Big Data သည်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကို Real-Time သို့တွန်းပို့နေသည်

စျေးကွက်ရှာဖွေရေး

စျေးကွက်ရှာဖွေသူများသည်၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များကိုအချိန်တိုအတွင်းရောက်ရှိရန်နှင့်ပြိုင်ဘက်များ၏ရှေ့မှောက်သို့ရောက်ရန်အမြဲကြိုးစားခဲ့သည်။ အင်တာနက်ပေါ်ပေါက်လာခြင်းနှင့်အချိန်နှင့်တပြေးညီဖြစ်ခြင်း analyticsသင်၏ဖောက်သည်များနှင့်သက်ဆိုင်မှုအတွက်အချိန်အပိုင်းအခြားသည်ကျဆင်းလာသည်။ Big Data သည်စျေးကွက်ရှာဖွေခြင်းကိုယခင်ကထက်ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ၊ တုန့်ပြန်မှုပိုမိုကောင်းမွန်စေပြီးပိုမိုကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကိုဖန်တီးပေးသည်။ ရရှိနိုင်သောစျေးနှုန်းနှင့်စျေးနှုန်းချိုသာမှုကြောင့် Cloud မှသတင်းအချက်အလက်နှင့်ကွန်ပျူတာစွမ်းအားသည်အသေးစားစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများပင်လျှင်စျေးကွက်များသို့အချိန်နှင့်တပြေးညီတုန့်ပြန်ခြင်း၊ ၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များ၏လိုအင်ဆန္ဒနှင့်လိုအပ်ချက်များကိုသိရှိနိုင်သည်။ အပြောင်းအလဲများကိုမျှော်လင့်။

Real-Time Marketing ဆိုသည်မှာအဘယ်နည်း။

အချိန်နှင့်တပြေးညီစျေးကွက်ရှာဖွေခြင်းဆိုသည်မှာသင်၏သတင်းစကားကိုသူတို့လိုအပ်သည် (သို့) တုံ့ပြန်သည့်အချိန်တွင်ဖောက်သည်များထံရောက်ရှိနိုင်ခြင်းကိုရည်ညွှန်းသည်။ ဆိုလိုသည်မှာသင်သည်သင်၏ဖောက်သည်များနှင့်ယခုအချိန်တွင်စကားပြောနိုင်သည်ဟုဆိုလိုသည်။ ရိုးရာစျေးကွက်ရှာဖွေခြင်းသည်အကောင်းဆုံးသောအလေ့အကျင့်များ၊ ရာသီအလိုက်သို့မဟုတ်အမှတ်တံဆိပ်၏အချိန်ဇယားပေါ် အခြေခံ၍ ကြိုတင်စီစဉ်ထားသည်။ အချိန်နှင့်တပြေးညီစျေးကွက်ရှာဖွေခြင်းကိုယုတ္တိနည်းအရစီစဉ်ထားသည်။ ဒါဟာမကြာခဏအဖြစ်ကောင်းစွာပုဂ္ဂိုလ်ရေးအရပါပဲ။

၂၀၁၃ Super Bowl တွင်လျှပ်စစ်မီးပြတ်တောက်ချိန်တွင် Oreo က“ မင်းအမှောင်ထဲမှာနေနိုင်သေးတယ်” ဟုမိနစ်အနည်းငယ်အကြာတွင်ကြော်ငြာကိုထုတ်ခဲ့သည်။

Oreo Cookie ကိုအချိန်နှင့်တပြေးညီ

ဒါကတစ်ခုသာပျော်စရာဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပိုမိုအားကောင်းအောင် Target သည်ဘဝအပြောင်းအလဲများကိုရှာဖွေတွေ့ရှိရန်နှင့် ၀ ယ်ယူသူများအားသက်ဆိုင်ရာထုတ်ကုန်အထူးလျှော့စျေးများကို ၀ ယ်ယူသည့်အလေ့အထများကိုသုံးပြီးအနည်းငယ်ကြောက်စရာကောင်းသည့်အထိပြုလုပ်နိုင်သည်။ဖောက်သည်များကိုယ်ဝန်ရှိနေချိန်တွင် Target မှဆောင်းပါးကိုကြည့်ပါ) ။ Amazon ကဲ့သို့အွန်လိုင်းလက်လီအရောင်းဆိုင်များသည်သတိပေးချက်များကိုစတင်ဖြစ်ပေါ်စေသောစားသုံးကုန်ပစ္စည်းများတွင်မည်သည့်အချိန်တွင်ကုန်ဆုံးမည်ကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်သင်ယူခဲ့ကြသည်။

သေးငယ်သည့်အတိုင်းအတာအရအတိတ်သမိုင်းနှင့်ရာသီဥတုအချက်အလက်များကို ၀ ယ်လိုအားကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်သုံးနိုင်သည့်အပူနှင့်အအေးကုမ္ပဏီများသည်ဖုန်းများမြည်ရန်စောင့်ဆိုင်းနေသည့်ကုမ္ပဏီများထက်ပိုမိုသောပမာဏကိုကိုင်တွယ်နိုင်သည်။ စားသောက်ဆိုင်များသည်နှစ်စဉ်မတူညီသောစားသုံးသူများအနေဖြင့်မည်သည့်စားနပ်ရိက္ခာမျိုးကိုပိုမိုနှစ်သက်သည်ကိုခန့်မှန်းရန် ၀ ယ်ခြင်းပုံစံကိုသုံးနိုင်သည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းတွက်ချက်ရန်နှင့်၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များအားစျေးကွက်သို့ရောင်းချရန်အတွက်ဒေတာများကိုအသုံးပြုခြင်းမှအကျိုးမရနိုင်သည့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းမရှိချေ။

တစ်ခုရန်လူမျိုး

စျေးကွက်ရှာဖွေခြင်းသည်အစဉ်အလာကျယ်ပြန့်သောလူ ဦး ရေဆိုင်ရာနှင့်ပုံစံအမျိုးမျိုးနှင့်ပတ်သက်သည်။ ကမ္ဘာပေါ်မှာလူတွေများများစားစားရှိတာမို့ကုမ္ပဏီတွေဟာလူတစ် ဦး ချင်းစီနဲ့ထိတွေ့ဆက်ဆံရမယ်လို့မခံစားရဘူး။ လူများစုသည်ဤ“ အစုလိုက်အပြုံလိုက်စျေးကွက်” စိတ်ဓာတ်ကိုနားလည်ပြီးသည်းခံခဲ့ကြသည်။ သို့သော် Big Data ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှလူတို့သည်တစ် ဦး ချင်းစီအနေဖြင့်ဆက်ဆံခံရမည်ဟုမျှော်လင့်လာကြသည်။

“ ပိုမိုသောဒေတာများကလူတစ် ဦး ချင်းစီကိုထူးခြားစေရန်မည်သို့ပြုလုပ်နိုင်သနည်း” ဟုအလိုလိုသိနိုင်သည်။ တကယ်တော့ဒါက Big Data ကိုဒီလောက်အစွမ်းထက်စေတယ်။ သင်ပိုမိုရယူရန်အချက်အလက်ပိုများသည့်အခါခေတ်ရေစီးကြောင်း၊ အလေ့အထများ၊ ဦး စားပေးမှုများနှင့်တစ် ဦး ချင်းအပြုအမူများကိုသိရှိရန်နှင့်နားလည်ရန်ပိုမိုလွယ်ကူသည်။ အချက်အလက်နည်းပါးသောကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့အားလုံးသည်ပျမ်းမျှအားဖြင့်အခြေချနေကြသည်။ အချက်အလက်ပိုမိုရရှိခြင်းဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့၏နာယကတစ် ဦး ချင်းစီ၏ထူးခြားမှုကိုအံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေနိုင်သည်။

အပြိုင်အဆိုင်များသောစျေးကွက်များတွင်ဖောက်သည်များနှင့်ပိုမိုအံဝင်ခွင်ကျဖြစ်သောတစ် ဦး ချင်းအဆင့်အလိုက်ဆက်သွယ်နိုင်သည့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည်“ ပျမ်းမျှသုံးစွဲသူ” ထက် ကျော်လွန်၍ မမြင်နိုင်သောသူများကိုအနိုင်ရရှိလိမ့်မည်။ ကျနော်တို့တပြိုင်ပွဲ၌ရှိကြ၏။

အခမဲ့စီးပွားရေး“ အမြန်နှုန်းဖြင့်စျေးကွက်ရှာဖွေခြင်း” စာအုပ်ကိုအခမဲ့စာအုပ်။

Big Data သည်စျေးကွက်အပြောင်းအလဲကိုမည်သို့ပြောင်းလဲနေသည်ကိုပိုမိုလေ့လာရန်နှင့်လက်လီရောင်းချသူများ၊ ထုတ်လုပ်သူများနှင့်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကုမ္ပဏီများသည် ၄ ​​င်းအချက်အလက်များအားအချိန်နှင့်တပြေးညီစျေးကွက်ဖြန့်ဖြူးနိုင်ရန်အတွက်မည်သို့အသုံးပြုနေကြသည်ကိုလေ့လာရန်။ ပါစီ နှင့်ကျွန်ုပ်တို့၏အခမဲ့ whitepaper download လုပ်ပါ။

စီးပွားရေးအမြန်နှုန်းဖြင့် Marketing ကိုဒေါင်းလုပ်ဆွဲပါ

 

သင်ဘယ်လိုထင်ပါလဲ?

ဤ site ကိုစပမ်လျှော့ချဖို့ Akismet ကိုအသုံးပြုသည်။ သင့်ရဲ့ comment ကိုဒေတာများကိုဆောင်ရွက်ပြီးဖြစ်ပါတယ်လေ့လာ.