پیش گوئی خوردہ تجزیہ کیلئے معاشرتی چیک ان کا استعمال

Chipotle

ہم نے اپنی صنعت میں ان کمپنیوں کے ساتھ بہت ساری مشاورت کی ہے جنھوں نے انمول اعداد و شمار کے بڑے پیمانے پر گودام تیار کیے ہیں۔ اکثر اوقات ، ان کمپنیوں کو چیلنج کیا جاتا ہے کہ وہ ان کی مارکیٹنگ کے اثر کو بڑھیں ، اپنے مارکیٹ شیئر کو بڑھائیں ، اور یہ ان کی مصنوعات اور خدمات کی پیش کشوں کی بنیاد پر کریں۔ جب ہم ان کے پلیٹ فارمز میں قدرے گہری کھدائی کرتے ہیں ، تاہم ، ہمیں معلوم ہوتا ہے کہ انہوں نے ڈیٹا کے ایسے پہاڑ اکٹھے کیے ہیں جو غیر استعمال شدہ ہیں۔

یہاں ای میل مارکیٹنگ کی صنعت کے اندر کچھ مثالیں ہیں۔

  • ای میل مارکیٹنگ کمپنیاں بینچ مارک مہیا کرنے کے قابل کیوں نہیں ہیں برقراری، صارفین ، اور کاروباری اداروں کی کامیابی کا اندازہ لگانے کے لئے ، کھولیں اور تبادلوں کے اعداد پر کلک کریں؟ مجھے آسانی سے یہ دیکھنے کے قابل ہونا چاہئے کہ میری فہرست کے حصول اور برقرار رکھنے کی کوششیں اسی طرح کے کمپنیوں کے ساتھ کس طرح موازنہ کرتی ہیں جس میں ملتے جلتے فرمپرافکس کے ساتھ یہ دیکھنے کے ل I'm میں بہتر ہوں یا نہیں۔
  • ای میل مارکیٹنگ کمپنیاں کیوں پیش گوئی کرنے والے تجزیہ پیش نہیں کرسکتی ہیں جو آپ کی ای میل فہرست میں صارفین کی نمو اور معیار پر مبنی فروخت کی پیش گوئی کرتی ہیں؟ کیا آپ یہاں تک کہ اپنے صارفین کی صلاحیت ، سرگرمی ، جغرافیہ ، اور آبادیاتی اشاعت کی بنیاد پر بھی جانتے ہیں؟
  • ای میل مارکیٹنگ کمپنیاں اس قابل کیوں نہیں ہیں کہ وہ مرکزی ای میل کے ذخیرے تیار کرسکیں جو اپنے اکاؤنٹ میں ای میل پتوں کو خود بخود اپ ڈیٹ کرتے ہیں ، یا جب وہ ایک اکاؤنٹ میں اچھالتے ہیں تو انہیں ہٹا دیتے ہیں؟ ای میل مارکیٹنگ کمپنی ان سے کیوں نہیں پوچھتی اگر وہ ایک مشترکہ پلیٹ فارم پر اپنے مشترکہ کلائنٹس میں اپنی معلومات کو اپ ڈیٹ کرنا چاہیں گے؟

اگر آپ ڈیٹا کو کھودنے لگتے ہیں تو ، آپ فوری طور پر دیکھیں گے کہ کسی بھی کمپنی کے لئے یہ عمل اور ڈیٹا حاصل کرنا کتنا حیرت انگیز ہوگا۔ ذرا ان فیصلوں کا تصور کریں جو آپ خود اپنی فہرستوں کے سیلو کے بجائے تمام مارکیٹرز میں انٹیلی جنس تک رسائی کی بنا پر کرسکتے ہیں؟

یہاں سوشل میڈیا انڈسٹری کے اندر کچھ مثالیں ہیں۔

  • ٹویٹر جیسا پلیٹ فارم کیوں لنک انٹیلی جنس نہیں بناتا؟ قطع نظر اس سے قطع نظر کہ کسی لنک کو فروغ دینے والے یا کسی لنک کو فروغ دینے والے ، ٹویٹر ایک پاگل مقدار میں اعداد و شمار فراہم کرسکتا ہے جو کاروباری اداروں کو ان کے مواد ، فروغ ، اور وکالت پروگراموں کے اثرات پر پوری رپورٹ فراہم کرے گا۔ تصور کریں کہ اعداد و شمار کا ایک ایسا عمدہ درخت دیکھنے کے قابل ہو جو ایک لنک کی زندگی بھر ، نسل تک ، اشتراک تک ، پہنچنے ، کلکس تک… فراہم کرتا ہے۔ میں نے گذشتہ ہفتے ایک کاروبار سے اس کا تذکرہ کیا تھا اور انھوں نے کہا تھا کہ وہ اس اعداد و شمار تک رسائی کے لئے بالکل ادائیگی کریں گے۔ اس کے بجائے ، ٹویٹر کچھ فراہم نہیں کرتا ہے اور ہم اثر کو ڈھونڈنے کی کوشش کرنے کے لئے سیاہ ڈیٹا اور لنک شارٹنرز پر انحصار کرنے پر مجبور ہیں۔

فورسکریئر کی ایک حیرت انگیز مثال یہ ہے۔ جب چیپوٹل کے کھانے کی حفاظت سے متعلق مسائل تھے ، فورسکریئر اسٹورز میں ٹریننگ فوٹ ٹریفک کی نگرانی کرنے کے قابل تھا اور آخر کار نقصانات کی پیش گوئی کریں:

چیپوٹل فٹ ٹریفک

نتیجہ؟ چیپوٹل نے اپنی پہلی سہ ماہی کی آمدنی کا اعلان کیا ہے اور فورسکوئر کی پیش گوئیاں نشانے پر تھیں - فروخت میں 30 فیصد کمی ہے۔ فورسکریئر نہ صرف نقصانات کی پیش گوئی کر پایا تھا ، بلکہ وہ اس سے بھی زیادہ جر predتمند پیش قیاسی کرسکتے ہیں:

ہمارا خیال ہے کہ اسی اسٹور فٹ ٹریفک میں 23 فیصد کمی زیادہ معنی خیز تعداد ہے جس پر حصص داروں کو توجہ مرکوز کرنی چاہئے ، بجائے فروخت میں 30٪ کمی۔ اس سے پتہ چلتا ہے کہ چیپوٹل صارفین کے ساتھ اعتماد پیدا کررہا ہے ، جو اس کی کامیابی کے لئے طویل مدتی زیادہ اہم ہے۔ جیف گلوک ، فورسکور کے سی ای او۔

میں آپ کو پڑھنے کی ترغیب دوں گا مسٹر گلوک کی پوری پوسٹ، یہ دلچسپ ہے!

انٹیلی جنس کے مقابلے میں خصوصیات

میں نے ایک ایسی کمپنی کے ساتھ کام کیا جس نے بڑے پیمانے پر ڈیٹا گودام میں 1 بلین فیکٹوڈ جمع کیے تھے ، لیکن وہ اپنے اعداد و شمار کے معیار اور قیمت سے زیادہ اپنے اشتہاری بجٹ میں اضافے پر مرکوز تھے۔ ہم نے انھیں ڈیٹا صاف کرنے اور ڈیٹا سائنس دان کی خدمات حاصل کرنے کیلئے سختی سے دباؤ ڈالا۔ انہوں نے ایسا نہیں کیا اور اس کے بعد شٹر نہیں کیا ہے… غیر استعمال شدہ اعداد و شمار کے ایک پہاڑ کے ساتھ جو انمول ہوسکتا تھا اگر اسے بہتر طور پر برقرار رکھا جاتا اور صحیح طریقے سے کان کنی کی جاتی۔

بہت ساری کمپنیاں اپنی خصوصیات میں زیادہ اسٹاک لگاتی ہیں اور زیادہ وقت لگاتی ہیں۔ خصوصیات اچھی ہیں ، لیکن ان کی آسانی سے کاپی کی جاسکتی ہے۔ صارفین کو جیتنے اور کاروباری اداروں کو مقابلہ کرنے میں مدد دینے کے لئے ذہانت کسی بھی ضابطہ کے مقابلے میں زیادہ قیمتی ہے۔

ڈیٹا ایک ناقابل یقین اثاثہ ہے جسے دو وجوہات کی بناء پر پہچانا نہیں جانا چاہئے۔

  1. اتھارٹی - آپ کے اعداد و شمار کی کان کنی اور آپ کی صنعت کو ابتدائی تحقیق فراہم کرنا بطور رہنما آپ کی حیثیت رکھتا ہے۔
  2. قدر - کسی ایسی خصوصیت کے انتخاب کے پیش نظر جو ملازمین کی زندگی آسان بنائے یا اعداد و شمار جو ایگزیکٹو کو بہتر فیصلے کرنے میں مدد کرتا ہو ، میں ہر بار ڈیٹا چنوں گا۔

آپ کس قسم کی سونے کی کھدائی پر بیٹھے ہیں؟

آپ کا کیا خیال ہے؟

سپیم کو کم کرنے کے لئے یہ سائٹ اکزمیت کا استعمال کرتا ہے. جانیں کہ آپ کا تبصرہ کس طرح عملدرآمد ہے.