सीआरएम और डेटा प्लेटफार्म

क्या आपका संगठन बड़े डेटा का उपयोग करने के लिए तैयार है?

बड़ा डेटा अधिकांश विपणन संगठनों के लिए वास्तविकता की तुलना में अधिक आकांक्षा है। बिग डेटा के रणनीतिक मूल्य पर व्यापक सहमति एक डेटा पारिस्थितिकी तंत्र की संरचना और व्यक्तिगत संचार में जीवन के लिए कुरकुरा डेटा-चालित अंतर्दृष्टि लाने के लिए आवश्यक नट-और-बोल्ट तकनीकी मुद्दों के असंख्य को रास्ता देती है।

आप सात प्रमुख क्षेत्रों में संगठन की क्षमताओं का विश्लेषण करके बिग डेटा का लाभ उठाने के लिए एक संगठन की तत्परता का आकलन कर सकते हैं:

  1. कार्यनीतिक दृष्टि व्यापार उद्देश्यों को पूरा करने के लिए एक महत्वपूर्ण योगदानकर्ता के रूप में बिग डेटा की स्वीकृति है। सी-सूट प्रतिबद्धता और खरीदना-इन को समझना पहला कदम है, इसके बाद समय, फोकस, प्राथमिकता, संसाधन और ऊर्जा का आवंटन होता है। बात बोलना आसान है। वरिष्ठ अधिकारियों के बीच लगातार डिस्कनेक्ट के लिए देखें जो रणनीतिक विकल्प बनाते हैं और काम के स्तर के डेटा वैज्ञानिकों, डेटा विश्लेषकों और डेटा-केंद्रित विपणक जो वास्तव में काम करते हैं। अक्सर पर्याप्त कार्य-स्तर के इनपुट के बिना निर्णय किए जाते हैं। अक्सर, शीर्ष से दृश्य और मध्य से दृश्य मौलिक रूप से भिन्न होते हैं।
  2. डाटा इकोसिस्टम एक ठोकर या एक छुरा हो सकता है। कई कंपनियां विरासत प्रणालियों और निवेश से फंस गई हैं। प्रत्येक फर्म के पास मौजूदा प्लंबिंग के लिए भविष्य की स्पष्ट दृष्टि नहीं है। अक्सर आईटी परिदृश्य और व्यापारिक उपयोगकर्ताओं के बीच घर्षण होता है जो संबंधित बजट को बढ़ाते हैं। कई मामलों में, आगे की दृष्टि वर्कअराउंड का एक संग्रह है। भ्रम में जोड़ना 3500+ कंपनियां हैं जो सभी तकनीकी समाधानों की पेशकश करती हैं, समान दावे करती हैं, समान भाषा का उपयोग करती हैं और समान सौदों की पेशकश करती हैं।
  3. डेटा प्रशासन डेटा स्रोतों को समझना, अंतर्ग्रहण, सामान्यीकरण, सुरक्षा और प्राथमिकता के लिए योजना बनाना। इसके लिए चुस्त सुरक्षा उपायों के संयोजन की आवश्यकता है, एक स्पष्ट रूप से परिभाषित अनुमति शासन और पहुंच और नियंत्रण के लिए रास्ते। शासन ने गोपनीयता और लचीले उपयोग और डेटा के पुन: उपयोग के साथ अनुपालन को संतुलित किया है। बहुत बार इन मुद्दों को अच्छी तरह से डिजाइन की गई नीतियों और प्रोटोकॉल को प्रतिबिंबित करने के बजाय परिस्थितियों द्वारा एक साथ muddled या स्ट्रगल किया जाता है।
  4. एप्लाइड एनालिटिक्स इस बात का सूचक है कि किसी संगठन ने कितनी अच्छी तैनाती की है विश्लेषिकी संसाधन और कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग को सहन करने में सक्षम है। महत्वपूर्ण प्रश्न हैं: क्या किसी संगठन के पास पर्याप्त है विश्लेषिकी संसाधन और उन्हें कैसे तैनात किया जा रहा है? कर रहे हैं विश्लेषिकी विपणन और रणनीतिक वर्कफ़्लो में एम्बेडेड है, या एक तदर्थ आधार पर टैप किया गया है? कर रहे हैं
    विश्लेषिकी व्यवसाय के प्रमुख निर्णयों को चलाना और अधिग्रहण, प्रतिधारण, लागत में कमी और वफादारी में दक्षता हासिल करना?
  5. प्रौद्योगिकी अवसंरचना सॉफ्टवेयर और डेटा संरचनाओं का मूल्यांकन करता है, जिसका उपयोग अधिकांश कंपनियों में डेटा प्रवाह की प्रक्रिया को निगलना, प्रक्रिया, शुद्ध, सुरक्षित और अद्यतन करने के लिए किया जाता है। मुख्य संकेतक स्वचालन के स्तर और डेटा सेटों को सामान्य बनाने, व्यक्तिगत पहचानों को हल करने, सार्थक खंड बनाने और लगातार नए वास्तविक समय डेटा लेने और लागू करने के स्तर हैं। अन्य सकारात्मक संकेतक ईएसपी, मार्केटिंग ऑटोमेशन और क्लाउड कंप्यूटिंग आपूर्तिकर्ताओं के साथ गठबंधन हैं।
  6. केस डेवलपमेंट का उपयोग करें एक फर्म की क्षमता को वास्तव में उस डेटा का उपयोग करने के लिए जो वे एकत्र करते हैं और प्रक्रिया करते हैं। क्या वे "सर्वश्रेष्ठ" ग्राहकों की पहचान कर सकते हैं; अगले सर्वोत्तम प्रस्तावों की भविष्यवाणी करें या संभावित वफादारों का पोषण करें? क्या उनके पास व्यक्तिगत संदेश बनाने, सूक्ष्म-विभाजन करने, मोबाइल या सोशल मीडिया में व्यवहार का जवाब देने या कई चैनलों पर वितरित कई सामग्री अभियान बनाने के लिए औद्योगिक तंत्र है?
  7. मठ पुरुषों को गले लगाते हुए कॉर्पोरेट संस्कृति का एक संकेतक है; नए तरीकों और नई तकनीकों का पता लगाने, अपनाने और हासिल करने के लिए एक संगठन की वास्तविक भूख का मापन। हर कोई डिजिटल और डेटा परिवर्तन की बयानबाजी करता है। लेकिन बहुत सारे डब्लूएमडी (गणित के व्यवधान के हथियार)। डेटा केंद्रितता को एक मौलिक कॉर्पोरेट संपत्ति बनाने के लिए सुदूर कम कंपनियां समय, संसाधन और नकदी का निवेश करती हैं। बिग डेटा की तत्परता प्राप्त करना लंबा, महंगा और निराशाजनक हो सकता है। यह हमेशा दृष्टिकोण, वर्कफ़्लोज़ और तकनीक में महत्वपूर्ण बदलाव की आवश्यकता होती है। यह संकेतक भविष्य के डेटा उपयोग लक्ष्यों के लिए संगठन की सच्ची प्रतिबद्धता को मापता है।

बिग डेटा के लाभों को महसूस करना परिवर्तन प्रबंधन में एक अभ्यास है। ये सात मानदंड हमें स्पष्ट दृष्टिकोण प्राप्त करने में सक्षम करते हैं कि परिवर्तन स्पेक्ट्रम पर किसी दिए गए संगठन को कहां गिरता है। समझ जहां आप कर रहे हैं बनाम जहाँ आप चाहते हैं एक उपयोगी हो सकता है अगर व्यायाम sobering।

 

डैनी फ्लेमबर्ग

डैनी फ्लेमबर्ग ओपेरा सॉल्यूशंस में एक प्रिंसिपल हैं, जो ओमीनिकेलन मार्केटिंग टीम का नेतृत्व करते हैं। डैनी फ्लेमबर्ग 25 से अधिक वर्षों से ब्रांडों का निर्माण और व्यवसाय बना रहे हैं। अमेरिका, यूरोप और दक्षिण अमेरिका में, उन्होंने स्टार्ट-अप को अपने बाजारों में महत्वपूर्ण खिलाड़ी बनने में मदद की है और प्रमुख वैश्विक ब्रांडों को अपनी पहुंच, बाजार हिस्सेदारी और ग्राहकों के साथ संबंधों को बढ़ाने में मदद की है। उनकी नई किताब का शीर्षक लें डिजिटल क्रांति के माध्यम से नृत्य

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