डेटा पर दांव लगाना ई-कॉमर्स और फिनटेक ऐप्स की वृद्धि के लिए एक महत्वपूर्ण रणनीति रही है. उपयोगकर्ताओं के व्यवहार के विस्तृत विश्लेषण के माध्यम से, ब्रांड अपने दर्शकों को अधिक सटीकता से विभाजित कर सकते हैं, व्यक्तिगत इंटरैक्शन को अनुकूलित करना और ग्राहक के अनुभव को बेहतर बनाना. यह न केवल नए उपयोगकर्ताओं की अधिग्रहण की अनुमति देता है, लेकिन मौजूदा आधार की रोकथाम और विस्तार भी
अनुसंधान "टॉप 10 फिनटेक और भुगतान प्रवृत्तियाँ 2024" के अनुसार, जुनिपर रिसर्च द्वारा तैयार किया गया, जो कंपनियां उन्नत विश्लेषण का उपयोग करती हैं, वे प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार देखती हैं. डेटा आधारित व्यक्तिगतकरण लक्षित अभियानों को लागू करने वाली कंपनियों के लिए बिक्री में 5% तक की वृद्धि ला सकता है. इसके अलावा, पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण का उपयोग करते समय, ऐप्लिकेशन मार्केटिंग खर्चों को अनुकूलित कर सकते हैं, लागत को कम करना और ग्राहक अधिग्रहण की दक्षता बढ़ाना
मारियाना लेइते, एपप्रिच के डेटा और बीआई प्रमुख, डेटा का उपयोग हमें उपयोगकर्ता की संपूर्ण दृष्टि प्रदान करता है, समय पर समायोजन की अनुमति देकर अनुभव को बेहतर बनाने और संतोष बढ़ाने के लिए. यह अधिक प्रभावी अभियानों और एक ऐप का परिणाम है जो उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं के अनुसार विकसित होता है. इसके अलावा, डेटा का वास्तविक समय में संग्रहण और विश्लेषण अवसरों और समस्याओं की तात्कालिक पहचान की अनुमति देता है, यह सुनिश्चित करना कि कंपनियाँ प्रतिस्पर्धा से आगे रहें
डेटा के आधार पर व्यक्तिगतकरण और बनाए रखना
व्यक्तिगतकरण डेटा के उपयोग से मिलने वाले बड़े फायदों में से एक है. उपयोगकर्ताओं के व्यवहार के विश्लेषण के साथ, ऐप्स नेविगेशन पैटर्न की पहचान कर सकते हैं, खरीदारी और इंटरैक्शन, अपने प्रत्येक ग्राहक की प्रोफ़ाइल के अनुसार अपनी पेशकशों को अनुकूलित करना. यह व्यक्तिगत दृष्टिकोण अभियानों की प्रासंगिकता को बढ़ाता है, जिससे रूपांतरण और वफादारी की उच्च दरें प्राप्त होती हैं
विशेषीकृत उपकरणों का उपयोग, जैसे Appsflyer और Adjust, यह विपणन अभियानों की निगरानी के लिए आवश्यक है, जबकि प्लेटफ़ॉर्म जैसे सेंसर टॉवर बाजार की अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं जो प्रतिस्पर्धियों के साथ प्रदर्शन की तुलना में मदद करते हैं. इन डेटा को आंतरिक जानकारी के साथ मिलाते समय, सूचित निर्णय लेना संभव है ताकि विकास को बढ़ावा मिल सके
मारियाना इस रणनीति के प्रभाव को उजागर करती है: “डेटा हाथ में होने के साथ, हम सही ग्राहक के लिए सही सिफारिश देने में सक्षम हैं, सही समय पर. यह सहभागिता के स्तर को बढ़ाता है और उपयोगकर्ता के अनुभव को अद्वितीय बनाता है, महत्वपूर्ण रूप से बनाए रखने की संभावनाओं को बढ़ाना. जनसांख्यिकी डेटा की निगरानी और व्याख्या करते समय, व्यवहारिक और ट्रांसनेशनल, कंपनियाँ विशिष्ट अभियानों को डिजाइन करने में सक्षम हैं जो उपयोगकर्ताओं को सक्रिय और रुचि रखते हैं
मशीन लर्निंग और एआई प्रौद्योगिकियाँ विकास को तेज करती हैं
मशीन लर्निंग (एमएल) और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (आईए) फिनटेक और ई-कॉमर्स ऐप्स की विकास रणनीति में越来越 महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहे हैं. ये तकनीकें व्यवहार की भविष्यवाणियाँ करने की अनुमति देती हैं, मार्केटिंग ऑटोमेशन और यहां तक कि वास्तविक समय में धोखाधड़ी का पता लगाना, ऑपरेशनल दक्षता और लेनदेन के लिए सुरक्षा लाना
"मशीन लर्निंग के उपकरण हमें उपयोगकर्ताओं की क्रियाओं का पूर्वानुमान लगाने में मदद करते हैं", जैसे कि छोड़ने की संभावना या खरीदने की प्रवृत्ति. इसके साथ, हम ग्राहक के disengage होने से पहले कार्रवाई कर सकते हैं, व्यक्तिगत प्रमोशन या सिफारिशें प्रदान करना, मारियाना का कहना है. इसके अलावा, आईए मार्केटिंग प्रक्रियाओं को स्वचालित करती है, तेज़ और प्रभावी तरीके से अभियानों को समायोजित करना, जो लागत को कम करता है और निवेश पर रिटर्न को अधिकतम करता है
सुरक्षा और गोपनीयता: डेटा के उपयोग में चुनौतियाँ
हालांकि फायदों के बावजूद, फिनटेक और ई-कॉमर्स ऐप्स में डेटा का उपयोग भी गोपनीयता और सुरक्षा से संबंधित चुनौतियाँ लाता है. ये प्लेटफार्म संवेदनशील जानकारी के साथ कैसे निपटते हैं, यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि डेटा लीक से सुरक्षित हो और कंपनियां LGPD और GDPR जैसे नियमों का पालन करें, जो डेटा के उपयोग और भंडारण पर कठोर दिशानिर्देशों की मांग करते हैं
मारियाना कानूनों के अनुपालन के महत्व को रेखांकित करती हैं: "चुनौती केवल डेटा की सुरक्षा करना नहीं है, लेकिन यह भी सुनिश्चित करना कि उपयोगकर्ता समझें कि उनकी जानकारी का कैसे उपयोग किया जाता है. पारदर्शिता विश्वास बनाने के लिए एक आवश्यक कारक है. सहमति का सावधानीपूर्वक प्रबंधन और मजबूत सुरक्षा प्रथाओं को अपनाना डेटा की सुरक्षा और ऐप्स की वृद्धि की निरंतरता सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण हैं
डेटा और नवाचार के बीच संतुलन
हालांकि डेटा विश्लेषण ऐप्स की वृद्धि के लिए महत्वपूर्ण है, गुणात्मक अंतर्दृष्टियों के साथ मात्रात्मक फोकस को संतुलित करना महत्वपूर्ण है. अत्यधिक डेटा का उपयोग कर सकता है, कभी-कभी, नवाचार और रचनात्मकता को दबाना. इसके अलावा, डेटा की गलत व्याख्या गलत निर्णयों की ओर ले जा सकती है, जो बाजार की वास्तविकता को नहीं दर्शाते
डेटा विश्लेषण को उपयोगकर्ताओं की आवश्यकताओं की गहरी समझ के साथ संयोजित करना आवश्यक है. इस प्रकार, हम अधिक सटीक और नवोन्मेषी निर्णय लेने में सक्षम हुए हैं, समाप्त करती है मारियाना. डेटा पर दांव लगाने के साथ उपभोक्ता के व्यवहार पर ध्यान देना चाहिए, यह सुनिश्चित करते हुए कि रणनीतियाँ हमेशा बाजार के परिवर्तनों और प्रवृत्तियों के अनुकूल हों
