ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಗಾಜಿನ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಮೌಲ್ಯ

ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಒಂದು ವಿಜ್ಞಾನವೇ?ಸಹಜವಾಗಿ, ಮಾನವರು ವ್ಯಾಪಾರ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಯಾವಾಗಲೂ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಸಮಯ ಬದಲಾದಂತೆ ಹೊಸ ರೂಪಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತವೆ.ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಯುಗದಲ್ಲಿ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಕೂಡ ನಿಧಾನವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿತು.

ಕೆಲವು ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಉದ್ಯಮವು ಅಭೂತಪೂರ್ವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಯುಗದಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವೃತ್ತಿಪರರ ಉದ್ಯೋಗದ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಇದು ಹೊಸ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ.ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಚಂಡ ಶಕ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಗುಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅನೇಕ ಜನರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ.ಆದರೆ ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ಮೊದಲು ಮಾಡಬೇಕಾದ ಬಹಳಷ್ಟು ಕೆಲಸಗಳು ಇನ್ನೂ ಇವೆ.ವಾರ್ಟನ್ ಸ್ಕೂಲ್ ಆಫ್ ಬ್ಯುಸಿನೆಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕರಾದ ಶಾಂಡ್ರಾ ಹಿಲ್ ಹೇಳಿದರು: “ಇದು ಬಹಳ ರೋಮಾಂಚಕಾರಿ ಸಮಯ.ಗ್ರಾಹಕರು, ಅವರ ವರ್ತನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವರ ವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನನ್ನ ಬಳಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಇದೆ.ನೀನು ಯಾವುದರ ಬಗ್ಗೆ ಚಿಂತಿಸುತ್ತಿರುವೆ.ಅದಲ್ಲದೆ, ಕಳೆದ ಹತ್ತು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಮಹತ್ತರವಾದ ದಾಪುಗಾಲುಗಳನ್ನು ಮಾಡಿದೆ, ಆದರೆ ನಾವು ಇನ್ನೂ ಬಹಳ ದೂರ ಹೋಗಬೇಕಾಗಿದೆ...ಅಂದರೆ, ಜನರು ಏನು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ಹಿಂದಿನ ನಿಜವಾದ ಅರ್ಥವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು.

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಯುಗವು ಬರುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಅನೇಕ ಜನರು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಭಾವನೆಯಾಗಿದೆ.ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ಗೆ ಅದರ ನಿಜವಾದ ಶಕ್ತಿಗಾಗಿ, ಅದನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ನೀವು ಫ್ಯಾಶನ್ ಪದವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು-ಅಸ್ಪಷ್ಟ.ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಅದರ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನೀವು ಅದನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬೇಕು.ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನ ಮುಖ್ಯ ಮೌಲ್ಯವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ.

ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಬಳಕೆದಾರರ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ.

ನಿಸ್ಸಂಶಯವಾಗಿ, ನೀವು ಸಾಕಷ್ಟು ಬಳಕೆದಾರರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವವರೆಗೆ, ನೀವು ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಖರೀದಿ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು "ಬಳಕೆದಾರರಿಗಿಂತ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು."ಇದರೊಂದಿಗೆ, ಇದು ಅನೇಕ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನ ಪ್ರಮೇಯ ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ.ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, "ಗ್ರಾಹಕ ಕೇಂದ್ರಿತ" ಅನ್ನು ತಮ್ಮ ಘೋಷಣೆಯಾಗಿ ಬಳಸಿದ ಕಂಪನಿಗಳು ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಬಹುದು.ಹಿಂದೆ, ನೀವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಗ್ರಾಹಕರ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ಸಮಯೋಚಿತವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದೇ?ಬಹುಶಃ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಯುಗದಲ್ಲಿ ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರ ಮಾತ್ರ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ.

ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ನಿಖರವಾದ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ಪುಶ್ ಬೆಂಬಲ.

ಕಳೆದ ಕೆಲವು ವರ್ಷಗಳಿಂದ, ನಿಖರವಾದ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಅನೇಕ ಕಂಪನಿಗಳು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿವೆ, ಆದರೆ ಇದು ಬಹಳ ಅಪರೂಪ, ಆದರೆ ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಪ್ರವಾಹವಾಗಿದೆ.ಮುಖ್ಯ ಕಾರಣವೆಂದರೆ ಹಿಂದೆ ನಾಮಮಾತ್ರದ ನಿಖರವಾದ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿರಲಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಶಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಬೆಂಬಲ ಮತ್ತು ವಿವರವಾದ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ.ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಪ್ರಸ್ತುತ RTB ಜಾಹೀರಾತು ಮತ್ತು ಇತರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ನಮಗೆ ಮೊದಲಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಹಿಂದೆ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಬೆಂಬಲವಿದೆ.

ಮೂರನೆಯದಾಗಿ, ಬಳಕೆದಾರರ ಪರವಾಗಿ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಸಿ.

ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮೊದಲು ಸಂಭಾವ್ಯ ಬಳಕೆದಾರರ ಮುಖ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನದ ಬಗ್ಗೆ ಅವರ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನೀವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡರೆ, ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ಎಷ್ಟು ಸಾಧ್ಯವೋ ಅಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ.ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಹೌಸ್ ಆಫ್ ಕಾರ್ಡ್ಸ್" ಚಿತ್ರೀಕರಣದ ಮೊದಲು ಸಂಭಾವ್ಯ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು ಇಷ್ಟಪಡುವ ನಿರ್ದೇಶಕರು ಮತ್ತು ನಟರನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ನೆಟ್‌ಫ್ಲಿಕ್ಸ್ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ಹೃದಯವನ್ನು ವಶಪಡಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ.ಇನ್ನೊಂದು ಉದಾಹರಣೆಗಾಗಿ, "ಲಿಟಲ್ ಟೈಮ್ಸ್" ನ ಟ್ರೇಲರ್ ಬಿಡುಗಡೆಯಾದ ನಂತರ, Weibo ನಿಂದ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಅದರ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳ ಮುಖ್ಯ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ಗುಂಪು 90 ರ ದಶಕದ ನಂತರದ ಮಹಿಳೆಯರೆಂದು ತಿಳಿಯಿತು, ಆದ್ದರಿಂದ ನಂತರದ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಈ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ನಡೆಸಲಾಯಿತು.

ನಾಲ್ಕನೆಯದಾಗಿ, ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಸಂವಹನ.

ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿ ಏನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದು ಅನೇಕ ಕಂಪನಿಗಳು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುತ್ತವೆ.ಇತರ ಪಕ್ಷವು ನಿಮಗೆ ಹೇಳದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ನೀವು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು.ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಸಂವಹನದ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಗುರಿಯಾಗಿಸಬಹುದು.ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂವಹನ ಪ್ರವೃತ್ತಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ವಿಷಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಬಳಕೆದಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಭಾವನೆ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಬಾಯಿಯ ವರ್ಗ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಉತ್ಪನ್ನ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ವಿತರಣೆ ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಬಹುದು.ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿಗಳ ಸಂವಹನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಮೂಲಕ ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮದ ಮಾನದಂಡದ ಬಳಕೆದಾರ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರ ಧ್ವನಿಯ ಪ್ರಕಾರ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದು ವಿಷಯವನ್ನು ಯೋಜಿಸಿ ಮತ್ತು Weibo ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಸಹ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು.

ಐದನೇ, ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಬಿಕ್ಕಟ್ಟು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ ಬೆಂಬಲ.

ಹೊಸ ಮಾಧ್ಯಮ ಯುಗದಲ್ಲಿ, ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಬಿಕ್ಕಟ್ಟು ಅನೇಕ ಕಂಪನಿಗಳು ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡಲು ಕಾರಣವಾಗಿದೆ.ಆದಾಗ್ಯೂ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನ ಏಕಾಏಕಿ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನ ಪ್ರಸರಣದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು, ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವಹಿಸುವವರನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತ್ವರಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುವುದು.ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವು ಋಣಾತ್ಮಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ವಿಷಯವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು, ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಬಿಕ್ಕಟ್ಟು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು, ಗುಂಪಿನ ಸಾಮಾಜಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು, ಈವೆಂಟ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳನ್ನು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ತದನಂತರ ಉದ್ಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಖ್ಯಾತಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಮೂಲ ಮತ್ತು ಕೀ.ನೋಡ್, ಬಿಕ್ಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಿ.

ಆರನೆಯದಾಗಿ, ಕಂಪನಿಯ ಪ್ರಮುಖ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಅನೇಕ ಉದ್ಯಮಿಗಳು ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲಿ ಸಿಕ್ಕಿಹಾಕಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ: ಬಳಕೆದಾರರು, ಸ್ನೇಹಿತರು ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮದ ಅಭಿಮಾನಿಗಳಲ್ಲಿ, ಯಾರು ಮೌಲ್ಯಯುತ ಬಳಕೆದಾರರು?ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ, ಬಹುಶಃ ಇವೆಲ್ಲವೂ ಸತ್ಯಗಳಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ.ಬಳಕೆದಾರರು ಭೇಟಿ ನೀಡಿದ ವಿವಿಧ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳಿಂದ, ನೀವು ಕಾಳಜಿವಹಿಸುವ ವಿಷಯಗಳು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು;ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರು ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ವಿವಿಧ ವಿಷಯಗಳಿಂದ ಮತ್ತು ಇತರರೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಿದ ವಿಷಯದಿಂದ, ನೀವು ಅಕ್ಷಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು, ಕೆಲವು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜಿಸಲು, ಕಂಪನಿಗಳು ಪ್ರಮುಖ ಗುರಿ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.

ಏಳನೆಯದಾಗಿ, ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಅವರು ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಸಮಯೋಚಿತ ಜ್ಞಾಪನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ.ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಯುಗದಲ್ಲಿ, ಬಹುಶಃ ನೀವು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಕಾರು ನಿಮ್ಮ ಜೀವವನ್ನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಉಳಿಸಬಹುದು.ವಾಹನದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಾಹನದಾದ್ಯಂತ ಸಂವೇದಕಗಳ ಮೂಲಕ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವವರೆಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಕಾರಿನ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುವ ಮೊದಲು ಅದು ನಿಮಗೆ ಅಥವಾ 4S ಅಂಗಡಿಗೆ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.ಇದು ಹಣವನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಜೀವಗಳನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಸಹ.ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, 2000 ರಲ್ಲಿ, ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್‌ನ UPS ಎಕ್ಸ್‌ಪ್ರೆಸ್ ಕಂಪನಿಯು ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ರಿಪೇರಿಗಳನ್ನು ಸಮಯೋಚಿತವಾಗಿ ನಡೆಸಲು ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿನ 60,000 ವಾಹನಗಳ ನೈಜ-ಸಮಯದ ವಾಹನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಈ ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಳಸಿತು. .