ការវិភាគទិន្នន័យពិនិត្យ Amazon៖ ពីមតិសាធារណៈទៅជាការសន្និដ្ឋានសម្រាប់ជ្រើសរើសផលិតផល

នៅលើ Amazon មតិពិនិត្យផលិតផលគឺជាខ្លឹមសារមួយចំនួនតូចដែលអ្នកទិញសរសេរដោយខ្លួនឯង ហើយអ្នកទូទៅអាចអានបាន។ តម្លៃរបស់វាមិនស្ថិតនៅលើចំនួនមតិទេ ប៉ុន្តែស្ថិតនៅលើការពន្យល់ថាហេតុអ្វីផលិតផលមួយធ្វើឱ្យអ្នកទិញមិនពេញចិត្ត—ព័ត៌មានបែបនេះមិនដែលមាននៅក្នុងទំព័រផលិតផលដែលអ្នកលក់សរសេរខ្លួនឯងទេ។

តើមតិសាធារណៈអាចបង្ហាញអ្វីខ្លះ

អ្វីដែលអាចមើលឃើញដោយផ្ទាល់បំផុតមានបួនយ៉ាង៖ តម្រូវការនៅក្នុងប្រភេទផលិតផលនេះនៅតែពិតប្រាកដឬបានផុតចំណុចកំពូលហើយ; គូប្រកួតខ្សោយនៅចំណុចណា; អ្នកទិញប្រើពាក្យរបស់ខ្លួនយ៉ាងដូចម្តេចដើម្បីពិពណ៌នាអ្វីដែលពួកគេចង់បាន; និងអ្វីដែលជួយឱ្យផលិតផលគូប្រកួតលក់បាន។

ដើម្បីវាយតម្លៃតម្រូវការ សូមមើលទាំងចំនួនមតិសរុប និងការចែកចាយតាមពេលវេលា។ ផលិតផលចាស់មួយអាចមានមតិសរុបច្រើន ប៉ុន្តែស្ទើរតែមិនមានមតិថ្មីក្នុងរយៈពេលប្រាំមួយខែចុងក្រោយ ខណៈផលិតផលមួយទៀតទទួលបានមតិថ្មីជាប្រចាំរៀងរាល់ខែ—ស្ថានភាពទាំងពីរនេះខុសគ្នាខ្លាំង។ ដើម្បីរកចំណុចខ្សោយរបស់គូប្រកួត សូមផ្តោតលើមតិ 1 ដល់ 3 ផ្កាយ។ ទោះមានចំនួនតិចក៏ដោយ មតិមួយៗភាគច្រើននិយាយអំពីបញ្ហាច្បាស់លាស់មួយ។ ដើម្បីយល់ថាអ្នកទិញយកចិត្តទុកដាក់អ្វី សូមយកពាក្យដែលកើតឡើងញឹកញាប់ និងជាពិសេសការប្រើពាក្យផ្ទាល់របស់អ្នកទិញ មិនមែនតែពាក្យពីឧបករណ៍ keyword ទេ។ ចំពោះមូលហេតុដែលគូប្រកួតលក់បានល្អ អត្ថប្រយោជន៍មួយឬពីរដែលត្រូវបានលើកឡើងម្តងហើយម្តងទៀតក្នុងមតិវិជ្ជមាន ជាញឹកញាប់ជាចំណុចដែលពួកគេលើកស្ទួយខ្លាំងនៅលើទំព័រផលិតផល។

មតិអវិជ្ជមានមានព័ត៌មានច្រើនបំផុត

មតិវិជ្ជមានគ្រាន់តែបង្ហាញថាមានអ្នកទិញ ប៉ុន្តែមតិអវិជ្ជមានបង្ហាញថាហេតុអ្វីអ្នកណាម្នាក់មិនចង់ទិញម្តងទៀត។ នៅពេលអានមតិផ្កាយទាបរបស់គូប្រកួតសំខាន់ៗជាក្រុម បញ្ហាភាគច្រើនតែងតែប្រមូលផ្តុំលើប្រធានបទមួយចំនួន៖ ទំហំឬសមត្ថភាពមិនត្រូវនឹងផលិតផលពិត, កញ្ចប់ខូចពេលដឹកជញ្ជូន, សេចក្ដីណែនាំពិបាកយល់, ខ្វះមុខងារមួយឬមុខងារមិនត្រូវនឹងការពិពណ៌នា, ឬសេវាក្រោយការលក់ឆ្លើយតបយឺត។

ពេលអាន សូមចាត់មតិនីមួយៗទៅក្នុងក្រុមដូចជា គុណភាព, ដឹកជញ្ជូន, ទំហំ, មិនត្រូវនឹងការពិពណ៌នា និងខ្វះមុខងារ។ បញ្ហាមួយអាចចាត់ទុកថាជាបញ្ហារួមបាន លុះត្រាតែវាកើតឡើងម្តងហើយម្តងទៀតនៅក្នុងមតិផ្សេងៗគ្នា; ការត្អូញត្អែរតែមួយមិនគ្រប់គ្រាន់ទេ។

មានជំហានមួយទៀតដែលងាយរំលង៖ ស្វែងរកប្រយោគផ្ទុយក្នុងមតិអវិជ្ជមាន។ ឃ្លាបែប “អ្វីៗល្អទាំងអស់ លើកលែងតែចំណុចនេះ” ជាញឹកញាប់បង្ហាញពីកំហុសដែលច្បាស់ និងអាចកែបាន ដូច្នេះវាមានប្រយោជន៍ជាងមតិដែលខឹងពីដើមដល់ចប់។

ប្រើតែទិន្នន័យសាធារណៈ ហើយកំណត់ព្រំដែនជាមុន

ការវិភាគមតិសាធារណៈគឺជាការស្រាវជ្រាវទីផ្សារធម្មតា។ វាខុសពីការរំលងការការពាររបស់វេទិកាដើម្បីយកទិន្នន័យ។ មានព្រំដែនមួយចំនួនដែលមិនគួរឆ្លងកាត់៖

• គោរពច្បាប់ robots និងលក្ខខណ្ឌប្រើប្រាស់របស់វេទិកា ហើយកុំប្រើវិធីស្វ័យប្រវត្តិកម្មដែលវេទិកាហាមឃាត់ច្បាស់លាស់;
• គ្រប់គ្រងប្រេកង់នៃសំណើ។ សំណើញឹកញាប់ពេកអាចត្រូវចាត់ទុកថាជាសម្ពាធលើម៉ាស៊ីនមេ; នេះជាបញ្ហានៃច្បាប់ មិនមែនតែបច្ចេកទេសទេ;
• កុំរំលង CAPTCHA, ការត្រួតពិនិត្យ login ឬមេកានិចផ្ទៀងផ្ទាត់ស្រដៀងគ្នា។ ការមានវាស្រាប់ក៏បង្ហាញពីជំហររបស់វេទិកាដែរ;
• ដំណើរការតែខ្លឹមសារមតិដែលអាចអានជាសាធារណៈ។ ព័ត៌មានផ្ទាល់ខ្លួនដូចជា nickname និងរូប profile របស់អ្នកទិញមិនគួរចូលក្នុងវិសាលភាពប្រមូលទិន្នន័យ;
• កុំប្រើទិន្នន័យដែលប្រមូលបានដើម្បីបំភាន់អ្នកទិញ ឬរៀបចំមតិពិនិត្យក្លែងក្លាយ។

របៀបរៀបចំអាចរក្សាឱ្យសាមញ្ញ

អ្នកលក់ភាគច្រើនមិនត្រូវការការប្រមូលទិន្នន័យទ្រង់ទ្រាយធំទេ។ ជ្រើសរើសគូប្រកួតសំខាន់ៗពីរបី ហើយអានមតិផ្កាយទាបពី 30 ដល់ 50 សម្រាប់មួយៗ។ ចាត់ក្រុមពេលអាន ហើយឈប់យកគំរូនៅពេលអ្នកអាចពន្យល់បញ្ហារួមបីយ៉ាងរបស់ប្រភេទផលិតផលនោះបានច្បាស់។ សេចក្ដីសន្និដ្ឋានពីការអានដោយដៃរក្សាបរិបទ ហើយជាញឹកញាប់មានប្រយោជន៍ជាងអត្ថបទជាច្រើនដែលបានប្រមូលមកតែមិនមានអ្នកណាអាន។

ត្រូវបម្លែងសេចក្ដីសន្និដ្ឋានទៅជាសកម្មភាព

មើលឃើញបញ្ហាហើយមិនធ្វើអ្វី គឺស្ទើរតែដូចមិនបានធ្វើអ្វីសោះ។ នៅផ្នែកផលិតផល សូមបន្ថែមបញ្ហារួមទៅក្នុងបញ្ជីទំនាក់ទំនងជាមួយអ្នកផ្គត់ផ្គង់ ឬតម្រូវការអភិវឌ្ឍផលិតផល។ នៅផ្នែកទំព័រផលិតផល សូមឆ្លើយសំណួរដែលកើតឡើងញឹកញាប់ក្នុងមតិអវិជ្ជមានជាមុន ដូចជា តារាងប្រៀបធៀបទំហំ, សេចក្ដីណែនាំដំឡើង ឬព័ត៌មានអំពីការវេចខ្ចប់។ នៅផ្នែក keyword សូមដាក់ពាក្យដែលអ្នកទិញប្រើពិតប្រាកដទៅក្នុងចំណងជើង និងចំណុចសង្ខេប ជំនួសពាក្យដែលអ្នកលក់គិតថាត្រឹមត្រូវតែខ្លួនឯង។

ការរៀបចំទិន្នន័យក្នុងស្ថានភាព multi-account

នៅពេលក្រុមមួយគ្រប់គ្រងហាងឬទីផ្សារច្រើនក្នុងពេលតែមួយ មតិ និងតារាងទិន្នន័យតែងតែបែកចែកនៅក្នុង account backend ផ្សេងៗ ហើយពិបាកយកមកប្រើរួមគ្នា។ វិធីដែលគេប្រើជាញឹកញាប់គឺបង្កើតបរិស្ថាន browser ដាច់ដោយឡែកសម្រាប់គេហទំព័រ និងតួនាទីផ្សេងៗ។ សមត្ថភាព multi-account environment របស់ PurpleMark អាចរក្សាទុក login state នីមួយៗដោយឯករាជ្យ និងគ្រប់គ្រងកណ្តាល ខណៈទិន្នន័យផ្ទាល់នៅតែបំបែកពីគ្នា។

តម្លៃនៃការវិភាគមតិអាស្រ័យលើថាអ្នកអានបានត្រឹមត្រូវប៉ុណ្ណា មិនមែនថាប្រមូលបានច្រើនប៉ុណ្ណាទេ។ កំណត់វិសាលភាពត្រឹមទិន្នន័យសាធារណៈ ហើយផ្តោតកម្លាំងលើការស្វែងរកមូលហេតុ; ជាទូទៅ នេះគ្រប់គ្រាន់ហើយ។