ڈیٹا کی طاقت: سرکردہ تنظیمیں ڈیٹا کو مسابقتی فائدہ کے طور پر کیسے لیتی ہیں

ڈیٹالاڈر: ڈیٹا کا فائدہ اٹھانے کی طاقت

ڈیٹا مسابقتی فائدہ کا موجودہ اور مستقبل کا ذریعہ ہے۔

Borja Gonzáles del Regueral - وائس ڈین، IE یونیورسٹی کے سکول آف ہیومن سائنسز اینڈ ٹیکنالوجی

کاروباری رہنما اپنے کاروبار کی ترقی کے لیے بنیادی اثاثے کے طور پر ڈیٹا کی اہمیت کو پوری طرح سمجھتے ہیں۔ اگرچہ بہت سے لوگوں کو اس کی اہمیت کا احساس ہو گیا ہے، لیکن ان میں سے زیادہ تر اب بھی سمجھنے کے لیے جدوجہد کر رہے ہیں۔ کس طرح اس کا استعمال بہتر کاروباری نتائج حاصل کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے، جیسے کہ مزید امکانات کو صارفین میں تبدیل کرنا، برانڈ کی ساکھ کو بڑھانا، یا صنعت میں دوسرے کھلاڑیوں کے مقابلے میں مسابقتی برتری حاصل کرنا۔

صنعتی مسابقت بہت سے عوامل سے حاصل کی جا سکتی ہے۔ لیکن یہ دیکھا گیا ہے کہ ان میں سے زیادہ تر عوامل کو ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تجزیہ کے ذریعے کنٹرول کیا جا سکتا ہے۔ اس مضمون میں، ہم ان عوامل کو سیکھیں گے جو صنعت میں کمپنی کی مسابقتی برتری کو متاثر کرتے ہیں، اور کس طرح تنظیمی ڈیٹا مسابقت کو بہتر بنانے میں اپنا کردار ادا کر سکتا ہے۔

ڈیٹا انیشی ایٹو کے ساتھ حریفوں کو پیچھے چھوڑنا

موجودہ دور میں، صارفین کے پاس کسی پروڈکٹ یا سروس کی تلاش کے دوران انتخاب کرنے کے لیے اختیارات کی ایک لمبی فہرست ہے۔ ڈیٹا اکٹھا کرنا اور تجزیات بڑے پیمانے پر کسی تنظیم کو خود کو مارکیٹ میں فرق کرنے والے کھلاڑی کے طور پر قائم کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔

آئیے سرفہرست تین عوامل پر غور کریں جو صارف کے انتخاب پر اثر انداز ہوتے ہیں اور اس بات پر توجہ مرکوز کرتے ہیں کہ کس طرح ڈیٹا اکٹھا کرنا اور تجزیہ مارکیٹ میں دوسرے حریفوں کے مقابلے میں برانڈ کی کشش کو بہتر بنا سکتا ہے۔

عنصر 1: مارکیٹ کی ضرورت پروڈکٹ کی پیشکش کو پورا کرتی ہے۔

ایک پروڈکٹ کی منفرد خصوصیات اور صفات اسے اس کے مقابلے سے ممتاز کرتی ہیں۔ اگر آپ ایک ہی پروڈکٹ کو حریفوں کے طور پر بیچتے ہیں، بغیر کسی اضافی منفرد قیمت کے، تو اس بات کا بہت زیادہ امکان ہے کہ آپ کے حریف ویلیو ایڈڈ پیشکش کے ساتھ مزید صارفین کو راغب کر سکتے ہیں۔ صارفین کے رویے کی پیشن گوئی کرنا اور ان کی ضروریات کو سمجھنا مارکیٹ میں مسابقتی برتری حاصل کرنے کا ایک اہم قدم ہے۔

ڈیٹا پہل کرنے کے لئے صارفین کے رویے کی پیشن گوئی

صارفین مارکیٹ میں کیا خرید رہے ہیں اور خریداری کا فیصلہ کرتے وقت وہ کن خصوصیات کی تلاش کر رہے ہیں اس کے پیچھے ایک خاص نمونہ ہے۔ آپ مارکیٹ کے ڈیٹا کو سمجھنے کے لیے تجزیہ کر سکتے ہیں:

  • کونسی مصنوعات کی خصوصیات صارفین کی طرف سے زیادہ توجہ حاصل کرتی ہیں؟
  • صارفین اپنی خریداریوں سے کن ضروریات کو پورا کرتے ہیں؟
  • صارفین عام طور پر کون سی مصنوعات ایک ساتھ خریدتے ہیں؟

فیکٹر 2: مسابقتی اسٹریٹجک ویژن

مقابلہ اور ان کی حکمت عملی سے آگاہ رہنا بہت ضروری ہے تاکہ آپ اپنے فیصلوں کو بھی مسابقتی طور پر ترتیب دے سکیں۔ چاہے یہ پروموشنز ہوں، رعایتیں، یا قیمتوں کا تعین کرنے کی ذہانت، گٹ جبلت کی پیروی کرنے کے بجائے ماضی کے ڈیٹا سے اس معلومات کا اندازہ لگانا ضروری ہے۔

کے لیے ڈیٹا پہل مسابقتی فیصلہ سازی

ڈیٹا اینالیٹکس آپ کو مسابقت کو بہتر طور پر سمجھنے میں مدد دے سکتا ہے:

  • دوسرے حریف کونسی پروموشنل اسکیمیں اور رعایت کی پیشکش کرتے ہیں؟
  • آپ کے حریفوں کی قیمتوں کی شرح کو متاثر کرنے والے عوامل کیا ہیں؟
  • آپ کے حریف کے صارفین اپنی خریداریوں سے کتنے مطمئن ہیں؟

عنصر 3: بہتر مصنوعات کی دستیابی اور رسائی

آج کل صارفین تیز رفتار مصنوعات کی فراہمی کے ساتھ ساتھ ہموار تمام چینل کے تجربے کی توقع کرتے ہیں۔ اس کی وجہ سے، برانڈز کو اس بات کو یقینی بنانا ہوگا کہ ان کی انوینٹریز مناسب مقدار اور مارکیٹ کی ضرورت کے مطابق مصنوعات کی اقسام سے بھری ہوں۔ اسی طرح، مصنوعات کی معلومات کو درست طریقے سے مارکیٹنگ کرنا، اور صارفین کو آن لائن اور ان اسٹور چینلز سے ایک ہی مصنوعات تک رسائی اور آرڈر کرنے کے قابل بنانا بہت اہم ہے۔

ڈیٹا پہل کرنے کے لئے مصنوعات کی دستیابی اور رسائی کو بڑھانا

ڈیٹا اینالیٹکس آپ کو سوالات کا جواب دینے میں مدد کر سکتا ہے جیسے:

  • آن لائن کے مقابلے میں سٹور میں کتنے فیصد سیلز ہیں؟
  • مصنوعات کی ترسیل کے لیے سب سے زیادہ عام مقامات کون سے ہیں؟
  • صارفین آپ کی مصنوعات/سروسز کے بارے میں کہاں پڑھ رہے ہیں؟

کی طاقت صاف کریں ڈیٹا

اوپر روشنی ڈالے گئے تمام سوالات کے لیے، آپ یا تو ان کے جوابات کا اندازہ گٹ جبلت کے ذریعے کر سکتے ہیں، یا ماضی کے درست، قابل بھروسہ ڈیٹا کا استعمال کر کے مستقبل کے فیصلے کر سکتے ہیں۔ لیکن یہ اس سے کہیں زیادہ پیچیدہ ہے۔ ڈیٹا جو بہت سی تنظیموں کے ذریعہ جمع اور ذخیرہ کیا جاتا ہے وہ تجزیہ کے لیے استعمال کرنے کے لیے درست اور درست فارمیٹ میں نہیں ہے، اور اس سے پہلے کہ اس طرح کی وجوہات کی بناء پر اسے استعمال کیا جا سکے اسے ڈیٹا کوالٹی مینجمنٹ لائف سائیکل کے تابع ہونا چاہیے۔

ڈیٹا کوالٹی لائف سائیکل آپ کے ڈیٹا کو ڈیٹا کے استعمال اور درستگی کو یقینی بنانے کے لیے کئی مراحل سے گزرتا ہے، جیسے کہ ڈیٹا انٹیگریشن، پروفائلنگ، اسکربنگ، کلینزنگ، ڈیوڈپنگ اور انضمام۔ سیلف سروس ڈیٹا کوالٹی ٹولز نے کم وقت، لاگت اور مزدوری کی سرمایہ کاری کے ساتھ ڈیٹا کوالٹی مینجمنٹ کو خودکار بنانا کافی آسان بنا دیا ہے۔ ڈیٹا کے معیار کا بروقت انتظام کرنے سے مسابقتی اقدامات جیسے کہ مارکیٹ کی ضروریات، صارفین کی ترجیحات، قیمتوں کا تعین اور پروموشنز، اور مصنوعات کی رسائی وغیرہ کا حقیقی وقت میں حساب کتاب ممکن ہو سکتا ہے۔