ग्राहक अधिग्रहण की दुनिया 3.0

नए एल्गोरिदम का आगमन, तेजी से प्रसंस्करण, और बड़े पैमाने पर, क्लाउड-आधारित डेटा सेट सभी प्रमुख डिजिटल मीडिया प्रदाताओं के लिए संभव बनाता है। वे अपने विज्ञापनदाताओं के लिए बेहतर प्रदर्शन करने में मदद करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ प्रयोग करने के लिए विज्ञापन बेचते हैं। और जबकि मार्केटिंग के सभी क्षेत्र परिवर्तन के लिए विशेष रूप से परिपक्व हैं, मैं नए ग्राहक अधिग्रहण और राजस्व वृद्धि के क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करूंगा क्योंकि यही वह जगह है जहां अधिकांश स्टार्टअप आमतौर पर सबसे अधिक विवेकाधीन पैसा खर्च करते हैं। इन क्षेत्रों को-सामूहिक रूप से ग्राहक अधिग्रहण 3.0 कहा जाता है-आपके व्यवसाय में वृद्धि को बढ़ाने और भविष्य के वित्तपोषण के दौर को अनलॉक करने की शक्ति पर सबसे महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है।

पैमाने और सीखने के लिए नए आयाम

आइए सबसे पहले ग्राहक अधिग्रहण 1.0 को विभिन्न भौतिक सर्वरों में रहने वाले मौन ग्राहक डेटा के चरण के रूप में शीघ्रता से परिभाषित करें, जिसके परिणामस्वरूप खराब डेटा के साथ भुगतान किए गए उपयोगकर्ता अधिग्रहण के प्रयास बिना पूर्ण विश्वास के कि इसने कितना अच्छा प्रदर्शन किया।

ग्राहक अधिग्रहण 2.0 आपके सभी ग्राहक डेटा को एकाधिक स्रोतों से एक एकीकृत ग्राहक डेटा प्लेटफ़ॉर्म में एकीकृत करने के लिए क्लाउड और डेटा प्रोसेसिंग क्षमताओं का लाभ उठाने की क्षमता है। इसके साथ, आप व्यक्तिगत एआई क्षमताओं का लाभ उठाने के लिए अच्छा डेटा साझा कर सकते हैं और फेसबुक, गूगल, स्नैपचैट और अन्य जैसे साइलो में चल रहे प्रमुख विज्ञापन भागीदारों के स्वचालन का लाभ उठा सकते हैं ताकि आप अपने प्रदर्शन लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए अपने बजट को बेहतर ढंग से अनुकूलित कर सकें।

यह हमें ग्राहक प्राप्ति 3.0 की दुनिया में लाता है; अब पैमाना केवल लागत नेतृत्व प्राप्त करने और एक स्थिर पेशकश के प्रावधान को अनुकूलित करने के पारंपरिक मूल्य का प्रतिनिधित्व नहीं करेगा। इसके बजाय, पैमाना कई आयामों में नए तरीकों से मूल्य पैदा करेगा: प्रासंगिक डेटा कंपनियों की मात्रा में पैमाना जो इस डेटा से निकाला जा सकता है, सीखने की मात्रा में पैमाना, प्रयोग के जोखिम को कम करने के लिए पैमाना, पैमाना सहयोगी पारिस्थितिक तंत्र के आकार और मूल्य में, इन कारकों के परिणामस्वरूप उत्पन्न होने वाले नए विचारों की संख्या में पैमाना, और अप्रत्याशित झटकों के जोखिमों को बफर करने में पैमाना।

व्यापार में सीखना हमेशा महत्वपूर्ण रहा है। जैसा कि ब्रूस हेंडरसन ने 50 साल से अधिक समय पहले देखा था , कंपनियां आम तौर पर अपनी सीमांत उत्पादन लागत को अनुमानित दर पर कम कर सकती हैं क्योंकि उनका संचयी अनुभव बढ़ता है। लेकिन पारंपरिक शिक्षण मॉडल में, जो ज्ञान मायने रखता है - एक उत्पाद बनाना सीखना या एक प्रक्रिया को अधिक कुशलता से निष्पादित करना - स्थिर और स्थायी है। गतिशील सीखने के लिए संगठनात्मक क्षमताओं का निर्माण आवश्यक होगा-नई चीजें कैसे करें और नई तकनीक और विशाल डेटा सेट का लाभ उठाने के लिए "सीखना सीखें"।

आज, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, सेंसर और डिजिटल प्लेटफॉर्म ने पहले से ही अधिक प्रभावी ढंग से सीखने के अवसर बढ़ा दिए हैं- लेकिन बीसीजी के अनुसार, सीखने की दर पर प्रतिस्पर्धा 2020 में एक आवश्यकता बन जाएगी।

गतिशील, अनिश्चित कारोबारी माहौल के लिए कंपनियों को केवल पूर्वानुमान और योजना बनाने के बजाय खोज और अनुकूलन पर अधिक ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता होगी। कंपनियां सीखने के लिए प्रतिस्पर्धी बार को ऊपर उठाते हुए एआई के अपने उपयोग को तेजी से अपनाएंगी और इसका विस्तार करेंगी। और लाभ एक "डेटा फ्लाईव्हील" प्रभाव उत्पन्न करेंगे - जो कंपनियां तेजी से सीखती हैं, उनके पास बेहतर पेशकश होगी, अधिक ग्राहकों और डेटा को आकर्षित करेगी, और उनकी सीखने की क्षमता को और बढ़ाएगी।

हालांकि, एक स्थिर प्रक्रिया में सुधार के लिए सीखने की पारंपरिक चुनौती और पूरे संगठन में लगातार नई चीजें सीखने की नई अनिवार्यता के बीच एक बहुत बड़ा अंतर है। इसलिए, सीखने में सफलतापूर्वक प्रतिस्पर्धा करने के लिए एआई को आज की प्रक्रियाओं और संरचनाओं में जोड़ने से कहीं अधिक की आवश्यकता होगी। इसके बजाय, कंपनियों को यह करना होगा:

• एक डिजिटल एजेंडा का पालन करें जो सीखने के लिए प्रासंगिक प्रौद्योगिकी के सभी तरीकों को शामिल करता है-जिसमें सेंसर, प्लेटफॉर्म, एल्गोरिदम, डेटा और स्वचालित निर्णय लेने शामिल हैं।

• उन्हें एकीकृत शिक्षण आर्किटेक्चर में कनेक्ट करें जो डेटा की गति से सीख सकते हैं, बजाय धीमी पदानुक्रमित निर्णय लेने के द्वारा गेट किए जाने के

• ऐसे व्यवसाय मॉडल विकसित करें जो गतिशील, वैयक्तिकृत ग्राहक अंतर्दृष्टि बना सकें और उन पर कार्य कर सकें

  
  

इससे पहले कभी भी विपणक के पास अधिक ग्राहक डेटा तक पहुंच नहीं थी। उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल के साथ एकत्रित प्रथम-पक्ष डेटा कंपनियां मूल नाम और जनसांख्यिकीय डेटा से आगे जा सकती हैं और इसमें जुड़ाव, प्रतिधारण, मुद्रीकरण, और बहुत कुछ पर डाउनस्ट्रीम समृद्ध डेटा बिंदु शामिल हो सकते हैं; कंपनियां इसका उपयोग विकास टीमों के लिए पूर्वेक्षण और पुन: लक्ष्यीकरण अभियानों के लिए महत्वपूर्ण उपयोगकर्ता खंड बनाने के लिए कर सकती हैं। समृद्ध उपयोगकर्ता डेटा के शीर्ष पर स्तरित ब्रांडों के सभी प्रथम-पक्ष डेटा को अंतर्ग्रहण और संसाधित करना इन मीडिया भागीदारों को मशीन लर्निंग के साथ परिष्कृत मॉडलिंग और विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है जो कुछ साल पहले भी संभव नहीं था। यह नई अंतर्दृष्टि और डेटा विश्लेषण के साथ बेहतर लक्ष्यीकरण में परिणत होता है।

यदि आप अभी भी मैन्युअल रूप से अभियानों को उसी तरह अनुकूलित कर रहे हैं जैसे कि आधा दशक पहले किया गया था, तो आप ग्राहक अधिग्रहण के खेल में खुद को जल्दी से गायब होने वाली नस्ल के बीच पा सकते हैं। अक्षमताओं पर हमला करने के लिए जल्दी से उभरने वाले नए समाधानों की तुलना में कोई भी मैन्युअल प्रक्रिया बहुत कम प्रभावी और मानवीय त्रुटि से कहीं अधिक प्रवण होती है।

ग्राहक अधिग्रहण 3.0 का भविष्य बुद्धिमान मशीनों के कंधों पर टिका हुआ है, जो प्रमुख मार्केटिंग प्लेटफॉर्म के बीच जटिल अभियानों को व्यवस्थित करता है - गतिशील रूप से बजट आवंटित करना, क्रिएटिव की छंटाई करना, अंतर्दृष्टि को सामने लाना और स्वायत्त रूप से कार्रवाई करना। ये मशीनें कहीं अधिक कुशल लीन टीम के साथ उत्कृष्ट प्रदर्शन करने की क्षमता रखती हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संचालित हैंड्स-ऑफ प्रबंधन दृष्टिकोण।

लेखक के बारे में

लोमित पटेल 20 वर्षों के अनुभव के साथ एक आगे की सोच रखने वाले नेता हैं, जो स्टार्टअप को सफल व्यवसायों में विकसित करने में मदद करते हैं। Lomit ने Roku (IPO), TrustedID (इक्विफैक्स द्वारा अधिग्रहित), टेक्सचर (Apple द्वारा अधिग्रहित), और IMVU (#2 टॉप-ग्रॉसिंग गेमिंग ऐप) सहित स्टार्टअप्स के विकास को बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। लोमित एक सार्वजनिक वक्ता, लेखक और सलाहकार हैं, उनके पूरे करियर में कई प्रशंसा और पुरस्कार हैं, जिसमें लिफ्टऑफ द्वारा मोबाइल हीरो के रूप में पहचाना जाना शामिल है। लोमित की किताब लीन एआई एरिक रीस की सबसे ज्यादा बिकने वाली "द लीन स्टार्टअप" श्रृंखला का हिस्सा है।