डिजिटल परिवर्तन वर्तमान में खुदरा क्षेत्र के मुख्य प्रेरकों में से एक के रूप में स्थापित हो गया है, जिससे कंपनियों और ब्रांडों को वर्चुअल वातावरण में प्रभावी प्रदर्शन के लिए समाधानों में निवेश करने की आवश्यकता है। डिजिटलीकरण न केवल उत्पादों और सेवाओं की दृश्यता को मजबूत और बढ़ाता है, बल्कि खरीदारी के अनुभव में नवाचार के अवसर भी बनाता है, जिससे 2025 तक वैश्विक अर्थव्यवस्था के लिए 100 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर से अधिक की प्रक्षेपण में मदद मिलती है, विश्व आर्थिक मंच के आंकड़ों के अनुसार।
बिग डेटा का प्रगति इस परिवर्तन का एक स्पष्ट उदाहरण है, जो उपभोक्ताओं के व्यवहार और प्राथमिकताओं के पैटर्न की पहचान करने की अनुमति देता है। डेटा के क्रॉसिंग और व्यापक विश्लेषण के आधार पर, व्यक्तिगत रूप से ऑफ़र को कस्टमाइज़ करना और अभियान को लक्षित करना संभव हो गया है, जिससे खरीदारी का अनुभव अधिक प्रासंगिक और आकर्षक बनता है। यह उल्लेखनीय है कि बिजनेस इंटेलिजेंस डेटा और बिग डेटा के उपयोग के बीच एक महत्वपूर्ण विभाजन है, इसके अलावा डेटा की मात्रा के अलावा, वर्तमान के डेटा पर आधारित निर्णय लेने की संभावना है और केवल अतीत के डेटा पर नहीं, क्योंकि बिग डेटा में उपयोग की गई तकनीकों की उच्च प्रसंस्करण शक्ति है।
इस सुविधा का सबसे उल्लेखनीय उदाहरण अमेज़न है, जो पिछले खरीद और प्रत्येक उपयोगकर्ता के प्रोफ़ाइल के आधार पर उत्पाद सुझाने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करता है – कभी-कभी, यहां तक कि उन उत्पादों के अनुसार भी सुझाव देता है जो पहले से ही आपके कार्ट में हैं। बिलकुल नहीं, विश्लेषक मोर्डोर इंटेलिजेंस के अनुसार, वाणिज्यिक क्षेत्र में बिग डेटा का बाजार पिछले वर्ष लगभग 6.38 अरब डॉलर था और इसका अनुमान है कि यह 2029 तक 16.68 अरब डॉलर तक पहुंच जाएगा। यदि स्थिति की पुष्टि की जाती है, तो राशि का औसत वार्षिक विकास 21.2% होगा।
ऑपरेशनल दक्षता भी स्मार्ट डेटा प्रबंधन से बहुत लाभान्वित होती है। स्टॉक नियंत्रण, मांग की पूर्वानुमान और लॉजिस्टिक्स को अनुकूलित करने वाले उपकरण उपभोक्ता रुझानों का पूर्वानुमान लगाने और आदर्श संचालन स्तर बनाए रखने के लिए आवश्यक हैं, जिससे अधिशेष या इनपुट की कमी से बचा जा सके। इसके अलावा, हमें विभिन्न बिक्री चैनलों के एकीकरण को भी उजागर करना चाहिए – या दूसरे शब्दों में, उस बहु-चैनलता का जिसे बहुत चर्चा में रखा गया है – जो उपभोक्ता को एक ऑनलाइन दुकान से एक भौतिक या मोबाइल दुकान में बिना किसी रुकावट के स्थानांतरित करने की अनुमति देता है। इसलिए, यह संभव है कि एक सहज खरीदारी यात्रा को सुसंगत किया जाए और यह सुनिश्चित किया जाए कि संचालन पूरा हो या फिर से दोहराया जाए।
दुनिया के कुछ सबसे बड़े रिटेलर्स के पास लॉजिस्टिक्स के लिए एक पूर्वानुमान एल्गोरिदम है जो उपयोगकर्ता की स्थान जानकारी, विशिष्ट उत्पादों के पृष्ठ पर पहुंच की मात्रा, कार्ट डेटा और अनुमानित रूपांतरण को क्रॉस करता है ताकि पूर्ति प्रक्रिया को तेज किया जा सके (यानी, ग्राहक के ऑर्डर से लेकर उत्पाद की डिलीवरी तक की लॉजिस्टिक संचालन का सेट)। इसलिए, लॉजिस्टिक गोदाम में उत्पादों को वास्तव में खरीदे जाने से पहले ही अलग किया जा सकता है।
ऑपरेशन पर प्रभावों के अलावा, डेटा के माध्यम से ग्राहकों की वफादारी कैसे बढ़ाई जाए? प्रथम, उन ग्राहकों को आकर्षित करना जो अधिक वफादार होने की प्रवृत्ति रखते हैं। क्या आप कंपनी के ऐतिहासिक ऑर्डर डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं और समझ सकते हैं कि किन वस्तुओं ने ग्राहकों को अधिक बार खरीदारी करने के लिए लाया है, और इन वस्तुओं पर मूल्य लोच रणनीति लागू कर सकते हैं, यह समझते हुए कि आदर्श मूल्य निर्धारण क्या है।विरुद्धउन ग्राहकों की वफादारी बढ़ाने के लिए मौजूद प्रतिस्पर्धा।
एक दूसरा बिंदु है ग्राहक को डेटा के माध्यम से प्रेरित करने वाली बात को समझना, जो ग्राहक आधार के साथ सर्वेक्षण करने और इस अध्ययन के परिणामों पर आधारित ऑफ़र के साथ गेमिफाइड समाधानों का उपयोग करने से किया जा सकता है। इस सर्वेक्षण के उपयोग के लिए सबसे अनुशंसित विधि हैऑक्टालिसिसमेरे ग्राहक के उद्देश्य क्या हैं? मेरा ग्राहक क्या करता है? मेरे ग्राहक को क्या सशक्त बनाता है? स्वामित्व की भावना क्या उत्पन्न करता है? मेरे ग्राहक के लिए प्रभाव क्या है? क्या जिज्ञासा जागृत करता है? मेरे ग्राहक कभी नहीं खोना चाहेंगे कौन से लाभ और फायदे हैं? इन आंकड़ों को इकट्ठा करके और एक प्रतिधारण रणनीति बनाकर, वफादारी के परिणाम निश्चित रूप से बढ़ेंगे।
हालांकि, बिग डेटा अकेले या अलग से यह क्रांति नहीं लाता। अन्य संसाधन – और यहाँ, निश्चित रूप से हमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की प्रमुख भूमिका को मजबूत करना चाहिए – ब्रांडों के लिए एक महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक लाभ के रूप में भूमिका निभाते हैं। एआई द्वारा उत्पन्न अनुकूलन लागत में कमी, परिचालन दक्षता में सुधार और कई अन्य लाभों का प्रतिनिधित्व कर सकता है, लेकिन यह अधिक परिष्कृत सहायक द्वारा संचालित डिजिटल अनुकूलन ही वास्तव में व्यवसाय मॉडल में क्रांति लाने की क्षमता रखता है।
इस बिंदु पर, यह महत्वपूर्ण है कि हम उस चीज़ को अलग करें जिसे हम AI द्वारा अनुकूलन और डिजिटल परिवर्तन कहते हैं। पहला ध्यान परिचालन दक्षता बढ़ाने पर केंद्रित है, लागत कम करता है और पैमाने के माध्यम से आय को अधिकतम करता है, लेकिन संचालन के केंद्र को प्रभावित किए बिना। अब डिजिटल परिवर्तन का मतलब कंपनी के व्यवसाय मॉडल में पूरी तरह से बदलाव है, जो उत्पादों और को प्रभावित करता है।मुख्य व्यवसायकंपनी से। यानि, जब हम खुदरा के बारे में बात करते हैं, तो यह समझना आवश्यक है कि प्रौद्योगिकी, विशेष रूप से एआई, एक क्रांतिकारी शक्ति है। इसलिए, इसका सर्वोत्तम उपयोग करने के लिए, इसे पार करना और अधिक इंटरैक्टिव और व्यक्तिगत उपकरणों की खोज करना आवश्यक है।
हालांकि, तकनीकी प्रगति को डेटा सुरक्षा और गोपनीयता में निवेश के साथ-साथ चलना चाहिए। संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण, क्रिप्टोग्राफी और स्वचालित धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणालियों के माध्यम से उपभोक्ताओं का विश्वास और डेटा बनाए रखने के लिए आवश्यक होगी, साथ ही ब्रांड की प्रतिष्ठा की रक्षा भी करेगी।
यह सच है कि, जो कंपनियां निरंतर अनुसंधान, बिग डेटा और सबसे नवीन तकनीकी संसाधनों को प्रभावी ढंग से एकीकृत करना जानती हैं, वे उपभोक्ताओं की उच्च अपेक्षाओं को पूरा करने के लिए बेहतर स्थिति में होंगी। एक लगातार गतिशील बाजार में, डिजिटलाइजेशन व्यवसायों के लिए चुनौतियों को अवसरों में बदलने का सबसे उपयुक्त मार्ग है।
