1 වන පාඩමමුදල් විචල්ය සහ වටිනාකම-අඩඋනු සංඥා: ඇණ්ඩර් වටිනාකම, සාමාන්ය ඇණ්ඩර් වටිනාකම, ජීවිත කාල වටිනාකම, මාර්ජින් බක්ට්මෙම කොටස මුදල් විචල්ය සහ වටිනාකම-අඩඋනු සංඥා පැහැදිලි කරයි. ඇණ්ඩර් වටිනාකම, සාමාන්ය ඇණ්ඩර් වටිනාකම, මාර්ජින් බක්ට් සහ ආදායම-අඩඋනු කොටස් ගණනය කිරීම ඉගෙන ගන්නා අතර බිඩිං සහ පාරිභෝගික උපායන් මගපෙන්වයි.
ග්රෝස් ඇණ්ඩර් වටිනාකම සහ ලාභාංශ ආදායමසාමාන්ය ඇණ්ඩර් වටිනාකම සහ කූඩු මිනුම්පාරිභෝගික ජීවිත කාල වටිනාකම ආකෘති තේරීම්මාර්ජින් බක්ට් සහ ලාභදායිතා මට්ටම්වටිනාකම-අඩඋනු බිඩිං සහ ROAS ඉලක්ක2 වන පාඩමපළමු- සහ තෙවන-පාර්ශව හැසිරීම් සංඥා: නිෂ්පාදන දර්ශන, කාණ්ඩ ලිපින, කාඩ්පත් සිදුවීම්, සෙවුම් විමසුම්, පිටුවේ කාලයමෙම කොටස පළමු- සහ තෙවන-පාර්ශව හැසිරීම් සංඥා විස්තර කරයි. නිෂ්පාදන දර්ශන, කාඩ්පත් සිදුවීම්, සෙවුම් සහ පිටුවේ කාලය ලුහුබඳින ආකාරය ඉගෙන ගන්නා අතර ඒවා තෙවන-පාර්ශව අභිප්රාය සහ සන්දර්භීය දත්තවලින් තෘප්ති කරයි.
නිෂ්පාදන සහ කාණ්ඩ දර්ශන සිදුවීම් නිර්මාණයකාඩ්පත් එකතුකිරීම්, ඉවත්කිරීම් සහ checkout පියවරසයිට්-අභ්යන්තර සෙවුම් විමසුම් සහ බෙදුම් භාවිතයපිටුවේ කාලය, ස්ක්රෝල් ගැඹුර සහ යෙදීමතෙවන-පාර්ශව අභිප්රාය සහ සන්දර්භීය සංඥා3 වන පාඩමකාලීන සහ නවතම විචල්ය: අන්තිම ලිපිනය, අන්තිම මිලදී ගැනීම, අන්තිම විවෘත/ක්ලික් සිට දින, සැසන නවතමමෙම කොටස පරිශීලකයින් ඊටම බැඳුනු ආකාරය ග්රහණය කරන කාලීන සහ නවතම විචල්ය පැහැදිලි කරයි. අන්තිම ලිපිනය, අන්තිම මිලදී ගැනීම සහ ක්රියාවලින් සිට දින ගණනය කිරීම ඉගෙන ගන්නා අතර කොටස්කරණය සහ පුරෝකථන ආකෘති සඳහා නවතම භාවිතා කිරීම.
ටයිම්ස්ටැම්ප් සහ සිදුවීම් කාල සමානකරණයඅන්තිම ලිපිනය සහ අන්තිම සැසන ගණනයඅන්තිම මිලදී ගැනීම සහ ඇණ්ඩර් නවතම මිනුම්අන්තිම විවෘත, ක්ලික් හෝ ලොගින් සිට දිනනවතම-අඩඋනු කොටස්කරණය සහ RFM භාවිතය4 වන පාඩමතාක්ෂණික සහ සන්දර්භීය විචල්ය: උපාංග වර්ගය, OS, බ්රව්සර්, තිර ප්රමාණය, සම්බන්ධතා වර්ගය, geo (නගර/පළාත), දේශීය කාලයමෙම කොටස පරිශීලකයාගේ පරිසරය විස්තර කරන තාක්ෂණික සහ සන්දර්භීය විචල්ය විස්තර කරයි. උපාංග, OS, බ්රව්සර්, සම්බන්ධතා, ස්ථානය සහ දේශීය කාලය ලුහුබඳින ගුණාත්මකභාවය, ආරෝපණ සහ ප්රචාරණ ඔප්ටිමයිසේෂන් බලපාන්නේ කෙසේද යන්න ඉගෙන ගන්නා.
උපාංග වර්ගය සහ ආකෘති වර්ගීකරණඕපරේටිං සිස්ටම් සහ සංස්කරණ හඳුනාගැනීමබ්රව්සර්, පරිශීලක ඒජන්ට් සහ විශේෂාංග සහායතිර ප්රමාණය, විසඳුම සහ viewport කණ්ඩායම්සම්බන්ධතා වර්ගය, IP-අඩඋනු geo සහ දේශීය කාලය5 වන පාඩමඊමේල් සහ මාර්කටිං ස්වයංක්රීයකරණ දත්ත: විවෘත අනුපාතය, ක්ලික්-තුරු, යැවීම් ඉතිහාසය, යෙදීම් කොටස්, unsubscribe සිදුවීම්මෙම කොටස ඊමේල් සහ මාර්කටිං ස්වයංක්රීයකරණ දත්ත පරීක්ෂා කරයි. විවෘත, ක්ලික්, බෞන්ස් සහ unsubscribes ගබඩා වන්නේ කෙසේද, ගමන් මාර්ග ආකෘතිකරණය කරන්නේ කෙසේද සහ යෙදීම් කොටස් භාවිතයෙන් ඉලක්කගත කිරීම සහ පරීක්ෂණ සඳහා ඉගෙන ගන්නා.
යැවීම්, විවෘත, ක්ලික් සහ බෞන්ස් සිදුවීම්Unsubscribe, spam සහ මනාපය දත්තගමන් මාර්ග සහ workflow තත්ත්ව ලුහුබඳිනයෙදීම් කොටස් සහ lead අදියරඩෙලිවරබිලිටි සහ කීර්තිමත් බව සංඥා6 වන පාඩමවිස්තරණ වේදිකාව දත්ත: Google Ads සහ Meta Ads හි ලබා ගත හැකි ක්ෂේත්ර (keywords, creative, placements, bid, impressions, clicks, conversions)මෙම කොටස Google Ads, Meta Ads සහ අන්යයන්ගෙන් විස්තරණ වේදිකා දත්ත অন্বේෂණය කරයි. ප්රචාරණ, creative, bids, ප්රේක්ෂකයින් සහ පරිවර්තන සඳහා ක්ෂේත්ර ඉගෙන ගන්නා අතර ඒවා අප්ග්රේඩ් කිරීම සහ පළමු-පාර්ශව දත්ත සමඟ එකතු කිරීම.
ප්රචාරණ, ad set සහ ad පෙළේ ක්ෂේත්රKeywords, ප්රේක්ෂකයින් සහ placements දත්තCreative වර්ග, ආකෘති සහ metadataBids, budgets සහ pacing සංඥාImpressions, clicks සහ conversion logs7 වන පාඩමප්රේක්ෂකයින් සහ උනන්දු දත්ත: උපකල්පිත උනන්දු, affinity කාණ්ඩ, custom audiences, lookalikes සහ API-අඩඋනු සංඥාමෙම කොටස analytics, ad platforms සහ APIs වලින් ප්රේක්ෂකයින් සහ උනන්දු දත්ත ගවේෂණය කරයි. උපකල්පිත උනන්දු, affinity කණ්ඩායම්, custom audiences සහ lookalikes ගොඩනැගෙන්නේ කෙසේද සහ ප්රචාරණවල සක්රිය කිරීම ඉගෙන ගන්නා.
සයිට්-හැසිරීමෙන් උපකල්පිත උනන්දුAffinity සහ in-market කාණ්ඩ වර්ගීකරණCustom audiences ගොඩනැගීම සහ රිෆ්රෙෂ් කිරීමLookalike modeling inputs සහ පාලනAPI-අඩඋනු අභිප්රාය සහ සන්දර්භීය සංඥා8 වන පාඩමගෞප්යතා සහ හඳුනාගැනීම් විචල්ය: පරිශීලක ID, cookie ID, hashed emails, mobile ad ID, consent flagsමෙම කොටස සිදුවීම් මිනිසුන්ට සම්බන්ධ කරන ගෞප්යතා සහ හඳුනාගැනීම් විචල්ය ආවරණය කරයි. පරිශීලක ID, cookies, hashed emails, mobile ad ID සහ consent flags ගැන ඉගෙන ගන්නා අතර අනුකූල හඳුනාගැනීම් උපායන් නිර්මාණය කිරීම.
පළමු-පාර්ශව පරිශීලක ID සහ ලොගින් හඳුනාගැනීම්Cookie ID සහ බ්රව්සර් ගබඩා සීමාHashed emails සහ හඳුනාගැනීම් විසඳුමMobile ad ID සහ app tracking සංඥාConsent flags, TCF strings සහ ප්රතිපත්ති9 වන පාඩමයෙදීම් ලකුණුකරණය සහ cohort සංඥා: ඊමේල් යෙදීම් ලකුණු, සයිට් යෙදීම් ලකුණු, churn අවදානම, frequency bucketsමෙම කොටස පරිශීලක හැසිරීම සාරාංශගත කරන යෙදීම් ලකුණු සහ cohort සංඥා ආවරණය කරයි. ලකුණුකරණ ආකෘති නිර්මාණය, frequency buckets නිර්වචනය, churn අවදානම ලුහුබඳින සහ ජීවන චක්රය සහ රඳවා ගැනීම විශ්ලේෂණ සඳහා cohorts ගොඩනැගීම ඉගෙන ගන්නා.
ඊමේල් යෙදීම් ලකුණුකරණ ආකෘති නිර්මාණයවෙබ් හැසිරීමෙන් සයිට් යෙදීම් ලකුණුFrequency buckets සහ intensity මට්ටම්Churn අවදානම flags සහ propensity ලකුණුCohort නිර්වචන සහ tracking windows10 වන පාඩමCRM සහ සැලකිය යුතු පද්ධති: පරිශීලක profail, මිලදී ගැනීම් ඉතිහාසය, ජීවිත කාල වටිනාකම, ඇණ්ඩර් frequency, returnsමෙම කොටස CRM සහ සැලකිය යුතු පද්ධති දත්ත විස්තර කරයි. profail, ඇණ්ඩර්, returns සහ ජීවිත කාල වටිනාකම ව්යුහගත වන්නේ කෙසේද යන්න ඉගෙන ගන්නා අතර ඒවා මාර්කටිං වේදිකා සමඟ සම්බන්ධ කිරීම ඉලක්කගත කිරීම සහ මැනීම සඳහා.
පාරිභෝගික මාස්ටර් වාර්තා සහ keysඇණ්ඩර්, line item සහ invoice ව්යුහReturns, cancellations සහ refunds දත්තජීවිත කාල වටිනාකම සහ tenure ගණනයCRM දත්ත මාර්කටිං මෙවලම්වලට sync කිරීම11 වන පාඩමවෙබ් analytics දත්ත: Google Analytics/GTM විචල්ය (pageviews, events, sessions, traffic source, device, behavior flows)මෙම කොටස වෙබ් analytics දත්ත, විශේෂයෙන් Google Analytics සහ GTM මත අවධානය යොමු කරයි. ප්රධාන මිනුම්, සිදුවීම් ව්යුහ, traffic source ක්ෂේත්ර සහ මාර්කටිං සහ ආරෝපණ සඳහා tracking plans නිර්මාණය කිරීම ඉගෙන ගන්නා.
මූලික pageview, session සහ user මිනුම්Event design, parameters සහ namingTraffic source සහ campaign UTM ක්ෂේත්රBehavior flows, funnels සහ pathing දත්තCustom dimensions සහ enhanced ecommerce
