परिभाषा: बिग डेटा का अर्थ
बिग डेटा एक मार्केटिंग अवधारणा है जो एक उद्योग के डिजिटल परिवर्तन के लिए उपलब्ध बड़ी मात्रा में ग्राहक जानकारी को इकट्ठा करने, स्टोर करने, व्यवस्थित करने, अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने और कार्रवाई करने के लिए उपयोग की जाने वाली तकनीकों और प्रक्रियाओं को संदर्भित करता है।
जबकि डेटा एनालिटिक्स हमेशा व्यवसायों द्वारा उपयोग किया गया है, ग्राहक जानकारी की चौड़ाई और गहराई जो अब लक्जरी ब्रांडों के लिए सुलभ है, पारंपरिक विश्लेषणात्मक मॉडल और डेटाबेस प्रौद्योगिकियों को अप्रचलित कर देती है।
जैसे, बिग डेटा एनालिटिक्स को सफलतापूर्वक लाभ उठाने के लिए नए कौशल और प्रौद्योगिकियों की आवश्यकता होती है। एक समग्र विपणन रणनीति के हिस्से के रूप में एक उचित बड़े डेटा वर्कफ़्लो के सबसे तात्कालिक लाभों में से एक लक्जरी ब्रांडों की क्षमता है कि वे अपने समृद्ध उपभोक्ताओं के साथ अधिक व्यक्तिगत और समयबद्ध तरीके से पहचान कर सकें।
इस तरह के मार्केटिंग अभियान अब पुराने हो चुके बड़े पैमाने पर मार्केटिंग प्रयासों से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए सिद्ध हुए हैं। बड़ी डेटा अंतर्दृष्टि वास्तव में लक्जरी को अपने ग्राहकों की जीवन शैली को समझने में मदद कर सकती है और लाभदायक दीर्घकालिक जुड़ाव बनाने के लिए व्यवहार खरीद सकती है।
बड़ा डेटा क्या है
बड़े डेटा की परिभाषा एक उभरती हुई अवधारणा है जो आम तौर पर बड़ी मात्रा में संरचित और असंरचित जानकारी को संदर्भित करती है जिसे व्यवसाय के विकास को चलाने के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदला जा सकता है।
बिग डेटा एनालिटिक्स को एक समग्र लक्जरी मार्केटिंग रणनीति में सफलतापूर्वक एकीकृत करने के लिए प्रक्रियाओं और प्रौद्योगिकियों के एक नए सेट की आवश्यकता होती है।
बड़ी डेटा प्रक्रिया
बिग डेटा मार्केटिंग की अवधारणा में आम तौर पर एक प्रक्रिया के पांच अलग-अलग चरण शामिल होते हैं: डेटा के एक बड़े सेट पर एकत्र करना, भंडारण करना, व्यवस्थित करना, अंतर्दृष्टि उत्पन्न करना और कार्रवाई करना।
हम इनमें से प्रत्येक प्रक्रिया चरण को नीचे और अधिक विस्तार से देखेंगे।
बड़ा डेटा एकत्र करना और कार्रवाई योग्य ग्राहक जानकारी तैयार करना
मार्केटिंग प्रयास के हिस्से के रूप में बड़े डेटा का लाभ उठाने के लिए पहला आवश्यक कदम ग्राहक जानकारी का संग्रह है। यह ग्राहक सर्वेक्षण, लॉयल्टी प्रोग्राम सब्सक्रिप्शन, लक्ज़री ब्रांड सदस्यता आदि के माध्यम से ऑनलाइन और ऑफलाइन दोनों तरह से हो सकता है।
यह सुनिश्चित करने के लिए तीन तत्व महत्वपूर्ण हैं कि बड़ा डेटा संग्रह ठीक से किया जाता है:
- ग्राहकों को उनकी जानकारी कैप्चर करने के लिए सहमति देने की आवश्यकता है;
- उस जानकारी को एकत्र करने वाले ब्रांड को अपने उद्देश्य के बारे में पारदर्शी होना चाहिए;
- डेटा को इस तरह से रिकॉर्ड करने की आवश्यकता है जो बाद के चरण में भंडारण और प्रसंस्करण की सुविधा प्रदान करे।
सुरक्षा और पहुंच को ध्यान में रखते हुए बड़ा डेटा संग्रहीत करना
अगला एकत्रित ग्राहक जानकारी का वास्तविक संग्रहण है। बड़ा डेटा संग्रहण चुनौतियों के अपने सेट के साथ आता है, क्योंकि एकत्र की गई जानकारी अक्सर एक असंरचित प्रारूप और महत्वपूर्ण आकार की होगी। हम लक्ज़री ब्रांडों के लिए उनके ग्राहक डेटा को संग्रहीत करने के लिए उपलब्ध नई तकनीकों और प्रणालियों का पता लगाएंगे।
बड़ी डेटा भंडारण क्षमता की योजना बनाते समय दो पहलू आवश्यक हैं:
- सुरक्षा: एकत्र किए गए ग्राहक डेटा की निजी और गोपनीय प्रकृति के कारण, सुरक्षित तरीके से जानकारी संग्रहीत करना महत्वपूर्ण है। एन्क्रिप्टेड डेटाबेस, डेटा अलगाव, और सख्त आंतरिक एक्सेस नीतियां कंपनी के लिए आवश्यक हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि उनकी ग्राहक जानकारी सुरक्षित है।
- अभिगम्यता: ग्राहक डेटा का विशाल आकार और वजन जिसे संग्रहीत करने की आवश्यकता होती है, वह उस प्रणाली को तेजी से धीमा कर सकता है जिसे सोच-समझकर पैमाने को ध्यान में रखकर नहीं बनाया गया है। लक्ज़री ब्रांडों को डेटाबेस अतिरेक और सर्वर क्षमता पर सावधानीपूर्वक विचार करना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि उनकी ग्राहक जानकारी उनकी मार्केटिंग टीमों के लिए आसानी से उपलब्ध है।
बड़े डेटा और ग्राहक डेटाबेस प्रबंधन का आयोजन
अपने डेटा भंडारण और वास्तुकला की योजना बनाते समय, लक्जरी ब्रांडों को यह विचार करने की आवश्यकता है कि कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए इसकी ग्राहक जानकारी कैसे व्यवस्थित और प्रबंधित की जाएगी। मुख्य चुनौती इस तथ्य से आती है कि बड़े डेटा को विभिन्न संरचनाओं (या कभी-कभी कोई संरचना नहीं) में ऑफ़लाइन और ऑनलाइन दोनों तरह से एकत्र किया जा सकता है।
इस कारण से, बड़े डेटा को इस तरह से व्यवस्थित करने की आवश्यकता है जो सुनिश्चित करेगा:
- लचीलापन: कुछ ग्राहक जानकारी, जैसे नाम, उपनाम, जन्म तिथि, पता, आदि को आसानी से एक मानक संरचना तरीके से एकत्र और संग्रहीत किया जा सकता है। लेकिन अन्य ग्राहक डेटा, जैसे कि उनका ब्राउज़िंग इतिहास, उनकी खरीदारी की आदतें, उनकी संचार प्राथमिकताएं, एकत्र करने और संग्रहीत करने के लिए एक निश्चित स्तर के लचीलेपन और अनुकूलन क्षमता की आवश्यकता होगी।
- दीर्घायु: बड़े डेटा अंतर्दृष्टि के लिए आपकी मार्केटिंग टीम की ज़रूरतें समय के साथ विकसित होंगी क्योंकि नए प्रयोगों को बढ़ाया और मापा जाता है। जैसे, बड़े डेटा एनालिटिक्स के संगठन को एक ऐसी प्रणाली पर आधारित होना चाहिए जिसे आसानी से बनाए रखा जा सके और नई तकनीकों के सामने आने पर अनुकूलित किया जा सके।
बड़े डेटा से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि उत्पन्न करना
बिग डेटा इंटेलिजेंस, वह चरण जब कच्चा डेटा कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि बन जाता है, कौशल सेट के एक नए सेट की आवश्यकता होती है, जिसे अक्सर डेटा वैज्ञानिक कहा जाता है। पारंपरिक विपणन टीमों और रणनीतिक खुफिया के बीच चौराहे पर, डेटा वैज्ञानिक एकत्रित डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि की पहचान करने के लिए जिम्मेदार होते हैं और विशिष्ट विपणन अभियानों का सुझाव देते हैं जिन्हें बिक्री बढ़ाने के लिए निष्पादित किया जा सकता है।
बिग डेटा अंतर्दृष्टि आमतौर पर तीन चरणों में उत्पन्न होती है:
- डेटा वैज्ञानिक एक विशिष्ट परिकल्पना से शुरू करेंगे। उपलब्ध आंकड़ों के आधार पर इस परिकल्पना को मापने योग्य और कार्रवाई योग्य होना चाहिए।
- फिर वे अपने ग्राहक डेटा में पैटर्न की खोज करेंगे और उपभोक्ताओं को उन समूहों में विभाजित करेंगे जो उनकी परिकल्पना का परीक्षण करने में मदद कर सकते हैं।
- एक बार यह पूरा हो जाने के बाद, डेटा वैज्ञानिक ग्राहकों को स्तरों (उदाहरण के लिए उनकी खरीद शक्ति के आधार पर) या समूह (उदाहरण के लिए उनके अधिग्रहण समय सीमा के आधार पर) में अलग कर देंगे।
मार्केटिंग ऑटोमेशन के साथ बिग डेटा इनसाइट्स पर कार्रवाई करना
एक विशिष्ट बड़ी डेटा प्रक्रिया का अंतिम चरण आपके डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उत्पन्न अंतर्दृष्टि पर कार्रवाई करना है। इस कदम का अंतिम लक्ष्य सही संदेश, सही समय पर, सही दर्शकों को, और सही चैनल के माध्यम से वैयक्तिकृत मार्केटिंग अभियानों के माध्यम से मापने योग्य प्रभाव को बढ़ाना है।
बड़े डेटा अंतर्दृष्टि पर कार्रवाई करने में आमतौर पर तीन व्यापक चरण शामिल होते हैं:
- विचारशील और व्यक्तिगत मार्केटिंग अभियान बनाना। उन्हें बहु-उपकरणों और एक प्रभावशाली प्रति को ध्यान में रखते हुए खूबसूरती से तैयार करने की आवश्यकता है।
- मार्केटिंग अभियानों को इस तरह से बढ़ाना जो सफल होने पर तेजी से प्रयोग और स्वचालन की अनुमति देगा।
- पूर्व-निर्धारित KPI के विरुद्ध मार्केटिंग अभियान की प्रभावशीलता को मापना।
- भविष्य के अभियानों को बेहतर बनाने के लिए इस प्रक्रिया में शामिल सभी हितधारकों को विशिष्ट और समय पर प्रतिक्रिया प्रदान करके लूप को बंद करना।
बिग डेटा टेक्नोलॉजी
बिग डेटा एनालिटिक्स नए टूल और सॉफ्टवेयर के साथ आता है, जो प्रक्रिया के सभी चरणों, संग्रह और भंडारण से लेकर संगठन, अंतर्दृष्टि निर्माण और मार्केटिंग ऑटोमेशन तक सहायता करता है।
मोटे तौर पर कहें तो, डिजिटल परिवर्तन की शुरुआत करने वाले प्रत्येक लक्जरी ब्रांड को कस्टम-मेड इन-हाउस बिग डेटा प्रौद्योगिकियों के निर्माण और तीसरे पक्ष को आउटसोर्सिंग के बीच निर्णय लेने की आवश्यकता होगी। दोनों विकल्पों में पेशेवरों और विपक्ष हैं, इसलिए लक्जरी नेताओं के लिए यह समझना महत्वपूर्ण है कि उनके विकल्प क्या हैं और यह चुनें कि उनके उपलब्ध बजट और समय सीमा के लिए सबसे उपयुक्त क्या है।
हम अनुशंसा करते हैं कि आप हमारी गहन रिपोर्ट पढ़ें कि कैसे बड़ा डेटा इस विषय को और अधिक एक्सप्लोर करने के लिए लक्ज़री ब्रांड के विकास को प्रेरित करता है।
विलासिता के लिए बड़े डेटा पर हमारा विचार
विलासिता उद्योग का डिजिटल परिवर्तन और वर्तमान व्यापार मॉडल में डिजिटल प्रौद्योगिकियों का समावेश सफलता को मौलिक रूप से पुनर्परिभाषित कर रहा है। डिजिटल लग्जरी प्योर-प्ले नए प्रवेशकर्ता अपने उद्योगों को हिला रहे हैं और तेजी से बाजार हिस्सेदारी हासिल कर रहे हैं, जबकि पारंपरिक लक्जरी ब्रांड नए चैनलों पर अपने ब्रांडों के साथ सावधानी से प्रयोग कर रहे हैं।
बाजार पहुंच कार्यक्रमों और समग्र बिक्री प्रदर्शन को बेहतर बनाने की दृष्टि से बिग डेटा हाई-एंड ब्रांडों को एक सहज और एकीकृत ऑनलाइन ग्राहक अनुभव बनाने में मदद कर सकता है।
