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软数据：如何通过数据建立关系 作者：诺埃米·塔卡雷利 增长黑客 内容索引 但关系是如何建立的呢？ 但什么是软数据？ 软数据：如何获取它们 软数据有什么用？ 观看视频 当我们谈论数据驱动策略时，我们自然指的是根据数据分析制定的策略。然而，数据并不总是相同。 正如我在文章中经常重复的那样，现代营销主要瞄准一个目标：与客户建立长期关系。 这是因为已建立关系的客户是忠诚的客户，随着时间的推移，他会继续独立购买，并且可能会将我们推荐给他的社交圈。
即我们为获取新客户而进行营销准备的投资成本。 但关系是如何建立 电话号码数据 的呢？ 基本上，关系可以通过分享价值观来建立，但最重要的是，通过发展一对一的、因此也是个人的沟通。 正如我在视频《部落与营销有什么关系》中所说，购买是一种充满象征意义和身份意义的姿态，我们购买的产品与特定品牌的价值观一起，这将完善我们的身份，在相互信仰和特殊性的基础上产生移情联系，营销和品牌试图将许多[一方面是公司、分支机构等，另一方面是目标受众]与个人之间的关系：品牌标识和买家角色。 与现实关系中一样，对他人的了解在关系中发挥着核心作用，这就是数据发挥作用的地方。 硬数据，即社会人口统计数据，例如年龄、位置和经济状况，仅仅是百分比、统计数据等数字，我们与特定内容交互的方式，我们选择导航的方式，例如通过热度地图，或通过视频，让我们能够跟踪购买门户上的客户旅程，或关注者数量、评论或点赞数量、与购买数量或废弃购物车数量相比的访问数量：通过综合这些数据，我们可以全面了解用户的行为，从而了解如何拦截需求并预测未来的行为。
然而，国家统计数据、网站流量和社交媒体上的关注者都是通用数字，如果我们想说的话，它 电子邮件数据 们是“沉默的”，因为他们拍摄了情况，但没有向我们提供反馈以调查每次接触的原因和具体情况，但是，上面所有，因为它们与大众有关。 为了建立关系，深入了解每个领导者性格的各个方面并建立差异化和具体的沟通非常重要，为此，软数据至关重要。 但什么是软数据？ 我们所说的软数据指的是定性数据：既包括或多或少稳定的信息，例如态度、愿望、价值观、生活方式和个性，也包括可变和偶然的信息，例如情绪、情绪和印象，简而言之，所有类型的心理和情绪反应取决于特定时刻和特定情况；一旦我们掌握了此类数据，就可以通过神经营销策略进行引导。
商業領袖開始認識到設計在技術中的價值。儘管其好處是深遠的——改進的用戶體驗、更好的產品和增加的銷售——但許多組織仍然難以將其付諸實踐。 《2017 年科技設計報告》 發現，“採用包容性設計方法可以擴大科技產品的整體潛在市場。” 更重要的是，它發現運算設計將成為希望引領設計的科技企業的關鍵驅動力。 上週末在巴黎舉行的 WordCamp Europe 上，Automattic 計算設計和包容性全球主管 John Maeda主持了《技術設計報告》，討論瞭如何思考當今數字技術中的設計。
隨著行動運 华人华侨号码数据 算普及到大眾，我們正處於從「技術主導」到「體驗主導」產品的範式轉移。事實上，麥肯錫公司和 IBM 最近都任命了最高等級的設計師。然而，許多科技公司在設計上的思考方式仍然落後。 這很大程度上取決於我們今天對科技的思考方式。「我們將技術視為工程——一種創造更快、更緊湊、更優雅產品的方法，」前田說。“在科技行業，我們將所有資金投入到技術中，然後，在花完所有預算後，我們請設計師來讓它看起來很漂亮。
前田的研究集中在三種不同類型的設計—經典設計、設計思維和運算設計。 古典設計指的是較傳統的風格。這是最古老的設計類型，可以追溯到幾個世紀前。這是設計的“正確方式”，也是我們今天在學校教授的方式。它是基於實踐的，通常會產生有形的工件。前田說，現今大多數設計師，即使是在技術領域，也屬於這一類。 設計思維與經典設計有很大不同，如今被大企業用作推動創新的一種方式，因為它與客戶需求有關。設計思維已成為廣泛採用的模式，因為「執行已經超過了創新」。這種思維是基於策略，體現在利害關係 電子郵件數據 人之間的共識。
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More Details开发应用程序时，您选择的数据库会影响数据检索速度、可扩展性和整体性能。 MongoDB 和 Redis 是现代数据库管理中的流行选择。 两者都是开源、可扩展的 NoSQL 数据库，在易用性和速度方面提供了非常相似的结果。 每个都有独特的优势，可以满足开发人员的不同需求。 本文将探讨 MongoDB 和 Redis 之间的异同，帮助您确定哪一个最适合您的项目。 现在做出正确的决定可以避免日后的麻烦。 MongoDB vs Redis：不同的存储满足不同的需求 不同的应用需要不同的数据库架构，这意味着MongoDB和Redis可以更好地适应独特的场景。 两者之间最显着的区别是它们各自的存储模型，这会影响您的数据恢复速度、存储量以及数据丢失和崩溃的风险。 默认情况下，MongoDB 将数据作为二进制 JSON (BSON) 文档的集合存储在磁盘上。 该磁盘存储可提供更大的存储容量并降低系统崩溃的风险。 将数据存储为 BSON 文档使 MongoDB 能够容纳常规 JSON 无法解析的多种类型的数据。 此外，您可以将数据存储在内存或云中。
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数据库体系结构规定了特定数据库管理系统中数据的收集、存储、检索、增强和集成的规则。 对数据库架构的深入理解至关重要，因为它影响数据库性能和可扩展性。 MongoDB 使用面向文档的架构和非结构化查询语言，这意味着它不需要以行和列存储数据。 文档具有灵活的布局和结构，允许随着时间的推移插入或删除字段。 完美支持分层和嵌套数据。 MongoDB 还使用 BSON，这意味着数据仓库可以接受 SQL 数据库通常不支持的许多文件类型。 但由于数据复制率高，需要大量的存储空间。 它还缺少外键和连接。 然而，Redis 严重依赖键/值存储，将数据存储在包含两个元素的不同集合中：键和分配 电子邮件数据 给它的值。 它使用唯一标识符（密钥）来存储和检索特定数据。 这些键存储在字典中，需要一个解析器来允许它们处理多个值（因为，默认情况下，每个键只能包含单个值）。
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