2018 ರಲ್ಲಿ, ದತ್ತಾಂಶವು ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಒಳನೋಟಗಳ ಆರ್ಥಿಕತೆಗೆ ಇಂಧನ ನೀಡುತ್ತದೆ

ಡೇಟಾ ಒಳನೋಟಗಳು

ನಿರೀಕ್ಷೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ (ಎಐ) ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಬದಲಾಯಿಸುವುದರಿಂದ 2017 ರಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಸಂಚಲನ ಉಂಟಾಯಿತು, ಮತ್ತು ಅದು 2018 ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ. ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳು ಸೇಲ್ಸ್‌ಫೋರ್ಸ್ ಐನ್‌ಸ್ಟೈನ್, ಸಿಆರ್‌ಎಂನ ಮೊದಲ ಸಮಗ್ರ ಎಐ, ಮಾರಾಟ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಅಗತ್ಯತೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅಭೂತಪೂರ್ವ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಗ್ರಾಹಕರು ಅವುಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವ ಮೊದಲು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬೆಂಬಲ ಏಜೆಂಟರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಈ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು ಬಹುತೇಕ ಅಗ್ರಾಹ್ಯವಾಗಿ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಬದಲಾವಣೆಯ ಪ್ರಮುಖ ತುದಿಯಾಗಿದೆ: ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆ ಒಳನೋಟಗಳ ಆರ್ಥಿಕತೆ. ಕೈಗಾರಿಕಾ ಯುಗವು ಉತ್ಪಾದನಾ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಉತ್ಪಾದನಾ ಆರ್ಥಿಕತೆಗೆ ಕಾರಣವಾದಂತೆಯೇ, ಮಾಹಿತಿ ಯುಗವು ಒಳನೋಟಗಳ ಆರ್ಥಿಕತೆಯನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ, ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಇಂಧನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯುತ್ತಮ AI ಪರಿಕರಗಳು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಒಳನೋಟಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು.

ಆದರೆ ಇದು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವಾಗಿದ್ದರೂ, ಅದರ ಮಧ್ಯಭಾಗದಲ್ಲಿ, AI ಒಂದು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಆಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದರಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾದ ಡೇಟಾ ಅಪೂರ್ಣ ಅಥವಾ ನಿಖರವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿನಲ್ಲಿರಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. AI ಯ ಭರವಸೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸಲು, ಮಾರಾಟಗಾರರು ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಲು, ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಸ್ವಚ್ up ಗೊಳಿಸಲು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಕು.

ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳನೋಟಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಇದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಒಳನೋಟಗಳ ಆರ್ಥಿಕತೆಯು ಉದಯೋನ್ಮುಖ ವಿದ್ಯಮಾನವಾಗಿದ್ದರೂ, ಅದನ್ನು ಮುಂದಕ್ಕೆ ಓಡಿಸಲು ಬೇಕಾದ ಇಂಧನವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ: ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ. ಮುಂಬರುವ ವರ್ಷದಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪನಿಗಳು ಆಟದ ಬದಲಾವಣೆಯ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಈ ರೀತಿಯ ನಾಲ್ಕು-ಹಂತದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ:

  1. ಹಂತ 1: ಯೋಜನೆ - ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮಾರುಕಟ್ಟೆದಾರರು ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ಗುರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮಾರಾಟದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಬೇಕಾದ ಸರಾಸರಿ ವ್ಯವಹಾರದ ಗಾತ್ರ, ಸೀಸದ ಪರಿಮಾಣ ಮತ್ತು ವೇಗವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ. ನಂತರ, ಅವರು ಹಿಂದಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪರಿವರ್ತನೆ ದರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅವರು ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತಾರೆ (ಉದಾ., ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಎಷ್ಟು ದಾರಿಗಳು, ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾರಾಟ ಚಕ್ರ, ಇತ್ಯಾದಿ) ಪ್ರಸ್ತುತ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು.
  2. ಹಂತ 2: ಸಾಧಿಸುವುದು - ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಮಾರಾಟಗಾರರು ಪ್ರಚಾರದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉದ್ದೇಶಗಳತ್ತ ತಮ್ಮ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ಅವರು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ ರಚಿಸಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳನೋಟಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು. ಇದಕ್ಕೆ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಇಕಾಮರ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಒದಗಿಸುವ “ನೀವು ಸಹ ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದು”, ಇದು ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಹರಿಯುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
  3. ಹಂತ 3: ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವುದು - ಹೆಸರೇ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ಈ ಹಂತವು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟದ ನಡುವಿನ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದಂತಹ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯು ಬರುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಮಾರಾಟಗಾರರು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅವರು ಬಳಸಬಹುದಾದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
  4. ಹಂತ 4: ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ - ಈ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಮಾರಾಟಗಾರರು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ಅಭಿಯಾನಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಾಭವನ್ನು ಗಳಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ROI ಅನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಅವರು ಚಾನೆಲ್‌ಗಳು, ಸಂದೇಶ ಕಳುಹಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾರೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅವರು ಯಾವ ವಿಧಾನವು ಹೆಚ್ಚು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಭವಿಷ್ಯದ ಅಭಿಯಾನಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಪಡೆದ ಜ್ಞಾನವು ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಒಳನೋಟಗಳಿಂದ ಬಂದಿದೆ.

ಒಳನೋಟಗಳ ಆರ್ಥಿಕತೆಗೆ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯಾಪಾರ ಮುಖಂಡರು ಗ್ರಹಿಸಿದಂತೆ, ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಸಿಆರ್ಎಂ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನಂತಹ ದಾಖಲೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ರೋ id ೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನ ವಿಕಾಸದಲ್ಲಿ AI ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಗುಂಡು ನಿರೋಧಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಉದ್ದೇಶಿಸಿದಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ ಮಾರಾಟ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ದತ್ತಾಂಶ ಸತ್ಯದ ಒಂದೇ ಮೂಲದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಮಾರಾಟ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಹಾರದ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ, ತಂಡಗಳು ಹೆಚ್ಚು ನಿಕಟವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು, ದತ್ತಾಂಶದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸಿದ ಹಂತಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ - ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಸೇಲ್ಸ್‌ಫೋರ್ಸ್‌ನಂತಹ ಕೇಂದ್ರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಚಾರದ ಪ್ರಭಾವ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟದೊಂದಿಗೆ ತಂಡದ ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಆದ್ದರಿಂದ, 2018 ತೆರೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಕಂಪನಿಗಳು AI ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತವೆ. ಇದು ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಹೆಜ್ಜೆಯಾಗಿದೆ - ಐನ್‌ಸ್ಟೈನ್‌ನಂತಹ AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳು ನಿಜಕ್ಕೂ ಅದ್ಭುತ. ಆದರೆ ಡೇಟಾ ಇಂಧನಗಳು AI ಎಂದು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಡೇಟಾದ ಕೇಂದ್ರ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವವರು ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಈ ನಾಲ್ಕು ಹಂತಗಳಂತಹ ಪ್ರಜ್ಞಾಪೂರ್ವಕ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುವವರು ಒಳನೋಟಗಳ ಆರ್ಥಿಕತೆಯು ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಲೇ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುತ್ತಾರೆ.

ನೀವು ಏನು ಆಲೋಚಿಸುತ್ತೀರಿ ಏನು?

ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಈ ಸೈಟ್ ಅಕಿಸ್ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಕಾಮೆಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.