व्यक्तिगत उत्पाद अनुभव बनाने में ग्राहक डेटा की महत्वपूर्ण भूमिका

पिछले एक दशक में ही, ग्राहक डेटा का महत्व बढ़ गया है और अथाह तरीकों से बदल गया है। दस साल पहले भी, संगठनों के लिए उपलब्ध ग्राहक डेटा अधिक विरल, निगरानी करने में कठिन और महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए चुनौतीपूर्ण था। आज, चीजें इससे अधिक भिन्न नहीं हो सकतीं; डेटा की उपलब्धता पहले से कहीं ज्यादा आसान है, और ग्राहक उम्मीद करते हैं कि जिस तरह से कंपनियां उन्हें लक्षित करती हैं, वह उस डेटा के इर्द-गिर्द घूमती है।

उत्पाद वैयक्तिकरण

उत्पाद वैयक्तिकरण केवल एक उदाहरण है। Zendesk के अनुसार, 76% ग्राहक वस्तुओं, सेवाओं और कंपनियों से जुड़ते समय निजीकरण की अपेक्षा करते हैं। बड़ी खुदरा कंपनियों में, स्वास्थ्य सेवा उद्योग, और यहां तक कि आतिथ्य उद्योग, ऐसे उत्पादों और सेवाओं का विकास करना जो ग्राहकों को वापस लाते हैं, निरंतर चुनौती व्यवसायों का सामना करते हैं। व्यवसाय सेटिंग की परवाह किए बिना उत्पाद प्रबंधन और ग्राहक डेटा अटूट रूप से जुड़े हुए हैं। यह आजकल फोकस समूहों और सर्वेक्षणों से कहीं अधिक है; यह समझता है कि एक विशिष्ट ग्राहक क्या खोज रहा है, निराश है, खरीद रहा है, और बहुत कुछ। सूचनाओं के ये छोटे-छोटे टुकड़े एक साथ मिलकर एक ऐसी तस्वीर पेश करते हैं जो ग्राहक और व्यवसाय दोनों को लाभ पहुँचाती है, जिससे यह डेटा अमूल्य हो जाता है।

अमेज़ॅन या वॉलमार्ट जैसे प्रमुख खुदरा विक्रेता और अन्य वैश्विक कंपनियां कनाडा, चिली, भारत, चीन, दक्षिण अफ्रीका और दुनिया भर के कई अन्य देशों जैसे अंतरराष्ट्रीय बाजारों के लिए परियोजनाओं पर ध्यान केंद्रित करती हैं। ये परियोजनाएं अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और निर्णयों को सूचित करने के लिए ग्राहक डेटा को व्यावसायिक डेटा सेट के साथ जोड़ती हैं। हालांकि ऐसा लग सकता है कि ग्राहक डेटा एक साइलो में मौजूद है, उपयुक्त तरीकों से एक साथ खींचे जाने पर व्यवसाय की सफलता के लिए इसका एक सिद्ध ट्रैक रिकॉर्ड है। एल्गोरिदम डेटा को पढ़ने और निगरानी करने, वैधता सुनिश्चित करने और दुनिया भर में ग्राहक प्रोफ़ाइल तत्वों को एकीकृत करने के लिए बनाए गए हैं। ये उपकरण लक्षित विपणन, व्यक्तिगत संचार और एक सहज ग्राहक अनुभव को सक्षम करते हैं।

इस डेटा के साथ, व्यवसाय उत्पाद रोडमैप में ग्राहक अंतर्दृष्टि को शामिल करने से कहीं अधिक कर सकते हैं और आपूर्ति श्रृंखला के मुद्दों का अनुमान भी लगा सकते हैं, ग्राहकों से बार-बार रिटर्न ट्रैक कर सकते हैं जो वापसी नीति का दुरुपयोग कर सकते हैं, और उत्पादन प्रक्रिया के भीतर समय की हानि से बच सकते हैं। हालांकि अधिकांश संगठन अपने उपलब्ध डेटा का केवल 37-40% का विश्लेषण करते हैं, लेकिन प्रमुख वैश्विक खुदरा विक्रेता उदाहरण देते हैं कि मजबूत डेटा क्षमताएं क्या सक्षम कर सकती हैं। वार्षिक आधार पर, ग्राहक डेटा अंतर्दृष्टि से वृद्धिशील राजस्व लाखों व्यावसायिक मूल्य में है।

डेटा उत्पाद रोडमैप को कैसे प्रभावित करता है

उत्पाद विशेषज्ञ इस डेटा प्रकार पर उत्पाद विचारों की जांच करने, नई उत्पाद सुविधाओं को लागू करने और मौजूदा उत्पादों को बढ़ाने के लिए भरोसा करते हैं। यदि एक उत्पाद उच्च दर पर वापस आ रहा है, तो वे शिकायतों या संभावित दोषों में गोता लगा सकते हैं, समस्या को हल करने के लिए काम कर सकते हैं, और बेहतर उत्पाद वापस शेल्फ पर प्राप्त कर सकते हैं। इसी तरह, नए उत्पादों के साथ, उत्पाद टीम उत्पाद डिजाइन प्रक्रिया में मदद करने के लिए ग्राहकों के अनुरोधों और शिकायतों की जांच करती है, यह सुनिश्चित करते हुए कि "ग्राहक की आवाज" हमेशा समीकरण का हिस्सा है, बिना मैन्युअल चैनलों के ग्राहक तक पहुंचने के लिए।

यदि संगठनात्मक नेताओं को डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करने में अच्छी तरह से प्रशिक्षित नहीं किया जाता है, तो वे अपने विभागों के भीतर डेटा-संचालित निर्णय लेने या प्रवृत्तियों को नोटिस करने में सक्षम नहीं होंगे। एक संगठन के भीतर कई अलग-अलग व्यक्तियों के लिए डेटा साक्षरता महत्वपूर्ण है; जैसे ग्राहक डेटा उत्पाद वृद्धि या नई रिलीज़ के लिए संदर्भ प्रदान करता है, वही ग्राहक डेटा ग्राहक सेवा टीमों को यह निर्धारित करने में मदद कर सकता है कि उनके ग्राहक प्रबंधन में कहाँ अंतर हो सकता है। डेटा व्यापार में सबसे शक्तिशाली मुद्रा है, हालांकि केवल कुछ ही वास्तव में इस वास्तविकता को समझते हैं।

हेल्थकेयर डेटा

कई लोगों के लिए, वॉलमार्ट जैसे खुदरा दिग्गजों के लिए स्वच्छ, कार्रवाई योग्य डेटा सेट के महत्व को समझना आसान है, लेकिन वास्तव में, आज की दुनिया में हर व्यवसाय को डेटा और उसकी क्षमताओं के आसपास मजबूत विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। Inovalon, स्वास्थ्य सेवा उद्योग भागीदार, एक उदाहरण के रूप में, अमेरिका में बड़े स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के लिए एक डेटा एग्रीगेटर है। संगठन रोगी डेटा पर निर्भर करता है ताकि चिकित्सा प्रदाताओं को विशिष्ट रोगी श्रेणियों के जोखिम की भविष्यवाणी करने और यहां तक कि प्रतिपूर्ति दरों का निर्धारण करने में मदद मिल सके। हालांकि इनोवालोन के ग्राहकों द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा वॉलमार्ट द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा से भिन्न होते हैं, फिर भी यह अपने ग्राहकों को अपने रोगियों की सेवा करने और उचित उपचार योजना प्रदान करने में मदद करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

यात्रा उद्योग डेटा

यात्रा उद्योग में, एक उदाहरण के रूप में एक्सपीडिया का उपयोग करते हुए, डेटा प्लेटफॉर्म के महत्वपूर्ण लाभों में से एक है और एक बड़ा कारण है कि एयरलाइंस और होटल जैसे ट्रैवल पार्टनर साइट पर अपनी सेवाएं प्रदान करते हैं। एक्सपीडिया पार्टनर सॉल्यूशंस (ईपीएस) मार्केटिंग प्रयासों को बढ़ाने, डेटा-आधारित अंतर्दृष्टि प्रदान करने और यात्रा भागीदारों के लिए अतिथि संचार प्रबंधन को आसान बनाने के लिए उपकरण और तकनीक प्रदान करने के लिए समर्पित एक प्रभाग है। डेटा को समर्पित एक महत्वपूर्ण मूल्य प्रस्ताव के साथ, एक्सपीडिया एक अन्य उद्योग में ग्राहक डेटा के महत्व को दिखाता है।

अंतिम विचार

हर बार जब कोई व्यक्ति किसी व्यवसाय के साथ इंटरैक्ट करता है, चाहे कोई उत्पाद खरीदना हो या कोई वेबसाइट ब्राउज़ करना हो, तो ईवेंट और प्रोफ़ाइल-आधारित तत्वों सहित डेटा के छोटे-छोटे कार्रवाई योग्य बिट्स एकत्र किए जाते हैं ताकि अगली बार उस व्यक्ति के व्यवसाय के साथ इंटरैक्ट करने पर और भी बेहतर हो सके। जैसे-जैसे डेटा दुनिया भर के उद्योगों के लिए एक केंद्र बिंदु बन जाता है, लोगों को परिष्कृत विज्ञापन, व्यक्तिगत अनुभव और यहां तक कि सिलवाया गया उत्पाद भी उनके जीवन में अधिक बार दिखाई देगा - सभी डेटा संग्रह और विश्लेषण के लिए धन्यवाद। उत्पाद निर्माण - और सामान्य रूप से व्यवसाय - एक क्रांति का सामना कर रहा है जो व्यवसाय के अनुभव को उन लोगों के आसपास केंद्रित करता है जिनकी वह सेवा करता है।

डेटा के बारे में सबसे अच्छी बात यह है कि यह शामिल प्रत्येक इकाई को मूल्य प्रदान करता है; जब डेटा के प्रभाव की विभिन्न कोणों से जांच की जाती है, जैसे ग्राहक, व्यवसाय, या यहां तक कि आंतरिक कर्मचारियों पर डेटा का प्रभाव, यह शक्तिशाली होता है। अधिक प्रभावी समाधान मानक बन जाएंगे क्योंकि उद्योगों में अधिक कंपनियां मूल्यवान डेटा को कैप्चर और उपयोग करना सीखती हैं, और ग्राहकों को नए तरीकों से देखा जाएगा। डेटा और एआई में निवेश करने वाले 97.2% व्यवसायों के साथ, एक बात स्पष्ट है: डेटा अब "अच्छा होना" नहीं है; यह एक आवश्यकता है।

इस लेख की मुख्य छवि हैकरनून केएआई इमेज जेनरेटर द्वारा "(ग्राहक:3) एक (स्टोर:2) में" प्रांप्ट के माध्यम से तैयार की गई थी।