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व्यापार वृद्धि में तेजी लाने के लिए एनालिटिक्स का उपयोग कैसे करें?

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एनालिटिक्स अक्सर ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करके यह समझने से जुड़ा होता है कि कोई विशेष घटना क्यों हुई। अतीत में जो हुआ उसके कारणों का पता लगाने के लिए यह एक नैदानिक ​​​​दृष्टिकोण से अधिक है। अधिक उन्नत और परिष्कृत एल्गोरिदम के आगमन के साथ, एनालिटिक्स ने दूरंदेशी दृष्टिकोण में स्नातक किया है। भविष्य के रुझान और व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए यह भविष्यवाणी दृष्टिकोण पिछले डेटा से संघों को सीखता है। इस तरह की भविष्यवाणिय दूरदर्शिता व्यापारिक नेताओं को अपने निर्णयों को जांचने और इस तरह की भविष्यवाणियों के अनुरूप सही कार्रवाई करने में सक्षम बनाती है। 

 

व्यापार वृद्धि में तेजी लाने के लिए एनालिटिक्स का उपयोग कैसे करें?
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विश्लेषिकी का उपयोग कई पहलों में किया जा सकता है - ऐसी कई परियोजनाएँ हैं जो व्यावसायिक मूल्य जोड़ सकती हैं लेकिन सब कुछ एक साथ नहीं चुना जा सकता है। समय सार है इसलिए समग्र रणनीतिक व्यापार लक्ष्य के साथ संरेखित परियोजनाओं को पहले प्राथमिकता दी जाती है।

व्यावसायिक आवश्यकताएं और लक्ष्य परिचालन क्षमता में सुधार पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं, उनकी वरीयताओं को सीखकर बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान कर सकते हैं, एक नई सुविधा या उत्पाद पेश कर सकते हैं, आदि।

आइए एक उदाहरण की मदद से समझें कि एनालिटिक्स का उपयोग ग्राहक व्यवहार को जानने के लिए कैसे किया जा सकता है। खोज इंजन मार्केटिंग के लिए प्रतिस्पर्धियों को खोज परिणाम पृष्ठ पर अपनी छाप छोड़ने के लिए अपने विज्ञापनों के लिए बोली लगाने की आवश्यकता होती है। चेतावनी यह है कि सभी क्षेत्रों में सभी विज्ञापनों के लिए लगातार ऊंची बोली न लगाई जाए (इसके बजाय हम शेष पोस्ट के माध्यम से अभियानों नामक क्षेत्रों के सामान्यीकृत रूप का उपयोग करेंगे)। आमतौर पर, व्यवसाय कुछ अभियानों की पहचान दूसरों की तुलना में अधिक आरओआई-सृजन करने वाले के रूप में करता है, इसलिए विभिन्न अभियानों के लिए एक अनुकूलित बोली-प्रक्रिया रणनीति तैयार करना अधिक लागत प्रभावी होगा।

बोली अनुकूलन एल्गोरिद्म बिक्री में सुधार करता है क्योंकि बढ़े हुए इंप्रेशन अधिक संभावित क्लिक की ओर ले जाते हैं जो बदले में रूपांतरण उत्पन्न करते हैं। इसके अलावा, इस तरह का एक अनुकूलन उपकरण कई अभियानों में एक स्थिर समान बोली के बजाय प्रति अभियान अनुकूलित बोलियों की पहचान करके लागत बचत करता है। इस तरह के एनालिटिक्स प्रोजेक्ट्स में संगठन की निचली रेखा के लिए एक महत्वपूर्ण सकारात्मक कुहनी लाने की क्षमता है।

ऊपर बताए गए उपयोग के मामले से आरेखण, यदि कोई संगठन प्रभावी और कुशल तरीके से बोली लगाने में सक्षम है, तो वे छापों को उतारने के पहले चरण को सफलतापूर्वक पार कर लेते हैं। उपयोगकर्ता इन छापों पर क्लिक करते हैं और संगठन के पारिस्थितिकी तंत्र की वेब संपत्ति में प्रवेश करते हैं। उपयोगकर्ता को उलझाने की पूरी नई यात्रा यहीं से शुरू होती है। आपके पास यह समझने के लिए बहुत कम समय है कि उपयोगकर्ता क्या खोज रहा है और उनकी आवश्यकताओं और प्राथमिकताओं को तेज-तेज गति से पूरा करें। डिजिटलाइजेशन की तीव्र दर के बीच, यह एक ग्राहक को एक एप्लिकेशन से ड्रॉप-ऑफ नहीं लेता है और दूसरे प्लेटफॉर्म पर स्विच करता है।

निम्नलिखित प्रश्नों के उत्तर देकर आपको अपने ग्राहक को समझना चाहिए:

  • उपयोगकर्ता हमारे प्लेटफॉर्म पर क्यों आता है?
  • वे किन सेवाओं और उत्पादों की तलाश कर रहे हैं?
  • वे किस पृष्ठ पर अधिक समय व्यतीत कर रहे हैं?
  • कौन सा प्रक्षेपवक्र अधिक रूपांतरणों की ओर ले जाता है?
  • रूपांतरण कब अधिक होते हैं - किसी विशेष घंटे, सप्ताह या दिन में कोई पैटर्न?
  • ग्राहक किस पृष्ठ को अक्सर छोड़ देते हैं?
  • उन्हें चेक आउट करने और बिक्री में बदलने से क्या रोकता है?
  • वे कौन सी विशिष्ट जानकारी की तलाश कर रहे हैं और समय पर प्रदान नहीं की जाती हैं?

किसी ग्राहक को न केवल ऑनबोर्ड करना बल्कि उन्हें पूरे समय बनाए रखना बहुत महत्वपूर्ण है। एक खुश ग्राहक एक बार-बार ग्राहक होता है और इसके विपरीत। एक ग्राहक का अधिग्रहण करने में बहुत मेहनत लगती है, एक सफल ग्राहक प्रतिधारण रणनीति तैयार करने में सक्षम नहीं होना एक दुःस्वप्न होगा। कहने की जरूरत नहीं है, एक ग्राहक को बनाए रखने की तुलना में उसे हासिल करना अधिक महंगा है। व्यवसाय इसे बहुत अच्छी तरह से समझते हैं, इसलिए वे हर एक अंतर्दृष्टि का उपयोग करना चाहते हैं, जिससे एनालिटिक्स उन्हें सशक्त बना सके, ताकि वर्तमान ग्राहकों को बेहतर अनुभव प्रदान किया जा सके। 

अपने वर्तमान उपयोगकर्ता आधार को समझने के लिए एनालिटिक्स का लाभ उठाएं और उन्हें बेहतर ऑफ़र और सेवाएं प्रदान करें जो आपके उत्पाद और सेवाओं के साथ दीर्घकालिक संबंध बनाएंगे। यदि आप ग्राहक प्रतिधारण बनाम अधिग्रहण लागत पर डेटा-संचालित विश्लेषण के बारे में अधिक जानने में रुचि रखते हैं, तो इसे देखें संपर्क. यह इस तथ्य तक फैली हुई है कि नए ग्राहक अधिग्रहण की लागत पुराने को बनाए रखने की तुलना में सात गुना अधिक है। इसके अलावा, यह बताता है कि मौजूदा ग्राहक से रूपांतरण उत्पन्न करने की संभावना 60-70% है जो कि नए ग्राहक से 5-20% की संभावना से काफी अधिक है।

एक विश्लेषिकी परियोजना की सफलता तीन स्तंभों पर निर्भर करती है - लोग, प्रक्रियाएँ और प्रौद्योगिकी। आइए हम विश्लेषण करें कि आपके संगठन के विश्लेषण भागफल को बढ़ाने के लिए किसमें अधिक निवेश की आवश्यकता है। 

संगठनों के पास पहले से ही बहुत सारा डेटा है जिसे वे मुद्रीकृत करने की योजना बना रहे हैं। व्यापार रणनीति के हिस्से के रूप में, नेता मौजूदा तकनीक में अंतर को समझते हैं और परिष्कृत मॉडल चलाने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे का निर्माण करने के लिए धन खर्च करते हैं। हालाँकि, नई तकनीक को अपनाने के लिए टॉप-डाउन दृष्टिकोण निष्पादित करना उतना आसान नहीं है जितना यह लग सकता है। इसके लिए प्रारंभिक हैंड-होल्डिंग चरण की आवश्यकता होती है जहां एक तकनीकी विशेषज्ञ टीम को त्वरित और आसान रैंप-अप में सहायता करता है।

प्रक्रिया कमरे में अगला बड़ा हाथी है जिस पर ध्यान देने की आवश्यकता है। नेता कई प्रक्रियाएँ निर्धारित कर सकते हैं लेकिन यदि लोगों को किसी भी परिवर्तन में सबसे आगे नहीं रखा जाता है तो वे बुरी तरह विफल हो जाते हैं।

व्यावसायिक सफलता की जड़ संगठनात्मक संस्कृति पर टिका है जो अपने लोगों पर निर्भर है। 

आपको प्रक्रियाओं का समर्थन करने और संगठन में अपने व्यावसायिक लक्ष्यों के लिए एक वकील बनने के लिए सही कौशल वाले लोगों की आवश्यकता है।

लोगों को मुख्य व्यावसायिक लक्ष्यों के साथ तालमेल बिठाने और तकनीकी प्रगति की इस यात्रा पर चलने की आवश्यकता है। इस जन-केंद्रित संस्कृति को पूरे संगठन में चलने की जरूरत है। 

पोस्ट ने उद्योग के नेता बनने के लिए एनालिटिक्स का उपयोग करने की शक्ति के बारे में बताया। यह इस बात पर ध्यान केंद्रित करता है कि कैसे ग्राहक-केंद्रित होना आपके व्यवसाय की डिजिटल परिवर्तन यात्रा को गति दे सकता है। यह रणनीतिक व्यावसायिक लक्ष्यों यानी लोगों, प्रक्रिया और प्रौद्योगिकी के सफल कार्यान्वयन के लिए प्रमुख चालकों की भी व्याख्या करता है।

 
 
विधी चुग एक एआई रणनीतिकार और एक डिजिटल परिवर्तन नेता है जो स्केलेबल मशीन लर्निंग सिस्टम बनाने के लिए उत्पाद, विज्ञान और इंजीनियरिंग के चौराहे पर काम कर रहा है। वह एक पुरस्कार विजेता नवाचार नेता, एक लेखक और एक अंतरराष्ट्रीय वक्ता हैं। वह मशीन लर्निंग का लोकतंत्रीकरण करने और इस परिवर्तन का हिस्सा बनने के लिए हर किसी के लिए शब्दजाल को तोड़ने के मिशन पर है।
 

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