एआई-संचालित का मूल्य: एआई-संचालित बिग डेटा कैटलॉग बी2बी बिक्री को प्रभावित करेगा - और यह आपके विचार से अधिक करीब है

जानकार नेतृत्व समूहों ने एक आवश्यक मानते हुए डेटा-संचालित बनाया है। उन्होंने महसूस किया है कि अपने व्यवसाय की एक विस्तृत विश्वदृष्टि रखने के लिए उन्हें अपने ग्राहकों, उनके प्रतिद्वंद्वियों और उनके बाजारों के बारे में उपलब्ध डेटा की विशालता में टैप करने की आवश्यकता है। यह सभी आकार की कंपनियों के लिए सही है, और यह विशेष रूप से B2B संबंधों में लागू होता है।

यह कल्पना करना मुश्किल नहीं है कि अधिकारियों के लिए आईटी सहायता की आवश्यकता के बिना सीधे अपने डेटा से परामर्श करने की क्षमता रखने से क्या लाभ हो सकता है। व्यापक और सुव्यवस्थित डेटा तक निर्बाध पहुंच, मजबूत एआई गणनाओं के साथ, किसी भी व्यावसायिक व्यक्ति को अपने डेटा के साथ "क्या होगा" स्थितियों का पीछा करने या अपने उद्यम के बारे में एक विचार पूछताछ करने में सक्षम बना सकता है। उदाहरण के तौर पर, एक सीएमओ पूछ सकता है, "हमारे नवीनतम उत्पाद लाइन के लिए पिछले अठारह हफ्तों में प्रिंट और डिजिटल दोनों में हमारे विज्ञापन निवेश पर क्या रिटर्न है?" आईटी विभाग - विभिन्न प्राथमिकताओं के साथ बैकलॉग - कुछ हफ़्ते में जवाब के साथ वापस आ सकता है। एआई के साथ बड़ी जानकारी? मिनट।

इसलिए अपने डेटा से इस तरह की जानकारी प्राप्त करने के लिए, इसमें न्यूनतम मात्रा में पूर्णता, संगठन और पहुंच होनी चाहिए। यह बहुत बड़ी डेटा गारंटी रही है, और यह अब केवल कुछ पेचीदा तरीकों से पूरी होने लगी है।

डेटा, सही ढंग से संभाला, एक कंपनी के भीतर विपणन, बिक्री और कई अन्य परिचालन समूहों को सूचित कर सकता है। मैं जानकारी के अनुभवी रॉब कार्लसन, यूनिफ़ी के सीईओ के साथ शामिल हुआ, यह समझने के लिए कि कुछ व्यवसाय इसे कैसे कर रहे हैं।

कुछ उद्यमों के आकार को देखते हुए, लागत में कमी या राजस्व वृद्धि का थोड़ा प्रतिशत लाभप्रदता में भारी अंतर ला सकता है। विज्ञापन, बिक्री, संचालन और कंपनी के लगभग हर दूसरे हिस्से में वृद्धि के बारे में भी यही कहा जा सकता है। "कैटलॉग महत्वपूर्ण है। एआई के साथ कैटलॉग बेहतर है। यह वह संयोजन है जिस पर हम अपनी स्थापना में यूनिफी पर काम कर रहे हैं और अब तक, हमारे ग्राहकों के परिणाम पुष्टि करते हैं कि हम आदर्श ट्रैक पर हैं," कार्लसन कहते हैं।

बड़े डेटा के साथ काम करने वाले किसी भी कार्यकारी के लिए कठिनाई यह जानने में है कि कौन सा डेटा मौजूद है जो दबाव की चुनौतियों को हल करने के लिए प्रासंगिक है। एक अन्य कारक लागू जानकारी का विशाल द्रव्यमान है जो किसी भी फर्म को घेरता है। यह प्रबंधन करने के लिए अभी बहुत बड़ा है। आकार के साथ-साथ समस्या हर गुजरते दिन के साथ बदतर होती जाती है।

जबकि फर्म अब अपनी लागत क्षमता और लोच के कारण क्लाउड को गले लगा रही हैं, कई मामलों में डेटा को परिसर में भी संग्रहीत किया जाता है - सूचना साइलो, सूचना तालाबों और सूचना केंद्रों में। इसके अतिरिक्त, सूचना के तीसरे पक्ष के संसाधन हैं जो रुचि के होंगे यदि उन्हें एकत्रित और व्यवस्थित किया जाए। लेकिन वह सारा डेटा, उसके सभी रूपों और घरों में प्राप्त करना, एक महत्वपूर्ण मुद्दा हो सकता है। सूचना को देखने, समझने और उपयोग करने की क्षमता रखना सूचना के माध्यम से व्यावसायिक चुनौतियों को हल करने का पहला महत्वपूर्ण कदम है। जब पर्याप्त जानकारी को सही ढंग से सूचीबद्ध किया जाता है, तो यह बाजार से संबंधित प्रश्नों के लिए उत्तरदायी हो सकता है, उदाहरण के लिए:

• उत्पाद लाइनअप द्वारा प्रत्येक ग्राहक के लिए अधिग्रहण, प्रतिधारण और रखरखाव की कीमत क्या है?
• मुझे उन सभी लोगों को दिखाएं जो हमारी साइट पर आए और फिर पिछले 90 दिनों में हमारी कंपनी से एक ईमेल शुरू किया।
• हमारी वर्तमान पेशकश के लिए कौन से भौगोलिक क्षेत्र और जनसांख्यिकीय समूह सबसे अधिक पहुंच योग्य हैं?
• अप-सेलिंग, क्रॉस-सेलिंग और नए उत्पाद के विकास के लिए सबसे अच्छे मौके कौन से हैं?

सही डेटा प्राप्त करें ... यह सब

"कई कंपनियां केवल आंतरिक डेटा संग्रह में टैप करती हैं, लेकिन पूरी कहानी प्राप्त करने के लिए उन्हें व्यवसाय के अंदर और बाहर दोनों स्रोतों तक पहुंचने की आवश्यकता होगी," कार्लसन खाते हैं। यह समझ में आता है, खासकर जब एक प्रभावी विपणन और बिक्री योजना बनाने के लिए संभावनाओं की जानकारी की आवश्यकता होती है जो नए व्यवसाय को जीतने में मदद कर सकती है। नए ग्राहकों को बेचने का अर्थ अक्सर उन प्रतिद्वंद्वियों को बाहर करना होता है जिनके संबंध हैं। विपणक को उन प्रतिस्पर्धियों के बारे में जानने की जरूरत है, और इसके लिए बाहर से डेटा एकत्र करने की आवश्यकता है। वे कब से आपकी क्षमता के आपूर्तिकर्ता रहे हैं? पिछले साल उन्होंने कितना और किन उत्पादों की बिक्री की? रिश्ते की शर्तें क्या होंगी? प्रतियोगी विज्ञापन और मार्केटिंग संदेशों का क्या उपयोग कर रहे हैं?

प्रतिस्पर्धियों की रणनीतियों को जानने के अलावा, संभावनाओं के क्रय व्यवहार की जानकारी अभी तक कंपनी के सीआरएम के अंदर नहीं है। कार्लसन कहते हैं, "अक्सर, अनगिनत बाहरी और आंतरिक डेटा स्रोतों को एकत्र करना महत्वपूर्ण होता है। यह बोझिल लग सकता है, लेकिन यह प्रबंधनीय है यदि डेटा शासन, कैटलॉगिंग, तैयारी और खोज के लिए उपयुक्त प्रोटोकॉल स्थापित किए गए हैं।"

एक उदाहरण के रूप में, दक्षिण-पश्चिम क्षेत्र में कंपनियों की एक सूची खोजने की कोशिश करने की कल्पना करें, जो आकार, उद्योग, पूंजीकरण, विस्तार उद्देश्यों, वे उत्पाद जो वे आज खरीद रहे हैं, के संदर्भ में सबसे अधिक लाभदायक मौजूदा ग्राहकों के समान हैं। आपके उत्तर आदि के लिए।

क्योंकि उपभोक्ता की इच्छाएं और आक्रामक रणनीतियां इतनी तेज गति से बदलती हैं, दर पर डेटा तक पहुंच महत्वपूर्ण हो जाती है। यहां तक कि आपके डेटा द्वारा बताए जा रहे कथन में एक छोटा सा बदलाव भी, यदि आप उस डेटा को वास्तविक समय में एक्सेस कर सकते हैं, तो आप बहुत बड़ा बदलाव ला सकते हैं। लेकिन एक आवश्यक व्यवसाय के मालिक होने के बजाय, सूचना आमतौर पर अड़चन होती है। कार्यकारी अधिकारी यह महसूस कर रहे हैं कि उनका प्रदर्शन उनके डेटा की गुणवत्ता और उपलब्धता जितना ही अच्छा है।

बिग डेटा प्लस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: अपराजेय मिश्रण

बड़े डेटा के बढ़ते और बहु-स्रोत चरित्र के कारण, सुलभ जानकारी के पहाड़ की निगरानी और अंतर्दृष्टि प्राप्त करना अधिक चुनौतीपूर्ण होता जा रहा है। असंभव, अधिक सटीक विवरण होगा। इनपुट एआई। कार्लसन कहते हैं, "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस किसी भी व्यक्ति या समूह की तुलना में इतनी अधिक जानकारी की दृढ़ समझ बनाने के लिए अधिक कर सकता है।" "एआई प्राकृतिक भाषा के प्रश्नों की सुविधा भी दे सकता है, इस प्रकार आईटी पेशेवरों द्वारा विश्लेषण के हफ्तों की आवश्यकता को समाप्त कर देता है।"

एआई व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को डेटा की खोज और सेवा अधिक तेज़ी से करने में काफी सहायता कर सकता है। सी-सूट और आईटी विभाग के बीच भारी अंतर के कारण यह गेम चेंजर हो सकता है। "कार्यकारी रणनीति कंपनी योजना के फिल्टर, राजस्व वृद्धि, लक्षित बाजार, प्रतिस्पर्धी जोखिम, ग्राहक अनुभव और कंपनी मिशन के माध्यम से पूछताछ करती है," कार्लसन ने कहा। "आईटी पेशेवर दुनिया को एक बहुत अलग लेंस के माध्यम से देखते हैं।"

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, एक बार व्यापक जानकारी पर लागू होने के बाद, व्यावसायिक अंतर्दृष्टि के लिए समय कम कर सकता है, और तेजी से व्यावसायिक मूल्य और बढ़ी हुई कमाई के निर्माण में तेजी ला सकता है। यदि आपके संगठन ने अभी तक इन तकनीकों को नहीं अपनाया है, तो वर्तमान जैसा कोई समय नहीं है। आपको यह मानने की जरूरत है कि आपकी प्रतिस्पर्धा है।