ခန့်ထားခြင်းအောင်မြင်မှုအတွက်ခန့်မှန်းခြင်းဆိုင်ရာကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်အသုံးပြုခြင်း

  • စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခုက၎င်း၏ ဦး ဆောင်မျိုးဆက်ဖြစ်စဉ်ကိုဘယ်လိုကောင်းအောင်လုပ်နိုင်မလဲ။
  • ပထမ ဦး စွာအရောင်းအ ၀ ယ်များနှင့်ချိန်းဆိုခြင်းများကိုခွဲခြားခြင်းအားဖြင့်ဖြစ်သည်။ သင်၏အရောင်းကိုယ်စားလှယ်များသည်အရည်အချင်းမြင့်မားသော ဦး ဆောင်မှုကိုသာအာရုံစိုက်ပြီးစိတ်ရှုပ်ထွေးသောနှင့်မရေရာမသေချာသောအလားအလာများအပေါ်အချိန်မဖြုန်းတီးပါကပိုမိုအရောင်းအ ၀ ယ်များကိုပိတ်လိမ့်မည်။
  • ဒုတိယအချက်မှာခဲအမှတ်ပေးဆော့ဝဲလ်ကိုအသုံးပြုရန်ရက်ချိန်းယူသူများကိုခေါ်ခြင်းဖြစ်သည်။ ကြာမြင့်စွာကတည်းကပျောက်နေရမှတ်ရမှတ်ကို manually သတ်မှတ်ထားသောရက်ပေါင်းဖြစ်ကြသည်။ လက်ရှိခဲအမှတ်ပေးဆော့ (ဖ်) ဝဲသည်တိကျမှုနှင့်အလိုအလျောက်ပြုလုပ်မှုကိုပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်။

ထို့အပြင်မျက်မှောက်ခေတ်ခဲအမှတ်ပေးဆော့ဖ်ဝဲသည်ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းဆိုင်ရာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့်စက်သင်ကြားခြင်းဆိုင်ရာ algorithms များပေါ်တွင်အခြေခံသည်။ အရောင်းအဝယ်၏အသေးစိတ်အချက်အလက်များနှင့်အသေးစိတ်အချက်အလက်များအရစီးပွားရေးလုပ်ငန်းအချို့သည်၎င်း၏အစောပိုင်းအဆင့်များကိုလွှဲပြောင်းရန်ရွေးချယ်ကြသည်။ ၎င်းသည်ခဲသွင်းခြင်းသာမကဘဲပရော်ဖက်ရှင်နယ်များထံမှ B2B ချိန်းဆိုမှုဆိုင်ရာ ၀ န်ဆောင်မှုတစ်ခုလုံးကိုသာမက outsourcing ဖြစ်နိုင်သည် ရက်ချိန်း setting ကို နှင့် ဦး ဆောင်မျိုးဆက်ပံ့ပိုးပေး။ သို့သော်၊ အကယ်၍ သင်သည်ခဲအမှတ်သွင်းခြင်းနှင့်သင်၏စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအတွက်၎င်း၏အကျိုးကျေးဇူးများကိုတင်းတင်းကျပ်ကျပ်ကြိုးပမ်းလိုပါကကျွန်ုပ်တို့အနေဖြင့်သင့်အတွက်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအချို့ပြုလုပ်ပေးထားပါသည်။

အဘယ်ကြောင့်ကြိုတင်ခန့်မှန်းခဲရမှတ်သည်ရိုးရာ ဦး ဆောင်မှုရမှတ်ထက်ပိုကောင်းသနည်း။

ယခုအောင်မြင်သောကုမ္ပဏီကို ဦး ဆောင်ဂိုးသွင်းခြင်းမရှိပဲအလုပ်လုပ်ရန်မဖြစ်နိုင်ပါ။ အရောင်းအ ၀ ယ်နည်းပါးခြင်း၊ အရောင်းကိုယ်စားလှယ်များ demoralized ရ။ သို့သော်ရိုးရာခဲအမှတ်ပေးနည်းစနစ်များကို ထပ်မံ၍ တိုးတက်နိုင်သည်။ အကယ်၍ သင်သာရိုးရာခဲရမှတ်ကိုယခုအထိသာအသုံးပြုခဲ့ပါက၊

  • အချို့သော ဦး ဆောင်သူများသည်မန်နေဂျာများ၏ဆုံးဖြတ်ချက်နှင့်အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ အချက်အလက်များထည့်သွင်းသောအရောင်းကိုယ်စားလှယ်များကြောင့်တစ် ဦး ချင်းစီ၏ဆုံးဖြတ်ချက်ကြောင့်ရမှတ်များရနိုင်သည်
  • စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအသစ်တစ်ခုဖြစ်လျှင်အချက်အလက်အချက်အလက်များမရှိခြင်း
  • ကိုယ်စားလှယ်များနှင့်မန်နေဂျာများသည်အရောင်းအချက်အလက်အသစ်များကိုထပ်ခါတလဲလဲထည့်သွင်းရန်အချိန်မေ့နေသောကြောင့်သို့မဟုတ်မတွေ့သောကြောင့်ခဲရမှတ်တွင်မတိကျမှုများ
  • ဒေတာအချက်များထည့်သွင်းသောမန်နေဂျာများနှင့်အရောင်းကိုယ်စားလှယ်များသည်၎င်းကိုပုံမှန်လုပ်ရန်ပျက်ကွက်ကြသည်

Salesforce နှင့် Hubspot ကဲ့သို့သော CRM software ပေးသူအများစုသည်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာကိရိယာများကိုပေါင်းစပ်ထားပြီးသူတို့၏အရောင်းနှင့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအလိုအလျောက်ပလက်ဖောင်းများသို့ ဦး တည်အမှတ်ပေးသည်။ သို့သော် Artificial Intelligence ကိုရောစပ်ခြင်းတွင်ထည့်လိုက်သောအခါ၎င်းသည်ရိုးရာခဲအမှတ်အသားကိုနောက်လာမည့်ကြိုတင်ခန့်မှန်းသုံးသပ်မှုအဆင့်သို့မြှင့်တင်ပြီးတိကျမှန်ကန်မှုနှင့်သက်ရောက်မှုကိုမြင့်မားစေသည်။

ဖောက်သည်များ၏အပြုအမူကိုခေါ်ခြင်း၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းဆိုင်ရာအမှတ်ပေးခြင်းသည်သင်၏ CRM ဆော့ဝဲမှသင်၏အချက်အလက်များကိုအသုံးပြုသည်။ algorithms ကိုဒီဇိုင်းဆွဲခြင်းနှင့်မရွေးချယ်ထားသောခဲများထဲမှအလားအလာများကို '၀ ယ်ရန်အဆင်သင့်' ကိုရွေးချယ်ခြင်းဖြစ်သည်။ စက်သင်ကြားခြင်းနှင့် AI အရအခြေခံခန့်မှန်းခြင်းအမှတ်သည်သင်၏စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့်အရောင်းအဖွဲ့များထက်ခဲသောအရည်အချင်းများအတွက်ပိုမိုတိကျမှန်ကန်မှုနှင့်ထိရောက်မှုကိုပေးသည်။

Algorithms နှင့် machine learning သည် third-party ရင်းမြစ်များမှအချက်အလက်များကိုရယူခြင်းဖြင့်သင်၎င်းတို့ကျွေးသောအချက်အလက်များကိုဖြည့်စွက်ပေးနိုင်သည်

ခန့်မှန်းရမှတ်အမှတ်ပေးကိရိယာများသည်ပိတ်ထားသောအပေးအယူများနှင့်ရှုံးနိမ့်သောကမ်းလှမ်းမှုများကိုဖြစ်ပေါ်စေသောအချက်အလက်နှစ်ခုလုံးကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည်။ သင်၏လက်ရှိဖောက်သည်များနှင့်အဘယ်သို့ဆိုင်သတင်းအချက်အလက်များကို ဦး ဆောင်အသစ်သို့တိုးချဲ့နိုင်သည်ကိုရှာဖွေရန်လူ ဦး ရေဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို Algorithms တွက်ချက်သည်။ ထုံးတမ်းစဉ်လာအရခဲအမှတ်ရခြင်းအတွက်တာဝန်ရှိသောမန်နေဂျာများနှင့်အရောင်းကိုယ်စားလှယ်များသည်ပုံသေနည်းအခြေခံသောထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဆုတ်ယုတ်မှုကိုအသုံးပြုရန်နှင့်ထုတ်ကုန်ကိုဝယ်ယူရန်အလားအလာကိုတွက်ချက်ရန် Excel ကိုအသုံးပြုလိမ့်မည်။ AI-based ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်ရမှတ်သည်သင်၏အရောင်း ၀ န်ထမ်းများထံမှထပ်မံအားထုတ်ခြင်းမရှိပဲအမှတ်များကိုအလိုအလျောက်ရစေသည်။

ထို့အပြင်ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သောအမှတ်ပေးသည့်ဆော့ဖ်ဝဲသည်ရိုးရာခဲအမှတ်အသားလိုအပ်သည်ထက်ဝေးကွာသောdatasရာမဒေတာအစုများနှင့်အလုပ်လုပ်နိုင်သည်။ Algorithms နှင့် machine learning သည် third-party ရင်းမြစ်များမှအချက်အလက်များကိုရယူခြင်းဖြင့်သင်၎င်းတို့ကျွေးသောအချက်အလက်များကိုဖြည့်စွက်ပေးနိုင်သည်

လှုပ်ရှားမှုများချိန်ညှိခြင်း B2B ရက်ချိန်း

B2B ကုမ္ပဏီများတွင်ရက်ချိန်းချထားသူများမည်သည့်အခန်းကဏ္ play မှပါဝင်သည်ကိုလျင်မြန်စွာဆွေးနွေးကြပါစို့။ ရက်ချိန်းသတ်မှတ်သူသည်လက်ကိုကောက်ယူခြင်းနှင့်အရည်အချင်းပြည့်မီသောအလားအလာရှိခြင်းဖြင့်ခဲမျိုးဆက်များအတွက်ကြိုတင်ပြင်ဆင်မှုပြုလုပ်ရန်ငှားရမ်းထားသူတစ် ဦး ဖြစ်ပြီးအရည်အသွေးမြင့်မားသော ဦး ဆောင်သူများအဖြစ်မွေးမြူခြင်းဖြစ်သည်။ အရောင်းအဖွဲ့များအပြင်ချိန်းစာရင်းပေးသွင်းသူများ၏ ၀ န်ဆောင်မှုကိုအသုံးပြုခြင်းသည်အရောင်းကိုယ်စားလှယ်များအား ဦး ဆောင်မှုအနည်းဆုံးသောအရေအတွက်နှင့်သာလုပ်ကိုင်ခွင့်ပြုသည်။

သငျသညျခဲမျိုးဆက်ထဲကအများဆုံးအသုံးလိုလျှင်, သင်သည်သင်၏ကုမ္ပဏီ၏အရောင်းလုပ်ငန်းစဉ်သို့ပေါင်းစည်း B2B ရက်ချိန်း setting ကိုရှိသေချာပါစေ။ မည်သည့်အတိုင်းအတာအထိမဆိုချိန်းဆိုခြင်းနှင့် ပတ်သက်၍ ရွေးချယ်စရာနှစ်ခုရှိသည်။

Outbound ရက်ချိန်းပေးစာများ၏ဝန်ဆောင်မှုများကိုအသုံးပြုခြင်း  

သငျသညျဂုဏ်သိက္ခာရှိတဲ့ B2B ခဲမျိုးဆက်နှင့်ရက်ချိန်း setting ကိုကုမ္ပဏီထံမှရက်ချိန်း setting ကို outsource လျှင်သင်အထူးသဖြင့်ခဲအမှတ်ပေးခြင်းနှင့်ယေဘုယျအားဖြင့်ခဲမျိုးဆက်၏သီအိုရီနှင့်အလေ့အကျင့်သို့နက်ရှိုင်းစွာနက်ရှိုင်းဖို့မလိုအပ်ပါ။ ချိန်းဆိုမှုတစ်ခုအတွက်သင်ငွေပေးချေလျှင်သင် B2B ချိန်းဆိုမှုဆက်နွယ်မှုမှ ပို၍ အကျိုးရှိမည်။

In- အိမ်ရက်ချိန်းပေးစာများပြုစုပျိုးထောင်ခြင်း

ချိန်းဆိုချက်ပြင်ပအလုပ်ထက်အချိန်ပိုယူရမှာဖြစ်ပေမယ့်ရေရှည်မှာတော့ပိုပြီးအကျိုးရှိမှာဖြစ်တယ်။ ကောင်းမွန်သောဆက်သွယ်ရေးဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်မှုများ၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စွမ်းနှင့်သင့်လက်ရှိ ၀ န်ထမ်းများအားချိန်းဆိုမှုပြုလုပ်ရန်သူတို့ကိုအားပေးသည့်အားကောင်းသောစွမ်းရည်ကိုရှာဖွေပါ။ သို့မဟုတ်အချိန်မှချိန်းဆိုထားသူများကိုငှားရမ်းပါ။

ခန့်မှန်းခဲရမှတ်မှကန့်သတ်

ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်ပေးသည့်ဖြေရှင်းနည်းများ၏ထိရောက်မှုနှင့် ပတ်သက်၍ သင်စိတ်လှုပ်ရှားမှုမဖြစ်မှီအရောင်းနှင့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဆိုင်ရာ AI အခြေပြုကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏လက်ရှိအခြေအနေနှင့် ပတ်သက်၍ အားနည်းချက်များကိုကြည့်ကြပါစို့။

  • ခန့်မှန်းခဲအမှတ်ပေးဒေတာ - မောင်းနှင်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာစီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခုအနေဖြင့်အနည်းဆုံးအပေးအယူနှစ်ခုနှင့်သုံးရာအထိမစုဆောင်းမိပါကကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်အမှတ်မရရှိနိုင်ပါ။ ထိုကဲ့သို့သောကိစ္စမျိုးတွင်အရောင်းအဖွဲ့များ၏ကျွမ်းကျင်မှုနှင့်ထိပ်တန်းစီမံခန့်ခွဲမှု၏စျေးကွက်နှင့်ဆိုင်သောဗဟုသုတများ ပို၍ အရေးကြီးသည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသောအမှတ်ပေးသည့်ဆော့ (ဖ်) ဝဲသည်ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာခန့်မှန်းမှုပုံစံများအပေါ်တွင်မူတည်သည် (အောက်တွင်ဖော်ပြထားသော Salesforce ၏အိုင်းစတိုင်းအကြောင်းဖတ်ပါ) ။
  • ကြိုတင်ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုဆိုတာမရှိသေးပါဘူး။ အကယ်၍ အရောင်းကိုယ်စားလှယ်ကဤအထူးခဲကို ဦး ဆောင်ရခြင်း၏အကြောင်းရင်းကိုအခြားတစ်ခုထက်ပိုမိုမြင့်မားစွာရခြင်း၏အကြောင်းရင်းများကိုနားမလည်ပါက၊ ပြဌာန်းထားသောလျှောက်လွှာများသည်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအချို့ကိုပေးနိုင်ပါသည်။ သို့သော်၎င်းတို့သည်ခဲအမှတ်များနှင့်မစပ်ဆိုင်ဘဲသီးခြားစီအသုံးပြုရန်လိုအပ်သည်။
  • ခန့်မှန်းခဲအမှတ်ပေးပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်မဟုတ်ပါဘူး။ ပထမ ဦး စွာပစ်မှတ်စျေးကွက်ပြောင်းလဲသွားသောအခါရှိရင်းစွဲရောင်းအားအချက်အလက်များသည်တရားဝင်မဟုတ်တော့ပါ။ ဒုတိယအချက်မှာကြိုတင်ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုသည်ဖောက်သည်တစ် ဦး ၏ခရီးသွားခြင်း၏ထူးခြားချက်များကိုမပြည့်စုံသေးပါ။ ယနေ့တွင်ဖောက်သည်များသည်ကုန်အမှတ်တံဆိပ်များနှင့်အစဉ်မပြတ်ထိတွေ့ဆက်ဆံကြသော်လည်းခဲအမှတ်ပေးမော်ဒယ်များသည်လူ ဦး ရေအချိုးအစားနှင့်အတ္ထုပ္ပတ္တိစသည့်ရောင်း ၀ ယ်မှု၏ထိပ်ဆုံးအချက်များဖြစ်သည်။ Infer ကဲ့သို့သောကြိုတင်ခန့်မှန်းတွက်ချက်နိုင်သောအဖြေများသည် SaaS-based စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအလိုအလျောက်ဆော့ (ဖ်) ဝဲ (Marketo) နှင့်ပေါင်းစပ်ထားသော်လည်း Marketo ၏ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုအချက်အလက်များမှာမူထိပ်ဆုံးမှကျော်လွန်သွားလိမ့်မည်မဟုတ်ပါ
ရိုးရာခဲရမှတ်များကိုတစ်ခါတစ်ရံအရောင်းနှင့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအဖွဲ့များကိုခွဲဝေရန်အစုတစ်ခုအဖြစ်ရှုမြင်နိုင်သည်။ AI အခြေပြုကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည်ယနေ့ခေတ် ဦး ဆောင်ရမှတ်များအပေါ် အခြေခံ၍ ဌာနနှစ်ခုအကြားသဘောထားကွဲလွဲမှုကိုအဆုံးသတ်စေသည်။

ထိပ်တန်း 3 ခန့်မှန်း ဦး ဆောင်ဂိုးသွင်း software

hubspot ။ ခန့်မှန်းခြင်းခဲအမှတ်ပေးခြင်းကို Hubspot ၏အရောင်း၊ စျေးကွက်နှင့် CRM ဆော့ဖ်ဝဲတွင်ပေါင်းစပ်ထားသည်။ Hubspot ၏ AI အခြေခံသည့်အမှတ်ပေးစွမ်းရည်သည်အချိန်နှင့်အမျှပိုမိုမြန်ဆန်သည့်ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်ရမှတ်နှင့်သင်၏ကိုယ်ပိုင်သတ်မှတ်ချက်များအရစိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်နိုင်သည့်ရိုးရာအမှတ်များကိုပါပေါင်းစပ်ထားသည်။ ပုံမှန်မော်ဒယ်တစ်မျိုးဖြစ်သော Hubspot ၏ ဦး ဆောင်မှုရမှတ်ဖြေရှင်းချက်သည်သေးငယ်သည့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက်အလွန်ရှုပ်ထွေးနိုင်သည်။ သို့သော်၎င်းကိုသင်သိသည်နှင့်တပြိုင်နက်သင်အလွန်အသုံးဝင်လိမ့်မည်။ သင်၏အရောင်းကိုယ်စားလှယ်များသည်မည်သည့်အလားအလာကိုအာရုံစိုက်ရမည်ကိုသိရန်သူတို့၏အရောင်းကိုယ်စားလှယ်များသည်၎င်းတို့၏ဒိုင်ခွက်များကိုစစ်ဆေးရန်လိုအပ်သည်။

Salesforce ။ Salesforce သည် Hubspot ကဲ့သို့ပေါင်းစပ်ခဲသောအမှတ်ပေးသည့်အဖြေကိုထောက်ပံ့ပေးသောအလိုအလျောက်ရောင်းအားနှင့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဆော့ဖ်ဝဲတွင်အခြားကုမ္ပဏီတစ်ခုဖြစ်သည်။ အကယ်၍ သင်သည် Salesforce ကိုအသုံးပြုနေသည်ဆိုလျှင်၎င်း၏ခန့်မှန်းသုံးသပ်မှုဆိုင်ရာ ၀ န်ဆောင်မှု Sales Cloud Einstein သည်သင့်အတွက်ရနိုင်သည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသောမော်ဒယ်အမျိုးမျိုးမှ ရွေးချယ်၍ အိုင်းစတိုင်းသည်အပူဆုံးဟုသတ်မှတ်သည်။ အချက်အလက်အသစ်များသည် CRM ထဲသို့ ၀ င်သည်နှင့်အိုင်းစတိုင်းသည်သူ့ဟာသူအလိုအလျောက် update လုပ်သည်။ သင့်တွင်ဒေတာအလုံအလောက်မရှိပါကလျှောက်လွှာသည် Salesforce ဖောက်သည်များအားပုံဆွဲသည့်ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာမော်ဒယ်လ်ကိုအသုံးပြုလိမ့်မည်။ သင်လိုအပ်သော ဦး ဆောင်မှုအပြန်အလှန်ပြောဆိုမှုများသို့ရောက်သည်နှင့်အမြန်သင်၏ဒေတာများသို့ပြန်သွားလိမ့်မည်။ ထို့အပြင်အိုင်းစတိုင်းသည်အကောင်းဆုံးအစည်းအဝေးကျင်းပချိန်များ၊ နောက်ဆက်တွဲမဟာဗျူဟာများကဲ့သို့သောညွန်ကြားချက်များကိုလည်းပေးနိုင်သည်။

အခြ။ Hubspot နှင့် Salesforce ၏အိုင်းစတိုင်းနှင့်မတူသည်မှာ Infer သည်သင်၏စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအလိုအလျောက်ပလက်ဖောင်းနှင့် CRM နှင့်ချိတ်ဆက်ရန်ဒီဇိုင်း ဦး ဆောင်သည့်အမှတ်ပေးစနစ်ဖြစ်သည်။ Infer သည် live API connection ကို အသုံးပြု၍ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိဒေတာဘေ့စ်ကိုထည့်သွင်းအသုံးပြုနိုင်သည်။ ခန့်မှန်းချက်များ၏တိကျမှန်ကန်မှုသည်သုံးပတ်ကြာသည်။ သင်၏စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအလိုအလျောက်စနစ်နှင့် CRM နှင့် Infer ၏ဒေတာဘေ့စ်မှအချက်အလက်များကို အသုံးပြု၍ software သည်တိကျသောရမှတ်များသတ်မှတ်သည်။ ရလဒ်အနေနှင့်သင်၏ကိုယ်စားလှယ်များသည်မည်သည့်အရာသည်ပူနွေးပြီးအပူရှိန်ရှိသည်ကိုရှာဖွေသင့်သည်၊ မည်သည့်အရာသည်မည်သည့်အအေးဖြစ်ကြောင်း၊

Up ကိုအရှေ့ဥရောပ, တောင်အာဖရိက

ရိုးရာခဲရမှတ်များကိုတစ်ခါတစ်ရံအရောင်းနှင့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအဖွဲ့များကိုခွဲဝေရန်အစုတစ်ခုအဖြစ်ရှုမြင်နိုင်သည်။ AI အခြေပြုကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည်ယနေ့ခေတ် ဦး ဆောင်ရမှတ်များအပေါ် အခြေခံ၍ ဌာနနှစ်ခုအကြားသဘောထားကွဲလွဲမှုကိုအဆုံးသတ်စေသည်။ ခဲထုတ်လုပ်မှုနှင့်ချိန်းဆိုမှုဆက်နွယ်မှု၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအနေနှင့်မှန်ကန်သောကိုင်တွယ်မှုရှိပါကခဲအမှတ်ပေးခြင်းသည်သင်၏လုပ်ငန်းအတွက်ကြီးမားသောခြားနားမှုကိုဖြစ်စေသည်။ ယခုအချိန်တွင်သင်သည်ထိရောက်သောခဲအမှတ်ပေးသည့်ဖြေရှင်းချက်များပေါ်တွင်သင်၏လက်ကိုတင်ခြင်း၏လောင်ကျွမ်းခြင်းခံစားမှုကိုခံစားနေရခြင်းရှိလျှင်ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏စွမ်းအားကိုမြှင့် တင်၍ သင်၏ပြောင်းလဲခြင်းနှုန်းနှင့်အနီးကပ်နှုန်းများကိုမြှင့်တင်ပါ။ ခဲသွင်းခြင်းအတွက်မည်သည့်ဆော့ဝဲလ်နှင့်ဟာ့ဒ်ဝဲသည်အကောင်းဆုံးဖြစ်ကြောင်းမသေချာပါကအတွေ့အကြုံရှိခေါင်းဆောင်မျိုးဆက်နှင့်ရက်ချိန်းသတ်မှတ်ခြင်းကိုယ်စားလှယ်နှင့်ဆက်သွယ်ပါ။ ချက်ချင်းအကူအညီရယူပါ။

Sophia William

Sophia William သည်ပညာရေး၊ သုတေသနနှင့်လူနေမှုပုံစံစသည်တို့ကိုရေးသားခြင်း၌ပျော်မွေ့သောစက်မှုလုပ်ငန်းကျွမ်းကျင်သူဖြစ်သည်။ သူသည်အိမ်ပြင်တွင်ရှိနေခြင်းနှင့်သူတို့ပေါ်ပေါက်လာသောအခါအခွင့်အရေးအသစ်များကိုရှာဖွေခြင်းကိုနှစ်သက်သည်။ ဆိုဖီးယားသည်သူမ၏မိုးကုပ်စက်ဝိုင်းကိုချဲ့ထွင်ရန်ကူညီသည့်ခေါင်းစဉ်အသစ်များကိုရှာဖွေခြင်းမှပျော်ရွှင်မှုကိုရရှိသည်။ 


တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave