मशीन लर्निंग (ML) इस समय टेक उद्योग में सबसे चर्चित शब्द है। यह एआई आधारित एल्गोरिथम मार्केटिंग कंपनियों के लिए जैकपॉट के अलावा और कुछ नहीं है। अपने उत्पादों और सेवाओं के सर्वोत्तम विपणन के लिए, कंपनियां मशीन लर्निंग को अपनी प्रक्रियाओं में शामिल कर रही हैं, जिससे उत्पादकता, बिक्री और अंततः संगठन की वित्तीय वृद्धि बढ़ रही है।
इस नई सफलता प्रौद्योगिकी को किसी परिचय की आवश्यकता नहीं है, लेकिन उन लोगों के लिए जिनके पास इस तकनीक के बारे में स्पष्ट दृष्टि नहीं है। मैं इसे आपको बहुत स्पष्ट कर दूं।
मशीन लर्निंग क्या है?
मशीन लर्निंग भविष्यवाणी प्रमेय पर आधारित है जो बिना किसी नियम-आधारित प्रोग्रामिंग के उपलब्ध डेटा से सीखते हैं। यह एप्लिकेशन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर आधारित है, जो सिस्टम को स्वचालित रूप से सीखने और समय के साथ अनुभव प्राप्त करने की क्षमता देता है। यह एक ऐसा विज्ञान है जो बिना प्रोग्रामिंग के कार्य करता है। इसके अनुप्रयोगों में डेटा का उपयोग, विश्लेषण और उस पर कार्य करना शामिल है। डेवलपर्स अधिक से अधिक डेटा के तहत सिस्टम को प्रशिक्षित करते हैं जो इसकी भविष्यवाणियों को अधिक सटीक और विश्वसनीय बनाता है। बाजार की मांगों, आवश्यकताओं का विश्लेषण करने और फिर इसे सबसे प्रभावी और कुशल तरीके से पूरा करने के लिए बड़ी संख्या में संगठनों द्वारा इस तकनीक का उपयोग किया जाता है।
मशीन लर्निंग मार्केटर्स की मदद कैसे करेगी?
मशीन लर्निंग विपणक के लिए एक लहर लाएगा क्योंकि इससे उन्हें अपने लक्षित दर्शकों को बेहतर ढंग से समझने में मदद मिलेगी। मार्केटिंग मूल रूप से भविष्य की मांगों और आवश्यकताओं पर निर्भर है। यह बाजार पूरी तरह से गतिशील है, और भविष्यवाणी करना कि निकट भविष्य में लोगों को क्या चाहिए या क्या चाहिए, बिल्कुल आसान काम नहीं है। लेकिन मशीन लर्निंग तकनीक आपके लिए यह कर देती है।
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वास्तविक समय को जीवन में लाना
मशीन लर्निंग द्वारा प्रदान की जाने वाली प्रतिक्रिया के स्तर के करीब कोई पिछली तकनीक या उपकरण नहीं आया। ग्राहक वस्तुतः असीमित डेटा के आधार पर ऑफ़र देखते हैं, उनका खोज व्यवहार मशीनों को कार्रवाई करने के लिए बनाता है। उदाहरण के लिए, फेसबुक के रिटारगेटिंग विज्ञापन जो मार्केटर्स को उनके उत्पाद/सेवा को लोगों के दिमाग में तब तक अंकित करने में मदद करते हैं, जब तक कि वे ठोस स्थिति में नहीं आ जाते।
सीधे अपने ग्राहकों को लक्षित करें
किसी संगठन के लिए राजस्व उत्पन्न करने के लिए, विपणक को प्रभावी व्यवसाय विपणन योजनाओं को रणनीतिक बनाने की आवश्यकता होती है। ये योजनाएँ इष्टतम साबित हो सकती हैं यदि वे विपणन अपशिष्ट को कम कर सकें और संसाधनों की न्यूनतम थकावट के साथ अपने उद्देश्य तक पहुँच सकें।
ऑनलाइन और ऑफलाइन अभियान लक्षित ग्राहकों के लिए पहुंच का सबसे अच्छा माध्यम है। आपके उत्पाद के लिए संभावित खरीदारों या उपभोक्ता को निर्धारित करने और उन तक इन अभियानों को प्रोजेक्ट करके उन तक पहुंचने में चुनौतियां निहित हैं। यहाँ मशीन लर्निंग सेंटीमेंट एनालिसिस का सही अर्थ प्रदान करता है, जो मार्केटर्स के लिए एक संरचित सामग्री उत्पन्न करता है ताकि वे जान सकें कि उन्हें क्या कहना है और दर्शकों की उस पर क्या प्रतिक्रिया होने की संभावना है। इस भावना विश्लेषण की मदद से विपणक अपने उपयुक्त लक्षित दर्शकों को निर्धारित कर सकते हैं और खरीदारों में से अधिकतम ग्राहक उत्पन्न करने के लिए इन अभियानों को निर्धारित कर सकते हैं।
मांग का पूर्वानुमान आसान हो जाता है
डिमांड प्लानिंग हमेशा सप्लाई चेन सूट का सबसे अभिन्न हिस्सा रहा है। पूर्वानुमान में आम तौर पर संगठन के बिक्री के लोगों से इनपुट शामिल होता है। इस इनपुट का उपयोग पैटर्न उत्पन्न करने और रुझानों को बेहतर ढंग से समझने के लिए किया जाता है जो कि पिछले अनुभवों द्वारा किया जाता है इसलिए हम कह सकते हैं कि मशीन समय के साथ सीख रही है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पेशेवर को बाज़ार में एक नए उत्पाद के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने में मदद करते हैं। मशीन सामाजिक श्रवण के माध्यम से वर्तमान प्रवृत्ति के बारे में सीखती है जो इस बात का एक उपाय है कि किसी उत्पाद को कैसे समझा जाता है और सामाजिक अभियान कितने प्रभावी ढंग से प्राप्त होते हैं। यह आपूर्ति श्रृंखला टीम को सामाजिक भावनाओं द्वारा मांग के संकेतों को बेहतर ढंग से समझने में मदद करता है।
ग्राहक अनुभव और सहायता में सुधार करता है
उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाने के लिए, मशीन लर्निंग डेटा को स्थान, भौतिक पहलुओं, रुचियों और जरूरतों के आधार पर माइक्रो-सेगमेंट में अलग करती है और इन विशिष्ट समूहों से व्यवहार संबंधी डेटा निकाला जाता है और मशीन द्वारा एक ज्ञान आधार तैयार किया जाता है जो मशीन को खिलाया जाता है। लर्निंग एल्गोरिदम जो बदले में उपयोगकर्ता द्वारा खोजे जा रहे उत्पाद की भविष्यवाणी और सिफारिश करके बेहतर ग्राहक अनुभव प्रदान करता है। ज्ञान के आधार पर यह विपणक के लिए अभियानों को उनकी तीव्रता के आधार पर प्राथमिकता देना आसान बनाता है।
बेहतर सामग्री प्रबंधन
प्रत्येक विपणक के लिए ग्राहकों को बनाए रखना और हर बार अभियान शुरू करने पर नए ग्राहकों को शामिल करना आवश्यक है। ब्रांड जागरूकता फैलाने के लिए, विपणक को लीड्स, संभावनाओं और नियमित ग्राहकों के साथ सार्थक संबंध बनाने चाहिए। इसके अलावा, आप जो भी अभियान बनाते हैं, उसे हर संभव ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म पर सहभागिता विकसित करनी चाहिए, इस चरण में मशीन लर्निंग टूल आपको यह मूल्यांकन करने में मदद करेंगे कि किस प्रकार की सामग्री, कीवर्ड और शब्दावली आपके लक्षित दर्शकों के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक होंगी।
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ऑफ़लाइन सामग्री के साथ भी काम करता है
मशीन लर्निंग कई स्रोतों से डेटा एकत्र करता है। यह आपको एक व्यवसाय के रूप में कुछ मार्केटिंग प्रक्रिया का विश्लेषण करने की अनुमति देता है जिसके माध्यम से आप उत्पादन से वितरण टीम को पता लगा सकते हैं और सूचित कर सकते हैं। जैसे, किस समय, किस स्थान पर, किस मात्रा में और किस चैनल के माध्यम से आपको अपने उत्पादों या सेवाओं को सबसे कुशल तरीके से प्रसारित करना चाहिए। एमएल अधिक उत्पादन से संबंधित अत्यधिक लागत को कम करने में भी मदद करता है।
जीवन भर के लिए ग्राहक बनाना एक बड़ा काम है, लेकिन नामुमकिन नहीं। विपणक ग्राहक के आजीवन मूल्य की गणना करते हैं जो उनके क्रय पैटर्न, आपके अभियान के साथ उनकी निरंतर बातचीत और वे सभी क्रियाएं जो वे आपके मंच पर करते हैं, पर आधारित होती है। मशीन लर्निंग ऐप्स के साथ, विपणक CLV की अधिक सटीक गणना करते हैं, जिससे आप भविष्य में और हमेशा के लिए अपने ग्राहक को बनाए रख सकते हैं।
यह उभरती हुई तकनीक बढ़ रही है और हर साल नए टूल और एल्गोरिदम लॉन्च किए जा रहे हैं, एक व्यवसाय के लिए प्रक्रियाओं को उचित रूप से अनुकूलित करना बहुत ही आवश्यक है। हम उस दुनिया में प्रवेश कर चुके हैं जहां मशीन और इंसान हर क्षेत्र में एक साथ काम करते हैं। मार्केटिंग के हर चरण में मशीन लर्निंग को अपनाकर, अपने व्यवसाय को सबसे कुशल तरीके से जोड़ने, बाज़ार और अभियान में मदद करें, जैसा पहले कभी नहीं किया।