Need Of Data Analytics.
( डेटा एनालिटिक्स की आवश्यकता। )
1. सूचित निर्णय लेना।
2. अधिक प्रभावी विपणन
3. अधिक कुशल संचालन
4. काटने की लागत।
डेटा किसी भी प्रकार की जानकारी है जो उपलब्ध, सुलभ और पहचान योग्य है। यह जानकारी किसी भी रूप में हो सकती है और संभवतः इसमें कई परतें हो सकती हैं। आज हमारे पास उपलब्ध डेटा की मात्रा प्रकृति में थोड़ी अधिक है। सच कहूँ तो, कई बार, हम (कंपनियों) को इस बात का बिलकुल भी अंदाजा नहीं होता है कि डेटा के ढेर के साथ क्या किया जाना है जो कि बाहरी शोध से सौंप दिया गया है। डेटा से एक सुसंगत अर्थ बनाने के लिए डेटा के दिए गए भाग को प्रारूपित, स्वच्छ, आत्मनिरीक्षण करने की आवश्यकता है। मूल रूप से, डेटा को सूचना रूप में परिवर्तित करने के लिए जिसे आगे की प्रक्रियाओं के लिए पढ़ा, व्याख्या और उपयोग किया जा सकता है। डेटा को पठनीय सुसंगत सार्थक जानकारी में बदलने की यह प्रक्रिया जो विश्लेषण को सक्षम बनाती है, डेटा विश्लेषण कहलाती है।
डेटा माइनिंग एक विशेष डेटा विश्लेषण तकनीक है जहां शुद्ध वर्णनात्मक उद्देश्यों के बजाय पूर्वानुमान के लिए मॉडलिंग और ज्ञान की खोज केंद्रित है। व्यावसायिक खुफिया डेटा विश्लेषण को शामिल करता है जो व्यापार जानकारी पर ध्यान केंद्रित करते हुए एकत्रीकरण पर निर्भर करता है। सांख्यिकीय अनुप्रयोगों में, कुछ लोग वर्णनात्मक सांख्यिकी, खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (EDA), और पुष्टिकरण डेटा विश्लेषण (CDA) में व्यापार विश्लेषण को विभाजित करते हैं।
तो डेटा एनालिटिक्स क्यों?
डेटा एनालिटिक्स व्यवसायों के साथ ग्राहक के व्यवहार के भीतर छिपे हुए पैटर्न और अर्थ को समझ सकते हैं। व्यवसायों के लिए, उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा में ऐतिहासिक डेटा या किसी विशेष पहल के लिए एकत्रित नई जानकारी शामिल हो सकती है। वे इसे पहले अपने ग्राहकों और साइट के आगंतुकों से भी एकत्र कर सकते हैं या अन्य संगठनों से खरीद सकते हैं। इसका एक अलग टुकड़ा है, लेकिन आखिरकार, यह प्रमुख व्यावसायिक निर्णय लेने में मदद करता है जो डेटा-चालित हैं और विश्लेषण द्वारा समर्थित हैं।
1. सूचित निर्णय लेना।
उपलब्ध आंकड़ों के साथ, और इसके साथ किए गए विश्लेषण से, कंपनियों को बेहतर परिणामों के लिए बेहतर निर्णय लेने में सक्षम बनाने में मदद मिलती है।
विपणन विश्लेषण की योजना बनाते समय डेटा एनालिटिक्स अनुमान या भविष्यवाणियों को छोड़ देता है। इसके साथ, उत्पादों को विकसित करने के लिए क्या सामग्री का चयन करना आसान हो जाता है। यह आपको आपके ग्राहकों के बारे में 360-डिग्री दृश्य देता है, जिसका अर्थ है कि आप उन्हें और अधिक पूरी तरह से समझते हैं, जिससे आप उनकी आवश्यकताओं को बेहतर ढंग से पूरा कर सकते हैं। इसके अलावा, आधुनिक डेटा एनालिटिक्स तकनीक के साथ, आप अपनी समझ को अद्यतन करने के लिए नए डेटा को लगातार इकट्ठा और विश्लेषण कर सकते हैं क्योंकि स्थितियां बदल जाती हैं।
2. अधिक प्रभावी विपणन
जब व्यवसायों को आपके दर्शकों की समझ बेहतर होती है, तो आप उन्हें अधिक प्रभावी ढंग से विपणन कर सकते हैं। डेटा एनालिटिक्स आपको एक्सट्रेंसिक अंतर्दृष्टि के साथ यह बताता है कि आपके अभियान कैसे प्रदर्शन कर रहे हैं ताकि आप उन्हें इष्टतम परिणामों के लिए ठीक कर सकें।
एनालिटिक्स का उपयोग करके आप उन जानकारियों को प्राप्त कर सकते हैं जिनमें ऑडियंस सेगमेंट को एक अभियान के साथ इंटरैक्ट करने और कन्वर्ट करने की सबसे अधिक संभावना है। आप इस जानकारी का उपयोग अपने लक्ष्यीकरण मानदंड को मैन्युअल रूप से या स्वचालन के माध्यम से समायोजित करने के लिए कर सकते हैं, या इसका उपयोग विभिन्न क्षेत्रों के लिए अलग संदेश और रचनात्मक विकसित करने के लिए कर सकते हैं। अधिक रूपांतरण और कम विज्ञापन कचरे में अपने लक्ष्यीकरण परिणामों में सुधार।
3. अधिक कुशल संचालन
डेटा एनालिटिक्स आपको अपनी प्रक्रियाओं को कारगर बनाने, पैसे बचाने और अपनी निचली रेखा को बढ़ावा देने में मदद कर सकते हैं। जब आपको अपने दर्शकों की बेहतर समझ होती है, तो आप ऐसे विज्ञापन और सामग्री बनाने में कम समय बर्बाद करते हैं जो आपके दर्शकों के हितों से मेल नहीं खाते हैं।
इसका मतलब है कि आपके अभियानों और सामग्री रणनीतियों से बेहतर परिणाम के साथ-साथ कम पैसे बर्बाद हुए। अपनी लागत को कम करने के अलावा, विश्लेषिकी आपके राजस्व को बढ़ाए गए रूपांतरणों, विज्ञापन राजस्व या सदस्यता के माध्यम से भी बढ़ा सकती है।
4. काटने की लागत।
जब डेटा इकट्ठा और विश्लेषण किया जाता है, तो यह आपको सार्थक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जो आपकी प्रक्रियाओं में खामियों को खोजने में बहुत सहायक हो सकता है। इससे समझ में आता है कि आप कहां खर्च कर रहे हैं और वांछित आरओआई प्राप्त नहीं कर रहे हैं। इसके अलावा, इससे आपको यह समझ मिल सकती है कि आप कहाँ पर्याप्त खर्च नहीं कर रहे हैं।
डेटा के उपयोग के साथ संगठन के संचालन और वित्त को बहुत अच्छी तरह से अनुकूलित किया जा सकता है।
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