Zapier, Make ਅਤੇ n8n ਲਈ ਨੋ-ਕੋਡ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰੋ

ਵਧ ਰਹੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਨੋ-ਕੋਡ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਸੰਪੂਰਨ ਗਾਈਡ

ਨੋ-ਕੋਡ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਉੱਚ-ਰਿਟਰਨ ਤਕਨੀਕੀ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਸਸਤੇ ਟੂਲ, ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਪੇ ਗਏ ਬਿਲਡ, ਅਤੇ ਹਟਾਇਆ ਗਿਆ ਕੰਮ ਉਹ ਕੰਮ ਹੈ ਜੋ ਕੋਈ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦਾ। ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਲਗਭਗ ਕਦੇ ਵੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮਝਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਕੀ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਕੀ ਚੱਲਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਅਤੇ ਕੀ ਕਿਸੇ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਲਿਖਿਆ ਸੀ।

ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੈਨੂਅਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਓ

ਕਿਸੇ ਵੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਲਿਖੋ ਕਿ ਅੱਜ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਟਰਿੱਗਰ, ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਹਰ ਕਦਮ, ਉਹ ਸਿਸਟਮ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਰ ਕਦਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕੌਣ ਇਸਨੂੰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਪਵਾਦ। ਅਪਵਾਦ ਉਹ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ — ਖਰੀਦ ਆਰਡਰ ਨੰਬਰ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਆਰਡਰ, ਉਹ ਕਲਾਇੰਟ ਜੋ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਨਾਲ ਦੋ ਇਨਵੌਇਸ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਈਮੇਲ ਫੀਲਡ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਫ਼ੋਨ ਨੰਬਰ। ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਕਦਮ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਇਤਿਹਾਸਕ ਸਿਸਟਮ ਸੀਮਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਮੌਜੂਦ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਆਟੋਮੇਟਿਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ: ਇੱਕ ਕਦਮ ਜੋ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਚਾਰ ਸੌ ਵਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਉਮੀਦਵਾਰ ਹੈ; ਇੱਕ ਜੋ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਨਹੀਂ ਹੈ।

Zapier, Make ਅਤੇ n8n ਵਿੱਚੋਂ ਚੋਣ ਕਰਨਾ

ਜ਼ੈਪੀਅਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਕਨੈਕਟਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਟਰਫੇਸ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਬਣਾਈ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਸਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਡਾਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਵੌਲਿਊਮ 'ਤੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਕਾਰਜ-ਆਧਾਰਿਤ ਕੀਮਤ ਵਧ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮੇਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਰਾਊਟਰ, ਇਟੇਰੇਟਰ ਅਤੇ ਐਗਰੀਗੇਟਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਬ੍ਰਾਂਚਿੰਗ ਅਤੇ ਐਰੇ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੁਦਰਤੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਓਪਰੇਸ਼ਨ-ਆਧਾਰਿਤ ਬਿਲਿੰਗ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਉਸੇ ਵੌਲਿਊਮ 'ਤੇ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ — ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਕਰ ਦੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ। n8n ਉਦੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡਾਟਾ ਰੈਜ਼ੀਡੈਂਸੀ ਜਾਂ ਸਕੇਲ 'ਤੇ ਲਾਗਤ ਹਾਵੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਨੂੰ ਸਵੈ-ਹੋਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਰਿਕਾਰਡ ਕਦੇ ਵੀ ਕਿਸੇ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਰਾਹੀਂ ਨਹੀਂ ਲੰਘਦੇ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ 'ਤੇ ਸੈਟਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

Airtable, Notion ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਲੇਅਰ

ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ-ਡਾਟਾਬੇਸ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹਨ: ਕੰਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ, ਇੱਕ ਈਮੇਲ ਥ੍ਰੈਡ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਦੇ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰੈਕ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਪੜ੍ਹਨ ਜਾਂ ਲਿਖਣ ਲਈ ਕੁਝ ਵੀ ਸਥਿਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। Airtable ਅਤੇ Notion ਟਾਈਪ ਕੀਤੇ ਖੇਤਰਾਂ, ਪ੍ਰਤੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ, ਇਨਟੇਕ ਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨਾਲ ਉਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਲੇਅਰ ਮੌਜੂਦ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸਬਮਿਸ਼ਨ ਇੱਕ ਸਥਿਤੀ ਖੇਤਰ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਰਿਕਾਰਡ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪ੍ਰਵਾਨਗੀਆਂ ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਤਬਦੀਲੀ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਇੱਕ ਮਾਸਿਕ ਨਿਰਯਾਤ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਹਰੇਕ ਖੇਤਰ ਲਈ ਕਿਹੜਾ ਸਿਸਟਮ ਸੱਚ ਦਾ ਸਰੋਤ ਹੈ।

CRM, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਇਨਵੌਇਸ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ

ਹੱਬਸਪੌਟ ਅਤੇ ਪਾਈਪਡ੍ਰਾਈਵ ਅਕਸਰ ਜਲਦੀ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਖੇਤਰ ਅਨੁਸਾਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨੂੰ ਰੂਟ ਕਰੋ, ਸਹੀ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਸੌਦੇ ਬਣਾਓ, ਸੰਪਰਕਾਂ ਨੂੰ ਅਮੀਰ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਬੰਦ-ਜਿੱਤੇ ਸੌਦਿਆਂ ਨੂੰ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਅਤੇ ਇਨਵੌਇਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਧੱਕੋ। ਦੋ ਮੁੱਖ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੁਹਰਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ — ਡੀਡੁਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜਾਂਚ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਰਿਕਾਰਡ ਬਣਾਉਣਾ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ CRM ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਕੋਈ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਪੜਾਅ ਦੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਹਰ ਸੰਪਤੀ ਤਬਦੀਲੀ 'ਤੇ ਫਾਇਰ ਕਰਨਾ ਸ਼ੋਰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਾੜਦਾ ਹੈ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਟੈਂਪਲੇਟ ਅਤੇ ਲਾਈਵ ਡਾਟਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮੁਕੰਮਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਜਾਂ ਇਨਵੌਇਸ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਦਸਤਖਤ ਲਈ ਰੂਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੇਖਾ ਐਂਟਰੀ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਨਵੌਇਸ ਨੰਬਰਿੰਗ ਨੂੰ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਸਥਿਤੀ ਰੱਖੋ ਜਿਸਦੀ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਵੈਬਹੁੱਕਸ, API ਅਤੇ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਦਮ

ਜਲਦੀ ਜਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਹਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਕੋਈ ਮੂਲ ਕਨੈਕਟਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇੱਕ ਵੈਬਹੁੱਕ ਉਸ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਇਵੈਂਟ ਨੂੰ ਉਸੇ ਪਲ ਧੱਕਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹਰ ਕੁਝ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਪੁੱਛਣ ਲਈ ਪੋਲਿੰਗ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਸਤਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੁਝ ਬਦਲਿਆ ਹੈ; ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਪੇਜੀਨੇਸ਼ਨ, ਰੇਟ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪੇਲੋਡ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਦਮ ਹੁਣ ਆਮ ਹਨ — ਇੱਕ ਸੰਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ, ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤੋਂ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ, ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ। ਦੋ ਨਿਯਮ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ: ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਝਾਅ ਵਜੋਂ ਮੰਨੋ ਜਿਸਦੀ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਜਾਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਕਦਮ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਵਰਕਫਲੋ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਰੂਟ 'ਤੇ ਬ੍ਰਾਂਚ ਕਰ ਸਕੇ ਜਦੋਂ ਇਹ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ। AI ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ ਅਤੇ ਚੈਟਬੋਟ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ ਉਸ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਗਲਤੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਰੀਟ੍ਰਾਈਜ਼ ਅਤੇ ਅਲਰਟਿੰਗ

ਗਲਤੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਧੂਰੀ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਡੈਮੋ ਹੈ। ਹਰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਰਕਫਲੋ ਦਰ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਣਉਪਲਬਧ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਨੋਟਿਸ ਦੇ ਭੇਜੇ ਗਏ API ਬਦਲਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਦੇਰੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅਸਥਾਈ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਦਰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵਧਦੇ ਅੰਤਰਾਲ ਦੇ ਨਾਲ ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਸੰਘਰਸ਼ਸ਼ੀਲ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਹਥੌੜਾ ਨਾ ਮਾਰਿਆ ਜਾਵੇ। ਉਹ ਰਿਕਾਰਡ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ, ਕਾਰਨ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਨਾ ਕਿ ਗਾਇਬ ਹੋਣ। ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਰਨ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਸੁਚੇਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਭੈੜੀ ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ ਚੁੱਪ ਹੈ।

ਕਾਰਜ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨਾ

ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਫੈਸਲੇ ਸਿੱਧੇ ਮਾਸਿਕ ਬਿੱਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਜੋ ਹਰ ਰਿਕਾਰਡ 'ਤੇ ਚਾਲੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੰਜਵੇਂ ਕਦਮ 'ਤੇ ਫਿਲਟਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹਰ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਰਿਕਾਰਡ 'ਤੇ ਚਾਰ ਕਦਮਾਂ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰ ਚੁੱਕਾ ਹੈ; ਫਿਲਟਰ ਨੂੰ ਪਹਿਲੀ ਸਥਿਤੀ 'ਤੇ ਲੈ ਜਾਓ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਤੁਰੰਤ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਤੀ ਕਤਾਰ ਇੱਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਬੈਚ ਰਿਕਾਰਡ, ਅਨੁਸੂਚਿਤ ਪੋਲਿੰਗ ਨੂੰ ਵੈਬਹੁੱਕਸ ਨਾਲ ਬਦਲੋ, ਲਗਭਗ-ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰਾਊਟਰ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਮਿਲਾਓ, ਅਤੇ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਟੈਸਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰੋ। ਲਾਈਵ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਬਾਅਦ ਵਾਲੀਅਮ ਧਾਰਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ।

ਡੇਟਾ ਸਫਾਈ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਅਤੇ ਹੈਂਡਓਵਰ

ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਜੋਂ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਗਲਤੀਆਂ ਡੇਟਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹਨ: ਦੋ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਦੇ ਨਾਮ ਬਾਰੇ ਅਸਹਿਮਤ ਹਨ, ਤਾਰੀਖਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਲੁੱਕਅੱਪ ਚੁੱਪਚਾਪ ਕੁਝ ਵੀ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ। ਪ੍ਰਤੀ ਇਕਾਈ ਇੱਕ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਕੁੰਜੀ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਕਰੋ, ਪ੍ਰਤੀ ਖੇਤਰ ਸੱਚਾਈ ਦਾ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਚੁਣੋ ਨਾ ਕਿ ਦੋ-ਦਿਸ਼ਾਵੀ ਲਿਖਤਾਂ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਜੋ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਲੜਦੀਆਂ ਹਨ, ਪ੍ਰਵੇਸ਼ 'ਤੇ ਤਾਰੀਖਾਂ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਕਦਮ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਡੀਡੁਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜਾਂਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਅਧੀਨ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਅਕਸਰ ਉਸ ਸਫਾਈ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਬਿਲਡ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਜੋਖਮ ਜਿਸਨੂੰ ਹਰ ਕੋਈ ਘੱਟ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਉਹ ਨਿਰਭਰਤਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ ਕਿ ਸਭ ਕੁਝ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਖਾਤਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਡਿਲੀਵਰੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਕਸ਼ਾ, ਇਸਦੇ ਟ੍ਰਿਗਰ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਹਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੀ ਇੱਕ ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ, ਸ਼ਾਮਲ ਏਕੀਕਰਣ ਅਤੇ ਕੁੰਜੀਆਂ, ਜਾਣੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਨੋਟਸ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਕਥਰੂ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। Zinn Hub 'ਤੇ ਇਹ ਆਰਡਰ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਐਸਕਰੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਤੰਗ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: ਇੱਕ ਉੱਚ-ਆਵਿਰਤੀ, ਘੱਟ-ਨਿਰਣੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਘੰਟਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪੋ ਜੋ ਇਹ ਹਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਣ ਲਈ ਉਸ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਨੋ-ਕੋਡ ਅਤੇ ਲੋ-ਕੋਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ ਕਰੋ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ, ਜਾਂ ਆਪਣੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ Zinn Finder ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਕਿਸੇ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਜਾਂ ਸਟੋਰ ਨੂੰ ਛੂੰਹਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਰਡਪ੍ਰੈਸ ਡਿਵੈਲਪਰ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ, ਸ਼ੌਪੀਫਾਈ ਮਾਹਿਰ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ ਅਤੇ ਵੈੱਬਫਲੋ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ ਫਰੰਟ ਐਂਡ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਐਂਟਰੀ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ ਅਤੇ ਲੀਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਮੈਨੂਅਲ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।