इन समस्याओं को हल करने के लिए, आप निम्नलिखित दस तकनीकों को लागू करके डेटा-आधारित मार्केटिंग रणनीति बना सकते हैं।
1. अपनी टीम का गठन करें।
डेटा का उपयोग करके मार्केटिंग रणनीति बनाने की शुरुआत स्पष्ट रूप से डेटा प्रबंधन से होती है। हालांकि, इसके प्रभावी होने के लिए, विभिन्न विभागों और विषयों के विशेषज्ञों की टीमें होनी आवश्यक हैं। रिचर्ड बेयस्टन ने एफिन अमेजिंग पर सुझाव दिया, "इसका मतलब यह नहीं है कि आईटी विभाग का कोई व्यक्ति सेल्स विभाग के किसी भी ऐसे व्यक्ति के साथ मिलकर काम करे जिसे प्रबंधक सबसे उपयुक्त समझते हैं।" इसका मतलब यह है कि आपको ऐसे व्यक्तियों को ढूंढना होगा जो "अपने ज्ञान के क्षेत्रों से परे जाने के लिए तैयार हों।" उदाहरण के लिए, "डेटा वैज्ञानिकों को मार्केटिंग के बारे में सीखने के लिए तैयार रहना होगा; सेल्स टीम के लोगों को आईटी के बारे में सीखने के लिए तैयार रहना होगा।"
इसलिए, अपनी बेहतरीन टीम बनाते समय, ऐसे डेटा वैज्ञानिकों की तलाश करें जो "बिल्कुल अलग-अलग विशेषज्ञता क्षेत्रों" से आते हों, या उदाहरण के लिए, किसी ऐसे व्यक्ति को मुख्य कार्यालय में नियुक्त करें जो डेटा और विश्लेषण की देखरेख कर सके। साथ ही, इन लोगों के बीच सहयोग को प्राथमिकता दें और नियमित बैठकें आयोजित करें जहाँ हर कोई न केवल विचार और जानकारी साझा करे, बल्कि सफलता का श्रेय भी साझा करे।
2. अपने काम से मतलब रखो।
मार्केटिंगप्रोफ्स के लिए लिखे एक लेख में जिम बर्गेसन ने बताया है कि "डेटा कभी-कभी आपके संगठन के आंतरिक संसाधनों में छिपा होता है - शायद आपके उत्पाद या सेवा के डीलरों या पुनर्विक्रेताओं के पास, आपकी बिक्री टीम के पास, या किसी आईटी वॉल्ट में बंद होता है।"
आप "ग्राहक रिकॉर्ड स्तर पर विभिन्न डेटा स्रोतों को जोड़ने के लिए एक अद्वितीय ग्राहक पहचानकर्ता" बनाकर इस डेटा का विश्लेषण शुरू कर सकते हैं। इससे आपको संपूर्ण ग्राहक अनुभव की जानकारी मिलेगी, जैसे कि "डीलर चैनल में क्या हो रहा है, बिक्री केंद्र, कॉल सेंटर से शिकायतें या सेवा कॉल, ऑनलाइन अनुशंसाएं, रेफरल, वारंटी डेटा, नामांकन, नवीनीकरण और बाद की खरीदारी।"
वहां से, आप डेटा तत्वों के बीच इन संबंधों की पहचान और जांच कर सकते हैं।
3. डेटा सिर्फ संख्याओं से कहीं अधिक है।
“डेटा और संख्याओं को उनके संख्यात्मक मान से परे एक अर्थ दें,” आइवरसॉफ्ट सॉल्यूशंस के एरिक बिटमैनिस कहते हैं। “यह सबसे पहले अपने लक्ष्यों और उन लक्ष्यों पर प्रभाव डालने वाले प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों (केपीआई) को जानकर किया जा सकता है।”
बिटमैनिस ने निष्कर्ष निकालते हुए कहा, “एक बार जब आपकी टीम यह देख लेती है कि ये संकेतक किसी लक्ष्य की ओर आपकी प्रगति को सकारात्मक (या नकारात्मक) रूप से कैसे प्रभावित कर सकते हैं, तो ये डेटा बिंदु केवल स्प्रेडशीट पर मौजूद साधारण संख्याओं की तुलना में अधिक ठोस बन जाते हैं। लोगों को डेटा के प्रति जागरूक करने और उसका उपयोग करने के लिए प्रेरित करने में ठोसपन ही महत्वपूर्ण है।”
4. सही चैनलों की पहचान करें।
क्या आप जानते हैं कि "ट्विटर के 90 प्रतिशत उपयोगकर्ता जो किसी टीवी शो से संबंधित ट्वीट देखते हैं, वे तुरंत उस शो को देखने, उसके बारे में अधिक जानकारी खोजने या उस शो से संबंधित ट्वीट साझा करने की संभावना रखते हैं?" चतुर विपणक डेटा का उपयोग करके यह पता लगाने में सक्षम होते हैं कि कौन से संदेश उनके ग्राहकों से सबसे अच्छी तरह जुड़ते हैं और उन संदेशों को भेजने के लिए किन चैनलों का उपयोग करना चाहिए।
स्काईवर्ड के मार्केटिंग कंटेंट स्पेशलिस्ट टेड कार्चेव्स्की ने कंटेंट मार्केटिंग इंस्टीट्यूट के लिए कहा कि "आर्बीज़ अपने डेटा संबंधी पहलों और रचनात्मक मार्केटिंग के बीच बेहतरीन संतुलन बनाए रखता है।" उदाहरण के लिए, 2014 के ग्रैमी अवार्ड्स के दौरान, आर्बीज़ को पता था कि "उसके दर्शकों का एक बड़ा हिस्सा ट्विटर पर इवेंट के बारे में लाइव बातचीत में शामिल होगा।" शो के दौरान सोशल मीडिया पर नज़र रखते हुए, कंपनी के सोशल मीडिया डायरेक्टर ने "अवार्ड शो देखा और प्रासंगिक, रीयल-टाइम सोशल मीडिया कंटेंट के साथ खुद को बातचीत में शामिल करने के अवसर की प्रतीक्षा की।"
5. व्यावसायिक परिणामों का पूर्वानुमान लगाने और उन्हें अनुकूलित करने के लिए मॉडल बनाएं।
मैकिन्से एंड कंपनी में डोमिनिक बार्टन और डेविड कोर्ट हमें याद दिलाते हैं कि "डेटा आवश्यक है, लेकिन प्रदर्शन में सुधार और प्रतिस्पर्धी लाभ उन एनालिटिक्स मॉडल से मिलते हैं जो प्रबंधकों को परिणामों का पूर्वानुमान लगाने और उन्हें अनुकूलित करने में सक्षम बनाते हैं।" इस मॉडल को बनाते समय आप डेटा से शुरुआत नहीं करते। इसके बजाय, व्यावसायिक अवसरों की पहचान करें और मॉडल प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं।
बार्टन और कोर्ट ने पाया है कि "इस तरह की परिकल्पना-आधारित मॉडलिंग तेजी से परिणाम उत्पन्न करती है और मॉडलों को व्यावहारिक डेटा संबंधों में स्थापित करती है जिन्हें प्रबंधकों द्वारा व्यापक रूप से समझा जाता है।"
6. सफलता का मूल्यांकन करते समय किन मापदंडों को मापना है, यह निर्धारित करें।
अपनी रणनीति के लक्ष्यों को निर्धारित करने के बाद, आपको उन मापदंडों की पहचान करनी होगी जिनका उपयोग आप अपनी रणनीति की सफलता का आकलन करने के लिए करेंगे। ट्रिशिया मून ने राइवल आईक्यू पर ब्लॉग पाठकों की संख्या बढ़ाने के लक्ष्य का उदाहरण दिया है, जिसके लिए आप "पोस्ट की सहभागिता दर, लिंक क्लिक की संख्या, सोशल मीडिया पर लेख को कितनी बार साझा किया गया, सोशल मीडिया से आने वाले लोगों द्वारा लेख पर बिताया गया औसत समय, सोशल मीडिया साइटों से आने वाले पाठकों में प्रतिशत वृद्धि" जैसे मापदंडों का उपयोग करेंगे।
अपने लक्ष्यों का मूल्यांकन करते समय इन आंकड़ों की समीक्षा करें और यह पूछें कि वे आपके व्यवसाय को कैसे प्रभावित करते हैं।
7. सुनिश्चित करें कि आपका डेटा सटीक है।
ब्रॉडबैंडसर्च की मार्केटिंग मैनेजर एमी मेडिरोस ने सीआईओ पर कहा, “आप चाहते हैं कि सब कुछ जितना हो सके उतना सटीक हो, खासकर तब जब लोग आपके डेटा को स्रोत के रूप में इस्तेमाल कर रहे हों और संभवतः आपके डेटा के आधार पर केस स्टडी या रिपोर्ट बना रहे हों।” अकामाई के सीएमओ ब्रैड रिंकलिन ने आगे कहा, “सबसे बुरी बात यह हो सकती है कि आपके डेटा को खूब प्रचार मिले, और फिर कोई प्रतिस्पर्धी या प्रमुख प्रकाशन आपके डेटा को बेकार बता दे।”
अपनी रणनीति को आगे बढ़ाने से पहले, एमआईटी या स्टैनफोर्ड के प्रोफेसर, डेटा साइंटिस्ट या उद्योग विश्लेषक जैसे किसी तीसरे पक्ष से अपने डेटा की जांच करवाकर आप इस गलती से बच सकते हैं।
8. खरीदार के प्रोफाइल बनाएं और ग्राहक-केंद्रित सामग्री तैयार करें।
डेटा का गहन विश्लेषण करते समय एक बेहद महत्वपूर्ण बात को भूलना आसान है, “केवल डेटा से मार्केटिंग रणनीति नहीं बन सकती,” यह बात श्रीराम श्रीनिवासन ने स्टार्ट अप नेशन पर कही। टीम द्वारा डेटा का विश्लेषण करने के बाद ही अंतर्दृष्टि विकसित की जाती है और फिर “परिकल्पना, दृष्टिकोण और अगले कदम तय किए जाते हैं।” इसमें “विभिन्न खरीदार प्रोफाइल विकसित करने के लिए ग्राहक व्यवहार, खरीदारी के तरीके, प्राथमिकताएं और पृष्ठभूमि का विश्लेषण करना” शामिल है। इस जानकारी से आप “यह पता लगा सकते हैं कि प्रत्येक ग्राहक कौन है, वे क्या खरीदना पसंद करते हैं, वे क्या खोजना पसंद करते हैं, उनकी रुचियां क्या हैं और उन्हें क्या प्रभावित करता है।”
अपने खरीदार प्रोफाइल बनाने के बाद, आप ग्राहक-केंद्रित सामग्री बनाना चाहेंगे जो वैयक्तिकृत हो और आपके लक्षित दर्शकों के लिए रुचिकर हो।
9. कंपनी-व्यापी लक्ष्य निर्धारित करें।
बिर्स्ट में उत्पाद रणनीति की निदेशक फरनाज इरफान ने Mycustomer.com के नील डेवी को बताया:
मार्केटिंग में निवेश पर लाभ (आरओआई) को मापना कठिन हो गया है, क्योंकि इसके लिए बिक्री टीम द्वारा परिभाषित बिक्री के लिए तैयार संभावित ग्राहकों या सेवा टीम द्वारा ग्राहक की अपसेल के लिए तत्परता को निर्धारित करने वाले कारकों के साथ तालमेल बिठाना आवश्यक है। इस संदर्भ में आरओआई पर चर्चा के लिए विपणक और उनके व्यावसायिक सहयोगियों को ग्राहक की परिभाषा, और विशेष रूप से उच्च मूल्य वाले ग्राहक की परिभाषा को लेकर एक सुसंगत और एकीकृत दृष्टिकोण रखना होगा।
डेवी आगे कहते हैं, "संगठनों के लिए विभागों के बीच की बाधाओं को तोड़ना, सीआरएम, मार्केटिंग ऑटोमेशन, सेवा और वित्तीय प्रणालियों से डेटा को एक ही दृश्य में एक साथ लाना, साथ ही साझा परिभाषाओं पर सहमत होना और आरओआई की परिभाषाओं को भी संरेखित करना मददगार होगा।"
10. परीक्षण जारी रखें।
हालांकि डेटा हमें मार्केटिंग रणनीति विकसित करने के लिए एक शुरुआती बिंदु प्रदान कर सकता है, लेकिन इसे बार-बार संशोधित और परीक्षण करने की आवश्यकता होती है। सौभाग्य से, मैथ्यू बकले न्यू ब्रीड मार्केटिंग में कहते हैं कि छोटे प्रयोगों के साथ अपने मार्केटिंग प्रयासों का परीक्षण "एक दिन में किया जा सकता है।"
बकले का सुझाव है कि परीक्षण करते समय वैज्ञानिक पद्धति का उपयोग किया जाना चाहिए। इसमें निम्नलिखित शामिल हैं:
- डेटा से शुरुआत करें।
- आपके पास जो जानकारी उपलब्ध है, उसके आधार पर प्रश्न पूछें।
- एक परिकल्पना तैयार करें।
- प्रयोग करके परीक्षण करें।
- पुष्टि करें कि परीक्षण/प्रक्रिया योजना के अनुसार सफल रही।
- आंकड़ों का विश्लेषण करें और निष्कर्ष निकालें।
- परिणाम प्रस्तुत करें और आगे के कदम निर्धारित करें।
याद रखें, जितनी जल्दी आपको पता चलेगा कि क्या काम करता है, उतनी ही तेजी से आप अपने व्यवसाय को बढ़ाने की राह पर आगे बढ़ेंगे।
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by जॉन रैम्पटन
