ವಿಷಯ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್

ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿಗೆ ಈ ಮಿತ್ರ ಏಕೆ ಬೇಕು

ನಿಘಂಟಿನಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ವೃತ್ತಿಪರರ ಬೆನ್ನುಮೂಳೆಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಚಿಲ್ ಅನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಪದವಿದ್ದರೆ, ಅದು "ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ".

ಕೆಲವು ಜನರು ಓಡಿಹೋಗುವುದು ಮತ್ತು ಅಡಗಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ಸ್ಕ್ರೀನ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಕಾಫಿ ಕುಡಿಯಲು ಹೋಗುವುದನ್ನು ನಾವು ಈಗಾಗಲೇ ನೋಡಬಹುದು...

ಆದರೆ ಭಯಪಡಬೇಡಿ!

ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ, ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಕೆಲವು ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ.

ವಿವಿಧ ವಿಭಾಗಗಳ ದೈನಂದಿನ ದಿನಚರಿಗಳಲ್ಲಿ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಇದಕ್ಕೆ ಮುಖ್ಯ ಕಾರಣವೆಂದರೆ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದ ನಿರಂತರ ಬೆಳವಣಿಗೆ.

2.5 ಎಕ್ಸಾಬೈಟ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು (ಅಥವಾ 25,000,000,000,000,000,000 ಬೈಟ್‌ಗಳು) ಪ್ರತಿದಿನ ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು 3 ರಿಂದ ಪ್ರತಿ 1980 ವರ್ಷಗಳಿಗೊಮ್ಮೆ ಆ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಸುಮಾರು ದ್ವಿಗುಣಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಎಲ್ಲಾ ಸಮಯದಲ್ಲೂ, ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಕಂಪನಿಗಳು ಹೇಗೆ - ಮತ್ತು ಏಕೆ - ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ವಿಷಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ, ಮತ್ತು ಆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು.

ನೀವು ಅದೇ ರೀತಿ ಮಾಡುವ ಸಮಯ ಬಂದಿದೆ.

ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾವು ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಅನುಮಾನಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಇತರ ಅಂಶಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ:

ನೀವು ಸಿದ್ಧರಿದ್ದೀರಾ? ನಂತರ ಪ್ರಾರಂಭಿಸೋಣ!

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು?

ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಎನ್ನುವುದು ಸರ್ವರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪನಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಇರುವ ಮಾಹಿತಿಯ ಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ, ಅದನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ನಡುವೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು.

ಅಂದರೆ, ವರ್ಲ್ಡ್ ವೈಡ್ ವೆಬ್‌ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮತ್ತು ದೂರದಿಂದಲೇ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಡೇಟಾ.

ಅದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಲು, YouTube BD ಯ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಇನ್ನೊಂದು ಉದಾಹರಣೆ ವಿಕಿಪೀಡಿಯಾ, ಆನ್‌ಲೈನ್ ಸಮಾಲೋಚನೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಲೇಖನಗಳು ಲಭ್ಯವಿದೆ. 

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಕೇವಲ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮತ್ತು ಆನ್‌ಲೈನ್ ಮಾಹಿತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ.

ಫೋರ್ಬ್ಸ್ ಮ್ಯಾಗಜೀನ್ ಕೊಡುಗೆದಾರರಾದ ಲಿಸಾ ಆರ್ಥರ್ ಪ್ರಕಾರ, ಅನೇಕ CMO ಗಳು ಮತ್ತು CIO ಗಳು ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಎಂಬುದು ಕಂಪನಿ ಅಥವಾ ವಿಷಯದ ಕುರಿತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದಾದ ಯಾವುದೇ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ಎಂದು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.

ಇದು ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯ ಒಳಗೆ ಮತ್ತು ಹೊರಗೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ, ಇದು ನಿರಂತರ ಆವಿಷ್ಕಾರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ಕ್ರೋಢೀಕರಣಕ್ಕೆ ಬಂದಾಗ ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾಧ್ಯಮವು ಸರ್ವೋಚ್ಚವಾಗಿದೆಯಾದರೂ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿರುವ ದೊಡ್ಡ ಕಂಪನಿಗಳು ತಾವು ಹೊರಗುಳಿಯಬಾರದು ಎಂದು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತವೆ:

  • ಡಿಜಿಟಲ್ ಅಲ್ಲದ ಮಾರಾಟ ಮಾಹಿತಿ.
  • ಹಣಕಾಸು ದಾಖಲೆಗಳು.
  • ಕಾಲ್ ಸೆಂಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟೆಲಿಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಸಂವಹನ ಚಾನಲ್‌ಗಳು.

ಆ ಎಲ್ಲಾ ವಿಷಯಗಳು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು ಬೆಳೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಾಗಿರಬಹುದು.

ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದ ಇತಿಹಾಸವೇನು?

"ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ" ಎಂಬ ಪದವು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೊಸದಾಗಿದ್ದರೂ, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಪ್ರಮೇಯವು ಸಾಕಷ್ಟು ಹಳೆಯದಾಗಿದೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, 2000 ರ ದಶಕದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಹೊಸ ವಿಧಾನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿತು, ವಿಶ್ಲೇಷಕ ಡೌಗ್ ಲೇನಿ ಇಂದು ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವಾಗಿರುವ ಲೇಖನವನ್ನು ಬರೆದರು.

ಡೌಗ್ ತನ್ನ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು 5 Vs ಆಗಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸಿದರು, ಅದನ್ನು ನಾವು ಕೆಳಗೆ ನೋಡುತ್ತೇವೆ.

ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕೇವಲ-ಸಮಯದ ವ್ಯವಹಾರ ಮಾದರಿಗಳು ನೈಜ-ಸಮಯದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದೆ.

ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯಲ್ಲಿ BD ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ನಡುವಿನ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ಅದು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಸಂಘಟನೆ ಅಥವಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಇಲ್ಲದೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು.

ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದ 5 Vs ಯಾವುವು?

ಪ್ರಸ್ತುತ, ನಾವು ಬಿಗ್ ಡೇಟಾವನ್ನು 5 Vs ಆಗಿ ವಿಭಜಿಸಬಹುದು ಅದು ಯಾವುದೇ ಕಂಪನಿಯಲ್ಲಿ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಆಧಾರವಾಗಿದೆ.

ಅವುಗಳೆಂದರೆ: ಪರಿಮಾಣ, ವೇಗ, ವೈವಿಧ್ಯತೆ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯ.

ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ನಾವು ಕೆಳಗೆ ವಿವರವಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಸಂಪುಟ

BD ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಂಪುಟವು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ.

ಪ್ರತಿದಿನ ರಚಿಸಲಾದ 2.5 ಕ್ವಿಂಟಿಲಿಯನ್ ಡೇಟಾವು ಅತ್ಯಂತ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತರುತ್ತದೆ.

ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ, ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಮತ್ತು ಬ್ಲಾಗ್ ಸಂವಹನಗಳಂತೆ, ಖರೀದಿ ಇತಿಹಾಸ, ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಲೀಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರಿಂದಲೂ.

ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣವು ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ: ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ.

ಸರ್ವರ್‌ಗಳ ದೈನಂದಿನ ವಿಸ್ತರಣೆಯೊಂದಿಗೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಫೈಲ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ತುಂಬಾ ಸುಲಭವಾಯಿತು.

ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಸರಳವಾಗುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾಗೆ ಹೇಳಿ ಮಾಡಿಸಿದ ಸಾಧನಗಳ ಬಳಕೆಯಿಂದ.

ವೆಲಾಸಿಟಿ

ಮಿಂಚಿನ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಮತ್ತು ನಾವು ನಿಮ್ಮ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಸಂಪರ್ಕದ ವೇಗದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಈ ವಿಷಯವು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ನವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ.

ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಮೂಲಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ.

ವಿವಿಧ

ಡೇಟಾವು ಎಲ್ಲಾ ಆಕಾರಗಳು, ಬಣ್ಣಗಳು ಮತ್ತು ಗಾತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತದೆ.

ಇದು ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ಗಳು, ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಪಠ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳಾಗಿರಬಹುದು, ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು, ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳು.

ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅವಶ್ಯಕ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು.

ನಿಖರತೆಯು

ಡೇಟಾದ ವೇಗ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆಯು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ, ಆದರೆ ಈ ಅಂಶಗಳು ಸಹ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ.

ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮವನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ - ಅವರು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುತ್ತಾರೆ?

ಅವರು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತರಾಗಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಅದು ಹಾಗೆ ತೋರುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ನಾವು ದಿನದ 24 ಗಂಟೆಗಳ ಕಾಲ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿಲ್ಲ.

ನಿಖರತೆಯ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ದೈನಂದಿನ, ಕಾಲೋಚಿತ ಮತ್ತು ಈವೆಂಟ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ ಸವಾಲುಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.

ಮೌಲ್ಯ

ಅಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ, ನಿಮಗೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ ನೀವು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ.

ಅದಕ್ಕೆ ಮುಖ್ಯ ಕಾರಣವೆಂದರೆ ವಿವಿಧ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರ ಮಾಡುವುದು ಎಷ್ಟು ಕಷ್ಟ.

ಆದ್ದರಿಂದ, ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿಸಲು ಇದು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ, ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಕ್ರಮಾನುಗತ ಮತ್ತು ಬಹು ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ - ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಅವುಗಳ ನಡುವೆ ಲಿಂಕ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ.

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ಏಕೆ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ?

ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯು ಪ್ರತಿದಿನ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತದೆ - ಮತ್ತು ಕಳೆದ ಕೆಲವು ವರ್ಷಗಳಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ - ಕೇವಲ ಡೇಟಾದ ಗುಂಪಿಗೆ ಬದಲಾಗಿ ಒಳನೋಟದ ಮೂಲವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ.

ಆದ್ದರಿಂದ, ಹಲವಾರು ಬೈಟ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಮಾದರಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿತ್ತು.

ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಇದಕ್ಕೆ ಪರಿಹಾರವಾಗಿತ್ತು.

ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುವ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾದ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಮತ್ತು ಅಡ್ಡ-ಉಲ್ಲೇಖದ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ, ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಬಹು-ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾದ ಡಿಕೌಪೇಜ್ ಮೂಲಕ.

ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಅರ್ಥೈಸುವುದು?

ಬಿಗ್ ಡೇಟಾಗೆ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ನೀವು ಬಹುಶಃ ಈಗಾಗಲೇ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ. ಎಲ್ಲಾ ನಂತರ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಬಾರಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಆದರೆ ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ಇದೆ.

ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಈ ರೀತಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಕಂಪನಿಗಳು ಮಾಡಿದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವ, ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ಅಥವಾ ನಿರ್ದೇಶಿಸುವ ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ವರೂಪಗಳಿವೆ.

ಡೇಟಾವನ್ನು ಎರಡು ವಿಧಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ: ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ. ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದರ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಹೆಚ್ಚು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳೋಣ.

ರಚನೆರಹಿತ ಡೇಟಾ

ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿವೆ.

ಈ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ಗಳು, ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು, ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯೆಗಳಂತಹ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದರಿಂದ ಇದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಂಭವಿಸಿದೆ, ಇದು ಈ ವಿಷಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪಗಳು ಬಂದಿವೆ - ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಮೊದಲಿನಂತೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಇವುಗಳನ್ನು ಅನ್‌ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಡ್ ಡೇಟಾ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸಂಘಟಿತವಾಗಿಲ್ಲದ ಅಥವಾ ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲಾಗದ ಮಾಹಿತಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ತಿಳಿದಿರುವ ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪಗಳಿಂದ.

ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಈ ಅಂಶಗಳು ಪ್ರಧಾನವಾಗಿ ಪಠ್ಯಗಳಾಗಿವೆ. ಬ್ಲಾಗ್ ಮೆಟಾಡೇಟಾ, ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ವೀಟ್‌ಗಳು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ.

ರಚನಾತ್ಮಕ (ಅಥವಾ ಬಹು-ರಚನಾತ್ಮಕ) ಡೇಟಾ

ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಕೆಲವು ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಿಂದ ಸುಲಭವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗುತ್ತದೆ. 

ಅವುಗಳನ್ನು ರಚನಾತ್ಮಕ (ಅಥವಾ ಬಹು-ರಚನಾತ್ಮಕ) ಡೇಟಾ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಈ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಜನರು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ, ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದಂತಹ.

ಉತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ವೆಬ್‌ನಲ್ಲಿನ ಬಳಕೆದಾರರ ನಡವಳಿಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಡೇಟಾ - ಇದನ್ನು ಲಾಗ್‌ಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಇದು ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ವಹಿವಾಟಿನ ಮಾಹಿತಿಯಂತಹ ರಚನೆಯ ಡೇಟಾದ ಮಿಶ್ರಣವಾಗಿದೆ.

ಡಿಜಿಟಲ್ ಪ್ರಗತಿಯು ಈ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದೆ, ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲ್ಪಟ್ಟವರಿಗೆ ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ತರುವುದು.

ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳು, ಗ್ರಾಹಕರು ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳ ನಿರಂತರ ವಿಕಸನದೊಂದಿಗೆ, ಪ್ರವೃತ್ತಿಯು ಈ ಪ್ರಕಾರದ ಡೇಟಾವು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಬದಲಾಗುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತದೆ.

ಬಿಗ್ ಡೇಟಾಗಾಗಿ ಉದ್ಯೋಗ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ?

ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದ ಅಳವಡಿಕೆಯು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾದಿಂದ ತೀರ್ಮಾನಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿರುವ ವೃತ್ತಿಪರರ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಲು ಕಂಪನಿಗಳು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ.

BD ಯ ಮುಖ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಮಾರಾಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆ; ಆದ್ದರಿಂದ, ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಅವರು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಪ್ರದೇಶದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು.

ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇದರೊಂದಿಗೆ ಪರಿಚಿತರಾಗಿರಬೇಕು:

  • ಲೀಡ್ ಪೀಳಿಗೆಯ.
  • ವಿಷಯ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್.
  • ಇಮೇಲ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್.
  • ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ.

ವೃತ್ತಿಪರರು ಮಾರಾಟ ತಂಡದ ಭಾಗವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅವರು ಮಾರಾಟದ ಚಕ್ರಗಳು, ಗ್ರಾಹಕರ ಜೀವಿತಾವಧಿಯ ಮೌಲ್ಯ (CLTV) ಮತ್ತು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಇತರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.

ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು MBA ಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರಲು ಇದು ಕಾರಣವಾಗಿದೆ, ತಾಂತ್ರಿಕ ಮತ್ತು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಬದಿಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಆಡಳಿತ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್, ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ಇತರ ವಿಭಾಗಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ.

ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ - ಅಥವಾ ಅರ್ಹ ವೃತ್ತಿಪರರನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿದ್ದರೆ - ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಹುತ್ವವು ಒಂದು ಕೀಲಿಯಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿಡಿ.

ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕವೇನು?

ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪನ್ನು ಮಾಡಬೇಡಿ: ವ್ಯಾಪಾರೋದ್ಯಮ (ಮತ್ತು ಮಾರಾಟ) ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಇತರ ಯಾವುದೇ ವಲಯದಂತೆ ಲಾಭ ಪಡೆಯಬಹುದು. 

ಬಹುಶಃ ಇತರರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು.

ಏಕೆಂದರೆ ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಆಧರಿಸಿವೆ - ಇದನ್ನು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ —, ಒಂದು ಸಂದೇಹದ ನೆರಳು ಇಲ್ಲದೆ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಹೊಂದಿರುವವರು.

ಲೀಡ್‌ಗಳು, ಬಳಕೆದಾರರ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ತಂಡದ ಅನುಭವಗಳಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಕ್ರಿಯೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂಡಗಳು.

ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಬಳಕೆಗೆ ಒಲವು ತೋರುವ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನ 5 ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಾವು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿದ್ದೇವೆ. 

ಇದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ!

ಡೇಟಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ

ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಕಂಪನಿಗಳು ಸಂತೋಷವಾಗಿರುತ್ತವೆ.

ಇದು ನಿಜ!

ಅವರು ಸಂತೋಷವಾಗಿರುತ್ತಾರೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವರ ನಿರ್ಣಯಗಳು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು, ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ವರದಿಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ ಅದು ಅವರಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ನಿರ್ಧಾರವು ಅದರ ಯೋಜಿತ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ್ದಾಗ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ತರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ.

KPMG ಕ್ಯಾಪಿಟಲ್ ನಡೆಸಿದ ಅಧ್ಯಯನವು ತೋರಿಸಿದೆ 99% ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದಕರು ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವಾಗಿ ನಂಬುತ್ತಾರೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, 85% ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಕಷ್ಟವಿದೆ ಮತ್ತು ಕೇವಲ ಎಂದು ಹೇಳಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ 25% ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಪಡೆದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ.

ಆದ್ದರಿಂದ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಲು ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಯು ಸರಿಯಾದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಅರ್ಹ ವೃತ್ತಿಪರರು ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಇದಕ್ಕಾಗಿ, ಪರಿಕರಗಳು ವೃತ್ತಿಪರರಷ್ಟೇ ಮುಖ್ಯ.

ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ಡೇಟಾ ಸಂಘಟನೆ ಮತ್ತು ಡಿಕೌಪೇಜ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಾಗಿವೆ, ಇದು ಮುಂದಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಅವರ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

ವೃತ್ತಿಪರರ ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆ ಮತ್ತು ಅನುಭವವು ಕಂಪನಿಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ಸಿನತ್ತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡಿದೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮಾರ್ಗವು ಯಾವಾಗಲೂ ಸುಗಮವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ದೋಷಗಳು, ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಹಣವನ್ನು ಖರ್ಚು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.

ನಿಮ್ಮ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು ಏನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಊಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಕಾರಣ ಇದು ಸಂಭವಿಸಿದೆ - ಮತ್ತು ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಬರುತ್ತದೆ.

ಜನರು - ಅರೆ-ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಳು - ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಕ್ಕೆ ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿವೆ, ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅವರು ಏನು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತಾರೆ, ಅವರು ಎಲ್ಲಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಅವರು ಯಾವ ವಿಷಯವನ್ನು ಸೇವಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಿಮಗೆ ಘನ ಮಾಹಿತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯ ಗ್ರಾಹಕರಲ್ಲಿ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಮತ್ತು ಅವರು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದು ತುಂಬಾ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲವೇ?

ಘಟನೆಗಳು, ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾದಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ವಿಚಾರಗಳ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ನಿಮ್ಮ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಕ್ಕಾಗಿ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಒದಗಿಸುವ ಜ್ಞಾನದ ಮೂಲಗಳಾಗಿವೆ.

ಖರೀದಿ ಅನುಭವ

ಖರೀದಿಯ ಹಿಂದೆ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ರಹಸ್ಯವಾಗಿರಬಹುದು.

ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ?

ಹಲವು ಕಾರಣಗಳಿರಬಹುದು, ಮತ್ತು ನೀವು ವ್ಯಾಪಾರದ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್, ನೇರ ಮಾರಾಟ ಅಥವಾ ಬಹುಮಟ್ಟದ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದರೆ, ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ನಿಮ್ಮ ಉತ್ತಮ ಸ್ನೇಹಿತರಾಗಬಹುದು - ಮತ್ತು ಅದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು.

ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರವು ಉತ್ಪನ್ನ ವಿತರಣೆಯ ಉತ್ತಮ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಪಾಯಿಂಟ್ ಆಫ್ ಸೇಲ್ಸ್ (PoS) ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವ ಖರೀದಿಯ ಅನುಭವವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು.

ಬಹು-ಹಂತದ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ, ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೇಡಿಕೆಯಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವದ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ನಿಮಗೆ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರಕ್ಕಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು

ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದ ಆರಂಭಿಕ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಕಂಪನಿಗಳು ರಚಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿವೆ.

ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ, ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ಪ್ರಮಾಣವು ಹೇಗೆ ಘಾತೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ನೋಡಿದ್ದೇವೆ. ಮತ್ತು ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿಲ್ಲ.

ಸಹಜವಾಗಿ, ಈಗ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾದಿಂದ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸಂಬಂಧಿತ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಪರಿಣಿತರನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಈ ಅಂಶಗಳ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯು ಎಂದಿಗೂ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಟ್ವಿಟರ್, ಫೇಸ್‌ಬುಕ್, instagram, ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ದೈನಂದಿನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.

ಸರಿಯಾದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸಲು ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿ ಹವಾಮಾನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಈವೆಂಟ್ ಯೋಜಕರು ಹವಾಮಾನ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಕ್ರಿಯೆಗೆ ಉತ್ತಮ ದಿನಾಂಕವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಇತ್ಯಾದಿ.

ಮಾಹಿತಿಯ ಎಲ್ಲಾ ಮೂಲಗಳು ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯು ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ.

ವೆಬ್‌ಲಾಗ್‌ಗಳು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದ ವಿಷಯವಾಗಲು ವಿಸ್ತರಿಸಿದೆ, ಬಿಸಿನೆಸ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ (BI) ಪರಿಕರಗಳು, ವರದಿಗಳು, ಸ್ಥೂಲ ಆರ್ಥಿಕ ಸೂಚಕಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಿಂದ ಡೇಟಾ.

ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಮೂಲಗಳು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.

ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ

ಯಶಸ್ವಿ ವಿಷಯ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಒಳಬರುವ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಹಳೆಯ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಆಟೊಮೇಷನ್ ಅನಿವಾರ್ಯವಲ್ಲ.

ಇದು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಡೇಟಾ ಮೂಲವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.

ನಾವು ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿದರೆ, ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಬಳಕೆದಾರ, ನಡವಳಿಕೆ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಚಾರ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆಯ ಆದಾಯದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ.

ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದು ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿರುವ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದ ಮತ್ತೊಂದು ಭಾಗವಾಗಿದೆ.

ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಉಪಕರಣಗಳು ಅನೇಕ ಏಕೀಕರಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ನೀವು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ವಸ್ತುವಿನ ವಿಶಾಲವಾದ ನೋಟವನ್ನು ಹೊಂದಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ರಾಕ್ ಕಂಟೆಂಟ್ ಮ್ಯಾಗಜೀನ್ ಡೇಟಾ ಚಾಲಿತ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನ ಕಂಬಗಳು

ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಎಂದರೇನು?

ಬೆಳೆಯಲು ನೀವು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತವಾಗಿ ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ. 

ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಈ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯು ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ತುಂಬಾ ಪ್ರೇರೇಪಿಸಿತು. ಆದ್ದರಿಂದ, ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಭಾಗವನ್ನು ಬಿಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಎನ್ನುವುದು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಳಗಿನ ಡೇಟಾದ ಗುಂಪಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಎನ್ನುವುದು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು, ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಅವರ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವುದು.

ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದರೆ ನಾವು ಮೊದಲು ನೋಡಿದ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ - ಎಲ್ಲದರ ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತು - ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ನಡುವೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳು, ತೀರ್ಮಾನಗಳು ಮತ್ತು ಲಿಂಕ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ.

ಹೀಗಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ನೀವು ಕಾಣಬಹುದು, ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.

ನೀವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದದ್ದು ಇಲ್ಲಿದೆ:

ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು

ಮಾದರಿಗಳು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ಮಾದರಿಗಳು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಇದೇ ರೀತಿ ವರ್ತಿಸುವ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರಾಗುವ ಬಳಕೆದಾರರು ನಿಮಗೆ ಒಳನೋಟವನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೀತಿಯ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನೀವು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ.

ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಿಗೆ ಮರುಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಉತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. 

ಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ ನಂತರ, ಅದರ ನಂತರ ನೀವು ಎಷ್ಟು ರೀತಿಯ ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ್ದೀರಿ? ಈ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮೂಲಕ ಪಡೆದ ಜ್ಞಾನದ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಒಂದಾಗಿದೆ.

ಸ್ಪರ್ಧೆ

ನಿಮ್ಮ ಸ್ಪರ್ಧೆಯು ಏನು ಮಾಡುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.

ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳ ಮೇಲೆ ನೀವು ಅಗತ್ಯವಾಗಿ ದಾಳಿ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅವರ ತಪ್ಪುಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುವುದರಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಪ್ರಯೋಜನವಿದೆ.

ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯದ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿಗಳ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ.

ಈ ಒಳನೋಟಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ವರ್ತನೆಯಿಂದ ಬರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

ಎರಡೂ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.

ಲೀಡ್‌ಗಳು, ಆರ್‌ಒಐ ಮತ್ತು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಯಾವ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಲೀಡ್‌ಗಳನ್ನು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಕ್ರಮಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮಾರಾಟ ತಂಡವು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಕು.

ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಈ ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂಡಗಳ ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದ ಭಾಗವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಅದು ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯ ತಂಡದ ಭಾಗವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಇದು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಸಮಯ!

ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಅನೇಕ ಕಂಪನಿಗಳು ಈ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ:

  • ಅವರ ಗ್ರಾಹಕರ ಸ್ವಾಧೀನ ವೆಚ್ಚವನ್ನು (ಸಿಎಸಿ) ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ.
  • ಗ್ರಾಹಕರ ಜೀವಿತಾವಧಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ (CLTV).
  • ಬೆಲೆ ಮತ್ತು ರಿಯಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿ.

ಬಿಗ್ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ತಂಡಗಳ ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದ ಸಕ್ರಿಯ ಭಾಗವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುವುದು ಯಶಸ್ವಿ ಕಂಪನಿಗಳ ರಹಸ್ಯವಾಗಿದೆ.

ವಾಲ್‌ಮಾರ್ಟ್ ವಾಲ್‌ಮಾರ್ಟ್ ಗ್ಲೋಬಲ್ ಟೆಕ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿದೆ, ಇದು ಗ್ರಾಹಕರ ಬಗ್ಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ಮೂಲಕ ಸಾರ್ವಜನಿಕರೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಸಾಧಿಸಲು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕಂಪನಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಕಪ್ಪು ಶುಕ್ರವಾರದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ USನ ಅತಿದೊಡ್ಡ ಶಾಪಿಂಗ್ ಕೇಂದ್ರದಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಜನರು ಇದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು MIT MIT ಮೀಡಿಯಾ ಲ್ಯಾಬ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿದೆ.

ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಕ್ರೀಡೆಗಳನ್ನು ಆಡಲು ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಲು Nike ತನ್ನ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ವ್ಯಾಪಾರ-ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಾಕಷ್ಟು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲವೇ?

ಸುತ್ತು: ವ್ಯಾಪಾರ ಅವಕಾಶಗಳಾಗಿ ಡೇಟಾ

ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದ ಕಲ್ಪನೆಯು ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರ ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ - ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯ ರೂಪದಲ್ಲಿ - ಪ್ರಚಾರಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಜ್ಞಾನವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ.

ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಗ್ರಾಹಕರಿಂದ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಶಕರು ಮತ್ತು ಅಪರಿಚಿತರಿಂದ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಷಯದೊಂದಿಗೆ, ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅವಕಾಶವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳದಿರುವುದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿಲ್ಲ.

ಆದರೆ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ನೀವು ದೊಡ್ಡ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಭಾಗವಾಗಿರಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ.

Google Analytics ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಇಮೇಲ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಆಟೊಮೇಷನ್ ಪರಿಕರಗಳಂತಹ ಉಚಿತ ಪರಿಕರಗಳು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.

ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ನೀವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಎಲ್ಲವುಗಳೊಂದಿಗೆ ನಾವು ನಿಮಗಾಗಿ ವಿಶೇಷ ಪೋಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ್ದೇವೆ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬೇಕು. ಸಂತೋಷದ ಓದುವಿಕೆ, ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಬಾರಿ ನಿಮ್ಮನ್ನು ನೋಡೋಣ!

ಸಂಬಂಧಿತ ಲೇಖನಗಳು

0 ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು
ಇನ್ಲೈನ್ ​​ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು
ಎಲ್ಲಾ ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿ
ಮೇಲಿನ ಬಟನ್ಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿ