ایٹریبیوشن، تشخیص، پیش گوئی اور قابلِ دفاع ٹیسٹس کے ذریعے مارکیٹنگ ڈیٹا کو فیصلوں میں تبدیل کریں۔
۴ حصے · ۷ اسباق
ان کاروباری فیصلوں کا تعین کریں جن میں آپ کے پیمائشی نظام (measurement system) کو معاونت فراہم کرنی چاہیے، اور پھر یہ جانچیں کہ آیا ٹریکنگ، شناخت اور تعریفیں AI کی مدد سے کیے جانے والے تجزیے کے لیے تیار ہیں۔
۲ اسباقدرپیش فیصلے کے لیے انتساب (attribution) کے طریقے منتخب کریں، پھر بے قاعدگیوں کی نشاندہی کرنے اور اقدامات کو ترجیح دینے کے لیے AI کی مدد سے 'فنل' (funnel) میں ہونے والی پیش رفت کا جائزہ لیں۔
۲ اسباقایسے پیش گوئی کرنے والے ورک فلو (workflows) تشکیل دیں جن میں مفروضے نمایاں رہیں، پھر یہ طے کریں کہ 'انکریمینٹلٹی' (اضافی اثر) کب اہمیت رکھتی ہے، اور وجہ و اثر (causality) کے بارے میں مبالغہ آمیز دعوے کیے بغیر عملی جانچ (pragmatic testing) میں معاونت کے لیے AI کا استعمال کریں۔
۲ اسباقانتساب (attribution)، تشخیص، پیش گوئی اور جانچ (testing) کو گورننس اور مواصلات کے حامل، اور قیادت کے لیے موزوں ’اینالیٹکس آپریٹنگ سسٹم‘ میں یکجا کریں۔
۱ سبقمارکیٹنگ اینالیٹکس کا آغاز ان کاروباری فیصلوں سے ہوتا ہے جنہیں اسے معاونت فراہم کرنی ہوتی ہے، نہ کہ ڈیش بورڈز یا آٹومیشن سے۔ یہ کورس مارکیٹنگ اینالیٹکس کے سربراہان کو سکھاتا ہے کہ وہ کیسے جانچیں کہ آیا ان کا ڈیٹا AI (مصنوعی ذہانت) کے لیے تیار ہے یا نہیں، درست 'ایٹریبیوشن' (attribution) کا طریقہ منتخب کریں، 'فنل' (funnel) میں آنے والی تبدیلیوں کی نشاندہی کریں، ذمہ دارانہ پیش گوئیاں (forecasts) تیار کریں، اور تجربات کے دوران 'سگنل' (حقیقی اثر) کو محض اتفاقی واقعات سے الگ کریں۔ کورس کے اختتام پر، آپ کے پاس ایک ایسا پیمائشی نظام (measurement system) موجود ہوگا جو قیادت کی سطح کے تقاضوں کے مطابق ہو، اور جس میں شفاف گورننس اور رپورٹنگ کے حوالے سے بہتر فیصلہ سازی کی صلاحیت موجود ہو۔
اس کورس میں پیمائش کے فریم ورک، ٹریکنگ اور شناخت کی تیاری (identity readiness)، انتساب (attribution) کے انتخاب اور ان کی حدود، فنل (funnel) کے تجزیے، بے قاعدگیوں کی نشاندہی، پیش گوئی، تجربات، انکریمینٹلٹی (incrementality) اور حتمی سسٹم ڈیزائن کا احاطہ کیا گیا ہے۔ اس میں یہ بھی شامل ہے کہ کس طرح مصنوعی ذہانت (AI) تجزیے کی رفتار بڑھا سکتی ہے، جبکہ مفروضے، سبب و اثر کا تعلق اور مواصلاتی عمل واضح رہتے ہیں۔
پروجیکٹ مینیجرز اور آپریشنز ٹیموں سے لے کر بانیان، تجزیہ کاروں اور AI اپنانے والی ٹیموں تک، Fenzo ان سب کے لیے ہے جو اپنے روزمرہ کام میں مزید بہتر ہونا چاہتے ہیں۔
پروجیکٹس کی منصوبہ بندی اور ڈیٹا کے تجزیے کے لیے AI کے استعمال سے لے کر عمل، فیصلہ سازی، بات چیت اور تکمیل کو بہتر بنانے تک، سب کچھ۔ اگر آپ مہارت یا کام بیان کر سکتے ہیں تو Fenzo اس پر کورس بنا سکتا ہے۔
جی ہاں۔ Fenzo کو بتائیں کہ آپ کیا کرتے ہیں، کیا حاصل کرنا چاہتے ہیں اور کہاں پھنسے ہیں، اور وہ کورس کو آپ کے کردار، آپ کے اہداف اور اس کام کے مطابق ڈھال دے گا جو آپ کو واقعی کرنا ہے۔
نہیں۔ Fenzo آپ کے نقطۂ آغاز کے مطابق ڈھل جاتا ہے: آپ بنیادی باتوں سے شروع کر سکتے ہیں یا سیدھے اعلیٰ موضوعات پر جا سکتے ہیں۔
جی ہاں۔ Fenzo for Business آپ کی پوری ٹیم کو ایک ہی سبسکرپشن میں اکٹھا کرتا ہے: مشترکہ لائسنس، تفویض کیے جا سکنے والے کورسز اور اس بارے میں رپورٹس کہ کس نے کیا مکمل کیا۔
Fenzo for Business کے بارے میں جانیںآپ اپنا ہدف بتا کر یا ایک مختصر مہارتی جائزہ دے کر آغاز کرتے ہیں۔ Fenzo اس سیاق سے آپ کی کمزوریاں پہچانتا ہے اور سیکھنے کا تجربہ انہی کے گرد ترتیب دیتا ہے۔
جی ہاں، Fenzo آپ کے فون کے براؤزر میں چلتا ہے۔
ہر حصے میں کچھ ایسا جس کے ساتھ آپ تعامل کر سکیں۔
سیکھنے پر دہائیوں کی تحقیق کے تین نتائج نے طے کیا کہ ہر Fenzo سبق کیسے بنایا جائے۔
اوسط کامیابی کی شرح · Freeman et al., PNAS 2014
سائنس کیا کہتی ہے
صرف لیکچر والی کلاسوں کے طلبہ کے فیل ہونے کا امکان ۱.۵× زیادہ ہوتا ہے۔
Fenzo یہ کیسے کرتا ہے
ہر Fenzo سبق انٹرایکٹو ہے۔ کبھی غیر فعال پڑھنا یا دیکھنا نہیں۔
آپ خود کرتے ہیںAI آپ کے لیے کرتا ہے
وقت کے ساتھ مہارت کی یادداشت · مشق کے ساتھ بمقابلہ بغیر
سائنس کیا کہتی ہے
سوچنے کا کام AI کے سپرد کر دینے سے وہی مہارتیں کمزور ہوتی ہیں جو آپ بنانا چاہتے ہیں۔
Fenzo یہ کیسے کرتا ہے
Fenzo آپ سے سوچواتا ہے — رہنمائی کے ساتھ، مگر آپ کی جگہ کبھی نہیں۔
یاد کرنے کی مشقدوبارہ پڑھنا
طویل مدتی یادداشت · یاد کرنا بمقابلہ دوبارہ پڑھنا
سائنس کیا کہتی ہے
پائیدار سمجھ بنانے کے لیے کسی معلومات کو یاد کرنا اسے دوبارہ پڑھنے سے بہتر ہے۔
Fenzo یہ کیسے کرتا ہے
اسباق میں کوئز اور یاد کرنے کے سوالات شامل ہیں تاکہ سیکھا ہوا یاد رہے۔