ایڈورٹائزنگ ٹکنالوجیتجزیات اور جانچمصنوعی ذہانتمواد مارکیٹنگCRM اور ڈیٹا پلیٹ فارمزای کامرس اور خوردہای میل مارکیٹنگ اور آٹومیشنواقعہ کی مارکیٹنگمارکیٹنگ انفوگرافکسموبائل اور ٹیبلٹ مارکیٹنگتعلقات عامہسیلز اور مارکیٹنگ کی تربیتفروخت کی اہلیتتلاش مارکیٹنگسوشل میڈیا اور متاثر کن مارکیٹنگ

10 جدید ٹیکنالوجیز جو ڈیجیٹل مارکیٹنگ کو تبدیل کر رہی ہیں۔

نیچے دی گئی انفوگرافک میں خلل کی اصطلاح استعمال کی گئی ہے لیکن بعض اوقات یہ لفظ خلل ایک منفی مفہوم ہے. مجھے یقین نہیں ہے کہ ڈیجیٹل مارکیٹنگ آج کسی جدید ٹیکنالوجی سے متاثر ہو رہی ہے، مجھے یقین ہے کہ یہ اس کے ذریعے تبدیل ہو رہی ہے۔

وہ مارکیٹرز جو جدید ٹکنالوجی کو اپناتے اور اپناتے ہیں وہ اپنے امکانات اور صارفین کے ساتھ بہت زیادہ بامعنی طریقوں سے ذاتی نوعیت ، مشغولیت اور رابطہ قائم کرنے کے اہل ہیں۔ بیچ اور دھماکے کے دن ہمارے پیچھے ہٹ رہے ہیں کیونکہ نظام صارفین اور کاروباری اداروں کے سلوک کو نشانہ بنانے اور پیش گوئی کرنے میں بہتر ہوجاتا ہے۔

سوال ، یقینا ، یہ ہے کہ آیا یہ وقت پر ہوگا۔ ڈیجیٹل ایک ایسا سرمایہ کاری مؤثر چینل ہے کہ خراب طرز عمل صارفین کی رازداری کو غلط استعمال کر رہے ہیں اور ان کے سامنے اشتہارات کی تنقید کررہے ہیں چاہے وہ فیصلہ کن چکر میں ہوں یا نہیں۔ آئیے امید کرتے ہیں کہ ریگولیٹری شرائط زیادہ اثر انداز نہیں ہوں گی اور کمپنیاں خود ہی زیادتی کو کم کرنے کے لئے کام کر سکتی ہیں۔ میں اتنا پرامید نہیں ہوں کہ ایسا ہوگا ، اگرچہ۔

ورلڈ اکنامک فورم کے مطابق، ان تبدیلیوں کے چار اہم محرک موبائل کی رسائی میں توسیع، کلاؤڈ کمپیوٹنگ، مصنوعی ذہانت (AI)، اور انٹرنیٹ آف تھنگز (IOT)۔ تاہم، نئی ٹیکنالوجی جیسے بگ ڈیٹا اور ورچوئل رئیلٹی (VR) زمین کی تزئین کو مزید تبدیل کرنے کی پیش گوئی کی جاتی ہے۔

عالمی اقتصادی فورم

یہ نئی ٹیکنالوجیز بنیادی طور پر توقع کی جاتی ہے کہ وہ متعدد ٹچ پوائنٹ کے ذریعہ دنیا میں زیادہ رابطہ قائم کریں ، جس کا مطلب یہ ہے کہ انٹرنیٹ کمپنیاں اب صارف کے ڈیٹا پر اتنا کنٹرول نہیں کرسکیں گی۔ زیادہ اہم بات یہ ہے کہ ، یہ مستقبل میں مارکیٹرز کو زیادہ سے زیادہ جامع اور ھدف بنائے جانے والے مہمات بنانے میں مدد فراہم کرے گا۔

اسپرائلیٹکس نے یہ بقایا انفوگرافک ایک ساتھ رکھا ، ڈیجیٹل مارکیٹنگ میں خلل ڈالنے والی نئی ٹکنالوجی، وہ 10 ان ٹیکنالوجیز کی تفصیلات بتاتا ہے جو ہماری کوششوں کو تیز کررہی ہیں ، اور ڈیجیٹل مارکیٹنگ کے منظر نامے کو تبدیل کررہی ہیں۔

بگ ڈیٹا

بگ ڈیٹا ایک اصطلاح ہے جو اعداد و شمار کی بڑی مقدار کو بیان کرتی ہے - دونوں ساختہ اور غیر ساختہ - جو روزانہ کی بنیاد پر کاروبار کو متاثر کرتی ہے۔ یہ ڈیٹا متعدد ذرائع سے حاصل کیا جا سکتا ہے، جیسے کہ کاروباری لین دین، سوشل میڈیا، سینسر، ڈیجیٹل امیجز، ویڈیوز وغیرہ۔ یہ اصطلاح صرف ڈیٹا کے سائز سے وابستہ نہیں ہے بلکہ اس میں اس طرح کے بڑے ڈیٹاسیٹس کو منظم کرنے کے لیے استعمال ہونے والی ٹیکنالوجی بھی شامل ہے۔

بڑے اعداد و شمار کا تصور اکثر تین بمقابلہ سے منسلک ہوتا ہے:

  1. حجم: تنظیمیں مختلف ذرائع سے ڈیٹا اکٹھا کرتی ہیں، اور انٹرنیٹ، سوشل میڈیا، اور IoT ڈیوائسز کے اضافے کے ساتھ، ڈیٹا کی تخلیق اور جمع کرنے کی مقدار میں تیزی سے اضافہ ہوا ہے۔ یہ حجم روایتی آئی ٹی ڈھانچے کے لیے سب سے فوری چیلنج پیش کرتا ہے۔
  2. رفتار: اس سے مراد وہ رفتار ہے جس سے نیا ڈیٹا تیار ہوتا ہے اور جس رفتار سے ڈیٹا گھومتا ہے۔ انٹرنیٹ اور سمارٹ آلات کی ترقی کے ساتھ، ڈیٹا تقریباً مسلسل بے مثال رفتار سے تیار ہو رہا ہے۔
  3. مختلف قسم: یہ دستیاب ڈیٹا کی کئی اقسام کا حوالہ دیتا ہے۔ روایتی اعداد و شمار کی اقسام کو ایک متعلقہ ڈیٹا بیس میں ترتیب دیا گیا تھا اور صاف طور پر فٹ کیا گیا تھا۔ بڑے ڈیٹا کے اضافے کے ساتھ، ڈیٹا نئی غیر ساختہ ڈیٹا کی اقسام میں آتا ہے۔ غیر ساختہ اور نیم ساختہ ڈیٹا کی اقسام، جیسے کہ متن، آڈیو، اور ویڈیو، کو معنی اخذ کرنے اور میٹا ڈیٹا کو سپورٹ کرنے کے لیے اضافی پری پروسیسنگ کی ضرورت ہوتی ہے۔

دو اضافی بمقابلہ بعض اوقات شامل ہوتے ہیں:

  1. صداقت: یہ اعداد و شمار کے معیار سے مراد ہے، جو بہت مختلف ہو سکتا ہے. ڈیٹا کی کوالٹی کو ڈیٹا میں عدم مطابقت کے ذریعے سمجھوتہ کیا جا سکتا ہے، جیسے غلط لیبل والے زمرے، گم شدہ اقدار، یا بیرونی اقدار۔
  2. قیمت: اس سے مراد ہمارے ڈیٹا کو قدر میں تبدیل کرنے کی ہماری صلاحیت ہے۔ بڑے ڈیٹا تک رسائی حاصل کرنا ٹھیک ہے لیکن جب تک ہم اسے قدر میں تبدیل نہیں کر سکتے یہ بیکار ہے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں جدید تجزیات، مشین لرننگ، اور ڈیٹا سائنس کام میں آتے ہیں۔

بصیرت کے لیے بڑے اعداد و شمار کا تجزیہ کیا جا سکتا ہے جو بہتر فیصلوں اور سٹریٹجک کاروباری چالوں کا باعث بنتے ہیں۔ یہ مارکیٹنگ، صحت کی دیکھ بھال، مینوفیکچرنگ، اور فنانس سمیت بہت سے شعبوں میں استعمال ہوتا ہے۔ تاہم، بڑے ڈیٹا کی پروسیسنگ اور تجزیہ کرنا مشکل ہو سکتا ہے اور اس کے لیے خصوصی سافٹ ویئر، ہارڈ ویئر اور مہارت کی ضرورت ہوتی ہے۔

بگ ڈیٹا ڈیجیٹل مارکیٹنگ کو کیسے تبدیل کر رہا ہے؟

بڑے ڈیٹا نے ڈیجیٹل مارکیٹنگ پر کئی طریقوں سے گہرا اثر ڈالا ہے:

  • پرسنلائزیشن اور حسب ضرورت: بڑا ڈیٹا مارکیٹرز کو اپنے صارفین کو بہتر طور پر سمجھنے کی اجازت دیتا ہے۔ سوشل میڈیا، سرچ انجن، اور آن لائن خریداری کے رویے جیسے مختلف ذرائع سے ڈیٹا کا تجزیہ کرکے، مارکیٹرز زیادہ ذاتی اور ٹارگٹڈ مارکیٹنگ مہمات تشکیل دے سکتے ہیں۔ حسب ضرورت کی یہ بڑھتی ہوئی سطح کسٹمر کی مصروفیت اور تبادلوں کی شرح کو بہتر بناتی ہے۔
  • پیش گوئی کے تجزیات: بڑا ڈیٹا مارکیٹرز کو گاہک کے رویے، ضروریات اور مستقبل کے رجحانات کا اندازہ لگانے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ پیش گوئی کرنے والا تجزیہ مارکیٹنگ کی حکمت عملیوں کو زیادہ مؤثر طریقے سے منصوبہ بندی کرنے اور مقابلے سے آگے رہنے میں مدد کر سکتا ہے۔
  • بہتر فیصلہ سازی۔: بڑا ڈیٹا قابل عمل بصیرت فراہم کرتا ہے جو اسٹریٹجک فیصلہ سازی میں مدد کرتا ہے۔ مارکیٹرز شناخت کر سکتے ہیں کہ ان کی مہمات میں کیا کام کر رہا ہے اور کیا نہیں، اور ضروری ایڈجسٹمنٹ کر سکتے ہیں۔
  • کسٹمر کے سفر کی نقشہ سازی: بڑا ڈیٹا متعدد چینلز اور ٹچ پوائنٹس میں کسٹمر کے مکمل سفر کو سمجھنے میں مدد کرتا ہے۔ یہ تفہیم کسٹمر کے سفر کے ہر مرحلے پر بہتر تبدیلی کے لیے مارکیٹنگ کی حکمت عملی کو بہتر بنانے میں مدد کرتی ہے۔
  • ریئل ٹائم مارکیٹنگ: ریئل ٹائم میں بڑے ڈیٹا پر کارروائی کرنے کی صلاحیت مارکیٹرز کو فوری طور پر گاہک کے رویے کا جواب دینے کی اجازت دیتی ہے، مصنوعات یا خدمات کو بالکل اسی وقت پیش کرتے ہیں جب ان کی ضرورت ہو۔ یہ ریئل ٹائم مارکیٹنگ تبادلوں کی شرح کو نمایاں طور پر بہتر کر سکتی ہے۔
  • حصول: بڑا ڈیٹا صارفین کو ان کے رویے، ترجیحات، آبادیات اور دیگر عوامل کی بنیاد پر زیادہ درست طریقے سے تقسیم کرنے میں مدد کرتا ہے۔ یہ تفصیلی تقسیم زیادہ ٹارگٹ اور موثر مارکیٹنگ مہمات کی اجازت دیتی ہے۔
  • بہتر ROI: بڑے ڈیٹا کی مدد سے، مارکیٹرز اپنی مہموں کی سرمایہ کاری پر واپسی (ROI) کا زیادہ درست طریقے سے تجزیہ کر سکتے ہیں، اور ROI کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے اس کے مطابق اپنی مارکیٹنگ کی حکمت عملیوں کو ایڈجسٹ کر سکتے ہیں۔
  • مقابلہ کا تجزیہ: بڑے ڈیٹا کو حریفوں کی سرگرمیوں اور حکمت عملیوں کی نگرانی کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے، جو مارکیٹ میں مسابقتی رہنے کے لیے قیمتی بصیرت فراہم کرتا ہے۔
  • بہتر کسٹمر سروس: عام مسائل کی نشاندہی کرکے، ممکنہ مسائل کی پیش گوئی کرکے، اور زیادہ ذاتی نوعیت کی مدد فراہم کرکے کسٹمر سروس کو بہتر بنانے کے لیے بڑے ڈیٹا کا استعمال کیا جاسکتا ہے۔
  • انوویشن: رجحانات، نمونوں اور بصیرت کو ظاہر کرنے سے جو پہلے چھپے ہوئے تھے یا واضح نہیں تھے، بڑا ڈیٹا مارکیٹنگ کی جدید حکمت عملیوں اور مہمات کا باعث بن سکتا ہے۔

یہ تمام اثرات ڈیجیٹل مارکیٹنگ میں بڑے ڈیٹا کو ایک انمول ٹول بناتے ہیں۔ جیسے جیسے ٹیکنالوجی کا ارتقا جاری ہے، مارکیٹنگ میں بڑے ڈیٹا کا استعمال اور بھی زیادہ مقبول ہونے کا امکان ہے۔

مصنوعی ذہانت

مصنوعی ذہانت (AI) سے مراد مشینوں میں انسانی ذہانت کا تخروپن ہے جو انسانوں کی طرح سوچنے اور ان کے اعمال کی نقل کرنے کے لیے پروگرام کیے گئے ہیں۔ اس اصطلاح کا اطلاق اکثر ایسے مشین یا کمپیوٹر سسٹم پر ہوتا ہے جو کام انجام دینے کے قابل ہو جس کے لیے عام طور پر انسانی ذہانت کی ضرورت ہوتی ہے، جیسے قدرتی زبان کو سمجھنا، نمونوں کو پہچاننا، مسائل کو حل کرنا، اور فیصلے کرنا۔

AI کو دو اہم اقسام میں درجہ بندی کیا جا سکتا ہے:

  • تنگ AI: کمزور AI کے نام سے بھی جانا جاتا ہے، اس قسم کی مصنوعی ذہانت ایک محدود سیاق و سباق کے تحت کام کرتی ہے اور انسانی ذہانت کی نقل ہے۔ تنگ AI اکثر ایک کام پر مرکوز ہوتا ہے، جیسے آواز کی شناخت۔ یہ وہ AI ہے جسے ہم آج ہر جگہ ڈیجیٹل معاونین، سفارشی نظام، تصویر کی شناخت کے سافٹ ویئر وغیرہ کی شکل میں دیکھتے ہیں۔
  • جنرل AI: Strong AI کے نام سے بھی جانا جاتا ہے، AI کی یہ شکل انسان کی سطح پر کاموں کی ایک وسیع رینج میں علم کو سمجھ سکتی ہے، سیکھ سکتی ہے، ڈھال سکتی ہے اور اسے نافذ کر سکتی ہے۔ یہ صرف ایک کام تک محدود نہیں ہے بلکہ سیکھنے کو ایک ڈومین سے دوسرے ڈومین میں منتقل کر سکتا ہے۔

مصنوعی ذہانت ایک وسیع میدان ہے جس میں مشین لرننگ (جہاں کمپیوٹر سسٹم کو بڑی مقدار میں ڈیٹا کھلایا جاتا ہے، جسے وہ دوسرے ڈیٹا کے بارے میں فیصلے کرنے کے لیے استعمال کرتا ہے)، قدرتی زبان کی پروسیسنگ (کمپیوٹر کی انسان کو سمجھنے کی صلاحیت) سمیت بہت سے مضامین اور ٹیکنالوجیز شامل ہیں۔ زبان)، کمپیوٹر ویژن (کمپیوٹر کی صلاحیت دیکھنا اور بصری معلومات کی تشریح کریں) اور دیگر۔

AI ڈیجیٹل مارکیٹنگ کو کیسے تبدیل کر رہا ہے؟

AI ڈیجیٹل مارکیٹنگ کے منظر نامے کو کئی طریقوں سے نمایاں طور پر تبدیل کر رہا ہے:

  1. نجیکرت: AI صارفین کے رویے کو سمجھنے اور ذاتی نوعیت کے تجربات تخلیق کرنے کے لیے بڑی مقدار میں ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، AI کا استعمال انفرادی صارفین کو ان کے رویے، ترجیحات اور ماضی کے تعاملات کی بنیاد پر ذاتی نوعیت کا مواد، سفارشات اور پروموشنز فراہم کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔
  2. پیش گوئی کے تجزیات: AI ماضی کے ڈیٹا اور رویے کا تجزیہ کر کے مستقبل کے اعمال کی پیشین گوئی کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، یہ اندازہ لگا سکتا ہے کہ صارف کن مصنوعات یا خدمات میں دلچسپی لے سکتا ہے، یا وہ کب خریداری کے لیے تیار ہو سکتا ہے۔ اس سے کاروباروں کو اپنی مارکیٹنگ کی کوششوں کو زیادہ مؤثر طریقے سے نشانہ بنانے میں مدد مل سکتی ہے۔
  3. کسٹمر سروس: AI چیٹ بوٹس اور ورچوئل اسسٹنٹ 24/7 کسٹمر سروس فراہم کر سکتے ہیں، عام سوالات کے جوابات دے سکتے ہیں، معلومات فراہم کر سکتے ہیں، اور یہاں تک کہ لین دین میں مدد کر سکتے ہیں۔ یہ نہ صرف گاہک کے تجربے کو بہتر بناتا ہے بلکہ مزید پیچیدہ کاموں کے لیے انسانی وسائل کو بھی آزاد کرتا ہے۔
  4. مواد کی تخلیق: AI مخصوص قسم کے مواد جیسے کہ رپورٹس، نیوز اپ ڈیٹس، یا سادہ کہانیاں تیار کر سکتا ہے۔ اس سے کاروباروں کو مسلسل انسانی کوششوں کی ضرورت کے بغیر اپنے مواد کو تازہ اور متعلقہ رکھنے میں مدد مل سکتی ہے۔
  5. اشتہار کی اصلاح: AI مختلف اشتہارات کی کارکردگی کا تجزیہ کر سکتا ہے اور نتائج کو بہتر بنانے کے لیے انہیں خود بخود ایڈجسٹ کر سکتا ہے۔ یہ صحیح سامعین اور صحیح وقت پر اشتہارات کو ہدف بنانے میں بھی مدد کر سکتا ہے۔
  6. صوتی تلاش: آواز سے چلنے والے AI معاونین جیسے Siri، Alexa، اور Google اسسٹنٹ کے عروج کے ساتھ، آواز کے ذریعے زیادہ سے زیادہ تلاشیں کی جا رہی ہیں۔ اس کے لیے مضمرات ہیں۔ SEO اور مواد کی مارکیٹنگ، جس میں کاروبار کو صوتی تلاش کے لیے بہتر بنانے کی ضرورت ہوتی ہے۔
  7. تصویر اور تقریر کی پہچان: تصویر اور تقریر کی شناخت جیسی جدید AI ٹیکنالوجیز ڈیجیٹل مارکیٹنگ کے لیے نئے امکانات کھول سکتی ہیں۔ مثال کے طور پر، تصویر کی شناخت کو سوشل میڈیا مارکیٹنگ میں کسی برانڈ یا پروڈکٹ سے متعلق تصاویر کی شناخت کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جب کہ اسپیچ ریکگنیشن کو ویڈیو مارکیٹنگ میں بولے گئے الفاظ کی نقل اور تجزیہ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
  8. ڈیٹا تجزیہ: AI الگورتھم انسانوں سے زیادہ موثر اور درست طریقے سے ڈیٹا کی بڑی مقدار پر کارروائی اور تجزیہ کر سکتے ہیں۔ یہ کاروباروں کو ان کے سامعین، کارکردگی، اور مارکیٹ کے رجحانات کے بارے میں قیمتی بصیرت فراہم کر سکتا ہے۔

مختصراً، AI ڈیجیٹل مارکیٹنگ کو زیادہ موثر، موثر اور ذاتی بنا رہا ہے۔ یہ کاروباروں کو اپنے صارفین کو بہتر طریقے سے سمجھنے، ان تک زیادہ مؤثر طریقے سے پہنچنے اور انہیں بہتر تجربات فراہم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ تاہم، یہ کاروباروں کو جدید ترین ٹیکنالوجیز اور حکمت عملیوں کے ساتھ اپ ٹو ڈیٹ رہنے اور ڈیٹا پرائیویسی اور اخلاقیات کے ارد گرد مسائل کو نیویگیٹ کرنے کی بھی ضرورت ہے۔

مشین لرننگ

مشین لرننگ (ML) AI کا سب سیٹ ہے۔ یہ اعداد و شمار کے تجزیہ کا ایک طریقہ ہے جو تجزیاتی ماڈلز کی تعمیر کو خودکار کرتا ہے۔ بنیادی طور پر، یہ ایک طریقہ ہے ٹرین ایک الگورتھم تاکہ یہ ڈیٹا کی بنیاد پر فیصلے یا پیشین گوئیاں کرنے کا طریقہ سیکھ سکے۔

مشین لرننگ الگورتھم کو وقت کے ساتھ بہتر بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے کیونکہ وہ زیادہ ڈیٹا کے سامنے آتے ہیں۔ دی سیکھنے مشین لرننگ کے حصے کا مطلب ہے کہ ML الگورتھم ایک خاص جہت کے ساتھ بہتر بنانے کی کوشش کرتے ہیں۔ اس کا عام طور پر مطلب یہ ہوتا ہے کہ ان کا مقصد غلطی کو کم کرنا یا اپنی پیشین گوئیوں کے درست ہونے کے امکان کو بڑھانا ہے۔

مشین لرننگ کی کئی اقسام ہیں، بشمول:

  1. زیر نگرانی سیکھنے: الگورتھم کو لیبل شدہ مثالوں، یا ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جاتی ہے جہاں مطلوبہ نتیجہ معلوم ہو۔ مثال کے طور پر، ایک الگورتھم کو مریض کی معلومات کے ڈیٹاسیٹ پر تربیت دی جا سکتی ہے، جہاں لیبل مریض کو کوئی خاص بیماری لاحق ہوئی ہے یا نہیں۔
  2. غیر سروے شدہ سیکھنے: الگورتھم استعمال کیے جاتے ہیں جب تربیت کے لیے استعمال ہونے والی معلومات کی نہ تو درجہ بندی کی جاتی ہے اور نہ ہی اس پر لیبل لگا ہوتا ہے۔ سسٹم کو نہیں بتایا جاتا صحیح جواب، اور یہ جاننا چاہیے کہ کیا دکھایا جا رہا ہے۔ یہ اعداد و شمار میں پیٹرن اور تعلقات کی شناخت کرتا ہے.
  3. کمک سیکھنے: الگورتھم تجربے سے عمل کرنا سیکھتے ہیں۔ یہ کسی خاص صورتحال میں انعام کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے مناسب کارروائی کرنے کے بارے میں ہے۔ اسے مختلف سافٹ وئیر اور مشینوں کے ذریعے استعمال کیا جاتا ہے تاکہ وہ بہترین ممکنہ رویہ یا راستہ تلاش کیا جا سکے جو اسے مخصوص تناظر میں اختیار کرنا چاہیے۔

جبکہ AI اور ML اکثر ایک دوسرے کے بدلے استعمال ہوتے ہیں، وہ ایک جیسے نہیں ہوتے۔ AI مشینوں کا ایک وسیع تر تصور ہے جو کاموں کو اس طریقے سے انجام دے سکتا ہے جس پر ہم غور کریں گے۔ ہوشیار. دوسری طرف، مشین لرننگ AI کی موجودہ ایپلی کیشن ہے۔ یہ اس خیال پر مبنی ہے کہ ہمیں مشینوں کو ڈیٹا تک رسائی دینے اور انہیں خود سیکھنے دینے کے قابل ہونا چاہیے۔

دوسرے الفاظ میں، تمام مشین لرننگ AI کے طور پر شمار ہوتی ہے، لیکن تمام AI کو مشین لرننگ کے طور پر شمار نہیں کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، اصول پر مبنی ماہر نظام کو AI سمجھا جائے گا، لیکن چونکہ یہ ڈیٹا سے نہیں سیکھتا، اس لیے اسے مشین لرننگ نہیں سمجھا جائے گا۔ AI میں کمپیوٹر پروگرام سے کچھ بھی شامل ہوسکتا ہے جو شطرنج کا کھیل کھیلتا ہے، آواز کی شناخت کرنے والا نظام جیسے Alexa کی ترجمانی کرتا ہے اور تقریر کا جواب دیتا ہے، یا نیویگیٹ کرنے کے لیے کمپیوٹر ویژن کا استعمال کرنے والی خود مختار کار۔

اہم فرق یہ ہے کہ جب کہ AI کو ایک کام کرنے اور اسے بار بار کرنے کے لیے پروگرام کیا جا سکتا ہے، مشین لرننگ سسٹم تجربے سے سیکھنے، ایڈجسٹ کرنے اور اپنی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے بنائے گئے ہیں۔

مشین لرننگ ڈیجیٹل مارکیٹنگ کو کیسے تبدیل کر رہی ہے؟

مشین لرننگ (ML) ڈیجیٹل مارکیٹنگ کو زیادہ موثر اور موثر ہدف سازی، پرسنلائزیشن، اور گاہک کی سمجھ کو قابل بنا کر اہم طریقوں سے تبدیل کر رہی ہے۔ یہاں کچھ طریقے ہیں جن کو ڈیجیٹل مارکیٹنگ میں استعمال کیا جا رہا ہے:

  1. پیش گوئی کے تجزیات: ML صارفین کے ماضی کے رویوں کا تجزیہ کر سکتا ہے اور اسے مستقبل کے طرز عمل اور رجحانات کی پیشن گوئی کرنے کے لیے استعمال کر سکتا ہے۔ اس سے مارکیٹرز کو یہ اندازہ لگانے میں مدد مل سکتی ہے کہ ایک گاہک آگے کیا کرے گا - جیسے کہ وہ کیا خرید سکتے ہیں یا کب وہ منڈلا سکتے ہیں - اور اپنی حکمت عملیوں کو فعال طور پر تیار کرتے ہیں۔
  2. ذاتی مارکیٹنگ: ML الگورتھم صارفین کی انفرادی ترجیحات اور طرز عمل کو سمجھنے کے لیے وسیع پیمانے پر ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتے ہیں، جس سے مارکیٹرز انتہائی ذاتی نوعیت کا مواد، سفارشات اور پیشکشیں فراہم کر سکتے ہیں۔ یہ کسٹمر کی مصروفیت اور تبادلوں کی شرح کو نمایاں طور پر بہتر بنا سکتا ہے۔
  3. گاہک کی تقسیم: ML گاہک کے ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتا ہے اور مختلف عوامل جیسے برتاؤ، ترجیحات اور آبادیات کی بنیاد پر الگ الگ حصوں کی شناخت کر سکتا ہے۔ مارکیٹرز ان بصیرت کا استعمال ہر طبقہ کو موزوں پیغامات اور پیشکشوں کے ساتھ ہدف بنانے کے لیے کر سکتے ہیں۔
  4. خودکار اشتھاراتی بولی: ڈیجیٹل ایڈورٹائزنگ میں، ایم ایل ریئل ٹائم میں اشتہاری بولی لگانے کی حکمت عملیوں کو بہتر بنا سکتا ہے، زیادہ سے زیادہ حاصل کرنے کے لیے اشتہاری بجٹ کے بہترین استعمال کو یقینی بنانے میں مدد کرتا ہے۔ ROI.
  5. چیٹ بوٹس اور ورچوئل اسسٹنٹ: ML جدید ترین چیٹ بوٹس اور ورچوئل اسسٹنٹس کو طاقت دیتا ہے جو کسٹمر سروس کے متعدد تعاملات کو سنبھال سکتے ہیں، صارفین کو فوری طور پر 24/7 مدد فراہم کر سکتے ہیں، اور مزید پیچیدہ کاموں کے لیے انسانی وسائل کو آزاد کر سکتے ہیں۔
  6. مواد کی تخلیق اور تدوین: ML مواد کو زیادہ مؤثر طریقے سے بنانے اور درست کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، یہ ڈیٹا سے بصیرت پیدا کر سکتا ہے جسے مواد میں تبدیل کیا جا سکتا ہے، یا یہ ہر صارف کے لیے ان کے ماضی کے رویے کی بنیاد پر سب سے زیادہ متعلقہ مواد کی سفارش کر سکتا ہے۔
  7. احساس تجزیہ: ML صارفین کے جذبات اور تاثرات کو سمجھنے کے لیے سوشل میڈیا پوسٹس، گاہک کے جائزے، اور صارف کے تیار کردہ مواد کی دیگر اقسام کا تجزیہ کر سکتا ہے، جو برانڈ مینجمنٹ اور مصنوعات کی ترقی کے لیے قیمتی بصیرت فراہم کرتا ہے۔
  8. SEO اور SEM: ML تلاش کے نمونوں اور رویے کو بہتر طور پر سمجھ کر، اور اس کے مطابق مواد اور اشتہارات کو بہتر بنا کر سرچ انجن کی اصلاح اور مارکیٹنگ کو بہتر بنانے میں مدد کر رہا ہے۔
  9. ویب سائٹ اور مہم کی اصلاح: ML تجزیہ کر سکتا ہے کہ صارف کس طرح ویب سائٹ یا مارکیٹنگ مہم کے ساتھ تعامل کرتے ہیں اور شناخت کر سکتے ہیں کہ کیا کام کرتا ہے اور کیا نہیں، مسلسل جانچ، سیکھنے اور اصلاح کی اجازت دیتا ہے۔

ML کا فائدہ اٹھا کر، کاروبار اپنی ڈیجیٹل مارکیٹنگ کی کوششوں کو مزید ڈیٹا پر مبنی، ذاتی نوعیت کے، اور کسٹمر پر مرکوز بنا سکتے ہیں۔ تاہم، تمام AI ٹیکنالوجیز کی طرح، ML بھی ڈیٹا پرائیویسی، سیکورٹی، اور اخلاقیات سے متعلق چیلنجز لاتا ہے جن کا احتیاط سے انتظام کرنے کی ضرورت ہے۔

بوٹس اور چیٹ بوٹس

A بوٹ ایک سافٹ ویئر ایپلی کیشن ہے جو کچھ کاموں کو انجام دینے کے لیے پروگرام کی گئی ہے۔ بوٹس خودکار ہیں، جس کا مطلب ہے کہ وہ اپنی ہدایات کے مطابق چلتے ہیں بغیر کسی انسانی صارف کے انہیں شروع کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ بوٹس اکثر انسانی صارف کے رویے کی نقل کرتے ہیں یا بدل دیتے ہیں۔ عام طور پر وہ دہرائے جانے والے کام کرتے ہیں، اور وہ انہیں انسانی صارفین سے کہیں زیادہ تیزی سے کر سکتے ہیں۔

A چیٹ بٹ ایک مخصوص قسم کا بوٹ ہے جو انسانی گفتگو کو نقل کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ بوٹس عام طور پر ایک چیٹ انٹرفیس کے ذریعے صارفین کے ساتھ بات چیت کرتے ہیں، جو ویب سائٹس، ایپس، یا سوشل میڈیا پلیٹ فارمز پر بھی موجود ہو سکتے ہیں۔ چیٹ بوٹس ضرورت کے مطابق سادہ یا پیچیدہ ہوسکتے ہیں۔ کچھ صرف پہلے سے پروگرام شدہ جوابات کے ساتھ مخصوص کمانڈز کا جواب دے سکتے ہیں، جبکہ دیگر زیادہ جدید ٹیکنالوجیز جیسے کہ قدرتی زبان کی پروسیسنگ (ینیلپی) اور مشین لرننگ زیادہ بات چیت اور بدیہی انداز میں صارف کی معلومات کو سمجھنے اور ان کا جواب دینے کے لیے۔

چیٹ بوٹس عام طور پر کسٹمر سروس میں معمول کی پوچھ گچھ کو سنبھالنے کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں، انسانی ایجنٹوں کو زیادہ پیچیدہ مسائل سے نمٹنے کے لیے آزاد کرتے ہیں۔ انہیں ڈیجیٹل مارکیٹنگ میں لیڈ جنریشن، صارف کی مصروفیت، ذاتی سفارشات اور مزید کاموں کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے۔

یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ چیٹ بوٹس بہت مددگار اور کارآمد ہو سکتے ہیں، لیکن وہ کامل نہیں ہیں اور ان کی تاثیر زیادہ تر ان کے پروگرامنگ پر منحصر ہے۔ جب صارف کا ان پٹ پہلے سے پروگرام شدہ کمانڈز سے ہٹ جاتا ہے تو سادہ چیٹ بوٹس آسانی سے الجھ سکتے ہیں۔ مزید جدید چیٹ بوٹس ان پٹس کی ایک وسیع رینج کو سنبھال سکتے ہیں، لیکن یہاں تک کہ وہ غلطیاں بھی کر سکتے ہیں، خاص طور پر جب مبہم زبان، پیچیدہ سوالات، یا غیر متوقع ان پٹ سے نمٹتے ہیں۔ لہذا، صارف کے تاثرات اور تعاملات کی بنیاد پر چیٹ بوٹس کو مؤثر طریقے سے ڈیزائن اور تربیت دینا اور انہیں مسلسل بہتر بنانا بہت ضروری ہے۔

بوٹس اور چیٹ بوٹس ڈیجیٹل مارکیٹنگ کو کیسے تبدیل کر رہے ہیں؟

بوٹس اور چیٹ بوٹس ڈیجیٹل مارکیٹنگ کو کئی طریقوں سے تبدیل کر رہے ہیں:

  1. کسٹمر سروس: چیٹ بوٹس 24/7 کسٹمر سپورٹ فراہم کر سکتے ہیں، اکثر پوچھے گئے سوالات کے جوابات دے سکتے ہیں اور مصنوعات یا خدمات کے بارے میں فوری طور پر معلومات فراہم کر سکتے ہیں۔ یہ نہ صرف صارفین کی اطمینان کو بہتر بناتا ہے بلکہ مزید پیچیدہ کاموں کے لیے انسانی وسائل کو بھی آزاد کرتا ہے۔
  2. لیڈ جنریشن: بوٹس ویب سائٹ کے زائرین کے ساتھ مشغول ہو سکتے ہیں، رابطے کی معلومات اکٹھا کر سکتے ہیں، اور یہاں تک کہ پہلے سے طے شدہ سوالات کی ایک سیریز پوچھ کر لیڈز کو اہل بنا سکتے ہیں۔ اس سے لیڈ جنریشن میں کارکردگی اور تاثیر میں نمایاں اضافہ ہو سکتا ہے۔
  3. نجیکرت: چیٹ بوٹس صارف کی بات چیت کی بنیاد پر ذاتی مواد اور سفارشات فراہم کر سکتے ہیں۔ وہ ماضی کے تعاملات اور ترجیحات کو بھی یاد رکھ سکتے ہیں، ایک انتہائی ذاتی نوعیت کا تجربہ فراہم کرتے ہیں۔
  4. صارف کی مصروفیت: بوٹس صارفین کو انٹرایکٹو گفتگو، کوئز، گیمز وغیرہ میں مشغول کر سکتے ہیں۔ اس سے صارف کی مصروفیت اور ویب سائٹ یا ایپ پر گزارے گئے وقت میں اضافہ ہو سکتا ہے۔
  5. ای کامرس لین دین: کچھ چیٹ بوٹس لین دین کو سنبھالنے کے لیے کافی نفیس ہوتے ہیں، صارفین کو مصنوعات تلاش کرنے، انہیں کارٹ میں شامل کرنے، اور یہاں تک کہ چیک آؤٹ کے عمل کو مکمل کرنے میں مدد کرتے ہیں۔
  6. ڈیٹا اکٹھا کرنا اور تجزیہ کرنا: بوٹس صارف کے تعاملات سے ڈیٹا کا ایک خزانہ جمع کر سکتے ہیں، جس کا تجزیہ صارف کے رویے، ترجیحات اور رجحانات کے بارے میں بصیرت حاصل کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ یہ مارکیٹنگ کی حکمت عملیوں اور فیصلوں سے آگاہ کر سکتا ہے۔
  7. سوشل میڈیا کی موجودگی: بوٹس سوشل میڈیا اکاؤنٹس کا نظم کر سکتے ہیں، مواد خود بخود پوسٹ کر سکتے ہیں، تبصروں کا جواب دے سکتے ہیں، اور یہاں تک کہ دوسرے صارفین کے ساتھ مشغول ہو سکتے ہیں۔ یہ ایک برانڈ کی سوشل میڈیا موجودگی اور رسائی کو بڑھا سکتا ہے۔
  8. لاگت کی بچت: معمول کے کاموں کو خودکار کرنے سے، بوٹس مزدوری کے اخراجات کو کم کرنے اور کارکردگی بڑھانے میں مدد کر سکتے ہیں۔

اگرچہ بوٹس اور چیٹ بوٹس بہت سے فوائد پیش کرتے ہیں، وہ چیلنجوں کے ساتھ بھی آتے ہیں۔ انہیں اچھی طرح سے ڈیزائن اور اچھی طرح سے برقرار رکھنے کی ضرورت ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ وہ صحیح طریقے سے کام کرتے ہیں اور صارف کا اچھا تجربہ فراہم کرتے ہیں۔ انہیں صارف کی رازداری کا احترام کرنے اور اسپیمنگ یا دیگر مداخلت کرنے والے طرز عمل سے بچنے کے لیے بھی ذمہ داری سے استعمال کرنے کی ضرورت ہے۔

صوتی تلاش

صوتی تلاش ایک ایسی ٹیکنالوجی ہے جو صارفین کو اسمارٹ فون، سمارٹ ڈیوائس یا کمپیوٹر پر زبانی طور پر سوال پوچھ کر انٹرنیٹ پر تلاش کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ یہ سرچ انجنوں کے بارے میں معلومات حاصل کرنا، ڈیٹا بیس میں مخصوص ڈیٹا کی درخواست کرنا، ڈیجیٹل ٹاسک شروع کرنا، یا ڈیجیٹل اسسٹنٹ کو موسیقی بجانے جیسی کارروائی مکمل کرنے کا حکم دینا ہو سکتا ہے۔

صوتی تلاش بولے گئے حکموں اور سوالات کو سمجھنے کے لیے اسپیچ ریکگنیشن ٹیکنالوجی کا استعمال کرتی ہے، اور پھر درست جواب تلاش کرنے یا مطلوبہ کارروائی انجام دینے کی کوشش کرتی ہے۔ یہ متعدد ٹیکنالوجیز اور ایپلی کیشنز میں ایک کلیدی خصوصیت ہے، بشمول اسمارٹ فونز، سمارٹ اسپیکر جیسے ایمیزون ایکو (الیکسا)، گوگل ہوم، مختلف آلات پر ایپل کی سری، مائیکروسافٹ کا کورٹانا، اور بہت سے اندرون کار انفوٹینمنٹ سسٹم۔

آواز کی تلاش اس کی رفتار، سہولت، اور سمارٹ اسپیکرز اور آواز سے چلنے والے ڈیجیٹل معاونوں کے بڑھتے ہوئے اختیار کی وجہ سے مقبولیت میں بڑھ رہی ہے۔ یہ خاص طور پر مفید ہے جب صارف کے ہاتھ یا بینائی پر قبضہ ہو، جیسے کھانا پکاتے وقت یا گاڑی چلاتے وقت۔

صوتی تلاش ڈیجیٹل مارکیٹنگ کو کیسے تبدیل کر رہی ہے؟

صوتی تلاش کئی طریقوں سے ڈیجیٹل مارکیٹنگ کو نمایاں طور پر تبدیل کر رہی ہے:

  1. تلاش کے سوالات میں تبدیلی: صوتی تلاشیں اکثر ٹائپ شدہ تلاشوں سے زیادہ بات چیت اور لمبی ہوتی ہیں۔ جب وہ بولتے ہیں تو لوگ زیادہ فطری زبان اور مکمل جملے استعمال کرتے ہیں، ان کے ٹائپ کردہ چھوٹے جملے کے مقابلے۔ نتیجے کے طور پر، مارکیٹرز کو ان اختلافات کو سمجھنے اور اس کے مطابق اپنے مواد اور SEO کی حکمت عملی کو بہتر بنانے کی ضرورت ہے۔
  2. مقامی SEO: صوتی تلاش اکثر مقامی سوالات کے لیے استعمال ہوتی ہے، جیسے کہ قریبی ریستوراں یا دکانیں تلاش کرنا۔ یہ مقامی SEO کو کاروبار کے لیے اور بھی اہم بنا دیتا ہے۔ مارکیٹرز کو یہ یقینی بنانا ہوگا کہ ان کی ویب سائٹ اور آن لائن ڈائریکٹریز پر ان کی کاروباری معلومات درست اور تازہ ترین ہیں، اور مقامی مطلوبہ الفاظ کے لیے بہتر بنائیں۔
  3. ویب سائٹ کی اصلاح: صوتی تلاش کے لیے ویب سائٹس کو بہتر بنانے کی ضرورت ہے۔ اس میں اس بات کو یقینی بنانا شامل ہے کہ ویب سائٹ تیزی سے لوڈ ہو، موبائل دوستانہ ہو، اور محفوظ (HTTPS) کنکشن، یہ سب وہ عوامل ہیں جن پر سرچ انجن صوتی تلاش کے لیے سائٹس کی درجہ بندی کرتے وقت غور کرتے ہیں۔
  4. سٹرکچرڈ ڈیٹا: سٹرکچرڈ ڈیٹا مارک اپ کا استعمال سرچ انجنوں کو ویب سائٹ کے مواد کو بہتر طور پر سمجھنے میں مدد کر سکتا ہے، جس سے صوتی تلاش کے نتائج میں اس کے واپس آنے کا امکان زیادہ ہوتا ہے۔ اس میں کاروباری تفصیلات، مصنوعات کی معلومات، اور جیسی معلومات شامل ہو سکتی ہیں۔ اکثر پوچھے جانے والے سوالات مواد.
  5. نمایاں ٹکڑوں: صوتی تلاش اکثر Google تلاش کے نتائج میں نمایاں کردہ ٹکڑوں سے کھینچتی ہے۔ اس لیے، مارکیٹرز کو اپنے مواد کو اس طرح سے ڈھانچہ بنانا چاہیے کہ اسے ممکنہ طور پر ان ٹکڑوں میں نمایاں کیا جا سکے۔
  6. ایڈورٹائزنگ کے نئے مواقع: جیسے جیسے صوتی تلاش کی مقبولیت بڑھ رہی ہے، اشتہارات کے نئے مواقع سامنے آنے کا امکان ہے۔ مثال کے طور پر، کاروبار کچھ صوتی تلاش کے نتائج کو سپانسر کرنے یا سمارٹ اسپیکر پلیٹ فارمز پر اشتہار دینے کے قابل ہو سکتے ہیں۔
  7. وائس کامرس: چونکہ زیادہ سے زیادہ لوگ صوتی معاونین کے استعمال میں راحت محسوس کرتے ہیں، صوتی تجارت میں اضافہ متوقع ہے۔ لوگ صوتی معاونین کے ذریعے براہ راست خریداری کرنا شروع کر رہے ہیں، جس سے ای کامرس کے کاروبار کے لیے نئے مواقع کھل سکتے ہیں۔

صوتی تلاش اب بھی تیار ہو رہی ہے، اور مارکیٹرز کے لیے تازہ ترین رجحانات اور ٹیکنالوجیز کے ساتھ اپ ٹو ڈیٹ رہنا ضروری ہے۔ تمام AI ٹیکنالوجیز کی طرح، ڈیٹا پرائیویسی اور سیکیورٹی سے متعلق چیلنجز اور تحفظات بھی ہیں۔

جمع شدہ حقیقت اور مجازی حقیقت

فروزاں حقیقت (AR) اور ورچوئل رئیلٹی (VR) عمیق ٹیکنالوجیز ہیں جو مصنوعی تجربات تخلیق یا بڑھا سکتی ہیں۔

  1. Augmented Reality (AR): AR اکثر اسمارٹ فون یا ٹیبلیٹ پر کیمرہ استعمال کرکے لائیو ویو میں ڈیجیٹل عناصر شامل کرتا ہے۔ AR ایپلیکیشنز آپ کو معلومات کی ایک تہہ دیکھنے دیتی ہیں – جس میں متن، تصاویر اور 3D ماڈلز شامل ہیں – جو حقیقی دنیا میں سپرد کی گئی ہیں۔ اے آر کے تجربات کی مثالوں میں اسنیپ چیٹ لینز اور گیم پوکیمون گو شامل ہیں۔ AR سیاق و سباق سے متعلقہ معلومات فراہم کر سکتا ہے، تفریح ​​کر سکتا ہے، اور حقیقی دنیا کے تصور کو بڑھا سکتا ہے۔
  2. مجازی حقیقت (VR): VR کا مطلب ایک مکمل وسرجن تجربہ ہے جو جسمانی دنیا کو بند کر دیتا ہے۔ VR آلات استعمال کرنا جیسے ویو, میٹا کی تلاش (سابقہ ​​Oculus Rift)، یا گوگل، صارفین کو متعدد حقیقی دنیا اور تصوراتی ماحول میں لے جایا جا سکتا ہے جیسے کہ پینگوئن کالونی کے وسط یا ڈریگن کے پچھلے حصے میں۔ VR کے تجربے میں، آپ حقیقی دنیا سے الگ تھلگ اور ایک ایسی دنیا میں ڈوبے ہوئے ہیں جو مکمل طور پر من گھڑت ہے۔

مختصر یہ کہ دونوں کے درمیان بنیادی فرق وسرجن کی ڈگری ہے۔ ورچوئل رئیلٹی ڈیجیٹل دنیا میں مکمل ڈوبی ہے، جب کہ بڑھا ہوا حقیقت ڈیجیٹل معلومات کو حقیقی دنیا پر چڑھاتی ہے۔ دونوں ٹیکنالوجیز دلکش تجربات فراہم کر سکتی ہیں لیکن ان کے استعمال کے معاملات اور ایپلیکیشنز مختلف ہیں۔

اے آر اور وی آر ڈیجیٹل مارکیٹنگ کو کیسے تبدیل کر رہے ہیں؟

AR اور VR عمیق تجربات تخلیق کر کے ڈیجیٹل مارکیٹنگ میں نئے مواقع کھول رہے ہیں جو صارفین کو منفرد طریقوں سے مشغول کر سکتے ہیں۔ یہ ہے کہ وہ کس طرح فیلڈ کو تبدیل کر رہے ہیں:

  1. پروڈکٹ کا تصور: AR صارفین کو خریداری کرنے سے پہلے اپنے ماحول میں مصنوعات کو دیکھنے کی اجازت دیتا ہے۔ مثال کے طور پر، IKEA جیسے فرنیچر کے خوردہ فروشوں کے پاس AR ایپس ہیں جو صارفین کو یہ دیکھنے دیتی ہیں کہ ان کے گھروں میں فرنیچر کا ایک ٹکڑا کیسا نظر آئے گا۔ اسی طرح، فیشن اور بیوٹی برانڈز صارفین کو عملی طور پر اجازت دیتے ہیں۔
    کوشش کرو کپڑے یا میک اپ.
  2. ورچوئل اسٹور فرنٹ اور شو رومز: AR اور VR دونوں کو ورچوئل اسٹور فرنٹ یا شو روم بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ صارفین کو ایک اسٹور یا پروڈکٹ لائن کو عملی طور پر تلاش کرنے کی اجازت دیتا ہے، جو خاص طور پر ان کاروباروں کے لیے فائدہ مند ہو سکتا ہے جو بنیادی طور پر آن لائن کام کرتے ہیں۔
  3. انٹرایکٹو ایڈورٹائزنگ: AR اور VR اشتہارات کو زیادہ متعامل اور دلکش بنا سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک گاہک گیم کھیلنے کے قابل ہو سکتا ہے یا اشتہار کے اندر کوئی منظر دریافت کر سکتا ہے۔ یہ عمیق تجربات اشتہارات کو صارفین کے لیے مزید یادگار اور پرلطف بنا سکتے ہیں۔
  4. عمیق تجربات: VR صارفین کو بالکل نئی دنیا میں لے جا سکتا ہے۔ ٹریول برانڈز منزلوں کے ورچوئل ٹورز فراہم کر سکتے ہیں، رئیل اسٹیٹ کمپنیاں ورچوئل ہوم ٹورز پیش کر سکتی ہیں، اور تفریحی کمپنیاں عمیق گیمز یا تجربات تخلیق کر سکتی ہیں۔
  5. برانڈ کی مصروفیت: AR اور VR منفرد اور یادگار تجربات بنا کر برانڈ کی مصروفیت کو بڑھا سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک برانڈ ایک AR گیم بنا سکتا ہے جسے صارفین اپنے موبائل آلات کا استعمال کر کے کھیل سکتے ہیں۔
  6. تربیت اور تعلیم: AR اور VR کا استعمال صارفین کو کسی پروڈکٹ یا سروس کے بارے میں آگاہ کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک کار کمپنی صارفین کو یہ دکھانے کے لیے VR استعمال کر سکتی ہے کہ کوئی نئی خصوصیت کیسے کام کرتی ہے۔
  7. سوشل میڈیا انٹیگریشن: اسنیپ چیٹ اور انسٹاگرام جیسے پلیٹ فارمز میں پہلے سے ہی اے آر خصوصیات مربوط ہیں، جو برانڈز کو ایسے فلٹرز یا اثرات بنانے کی اجازت دیتی ہیں جنہیں صارفین استعمال اور شیئر کر سکتے ہیں۔

جیسا کہ یہ ٹیکنالوجیز آگے بڑھ رہی ہیں، ان کے ڈیجیٹل مارکیٹنگ میں تیزی سے اہم کردار ادا کرنے کا امکان ہے۔ تاہم، تمام ٹیکنالوجیز کی طرح، وہ بھی چیلنجز کے ساتھ آتی ہیں۔ مثال کے طور پر، اعلیٰ معیار کے AR اور VR تجربات بنانا مہنگا اور وقت طلب ہو سکتا ہے، اور تمام صارفین کے پاس ان تجربات تک رسائی کے لیے ضروری ہارڈ ویئر نہیں ہوتا ہے۔ اس طرح، مارکیٹرز کو AR یا VR استعمال کرنے کا فیصلہ کرتے وقت اپنے ہدف کے سامعین اور مقاصد پر غور کرنے کی ضرورت ہے۔

چیزوں کے انٹرنیٹ

چیزوں کا انٹرنیٹ (IOT) سے مراد فزیکل ڈیوائسز کا نیٹ ورک ہے جو انٹرنیٹ سے جڑے ہوئے ہیں، تمام ڈیٹا اکٹھا اور شیئر کرتے ہیں۔ یہ آلات، یا چیزیں، روزمرہ کی گھریلو اشیاء جیسے ریفریجریٹر، دروازے کی گھنٹی اور تھرموسٹیٹ سے لے کر صنعتی آلات اور مشینری تک کچھ بھی ہو سکتا ہے۔ ان آلات کی اہم خصوصیت ان کی کنیکٹیویٹی ہے، جو انہیں انٹرنیٹ پر بات چیت اور بات چیت کرنے، اور دور سے نگرانی اور کنٹرول کرنے کی اجازت دیتی ہے۔

سستے پروسیسرز اور وائرلیس نیٹ ورکس کی آمد کے ساتھ، کسی بھی چیز کو IoT کے حصے میں تبدیل کرنا ممکن ہے۔ یہ ان آلات میں ڈیجیٹل ذہانت کی ایک سطح کا اضافہ کرتا ہے جو بصورت دیگر گونگے ہوں گے، انہیں کسی انسان کے شامل کیے بغیر بات چیت کرنے کے قابل بناتے ہیں، اور ڈیجیٹل اور جسمانی دنیا کو ضم کر دیتے ہیں۔

IoT اہم ہے کیونکہ ایک ایسی چیز جو ڈیجیٹل طور پر خود کی نمائندگی کر سکتی ہے وہ خود ہی آبجیکٹ سے بڑی چیز بن جاتی ہے۔ اب اس چیز کا تعلق صرف اس کے صارف سے نہیں ہے، بلکہ اب یہ آس پاس کی اشیاء اور ڈیٹا بیس کے ڈیٹا سے منسلک ہے۔ جب بہت سی اشیاء متحد ہو کر کام کرتی ہیں، تو انہیں ہونے کے نام سے جانا جاتا ہے۔ محیطی انٹیلی جنس.

IoT ڈیجیٹل مارکیٹنگ کو کیسے تبدیل کر رہا ہے؟

IoT ڈیجیٹل مارکیٹنگ کو کئی طریقوں سے تبدیل کر رہا ہے:

  1. ڈیٹا کا مجموعہ: IoT ڈیوائسز صارف کے رویے سے لے کر ماحولیاتی حالات تک بہت زیادہ ڈیٹا اکٹھا کرتی ہیں۔ یہ ڈیٹا صارفین کی ترجیحات، عادات اور ضروریات کے بارے میں بصیرت فراہم کر سکتا ہے، جس سے کاروبار اپنی مارکیٹنگ کی کوششوں کو زیادہ مؤثر طریقے سے نشانہ بنا سکتے ہیں۔
  2. نجیکرت: IoT آلات کے ذریعے جمع کردہ ڈیٹا انتہائی ذاتی نوعیت کی مارکیٹنگ مہمات کو فعال کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک سمارٹ ریفریجریٹر صارف کے کھانے کی کھپت کے بارے میں ڈیٹا فراہم کر سکتا ہے، جسے ذاتی نوعیت کی ترکیبیں یا گروسری کوپن پیش کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
  3. کسٹمر کی مصروفیت: IoT آلات کاروبار کے لیے گاہکوں کے ساتھ مشغول ہونے کے نئے طریقے فراہم کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، فٹنس ٹریکر کسی ایسی ایپ سے منسلک ہو سکتا ہے جو فٹنس سے متعلق پروڈکٹس کے لیے ذاتی نوعیت کے فٹنس مشورے یا پروموشنز پیش کرتی ہے۔
  4. ریئل ٹائم مارکیٹنگ: IoT آلات کے ذریعہ فراہم کردہ ریئل ٹائم ڈیٹا ریئل ٹائم مارکیٹنگ کی کوششوں کی اجازت دیتا ہے۔ کاروبار گاہک کے رویے یا ماحولیاتی حالات میں ہونے والی تبدیلیوں پر فوری رد عمل ظاہر کر سکتے ہیں۔
  5. مقام پر مبنی مارکیٹنگ: IoT آلات مقام پر مبنی مارکیٹنگ کی اجازت دیتے ہوئے درست مقام کا ڈیٹا فراہم کر سکتے ہیں۔ کاروبار ان گاہکوں کو ٹارگٹڈ پیشکش بھیج سکتے ہیں جو اپنے اسٹور کے قریب یا اس کے اندر بھی ہوں۔
  6. بہتر کسٹمر کا تجربہ: IoT ٹکنالوجی کو مربوط کرکے، کاروبار کسٹمر کے تجربے کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ریٹیل اسٹورز میں، IoT ڈیوائسز صارفین کو پروڈکٹ کی معلومات فراہم کر سکتی ہیں، اسٹور پر تشریف لے جانے میں ان کی مدد کر سکتی ہیں، یا ذاتی رعایت بھی پیش کر سکتی ہیں۔
  7. نئے ایڈورٹائزنگ پلیٹ فارمز: IoT آلات خود اشتہارات کے لیے نئے پلیٹ فارم کے طور پر کام کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اشتہارات یا پروموشنل پیغامات سمارٹ ہوم ڈیوائسز یا منسلک کاروں میں دکھائے جا سکتے ہیں۔

جہاں IoT ڈیجیٹل مارکیٹنگ کے لیے بہت سے مواقع پیش کرتا ہے، وہیں یہ چیلنجز بھی پیش کرتا ہے۔ ڈیٹا پرائیویسی اور سیکیورٹی بڑے خدشات ہیں، جیسا کہ مختلف آلات اور پلیٹ فارمز میں معیاری کاری کی ضرورت ہے۔ مارکیٹرز کو IoT کی صلاحیت کو بروئے کار لاتے ہوئے ان چیلنجوں کو نیویگیٹ کرنے کی ضرورت ہوگی۔

Blockchain

Blockchain ایک ٹیکنالوجی ہے جو معلومات کو ایک کمیونٹی کے ذریعہ ذخیرہ اور تبادلہ کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ دوسرے الفاظ میں، یہ ایک مشترکہ، وکندریقرت ڈیٹا بیس ہے۔ یہ ڈیٹا بیس بلاکس کا ایک سلسلہ ہے، جہاں ہر بلاک معلومات پر مشتمل ہے۔ بلاکس ایک لکیری ترتیب میں جڑے ہوئے ہیں، جیسے کسی زنجیر کے لنکس۔ یہاں ایک مزید تفصیلی بریک ڈاؤن ہے:

  1. بلاک: ہر بلاک میں لین دین کی فہرست ہوتی ہے۔ ہر لین دین ایک واقعہ ریکارڈ کرتا ہے، خاص طور پر یہ کہ کسی شے کی کچھ مقدار (جیسے کرپٹو کرنسی) کو ایک جگہ سے دوسری جگہ منتقل کیا گیا ہے۔ ہر بار جب کوئی لین دین ہوتا ہے، اسے ایک بلاک میں ریکارڈ کیا جاتا ہے۔
  2. سلسلہ: بلاکس ایک دوسرے سے ایک مخصوص ترتیب میں جڑے ہوتے ہیں، جیسے کسی زنجیر کے لنکس۔ ہر بلاک میں ایک منفرد کوڈ ہوتا ہے جسے ہیش کہتے ہیں، ساتھ ہی اس سے پہلے بلاک کا ہیش بھی ہوتا ہے۔ ہیش کوڈز ریاضی کے فنکشن کے ذریعہ بنائے گئے ہیں جو ڈیجیٹل معلومات کو اعداد اور حروف کی ایک تار میں بدل دیتا ہے۔ اگر اس معلومات میں کسی بھی طرح ترمیم کی جاتی ہے، تو ہیش کوڈ بھی بدل جاتا ہے۔
  3. विकेंद्रीकरण: یہ بلاکچین کے پیچھے کلیدی تصورات میں سے ایک ہے۔ ڈیٹا کے انچارج میں ایک واحد ہستی (جیسے بینک) کے بجائے، اسے دنیا بھر میں کمپیوٹرز کے نیٹ ورک (جسے نوڈز کہتے ہیں) کے درمیان شیئر کیا جاتا ہے۔ ہر نوڈ کے پاس بلاکچین کی مکمل کاپی ہوتی ہے اور نئے بلاکس کی توثیق اور ریکارڈ کرنے کے لیے مل کر کام کرتا ہے۔ جب بلاکچین میں ایک نیا بلاک شامل کیا جاتا ہے، تو نیٹ ورک پر موجود ہر کمپیوٹر تبدیلی کو ظاہر کرنے کے لیے اپنے بلاکچین کو اپ ڈیٹ کرتا ہے۔
  4. سلامتی اور شفافیت: چونکہ ہر بلاک میں اس سے پہلے والے بلاک کی ہیش کے ساتھ اس کی اپنی ہیش ہوتی ہے، موجودہ معلومات کو تبدیل کرنا انتہائی مشکل ہے۔ ایسا کرنے کے لیے بعد میں آنے والے تمام بلاکس اور نیٹ ورک کے اکثریتی اتفاق رائے کو تبدیل کرنے کی ضرورت ہوگی – ایسا کام جو کمپیوٹیشنل طور پر اتنا گہرا ہے کہ عملی طور پر ناممکن ہے۔ یہ، بلاکچین کی وکندریقرت نوعیت کے ساتھ، ڈیٹا کی سالمیت اور شفافیت کو یقینی بناتا ہے۔

اگرچہ بلاکچین بٹ کوائن جیسی کرپٹو کرنسیوں کو طاقت دینے کے لیے سب سے زیادہ جانا جاتا ہے، لیکن اس کی وکندریقرت اور شفاف نوعیت کی ڈیجیٹل مارکیٹنگ سمیت کئی صنعتوں میں ممکنہ ایپلی کیشنز موجود ہیں؟

بلاکچین ڈیجیٹل مارکیٹنگ کو کیسے تبدیل کر رہا ہے؟

بلاکچین ٹیکنالوجی ڈیجیٹل مارکیٹنگ کو کئی طریقوں سے تبدیل کر رہی ہے:

  1. شفافیت اور اعتماد: بلاکچین کے ساتھ، تمام لین دین کو ریکارڈ کیا جاتا ہے اور دیکھا جا سکتا ہے، جو کاروباری اور کسٹمر تعلقات میں شفافیت کی ایک نئی سطح لاتا ہے۔ صارفین اس بات کی تصدیق کر سکتے ہیں کہ کاروبار اپنے وعدوں کو پورا کر رہے ہیں، اور کاروبار اس بات کو یقینی بنا سکتے ہیں کہ ان کے اشتہارات مطلوبہ سامعین تک پہنچ رہے ہیں۔
  2. ڈیٹا سیکیورٹی: بلاکچین کی محفوظ نوعیت کا مطلب ہے کہ کسٹمر کا ڈیٹا محفوظ ہے۔ ڈیٹا سیکیورٹی میں اضافہ یہ کسٹمر کا اعتماد بڑھا سکتا ہے۔
  3. اشتہاری فراڈ کی روک تھام: ڈیجیٹل اشتہاری دھوکہ دہی ایک اہم مسئلہ ہے، بوٹس کی وجہ سے کاروبار ایسے اشتہارات پر پیسہ ضائع کرتے ہیں جنہیں حقیقی لوگ کبھی نہیں دیکھتے ہیں۔ بلاکچین اس بات کی تصدیق کر کے اسے روک سکتا ہے کہ ہر صارف حقیقی ہے اور یہ کہ ہر اشتہار کو حقیقت میں ڈیلیور اور دیکھا گیا تھا۔
  4. پیئر ٹو پیئر مارکیٹنگ: Blockchain فریقین کے درمیان ثالث کی ضرورت کے بغیر براہ راست لین دین کو قابل بناتا ہے۔ اس کا استعمال پیئر ٹو پیئر کی سہولت کے لیے کیا جا سکتا ہے (P2P) مارکیٹنگ کی حکمت عملی، جہاں کاروبار گاہکوں کو اپنی مصنوعات کو دوسروں تک فروغ دینے کی ترغیب دیتے ہیں۔
  5. بہتر انتساب: Blockchain زیادہ درست اور قابل اعتماد انتساب فراہم کر سکتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ کاروبار کو بخوبی معلوم ہو کہ کون سی مارکیٹنگ کی کوششیں نتائج دے رہی ہیں۔ اس سے مارکیٹنگ کی حکمت عملیوں کو بہتر بنانے اور سرمایہ کاری پر منافع کو بہتر بنانے میں مدد مل سکتی ہے۔
  6. ٹوکن پر مبنی انعامات کے نظام: بلاکچین ٹوکن پر مبنی نظام کی تخلیق کو قابل بناتا ہے جہاں صارفین کو مختلف کارروائیوں کے لیے ٹوکنز سے نوازا جا سکتا ہے، جیسے خریداری کرنا یا جائزہ چھوڑنا۔ ان ٹوکنز کو پھر انعامات کے لیے چھڑایا جا سکتا ہے، جو گاہک کی مشغولیت کے لیے ایک طاقتور ترغیب پیدا کرتا ہے۔
  7. وکندریقرت بازار: بلاکچین کو وکندریقرت بازار بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جہاں خریدار اور بیچنے والے ایک دوسرے سے براہ راست جڑ سکتے ہیں۔ یہ روایتی ڈیجیٹل ایڈورٹائزنگ ماڈلز میں خلل ڈال سکتا ہے، جہاں گوگل یا فیس بک جیسے بیچوان اہم کردار ادا کرتے ہیں۔

ان ممکنہ فوائد کے باوجود، بلاکچین ڈیجیٹل مارکیٹنگ کے لیے چیلنجز بھی پیش کرتا ہے۔ ٹیکنالوجی پیچیدہ ہے اور اسے سمجھنا مشکل ہو سکتا ہے، جو اس کو اپنانا محدود کر سکتا ہے۔ رازداری بھی ایک تشویش ہے، کیونکہ لین دین محفوظ اور گمنام ہوتے ہیں، وہ عوامی بھی ہوتے ہیں۔ مارکیٹرز کو ان چیلنجوں کو نیویگیٹ کرنے کی ضرورت ہوگی کیونکہ وہ ڈیجیٹل مارکیٹنگ میں بلاکچین کی صلاحیت کو تلاش کرتے ہیں۔

بیکن

بیکنز چھوٹے، وائرلیس ٹرانسمیٹر ہیں جو قریبی دیگر سمارٹ آلات کو سگنل بھیجنے کے لیے کم توانائی والی بلوٹوتھ ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے ہیں۔ وہ لوکیشن ٹیکنالوجی اور قربت کی مارکیٹنگ میں تازہ ترین پیشرفت میں سے ایک ہیں۔

یہ ہے کہ وہ کیسے کام کرتے ہیں: ہر بیکن بلوٹوتھ لو انرجی سے لیس ہے (کارن)، کے لیے تیار کی گئی ایک پاور موثر بلوٹوتھ ٹیکنالوجی IOT ایپلیکیشنز اور دیگر آلات جو ریڈیو سگنل نشر کرتے ہیں۔ رینج میں موجود موبائل آلات ان سگنلز کو سن سکتے ہیں اور پھر جب وہ بیکن کے قریب آتے ہیں تو اس کے مطابق رد عمل ظاہر کر سکتے ہیں۔ بیکنز کے کچھ عام استعمال یہ ہیں:

  1. پرچون: خوردہ اسٹورز صارفین کو مصنوعات کی معلومات، فلیش سیلز یا سودے فراہم کرنے کے لیے بیکنز کا استعمال کرتے ہیں اور مکمل طور پر کنٹیکٹ لیس ادائیگی کے نظام کے ساتھ چیک آؤٹ کے عمل کو تیز کرتے ہیں۔
  2. سمت شناسی: عجائب گھروں، ہوائی اڈوں، یا یہاں تک کہ بڑے ڈپارٹمنٹ اسٹورز جیسی عمارتوں میں، بیکنز درست انڈور نیویگیشن فراہم کرنے میں مدد کر سکتے ہیں جہاں GPS زیادہ موثر نہ ہو۔
  3. تقریبات: کانفرنسوں یا میوزک فیسٹیول جیسے پروگراموں میں، بیکنز شرکاء کو مقام پر نیویگیٹ کرنے، یہ دیکھنے میں مدد کر سکتے ہیں کہ کون سے سیشنز حقیقی وقت میں ہو رہے ہیں، اور دیگر شرکاء کو تلاش کرنے اور ان کے ساتھ جڑنے جیسی سماجی خصوصیات فراہم کرتے ہیں۔
  4. ریئل اسٹیٹ: بیکنز ممکنہ خریداروں کو جائیداد کے حق کے بارے میں معلومات فراہم کر سکتے ہیں کیونکہ وہ اس کے سامنے کھڑے ہوتے ہیں۔
  5. ہوٹل: ہوٹل کمروں میں بغیر چابی کے داخلے، تیز چیک ان سروسز، اور ہوٹل میں خدمات کے لیے مقام پر مبنی پیشکش فراہم کرنے کے لیے بیکنز کا استعمال کر سکتے ہیں۔

کسی بھی ٹیکنالوجی کے ساتھ، رازداری ایک تشویش ہے. چونکہ بیکنز صارف کے رویے کو ٹریک کر سکتے ہیں، اس لیے رضامندی اور ڈیٹا کی حفاظت کے بارے میں ممکنہ مسائل ہیں۔ نتیجے کے طور پر، زیادہ تر بیکن سسٹمز کے لیے صارفین کو عام طور پر موبائل ایپ کے ذریعے آپٹ ان کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔

بیکنز ڈیجیٹل مارکیٹنگ کو کیسے تبدیل کر رہے ہیں؟

بیکنز ڈیجیٹل مارکیٹنگ پر نمایاں اثر ڈال رہے ہیں، جس سے کاروبار مختلف طریقوں سے صارفین کے ساتھ جڑتے ہیں:

  1. ذاتی مارکیٹنگ: بیکنز اس بات کا پتہ لگا سکتے ہیں کہ کب کوئی گاہک قریب یا اسٹور میں ہے، اور اپنے موبائل ڈیوائس پر ذاتی نوعیت کے پیغامات یا پیشکشیں بھیج سکتا ہے۔ یہ کسٹمر کے تجربے کو نمایاں طور پر بڑھا سکتا ہے، انہیں صحیح وقت اور جگہ پر متعلقہ معلومات یا پروموشنز فراہم کرتا ہے۔
  2. بہتر تجزیات: بیکنز کسٹمر کے رویے کے بارے میں قیمتی ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں، جیسے کہ وہ اسٹور میں کتنا وقت گزارتے ہیں، وہ کن سیکشنز کا دورہ کرتے ہیں، اور کن پروڈکٹس کے ساتھ تعامل کرتے ہیں۔ یہ ڈیٹا کاروباروں کو اپنے اسٹور لے آؤٹ، پروڈکٹ کی جگہ کا تعین، اور مارکیٹنگ کی حکمت عملیوں کو بہتر بنانے میں مدد کرنے کے لیے بصیرت فراہم کر سکتا ہے۔
  3. قربت کی مارکیٹنگ: بیکنز کاروبار کو ان کے جسمانی مقام کی بنیاد پر صارفین کو مشغول کرنے کے قابل بناتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک عجائب گھر نمائش کے بارے میں معلومات فراہم کرنے کے لیے بیکنز کا استعمال کر سکتا ہے جیسے ہی زائرین ان کے پاس آتے ہیں، یا ایک ریٹیل اسٹور بیکنز کا استعمال کر سکتا ہے تاکہ سٹور کے مخصوص حصوں میں صارفین کو خصوصی پیشکشوں کو فروغ دیا جا سکے۔
  4. بہتر کسٹمر کی مصروفیت: موبائل ایپس کے ساتھ بیکنز کو مربوط کرنے سے، کاروبار گاہکوں کے لیے مزید پرکشش تجربات پیدا کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک ریسٹورنٹ بیکنز کا استعمال کر سکتا ہے تاکہ صارفین کو ایپ کے ذریعے اپنے ٹیبل سے کھانا آرڈر کرنے کے قابل بنایا جا سکے، یا ایک ریٹیل اسٹور بیکنز کا استعمال کر کے خریداری کا ایک دلچسپ تجربہ بنا سکتا ہے۔
  5. آن لائن انٹیگریشن سے آف لائن: بیکنز آف لائن اور آن لائن تجربات کے درمیان فرق کو ختم کرنے میں مدد کرتے ہیں۔ وہ گاہک کے آف لائن رویے کی بنیاد پر موبائل ایپس میں کارروائیوں کو متحرک کر سکتے ہیں، جیسے کہ سٹور کے دورے کے بعد فالو اپ پیشکش بھیجنا، یا اسٹور میں ہونے والی بات چیت کی بنیاد پر آن لائن وسائل کی سفارش کرنا۔
  6. ریئل ٹائم فیڈ بیک اور ایڈجسٹمنٹ: ریئل ٹائم میں گاہک کے رویے کا سراغ لگا کر، کاروبار اپنی مارکیٹنگ کی حکمت عملیوں میں فوری ایڈجسٹمنٹ کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر کسی بیکن کو پتہ چلتا ہے کہ کسی خاص پروڈکٹ کا ڈسپلے توجہ نہیں دے رہا ہے، تو ایک اسٹور تیزی سے اس علاقے میں مزید گاہکوں کو اپنی طرف متوجہ کرنے کے لیے ایک خصوصی پیشکش تعینات کر سکتا ہے۔

اگرچہ بیکنز ڈیجیٹل مارکیٹنگ کے لیے بہت سے مواقع پیش کرتے ہیں، وہ چیلنجز بھی پیش کرتے ہیں، خاص طور پر پرائیویسی اور ڈیٹا سیکیورٹی کے بارے میں۔ کاروباروں کو یہ یقینی بنانا ہوگا کہ وہ ڈیٹا کے تحفظ کے ضوابط کی تعمیل کریں اور بیکن ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے وقت گاہک کی رازداری کا احترام کریں۔

5G

5G پانچویں جنریشن کا مطلب ہے، اور یہ سیلولر نیٹ ورک ٹیکنالوجی کی تازہ ترین نسل ہے جسے موبائل ڈیوائسز انٹرنیٹ سے منسلک ہونے اور ایک دوسرے سے بات چیت کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ یہ 4G LTE کا جانشین ہے، جو دنیا کے بیشتر حصوں میں موجودہ معیار ہے۔

5G نیٹ ورک 4G کے مقابلے میں کئی اہم بہتری پیش کرتے ہیں:

  1. تیز رفتاری: 5G نیٹ ورک نظریاتی طور پر 100G سے 4 گنا زیادہ تیزی سے ڈیٹا فراہم کر سکتے ہیں۔ اس کا مطلب ہے تیز ڈاؤن لوڈ اور اپ لوڈز، اور ہائی ڈیفینیشن اور 4K ویڈیو کی ہموار سلسلہ بندی۔
  2. کم تاخیر: لیٹنسی وہ وقت ہے جو ڈیٹا کو ایک پوائنٹ سے دوسرے مقام تک جانے میں لیتا ہے۔ 5G انتہائی کم تاخیر کی پیشکش کرتا ہے، جو گیمنگ جیسی چیزوں کے لیے ایک بڑا فائدہ ہو سکتا ہے، جہاں چند ملی سیکنڈز کی تاخیر ایک بڑا فرق ڈال سکتی ہے، یا خود مختار گاڑیاں، جہاں فوری ڈیٹا کی منتقلی حفاظت کے لیے اہم ہے۔
  3. کنیکٹیوٹی میں اضافہ: 5G نیٹ ورک 4G کے مقابلے بہت زیادہ تعداد میں منسلک آلات کو سپورٹ کر سکتے ہیں۔ یہ چیزوں کے انٹرنیٹ (IoT) کے لیے خاص طور پر اہم ہے، کیونکہ روزمرہ کی زیادہ سے زیادہ اشیاء انٹرنیٹ سے منسلک ہو جاتی ہیں۔
  4. نیٹ ورک سلائسنگ: یہ 5G کی ایک خصوصیت ہے جو آپریٹرز کو ایک ہی فزیکل 5G نیٹ ورک کے اندر متعدد ورچوئل نیٹ ورک بنانے کی اجازت دیتی ہے۔ یہ لچک وسائل کے زیادہ موثر استعمال کی اجازت دے سکتی ہے، خاص طور پر ان کاروباروں اور خدمات کے لیے جن کے نیٹ ورک کی مخصوص ضروریات ہو سکتی ہیں۔

اگرچہ 5G کے بہت سے ممکنہ فوائد ہیں، یہ چیلنجز بھی پیش کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، ہائی فریکونسی بینڈز جن پر 5G انحصار کرتا ہے ان کی رینج کم ہوتی ہے اور عمارتوں جیسی رکاوٹوں کو عبور کرنے کے لیے جدوجہد کرتے ہیں، جس کی کوریج کو یقینی بنانے کے لیے بہت سے چھوٹے "مائیکرو بیس اسٹیشنز" کی تنصیب کی ضرورت ہوتی ہے۔

5G ڈیجیٹل مارکیٹنگ کو کیسے تبدیل کر رہا ہے؟

5G ڈیجیٹل مارکیٹنگ کو کئی اہم طریقوں سے تبدیل کرنے کے لیے تیار ہے:

  1. بہتر موبائل تجربہ: اپنی انتہائی تیز رفتار اور کم تاخیر کے ساتھ، 5G مارکیٹرز کو موبائل آلات پر مزید عمیق اور دلکش تجربات فراہم کرنے کے قابل بناتا ہے۔ اس میں ہائی ڈیفینیشن ویڈیو سٹریمنگ، اگمینٹڈ رئیلٹی (AR)، ورچوئل رئیلٹی (VR) اور انٹرایکٹو مواد شامل ہے جو پہلے نیٹ ورک کی رکاوٹوں کی وجہ سے محدود تھا۔
  2. ریئل ٹائم پرسنلائزیشن: 5G کی کم تاخیر ریئل ٹائم ڈیٹا پروسیسنگ کی اجازت دیتی ہے، جس سے مارکیٹرز اس لمحے میں ذاتی نوعیت کا مواد اور پیشکشیں فراہم کر سکتے ہیں۔ اس میں محل وقوع پر مبنی مارکیٹنگ، متحرک قیمتوں کا تعین، اور ریئل ٹائم صارف کے رویے کی بنیاد پر حسب ضرورت سفارشات شامل ہیں۔
  3. امیر ملٹی میڈیا مواد: 5G کی ہائی بینڈوڈتھ بھرپور ملٹی میڈیا مواد، جیسے کہ ہائی ریزولیوشن امیجز، ویڈیوز اور 360 ڈگری کے تجربات کی ہموار ترسیل کی اجازت دیتی ہے۔ مارکیٹرز اس صلاحیت کا فائدہ اٹھاتے ہوئے مزید بصری طور پر مجبور اور پرکشش مہمات تخلیق کر سکتے ہیں جو صارفین کی توجہ حاصل کرتی ہیں۔
  4. چیزوں کا انٹرنیٹ (IoT) انٹیگریشن: منسلک آلات کی ایک بڑی تعداد کو سپورٹ کرنے کی 5G کی قابلیت مارکیٹرز کے لیے IoT ٹیکنالوجی سے فائدہ اٹھانے کے مواقع فراہم کرتی ہے۔ وہ گاہک کے رویے اور ترجیحات کے بارے میں گہری بصیرت حاصل کرنے کے لیے مختلف IoT آلات، جیسے پہننے کے قابل، سمارٹ ہوم ڈیوائسز، اور سینسرز سے ڈیٹا اکٹھا اور تجزیہ کر سکتے ہیں۔
  5. ہائپر ٹارگٹڈ ایڈورٹائزنگ: 5G کی بڑھتی ہوئی نیٹ ورک کی گنجائش کے ساتھ، مارکیٹرز مخصوص طبقات یا یہاں تک کہ انفرادی صارفین کو حقیقی وقت میں ہائپر ٹارگٹڈ اشتہارات فراہم کر سکتے ہیں۔ یہ درست ہدف مقام، ترجیحات، براؤزنگ رویے، اور سیاق و سباق کے اعداد و شمار پر مبنی ہو سکتا ہے، جو زیادہ موثر اور متعلقہ اشتہارات کی اجازت دیتا ہے۔
  6. بہتر ڈیٹا تجزیات: 5G سے منسلک آلات کے ذریعے تیار کردہ ڈیٹا کی وسیع مقدار مارکیٹرز کو صارفین کے رویے کے بارے میں زیادہ جامع اور حقیقی وقت کی بصیرت فراہم کرتی ہے۔ اس ڈیٹا کو مارکیٹنگ کی حکمت عملیوں کو بہتر بنانے، مہمات کو بہتر بنانے اور ڈیٹا پر مبنی فیصلے کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
  7. بڑھا ہوا اور مجازی حقیقت کے تجربات: 5G کی کم تاخیر اور تیز رفتار کنیکٹیویٹی AR اور VR تجربات کی صلاحیتوں کو بڑھاتی ہے۔ مارکیٹرز مزید عمیق اور انٹرایکٹو مہمات بنا سکتے ہیں، جیسے کہ ورچوئل پروڈکٹ ٹرائی آنز، ورچوئل ٹورز، اور اے آر اوورلیز جو ڈیجیٹل اور فزیکل دنیا کو ملا دیتے ہیں۔

جہاں 5G ڈیجیٹل مارکیٹنگ کے لیے زبردست مواقع پیش کرتا ہے، وہیں یہ چیلنجز بھی پیش کرتا ہے۔ مارکیٹرز کو ڈیٹا پرائیویسی اور سیکیورٹی خدشات پر غور کرنا چاہیے، معلومات کے زیادہ بوجھ کے امکانات کا انتظام کرنا چاہیے، اور مختلف آلات اور نیٹ ورکس میں ہموار انضمام کو یقینی بنانا چاہیے۔ بہر حال، 5G کی تبدیلی کی صلاحیت مارکیٹرز کے لیے سامعین کے ساتھ مزید دل چسپ اور اختراعی طریقوں سے جڑنے کی نئی راہیں کھولتی ہے۔

ڈیجیٹل مارکیٹنگ کو بہتر بنانے والی جدید ٹیکنالوجیز

Douglas Karr

Douglas Karr کا سی ایم او ہے۔ OpenINSIGHTS اور کے بانی Martech Zone. Douglas نے درجنوں کامیاب MarTech اسٹارٹ اپس کی مدد کی ہے، Martech کے حصول اور سرمایہ کاری میں $5 بلین سے زیادہ کی مستعدی میں مدد کی ہے، اور کمپنیوں کو ان کی سیلز اور مارکیٹنگ کی حکمت عملیوں کو نافذ کرنے اور خودکار کرنے میں مدد کرنا جاری رکھے ہوئے ہے۔ ڈگلس ایک بین الاقوامی سطح پر تسلیم شدہ ڈیجیٹل تبدیلی اور MarTech ماہر اور اسپیکر ہے۔ ڈگلس ڈمی کی گائیڈ اور بزنس لیڈر شپ کی کتاب کے شائع شدہ مصنف بھی ہیں۔

متعلقہ مضامین

واپس اوپر بٹن
کلوز

ایڈ بلاک کا پتہ چلا

Martech Zone آپ کو یہ مواد بغیر کسی قیمت کے فراہم کرنے کے قابل ہے کیونکہ ہم اپنی سائٹ کو اشتھاراتی آمدنی، ملحقہ لنکس اور اسپانسرشپ کے ذریعے منیٹائز کرتے ہیں۔ اگر آپ ہماری سائٹ کو دیکھتے ہی اپنے ایڈ بلاکر کو ہٹا دیں تو ہم اس کی تعریف کریں گے۔