पूर्वानुमानित खुदरा विश्लेषण के लिए सामाजिक चेक-इन का उपयोग

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हमने अपने उद्योग में उन कंपनियों के साथ बहुत सारे परामर्श किए हैं जिन्होंने अमूल्य डेटा के बड़े पैमाने पर गोदाम विकसित किए हैं। कई बार, इन कंपनियों को अपने विपणन के प्रभाव को बढ़ाने, अपनी बाजार हिस्सेदारी बढ़ाने और अपने उत्पादों और सेवा प्रसाद के आधार पर ऐसा करने की चुनौती दी जाती है। जब हम उनके प्लेटफार्मों में थोड़ी गहराई से खुदाई करते हैं, तो हम पाते हैं कि उन्होंने डेटा के पहाड़ एकत्र किए हैं जो अप्रयुक्त हो जाते हैं।

ईमेल विपणन उद्योग के भीतर कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

  • ईमेल मार्केटिंग कंपनियां बेंचमार्किंग प्रदान करने में सक्षम क्यों नहीं हैं प्रतिधारण, उपभोक्ताओं और व्यवसायों की सफलता का आकलन करने के लिए क्लिक, ओपन और रूपांतरण डेटा? मुझे आसानी से यह देखने में सक्षम होना चाहिए कि मेरी सूची अधिग्रहण और प्रतिधारण प्रयासों की तुलना समान फर्माग्राफिक्स वाली समान कंपनियों की तुलना में यह देखने के लिए की जाती है कि मैं अच्छा कर रहा हूं या नहीं।
  • ईमेल मार्केटिंग कंपनियां आपकी ईमेल सूची में ग्राहकों की वृद्धि और गुणवत्ता के आधार पर बिक्री का पूर्वानुमान लगाने वाला पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण प्रदान करने में सक्षम क्यों नहीं हैं? क्या आप अपने ग्राहकों की प्रासंगिकता, गतिविधि, भूगोल और जनसांख्यिकी के आधार पर उनके मूल्य को भी जानते हैं?
  • ईमेल मार्केटिंग कंपनियां केंद्रीय ईमेल रिपॉजिटरी बनाने में सक्षम क्यों नहीं हैं जो स्वचालित रूप से सभी खातों में ईमेल पते अपडेट करती हैं, या एक खाते पर बाउंस होने पर उन्हें हटा देती हैं? ईमेल मार्केटिंग कंपनी उनसे यह क्यों नहीं पूछती कि क्या वे एक ही प्लेटफॉर्म पर सभी साझा ग्राहकों में अपनी जानकारी अपडेट करना चाहते हैं?

यदि आप डेटा में खुदाई करना शुरू करते हैं, तो आप तुरंत देखेंगे कि किसी भी कंपनी के लिए इन प्रक्रियाओं और डेटा का होना कितना आश्चर्यजनक होगा। कल्पना कीजिए कि आप अपनी खुद की सूचियों के साइलो के बजाय सभी विपणक में खुफिया पहुंच के आधार पर क्या निर्णय ले सकते हैं?

यहाँ सोशल मीडिया उद्योग के कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

  • ट्विटर जैसा प्लेटफॉर्म लिंक इंटेलिजेंस क्यों नहीं बनाता? किसी भी शॉर्टनर या लिंक को बढ़ावा देने वाले के बावजूद, ट्विटर डेटा की एक पागल राशि प्रदान कर सकता है जो व्यवसायों को उनकी सामग्री, प्रचार और वकालत कार्यक्रमों के प्रभाव पर पूरी रिपोर्ट प्रदान करेगा। कल्पना कीजिए कि डेटा का एक शानदार पेड़ देखने में सक्षम है जो एक लिंक का जीवनकाल प्रदान करता है - पीढ़ी से, साझा करने, पहुंचने, क्लिक करने के लिए ... प्रत्येक ट्विटर उपयोगकर्ता पर जिसने इसे साझा या रीट्वीट किया?! मैंने पिछले हफ्ते एक व्यवसाय के लिए इसका उल्लेख किया और उन्होंने कहा कि वे इस डेटा तक पहुंच के लिए पूरी तरह से भुगतान करेंगे। इसके बजाय, ट्विटर कुछ भी प्रदान नहीं करता है और हम प्रभाव का पता लगाने के लिए डार्क डेटा और लिंक शॉर्टनर पर भरोसा करने के लिए मजबूर हैं।

यहां फोरस्क्वेयर से एक बिल्कुल अद्भुत उदाहरण है। जब चिपोटल में खाद्य सुरक्षा के मुद्दे थे, फोरस्कोर स्टोरों में ट्रेंडिंग फुट ट्रैफिक की निगरानी करने में सक्षम था और अंत में, नुकसान की भविष्यवाणी करें:

चिपोटल फुट यातायात

परिणाम? चिपोटल ने अपनी पहली तिमाही की आय की घोषणा की है और फोरस्क्वेयर की भविष्यवाणियां लक्ष्य पर थीं - बिक्री में 30% की गिरावट के साथ। फोरस्क्वेयर न केवल नुकसान की भविष्यवाणी करने में सक्षम था, बल्कि वे एक और भी साहसिक भविष्यवाणी करने में सक्षम थे:

हमारा मानना ​​है कि एक ही स्टोर फुट ट्रैफिक में 23% की गिरावट अधिक सार्थक संख्या है, जो शेयरधारकों को बिक्री पर 30% गिरावट के बजाय ध्यान केंद्रित करना चाहिए। यह दर्शाता है कि चिपोटल ग्राहकों के साथ विश्वास वापस बना रहा है, जो कि इसकी सफलता के लिए अधिक महत्वपूर्ण है। जेफ ग्लूक, फोरस्कुअर के सीईओ।

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सुविधाएँ बनाम बुद्धिमत्ता

मैंने एक ऐसी कंपनी के साथ काम किया, जिसने एक विशाल डेटा वेयरहाउस में 1 बिलियन से अधिक फैक्टोइड्स जमा किए, लेकिन वे अपने द्वारा जमा किए जा रहे डेटा की गुणवत्ता और मूल्य की तुलना में अपने विज्ञापन बजट के विकास पर अधिक ध्यान केंद्रित कर रहे थे। हमने डेटा को साफ करने और डेटा वैज्ञानिक को काम पर रखने के लिए उन्हें कड़ी मेहनत की। वे नहीं थे और तब से बंद हो गए हैं ... अप्रयुक्त डेटा के पहाड़ के साथ जो अमूल्य हो सकता था अगर इसे बेहतर बनाए रखा जाता और सही तरीके से खनन किया जाता।

बहुत सी कंपनियां अधिक स्टॉक डालती हैं और अपनी सुविधाओं में अधिक समय लगाती हैं। सुविधाएँ शांत हैं, लेकिन उन्हें आसानी से कॉपी किया जा सकता है। उपभोक्ताओं को जीतने में मदद करने और व्यवसायों को टक्कर देने की बुद्धिमत्ता किसी भी तरह के कोड से अधिक मूल्यवान है।

डेटा एक अविश्वसनीय संपत्ति है जिसे दो कारणों से अपरिचित नहीं जाना चाहिए:

  1. अधिकार - अपने डेटा का खनन करें और अपने उद्योग को प्राथमिक अनुसंधान प्रदान करें जो आपको एक नेता के रूप में नियुक्त करता है।
  2. वैल्यू - कर्मचारियों के जीवन को आसान बनाने वाली सुविधा या डेटा जो एक कार्यकारी को बेहतर निर्णय लेने में मदद करता है, के विकल्प को देखते हुए, मैं हर बार डेटा चुनूंगा।

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