ग्राहक 360 (सी360) सभी टचप्वाइंट और चैनलों पर ग्राहक की बातचीत और व्यवहार का पूर्ण और एकीकृत दृश्य प्रदान करता है। इस दृश्य का उपयोग ग्राहक व्यवहार में पैटर्न और रुझानों की पहचान करने के लिए किया जाता है, जो व्यावसायिक परिणामों को बेहतर बनाने के लिए डेटा-संचालित निर्णयों को सूचित कर सकता है। उदाहरण के लिए, आप C360 का उपयोग विपणन अभियानों को विभाजित करने और बनाने के लिए कर सकते हैं जो ग्राहकों के विशिष्ट समूहों के साथ प्रतिध्वनित होने की अधिक संभावना रखते हैं।
2022 में, AWS ने मात्रा निर्धारित करने के लिए अमेरिकी उत्पादकता और गुणवत्ता केंद्र (APQC) द्वारा एक अध्ययन शुरू किया। ग्राहक का व्यावसायिक मूल्य 360. निम्नलिखित आंकड़ा अध्ययन से प्राप्त कुछ मीट्रिक दिखाता है। C360 का उपयोग करने वाले संगठनों ने बिक्री चक्र अवधि में 43.9% की कमी, ग्राहक जीवनकाल मूल्य में 22.8% की वृद्धि, बाजार में 25.3% तेज समय और नेट प्रमोटर स्कोर (एनपीएस) रेटिंग में 19.1% सुधार हासिल किया।
C360 के बिना, व्यवसायों को छूटे हुए अवसरों, गलत रिपोर्टों और असंबद्ध ग्राहक अनुभवों का सामना करना पड़ता है, जिससे ग्राहक मंथन होता है। हालाँकि, C360 समाधान बनाना जटिल हो सकता है। ए गार्टनर मार्केटिंग सर्वेक्षण पाया गया कि केवल 14% संगठनों ने C360 समाधान को सफलतापूर्वक लागू किया है, 360-डिग्री दृश्य का क्या अर्थ है, इस पर आम सहमति की कमी, डेटा गुणवत्ता के साथ चुनौतियां और ग्राहक डेटा के लिए क्रॉस-फ़ंक्शनल शासन संरचना की कमी के कारण।
इस पोस्ट में, हम चर्चा करते हैं कि आप इन चुनौतियों का समाधान करने वाले ग्राहक डेटा को एकीकृत और नियंत्रित करने के लिए C360 के लिए एंड-टू-एंड डेटा रणनीति बनाने के लिए उद्देश्य-निर्मित AWS सेवाओं का उपयोग कैसे कर सकते हैं। हम इसे पांच स्तंभों में संरचित करते हैं जो C360 को शक्ति प्रदान करते हैं: डेटा संग्रह, एकीकरण, विश्लेषण, सक्रियण और डेटा प्रशासन, साथ ही एक समाधान वास्तुकला जिसे आप अपने कार्यान्वयन के लिए उपयोग कर सकते हैं।
परिपक्व C360 के पाँच स्तंभ
जब आप C360 बनाना शुरू करते हैं, तो आप कई उपयोग के मामलों, ग्राहक डेटा के प्रकारों और उन उपयोगकर्ताओं और अनुप्रयोगों के साथ काम करते हैं जिनके लिए विभिन्न टूल की आवश्यकता होती है। सही डेटासेट पर C360 बनाना, डेटा की गुणवत्ता बनाए रखते हुए समय के साथ नए डेटासेट जोड़ना और इसे सुरक्षित रखने के लिए आपके ग्राहक डेटा के लिए एंड-टू-एंड डेटा रणनीति की आवश्यकता होती है। आपको ऐसे उपकरण भी उपलब्ध कराने होंगे जो आपकी टीमों के लिए आपके C360 को परिपक्व करने वाले उत्पाद बनाना आसान बना दें।
हम आपकी डेटा रणनीति को C360 के पांच स्तंभों के आसपास बनाने की सलाह देते हैं, जैसा कि निम्नलिखित आंकड़े में दिखाया गया है। यह बुनियादी डेटा संग्रह से शुरू होता है, अद्वितीय ग्राहकों से संबंधित विभिन्न चैनलों से डेटा को एकीकृत और लिंक करता है, और निर्णय लेने के लिए बुनियादी से उन्नत विश्लेषण और विभिन्न चैनलों के माध्यम से व्यक्तिगत जुड़ाव की ओर बढ़ता है। जैसे-जैसे आप इनमें से प्रत्येक स्तंभ में परिपक्व होते हैं, आप वास्तविक समय के ग्राहक संकेतों पर प्रतिक्रिया देने की दिशा में प्रगति करते हैं।
निम्नलिखित चित्र कार्यात्मक वास्तुकला को दर्शाता है जो बिल्डिंग ब्लॉक्स को जोड़ती है AWS पर ग्राहक डेटा प्लेटफ़ॉर्म एंड-टू-एंड C360 समाधान को डिज़ाइन करने के लिए अतिरिक्त घटकों का उपयोग किया जाता है। यह उन पांच स्तंभों से जुड़ा है जिनकी हम इस पोस्ट में चर्चा करते हैं।
स्तंभ 1: डेटा संग्रह
जैसे ही आप अपना ग्राहक डेटा प्लेटफ़ॉर्म बनाना शुरू करते हैं, आपको विभिन्न प्रणालियों और टचपॉइंट्स से डेटा एकत्र करना होगा, जैसे कि आपकी बिक्री प्रणाली, ग्राहक सहायता, वेब और सोशल मीडिया और डेटा मार्केटप्लेस। डेटा संग्रह स्तंभ को अंतर्ग्रहण, भंडारण और प्रसंस्करण क्षमताओं के संयोजन के रूप में सोचें।
डेटा अंतर्ग्रहण
आपको डेटा स्रोतों के प्रकार (ऑन-प्रिमाइसेस डेटा स्टोर, फ़ाइलें, SaaS एप्लिकेशन, तृतीय-पक्ष डेटा), और डेटा के प्रवाह (अनबाउंड स्ट्रीम या बैच डेटा) जैसे कारकों के आधार पर अंतर्ग्रहण पाइपलाइन बनानी होगी। AWS डेटा अंतर्ग्रहण पाइपलाइनों के निर्माण के लिए विभिन्न सेवाएँ प्रदान करता है:
- एडब्ल्यूएस गोंद एक सर्वर रहित डेटा एकीकरण सेवा है जो ऑन-प्रिमाइसेस डेटाबेस और क्लाउड में डेटा स्टोर से बैचों में डेटा प्राप्त करती है। यह 70 से अधिक डेटा स्रोतों से जुड़ता है और आपको पाइपलाइन बुनियादी ढांचे को प्रबंधित किए बिना निकालने, बदलने और लोड (ईटीएल) पाइपलाइन बनाने में मदद करता है। एडब्ल्यूएस गोंद डेटा गुणवत्ता खराब डेटा की जांच करता है और अलर्ट करता है, जिससे आपके व्यवसाय को नुकसान पहुंचाने से पहले समस्याओं का पता लगाना और उन्हें ठीक करना आसान हो जाता है।
- अमेज़न ऐपफ्लो Google Analytics, Salesforce, SAP और Marketo जैसे सेवा के रूप में सॉफ़्टवेयर (SaaS) अनुप्रयोगों से डेटा ग्रहण करता है, जिससे आपको 50 से अधिक SaaS अनुप्रयोगों से डेटा ग्रहण करने की सुविधा मिलती है।
- AWS डेटा एक्सचेंज एनालिटिक्स के लिए तीसरे पक्ष के डेटा को ढूंढना, उसकी सदस्यता लेना और उसका उपयोग करना आसान बनाता है। आप ऐसे डेटा उत्पादों की सदस्यता ले सकते हैं जो ग्राहक प्रोफ़ाइल को समृद्ध बनाने में मदद करते हैं, उदाहरण के लिए जनसांख्यिकी डेटा, विज्ञापन डेटा और वित्तीय बाज़ार डेटा।
- अमेज़ॅन किनिस पॉइंट-ऑफ-सेल्स सिस्टम से वास्तविक समय में स्ट्रीमिंग इवेंट, मोबाइल ऐप्स और वेबसाइटों से क्लिकस्ट्रीम डेटा और सोशल मीडिया डेटा को शामिल करता है। आप उपयोग करने पर भी विचार कर सकते हैं Apache Kafka के लिए Amazon प्रबंधित स्ट्रीमिंग (अमेज़ॅन एमएसके) वास्तविक समय में घटनाओं की स्ट्रीमिंग के लिए।
निम्नलिखित चित्र AWS सेवाओं का उपयोग करके विभिन्न स्रोत प्रणालियों से डेटा प्राप्त करने के लिए विभिन्न पाइपलाइनों को दिखाता है।
आधार सामग्री भंडारण
संरचित, अर्ध-संरचित, या असंरचित बैच डेटा को ऑब्जेक्ट स्टोरेज में संग्रहीत किया जाता है क्योंकि ये लागत-कुशल और टिकाऊ होते हैं। अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़ॅन एस3) संग्रह सुविधाओं से युक्त एक प्रबंधित भंडारण सेवा है जो पेटाबाइट डेटा संग्रहीत कर सकती है स्थायित्व के ग्यारह 9. कम विलंबता आवश्यकताओं वाला स्ट्रीमिंग डेटा संग्रहीत किया जाता है अमेज़न Kinesis डेटा स्ट्रीम वास्तविक समय की खपत के लिए। यह विभिन्न डाउनस्ट्रीम उपभोक्ताओं के लिए तत्काल विश्लेषण और कार्रवाई की अनुमति देता है - जैसा कि दंगा गेम्स के केंद्रीय के साथ देखा गया है दंगा घटना बस.
डाटा प्रासेसिंग
कच्चा डेटा अक्सर डुप्लिकेट और अनियमित प्रारूपों से भरा होता है। इसे विश्लेषण के लिए तैयार करने के लिए आपको इसे संसाधित करने की आवश्यकता है। यदि आप बैच डेटा और स्ट्रीमिंग डेटा का उपभोग कर रहे हैं, तो ऐसे ढांचे का उपयोग करने पर विचार करें जो दोनों को संभाल सके। एक पैटर्न जैसे कप्पा वास्तुकला प्रसंस्करण पाइपलाइनों को सरल बनाते हुए, हर चीज़ को एक धारा के रूप में देखता है। उपयोग करने पर विचार करें अपाचे फ्लिंक के लिए अमेज़ॅन प्रबंधित सेवा प्रसंस्करण कार्य को संभालने के लिए. Apache Flink के लिए प्रबंधित सेवा के साथ, आप स्ट्रीमिंग डेटा को साफ़ और परिवर्तित कर सकते हैं और विलंबता आवश्यकताओं के आधार पर इसे उचित गंतव्य पर निर्देशित कर सकते हैं। आप इसका उपयोग करके बैच डेटा प्रोसेसिंग भी कार्यान्वित कर सकते हैं अमेज़ॅन ईएमआर अपाचे स्पार्क जैसे ओपन सोर्स फ्रेमवर्क पर 3.5 गुना बेहतर प्रदर्शन पर स्व-प्रबंधित संस्करण की तुलना में। बैच या स्ट्रीमिंग प्रोसेसिंग सिस्टम का उपयोग करने का आर्किटेक्चर निर्णय विभिन्न कारकों पर निर्भर करेगा; हालाँकि, यदि आप अपने ग्राहक डेटा पर वास्तविक समय विश्लेषण सक्षम करना चाहते हैं, तो हम कप्पा आर्किटेक्चर पैटर्न का उपयोग करने की सलाह देते हैं।
स्तंभ 2: एकीकरण
विभिन्न टचप्वाइंट से आने वाले विविध डेटा को एक अद्वितीय ग्राहक से जोड़ने के लिए, आपको एक पहचान प्रसंस्करण समाधान बनाने की आवश्यकता है जो गुमनाम लॉगिन की पहचान करता है, उपयोगी ग्राहक जानकारी संग्रहीत करता है, बेहतर अंतर्दृष्टि के लिए उन्हें बाहरी डेटा से जोड़ता है, और ग्राहकों को रुचि के डोमेन में समूहित करता है। यद्यपि पहचान प्रसंस्करण समाधान एकीकृत ग्राहक प्रोफ़ाइल बनाने में मदद करता है, हम इसे आपकी डेटा प्रोसेसिंग क्षमताओं के हिस्से के रूप में मानने की सलाह देते हैं। निम्नलिखित चित्र ऐसे समाधान के घटकों को दर्शाता है।
प्रमुख घटक इस प्रकार हैं:
- पहचान संकल्प - पहचान समाधान एक डिडुप्लीकेशन समाधान है, जहां गोपनीयता का उपयोग करके किसी ज्ञात व्यक्ति या अनाम प्रोफ़ाइल से कई पहचानकर्ताओं जैसे कुकीज़, डिवाइस पहचानकर्ता, आईपी पते, ईमेल आईडी और आंतरिक एंटरप्राइज़ आईडी को जोड़कर एक अद्वितीय ग्राहक और संभावनाओं की पहचान करने के लिए रिकॉर्ड का मिलान किया जाता है। अनुरूप तरीके. का उपयोग करके इसे प्राप्त किया जा सकता है AWS इकाई संकल्प, जो नियमों और मशीन लर्निंग (एमएल) तकनीकों का उपयोग करने में सक्षम बनाता है रिकॉर्ड का मिलान करें और पहचान का समाधान करें। वैकल्पिक रूप से, आप कर सकते हैं पहचान ग्राफ बनाएं का उपयोग अमेज़न नेपच्यून अपने ग्राहकों के एकल एकीकृत दृष्टिकोण के लिए।
- प्रोफ़ाइल एकत्रीकरण - जब आपने किसी ग्राहक की विशिष्ट पहचान कर ली है, तो आप ऐसा कर सकते हैं Apache Flink के लिए प्रबंधित सेवा में एप्लिकेशन बनाएं नाम से लेकर बातचीत के इतिहास तक, उनके सभी मेटाडेटा को समेकित करने के लिए। फिर, आप इस डेटा को एक संक्षिप्त प्रारूप में बदल देते हैं। प्रत्येक लेन-देन विवरण दिखाने के बजाय, आप एक समग्र व्यय मूल्य और उनके ग्राहक संबंध प्रबंधन (सीआरएम) रिकॉर्ड का लिंक प्रदान कर सकते हैं। ग्राहक सेवा इंटरैक्शन के लिए, उनके संचार इतिहास के बारे में गहराई से जानने के लिए एक औसत CSAT स्कोर और कॉल सेंटर सिस्टम का लिंक प्रदान करें।
- प्रोफ़ाइल संवर्धन - किसी ग्राहक को एक ही पहचान पर केंद्रित करने के बाद, विभिन्न डेटा स्रोतों का उपयोग करके उनकी प्रोफ़ाइल को बेहतर बनाएं। संवर्धन में आम तौर पर जनसांख्यिकीय, व्यवहारिक और भौगोलिक स्थान डेटा जोड़ना शामिल होता है। आप उपयोग कर सकते हैं AWS मार्केटप्लेस से तृतीय-पक्ष डेटा उत्पाद AWS डेटा एक्सचेंज के माध्यम से वितरित किए जाते हैं ग्राहक अनुभव को और बेहतर बनाने के लिए आय, उपभोग पैटर्न, क्रेडिट जोखिम स्कोर और कई अन्य आयामों पर अंतर्दृष्टि प्राप्त करना।
- ग्राहक विभाजन - किसी ग्राहक की प्रोफ़ाइल को विशिष्ट रूप से पहचानने और समृद्ध करने के बाद, आप Apache Flink के लिए प्रबंधित सेवा में एप्लिकेशन का उपयोग करके उम्र, खर्च, आय और स्थान जैसी जनसांख्यिकी के आधार पर उन्हें विभाजित कर सकते हैं। जैसे-जैसे आप आगे बढ़ते हैं, आप शामिल कर सकते हैं अधिक सटीक लक्ष्यीकरण तकनीकों के लिए AI सेवाएँ।
पहचान प्रसंस्करण और विभाजन करने के बाद, आपको अद्वितीय ग्राहक प्रोफ़ाइल को संग्रहीत करने और डाउनस्ट्रीम उपभोक्ताओं को समृद्ध ग्राहक डेटा का उपयोग करने के लिए इसके शीर्ष पर खोज और क्वेरी क्षमताएं प्रदान करने के लिए एक भंडारण क्षमता की आवश्यकता होती है।
निम्नलिखित चित्र एकीकृत ग्राहक प्रोफ़ाइल के लिए एकीकरण स्तंभ और डाउनस्ट्रीम अनुप्रयोगों के लिए ग्राहक के एकल दृश्य को दर्शाता है।
एकीकृत ग्राहक प्रोफ़ाइल
ग्राफ़ डेटाबेस ग्राहक संपर्क और संबंधों के मॉडलिंग में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, जो ग्राहक यात्रा का एक व्यापक दृश्य पेश करते हैं। यदि आप अरबों प्रोफ़ाइलों और इंटरैक्शन के साथ काम कर रहे हैं, तो आप AWS पर प्रबंधित ग्राफ़ डेटाबेस सेवा, नेप्च्यून का उपयोग करने पर विचार कर सकते हैं। जैसे संगठन जीटा और Activision प्रति माह अरबों अद्वितीय पहचानकर्ताओं और मिलीसेकंड प्रतिक्रिया समय पर प्रति सेकंड लाखों प्रश्नों को संग्रहीत और क्वेरी करने के लिए नेप्च्यून का सफलतापूर्वक उपयोग किया है।
एकल ग्राहक दृश्य
हालाँकि ग्राफ़ डेटाबेस गहन जानकारी प्रदान करते हैं, फिर भी वे नियमित अनुप्रयोगों के लिए जटिल हो सकते हैं। इस डेटा को एकल ग्राहक दृश्य में समेकित करना समझदारी है, जो ईकॉमर्स प्लेटफॉर्म से लेकर सीआरएम सिस्टम तक डाउनस्ट्रीम अनुप्रयोगों के लिए प्राथमिक संदर्भ के रूप में कार्य करता है। यह समेकित दृश्य डेटा प्लेटफ़ॉर्म और ग्राहक-केंद्रित अनुप्रयोगों के बीच संपर्क का काम करता है। ऐसे उद्देश्यों के लिए, हम उपयोग करने की सलाह देते हैं अमेज़ॅन डायनेमोडीबी इसकी अनुकूलनशीलता, मापनीयता और प्रदर्शन के लिए, जिसके परिणामस्वरूप एक अद्यतन और कुशल ग्राहक डेटाबेस तैयार होता है। यह डेटाबेस सक्रियण प्रणालियों से बहुत सारे लिखित प्रश्नों को स्वीकार करेगा जो ग्राहकों के बारे में नई जानकारी सीखते हैं और उन्हें वापस फ़ीड करते हैं।
स्तंभ 3: विश्लेषिकी
एनालिटिक्स स्तंभ उन क्षमताओं को परिभाषित करता है जो आपके ग्राहक डेटा के शीर्ष पर अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने में आपकी सहायता करती हैं। आपकी विश्लेषणात्मक रणनीति केवल C360 पर ही नहीं, बल्कि व्यापक संगठनात्मक आवश्यकताओं पर भी लागू होती है। आप वित्तीय रिपोर्टिंग प्रस्तुत करने, परिचालन प्रदर्शन को मापने, या यहां तक कि डेटा परिसंपत्तियों का मुद्रीकरण करने के लिए समान क्षमताओं का उपयोग कर सकते हैं। आपकी टीमें कैसे डेटा का पता लगाती हैं, विश्लेषण चलाती हैं, डाउनस्ट्रीम आवश्यकताओं के लिए डेटा को कैसे व्यवस्थित करती हैं और विभिन्न स्तरों पर डेटा की कल्पना कैसे करती हैं, इसके आधार पर रणनीति बनाएं। योजना बनाएं कि आप अपनी टीमों को वर्णनात्मक से निर्देशात्मक विश्लेषण की ओर बढ़ने के लिए एमएल का उपयोग करने में कैसे सक्षम बना सकते हैं।
RSI AWS आधुनिक डेटा आर्किटेक्चर क्लाउड में एक उद्देश्य-निर्मित, सुरक्षित और स्केलेबल डेटा प्लेटफ़ॉर्म बनाने का एक तरीका दिखाता है। अपने डेटा लेक और डेटा वेयरहाउस में क्वेरीिंग क्षमताएं बनाने के लिए इससे सीखें।
निम्नलिखित आरेख विश्लेषण क्षमता को डेटा अन्वेषण, विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा वेयरहाउसिंग और डेटा सहयोग में विभाजित करता है। आइए जानें कि इनमें से प्रत्येक घटक C360 के संदर्भ में क्या भूमिका निभाता है।
डाटा अन्वेषण
डेटा अन्वेषण से विसंगतियों, आउटलेर्स या त्रुटियों का पता लगाने में मदद मिलती है। इन्हें जल्दी पहचानने से, आपकी टीमों के पास C360 के लिए स्वच्छ डेटा एकीकरण हो सकता है, जिसके परिणामस्वरूप अधिक सटीक विश्लेषण और भविष्यवाणियां हो सकती हैं। डेटा की खोज करने वाले व्यक्तियों, उनके तकनीकी कौशल और अंतर्दृष्टि के समय पर विचार करें। उदाहरण के लिए, डेटा विश्लेषक जो SQL लिखना जानते हैं, वे सीधे Amazon S3 का उपयोग करके मौजूद डेटा को क्वेरी कर सकते हैं अमेज़न एथेना. दृश्य अन्वेषण में रुचि रखने वाले उपयोगकर्ता इसका उपयोग करके ऐसा कर सकते हैं AWS ग्लू डेटाब्रयू. डेटा वैज्ञानिक या इंजीनियर उपयोग कर सकते हैं अमेज़न EMR स्टूडियो or अमेज़ॅन सैजमेकर स्टूडियो नोटबुक से डेटा एक्सप्लोर करने के लिए, और कम-कोड अनुभव के लिए, आप इसका उपयोग कर सकते हैं अमेज़न SageMaker डेटा रैंगलर. क्योंकि ये सेवाएँ सीधे S3 बकेट को क्वेरी करती हैं, आप डेटा को डेटा झील में उतरते ही एक्सप्लोर कर सकते हैं, जिससे अंतर्दृष्टि का समय कम हो जाता है।
विज़ुअलाइज़ेशन
जटिल डेटासेट को सहज ज्ञान युक्त दृश्यों में बदलने से डेटा में छिपे पैटर्न उजागर होते हैं, और C360 उपयोग के मामलों के लिए यह महत्वपूर्ण है। इस क्षमता के साथ, आप अलग-अलग ज़रूरतों को पूरा करने वाले विभिन्न स्तरों के लिए रिपोर्ट डिज़ाइन कर सकते हैं: रणनीतिक अवलोकन प्रदान करने वाली कार्यकारी रिपोर्ट, परिचालन मेट्रिक्स पर प्रकाश डालने वाली प्रबंधन रिपोर्ट, और विशिष्टताओं में गोता लगाने वाली विस्तृत रिपोर्ट। ऐसी दृश्य स्पष्टता आपके संगठन को ग्राहक के दृष्टिकोण को केंद्रीकृत करते हुए सभी स्तरों पर सूचित निर्णय लेने में मदद करती है।
निम्नलिखित आरेख एक नमूना C360 डैशबोर्ड दिखाता है जिस पर बनाया गया है अमेज़न क्विकसाइट. क्विकसाइट स्केलेबल, सर्वर रहित विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताएं प्रदान करता है। आप पूर्वानुमान और विसंगति का पता लगाने या प्राकृतिक भाषा में पूछताछ जैसी स्वचालित अंतर्दृष्टि के लिए इसके एमएल एकीकरण से लाभ उठा सकते हैं क्विकसाइट में अमेज़न क्यू, विभिन्न स्रोतों से प्रत्यक्ष डेटा कनेक्टिविटी, और प्रति सत्र भुगतान मूल्य निर्धारण. क्विकसाइट के साथ, आप कर सकते हैं बाहरी वेबसाइटों और अनुप्रयोगों में डैशबोर्ड एम्बेड करें, और चाट मसाला इंजन बड़े पैमाने पर तीव्र, इंटरैक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को सक्षम बनाता है। निम्नलिखित स्क्रीनशॉट क्विकसाइट पर निर्मित C360 डैशबोर्ड का एक उदाहरण दिखाता है।
डेटा वेयरहाउस
डेटा वेयरहाउस विविध स्रोतों से संरचित डेटा को समेकित करने और बड़ी संख्या में समवर्ती उपयोगकर्ताओं से विश्लेषणात्मक क्वेरीज़ प्रदान करने में कुशल हैं। डेटा वेयरहाउस C360 उपयोग मामलों के लिए बड़ी मात्रा में ग्राहक डेटा का एकीकृत, सुसंगत दृश्य प्रदान कर सकते हैं। अमेज़न रेडशिफ्ट बड़ी मात्रा में डेटा और विविध कार्यभार को कुशलतापूर्वक संभालकर इस आवश्यकता को पूरा करता है। यह डेटासेट में मजबूत स्थिरता प्रदान करता है, जिससे संगठनों को अपने ग्राहकों के बारे में विश्वसनीय, व्यापक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की अनुमति मिलती है, जो सूचित निर्णय लेने के लिए आवश्यक है। अमेज़ॅन रेडशिफ्ट टेराबाइट्स से पेटाबाइट तक डेटा का विश्लेषण करने के लिए वास्तविक समय अंतर्दृष्टि और पूर्वानुमानित विश्लेषण क्षमताएं प्रदान करता है। साथ अमेज़ॅन रेडशिफ्ट एमएल, आप न्यूनतम विकास ओवरहेड के साथ डेटा वेयरहाउस में संग्रहीत डेटा के शीर्ष पर एमएल को एम्बेड कर सकते हैं। अमेज़ॅन रेडशिफ्ट सर्वर रहित एप्लिकेशन निर्माण को सरल बनाता है और कंपनियों के लिए समृद्ध डेटा विश्लेषण क्षमताओं को एम्बेड करना आसान बनाता है।
डेटा सहयोग
आप सुरक्षित रूप से कर सकते हैं सामूहिक डेटासेट का सहयोग और विश्लेषण करें अपने साझेदारों से एक-दूसरे के अंतर्निहित डेटा का उपयोग किए बिना उसे साझा किए या कॉपी किए बिना एडब्ल्यूएस स्वच्छ कमरे. आप अपने ग्राहकों का 360-डिग्री दृश्य बनाने के लिए विभिन्न सहभागिता चैनलों और भागीदार डेटासेट से अलग-अलग डेटा को एक साथ ला सकते हैं। AWS क्लीन रूम क्रॉस-चैनल मार्केटिंग अनुकूलन, उन्नत ग्राहक विभाजन और गोपनीयता-अनुपालक वैयक्तिकरण जैसे उपयोग के मामलों को सक्षम करके C360 को बढ़ा सकता है। डेटासेट को सुरक्षित रूप से मर्ज करके, यह व्यावसायिक आवश्यकताओं और नियामक मानकों को पूरा करते हुए समृद्ध अंतर्दृष्टि और मजबूत डेटा गोपनीयता प्रदान करता है।
स्तंभ 4: सक्रियण
डेटा जितना पुराना होता जाता है उसका मूल्य कम होता जाता है, जिससे समय के साथ अवसर लागत में वृद्धि होती है। सर्वे में इंटरसिस्टम्स द्वारा संचालितसर्वेक्षण में शामिल 75% संगठनों का मानना है कि असामयिक डेटा ने व्यावसायिक अवसरों को बाधित किया है। एक अन्य सर्वेक्षण में, 58% संगठन (एचबीआर सलाहकार परिषद और पाठकों के 560 उत्तरदाताओं में से) ने कहा कि उन्होंने वास्तविक समय ग्राहक विश्लेषण का उपयोग करके ग्राहक प्रतिधारण और वफादारी में वृद्धि देखी है।
आप C360 में परिपक्वता प्राप्त कर सकते हैं जब आप वास्तविक समय में हमारे द्वारा चर्चा किए गए पिछले स्तंभों से प्राप्त सभी अंतर्दृष्टि पर कार्य करने की क्षमता विकसित करते हैं। उदाहरण के लिए, इस परिपक्वता स्तर पर, आप एक समृद्ध ग्राहक प्रोफ़ाइल और एकीकृत चैनलों के साथ स्वचालित रूप से प्राप्त संदर्भ के आधार पर ग्राहक भावना पर कार्य कर सकते हैं। इसके लिए आपको ग्राहक की भावना को कैसे संबोधित किया जाए, इस पर निर्देशात्मक निर्णय लेने की आवश्यकता है। बड़े पैमाने पर ऐसा करने के लिए, आपको निर्णय लेने के लिए एआई/एमएल सेवाओं का उपयोग करना होगा। निम्नलिखित आरेख लक्ष्यीकरण और विभाजन के लिए निर्देशात्मक विश्लेषण और एआई सेवाओं के लिए एमएल का उपयोग करके अंतर्दृष्टि को सक्रिय करने के लिए वास्तुकला को दर्शाता है।
निर्णय लेने वाले इंजन के लिए एमएल का उपयोग करें
एमएल के साथ, आप समग्र ग्राहक अनुभव में सुधार कर सकते हैं - आप पूर्वानुमानित ग्राहक व्यवहार मॉडल बना सकते हैं, हाइपर-वैयक्तिकृत ऑफ़र डिज़ाइन कर सकते हैं और सही प्रोत्साहन के साथ सही ग्राहक को लक्षित कर सकते हैं। आप इनका उपयोग करके निर्माण कर सकते हैं अमेज़न SageMaker, जिसमें डेटा साइंस जीवनचक्र के लिए मैप की गई प्रबंधित सेवाओं का एक सूट शामिल है, जिसमें डेटा रैंगलिंग, मॉडल प्रशिक्षण, मॉडल होस्टिंग, मॉडल अनुमान, मॉडल ड्रिफ्ट डिटेक्शन और फीचर स्टोरेज शामिल हैं। सेजमेकर आपको सक्षम बनाता है अपने एमएल मॉडल का निर्माण और संचालन करें, सही समय पर सही व्यक्ति तक सही अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए उन्हें आपके अनुप्रयोगों में वापस शामिल करना।
अमेज़न निजीकृत प्रासंगिक अनुशंसाओं का समर्थन करता है, जिसके माध्यम से आप अनुशंसाओं को एक संदर्भ में उत्पन्न करके उनकी प्रासंगिकता में सुधार कर सकते हैं - उदाहरण के लिए, डिवाइस प्रकार, स्थान, या दिन का समय। आपकी टीम कुछ ही क्लिक में परिष्कृत वैयक्तिकरण क्षमताओं का निर्माण करने के लिए एपीआई का उपयोग करके बिना किसी पूर्व एमएल अनुभव के शुरुआत कर सकती है। अधिक जानकारी के लिए देखें Amazon Personalize के साथ व्यावसायिक नियमों का उपयोग करके विशिष्ट आइटम का प्रचार करके अपनी अनुशंसाओं को कस्टमाइज़ करें.
मार्केटिंग, विज्ञापन, प्रत्यक्ष-से-उपभोक्ता और वफादारी में चैनल सक्रिय करें
अब जब आप जानते हैं कि आपके ग्राहक कौन हैं और किस तक पहुंचना है, तो आप बड़े पैमाने पर लक्ष्यीकरण अभियान चलाने के लिए समाधान बना सकते हैं। साथ अमेज़न पिनपॉइंट, आप कई चैनलों पर ग्राहकों को शामिल करने के लिए संचार को वैयक्तिकृत और खंडित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप Amazon Pinpoint का उपयोग कर सकते हैं आकर्षक ग्राहक अनुभव बनाएं ईमेल, एसएमएस, पुश नोटिफिकेशन और इन-ऐप नोटिफिकेशन जैसे विभिन्न संचार चैनलों के माध्यम से।
स्तंभ 5: डेटा शासन
नियंत्रण और पहुंच को संतुलित करने वाला सही प्रशासन स्थापित करने से उपयोगकर्ताओं को डेटा पर भरोसा और भरोसा मिलता है। उन उत्पादों पर प्रचार की पेशकश करने की कल्पना करें जिनकी ग्राहक को आवश्यकता नहीं है, या गलत ग्राहकों पर सूचनाओं की बौछार कर दें। खराब डेटा गुणवत्ता ऐसी स्थितियों को जन्म दे सकती है, और अंततः ग्राहक मंथन का परिणाम हो सकता है। आपको ऐसी प्रक्रियाएं बनानी होंगी जो डेटा गुणवत्ता को मान्य करें और सुधारात्मक कार्रवाई करें। एडब्ल्यूएस गोंद डेटा गुणवत्ता आपको ऐसे समाधान बनाने में मदद मिल सकती है जो पूर्वनिर्धारित नियमों के आधार पर आराम और पारगमन में डेटा की गुणवत्ता को मान्य करते हैं।
ग्राहक डेटा के लिए एक क्रॉस-फ़ंक्शनल गवर्नेंस संरचना स्थापित करने के लिए, आपको अपने संगठन में डेटा को नियंत्रित करने और साझा करने की क्षमता की आवश्यकता है। साथ अमेज़न डेटाज़ोन, व्यवस्थापक और डेटा प्रबंधक डेटा तक पहुंच का प्रबंधन और संचालन कर सकते हैं, और उपभोक्ता जैसे डेटा इंजीनियर, डेटा वैज्ञानिक, उत्पाद प्रबंधक, विश्लेषक और अन्य व्यावसायिक उपयोगकर्ता अंतर्दृष्टि बढ़ाने के लिए उस डेटा की खोज, उपयोग और सहयोग कर सकते हैं। यह डेटा एक्सेस को सुव्यवस्थित करता है, आपको ग्राहक डेटा ढूंढने और उपयोग करने देता है, साझा डेटा संपत्तियों के साथ टीम सहयोग को बढ़ावा देता है, और पोर्टल पर वेब ऐप या एपीआई के माध्यम से वैयक्तिकृत विश्लेषण प्रदान करता है। AWS झील निर्माण यह सुनिश्चित करता है कि डेटा सुरक्षित रूप से एक्सेस किया जाए, यह गारंटी देता है कि सही लोग सही कारणों से सही डेटा देख सकें, जो किसी भी संगठन में प्रभावी क्रॉस-फंक्शनल गवर्नेंस के लिए महत्वपूर्ण है। व्यावसायिक मेटाडेटा को अमेज़ॅन डेटाज़ोन द्वारा संग्रहीत और प्रबंधित किया जाता है, जो तकनीकी मेटाडेटा और स्कीमा जानकारी पर आधारित है, जो इसमें पंजीकृत है एडब्ल्यूएस गोंद डेटा कैटलॉग. इस तकनीकी मेटाडेटा का उपयोग अन्य शासन सेवाओं जैसे लेक फॉर्मेशन और अमेज़ॅन डेटाज़ोन, और एनालिटिक्स सेवाओं जैसे अमेज़ॅन रेडशिफ्ट, एथेना और एडब्ल्यूएस ग्लू दोनों द्वारा भी किया जाता है।
यह सब एक साथ लाना
संदर्भ के रूप में निम्नलिखित आरेख का उपयोग करके, आप विभिन्न क्षमताओं के निर्माण और संचालन के लिए परियोजनाएं और टीमें बना सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप एक डेटा एकीकरण टीम को डेटा संग्रह स्तंभ पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं - फिर आप डेटा आर्किटेक्ट और डेटा इंजीनियरों जैसी कार्यात्मक भूमिकाओं को संरेखित कर सकते हैं। आप क्रमशः एनालिटिक्स और सक्रियण स्तंभों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अपने एनालिटिक्स और डेटा विज्ञान प्रथाओं का निर्माण कर सकते हैं। फिर आप ग्राहक पहचान प्रसंस्करण और ग्राहक के एकीकृत दृष्टिकोण के निर्माण के लिए एक विशेष टीम बना सकते हैं। आप नीतियों को डिजाइन और स्वचालित करने के लिए विभिन्न कार्यों के डेटा प्रबंधकों, सुरक्षा व्यवस्थापकों और डेटा गवर्नेंस नीति निर्माताओं के साथ एक डेटा गवर्नेंस टीम स्थापित कर सकते हैं।
निष्कर्ष
आपके ग्राहक आधार में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए एक मजबूत C360 क्षमता का निर्माण आपके संगठन के लिए मौलिक है। एडब्ल्यूएस डेटाबेस, एनालिटिक्स और एआई/एमएल सेवाएं स्केलेबिलिटी और दक्षता प्रदान करके इस प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने में मदद कर सकती हैं। अपनी सोच को निर्देशित करने के लिए पांच स्तंभों का पालन करते हुए, आप एक एंड-टू-एंड डेटा रणनीति बना सकते हैं जो पूरे संगठन में C360 दृश्य को परिभाषित करती है, सुनिश्चित करती है कि डेटा सटीक है, और ग्राहक डेटा के लिए क्रॉस-फ़ंक्शनल गवर्नेंस स्थापित करता है। आप उन उत्पादों और सुविधाओं को वर्गीकृत और प्राथमिकता दे सकते हैं जिन्हें आपको प्रत्येक स्तंभ के भीतर बनाना है, काम के लिए सही उपकरण का चयन करें और अपनी टीमों में आवश्यक कौशल का निर्माण करें।
भेंट डेटा ग्राहक कहानियों के लिए AWS यह जानने के लिए कि AWS दुनिया के सबसे बड़े उद्यमों से लेकर बढ़ते स्टार्टअप तक की ग्राहक यात्रा को कैसे बदल रहा है।
लेखक के बारे में
इस्माइल मख़्लौफ़ AWS में डेटा एनालिटिक्स के लिए एक वरिष्ठ विशेषज्ञ समाधान वास्तुकार हैं। इस्माइल बैच और रीयल-टाइम स्ट्रीमिंग, बिग डेटा, डेटा वेयरहाउसिंग और डेटा लेक वर्कलोड सहित अपने एंड-टू-एंड डेटा एनालिटिक्स एस्टेट में संगठनों के लिए समाधान तैयार करने पर ध्यान केंद्रित करता है। वह मुख्य रूप से रिटेल, ईकॉमर्स, फिनटेक, हेल्थटेक और ट्रैवल संगठनों के साथ अच्छी तरह से तैयार किए गए डेटा प्लेटफॉर्म के साथ उनके व्यावसायिक उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए काम करते हैं।
संदीपन भौमिक (सांडी) AWS में एक वरिष्ठ एनालिटिक्स स्पेशलिस्ट सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट हैं। वह ग्राहकों को बड़े पैमाने पर सुरक्षित रूप से विश्लेषण करने, परिचालन ओवरहेड को कम करने और लागत-प्रभावशीलता और स्थिरता के लिए उपयोग को अनुकूलित करने के लिए क्लाउड में अपने डेटा प्लेटफ़ॉर्म को आधुनिक बनाने में मदद करता है।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/create-an-end-to-end-data-strategy-for-customer-360-on-aws/
