जब फेसबुक फेसबुक एनालिटिक्स की पेशकश बंद कर दी जुलाई 2021 से, संगठनों ने वेबसाइटों, फेसबुक पेजों और अन्य से उपयोगकर्ताओं के डेटा में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के अन्य तरीकों की तलाश शुरू कर दी। फेसबुक एनालिटिक्स ने विपणक को विभिन्न प्लेटफॉर्म पर एक ही वेब-आधारित एप्लिकेशन से अपने उपयोगकर्ताओं का अवलोकन प्राप्त करने में मदद की। हालांकि, फेसबुक एनालिटिक्स के अंत के साथ, व्यापार निरंतरता बनाए रखने के लिए एक मजबूत ग्राहक डेटा प्लेटफॉर्म (सीडीपी) समाधान की तैनाती करना महत्वपूर्ण है। निर्णय लेने वाले व्यवसाय संचालन को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग-आधारित सीडीपी के साथ व्यवहार डेटा, लेनदेन संबंधी जानकारी और जनसांख्यिकीय डेटा में अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं।

फेसबुक एनालिटिक्स गो-टू प्लेटफॉर्म क्यों था

Facebook Analytics ने Facebook Pixel के साथ काम किया, जिससे संगठनों को वेबसाइटों या एप्लिकेशन के डेटा और सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म की जानकारी को एकीकृत करने में मदद मिली। इसने निर्णय निर्माताओं को विभिन्न स्रोतों से डेटा को समृद्ध करके कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करने का अधिकार दिया। Facebook Analytics ने कंपनियों को बिक्री फ़नल, प्रतिधारण, और बहुत कुछ समझने की अनुमति दी। ओमनीचैनल एनालिटिक्स के साथ, विपणक निवेश पर बेहतर रिटर्न के लिए खर्च की जाँच करते हुए विज्ञापन के साथ लक्ष्यीकरण को अनुकूलित करने में सक्षम थे।

फेसबुक एनालिटिक्स शटडाउन के पीछे का कारण

जैसे-जैसे गोपनीयता ने दुनिया भर में केंद्रीय चरण लिया, इसमें शामिल किया गया डाटा सुरक्षा और गोपनीयता कानूनों में कंपनियों को तृतीय-पक्ष डेटा निकालने से सीमित कर दिया गया है। संगठनों को अब अपने डेटा विश्लेषण और मशीन सीखने की पहल के लिए प्रथम-पक्ष डेटा पर निर्भर रहना पड़ रहा है। गोपनीयता-संरक्षण नियम और विनियम भी तीसरे पक्ष के डेटा एकत्र करने वाले फेसबुक पिक्सेल को समाप्त करने जा रहे हैं। और चूंकि फेसबुक पिक्सेल फेसबुक एनालिटिक्स के लिए मूलभूत था, इसलिए कंपनी को बाद वाले को बंद करना पड़ा।

उपयोगकर्ताओं के गोपनीयता जोखिम को खत्म करने के लिए डिजिटल दुनिया को 2022 में तीसरे पक्ष के कुकीज़ को खत्म करना होगा। तृतीय-पक्ष कुकीज़ के लिए दृष्टि में अंत के साथ, फेसबुक एनालिटिक्स उन संगठनों के लिए कम उपयोगी हो जाता है जो ऐसे प्लेटफॉर्म पसंद करते हैं जो निर्णय लेने को बढ़ाने के लिए सभी प्रासंगिक डेटा को एकीकृत करते हैं।

सीडीपी पोस्ट फेसबुक

हालांकि फेसबुक, फेसबुक बिजनेस सूट, विज्ञापन मैनेजर और इवेंट मैनेजर के माध्यम से फेसबुक पेज और इंस्टाग्राम प्रोफाइल के लिए अंतर्दृष्टि प्रदान करना जारी रखेगा, कंपनियां अपनी वेबसाइटों और एप्लिकेशन से डेटा एकत्र करने में सक्षम नहीं होंगी ताकि इसे सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म के डेटा के साथ जोड़ा जा सके- गहन अंतर्दृष्टि।

ग्राहक डेटा प्लेटफ़ॉर्म

जबकि Facebook Analytics वैयक्तिकृत विज्ञापनों की पेशकश करने में सहायता करता है, a मजबूत ग्राहक डेटा प्लेटफॉर्म आपको विज्ञापनों से परे बीस्पोक अनुशंसाएं प्रदान करने की अनुमति दे सकता है। एआई-आधारित ग्राहक डेटा प्लेटफॉर्म सिफारिशों की सटीकता और सटीकता को बढ़ाने के लिए ग्राहकों की यात्रा और प्रोफाइल ग्राहकों को मैप कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक मीडिया और मनोरंजन संगठन उपयोगकर्ताओं को उनके द्वारा देखी जाने वाली सामग्री, क्लिक किए गए विज्ञापनों आदि के आधार पर समझ सकता है।

CDP को Facebook Analytics से जो सबसे अलग बनाता है, वह यह है कि यह A/B परीक्षण का समर्थन करता है और रूपांतरण दरों को अनुकूलित करते हुए स्वचालन को सक्षम बनाता है। मार्केटिंग में सहायता करने के साथ-साथ, ग्राहक डेटा प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं के व्यवहार को समझकर व्यवसाय-महत्वपूर्ण निर्णयों की अधिक व्यापक श्रेणी बनाने के लिए वन-स्टॉप-शॉप बन गए हैं।

एआई-आधारित ग्राहक डेटा प्लेटफॉर्म का लाभ यह है कि यह स्वचालित रूप से उपयोगकर्ताओं को लक्षित करने के लिए विपणक को सबसे अच्छा मॉडल सुझाने के लिए डिजिटल प्लेटफॉर्म पर उनकी गतिविधियों के आधार पर उपयोगकर्ताओं को क्लस्टर करता है। इस तरह की खुफिया जानकारी संगठनों के लिए निर्णय लेने की प्रक्रिया में तेजी लाती है, जिससे राजस्व सृजन में वृद्धि होती है।

ग्राहक डेटा प्लेटफ़ॉर्म में क्लस्टरिंग

मंथन दर में वृद्धि के कारण अधिकांश कंपनियां व्यवसाय खो देती हैं, जिन कारणों से कंपनियां समझने में विफल रहती हैं। सीडीपी के साथ, संगठन वर्तमान उपयोगकर्ताओं की गतिविधि को उन ग्राहकों के ऐतिहासिक डेटा के साथ मैप कर सकते हैं जिन्होंने व्यवसाय करना बंद कर दिया है। यह अप्रशिक्षित शिक्षण द्वारा किया जाता है जो उपयोगकर्ता के व्यवहार के आधार पर डेटा को क्लस्टर करता है। उपयोगकर्ताओं को स्वचालित रूप से समझने के लिए क्लस्टरिंग एल्गोरिदम जैसे के-मीन्स, गॉसियन मिक्सचर मॉडल, एफ़िनिटी प्रोपेगेशन, और बहुत कुछ का लाभ उठाया जाता है।

व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले क्लस्टरिंग एल्गोरिदम में से एक K- साधन क्लस्टरिंग है, जिसमें है सेंट्रोइड्स की संख्या, क्लस्टर के केंद्र में एक डेटापॉइंट। किसी डेटासेट को देखते हुए, K-साधनों में होगा समरूपता के आधार पर डेटासेट को समूहबद्ध करने वाले समूहों की संख्या। kNN क्लासिफायर को स्थिर सेंट्रोइड्स प्राप्त करने के लिए लगातार अनुकूलित किया जाता है।

ऐसी अनुपयोगी तकनीक विपणक को सभी डेटा को सीडीपी के साथ एकीकृत करने और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करने के लिए सशक्त बनाती है ताकि ग्राहकों की पहचान जल्दी से हो सके। ग्राहक डेटा प्लेटफ़ॉर्म से प्राप्त अंतर्दृष्टि के आधार पर, संगठन या तो उपयोगकर्ताओं को सही ऑफ़र के साथ लक्षित कर सकते हैं या ग्राहक सहायता के साथ समस्या का समाधान करने का प्रयास कर सकते हैं।

मजबूत सीडीपी के साथ क्षमताओं का विस्तार करें

तृतीय-पक्ष कुकीज़ पर कार्रवाई के कारण AI- आधारित ग्राहक डेटा प्लेटफ़ॉर्म बढ़ गए हैं। जबकि प्रथम-पक्ष डेटा संगठनों की क्षमताओं को कम कर सकता है, यदि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के साथ उपयोग किया जाता है, तो यह मौजूदा डेटा से अधिक जानकारी का उपयोग करने के लिए कंपनियों की क्षमता का विस्तार कर सकता है। फेसबुक एनालिटिक्स के स्थायी बंद ने कई संगठनों को अब मजबूत ग्राहक डेटा प्लेटफॉर्म को अपनाने के लिए मजबूर किया है, जो प्रथम-पक्ष डेटा के साथ भी परिचालन लचीलापन प्रदान कर सकता है। सीडीपी में गहन भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के साथ, कंपनियां उपयोगकर्ताओं की व्यस्तता बढ़ाने के लिए लक्षित विज्ञापन देने में विपणक की सहायता के लिए नए आयाम ला सकती हैं।

चाल बनाना

जबकि ग्राहक डेटा प्लेटफ़ॉर्म विपणक के लिए एक प्रेरक शक्ति हो सकते हैं, वे कई गोपनीयता उल्लंघनों का एक प्रमुख कारण भी बन सकते हैं। उपयोगकर्ताओं के डेटा की गोपनीयता बनाए रखने के लिए, कंपनियों को संवेदनशील डेटा को संसाधित करने की अनुमति नहीं है। इससे कंपनियों के लिए गहराई से जानकारी हासिल करना मुश्किल हो जाता है। नतीजतन, संगठनों को यह सुनिश्चित करना होगा कि तैनात ग्राहक डेटा प्लेटफॉर्म दुनिया भर में विभिन्न सरकारों द्वारा बनाए गए कई गोपनीयता नियमों का पालन करता है। हालाँकि, कई उन्नत ग्राहक डेटा प्लेटफ़ॉर्म गोपनीयता सुनिश्चित करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का प्रशिक्षण देते समय एन्क्रिप्शन का लाभ उठाते हैं। व्यवसाय के विकास के लिए सही ग्राहक डेटा प्लेटफॉर्म को अपनाते समय संगठनों को ऐसी विशेषताओं को ध्यान में रखना चाहिए।

निष्कर्ष

जैसे-जैसे लोग अपनी गोपनीयता के बारे में अधिक जागरूक होते जा रहे हैं, संगठनों को डेटा को संसाधित करने और सूचित निर्णय लेने के लिए अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के तरीके को बदलना पड़ रहा है। इस बदलते डिजिटल परिदृश्य में, विपणक को एआई-आधारित ग्राहक डेटा प्लेटफ़ॉर्म को अपनाना होगा जो उन्हें अपना वर्कफ़्लो जारी रखने की अनुमति देता है, खासकर जब फेसबुक अब सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर विज्ञापनों के लिए डेटा को एकीकृत करने के लिए अपने एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म का समर्थन नहीं कर रहा है। हालांकि, बाजार में कई ग्राहक डेटा प्लेटफॉर्म के साथ, संगठनों के पास अपने विपणन और व्यावसायिक लक्ष्यों को प्रभावी ढंग से पूरा करने के प्रयासों को सुधारने के कई अवसर हैं।





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