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Hello Friends Tutorialsroot मे आपका स्वागत है आज हम आपको इस Post में कम्प्यूशनल मार्केटिंग के बारे में बताने जा रहे है जिसमे आपको कम्प्यूशनल मार्केटिंग के बारे में सीखने को मिलेगा हमे आशा है की पिछली बार की तरह इस बार भी आप हमारी Post को पसंद करेंगे. बहुत कम लोग ही जानते होंगे की कम्प्यूशनल मार्केटिंग क्या है और इसका उपयोग कैसे और क्यों किया जाता है अगर आप इसके बारे में नही जानते तो कोई बात नहीं हम आपको इसके बारे में पूरी तरह से जानकारी देंगे इसके लिए हमारी Post को शुरू से अंत तक ज़रुर पढ़े.
Computational Marketing एक उभरता हुआ क्षेत्र है जो विपणन रणनीतियों के साथ सहायता करने के लिए कंप्यूटिंग की शक्ति का उपयोग करता है. Computational किसी भी व्यक्ति के विश्लेषण के लिए सूचना के ब्लॉक को रूप और कार्य देने का एक तरीका है. ऑनलाइन गतिविधियाँ उपयोगकर्ताओं के बारे में बड़ी मात्रा में जानकारी उत्पन्न करती हैं.
आपके फेसबुक पेज से आपके सर्च हिस्ट्री तक सब कुछ रिकॉर्ड करता है कि आप कौन हैं और आपको क्या पसंद है. यह डेटा उन विज्ञापनदाताओं द्वारा मांगा जाता है जो उपभोक्ताओं को उन Products से जोड़ना चाहते हैं जिन्हें वे खरीदने में सबसे अधिक रुचि रखते हैं. ऐसा करने के लिए उन्हें ऐसी प्रौद्योगिकियाँ बनानी होंगी जो इस सभी सूचनाओं को संसाधित और प्रतिक्रिया दे सकें.
Computational Marketing के मुख्य Components में ग्राहकों के लिए खरीदारी के अनुभव को परिष्कृत करने के लिए Algorithms, Mathematical Formulas कंप्यूटर प्रोग्राम और अन्य विश्लेषणात्मक उपकरण शामिल हैं. मिशन विज्ञापन बनाना नहीं है बल्कि ग्राहकों को विज्ञापन से जोड़ने के बेहतर तरीके खोजना है.
Computational Marketing का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह Marketing के कई पारंपरिक कर्तव्यों को स्वचालित करता है. एक वास्तविक बाज़ारिया के बजाय यह चुनना कि उपभोक्ता के सामने कौन सा विज्ञापन दिखाई देगा एक कंप्यूटर यह डेटा उस डेटा के आधार पर बनाता है जिसे उसने एकत्र किया है. इससे Marketers के लिए अधिक दक्षता और खुदरा विक्रेताओं के लिए उच्च लाभ होता है.
आप शायद कम्प्यूटेशनल मार्केटिंग से जुड़े हैं और यह भी नहीं जानते हैं. जब आप मछली पकड़ने के लिए Google खोज करते हैं तो पृष्ठ के शीर्ष पर मछली पकड़ने के डंडे के विज्ञापन दिखाई देते हैं. Amazon.com से एक पुस्तक खरीदने के बाद यह अन्य पुस्तकों की सिफारिश करता है जो आपको पसंद आ सकती हैं.
Netflix आपके द्वारा पहले से देखी गई फिल्मों के आधार पर आपको फिल्में दिखाता है. ये सभी मार्केटिंग संदेश आपके ऑनलाइन व्यवहार पर आधारित हैं. अगली बार अधिक व्यक्तिगत अनुभव के साथ उपभोक्ताओं को प्रदान करने के लिए इस व्यवहार को ट्रैक और विश्लेषण किया गया है. कम्प्यूटेशनल मार्केटिंग विज्ञापनदाताओं को अपने ग्राहकों को उन उत्पादों से जोड़ने का अभूतपूर्व तरीका देती है जो उनके लिए सबसे अधिक Relevant हैं.
Computational Marketing एक उच्च तकनीकी क्षेत्र है जो कंप्यूटर विज्ञान, और आर्थिक सिद्धांत के एक बड़े क्षेत्र के भीतर कई विषयों पर आधारित है.
Information Retrieval – इंटरनेट में अकल्पनीय मात्रा में जानकारी होती है. आपके द्वारा Desired विशिष्ट जानकारी तक पहुंचना अक्सर एक चुनौती हो सकती है. सूचना पुनर्प्राप्ति उपयोगकर्ताओं और उन सूचनाओं के बीच मजबूत, तेज और अधिक कुशल कनेक्शन बनाने की कोशिश करती है और वे जो जानकारी चाहते हैं. एक वाणिज्यिक अर्थ में एक ग्राहक जितना आसान चाहता है वह पा सकता है उतना ही संभव है कि वे इसे खरीद सकें.
Machine Learning – यह Artificial Intelligence की एक शाखा है जो मशीनों को Complex Pattern को पहचानने और प्रतिक्रिया करने के तरीके बनाने की कोशिश करता है. यह काफी सरल है अपने वातावरण से चीजों को सीखने के लिए शिक्षण मशीनें.
Computational Marketing के संदर्भ में मशीन सीखने का उपयोग ग्राहक व्यवहार के पैटर्न पर लेने और Relevant ऑनलाइन अनुभवों की पेशकश करने के लिए किया जाता है. एक उदाहरण BestBuy.com है जो भविष्य में खरीदने के लिए आप क्या उत्पाद खरीदना चाहते हैं इसकी बेहतर जानकारी प्राप्त करने के लिए अपनी पिछली खरीदारी से सीखता है.
Optimization – सभी वेबसाइट उस तरह से काम नहीं करती हैं जैसा कि सभी उपयोगकर्ताओं के लिए किया गया था. अनुकूलन एक वेबसाइट की पहुँच को अधिकतम करने के लिए एक प्रक्रिया है. यह प्रक्रिया कई रूप लेती है.
मोबाइल ऑप्टिमाइज़ेशन में आपकी वेबसाइट को स्मार्ट फोन पर एक्सेस करने के लिए सिलाई करना शामिल है. Search Engine अनुकूलन Search Results में आपकी वेबसाइट की रैंकिंग को बढ़ाता है. अनुकूलन का लक्ष्य आपकी वेबसाइट के लिए उपयोग करना आसान है और सबसे बड़ी संख्या में लोगों को ढूंढना आसान है.
Microeconomics – Microeconomics एक छोटे स्तर पर अर्थव्यवस्था का अध्ययन है. यह उस तरह से चिंतित है जिस तरह से लोग पसंद करते हैं कि क्या खरीदना है. Computational विज्ञापन व्यक्तिगत मार्केटिंग संदेशों को व्यक्तिगत दुकानदारों से जोड़ने की कोशिश करता है. Microeconomics के सिद्धांतों का उपयोग करते हुए Computational विज्ञापन उपभोक्ताओं के साथ प्रत्यक्ष स्तर पर जुड़ने के बेहतर तरीके खोज सकते हैं.
बड़े खुदरा विक्रेताओं और लोकप्रिय ऑनलाइन पोर्टल ऐसी कंपनियां हैं जो कम्प्यूटेशनल मार्केटिंग में सबसे अधिक रुचि रखते हैं। खुदरा विक्रेता बिक्री और ग्राहक संतुष्टि बढ़ाने के लिए इस रणनीति का उपयोग करना चाहते हैं। Amazon.com और Walmart.com जैसी कंपनियां अपने ग्राहकों की ज़रूरतों के साथ अपने उत्पादों का मिलान करने के लिए कम्प्यूटेशनल विज्ञापन का उपयोग करती हैं.
यदि ग्राहक की खरीदारी का अनुभव विशेष रूप से उनके उपभोग की आदतों के अनुरूप है तो वे अधिक खरीदने की संभावना रखते हैं और अधिक बार खरीदते हैं. कम्प्यूटेशनल विज्ञापन खुदरा विक्रेताओं को पिछले खरीद के आधार पर उत्पादों की सिफारिश करने व्यक्तिगत सौदों की पेशकश करने और ग्राहक के जनसांख्यिकीय को दर्जी विपणन संदेश देने की अनुमति देता है.
फेसबुक और पेंडोरा जैसे ऑनलाइन पोर्टल अपने ब्रांडों के लिए मूल्य बनाने के लिए कम्प्यूटेशनल विज्ञापन का उपयोग करते हैं. उदाहरण के लिए पेंडोरा उपयोगकर्ता की संगीत पसंद के आधार पर रेडियो स्टेशन बनाता है. जितना अधिक वह व्यक्ति वेबसाइट का उपयोग करता है उतना ही बेहतर कार्यक्रम उनकी प्राथमिकताओं को समझता है और गीत चयन जितना अधिक प्रासंगिक हो जाता है.
यदि कोई उपयोगकर्ता जो सुन रहा है उसका आनंद लेता है तो वे वेबसाइट पर बार-बार लौटने की संभावना रखते हैं. इस ट्रैफ़िक का मूल्य विज्ञापन स्थान बेचने और ब्रांड का समर्थन करने वाले स्मार्ट फोन अनुप्रयोगों जैसे अन्य वाणिज्यिक उत्पादों को बनाने के लिए लगाया जा सकता है.
छोटी वेबसाइटों और व्यवसायों के पास ग्राहक डेटा की कटाई और विश्लेषण करने के लिए तकनीकी ढांचा नहीं है लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि वे कम्प्यूटेशनल विज्ञापन से लाभ नहीं उठा सकते हैं. व्यवसाय उन एल्गोरिदम का फायदा उठा सकते हैं जो अपनी वेबसाइटों के लिए उच्च रैंकिंग प्राप्त करने के लिए प्रमुख खोज इंजनों का मार्गदर्शन करते हैं.
यदि कोई वेबसाइट ढूंढना आसान है तो इसे अधिक बार देखा जाएगा. अपने स्वयं के एल्गोरिदम को डिजाइन करने के बजाय छोटे व्यवसाय पहले से मौजूद लोगों का लाभ उठा सकते हैं.
ऑनलाइन मजबूत उपस्थिति वाले उपभोक्ताओं को कम्प्यूटेशनल मार्केटिंग से सबसे अधिक फायदा होता है. उनके बारे में जितना अधिक डेटा एकत्र किया जाएगा उनका ऑनलाइन अनुभव उतना ही अधिक प्रासंगिक होगा. छोटे ऑनलाइन फ़ुटप्रिंट वाले उपयोगकर्ताओं को अवांछित उत्पादों, अप्रासंगिक विज्ञापनों और गुमराह सिफारिशों के माध्यम से छाँटना होगा.
कम्प्यूटेशनल मार्केटिंग केवल 15 साल से अधिक समय तक संभव है और केवल हाल ही में गंभीरता से शोध किया गया है. क्षेत्र के बढ़ने और विस्तार की अपार संभावना है. यहाँ कम्प्यूटेशनल विपणन शोधकर्ताओं के कुछ मुख्य लक्ष्य आगे बढ़ रहे हैं.
Better Ad Relevance – जो विज्ञापन खोज परिणामों में दिखाई देते हैं, वे खोज शब्दों पर आधारित होते हैं जिन्हें दर्ज किया गया था। शर्तों और विज्ञापनों के बीच सबसे मजबूत लिंक बनाना उपयोगकर्ताओं को उन विज्ञापनों पर क्लिक करने का सबसे अच्छा तरीका है.
Social Media and Behavioral Marketing – शोधकर्ता ग्राहकों को व्यक्तिगत विज्ञापन देने के लिए सोशल मीडिया साइटों, उपयोगकर्ता प्रोफाइल और खोज इतिहास में लॉग की गई जीवनी संबंधी सामग्री का उपयोग करना चाहते हैं; इस सभी अंतरंग जानकारी की क्षमता को अधिकतम करना विकास के सबसे बड़े क्षेत्रों में से एक है.
Reducing Costs – एक विज्ञापन केवल तभी सार्थक होता है जब वह लागत से अधिक राजस्व उत्पन्न करता है; शोधकर्ता विज्ञापन की लागत कम करने और प्रत्येक विज्ञापन से रिटर्न बढ़ाने के लिए कम्प्यूटेशनल तकनीकों का उपयोग करना चाहते हैं.
Automated Marketing Models – इसमें मार्केटिंग निर्णयों के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए बुद्धिमान मॉडल का उपयोग करना शामिल है; ये मॉडल वास्तविक बाजारों में वास्तविक उपभोक्ताओं के व्यवहार का पूर्वानुमान लगाने में मदद करते हैं.
Harvesting User Information – विज्ञापनदाता खरीद के क्षण में अपने उपभोक्ताओं को सबसे पूर्ण चित्र प्राप्त करना चाहते हैं; विस्तृत जानकारी के नए स्रोत खोजना विज्ञापनदाताओं के लिए अपने ग्राहक की जरूरतों को समझने का सबसे अच्छा तरीका है.
Multi-Platform Analysis – इंटरनेट एकमात्र विज्ञापन क्षेत्र नहीं है जो मायने रखता है; विपणक अपने प्रिंट, टीवी और रेडियो विज्ञापन अभियानों में कम्प्यूटेशनल विश्लेषण को एकीकृत करना चाहते हैं.
Computational Marketing एक स्व-निहित रणनीति से कम है और एक उपकरण का अधिक है जो पारंपरिक ऑनलाइन मार्केटिंग योजनाओं की प्रशंसा करने के लिए उपयोग किया जाता है. मार्केटर्स किसी भी और सभी जानकारी का विश्लेषण करके शुरू करेंगे जो ग्राहकों के बारे में पता लगाने के लिए एकत्र किया गया है कि वे कौन हैं और वे क्या चाहते हैं.
रचनात्मक टीम को उपभोक्ता का एक चित्र प्रदान करने के लिए तकनीशियन डेटाबेस और अन्य सूचना स्रोतों का उपयोग करेंगे. इस डेटा का उपयोग करते हुए Marketers अपने लक्षित दर्शकों को कॉपी का मसौदा तैयार कर सकते हैं डिजाइन योजनाएं और टेलर मूल्य बिंदुओं की स्थापना कर सकते हैं.
एक बार एक विज्ञापन अभियान तैनात हो जाने के बाद उस अभियान का मूल्यांकन करने और उसे परिष्कृत करने के लिए Computational Marketing रणनीतियों का उपयोग किया जाएगा. पहला कदम उन सभी क्षेत्रों की पहचान करना होगा जहां ग्राहक बेचे जा रहे Products के साथ सहभागिता करते हैं.
इसमें एक कंपनी की आधिकारिक वेबसाइट से लेकर Affiliate Retail विक्रेताओं तक, खोज इंजनों तक, जहां विज्ञापन दिखाई देता है सब कुछ शामिल है. एक बार परिदृश्य को परिभाषित करने के बाद मार्केटिंग इंजीनियर उस तकनीक को अनुकूलित करने के सर्वोत्तम तरीके पा सकते हैं जिसके साथ उन्हें काम करना है.
फिर सफलता या असफलता के लिए स्पष्ट बेंचमार्क को परिभाषित करना आवश्यक होगा. यदि संख्या बहुत कम निर्धारित की जाती है तो यह संभवतः इसलिए है क्योंकि ग्राहकों को वह नहीं मिल रहा है जिसकी उन्हें तलाश है. Computational Marketing रणनीतियों का उपयोग ग्राहकों की जरूरतों को बेहतर ढंग से पूरा करने के लिए प्रक्रिया को मोड़ने के लिए किया जाता है.
Marketers उन एल्गोरिदम को फिर से परिभाषित कर सकते हैं जिनका उपयोग वे अधिक Relevant Search Results को आज़माने और वापस करने के लिए करते हैं.
ग्राहकों के रुझान और जनसांख्यिकी को खरीदने की बेहतर समझ पाने के लिए ग्राहक डेटा को रीनेलाइज किया जा सकता है. उत्पादों को वर्णनात्मक जानकारी के साथ टैग किया जा सकता है जो उन्हें खोजों के दौरान खोजने में आसान बनाता है.
इनमें से किसी भी रणनीति में विज्ञापन अभियान के सौंदर्य या मूल संदेश को बदलना शामिल नहीं है. वे केवल उस संदेश की पसंद को परिष्कृत करते हैं जो ग्राहकों को दिया जाता है.
Researcher Computational Marketing की संभावनाओं को आगे बढ़ाने के लिए आवश्यक सिद्धांतों और प्रौद्योगिकी का विकास करते हैं. इस शोध में से कुछ कॉर्पोरेट प्रौद्योगिकी विभागों में आयोजित किए जाते हैं और कुछ शैक्षणिक वातावरण में होते हैं. Computational Marketing के लिए अधिक प्रभावी सिस्टम विकसित करने के लिए कंप्यूटर विज्ञान के हर पहलू का अध्ययन करना महत्वपूर्ण है.
Computational Marketing कई अलग-अलग विषयों पर आते हैं लेकिन कंप्यूटर विज्ञान, इंजीनियरिंग और सांख्यिकी के क्षेत्र सबसे अधिक प्रासंगिक हैं. Researcher को अक्सर पीएचडी स्तर पर एक उन्नत डिग्री की आवश्यकता होगी. Researchers को Researcher बनने से पहले अपने क्षेत्र में काम करने का महत्वपूर्ण अनुभव होना चाहिए.
Data Analysts कम्प्यूटेशनल विज्ञापन की अग्रिम पंक्तियों पर काम करते हैं. भले ही एल्गोरिदम अधिकांश नियमित कार्य को संभालते हैं Computational Marketing परिणामों को ट्विक करने के मानवीय निर्णय पर निर्भर करता है.
Marketing Department के समर्पित सदस्य ऑनलाइन विज्ञापनों द्वारा उत्पादित विभिन्न मैट्रिक्स की निगरानी करते हैं और आवश्यकतानुसार परिवर्तन करते हैं. उनके कर्तव्य काफी हद तक तकनीकी हैं लेकिन वे विज्ञापन, टैग चित्र और कैटलॉग गीत भी लिख सकते हैं.
अधिकांश Data Analysts के पास कंप्यूटर विज्ञान, सूचना विज्ञान या प्रबंधन सूचना प्रणाली में डिग्री है. कुछ दुर्लभ मामलों में एक सहयोगी की डिग्री एक आवेदक को काम करने के लिए योग्य बनाएगी लेकिन अधिकांश Analysts को कम से कम स्नातक की डिग्री की आवश्यकता होगी.
SEO Experts उन रणनीतियों का उपयोग करते हैं जो Search Results की सूची में साइट की रैंकिंग का अनुकूलन करने के लिए तकनीकी और रचनात्मक दोनों हैं. वे अपने ग्राहकों के लिए लाभ बनाने के लिए वेब में प्रोग्राम किए गए व्यवहार का उपयोग करने का प्रयास करते हैं.
सबसे बुनियादी स्तर पर वे Keywords के साथ Sprinkled हुआ Article लिख सकते हैं. अधिक Advanced SEO में क्लाइंट की साइट और व्यापक वेब के बीच लिंक का एक जटिल वेब बनाना शामिल है.
Marketing में एक डिग्री सहायक है लेकिन एसईओ में काम करने के लिए बिल्कुल आवश्यक नहीं है. कई विशेषज्ञ सांख्यिकी या अंग्रेजी में डिग्री प्राप्त करने के बाद क्षेत्र में प्रवेश करते हैं. नियोक्ता किसी भी एक शैक्षिक योग्यता के बजाय Relevant अनुभव और सफलता का एक सिद्ध रिकॉर्ड देखने में अधिक दिलचस्पी लेंगे.
कम्प्यूटेशनल मार्केटिंग एक बढ़ता हुआ क्षेत्र है लेकिन अधिकांश नौकरियों को खोलने के लिए Marketing के बजाय कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग में प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है. कई Marketing विभाग रचनात्मक लोगों से भरे हुए हैं लेकिन तकनीकी कौशल वाले कर्मचारियों के लिए बेताब हैं.
उन्हें कॉपीराइटर की आवश्यकता नहीं है उन्हें ऐसे वैज्ञानिकों और इंजीनियरों की आवश्यकता है जो ऑनलाइन विज्ञापन की तकनीकी चुनौतियों का जवाब दे सकें. कम्प्यूटेशनल मार्केटिंग पर केंद्रित कंप्यूटर साइंस की डिग्री अर्जित करना विज्ञापन उद्योग में काम पाने का सबसे अच्छा तरीका है.
Products और ग्राहकों के बीच संबंध बनाना विशुद्ध रूप से तकनीकी प्रक्रिया नहीं है. Marketing की पारंपरिक रणनीतियाँ भी लागू होती हैं. उपभोक्ता मनोविज्ञान और यह समझना महत्वपूर्ण होगा कि यह ऑनलाइन वातावरण में कैसे परिवर्तित होता है.
यहां तक कि सबसे सावधानी से डिज़ाइन किया गया एल्गोरिथम ग्राहक की सभी इच्छाओं और आवश्यकताओं को समायोजित नहीं कर सकता है. मार्केटिंग में प्रशिक्षण से कम्प्यूटेशनल मार्केटर्स को ऐसी रणनीतियां बनाने में मदद मिलेगी जो ग्राहक डेटा का उपयोग करके अधिक आकर्षक खरीदारी अनुभव बनाने के लिए करते हैं.
सबसे पहले और सबसे महत्वपूर्ण एक कम्प्यूटेशनल मार्केटर के पास अविश्वसनीय तकनीकी कौशल होना चाहिए. यह एक अनुशासन है जो विज्ञान के भीतर कई क्षेत्रों को आकर्षित करता है और उन्हें इंटरनेट के विशाल और गतिशील स्थान पर लागू करता है. एक Computational Marketer के लिए एक क्षेत्र में विशेषज्ञता होना पर्याप्त नहीं होगा. उन्हें गणना के पूरे क्षेत्र में उत्पादित अनुसंधान और सिद्धांत पर आकर्षित करने में सक्षम होना चाहिए.
Abstract सोचने की क्षमता एक और महत्वपूर्ण Skill है. Computational Marketing जानकारी के विशाल और अक्सर असंबंधित स्रोतों की समझ बनाने की कोशिश करता है. सबसे महत्वपूर्ण स्रोतों की पहचान करना और उनसे अर्थ निकालने के लिए Marketers को बॉक्स के बाहर सोचने की आवश्यकता होती है.
यह स्थापित Marketing Strategies पर वापस गिरने के लिए पर्याप्त नहीं है और ज्ञान प्राप्त किया है. Computational Marketers Empirical डेटा लेने और इसे सम्मोहक विज्ञापन में बदलने में सक्षम होना चाहिए.
सफल Computational Marketers के पास इंटरनेट का उपयोग करके व्यक्तिगत अनुभव का खजाना होना चाहिए. दुनिया में सभी तकनीकी प्रशिक्षण आपको यह नहीं सिखा सकते हैं कि इंटरनेट कैसे काम करता है.
फेसबुक, यूट्यूब और विभिन्न प्रकार के खोज इंजन के साथ अनुभव होने पर यह समझने का सबसे अच्छा तरीका है कि लोग वास्तविक दुनिया में इंटरनेट का उपयोग कैसे करते हैं. किसी भी कम्प्यूटेशनल मार्केटिंग रणनीति को सच्चे जीवन उपयोगकर्ताओं के व्यवहार पर आधारित होना चाहिए.