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डेटा की शक्ति: कैसे अग्रणी संगठन प्रतिस्पर्धात्मक लाभ के रूप में डेटा का लाभ उठाते हैं

डेटा प्रतिस्पर्धात्मक लाभ का वर्तमान और भविष्य का स्रोत है।

बोर्जा गोंजालेस डेल रेगुएरल - वाइस डीन, आईई यूनिवर्सिटी स्कूल ऑफ ह्यूमन साइंसेज एंड टेक्नोलॉजी

बिजनेस लीडर्स अपने बिजनेस ग्रोथ के लिए एक मूलभूत संपत्ति के रूप में डेटा के महत्व को पूरी तरह से समझते हैं। हालाँकि कई लोगों ने इसके महत्व को महसूस किया है, फिर भी उनमें से अधिकांश को समझने के लिए संघर्ष करना पड़ता है कैसे इसका उपयोग बेहतर व्यावसायिक परिणामों को प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि ग्राहकों में अधिक संभावनाओं को परिवर्तित करना, ब्रांड की प्रतिष्ठा बढ़ाना, या अन्य खिलाड़ियों के खिलाफ उद्योग में प्रतिस्पर्धा में बढ़त हासिल करना।

औद्योगिक प्रतिस्पर्धात्मकता कई कारकों द्वारा प्राप्त की जा सकती है। लेकिन यह देखा गया है कि इनमें से अधिकांश कारकों को डेटा संग्रह और विश्लेषण द्वारा नियंत्रित और हेरफेर किया जा सकता है। इस लेख में, हम उन कारकों के बारे में जानेंगे जो उद्योग में कंपनी की प्रतिस्पर्धा में बढ़त को प्रभावित करते हैं, और कैसे संगठनात्मक डेटा प्रतिस्पर्धा में सुधार करने में योगदान कर सकते हैं।

डेटा पहल के साथ बेहतर प्रदर्शन करने वाले प्रतियोगी

वर्तमान युग में, उपभोक्ताओं के पास उत्पाद या सेवा की तलाश करते समय चुनने के लिए विकल्पों की एक लंबी सूची है। डेटा संग्रह और विश्लेषण व्यापक रूप से एक संगठन को खुद को बाजार में एक अलग खिलाड़ी के रूप में स्थापित करने में मदद कर सकते हैं।

डेटा संग्रह और विश्लेषण बाजार में अन्य प्रतिस्पर्धियों के खिलाफ ब्रांड के आकर्षण में सुधार कैसे कर सकते हैं, इस पर ध्यान केंद्रित करते हुए उपभोक्ता की पसंद को प्रभावित करने वाले शीर्ष तीन कारकों पर चलते हैं।

फैक्टर 1: बाजार की जरूरत उत्पाद की पेशकश को पूरा करती है

किसी उत्पाद की अनूठी विशेषताएं और विशेषताएं उसे उसकी प्रतिस्पर्धा से अलग करती हैं। यदि आप एक ही उत्पाद को प्रतिस्पर्धियों के रूप में बेचते हैं, बिना किसी अतिरिक्त अद्वितीय मूल्य के, तो इस बात की बहुत अधिक संभावना है कि आपके प्रतियोगी मूल्य वर्धित पेशकशों के साथ अधिक उपभोक्ताओं को आकर्षित कर सकते हैं। उपभोक्ता व्यवहार की भविष्यवाणी करना और उनकी आवश्यकताओं को समझना बाजार में प्रतिस्पर्धा में बढ़त हासिल करने का एक महत्वपूर्ण कदम है।

डेटा पहल करने के लिए उपभोक्ता व्यवहार की भविष्यवाणी करें

उपभोक्ता बाजार में क्या खरीद रहे हैं और खरीदारी का निर्णय लेते समय वे किन विशेषताओं की तलाश कर रहे हैं, इसके पीछे एक निश्चित पैटर्न है। आप समझने के लिए बाजार के आंकड़ों का विश्लेषण कर सकते हैं:

  • किन उत्पाद सुविधाओं पर उपभोक्ताओं का अधिक ध्यान जाता है?
  • उपभोक्ता अपनी खरीद से किन जरूरतों को पूरा करते हैं?
  • उपभोक्ता आमतौर पर कौन से उत्पाद एक साथ खरीदते हैं?

फैक्टर 2: प्रतिस्पर्धी रणनीतिक दृष्टि

प्रतिस्पर्धा और उनकी रणनीतिक चालों से अवगत रहना महत्वपूर्ण है ताकि आप प्रतिस्पर्धात्मक रूप से अपने निर्णयों को भी संरेखित कर सकें। चाहे वह प्रचार हो, छूट हो, या मूल्य निर्धारण की खुफिया जानकारी हो, इस जानकारी को पिछले डेटा से अनुमान लगाना महत्वपूर्ण है, न कि आंत की प्रवृत्ति का पालन करने के लिए।

के लिए डेटा पहल प्रतिस्पर्धी निर्णय लेना

डेटा एनालिटिक्स आपको प्रतिस्पर्धा को बेहतर ढंग से समझने में मदद कर सकता है:

  • अन्य प्रतिस्पर्धियों द्वारा कौन सी प्रचार योजनाएं और छूट प्रदान की जाती हैं?
  • आपके प्रतिस्पर्धियों की मूल्य-निर्धारण दरों को प्रभावित करने वाले कारक कौन से हैं?
  • आपके प्रतिस्पर्धियों के ग्राहक अपनी खरीदारी से कितने संतुष्ट हैं?

फैक्टर 3: बेहतर उत्पाद उपलब्धता और पहुंच क्षमता

उपभोक्ता आजकल तेजी से उत्पाद वितरण की अपेक्षा करते हैं, साथ ही साथ सहज ओमनीचैनल अनुभव की भी अपेक्षा करते हैं। इस वजह से, ब्रांडों को यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि उनकी सूची बाजार की आवश्यकता के अनुसार उचित मात्रा और उत्पादों के प्रकार से भरी हुई है। इसी तरह, उत्पाद की जानकारी का सटीक तरीके से विपणन करना, और ग्राहकों को ऑनलाइन और साथ ही इन-स्टोर चैनलों से समान उत्पादों तक पहुंचने और ऑर्डर करने में सक्षम बनाना बहुत महत्वपूर्ण है।

डेटा पहल करने के लिए उत्पाद की उपलब्धता और पहुंच में वृद्धि

डेटा एनालिटिक्स आपको इस तरह के सवालों के जवाब देने में मदद कर सकता है:

  • ऑनलाइन की तुलना में स्टोर में बिक्री का प्रतिशत कितना है?
  • उत्पाद वितरण के लिए सबसे आम स्थान कौन से हैं?
  • उपभोक्ता आपके उत्पादों/सेवाओं के बारे में कहां पढ़ रहे हैं?

की शक्ति स्वच्छ जानकारी

ऊपर हाइलाइट किए गए सभी प्रश्नों के लिए, आप या तो उनके उत्तरों का अनुमान सहज ज्ञान से लगा सकते हैं, या अतीत के सटीक, विश्वसनीय डेटा का उपयोग कर सकते हैं और भविष्य के निर्णय की गणना कर सकते हैं। लेकिन यह इससे थोड़ा अधिक जटिल है। कई संगठनों द्वारा एकत्र और संग्रहीत किया गया डेटा विश्लेषण के लिए उपयोग किए जाने वाले सही और सटीक प्रारूप में नहीं है, और ऐसे कारणों से इसका उपयोग करने से पहले इसे डेटा गुणवत्ता प्रबंधन जीवनचक्र के अधीन किया जाना चाहिए।

डेटा की उपयोगिता और सटीकता सुनिश्चित करने के लिए डेटा गुणवत्ता जीवनचक्र आपके डेटा को चरणों की एक श्रृंखला के माध्यम से ले जाता है, जैसे डेटा एकीकरण, प्रोफाइलिंग, स्क्रबिंग, क्लींजिंग, डिडुपिंग और मर्जिंग। स्वयं सेवा डेटा गुणवत्ता उपकरण कम समय, लागत और श्रम निवेश के साथ डेटा गुणवत्ता प्रबंधन को स्वचालित करना काफी आसान बना दिया है। समय पर डेटा गुणवत्ता का प्रबंधन प्रतिस्पर्धी उपायों की वास्तविक समय की गणना को सक्षम कर सकता है, जैसे कि बाजार की आवश्यकताएं, उपभोक्ता प्राथमिकताएं, मूल्य निर्धारण और प्रचार, और उत्पाद पहुंच, आदि।

ज़रा ज़ियाद

ज़ारा ज़ियाद एक उत्पाद विपणन विश्लेषक है डेटा सीढ़ी आईटी में पृष्ठभूमि के साथ। वह एक रचनात्मक सामग्री रणनीति तैयार करने के बारे में भावुक है जो आज कई संगठनों द्वारा सामना की जाने वाली वास्तविक दुनिया की डेटा स्वच्छता के मुद्दों पर प्रकाश डालती है। वह समाधानों, युक्तियों और प्रथाओं को संप्रेषित करने के लिए सामग्री तैयार करती है जो व्यवसायों को उनकी व्यावसायिक खुफिया प्रक्रियाओं में अंतर्निहित डेटा गुणवत्ता को लागू करने और प्राप्त करने में मदद कर सकती है। वह ऐसी सामग्री बनाने का प्रयास करती है, जो तकनीकी कर्मियों से लेकर अंतिम-उपयोगकर्ता तक दर्शकों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए लक्षित हो, साथ ही साथ विभिन्न डिजिटल प्लेटफॉर्म पर इसकी मार्केटिंग भी करती हो।

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