AI میچورٹی وکر پر خوردہ میڈیا کو نشانہ بنانا

خوردہ کے طور پر سیکٹر تیزی سے انحصار کرتا ہے اور ڈیٹا اور مصنوعی ذہانت (AI) پر توجہ مرکوز کرتا ہے، یہ ضروری ہے کہ خوردہ فروش یہ سمجھیں کہ کس طرح فرسٹ پارٹی ڈیٹا کے تجزیے کو کسٹمر کے رویے پر بصیرت میں کرسٹلائز کیا جا سکتا ہے – اور اس کے نتیجے میں، ایک ٹھوس مسابقتی فائدہ۔

اس مقصد کے لیے، نیچے دیئے گئے چارٹ پر غور کریں، جسے “ڈیٹا اور اے آئی میچورٹی کریو” کا نام دیا گیا ہے۔

یہ ایک آسان نظریہ ہے کہ کس طرح خوردہ فروش کا ڈیٹا اور AI صلاحیتیں (x-axis پر چارٹ شدہ) اس کے خوردہ میڈیا نیٹ ورک کے مسابقتی فائدہ کے ساتھ براہ راست تعلق رکھتی ہیں (y-axis پر چارٹڈ)۔ اس منحنی خطوط کے بعد ایک عمومی اسٹریٹجک نقطہ نظر خوردہ فروشوں کو نفاست کی طرف بڑھتے ہوئے قدم اٹھاتے ہوئے دیکھے گا، جو انہیں گاہک کی ضروریات کا اندازہ لگانے اور ذاتی نوعیت کے تجربات فراہم کرنے کی اجازت دے گا۔

یہ سب کچھ کرنے سے کہیں زیادہ آسان ہے، تاہم، اور جب ذہین ہدف بنانے کی بات آتی ہے تو کچھ اقدامات دوسروں سے زیادہ اہم ہوتے ہیں۔ آئیے خوردہ میڈیا کے تناظر میں پیشین گوئی کے تجزیے کے راستے میں تین اہم ترین سنگ میلوں کو دیکھتے ہیں۔

صاف، قبول شدہ ڈیٹا

ڈیٹا اور AI کی طاقت کو بروئے کار لانے کے خواہاں کسی بھی خوردہ فروش کے لیے اس منحنی خطوط پر “آن ریمپ” تمام صارفین کے تعاملات اور میڈیا پلیسمنٹ میں صاف اور قبول شدہ ڈیٹا کے مکمل نظارے کے ساتھ شروع ہوتا ہے، چاہے وہ جسمانی ہو یا ڈیجیٹل، ملکیتی ہو یا کرائے پر۔ یہ ڈیٹا موقع کو سمجھنے، پیداوار کا انتظام کرنے اور مہم کی کارکردگی کو درست طریقے سے ماپنے کے لیے اہم ہے۔

چونکہ ٹیکنالوجی ریٹیل میڈیا کو ایک زمرے کے طور پر باضابطہ بناتی ہے، میٹرک سالمیت اور ڈیٹا کے معیار پر رہنمائی کرنے کا موقع اہم ہے۔ فزیکل اور ڈیجیٹل ٹچ پوائنٹس کے ذریعے سفر کے دوران صارفین کی منفرد گنتی کو سمجھنا بھی بہت ضروری ہے، کیونکہ میڈیا نیٹ ورک کی قدر کو بڑھانے کے لیے صارفین کی تعداد کو نقل کرنا طویل مدت میں اعتماد اور بجٹ کی ترقی دونوں کے لیے خطرہ ہے۔

ڈیٹا کو، مثالی طور پر، رویے کے ڈیٹا پلیٹ فارم (BDP) پر منتقل کیا جاتا ہے اور ایک محفوظ، کلاؤڈ ہوسٹڈ ڈیٹا لیک میں محفوظ کیا جاتا ہے۔ SaaS سسٹمز کا ڈیٹا سرور سے سرور کنیکٹر کے ذریعے BDP کو اپ ڈیٹ کرتا ہے۔ اس کے بعد ڈیٹا کو BDP کے ذریعے ماڈلنگ اور افزودہ کیا جاتا ہے، جہاں گاہک کے ہر تعامل کو گاہک کے ایک واحد، مجموعی نظریہ سے یکجا کیا جاتا ہے۔

یہ ہر صارف کے لیے ہزاروں ریکارڈز کے ساتھ ایونٹ کی تاریخ کے ساتھ ایک واحد پروفائل فراہم کرتا ہے۔ اگرچہ یقینی طور پر ایک اہم قدم ہے، جب میڈیا کو نشانہ بنانے کی بات آتی ہے تو یہ واقعی گراؤنڈ فلور ہے – ایک بار جب یہ بنیاد قائم ہو جاتی ہے، تو پختگی پیدا ہونا شروع ہو سکتی ہے۔

سیاق و سباق کو نشانہ بنانا

حقیقی میڈیا کو نشانہ بنانے کی صلاحیت کا پہلا درجہ کسی سطح پر پیغام پہنچانا ہے – ایک مخصوص پلیٹ فارم یا ڈیوائس جس کو ہدف کے سامعین کا سامنا ہے – اس کے سیاق و سباق کی بنیاد پر۔ یہ ھدف بندی کی سب سے بنیادی شکل ہے اور ھدف بندی کی دیگر تمام صلاحیتوں کے لیے ایک اہم بنیاد ہے۔ اس مرحلے پر ڈیٹا کا کردار پلیسمنٹ کی قسم اور مقام کے لحاظ سے دستیاب پلیسمنٹ کی انوینٹری کی پیش گوئی کرنا ہے، جو کہ خوردہ فروشوں کے لیے اپنے میڈیا نیٹ ورک کو منظم کرنے اور پیداوار کو بہتر بنانے کے لیے کلیدی حیثیت رکھتا ہے۔ پیغام کی مطابقت اور برانڈ کی حفاظت بھی اس صلاحیت پر منحصر ہے۔