3 तरीके 2014 में बड़े डेटा का बेहतर उपयोग कर सकते हैं, 2014 में

3 तरीके 2014 में बड़े डेटा का बेहतर उपयोग कर सकते हैं, 2014 में
हम जल्द ही बड़े डेटा युग में प्रवेश करेंगे। पिछले साल, बड़े आंकड़ों ने 'बाड़ को पार किया' और विपणन मुख्यधारा में प्रवेश किया, जिसमें 32 प्रतिशत कंपनियों ने बड़ी डेटा परियोजनाओं में निवेश की रिपोर्ट की। 2014 में यह आंकड़ा दोगुना होने की संभावना है। इन पहलों पर बढ़ते ध्यान के साथ, अब विपणन उद्योग में एक आम सहमति है जो डेटा प्रबंधन को माहिर कर रहा है - उच्च मूल्य वाले आंकड़ों पर एकत्रित, संश्लेषण और अभिनय करना - एक होना चाहिए सफल कंपनियों की मुख्य क्षमता बड़े डेटा के महत्व पर इस बढ़ते जोर के बावजूद

हम जल्द ही बड़े डेटा युग में प्रवेश करेंगे।

पिछले साल, बड़े आंकड़ों ने 'बाड़ को पार किया' और विपणन मुख्यधारा में प्रवेश किया, जिसमें 32 प्रतिशत कंपनियों ने बड़ी डेटा परियोजनाओं में निवेश की रिपोर्ट की। 2014 में यह आंकड़ा दोगुना होने की संभावना है।

इन पहलों पर बढ़ते ध्यान के साथ, अब विपणन उद्योग में एक आम सहमति है जो डेटा प्रबंधन को माहिर कर रहा है - उच्च मूल्य वाले आंकड़ों पर एकत्रित, संश्लेषण और अभिनय करना - एक होना चाहिए सफल कंपनियों की मुख्य क्षमता

बड़े डेटा के महत्व पर इस बढ़ते जोर के बावजूद, इस बारे में आम सहमति की कमी है कि कंपनियों को इसके लाभ से क्या करना चाहिए।

खासकर पिछले साल में, कंपनियां अपने मूल ग्राहकों और सर्वोत्तम संभावनाओं के बारे में जानकारी इकट्ठा करने के नए और तकनीकी तरीके से उन्नत तरीकों में निवेश कर चुकी हैं। लेकिन हर निवेश ने भुगतान नहीं किया है, जिससे सीईओ भविष्य में बड़े आंकड़ों में निवेश के मूल्य पर सवाल उठाए।

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सीईओ को बड़े डेटा के प्रति अपनी प्रतिबद्धता पर पुनर्विचार नहीं करना चाहिए 2014 में, सवाल "बड़ा डेटा नहीं है," लेकिन "कितना बड़ा डेटा?" यही है: बड़े डेटा युग में आपकी कंपनी एक उच्च निष्पादक कैसे हो सकती है? इस पर ध्यान केन्द्रित करने के लिए तीन क्षेत्र हैं:

अंतराल को पार करना सबसे पहले समय अंतराल है बड़े डेटा प्रोजेक्ट्स पूरी तरह से लागू करने में 18 महीने तक लग सकते हैं, जिससे निवेश थ्रेशोल्ड से ऊपर आरओआई उत्पन्न करना मुश्किल हो जाता है।

अगला लोगों का अंतराल है डेटा की घातीय वृद्धि से कंपनी के संसाधनों पर डूब जाता है - विशेषकर यदि अंतर्दृष्टि पर निकालने और कैपिटल बनाने की स्पष्ट योजना मौजूद नहीं है। 2014 में, डेटा वैज्ञानिकों की आपूर्ति में वृद्धि और नए डेटा खनन उपकरणों की शुरूआत में उत्पादकता अंतर को पुल करने में मदद मिलेगी।

अंतिम ज्ञान का अंतर है इस अंतर को पूरा करना सबसे जटिल है - लेकिन इसमें सबसे ज्यादा भुगतान करना है यह स्पष्ट, दानेदार उद्देश्यों को स्थापित करने और / या विशिष्ट प्रश्नों को बिछाने से शुरू होता है जो केवल बड़े डेटा का जवाब दे सकते हैं।

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डेटा प्रबंधन पूर्ण करना ज्ञान जो बड़े आंकड़ों से प्राप्त होता है, इसका उपयोग करने के लिए एक योजनाबद्ध योजना के बिना बहुत कम है। सीईओ को यह सुनिश्चित करने की ज़रूरत है कि उनकी टीम बड़ी डेटा पहल की योजना बना रही है और इसका उपयोग "तो क्या?" दिमाग में।

उपभोक्ताओं से डेटा एकत्र करना केवल तभी मूल्य है यदि यह बेहतर व्यावसायिक परिणामों के लिए अनुवादित है जानकारी एकत्र करने से केवल लागत या बढ़ जाती है घर्षण को बढ़ाया जा सकता है। आने वाले वर्ष में, उच्च प्रदर्शन वाले व्यवसायों को अपने मार्केटिंग टीमों की बेहतर सेवाएं प्रदान करने के लिए अपने डेटा प्रबंधन सिस्टम को परिष्कृत करने की आवश्यकता है। इन टीमों की जानकारी देना महत्वपूर्ण है, जिसके साथ वे रणनीतियों को विकसित करने के लिए काम कर सकते हैं जो मुख्य ऑडियंस को लक्षित करते हैं और इस तरह ROI पर सुई को स्थानांतरित करते हैं।

जहां ग्राहक हैं वहां जा रहे हैं कुछ साल पहले, सोशल मीडिया और मोबाइल उपकरणों द्वारा उत्पन्न डेटा या तो पहुंच योग्य नहीं था या बस अस्तित्व में नहीं था। अब, मोबाइल और सोशल मीडिया डेटा की गहराई भारी है। उच्च प्रदर्शन वाली कंपनियों को यह जानकारी के इस धन को निभाने के लिए उपयोगी मिलेगा, क्योंकि इसमें पहले से उपलब्ध अनुपयोगी ग्राहक व्यवहार में अंतर्दृष्टि के मूल्यवान सोने की डली शामिल है।

2014 में, इन डेटा स्रोतों का उपयोग करने के तरीकों की तलाश करें क्योंकि वे ग्राहक जीवन चक्र के हर चरण में सुधार के लिए जागरूकता और अधिग्रहण से लेकर ग्राहक सेवा तक तेजी से उपलब्ध हो रहे हैं।

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