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Nos cenários de marketing LINE, dados incorretos afetam diretamente a taxa de alcance e os efeitos de conversão. Este artigo analisa profundamente como reduzir erros de julgamento de números, otimizar processos de filtragem e melhorar a precisão geral dos dados.
Muitas empresas frequentemente ignoram a etapa de limpeza de dados antes da importação ao filtrar números do Telegram, resultando na infiltração maciça de números inválidos, dados duplicados e usuários pouco ativos. Este artigo explica detalhadamente como a limpeza prévia dos dados melhora a eficiência da filtragem, reduz o desperdício de recursos e aumenta a taxa de conversão de marketing subsequente.
Através de testes com dados reais do Zalo, descobriu-se que após a filtragem de números vazios e a limpeza de dados, a taxa de conversão geral melhorou significativamente. Este artigo analisa a lógica subjacente e o caminho de otimização.