डेटा ड्रिवेन मार्केटिंग क्या है
डेटा ड्राइवन मार्केटिंग एक प्रक्रिया है जिसका उपयोग मार्केटरों द्वारा कंपनी द्वारा उत्पन्न या बाजारी डेटा का विश्लेषण करके प्रभावी विज्ञापन और ट्रेंड की खोज करने के लिए किया जाता है, और इस जानकारी को संख्याओं के रूप में प्रदर्शित किए जाने वाले निर्णयों में उपयोग किया जाता है।
डेटा ड्राइवन मार्केटिंग का उद्देश्य यह है कि यह मार्केटिंग प्रक्रियाएं और रणनीतियों को बदलते रुझानों के साथ समर्थित करे और ग्राहकों की गहरी अनुभूति प्राप्त करने के लिए डेटा का उपयोग करके दर्शकों और उपभोक्ताओं की अद्वितीय मांगों को पूरा करे।
जब किसी ब्रांड को पूरी तरह से समझ आता है कि वे उपभोक्ता को कहाँ, कब और क्यों अपने मार्केटिंग प्रयासों से प्रभावित करने में असमर्थ हो रहे हैं, तो वे उन विशेषताओं के साथ एडवरटाइजमेंट और मार्केटिंग कॉपी की कस्टमाइज़ेशन जैसी हर चीज़ को बेहतर बनाने में सक्षम होते हैं। यह उन विशेष दर्शकों के लिए होता है जो किसी निश्चित क्षेत्र से संबंधित होते हैं।
How Data-Driven Marketing Works
डेटा-प्रबंधित विपणन (Data-Driven Marketing) की प्रक्रिया विपणन प्रयासों को संचालित करने के लिए जानकारी का उपयोग करने पर निर्भर करती है। यह जनसांख्यिकी से बाजार की व्यापक माप तक और व्यक्तिगत इंटरैक्शन तक उपयोगकर्ता की संघर्ष के हर पहलू पर डेटा को एकत्र करती है और फिर इसका विश्लेषण करके सफलता के मार्कर्स को निर्धारित करती है।
इसके बाद, Insights का उपयोग किया जाता है ताकि हम यह निर्धारित कर सकें कि मार्केटिंग संसाधनों को कहां और कैसे समय और पूंजी के सबसे प्रभावी उपयोग के लिए समर्पित किया जाए, जो ग्राहकों को सबसे ज्यादा प्रभावित करेगा और जिससे रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट (ROI) में वृद्धि होगी। इसके अलावा, यह विविध महत्वपूर्ण विवरणों का समर्थन कर सकता है जो ब्रांड के विकास में मार्केटरों की मदद कर सकते हैं और जो ग्राहकों को अधिक संतुष्ट करने की संभावना हैं।
अपनी सिद्ध क्षमता के कारण, डेटा ड्राइवन मार्केटिंग बड़े पैमाने पर प्रचलित हो रहा है, जिसका मुख्य उद्देश्य ROI को अधिकतम करना है। यह मार्केटिंग प्रयासों की कुशलता को बढ़ाने में मदद करता है, साथ ही व्यर्थ खर्च को कम करने और संसाधन आवंटन में सुधार करके।
अंत में, यह ब्रांडों को अधिक ग्राहकों को मार्गदर्शन करने का अधिकार देने के लिए मार्केटिंग में उन्हें अधिक दृष्टिकोण प्रदान करता है. किसी ब्रांड की संभावनाओं और मुख्यताओं को बेहतर रूप से समझना एक सबसे प्रभावी तरीका है जो रूपांतरण दरों को बढ़ाने में मदद करता है.
Examples of Data-Driven Marketing
यदि आप जानते हैं कि कहाँ देखना है तो हर दिन Data Driven Marketing के अनेक उदाहरण उपयोग में होते हैं. वास्तव में, हमारे द्वारा प्रदर्शित होने वाले अधिकांश मार्केटिंग संदेश डेटा से प्राप्त ज्ञान पर आधारित होते हैं. इसलिए, डेटा और एनालिटिक्स टूल की व्यापक पहुंच के कारण, Data Driven Marketing एक नया मानक बन गया है.
एक कंपनी जिसने अपने लाभ के लिए डेटा ड्राइवन मार्केटिंग का उपयोग किया है, वह हूटस्वीट थी। जब उन्होंने देखा कि दोनों स्वतंत्र और भुगतान किए गए साइन अप बंद हो रहे हैं, तो वे अपने डेटा पूल में गहराई से जांचने के लिए कि उनके उपयोगकर्ता आधार के विभिन्न खंडों पर अधिकांश पर निर्भर थे।
उसके बाद, वह उस डेटा का उपयोग करके अलग-अलग उपयोग करने वाले टियर बनाने के लिए इस सेवा के लिए इस्तेमाल किया, जो उनके ग्राहक वास्तव में उत्पाद के लिए उपयोग कर रहे थे.
कार्रवाई में सफल डेटा ड्राइवन मार्केटिंग का एक और उदाहरण उपलब्ध है. इस कंपनी ने रूपांतरण दरों को 311% बढ़ाने के लिए डेटा का उपयोग किया. उन्होंने यह पहचाना कि प्रक्रिया में कौन से चरण संभावित रूप से समाप्त हो रहे हैं और क्यों उन्होंने साइट परिवर्तन लागू करके साइन अप प्रक्रिया को अधिक आकर्षक बनाने की कोशिश की, और इसके परिणामस्वरूप वे बहुत सफलता प्राप्त करे।
Benefits of Data-Driven Marketing
डेटा निर्धारित मार्केटिंग विभिन्न लाभ प्रदान करता है, जहां केवल प्रभावीता ही नहीं, बल्कि उपयोगकर्ता के अनुकूल उपकरणों की उपलब्धता के लिए धन्यवाद भी आसानी से मिलती है। इन उपकरणों के माध्यम से, जो भारी विश्लेषण का कार्य करते हैं, विपणनकार एक स्पष्ट रूप से देख सकते हैं कि वे किस चैनल के माध्यम से अपने विपणन प्रयासों में उलझे हुए हैं और दिन के किस समय वे सक्रिय हैं। यह ब्रांड को मदद करता है अपने विपणन प्रयासों को सही माध्यमों पर ध्यान केंद्रित करके सबसे प्रभावी समय में आकर्षित करने में।
डेटा निर्धारित मार्केटिंग विपणनकार को संदेश के प्रकारों का विश्लेषण करने और उपभोक्ता के लिए सबसे संवेदनशील ऑफ़र प्रदान करने की अनुमति देता है, अक्सर AB टेस्टिंग के माध्यम से विश्लेषण किया जाता है। इससे मार्केटर उन परियोजनाओं पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जो बेहतर ROI प्रदान करेंगे और उपभोक्ता के लिए उच्चतम मूल्य वाले होंगे। इसके अलावा, यह मार्केटिंग टीम को देखने की सुविधा भी देता है कि वे कहां गलत हो रहे हैं और समस्या को कैसे सुधारा जा सकता है, जैसे कि उदाहरण के रूप में स्थिति पेज में दिखाए गए हैं।
डेटा निर्धारित मार्केटिंग का उपयोग ग्राहक अनुभव को अनुकूलित करने के लिए भी किया जा सकता है। यदि कोई मार्केटर अपने अभियान के एक निश्चित बिंदु पर ग्राहकों की प्रतिक्रिया को देखता है, तो वे क्यों को मूल्यांकन कर सकते हैं और आवश्यक रूप से समायोजित कर सकते हैं ताकि ग्राहक अनुभव उनके लिए अनुकूलित हो। यह एक ऐसा पहल है जिसका विकास और अपनाना मार्केटिंग टीमों पर शक्तिशाली प्रभाव डालता है।
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