वर्तमान कॉर्पोरेट परिदृश्य में तेजी से बदलाव और उच्च मात्रा में जानकारी की विशेषता है, जिसके लिए ग्राहक को गहराई से समझने और अलग-अलग अनुभव प्रदान करने की क्षमता एक महत्वपूर्ण रणनीतिक विभेदक बन गई है।
अर्थात्: साथ ही डिजिटलीकरण ने विभिन्न बाजारों तक पहुंच का विस्तार किया है, दूसरी ओर इस परिदृश्य ने व्यक्तिगत सेवा और तत्काल प्रतिक्रियाओं की अपेक्षाओं के साथ ग्राहकों को अधिक मांग वाला बना दिया है।
इस संदर्भ में, डेटा विश्लेषण, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और ग्राहक अनुभव (सीएक्स) के बीच एकीकरण सभी आकार की कंपनियों के लिए एक आवश्यकता बन गया है यह तिकड़ी न केवल अत्याधुनिक प्रौद्योगिकियों को अपनाने का प्रतिनिधित्व करती है, बल्कि मुख्य रूप से एक दृष्टिकोण का निर्माण करती है जो डेटा को बाजार प्रतिस्पर्धा में बदल देती है।
डेटा एनालिटिक्स, एआई और सीएक्स एकीकरण कैसे काम करता है?
डेटा विश्लेषण, एआई और सीएक्स एक अन्योन्याश्रित पारिस्थितिकी तंत्र बनाते हैं डेटा विश्लेषण प्रारंभिक बिंदु है: यह एक वेबसाइट पर एक क्लिक से बिक्री के बाद सेवा के लिए प्रत्येक ग्राहक बातचीत में उत्पन्न जानकारी एकत्र, व्यवस्थित और व्याख्या करता है।
ऐसा होने के लिए, डेटा रिपॉजिटरी टूल (डेटा झीलों) और डेटा भंडारण (डेटा वेयरहाउस) सामग्री की संरचना करें और वास्तविक समय में प्राथमिकताओं और प्रतिक्रिया जैसे व्यवहार पैटर्न की पहचान करें।
हालाँकि, यह डेटा केवल एआई एल्गोरिदम द्वारा संसाधित होने पर “vida” प्राप्त करता है जो परिदृश्यों या रुझानों का अनुमान लगाने और निर्णयों को सटीक रूप से स्वचालित करने, कंपनी के व्यवसाय के संचालन और विकास के लिए ठोस मूल्य उत्पन्न करने के लिए जिम्मेदार है।
अंत में, सीएक्स अनुकूलित समाधान पेश करके खरीदारी यात्रा को और अधिक तरल बनाता है, जबकि पूर्वानुमानित बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) डैशबोर्ड प्रबंधकों को विपणन, बिक्री, ग्राहक सेवा और वित्त जैसे कई मोर्चों पर रणनीतियों को निष्पादित करने की अनुमति देता है।
उदाहरण के लिए, इंटरनेट पर एक उत्पाद की खोज करने वाले ग्राहक की कल्पना करें एआई, इस ग्राहक के ऐतिहासिक ब्राउज़िंग डेटा द्वारा संचालित, पूरक वस्तुओं में अपनी रुचि का अनुमान लगा सकता है और वास्तविक समय में सिफारिशें दे सकता है यदि वह खरीदारी की टोकरी को छोड़ देता है, तो स्वचालित सिस्टम एक व्यक्तिगत प्रस्ताव भेज सकते हैं, बिक्री को पुनर्प्राप्त करना यह सब मानवीय हस्तक्षेप के बिना होता है, लेकिन विश्लेषणात्मक सटीकता के साथ।
लाभ जो परिचालन दक्षता से परे हैं
मैकिन्से के एक सर्वेक्षण में पाया गया कि जो कंपनियां सीएक्स रणनीतियों के साथ एआई और डेटा एनालिटिक्स को एकीकृत करती हैं, वे राजस्व बढ़ने की संभावना २५१ टीपी ३ टी तक अधिक हैं, यह साबित करते हुए कि इन तीन क्षेत्रों का संघ सरल प्रक्रिया अनुकूलन से परे है।
डेटा एनालिटिक्स, एआई और सीएक्स को एकीकृत करने के मुख्य लाभ हैंः
- पैमाने पर हाइपरपर्सनलाइजेशन: रणनीतिक निर्णय लेने में तेजी लाता है। रिपोर्टिंग समय को कई दिनों से घटाकर कुछ मिनटों तक किया जा सकता है, जिसके परिणामस्वरूप गुणवत्ता में सुधार होता है अंतर्दृष्टियह चपलता परिचालन दक्षता को ४०१ टीपी ३ टी तक बढ़ने की अनुमति देती है, जैसा कि मैकिन्से द्वारा रिपोर्ट किया गया है इस प्रकार, एआई विभाजन निर्माण को सक्षम बनाता है, स्केलेबिलिटी से समझौता किए बिना, पैमाने पर ग्राहक संचार को अनुकूलित करता है।
- प्रत्याशित परिदृश्यः पूर्वानुमानित मॉडल व्यवहार डेटा का विश्लेषण करते हैं ताकि रुझानों की पहचान करने से पहले वे स्पष्ट हो जाएं खुदरा विक्रेताओं ने मौसमी सूची को समायोजित करने के लिए एआई का उपयोग किया, ३०१ टीपी ३ टी तक उत्पादों की अधिकता या कमी के साथ लागत को कम किया, गार्टनर के अनुसार गतिशील विभाजन, पूर्वानुमानित एल्गोरिदम के आधार पर, संचार की प्रासंगिकता में वृद्धि, जिसके परिणामस्वरूप रूपांतरण दरों में २५१ टीपी ३ टी तक की वृद्धि हुई और मंथन में ३०१ टीपी ३ टी की कमी हुई, फॉरेस्टर रिसर्च के शोध के अनुसार।
- वफादारीः ग्राहक केंद्रितता निष्ठा को मजबूत करती है, जो नेट प्रमोटर स्कोर (एनपीएस) में वृद्धि और ग्राहक लाइफटाइम वैल्यू (सीएलवी) की वृद्धि को दर्शाती है इस लाभ को सुदृढ़ करने के लिए, मैं बाजार अध्ययनों से दो निष्कर्षों को इंगित करता हूं: एआई-संचालित सीएक्स रणनीति रिपोर्ट वाली कंपनियां आईडीसी के अनुसार १.८ गुना अधिक राजस्व; एआई और सीएक्स के एकीकृत गोद लेने से दो वर्षों में ३००१ टीपी ३ टी तक निवेश पर रिटर्न (आरओआई) उत्पन्न हो सकता है, जैसा कि एक्सेंचर द्वारा खुलासा किया गया है।
स्मार्ट, अधिक सहानुभूतिपूर्ण कनेक्शन बनाने की तकनीक
त्वरण और अनुकूलनशीलता एक उद्यम वातावरण में महत्वपूर्ण शब्द हैं जहां डेटा एनालिटिक्स, एआई और सीएक्स के बीच एकीकरण केवल आंतरिक मेट्रिक्स में सुधार के लिए एक उपकरण नहीं है।
वास्तव में, यह संगठनों के नियामक परिवर्तन, आर्थिक अस्थिरता और व्यवहार परिवर्तन जैसे कारकों का जवाब देने के तरीके में एक क्रांति है स्प्रेडशीट में संख्या के रूप में ग्राहकों के साथ व्यवहार करने के बजाय, प्रौद्योगिकी उन्हें अद्वितीय व्यक्तियों के रूप में देखने की अनुमति देती है जिनकी प्राथमिकताएं व्यवसाय के भविष्य को आकार देती हैं।
मैं एक और व्यावहारिक उदाहरण का हवाला देता हूं: दूरसंचार कंपनियां सेवाओं को रद्द करने की संभावना वाले ग्राहकों की पहचान करने के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग कर रही हैं, निर्णय लेने से पहले प्रासंगिक प्रस्तावों के साथ हस्तक्षेप करना इस प्रकार का सक्रिय दृष्टिकोण, जो एआई और डेटा के उपयोग के बिना असंभव होगा, रद्द करने की दर को १५१ टीपी ३ टी तक कम कर देता है, हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू ने बताया।
हम मानवीय कारक को नहीं भूल सकते
हालाँकि, इस परिवर्तन के लिए मजबूत डेटा प्रशासन और प्रयोग के लिए उन्मुख एक आंतरिक संस्कृति की आवश्यकता होती है, जिसमें परिकल्पनाओं का परीक्षण करने और नवाचार चक्रों में तेजी लाने के लिए बहु-विषयक टीमों की उपस्थिति होती है।
कई कंपनियों को डर है कि स्वचालन रिश्तों को अवैयक्तिक बना देगा, लेकिन सच्चाई इसके विपरीत है: प्रौद्योगिकी मानव क्षमता को उजागर करती है। जब मशीनें दोहराए जाने वाले कार्य करती हैं, तो टीमें इस बात पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं कि कंपनी के लिए वास्तव में क्या मायने रखता है, जो रचनात्मकता, रणनीति और ग्राहकों के साथ संबंध बनाना है।
नेताओं के लिए, संदेश स्पष्ट है: इस एकीकरण में निवेश चपलता के साथ नवाचार करने, संतृप्त बाजारों में प्रतिस्पर्धा करने और सबसे ऊपर, मूल्य प्रदान करने का आधार है ताकि अनुभव अंतर के रूप में कीमत से अधिक हो।