็ตบอล คุณไม่รู้หรอกว่าผู้คนสนใจรองเท้าผ้าใบรุ่นใดรุ่นหนึ่งมากแค่ไหน และทำไมพวกเขาถึงสนใจ

ก่อนที่จะเข้าสู่การวิเคราะห์เชิงพรรณนา คุณอยู่ในขั้นตอนที่ล้าหลังหรือมีข้อจำกัด ส่วนใหญ่ธุรกิจส่วนใหญ่เริ่มต้นที่นี่ ดังนั้น หากคุณกำลังรอที่จะก้าวกระโดด คุณไม่ได้อยู่คนเดียว

การวิเคราะห์การตลาด

ความหมายที่แท้จริง ทำไมคุณควรสนใจ และวิธีทำให้ดีขึ้น

อ่านเพิ่มเติม

อธิบาย

การวิเคราะห์เชิงบรรยาย - สิ่งที่เกิดขึ้น - เป็นรูปแบบการวิเคราะห์ที่ง่ายที่สุดและเป็นรากฐานสำหรับประเภทเชิงลึกเพิ่มเติม การวิเคราะห์เชิงพรรณนาสรุปสิ่งที่เกิดขึ้นหรือกำลังเกิดขึ้นโดยดึงแนวโน้มจากข้อมูลดิบและให้ข้อมูลเชิงลึกว่าแนวโน้มเหล่านี้หมายถึงอะไร

จากตัวอย่างก่อนหน้านี้ การวิเคราะห์เชิงพรรณนาสามารถบอกคุณได้ว่า: รองเท้าบาสเก็ตบอลรุ่นนี้ได้รับความสนใจเพิ่มขึ้นตามฤดูกาลในเดือนสิงหาคม กันยายน และต้นเดือนตุลาคมของทุกปี

คุณสามารถใช้การแสดงภาพข้อมูลเพื่อสื่อสารการวิเคราะห์เชิงพรรณนาได้ เนื่องจากแผนภูมิ กราฟ และแผนที่สามารถแสดงแนวโน้มของข้อมูล เช่นเดียวกับการลดลงและการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วด้วยวิธีที่ชัดเจนและเข้าใจได้ง่าย

“ภาพช่วยให้สมองของคุณประมวลผลข้อมูลได้มากขึ้นในเวลาเดียวกัน ใช้งานได้ดี สามารถช่วยให้ผู้อ่านของคุณเข้าใจข้อมูลที่ซับซ้อนได้ในพริบตา”

Ralph Spandl หัวหน้าฝ่ายการแสดงข้อมูล Supermetrics

อ่านต่อ

ในขั้นตอนนี้ คุณสามารถใช้เครื่องมือสเปรดชีต เช่น Google ชีต, Excel และเครื่องมือการแสดงข้อมูลอย่าง Looker Studio (เดิมคือ Data Studio) หรือ Power BI

Google ชีตและ Excel

รับข้อมูลการตลาดแบบแยกส่วนทั้งหมดของคุณลงในสเปรดชีต เพื่อให้คุณบอกลาการคัดลอก/วางได้เลย

เรียนรู้เพิ่มเติม

การวินิจฉัย

การวิเคราะห์ก้าวไปอีกขั้นด้วย การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย - เหตุใดสิ่งนี้จึงเกิดขึ้น - รวมถึงการเปรียบเทียบแนวโน้มหรือการเคลื่อนไหว ดูว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างสถิติบางอย่างหรือไม่ และกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผลหากเป็นไปได้

คุณอาจดูข้อมูลประชากรว่ากลุ่มใดใช้รองเท้าผ้าใบบาสเก็ตบอลมากที่สุด และพบว่าพวกเขามีอายุระหว่าง 13 ถึง 16 ปี แต่ลูกค้าที่ซื้อรองเท้าผ้าใบเหล่านี้มักมีอายุระหว่าง 30 ถึง 50 ปี ข้อมูลการสำรวจลูกค้าบางส่วน รวบรวมไว้ก่อนหน้านี้เผยให้เห็นว่าหนึ่งในเหตุผลหลักที่ลูกค้าซื้อรองเท้าผ้าใบบาสเก็ตบอลคือผู้ปกครองให้ของขวัญแก่วัยรุ่น ยอดขายที่เพิ่มขึ้นในช่วงปลายฤดูร้อนและต้นฤดูใบไม้ร่วงอาจเป็นเพราะฤดูกาลบาสเกตบอลที่เริ่มต้นในปีนั้น

“การขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเชิงลึกนั้นเกี่ยวกับการนำข้อมูลทางการตลาดของคุณมาทำความเข้าใจเพื่อให้คุณตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง”

Edward Ford ผู้อำนวยการฝ่ายสร้างอุปสงค์ของ Supermetrics

อ่านต่อ

แม้ว่าคุณจะสามารถทำการวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยได้ด้วยตนเองในเครื่องมือต่างๆ เช่น Excel และ Google ชีต แต่เรามักจะเห็นนักการตลาดใช้เครื่องมือ BI เช่น Looker Studio หรือ Power BI เพื่อใช้ตรรกะง่ายๆ เพื่อเปรียบเทียบสถิติบางอย่างกับสถิติอื่น

การใช้คลังข้อมูลยังเป็นตัวเลือกที่ได้รับความนิยม เนื่องจากช่วยให้คุณสามารถรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นสื่อแบบชำระเงินและโซเชียลออร์แกนิก ไว้ในที่เดียวก่อนที่จะส่งไปยังเครื่องมือสร้างภาพ คุณสามารถใช้แนวคิดข้างต้นกับกรณีการใช้งานต่างๆ ได้ เช่น การตรวจสอบความต้องการทางการตลาดและอธิบายพฤติกรรมของลูกค้า

คาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ — สิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต — ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์แนวโน้มหรือผลลัพธ์ในอนาคต คุณสามารถทำได้ด้วยตนเองหรือใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถใช้ในการตลาดเพื่อคาดการณ์แนวโน้มการขายในช่วงเวลาต่างๆ ของปี และวางแผนแคมเปญตามนั้น ตัวอย่างเช่น การทราบว่าความสนใจและยอดขายรองเท้าผ้าใบบาสเก็ตบอลพุ่งสูงขึ้นในเดือนสิงหาคม กันยายน และต้นเดือนตุลาคมของทุกปีในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา อาจช่วยให้คุณคาดการณ์ได้ว่าแนวโน้มเดียวกันนี้จะเกิดขึ้นในปีหน้า ข้อมูลเชิงพฤติกรรมในอดีตยังสามารถช่วยให้คุณคาดการณ์แนวโน้มของบุคคลที่จะเปลี่ยนจากการรับรู้ถึงแบรนด์ไปสู่การซื้อผลิตภัณฑ์ ดังนั้น หากคุณรู้ว่าผู้คนมักจะโต้ตอบกับเนื้อหา 5 ชิ้นก่อนที่จะซื้อ คุณสามารถวางแผนเนื้อหาของคุณตามนั้น การจัดเก็บข้อมูลประวัติในคลังข้อมูล เช่น BigQuery ช่วยให้คุณทำการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้ด้วยตนเอง

เครื่องมือสร้างโมเดลข้อมูล เช่น dbt สามารถช่วยรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ลงในตารางที่พร้อมข้อมูลเชิงลึกได้โดยอัตโนมัติ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถทำให้เป็นอัตโนมัติเพิ่มเติมได้โดยใช้แพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่อง นอกจากนี้ การมีชุดข้อมูลที่มั่นคงพร้อมความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้การเปลี่ยนไปสู่ระดับที่กำหนดได้อย่างราบรื่น

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

ทุกสิ่งที่คุณต้องรู้เพื่อเริ่มต้น

อ่านเพิ่มเติม

กำหนด

สุดท้าย การวิเคราะห์เชิงกำหนด - เราควรทำอะไรต่อไป - พิจารณาปัจจัยที่เป็นไปได้ทั้งหมดในสถานการณ์และแนะนำประเด็นที่นำไปปฏิบัติได้

เพื่อให้ตัวอย่างรองเท้าบาสเก็ตบอลสมบูรณ์ ตอนนี้คุณรู้แล้วว่าฤดูกาลบาสเก็ตบอลกำลังจะเริ่มต้นขึ้นในไม่ช้า และความต้องการรองเท้าผ้าใบจะเพิ่มขึ้นตามการวิเคราะห์เทรนด์ของคุณ คุณควรทำอย่างไร? คุณสามารถเรียกใช้การทดสอบ A/B กับโฆษณาสองชิ้น ที่กำหนดเป้าหมายผู้ใช้ผลิตภัณฑ์ของคุณ—วัยรุ่น และเป้าหมายที่กำหนดเป้าหมายผู้ซื้อของคุณ—ผู้ปกครอง ผลการทดสอบสามารถช่วยให้คุณทราบวิธีใช้ประโยชน์จากกรอบเวลาสั้นๆ นี้ได้ดียิ่งขึ้น

แม้ว่าการวิเคราะห์เชิงกำหนดด้วยตนเองจะทำได้กับชุดข้อมูลที่มีขนาดเล็กลง แต่คุณจะได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นโดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเมื่อทำงานกับข้อมูลจำนวนมากขึ้นเพื่อให้ได้คำตอบว่า “อะไรคือสิ่งที่ดีที่สุดที่จะทำต่อไป” แพลตฟอร์มอย่าง Google Cloud Vision AI หรือ Vertex AI สามารถช่วยคุณปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเหล่านี้ได้

ต้องการสร้างแบบจำลองที่กำหนดหรือไม่?

ทีมบริการระดับมืออาชีพของเราสามารถช่วยได้

ติดต่อเรา

คุณอยู่ตรงไหนของโมเดลและคุณจะก้าวต่อไปได้อย่างไร?

ก่อนที่คุณจะตัดสินใจว่าจะเน้นเรื่องใด สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าองค์กรของคุณอยู่ตรงไหนในด้านต่างๆ ของแบบจำลองการพัฒนาด้านการวิเคราะห์ คุณสามารถวางแผนว่าจะก้าวไปข้างหน้าอย่างไรขึ้นอยู่กับว่าคุณอยู่ที่ไหน

1. การประเมิน

ขั้นแรก ประเมินระดับวุฒิภาวะในการวิเคราะห์ปัจจุบันของคุณเพื่อดูว่าคุณกำลังรวบรวมและใช้ข้อมูลใด ตอบคำถามต่อไปนี้:

• แหล่งข้อมูลปัจจุบันของคุณคืออะไร?
• ใครมีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลนั้น
• คุณใช้เครื่องมืออะไร

2. ความพร้อมใช้งาน

ที่นี่ คุณควรทราบว่ามีแหล่งข้อมูลอื่นใดบ้างที่คุณสามารถใช้ได้ รวมถึง:

• แหล่งข้อมูลภายใน: CRM, การวิเคราะห์เว็บ, ความคิดเห็นของลูกค้า
• แหล่งข้อมูลภายนอก: แพลตฟอร์มโฆษณา ข้อมูลสาธารณะ ฯลฯ

3. การจัดลำดับความสำคัญ

ต่อไป ให้พิจารณาเมตริกที่คุณติดตามและคำถามที่พวกเขาตอบ จัดลำดับความสำคัญของสิ่งที่ให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงเกี่ยวกับ "ทำไม" และ "อย่างไร" แทนการเน้นเมตริกที่ให้ข้อมูลเกี่ยวกับ "จำนวน" เท่านั้น

“การขับเคลื่อนด้วยข้อมูลไม่เหมือนกับการขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเชิงลึก ข้อมูลเป็นเพียงส่วนหนึ่งของจิ๊กซอว์ การทำความเข้าใจว่า 'ทำไม' ที่อยู่เบื้องหลังพฤติกรรมของลูกค้าเท่านั้น เราจึงสามารถสร้างแคมเปญการตลาดที่มีประสิทธิภาพอย่างแท้จริงได้"

Will Yang หัวหน้าฝ่ายการเจริญเติบโตของ Instrumentl

อ่านต่อ

4. คน

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่เกี่ยวข้องสามารถเข้าถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้ ใช้แนวทางปฏิบัติที่คล่องตัวเพื่อทลายไซโลและทำให้การแบ่งปันข้อมูลระหว่างแผนกง่ายขึ้น พิจารณาให้พนักงานเข้าถึงข้อมูล สอนวิธีใช้งาน และสนับสนุนแนวคิดใหม่ๆ

“ให้ความรู้แก่ทีมของคุณเกี่ยวกับการรู้ข้อมูลและทำให้เป็นส่วนหนึ่งของวัฒนธรรม เนื่องจากทีมของคุณจำเป็นต้องใช้ข้อมูล พวกเขาจำเป็นต้องรู้ข้อมูลพื้นฐาน”

Lee Feinberg ประธานฝ่ายการตัดสินใจ ได้แก่

ฟังเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม

5. เทคโนโลยี

ลงทุนในเทคโนโลยีที่สามารถช่วยคุณตีความข้อมูลที่มีอยู่และรับประโยชน์จากข้อมูลนั้น คุณควรคำนึงถึงทักษะการวิเคราะห์ของทีมและเลือกเครื่องมือที่เหมาะกับพวกเขา สำหรับผู้ใช้ที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิค การเลือกใช้เครื่องมือแสดงภาพข้อมูลพร้อมอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายจะทำให้รายงานเข้าใจง่าย

ในทางกลับกัน หากทีมของคุณมีทักษะ SQL อยู่บ้าง พวกเขาจะได้รับคุณค่ามากขึ้นจากการใช้คลังข้อมูล

“หากคุณมีสถานการณ์ที่ทีมรู้วิธีเขียน SQL แต่บางทีพวกเขาอาจไม่รู้ทุกอย่างเกี่ยวกับวิศวกรรมข้อมูล ในกรณีนั้น คลังข้อมูลจะเหมาะสมกว่า”

Evan Kaeding หัวหน้าวิศวกรฝ่ายขาย Supermetrics

อ่านต่อ

อ่านห้าแง่มุมเหล่านี้และถามตัวเองด้วยคำถามเดียวกันทุกครั้งที่คุณวางแผนจะก้าวไปข้างหน้าผ่านโมเดลเพื่อดูว่าคุณพร้อมหรือยัง

วิธีเลือกรุ่นที่เหมาะกับคุณ

ตำแหน่งที่คุณควรอยู่ในรูปแบบวุฒิภาวะของการวิเคราะห์จะขึ้นอยู่กับว่าใครใช้ข้อมูลและการตัดสินใจใดที่คุณคาดว่าจะได้รับจากข้อมูลนั้น

แม้ว่าคุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกและ ROI ที่ดีขึ้นจากการเลื่อนระดับโมเดล โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และเชิงกำหนด แต่คุณต้องระวังบางสิ่ง

คุณต้องการข้อมูลที่แม่นยำเพื่อฝึกฝนโมเดล AI และแมชชีนเลิร์นนิง ยิ่งชุดข้อมูลดีเท่าไร การคาดการณ์ก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น หากข้อมูลของคุณไม่ครบถ้วนหรือมีข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง อาจทำให้ผลลัพธ์ของคุณเสียหายได้

ตัวอย่างเช่น หากข้อมูลประชากรด้านอายุจากผู้ซื้อรองเท้าผ้าใบบาสเก็ตบอลมีเฉพาะข้อมูลเกี่ยวกับผู้ใช้ปลายทาง วัยรุ่น และไม่มีข้อมูลว่าผู้ปกครองเป็นผู้ซื้อรองเท้าผ้าใบเหล่านี้จริงๆ รูปแบบที่กำหนดของคุณจะไม่ถือว่าผู้ปกครองเป็นกลุ่มที่จะทำการตลาดผลิตภัณฑ์ของคุณ และส่วนใหญ่จะแนะนำให้คุณทำการตลาดเฉพาะวัยรุ่น ทีมการตลาดอาจลงทุนกับกลุ่มเป้าหมายที่ไม่ถูกต้องและพลาดโอกาสในการกระตุ้นยอดขาย

ในกรณีนั้น การใช้แบบจำลองเชิงพรรณนา - เกิดอะไรขึ้น - หรือแบบจำลองการวินิจฉัย - เหตุใดจึงเกิดขึ้น - และสร้างคุณภาพในชุดข้อมูลเหล่านั้นก่อนที่คุณจะสามารถขับเคลื่อนการคาดการณ์และการตัดสินใจที่มีข้อมูลดีซึ่งเกิดจากแมชชีนเลิร์นนิง และเอไอในระยะหลัง

ความเป็นเจ้าของข้อมูล

วิธีรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลการตลาดของคุณ

อ่านตอนนี้

สรุป

แบบจำลองวุฒิภาวะในการวิเคราะห์ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้สูงสุดและปรับปรุงการตัดสินใจ แต่ละขั้นตอนในแบบจำลองจะเตรียมคุณให้พร้อมสำหรับขั้นตอนต่อไป

คุณจึงสามารถเริ่มต้นโดยใช้การวิเคราะห์เชิงพรรณนาเพื่อบอกเล่าเรื่องราวของสิ่งที่เกิดขึ้น จากนั้นต่อยอดจากสิ่งนั้นและค้นหาว่าเหตุใดสิ่งเหล่านั้นจึงเกิดขึ้นด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์เพื่อการวินิจฉัย

เมื่อคุณเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องและเชื่อถือได้แล้ว คุณสามารถเปลี่ยนไปใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อระบุแนวโน้มได้ และสุดท้าย คุณสามารถใช้การคาดการณ์เหล่านั้นเพื่อแจ้งสิ่งที่คุณควรทำในอนาคตด้วยการวิเคราะห์เชิงกำหนด

ไม่ต้องกังวลหากคุณยังไม่อยู่ในขั้นตอนการกำหนด การย้ายผ่านแบบจำลองนั้นเกี่ยวกับการประเมินความต้องการและทรัพยากรในปัจจุบันของคุณมากกว่า และใช้ประโยชน์สูงสุดจากสิ่งเหล่านั้นก่อนที่จะปรับขนาดอย่างรวดเร็วเกินไป ไม่มีสถานที่ใดถูกหรือผิด มีแต่สถานที่ที่เหมาะสมสำหรับทีมและธุรกิจของคุณ

ปัดแผ่นสูตรโกง

บันทึกเอกสารข้อมูลสรุปเกี่ยวกับแบบจำลองการครบกำหนดสำหรับการวิเคราะห์ไว้ใช้ในภายหลัง

บันทึกตอนนี้

เกี่ยวกับผู้เขียน

ปีเตอร์เป็นวิศวกรฝ่ายขายที่ Supermetrics เขาทำงานอย่างใกล้ชิดร่วมกับลูกค้าเพื่อระบุโอกาสในการได้รับผลตอบแทนที่มีมูลค่าเพิ่มขึ้นในกองข้อมูลทางการตลาดของพวกเขา นอกเวลาทำงานเขามักจะพบห่วงยิงในสนามบาสเก็ตบอล