بڑے ڈیٹا کے تحت شیشے کی مارکیٹنگ ویلیو

کیا مارکیٹنگ ایک سائنس ہے؟بلاشبہ، چونکہ انسانوں کی تجارتی سرگرمیاں ہیں، مارکیٹنگ ہمیشہ سے موجود ہے، اور وقت کے بدلنے کے ساتھ ساتھ نئی شکلیں ابھرتی رہتی ہیں۔بڑے ڈیٹا کے دور میں، مارکیٹنگ بھی آہستہ آہستہ تیار ہوئی ہے۔

کچھ معاملات میں، موجودہ مارکیٹنگ کی صنعت میں بھی بے مثال صلاحیت موجود ہے۔یہ بگ ڈیٹا کے دور میں مارکیٹنگ کے پیشہ ور افراد کے روزگار کی سمت میں ایک نیا رجحان ہے۔بہت سے لوگ کہتے ہیں کہ روایتی مارکیٹنگ کی حکمت کو بڑے اعداد و شمار کی زبردست طاقت کے ساتھ ملانے سے معیار اور مقداری تجزیہ میں بہت زیادہ فوائد حاصل ہو سکتے ہیں۔لیکن ایسا کرنے کے لیے ابھی بہت کام کرنا باقی ہے۔وارٹن سکول آف بزنس میں آپریشنز اور انفارمیشن مینجمنٹ کی پروفیسر شونڈرا ہل نے کہا: "یہ ایک بہت ہی دلچسپ وقت ہے۔گاہکوں، ان کے رویوں اور ان کے رویوں کو سمجھنے کے لیے میرے پاس بہت سا ڈیٹا موجود ہے۔تم کیا سوچ رہے ہو.اس کے علاوہ، پچھلے دس سالوں میں ڈیٹا مائننگ نے بہت ترقی کی ہے، لیکن ہمیں ابھی بہت طویل سفر طے کرنا ہے… یعنی لوگوں کی باتوں کے پیچھے حقیقی معنی معلوم کرنا۔"

بہت سے لوگ محسوس کرتے ہیں کہ بڑے ڈیٹا کا دور آ رہا ہے، لیکن یہ اکثر محض ایک مبہم احساس ہوتا ہے۔مارکیٹنگ کے لیے اس کی حقیقی طاقت کے لیے، آپ اسے بیان کرنے کے لیے ایک فیشن ایبل لفظ استعمال کر سکتے ہیں - غیر واضح۔درحقیقت، آپ کو اس کی طاقت کو سمجھنے کے لیے اسے معلوم کرنے کی کوشش کرنی چاہیے۔زیادہ تر کمپنیوں کے لیے، بڑی ڈیٹا مارکیٹنگ کی اہم قیمت درج ذیل پہلوؤں سے آتی ہے۔

سب سے پہلے، صارف کے رویے اور خصوصیات کا تجزیہ۔

ظاہر ہے، جب تک آپ صارف کا کافی ڈیٹا جمع کرتے ہیں، آپ صارف کی ترجیحات اور خریداری کی عادات کا تجزیہ کر سکتے ہیں، اور یہاں تک کہ "صارف کو صارف سے بہتر جان سکتے ہیں۔"اس کے ساتھ، یہ بہت سے بڑے ڈیٹا مارکیٹنگ کی بنیاد اور نقطہ آغاز ہے۔کسی بھی صورت میں، وہ کمپنیاں جنہوں نے "کسٹمر سنٹرک" کو اپنے نعرے کے طور پر استعمال کیا ہے اس کے بارے میں سوچ سکتے ہیں۔ماضی میں، کیا آپ واقعی گاہکوں کی ضروریات اور خیالات کو بروقت سمجھ سکتے تھے؟شاید بگ ڈیٹا کے دور میں اس سوال کا جواب زیادہ واضح ہے۔

دوسرا، درست مارکیٹنگ کی معلومات کے لیے سپورٹ کو آگے بڑھائیں۔

پچھلے کچھ سالوں میں، بہت سی کمپنیوں کی طرف سے ہمیشہ درست مارکیٹنگ کا ذکر کیا جاتا رہا ہے، لیکن یہ بہت کم ہے، لیکن اسپام کا سیلاب آ رہا ہے۔اس کی بنیادی وجہ یہ ہے کہ ماضی میں برائے نام درست مارکیٹنگ بہت درست نہیں تھی، کیونکہ اس میں صارف کی خصوصیت کے ڈیٹا کی حمایت اور تفصیلی اور درست تجزیہ کی کمی تھی۔نسبتاً، موجودہ RTB ایڈورٹائزنگ اور دیگر ایپلی کیشنز ہمیں پہلے کی نسبت بہتر درستگی دکھاتی ہیں، اور اس کے پیچھے بڑے ڈیٹا کا تعاون ہے۔

تیسرا، صارف کے حق میں مصنوعات اور مارکیٹنگ کی سرگرمیوں کی رہنمائی کریں۔

اگر آپ پروڈکٹ کی تیاری سے پہلے ممکنہ صارفین کی اہم خصوصیات اور پروڈکٹ سے ان کی توقعات کو سمجھ سکتے ہیں، تو آپ کی پروڈکٹ کی پیداوار اتنی ہی اچھی ہو سکتی ہے جتنی کہ یہ ہو سکتی ہے۔مثال کے طور پر، Netflix نے ڈائریکٹرز اور اداکاروں کو جاننے کے لیے بڑے ڈیٹا تجزیہ کا استعمال کیا جو ممکنہ سامعین "ہاؤس آف کارڈز" کی شوٹنگ سے پہلے پسند کریں گے، اور اس نے واقعی سامعین کے دلوں کو اپنی گرفت میں لے لیا۔ایک اور مثال کے طور پر، "لٹل ٹائمز" کے ٹریلر کے ریلیز ہونے کے بعد، ویبو سے بڑے اعداد و شمار کے تجزیے کے ذریعے معلوم ہوا کہ اس کی فلموں کا مرکزی ناظرین گروپ 90 کی دہائی کے بعد کی خواتین پر مشتمل تھا، اس لیے بعد میں مارکیٹنگ کی سرگرمیاں بنیادی طور پر ان گروپوں کے لیے کی گئیں۔

چوتھا، مسابقتی نگرانی اور برانڈ مواصلات۔

ایک مدمقابل وہی کر رہا ہے جو بہت سی کمپنیاں جاننا چاہتی ہیں۔یہاں تک کہ اگر دوسرا فریق آپ کو نہیں بتائے گا، آپ بڑے ڈیٹا کی نگرانی اور تجزیہ کے ذریعے معلوم کر سکتے ہیں۔بڑے ڈیٹا کے تجزیہ کے ذریعے برانڈ کمیونیکیشن کی تاثیر کو بھی نشانہ بنایا جا سکتا ہے۔مثال کے طور پر، مواصلاتی رجحان کا تجزیہ، مواد کی خصوصیت کا تجزیہ، انٹرایکٹو صارف تجزیہ، مثبت اور منفی جذبات کی درجہ بندی، لفظ کے منہ کے زمرے کا تجزیہ، مصنوعات کی خصوصیت کی تقسیم، وغیرہ کو انجام دیا جا سکتا ہے۔حریفوں کے مواصلاتی رجحان کو نگرانی کے ذریعے پکڑا جا سکتا ہے، اور صنعت کے بینچ مارکنگ صارف کی منصوبہ بندی کو صارف کی آواز کے مطابق مواد کی منصوبہ بندی اور ویبو میٹرکس کے آپریشن اثر کا بھی جائزہ لیا جا سکتا ہے۔

پانچویں، برانڈ بحران کی نگرانی اور انتظام کی حمایت.

نئے میڈیا کے دور میں، برانڈ کے بحران نے بہت سی کمپنیوں کو اس کے بارے میں بات کرنے کا سبب بنایا ہے۔تاہم، بڑا ڈیٹا کمپنیوں کو پیشگی بصیرت فراہم کر سکتا ہے۔بحران کے پھیلنے کے دوران، جس چیز کی ضرورت ہوتی ہے وہ یہ ہے کہ بحران کے پھیلاؤ کے رجحان کو ٹریک کیا جائے، اہم شرکاء کی شناخت کی جائے، اور تیز رفتار ردعمل کی سہولت فراہم کی جائے۔بڑا ڈیٹا منفی تعریفی مواد جمع کر سکتا ہے، فوری طور پر بحران سے باخبر رہنے اور خطرے کی گھنٹی شروع کر سکتا ہے، ہجوم کی سماجی صفات کا تجزیہ کر سکتا ہے، ایونٹ کے عمل میں نقطہ نظر کو کلسٹر کر سکتا ہے، کلیدی لوگوں اور مواصلاتی راستوں کی شناخت کر سکتا ہے، اور پھر کاروباری اداروں اور مصنوعات کی ساکھ کی حفاظت کر سکتا ہے، اور گرفت میں آ سکتا ہے۔ ذریعہ اور کلید.نوڈ، تیزی سے اور مؤثر طریقے سے بحرانوں سے نمٹنے کے.

چھٹا، کمپنی کے کلیدی صارفین کی اسکریننگ کی جاتی ہے۔

بہت سے کاروباری افراد اس سوال میں الجھے ہوئے ہیں: انٹرپرائز کے صارفین، دوستوں اور مداحوں میں سے کون سے قیمتی صارف ہیں؟بڑے اعداد و شمار کے ساتھ، شاید یہ سب حقائق کی طرف سے حمایت کی جا سکتی ہے.صارف کی طرف سے وزٹ کی گئی مختلف ویب سائٹس سے، آپ اس بات کا تعین کر سکتے ہیں کہ جن چیزوں کا آپ خیال رکھتے ہیں وہ آپ کے کاروبار سے متعلق ہیں یا نہیں۔سوشل میڈیا پر صارف کی طرف سے پوسٹ کیے گئے مختلف مواد اور دوسروں کے ساتھ بات چیت کرنے والے مواد سے، آپ ناگزیر معلومات حاصل کر سکتے ہیں، جو کہ کچھ اصولوں کو جوڑنے اور ترکیب کرنے کے لیے استعمال کرتے ہوئے، کمپنیوں کو کلیدی ہدف والے صارفین کو اسکرین کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔

ساتواں، بڑا ڈیٹا صارف کے تجربے کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔

صارف کے تجربے کو بہتر بنانے کے لیے، کلید یہ ہے کہ صارف کو صحیح معنوں میں سمجھیں اور آپ کے پروڈکٹ کی حیثیت کو سمجھیں جو وہ استعمال کر رہے ہیں، اور بروقت یاد دہانیاں کریں۔مثال کے طور پر بگ ڈیٹا کے دور میں شاید آپ جس کار کو چلا رہے ہیں وہ آپ کی جان پہلے سے بچا سکتی ہے۔جب تک گاڑی کے آپریشن کی معلومات پوری گاڑی میں سینسرز کے ذریعے اکٹھی کی جاتی ہیں، یہ آپ کو یا 4S شاپ کو آپ کی گاڑی کے اہم اجزاء میں مسائل سے پہلے ہی خبردار کر دے گی۔یہ نہ صرف پیسہ بچانے کے لیے ہے بلکہ زندگیوں کی حفاظت کے لیے بھی ہے۔درحقیقت، 2000 کے اوائل میں، ریاستہائے متحدہ میں UPS ایکسپریس کمپنی نے بڑے اعداد و شمار پر مبنی اس پیشین گوئی کے تجزیے کے نظام کا استعمال کیا تاکہ ریاستہائے متحدہ میں 60,000 گاڑیوں کی حقیقی وقت میں گاڑیوں کی حالت کا پتہ لگایا جا سکے تاکہ بروقت دفاعی مرمت کی جا سکے۔ .