2018 में, डेटा विल एमर्जिंग इनसाइट्स इकोनॉमी

डेटा जानकारी

की संभावना कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) 2017 में विपणन हलकों में काफी चर्चा पैदा हुई, और यह 2018 और आगे के वर्षों में जारी रहेगा। नवाचारों की तरह सेल्सफोर्स आइंस्टीन, CRM के लिए पहला व्यापक AI, बिक्री पेशेवरों को ग्राहकों की ज़रूरतों में अभूतपूर्व अंतर्दृष्टि देगा, सहायता एजेंटों को समस्याओं को हल करने से पहले ग्राहकों को भी उन्हें समझने में मदद करेगा और उन अनुभवों को एक हद तक व्यक्तिगत रूप से विपणन करने देगा जो पहले संभव नहीं था।

ये घटनाक्रम एक बदलाव की अग्रणी धार है जो लगभग अपूर्ण रूप से हो रही है: का उद्भव अंतर्दृष्टि अर्थव्यवस्था। जिस तरह औद्योगिक युग एक विनिर्माण-केंद्रित उत्पादन अर्थव्यवस्था की शुरुआत करता है, सूचना युग ईंधन प्रदान करने वाले डेटा के साथ इनसाइट्स अर्थव्यवस्था को चला रहा है। सबसे अच्छा एआई उपकरण कच्चे डेटा को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदल सकते हैं।

लेकिन यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि, जबकि यह अत्यधिक परिष्कृत है, इसके मूल में, AI एक सॉफ्टवेयर प्रोग्राम है, और यदि इसमें दिया गया डेटा अधूरा या गलत है, तो आउटपुट की गुणवत्ता कम हो जाएगी। एआई के वादे को पूरा करने के लिए, मार्केटर्स को डेटा संकलित करने, मानकों को लागू करने, जानकारी को अपडेट करने और डेटा को उचित रूप से साफ़ करने का एक तरीका खोजने की आवश्यकता है।

डेटा गुणवत्ता की पहचान करने और डेटा को अंतर्दृष्टि में बदलने में सक्षम होना महत्वपूर्ण है। जबकि इनसाइट्स इकोनॉमी एक उभरती हुई घटना है, इसे आगे बढ़ाने के लिए आवश्यक ईंधन स्पष्ट है: उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा। आने वाले वर्ष में, अधिक कंपनियां इस तरह की चार-चरण प्रक्रियाओं को लागू करेंगी ताकि वे उस डेटा गुणवत्ता को प्राप्त कर सकें जो उन्हें गेम-चेंजिंग इनसाइट्स उत्पन्न करने की आवश्यकता है:

  1. चरण 1: योजना - विपणक इस कदम में योजना बनाने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करते हैं, लक्ष्यों की पहचान करने के लिए बिक्री के साथ काम करते हैं और उद्देश्यों को पूरा करने के लिए आवश्यक औसत सौदा आकार, लीड वॉल्यूम और वेग का निर्धारण करते हैं। फिर, वे पिछले प्रदर्शनों के आधार पर रूपांतरण दर निर्धारित करते हैं और वर्तमान लक्ष्यों को पूरा करने के लिए उन्हें क्या करना है (उदाहरण के लिए, कितने की बिक्री, इष्टतम बिक्री चक्र, आदि) की आवश्यकता होती है।
  2. चरण 2: प्राप्त करना - इस चरण में, विपणक अभियान के प्रदर्शन का मूल्यांकन करते हैं ताकि वे उद्देश्यों और अनुमानित अंतर्दृष्टि की दिशा में प्रगति कर सकें। इस तरह, वे फीडबैक लूप बनाने के लिए डेटा को अंतर्दृष्टि में बदल सकते हैं। इसका एक उदाहरण है "आप भी इसे पसंद कर सकते हैं" उत्पाद सिफारिशें ईकॉमर्स प्लेटफॉर्म प्रदान करती हैं, जिन्हें नए डेटा प्रवाह के रूप में अपडेट किया जाता है।
  3. चरण 3: अनुकूलन - जैसा कि नाम से पता चलता है, इस कदम में प्रक्रियाओं का निरंतर सुधार शामिल है, जैसे कि विपणन और बिक्री के बीच का हाथ। जैसा कि नई जानकारी आती है, विपणक जो प्रक्रियाओं का अनुकूलन कर रहे हैं वे सावधानीपूर्वक समीक्षा करते हैं और उन तकनीकों की पहचान करते हैं जिनका वे परिणामों में सुधार कर सकते हैं। प्रक्रियाओं को समायोजित किया जाता है, और परिणाम मापा जाता है।
  4. चरण 4: मूल्यांकन - इस महत्वपूर्ण कदम में, विपणक अपने कार्यक्रमों का मूल्यांकन करते हैं और यह पता लगाते हैं कि किन अभियानों ने सबसे अधिक रिटर्न प्राप्त किया। वे ROI निर्धारित करने के लिए चैनल, संदेश और अन्य कारकों पर एक नज़र डालते हैं ताकि वे भविष्य के अभियानों की योजना बना सकें जिसके आधार पर दृष्टिकोण सबसे सफल साबित हुआ। इस कदम से प्राप्त ज्ञान डेटा द्वारा उत्पादित अंतर्दृष्टि से आता है।

जैसा कि अधिक व्यापारिक नेता इनसाइट्स इकॉनमी में बदलाव का अनुभव करते हैं, कंपनियों के लिए अपने सीआरएम प्लेटफॉर्म जैसे रिकॉर्ड के सिस्टम पर डेटा को समेकित करने और उनके चरणों को लागू करने के लिए देखें। विपणन के विकास में एआई एक महत्वपूर्ण घटक है, लेकिन इसे काम करने के लिए बुलेटप्रूफ डेटा की आवश्यकता होती है, जिसका अर्थ है कि बिक्री और विपणन को डेटा सत्य के एक स्रोत की आवश्यकता है।

जब बिक्री और विपणन एक सामान्य समाधान स्टैक का उपयोग करते हैं, तो टीम डेटा की गुणवत्ता में लगातार वृद्धि करने के लिए ऊपर उल्लिखित चरणों का उपयोग करते हुए और अधिक बारीकी से मिलकर काम कर सकती है - और तेजी से मूल्यवान अंतर्दृष्टि उत्पन्न कर सकती है। सेल्सफोर्स जैसी केंद्रीय प्रणाली पर अभियान के प्रभाव और एक्सेस डेटा को प्रदर्शित करने की क्षमता विपणन के लिए विश्वसनीयता देती है और बिक्री के साथ टीम के सहयोग को बढ़ाती है।

इसलिए, जैसा कि 2018 सामने आया है, कंपनियां एआई समाधान की तलाश में रहेंगी। यह एक सकारात्मक कदम है - आइंस्टीन जैसी AI प्रौद्योगिकियों के साथ संभावनाएं वास्तव में आश्चर्यजनक हैं। लेकिन यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि डेटा एअर इंडिया को ईंधन देता है। जो लोग डेटा की केंद्रीय भूमिका को पहचानते हैं और गुणवत्ता में सुधार के लिए इन चार चरणों की तरह एक सचेत रणनीति का उपयोग करते हैं, वे आगे बढ़ जाएंगे क्योंकि इनसाइट्स अर्थव्यवस्था उभरती रहेगी।

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