ሶሻል ሚድያ ላይ ፕሮፋይል ፈጥረህ ማስተዋወቅ ስትጀምር ፤ ኮንቴንት መስራት ስትጀመር ብራንድ እየገነባህ ነው ማለት ነው።

ብራንዲንግ ማለት በ ቀላሉ የ ምርትህን ፤ አገልግሎትህን ወይም ካምፓኒህን ልዩ ማንነት በ ደንበኞችህ አዕምሮ መፍጠር እና መገንባት ነው።

ብራንዲንግ ማነው? ፤ ምን ይሰራል ? ፡ በምን ይለያል ? የሚሉትን በመመለስ ከ ሌሎች መሰል ብራንዶች ይለይሃል።

በመሰረታዊንት ኦንላይን ላይ ብራንድ ስትገነበ እነዚህ ሊኖሩህ ይገባል።
- ሎጎ
- ልዩ ስምህ ( የ ድርጅት ስም )
- ስራህ ( ምንድን ነው ?)
- መለያ ቀለም ( visual identity )

እነዚህን ነገሮች በመያዝ ብቻ ኦንላይን ላይ ብራንዲህን መገንባት መጀመር ትችላለህ

ይቀጥላል!....

Branding is the combination of:

Visual Identity: Logo, colors, typography, and design.

Messaging: Tone, voice, and key messages.

Experience: How customers feel when they interact with your brand.

Values: What your brand stands for and believes in.

Your brand is the promise you make to your customers and the emotional connection you build with them.

@FlyoverDigital

Data Analysis ማለት በ አጭሩ ከ ብዙ መረጃዎች ውስጥ ጠቃሚ ግንዛቤን ማግኜት ማለት ነው።

ይህ ፊልድ በተለይ በዚህኛው ዘመን አስፈላጊነቱ ከፍ ያለ ነው። ምክንያቱም በየቀኑ የምናመነጨው የዳታ መጠን ከምንጊዜውም በላይ እየጨመረ ነው። ይህን እጅግ ብዙ መረጃ ለመረዳትና ከዚሁ ሁሉ ውስጥ ጠቃሚ መረጃወቺን ለማውጣት የ ዳታ አናላይሲስ ወሳኝ ነው።

ከ ሌሎች ዲሲፕሊኖች ለየት የሚያደርገው ደግሞ ይህ ነገር በሁሉም መረጃ ባለበት ሁሉ አስፈላጊ መሆኑ ነው። ለምሳሌ ፡ -

- ንግድ ላይ ላለ ሰው የ ደንበኞችን ባህሪ ፤ የ ገበያ አዝማሚያዎችን እና አጠቃላይ የ ንግድ አፈፃፀምን ለመረዳትና የተሻሉ እና ትክክለኛ ውሳኔዎችን ለማድረግ የ ዳታ ትንተና (analysis) ይጠቀማል።

- በተለያዩ የህክምና ምረምሮች ላይ በሺታዎችን ለመረዳት ፤ አዳዲስ ህክምናዎችን ግኜቶችን ለማዘጋጀት እና ውስብስብ ችግሮን ለመፍታት የ ዳታ ትንተና ያስፈልጋቸዋል።

- በ ማህበራዊ ጉዳዮች ላይ እንደ ድህነት ፤ ወንጀል ፤የ አየር ንብረት እና መሰል ለውጦችን ለመረዳት እና ለመፍታት የ ዳታ ትንተና አስፈልጊ ነው።

እነዚህን እና መሰል ነገሮች ተንትኖ ጠቃሚ እይታና ውሳኔ እንዲኖረን በማድረግ የዳታ ትንተና ( Data Analytics ) ወሳኝ ሚና አለው።

የ ዳታ ትንተና ይሄን ያህል አስፈላጊ ከሆነ መሰረታዊ ነገሮቹ እነዚህ ናቸው።
1. መረጃን መሰብሰብ (Data Collection)
2. መረጃ ማፅዳት ( Data Cleaning )
3. መረጃን ማደራጀት ( Data Organization )
4. መረጃን መተንተን (Data Analyzing )
5. መረጃን መተርጎም ( Data Visualizing )
6. Data Presenting.

....ይቀጥላል...

#Data_Analytics

Data Analytics Process

የዳታ ትንተና (Data Analytics ) መሰረታዊ ሂደተቶች እነዚህ ናቸው፡-

1. መረጃ መሰብሰብ( Data Collection ) : ይህ ትንተና የሚካሄድበትን መረጃ ከተለያዩ ምንጮች መሰብሰብ ሲሆን የመጀመሪይዋ ፕሮሰስ ነው። የዳታ ምንጮች የሚባሉት ለምሳሌ የዳሰሳ ጥናቶች፣ የደንበኞች ግብረመልስ፣ የሽያጭ መረጃዎች፣ ወዘተ... ሊሆኑ ይችላሉ።

2. መረጃ ማጽዳት(Data Cleaning) : መረጃው ከተሰበሰበ በኋላ ለትክክለኛ ትንተና ማጽዳት አስፈላጊ ነው። ይህ ማለት የተሳሳቱ ወይም ያልተሟሉ መረጃዎችን ማስወገድ ወይም መሙላት ማለት ነው አሊያኢም ደግሞ ወጥነት የሌላቸውን ቅርጸቶች ማስተካከል ማለት ነው።

3. መረጃ ማደራጀት (Data Organizing) : መረጃው ከተጸዳ በኋላ, ለመተንተን ቀላል እንዲሆን ማደራጀት አስፈላጊ ነው.። ይህ ማለት መረጃውን ለንባብ እና ለመረዳት ምቹ እንዲሆኑ በሠንጠረዦች ወይም በሌሎች ቅርጸቶች ማዘጋጀት ማለት ነው።

4. መረጃ መተንተን( Data Analyzing ) : ይህ ዋናው ስራ ነው። መረጃው ከተደራጀ በኋላ ወደ ትንተናው ይገባል። ትንተና ስንል ከላይ እንዳልነው ንድፎችን ፤ አዝማሚያዎችን እና ግንኙነቶችን ለመለየት መረጃውን በ ጥልቀት መመርመር ማለት ነው።

5. ውጤቶችን መተርጎም( Data Visualizing and Presenting ) : የትንተናው ውጤቶች ከተገኙ በኋላ, ምን ማለት እንደሆነ መተርጎም አስፈላጊ ነው። ይህ ማለት ውጤቶቹን በመጠቀም ስለ መረጃው ግንዛቤዎችን ማግኘት እና መደምደሚያ ላይ መድረስ ማለት ነው። ከዚያም ለ ሚመለከተው አካል መስጠት ወይም ውሳኔ መወሰንን ያጠቃልላል።


#Data_Analytics

Here are the levels you should ask for your business in your marketing funnel

#Data_analytics

A marketing funnel represents the customer journey from awareness to conversion. Here are The 4 key stages :

1.TOFU (Top of Funnel): Awareness (traffic, engagement)
2.MOFU (Middle of Funnel): Consideration (leads, sign-ups)
3. BOFU (Bottom of Funnel): Conversion (purchases, subnoscriptions)
4. Retention & Loyalty: Post-conversion behavior (repeat purchases, advocacy)


Each stage has its own key metrics and analytics technique

@Flyoverdigital

Conversion Funnel :

1. Awareness
2. interest
3. Desire
4. Conversion.

Sales conversation funnel.

This is how you track your customer journey

7 P's Online Marketing.

Traditional :

Startup Idea → Plan → Design → Coding → Marketing→ Audience → 😣

Modern :
Audience → Problem → Idea → Validation → Waitlist → SEO → One Feature MVP → Iterate → Marketing → Success.

The marketing funnel.