Analytics & စမ်းသပ်ခြင်းဉာဏ်ရည်တုCRM နှင့်ဒေတာပလက်ဖောင်းအီလက်ထရွန်းနစ်စီးပွားရေးနှင့်လက်လီရောင်းချမှုအီးမေးလ်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့်အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်း။အရောင်းနှင့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးသင်တန်းအရောင်းစွမ်းအားSocial Media & Influencer Marketing

Netnography ဆိုတာဘာလဲ။ အရောင်းနှင့် စျေးကွက်တွင် မည်သို့အသုံးပြုသနည်း။

သင်တို့ရှိသမျှအပေါ်မှာငါ့အကြံအစည်ကြားဖူးတယ် ဝယ် Persona၊ ပြီးတော့ virtual မှင်ဟာ အဲဒီဘလော့ဂ်ပို့စ်မှာ ခြောက်သွေ့နေပြီး၊ ဝယ်သူပုဂ္ဂိုလ်တွေကို ဖန်တီးဖို့ အသစ်နဲ့ ပိုကောင်းတဲ့ နည်းလမ်းကို ငါရှာတွေ့ထားပြီးသားပါ။

Netnography သည် ဖန်တီးရာတွင် ပိုမိုမြန်ဆန်၊ ပိုမိုထိရောက်ပြီး ပိုမိုတိကျသောနည်းလမ်းတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာပါသည်။ ဝယ် Persona. ဆိုလိုသည်မှာ သတ်မှတ်ထားသော ဧရိယာအပေါ်အခြေခံ၍ ဖောက်သည်များ၏ လူမှုဆက်ဆံရေးနှင့် နှစ်သက်မှုများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် တည်နေရာအခြေပြု ဆိုရှယ်မီဒီယာဒေတာ (geotagged) ကို အသုံးပြုသည့် အွန်လိုင်းသုတေသနကုမ္ပဏီများဖြစ်သည်။ ဤပလပ်ဖောင်းများသည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့ရွေးချယ်သော မည်သည့်နေရာတစ်ဝိုက်တွင် အချင်းဝက်ကို ဆွဲယူနိုင်စေကာ၊ ခြစ် ထိုဒေသရှိလူများထံမှ ဒေတာအမျိုးမျိုး။

ရောဘတ် Kozinetsဂျာနယ်လစ်ဇင်၏ ပါမောက္ခ၊ သည် netnography ၏ တီထွင်သူဖြစ်သည်။ ၁၉၉၀ ပြည့်လွန်နှစ်များတွင်၊ မဟာဗျူဟာကျသော ပြည်သူ့ဆက်ဆံရေးနှင့် စီးပွားရေးဆက်သွယ်ရေးဆိုင်ရာ Hufschmid ဥက္ကဋ္ဌ Kozinets သည် - အင်တာနက်ကို လူမျိုးစုပုံနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်း—ဟူသော ဝေါဟာရကို တီထွင်ခဲ့ပြီး သုတေသနနည်းလမ်းကို အခြေခံမှ တီထွင်ခဲ့သည်။

Netnography ၏အဓိပ္ပါယ်

Netnography ဆိုသည်မှာအင်တာနက်ပေါ်ရှိလူတစ် ဦး ချင်းစီ၏လွတ်လပ်သောအပြုအမူများကိုအသုံး ၀ င်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုပေးသည့်ရှေးဟောင်းသုတေသနဆိုင်ရာဌာန (လူတစ် ဦး ချင်းစီနှင့်ယဉ်ကျေးမှုများ၏ဓလေ့ထုံးတမ်းဆိုင်ရာသိပ္ပံနည်းကျဖော်ပြချက်) ဖြစ်သည်။

ရောဘတ် Kozinets

Netnography သည်အင်တာနက်ပေါ်ရှိလူတစ် ဦး တစ်ယောက်၏လွတ်လပ်သောလူမှုရေးအပြုအမူနှင့်ပတ်သက်သောအချက်အလက်များကိုစုဆောင်းပြီးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည်။ သော့ချက်မှာစားသုံးသူများလွတ်လပ်စွာပြုမူကျင့်ကြံသည့်အခါဤအချက်အလက်များကောက်ယူခြင်းဖြစ်သည်။ သုတေသနစစ်တမ်းများနှင့်စားသုံးသူများသည်တစ်ခါတစ်ရံရှက်ရွံ့မှုကိုကာကွယ်ရန်သို့မဟုတ်စစ်တမ်းကောက်သူများကိုနှစ်သက်စေရန်တုန့်ပြန်သောသုတေသနစစ်တမ်းများနှင့်ဆန့်ကျင်သည်။

ဝယ်သူ Personas နှင့် Netnography အစီရင်ခံစာများ

ဝယ်သူပုဂ္ဂိုလ်ရေးသုတေသန အစီရင်ခံစာများကို လုံး၀ ဖွဲ့စည်းထားသည်။ ရည်ရွယ်ချက် လူနေမှုပုံစံ၊ ထုတ်ကုန်နှင့် အမှတ်တံဆိပ်ရွေးချယ်မှုများ၏ တကယ့်အညွှန်းကိန်းများဖြစ်သည့် ဒေတာ။ သုတေသနလေ့လာသုံးသပ်သူများသည် အစီရင်ခံစာများကို စုစည်းပြီး သင့်ထုတ်ကုန် သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုအတွက် ဝယ်သူပုဂ္ဂိုလ်များ၏ ပရိုဖိုင်ကို ဖန်တီးပါ။

ဒါဟာဒေတာတွေကိုမြန်မြန်ဆန်ဆန်နဲ့တိကျစွာစုစည်းနိုင်လို့စျေးကွက်သမားတွေအတွက်မယုံနိုင်စရာကိရိယာတစ်ခုပါ။ အင်တာနက်စာမျက်နှာ ကုမ္ပဏီများသည် သုတေသနကို စုဆောင်းရန် ရက်သတ္တပတ် သို့မဟုတ် လများကြာခြင်းထက် ၎င်းတို့၏ ပရိုဖိုင်များကို ချက်ချင်းစုစည်းနိုင်သောကြောင့် အကျိုးကျေးဇူးရှိသည်။ အဲဒါက တစ်ခါတစ်ရံမှာ စုစည်းပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဖို့ လနဲ့ချီကြာနိုင်တဲ့ သမားရိုးကျ သုတေသနနဲ့ ကြီးမားတဲ့ ကွာခြားချက်ပါပဲ။ ဒီလိုမျိုး သုတေသနတွေ ရလာတဲ့အခါ မင်းရဲ့ ဝယ်သူတွေဟာ နည်းနည်းပြောင်းသွားလိမ့်မယ်။ ဒါမှမဟုတ် အများကြီး။

ထို့ကြောင့်၊ သင်၏ အမြတ်အစွန်းအရှိဆုံး ဖောက်သည်များ သည် မည်သူဖြစ်သည်ကို သင် ချက်ချင်း သိနိုင်သည်၊ ထိုအချိန်တွင် ၎င်းတို့ စိတ်ဝင်စားသည် နှင့် ၎င်းတို့၏ လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များနှင့် မည်သို့ ဆက်ဆံပုံ၊

ဤလူပုဂ္ဂိုလ်သုတေသနအမျိုးအစားသည်သင်၏အမြတ်အစွန်းအများဆုံးသုံးစွဲသူများနှင့်ပတ်သက်သောအရေးကြီးသည့်အချက်အလက်များကိုအိမ်ထောင်စုဝင်ငွေ၊ လူမျိုးစု၊ နာကျင်မှုအချက်များ၊ ရည်မှန်းချက်များ၊ လွှမ်းမိုးမှုများ၊ လှုပ်ရှားမှုများ / ဝါသနာများနှင့်အခြားအရာများပါဝင်သည်။ ဤအစီရင်ခံစာများကပုဂ္ဂိုလ်တစ် ဦး ချင်းစီနှင့်မည်သည့် ၀ က်ဘ်ဆိုဒ်များသို့မဟုတ်အမှတ်တံဆိပ်များအလုပ်လုပ်နိုင်ကြောင်းနှင့်၎င်းတို့ထံရောက်ရှိရန်သင်အသုံးပြုနိုင်သည့်ထိပ်တန်းသော့ချက်စာလုံးငါးလုံးကိုလည်းဖော်ပြလိမ့်မည်။

netnography အစီရင်ခံစာသည် netnography လေ့လာမှုတစ်ခု၏ တွေ့ရှိချက်များကို တင်ပြသည့် သုတေသနအစီရင်ခံစာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ပုံမှန်အားဖြင့် အောက်ပါကဏ္ဍများ ပါဝင်သည်-

  1. နိဒါန္း: ဤကဏ္ဍသည် သုတေသနမေးခွန်း၏ ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်၊ လေ့လာမှု၏ နောက်ခံနှင့် အကြောင်းအရာနှင့် အသုံးပြုထားသော သုတေသနနည်းလမ်းများကို ပေးဆောင်ပါသည်။
  2. စာပေပြန်လည်သုံးသပ်ချက်: ခေါင်းစဉ်နှင့် ပတ်သက်သည့် ရှိပြီးသား သုတေသန၏ အကျဉ်းချုပ်နှင့် လက်ရှိ လေ့လာမှုသည် ရှိရင်းစွဲ ဗဟုသုတကို မည်သို့ အထောက်အကူ ပြုသည် ။
  3. ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း: ဒေတာကို စုဆောင်းပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အသုံးပြုသည့် ဒေတာရင်းမြစ်များနှင့် နည်းလမ်းများ၏ ဖော်ပြချက်။
  4. တွေ့ရှိချက်များ: ဤကဏ္ဍသည် ဒေတာမှထွက်ပေါ်လာသော အဓိကအကြောင်းအရာများနှင့် ပုံစံများအပါအဝင် လေ့လာမှု၏အဓိကတွေ့ရှိချက်များကို တင်ဆက်ထားသည်။
  5. ဆွေးနွေးမှု: ဤကဏ္ဍသည် တွေ့ရှိချက်များကို ဘာသာပြန်ပြီး ၎င်းတို့ကို သုတေသနမေးခွန်းနှင့် စာပေသုံးသပ်ချက်တို့နှင့် ဆက်စပ်ပေးပါသည်။ ၎င်းတွင် စက်မှုလုပ်ငန်း သို့မဟုတ် သီးခြားပစ်မှတ်အတွက် သက်ရောက်မှုများဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများလည်း ပါဝင်သည်။
  6. ကောက်ချက်: အဓိက တွေ့ရှိချက်၊ အကျိုးသက်ရောက်မှုများနှင့် အနာဂတ် သုတေသန အကြံပြုချက်များ၏ အကျဉ်းချုပ်။
  7. ကိုးကား: အစီရင်ခံစာတွင် ကိုးကားထားသော အရင်းအမြစ်များစာရင်း။

netnography အစီရင်ခံစာတစ်ခု၏ ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် အကြောင်းအရာသည် သုတေသနမေးခွန်းနှင့် ၎င်းအတွက် လုပ်ဆောင်ခဲ့သည့် လုပ်ငန်းပေါ်မူတည်၍ ကွဲပြားနိုင်သည်ကို သတိပြုပါ။

စျေးကွက်ရှာဖွေရေးတွင် Netnography ကို မည်သည့်နည်းလမ်းအချို့ကို အသုံးပြုသနည်း။

  1. ဖောက်သည်သုတေသန - Netnography ကို ၎င်းတို့၏ နှစ်သက်မှု၊ စိတ်နေသဘောထား နှင့် အပြုအမူများ အပါအဝင် သုံးစွဲသူများ နှင့် ပတ်သက်သော အချက်အလက်များ နှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို စုဆောင်းရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်းသည် စျေးကွက်ရှာဖွေသူများကို ပိုမိုပစ်မှတ်ထားပြီး ထိရောက်သော စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ကမ်ပိန်းများကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
  2. ယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်းအားသုံးသပ်ခြင်း - Netnography သည် ၎င်းတို့၏ထုတ်ကုန်များ၊ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများနှင့် ဖောက်သည်တုံ့ပြန်ချက်များအပါအဝင် ပြိုင်ဘက်များအကြောင်း ဒေတာနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို စုဆောင်းရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်းသည် စျေးကွက်ရှာဖွေသူများအား ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ထုတ်ကုန်များနှင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကြိုးပမ်းမှုများကို ကွဲပြားစေရန် အခွင့်အလမ်းများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
  3. ကုန်ပစ္စည်းဖွံ့ဖြိုးရေးကောင်စီ - Netnography သည် ဖောက်သည်များ၏ လိုအပ်ချက်နှင့် နှစ်သက်မှုများအကြောင်း အချက်အလက်များနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို စုဆောင်းနိုင်ပြီး ထုတ်ကုန်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို အသိပေးနိုင်ပြီး စျေးကွက်ရှာဖွေသူများသည် ၎င်းတို့၏ပစ်မှတ်ပရိသတ်၏ လိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည့် ထုတ်ကုန်များဖန်တီးရာတွင် ကူညီပေးနိုင်သည်။
  4. အကြောင်းအရာစျေးကွက် - Netnography သည် စျေးကွက်ရှာဖွေသူများအား ပိုမိုထိရောက်သော အကြောင်းအရာစျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများ ဖန်တီးရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေမည့် အကြောင်းအရာများနှင့် ကိုက်ညီသည့်အကြောင်းအရာများအကြောင်း Netnography နှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စွမ်းများကို စုဆောင်းနိုင်ပါသည်။
  5. လူမှုမီဒီယာစောင့်ကြည့်လေ့လာရေး - Netnography သည် အမှတ်တံဆိပ် သို့မဟုတ် လုပ်ငန်းတစ်ခုနှင့် သက်ဆိုင်သည့် စကားဝိုင်းများနှင့် လမ်းကြောင်းများကို နားလည်ရန် ဆိုရှယ်မီဒီယာပလက်ဖောင်းများနှင့် အွန်လိုင်းအသိုင်းအဝိုင်းများကို စောင့်ကြည့်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် စျေးကွက်ရှာဖွေသူများအား ၎င်းတို့၏ပစ်မှတ်ပရိသတ်နှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံရန်နှင့် ဖောက်သည်လိုအပ်ချက်များကို တုံ့ပြန်ရန် အခွင့်အလမ်းများကို ဖော်ထုတ်ရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။

Netnography သည် ၎င်းတို့၏ ပစ်မှတ်ပရိသတ်နှင့် လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို စုဆောင်းရန်နှင့် ပိုမိုထိရောက်သော စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများကို ဖော်ဆောင်ရန် ရှာဖွေနေသည့် စျေးကွက်ရှာဖွေသူများအတွက် အဖိုးတန်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။

Artificial Intelligence နှင့် Netnography တွင် တိုးတက်မှုများ

AI ယခုအခါတွင် netnography ဒေတာဖြင့် ပြုလုပ်ထားသော စုဆောင်းမှု၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ခန့်မှန်းချက်များ တိကျမှုတွင် ကြီးထွားလာနေသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေပါသည်။ ဤသည်မှာ ဥပမာအချို့ဖြစ်သည်။

  1. အလိုအလြောကျစကျတပျဆငျမှု: AI အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး netnography လေ့လာမှုများပြုလုပ်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူပြီး ထိရောက်မှုဖြစ်စေသည်။
  2. စကေး: AI သည် အွန်လိုင်းအသိုင်းအဝိုင်းများကို ပိုမိုကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်နားလည်မှုပေးစွမ်းနိုင်သော ပလပ်ဖောင်းများစွာမှ ဒေတာအများအပြားကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။
  3. အဆင့်မြင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း: AI စွမ်းအင်သုံး ကိရိယာများသည် လူသားသုတေသီများအတွက် ခက်ခဲစေမည့် ပုံစံများနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ကာ အဆင့်မြင့် စာသားနှင့် ခံစားချက်ဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
  4. ခန့်မှန်းသုံးသပ်ခြင်း: AI မော်ဒယ်များသည် ကုမ္ပဏီများနှင့် အဖွဲ့အစည်းများအတွက် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး အနာဂတ်ခေတ်ရေစီးကြောင်းနှင့် အပြုအမူများကို ခန့်မှန်းနိုင်ပါသည်။
  5. အချိန်နှင့်တပြေးညီစောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်း: AI အခြေခံ ကိရိယာများသည် ပေါ်ပေါက်လာသော ခေတ်ရေစီးကြောင်းနှင့် ပြဿနာများကို အဖွဲ့အစည်းများအား လျင်မြန်စွာ ရှာဖွေဖော်ထုတ်ပြီး တုံ့ပြန်နိုင်စေမည့် အွန်လိုင်း စကားဝိုင်းများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စောင့်ကြည့်နိုင်ပါသည်။

netnography၊ သုတေသီများ၊ အရောင်းကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များ၊ စျေးကွက်ရှာဖွေသူများ၊ နှင့် ကြော်ငြာသူများသည် AI ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် အွန်လိုင်းအသိုင်းအဝိုင်းများကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းသောထိုးထွင်းသိမြင်နားလည်မှုနှင့် ဤနားလည်မှုအပေါ်အခြေခံ၍ ပိုမိုကောင်းမွန်သောဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်သည်။

သင့်ဖောက်သည်များ သို့မဟုတ် ပြိုင်ဘက်များအတွက် Netnography အစီရင်ခံစာကို ဝယ်ယူရန် စိတ်ဝင်စားပါက ကျွန်ုပ်၏ကုမ္ပဏီနှင့် ဆက်သွယ်ရန် မတွန့်ဆုတ်ပါနှင့်၊ DK New Media.

Douglas Karr

Douglas Karr CMO သည် အဖွင့်အမြင်များ တည်ထောင်သူ Martech Zone. Douglas သည် ဒါဇင်ပေါင်းများစွာသော အောင်မြင်သော MarTech startup များကို ကူညီပေးခဲ့ပြီး Martech ဝယ်ယူမှုများနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများတွင် ကန်ဒေါ်လာ 5 ဘီလီယံကျော် လုံ့လစိုက်ထုတ်ကာ ကူညီပေးခဲ့ကာ ကုမ္ပဏီများအား ၎င်းတို့၏ အရောင်းနှင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများကို အလိုအလျောက်အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် ဆက်လက်ကူညီပေးနေပါသည်။ Douglas သည် နိုင်ငံတကာအသိအမှတ်ပြု ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် MarTech ကျွမ်းကျင်သူနှင့် စပီကာဖြစ်သည်။ Douglas သည် Dummie's Guide နှင့် Business Leadership စာအုပ်ကို ရေးသားထုတ်ဝေသူလည်းဖြစ်သည်။

Related ဆောင်းပါးများ

နောက်ကျောထိပ်တန်း button ကိုမှ
ပိတ်

Adblock ကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။

Martech Zone ကျွန်ုပ်တို့သည် ကြော်ငြာဝင်ငွေ၊ တွဲဖက်လင့်ခ်များနှင့် ပံ့ပိုးကူညီမှုများမှတစ်ဆင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ဝဘ်ဆိုက်ကို ငွေရှာနိုင်သောကြောင့် ဤအကြောင်းအရာကို သင့်အား အခမဲ့ပေးစွမ်းနိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ဆိုက်ကို သင်ကြည့်ရှုနေစဉ်တွင် သင့်ကြော်ငြာပိတ်ဆို့ခြင်းကို ဖယ်ရှားမည်ဆိုပါက ကျွန်ုပ်တို့ ကျေးဇူးတင်ပါသည်။