ग्राहक का डिजिटल जुड़वां: यह मार्केटर्स की मदद कैसे कर सकता है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग (ML) सिस्टम पहले से कहीं अधिक तेजी से विकसित हो रहे हैं। हमारे पास इतने सारे नए उभरते तकनीकें और उपकरण हैं जो हमें ऐसे काम करने की अनुमति देते हैं जो पहले नहीं कर सकते थे — उदाहरण के लिए: OpenAI का ChatGPT।

यह बदलाव केवल तकनीक और आईटी क्षेत्रों तक सीमित नहीं है। यह मार्केटिंग में हर चीज को प्रभावित कर रहा है, अंत से अंत तक ग्राहक इंटरएक्शन की भविष्यवाणी करने से लेकर ग्राहक यात्रा अनुकूलन (CJO) तक।

डिजिटल ट्विन तकनीक के साथ, जो उन्नत एनालिटिक्स और ML मॉडलों का उपयोग करती है, मार्केटर्स अब ऐतिहासिक और वास्तविक समय के ग्राहक डेटा का उपयोग करके ग्राहकों का एक डिजिटल ट्विन (DToCs) बना सकते हैं। स्थिर संस्थाओं या ग्राहक प्रोफाइल के विपरीत, ये गतिशील अवतार हैं जिन्हें वास्तविक जीवन के उपयोगकर्ता डेटा के साथ निरंतर अपडेट किया जाता है।

ये एक व्यक्ति के वर्तमान मानसिकता को दर्शाते हैं न कि उनके पिछले कार्यों को।

ऐसे आभासी अवतार न केवल ग्राहक व्यवहार का अनुकरण करते हैं बल्कि भविष्य के मार्केटिंग प्रयासों के लिए संदर्भ और भविष्यवाणियाँ भी प्रदान करते हैं। कुकीलेस मार्केटिंग और डेटा गोपनीयता नियमों के उदय के साथ, DToCs संभावनाओं को समझने और डेटा-आधारित मार्केटिंग रणनीतियों को लागू करने का एक शानदार तरीका हैं।

इस लेख में, चलिए डिजिटल ट्विन तकनीकों की उत्पत्ति, ग्राहकों के डिजिटल ट्विन के अवधारणा के बारे में जानें और सभी स्पर्श बिंदुओं पर व्यक्तिगतता सुनिश्चित करें।

डिजिटल ट्विन तकनीक का एक संक्षिप्त इतिहास

क्या आपने अपोलो 13 दुर्घटना के बारे में सुना है – NASA का स्पेसफ्लाइट जो चाँद पर लैंड होने वाला था लेकिन नहीं हुआ? इस संगठन ने डिजिटल ट्विन तकनीक का उपयोग करके अपने अंतरिक्ष यात्रियों को दुर्घटनाग्रस्त होने से बचाने में सक्षम रहा।

बेशक, उस समय उन्हें डिजिटल ट्विन नहीं कहा गया था। NASA ने 1960 के दशक से अंतरिक्ष में प्रणालियों की नकल करने के लिए नियमित रूप से उनका उपयोग किया।

जब अपोलो 13 दुर्घटना होने वाली थी, NASA ने क्षतिग्रस्त अंतरिक्ष यान से डेटा एक आभासी मॉडल में फीड किया ताकि स्थितियों का अनुकरण किया जा सके और सबसे अच्छे परिणाम वाले परिदृश्य का चयन किया – एक ऐसा परिदृश्य जहां तीन अंतरिक्ष यात्री जीवित रहते। और वे जीवित रहे।

2002 में, माइकल ग्रिव्स ने उत्पाद जीवनचक्र प्रबंधन के हिस्से के रूप में डिजिटल ट्विन के अवधारणा को पेश किया। यह शब्द 2010 में NASA के प्रमुख तकनीकी विशेषज्ञ जॉन विकार्स द्वारा औपचारिक रूप से पेश किया गया।

IBM के अनुसार, “डिजिटल ट्विन एक वस्तु या प्रणाली का आभासी प्रतिनिधित्व है जिसे भौतिक वस्तु को सटीक रूप से दर्शाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह वस्तु के जीवन चक्र को फैलाता है, वास्तविक समय के डेटा से अपडेट होता है और निर्णय लेने में मदद के लिए सिमुलेशन, मशीन लर्निंग और तर्क का उपयोग करता है।”

यह मूल वस्तु की एक आभासी प्रति है।

डिजिटल ट्विन इंडस्ट्री 4.0 तकनीकों जैसे ऑटोमेशन, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, बड़े डेटा और 3D प्रिंटिंग को एकीकृत करते हैं ताकि सिमुलेशन, प्रदर्शन समस्याओं को हल करने और ग्राहक अनुभवों को बढ़ाने के लिए काम किया जा सके।

इसलिए, इन्हें मुख्य रूप से डिज़ाइन, निर्माण, निर्माण, संचालन, रखरखाव, आर्किटेक्चर, स्वास्थ्य सेवा, और इंजीनियरिंग में उपयोग किया जाता है।

हालांकि, डिजिटल ट्विन बनाना इतना आसान नहीं है। इसका मुख्य कारण दो हैं: डेटा की कमी और सिस्टम मॉनिटरिंग। बहुत महीन स्तर पर व्यवधानों को सुपरकंप्यूटिंग शक्तियों से अभी तक मॉनिटर नहीं किया जा सकता। और यह महत्वपूर्ण है कि उन्हें ट्रैक किया जाए क्योंकि वे सिस्टम स्तर पर हर चीज को प्रभावित करते हैं।

डेटा कभी भी पर्याप्त नहीं होता। चीजों को समझने के लिए आपको सटीक और बड़े डेटा की आवश्यकता होती है। अभी, हमारे पास जो डेटा है वह बिखरा हुआ और अधूरा है, जिसमें अंतर को भरने के लिए बहुत सारा अनुमान शामिल है।

यह कैसे काम करता है? सिमुलेशन बनाम डिजिटल ट्विन

सिमुलेशन, जैसा कि आप जानते हैं, एकल प्रक्रिया का प्रतिनिधित्व करते हैं और वर्तमान डेटा का उपयोग नहीं करते हैं। डिजिटल ट्विन सिमुलेशन नहीं हैं; वे वर्तमान डेटा का उपयोग करते हुए कई परिदृश्यों और प्रक्रियाओं का अनुकरण करते हैं। यह एक-तरफ़ा कार्यप्रवाह भी नहीं है – डिजिटल ट्विन सिस्टम जानकारी प्राप्त करते हैं और प्रसारित करते हैं।

तो, वे कैसे काम करते हैं? प्रक्रिया को चार चरणों में विभाजित किया जा सकता है:

1. अपने उत्पाद/वस्तु/उपयोग मामले के लिए व्यक्तिगत डेटा एकत्र करें।
2. इसे उन्नत गणित और सांख्यिकी के साथ बने डेटा मॉडल में फीड करें।
3. डेटा संकलन के लिए एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग करें – अपने डेटा और मॉडलों को मिलाएँ।
4. डिजिटल ट्विन के लिए और उससे निरंतर डेटा प्रवाह बनाए रखें।

एक बार हो जाने पर, आभासी मॉडल आपको भविष्यवाणियाँ करने और व्यक्तिगत सिफारिशें प्रदान करने में मदद करेगा।

हर चीज के लिए एक डिजिटल ट्विन विकसित करना समझ में नहीं आता। आपको एक साधारण ड्रिल मशीन के लिए एक की आवश्यकता नहीं है। उनका उपयोग मुख्य रूप से शारीरिक रूप से बड़े वस्तुओं और जटिल परियोजनाओं के लिए दक्षता को सरल बनाने के लिए सीमित है।

उदाहरण के लिए, Google मानचित्र लें, जो पृथ्वी का एक उत्पाद ट्विन है।

इसके अतिरिक्त, विभिन्न प्रकार के डिजिटल ट्विन उनके उपयोग के स्तर के अनुसार वर्गीकृत किए जाते हैं:

• विवरणात्मक ट्विन: एक वस्तु, प्रणाली, या भौतिक संपत्ति के डिज़ाइन और निर्माण डेटा के जीवित, संपादनीय संस्करण।
• सूचनात्मक ट्विन: जीवित और संवेदी (साथ ही परिचालन) डेटा, जो परिचालन दिशानिर्देशों से मजबूती से जुड़े होते हैं। उत्पाद प्रदर्शन और मुद्दों के बारे में वास्तविक समय की जानकारी प्रदान करते हैं।
• पूर्वानुमानित ट्विन: रखरखाव और अन्य उद्देश्यों के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए डेटा का लाभ उठाते हैं।
• व्यापक ट्विन: संभावित "क्या-यदि" परिदृश्यों का अनुकरण करने और परिवर्तनों या घटनाओं के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा का उपयोग करते हैं।
• स्वायत्त ट्विन: उपयोगकर्ता की ओर से कार्य करते हैं, वैश्विक परिवर्तनों और चुनौतियों का उत्तर देते हैं। वे मानव हस्तक्षेप के बिना कार्रवाई कर सकते हैं।

डिजिटल ट्विन आपको बताते हैं कि वस्तुएँ विभिन्न वातावरणों के तहत कैसे कार्य करती हैं, उत्पाद जीवन चक्र को डिज़ाइन और विकास से लेकर निपटान तक का पालन करते हुए। वे उत्पाद डिज़ाइन और निर्णय लेने में आपकी मदद करके बाजार में समय को कम करते हैं।

आप बाजार में उपयुक्त उत्पादों का शोध और विकास कर सकते हैं, विभिन्न प्रोटोटाइप का परीक्षण कर सकते हैं, और उत्पाद कार्यक्षमता की जांच कर सकते हैं। बस इतना ही नहीं। एक बार जब आपका उत्पाद अपने जीवन के अंत तक पहुँचता है, तो डिजिटल मॉडल उत्पाद निपटान विकल्पों जैसे कि पुनर्नवीनीकरण की भी सिफारिश कर सकता है।

रिटेल में डिजिटल ट्विन का उदाहरण

जैक्वेलिन आल्डरसन, एक बायोकेमिस्ट जो फुटबॉल खिलाड़ियों की मदद करने के लिए डिजिटल ट्विन तकनीक का उपयोग करती हैं ताकि घुटने की चोटों से बचा जा सके, कहती हैं कि डिजिटल ट्विन आपको “कोई जोखिम नहीं होने वाले परिदृश्यों का परीक्षण करने की अनुमति देते हैं।” आखिरकार, यह उसी व्यक्ति या वस्तु का एक आभासी पुनरुत्पादन है जिसमें समान सेट की परिस्थितियाँ होती हैं।

इन मॉडलों का उपयोग गायब या प्राप्त करना मुश्किल जानकारी को जोड़ने या बदलने के लिए भी किया जा सकता है।

फॉर्मूला 1 रेसर लगातार डिजिटल ट्विन का उपयोग करते हैं ताकि टूर्नामेंट से पहले विभिन्न कॉन्फ़िगरेशन का परीक्षण किया जा सके। वे अपने रेस कारों पर कई सेंसर लगाते हैं और सस्पेंशन, एरोडायनामिक्स और अन्य कारकों का अध्ययन करते हैं जो उनकी जीतने की संभावनाओं को बढ़ा सकते हैं।

अब, यहां बताया गया है कि यह रिटेल में कैसे काम कर सकता है।

एक रिटेल स्टोर डिजिटल ट्विन का उपयोग इन-स्टोर खरीदारी के अनुभव को बढ़ाने के लिए गति संवेदकों और स्मार्ट दराज जोड़ सकता है। यह उन्हें ग्राहक की गति और खरीद व्यवहार का विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है, अंततः उनकी मदद करता है:

• भविष्यवाणी करें कि कब खरीदारों को नए उत्पादों की आवश्यकता होगी
• ग्राहक प्राथमिकताओं के अनुसार स्टोर लेआउट का अनुकूलन करें
• बिक्री प्रदर्शन और समर्थन के आधार पर स्टाफिंग मॉडल का निर्माण करें
• एक इंटरएक्टिव, AI-संचालित ग्राहक यात्रा मानचित्र बनाएं

रिटेलर अपने स्टोर को ऑनलाइन ले जा सकते हैं और एक मल्टीचैनल खरीदार अनुभव प्रदान कर सकते हैं, सभी प्लेटफार्मों पर ग्राहक यात्रा को ट्रैक कर सकते हैं। वास्तव में, वे AI का उपयोग करके एक आभासी स्टोर में एक आभासी ग्राहक बना सकते हैं। यह उन्हें उनके रिटेल व्यवसाय पर बाजार परिवर्तनों के प्रभाव का अध्ययन करने और लागत बचाने के लिए संचालन को ठीक करने की अनुमति देगा।

डिजिटल ट्विन ऑफ़ कस्टमर (DToC) क्या है?

डिजिटल ट्विन ऑफ़ कस्टमर (DToC) एक ग्राहक या ग्राहक समूह का एक आभासी प्रतिनिधित्व है जो ग्राहक व्यवहार का अनुकरण, विश्लेषण और पूर्वानुमान करता है। यह पहले पक्ष के डेटा और अन्य उपभोक्ता डेटा स्रोतों का उपयोग करके ग्राहक अनुभवों को एक डिजिटल वातावरण में दोहराता है।

सामान्य ट्विन तकनीक की तरह, DToCs उन्नत एनालिटिक्स, एआई, और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके आपके खरीदार का एक डिजिटल संस्करण बनाते हैं।

गार्टनर का कहना है, “सिर्फ डेटा बिंदुओं को इकट्ठा करने के बजाय, [डिजिटल ट्विन ऑफ़ कस्टमर] भविष्य के व्यवहारों का संदर्भ और भविष्यवाणियाँ प्रदान करता है। यह ऑनलाइन और भौतिक इंटरएक्शन दोनों का उपयोग करता है और यह गतिशील है, जैसे-जैसे नई जानकारी आती है, यह अपडेट होता है और यह पहचानता है कि एक व्यक्ति एक से अधिक व्यक्तित्व का उदाहरण प्रस्तुत कर सकता है…”

यह इस कारण से है कि लोग और उनके व्यक्तित्व समय के साथ बदल सकते हैं।

DToCs उन कार्यों पर आधारित हैं जो वर्तमान में Google, Amazon, और Netflix जैसे प्रसिद्ध ब्रांडों द्वारा किए जा रहे हैं: व्यवहार डेटा की व्याख्या करने और उत्पाद अनुभवों को समायोजित करने के लिए एआई और एमएल एल्गोरिदम का उपयोग करना।

मार्केटिंग टीमें ग्राहक यात्रा में बाधाओं की पहचान कर सकती हैं, ग्राहक विश्वास बनाए रख सकती हैं, और व्यवसाय के परिणामों में सुधार कर सकती हैं।

हालांकि यह एक नवजात तकनीक है, लेकिन बड़ी कंपनियों के 70% सी-सूट तकनीकी कार्यकारी पहले से ही डिजिटल ट्विन में निवेश कर रहे हैं। इस बाजार का मूल्य 2025 तक €7 बिलियन तक पहुँचने की उम्मीद है, जो वार्षिक रूप से 30%-45% बढ़ रहा है।

और ऐसा क्यों नहीं?

अब आप डिजिटल ट्विन के साथ न केवल इन-स्टोर और ऑनलाइन स्टोर को दोहरा सकते हैं, बल्कि उन ग्राहकों को भी जो उन्हें विजिट करते हैं। इससे आपको यह जानने में मदद मिलती है कि विशिष्ट ग्राहक या खरीदार समूह ग्राहक यात्रा में परिवर्तनों का कैसे जवाब देंगे इससे पहले कि यह लागू किया जाए, जिससे आप हानिकारक परिवर्धनों को समाप्त कर सकते हैं।

एक वर्चुअल स्टोर में वर्चुअल ग्राहकों के साथ, DToCs कस्टम डील का सुझाव दे सकते हैं और खरीदारी को एक सहज और व्यक्तिगत अनुभव बना सकते हैं, सभी स्तरों पर ग्राहक संतोष सुनिश्चित करते हैं।

ग्राहक का 360-डिग्री दृश्य

डिजिटल ट्विन ऑफ़ कस्टमर (DToC) ग्राहक के 360-डिग्री दृश्य से मुख्य रूप से एकत्रित और उपयोग किए गए डेटा के प्रकार के कारण भिन्न होता है।

जो लोग नहीं जानते हैं, उनके लिए ग्राहक का 360-डिग्री दृश्य विभिन्न टचपॉइंट और ग्राहक डेटा प्लेटफ़ॉर्म से डेटा इकट्ठा करने और उन्हें एक जगह में विलीन करने में शामिल होता है। यह संगठनों को अपने संभावित ग्राहकों और उनकी आवश्यकताओं को पूरी तरह से समझने में मदद करता है।

एक 360-डिग्री दृश्य विकसित करने के लिए आपको कई उपकरणों और सेवाओं की आवश्यकता होती है।

सफलता के लिए उपयोगकर्ता व्यवहार डेटा, लेनदेन का इतिहास, रुचियाँ, और विशेषता डेटा जैसी विस्तृत डेटा की आवश्यकता होती है, ताकि ग्राहक का एक समग्र दृश्य बनाया जा सके। ऐसा करना महंगा और समय लेने वाला है, इसलिए कई छोटे और मध्यम आकार के व्यवसायों के लिए यह संभव नहीं है।

गार्टनर ने पाया है कि केवल 14% संगठनों ने अपने ग्राहक का 360-डिग्री दृश्य प्राप्त किया है।

चूंकि भविष्य में तृतीय पक्ष कुकीज़ समाप्त हो जाएँगी, आप उन्हें रुचि और लक्षित विचार इकट्ठा करने के लिए उपयोग नहीं कर पाएँगे। केवल इस डेटा के आधार पर राजस्व बढ़ाना काफी कठिन हो जाएगा।

DToCs इससे अप्रभावित हैं।

डिजिटल ट्विन ऑफ़ कस्टमर मुख्य रूप से पहले पक्ष के डेटा का उपयोग करता है जिसे ग्राहक यात्रा के दौरान उपभोक्ता अंतर्दृष्टि और व्यक्तिगतकरण प्रदान करने के लिए बीज डेटा के रूप में इस्तेमाल किया जाता है। यह एक गतिशील, डिजिटल खरीदार है जो आपके संभावित ग्राहकों की कभी न खत्म होने वाली प्रकृति को कैद करता है बिना डेटा की गुणवत्ता और विश्वास को समझौता किए।

सिंथेटिक पर्सनास और सिलिकॉन सैंपलिंग

डिजिटल ट्विन ऑफ़ कस्टमर के बारे में एक लेख में सिंथेटिक पर्सनास और सिलिकॉन सैंपलिंग का उल्लेख करना अधूरा होगा।

सिंथेटिक पर्सनास, या सिलिकॉन सैंपल, बड़े भाषा मॉडल जैसे OpenAI के ChatGPT का उपयोग करके आपके वास्तविक ग्राहकों के डिजिटल प्रतिनिधित्व बनाने के लिए बनाए जाते हैं। डेटा को जनरेटिव एआई मॉडल में जोड़ा जाता है, जिसे तब उस ग्राहक के व्यक्तित्व को उत्पन्न करने और अपनाने के लिए प्रॉम्प्ट किया जाता है जिसका डेटा प्रदान किया गया है।

आप इन पर्सनास का उपयोग कई उपयोग मामलों के लिए कर सकते हैं, जैसे आपके ईकॉमर्स साइट के लिए नए विज्ञापनों का परीक्षण करना या उत्पाद डिज़ाइन का मूल्यांकन करना।

एक और दिलचस्प उपयोग मामला यह है कि ग्राहक सर्वेक्षण प्रश्नों का उत्तर देने के लिए सिलिकॉन सैंपल का लाभ उठाना। चूंकि आप एक LLM मॉडल का उपयोग कर रहे हैं, इसलिए आउटपुट ज्यादातर मानव की तरह लगता है और आपके उत्पाद के प्रति ग्राहकों के लक्ष्यों, रुचियों और प्राथमिकताओं के बारे में बताता है।

प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता जितनी अधिक होगी, आपके सर्वेक्षण के उत्तर उतने ही बेहतर होंगे। यह सिंथेटिक डेटा डेटा की कमी और गुणवत्ता के कारण उत्पन्न होने वाले अंतराल को भर सकता है, जिससे आपको ग्राहक-केंद्रित निर्णय लेने की अनुमति मिलती है।

डिजिटल ट्विन्स के लाभ: मार्केटिंग और ग्राहक अनुभव (CX) में

ग्राहकों के डिजिटल ट्विन्स का उपयोग मुख्य रूप से मार्केटिंग में ग्राहक यात्रा के अनुकूलन (CJO) के लिए किया जा सकता है।

यह प्रक्रिया ग्राहकों के कार्यों और इंटरएक्शन को कई टचपॉइंट्स के माध्यम से मानचित्रित करना है ताकि एंड-टू-एंड ग्राहक अनुभव को नियंत्रित या प्रभावित किया जा सके। आप संभावित ग्राहक को उनके व्यवहार डेटा के आधार पर एक रूपांतरण घटना, जैसे कि एक ईबुक डाउनलोड करना या मुफ्त ट्रायल के लिए साइन अप करना, की ओर निर्देशित करते हैं।

ग्राहक का डिजिटल ट्विन इसे आसान बनाता है, इस अर्थ में कि आपको लोगों को निर्णय लेने के लिए मजबूर नहीं करना पड़ता – वे स्वेच्छा से ऐसा करते हैं।

चूंकि डिजिटल ट्विन्स उपभोक्ताओं के वर्तमान और ऐतिहासिक डेटा का पूरी तरह से विश्लेषण करते हैं, वे प्रत्येक व्यक्ति के लिए अद्वितीय प्रवृत्तियों और पैटर्नों को पहचान सकते हैं। इसके बदले, आपको ऐसे अंतर्दृष्टि मिलते हैं जो आपको उनकी रुचियों के अनुसार व्यक्तिगत मार्केटिंग अभियान बनाने में मदद करते हैं और सही समय पर सही लोगों को सही प्रस्ताव भेजने में मदद करते हैं।

इस तरह की अनुकूलनता उच्च संलग्नता और रूपांतरण दरों का परिणाम देती है।

डिजिटल ट्विन्स उन टचपॉइंट्स की पहचान कर सकते हैं जहाँ ग्राहक खरीदारी की यात्रा में छूट जाते हैं। यह एक जटिल चेकआउट पृष्ठ, खराब CTA वाले न्यूज़लेटर साइन-अप फॉर्म, या यहां तक कि एक उत्पाद पृष्ठ जिसमें अपर्याप्त विवरण हो सकता है। वे समस्या की पहचान करते हैं और समाधान भी सुझाते हैं - जिससे आप विभिन्न परिदृश्यों का परीक्षण कर सकें।

अतिरिक्त रूप से, ग्राहक के व्यवहार का अनुकरण करने से मार्केटर्स को ग्राहक यात्रा के साथ-साथ अन्य इनबाउंड प्रक्रियाओं को सरल बनाने में मदद मिलती है। यह उपयोगकर्ताओं को प्रत्येक चरण पर सर्वोत्तम कार्रवाई का मार्गदर्शन करता है, जिससे उन्हें अपने लक्ष्यों तक पहुँचने और किसी भी बाधाओं को पार करने में मदद मिलती है।

ग्राहक अनुभव पर एक शब्द

ग्राहक अनुभव (CX) आपके ग्राहकों के ब्रांड के बारे में सभी चरणों में उनके खरीदारी यात्रा के दौरान होने वाली छवि से ज्यादा कुछ नहीं है। यह तब हो सकता है जब वे आपके ब्रांड के साथ किसी भी तरह से इंटरएक्ट कर रहे होते हैं, जैसे कि पहली बार आपके विज्ञापन पर क्लिक करना, आपकी वेबसाइट पर जाना, आपके ब्लॉग पोस्ट पढ़ना, या ग्राहक समर्थन से संपर्क करना।

ग्राहकों के डिजिटल ट्विन्स आपको ग्राहकों की आपके ब्रांड के बारे में धारणा में सुधार करने की क्षमता देते हैं। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि:

• 52% संभावित ग्राहक यदि उनके पास नकारात्मक ब्रांड छवि हो तो वे प्रतियोगी की ओर मुड़ जाएंगे।
• जो कंपनियाँ CX पर ध्यान केंद्रित करती हैं, उनमें 80% की वृद्धि होती है।
• 73% ग्राहक एक ब्रांड से खरीदारी करते समय ग्राहक अनुभव को प्राथमिकता देते हैं।

DToC दृष्टिकोण आपको अपने मार्केटिंग और संदेश रणनीतियों को वास्तविक समय में समायोजित करने में मदद करता है, उन गतिविधियों को वेटो करता है जो काम नहीं करतीं या संभावित रूप से नकारात्मक ग्राहक अनुभव की ओर ले जा सकती हैं। नकारात्मक परिस्थितियों को होने से पहले ठीक करके, ब्रांड सकारात्मक भावनाओं को सुदृढ़ कर सकते हैं और एक वफादार ग्राहक आधार बना सकते हैं।

इस प्रकार, संभावित ग्राहकों की इच्छाओं, जरूरतों, विश्वासों, अपेक्षाओं, और पूर्व अनुभवों का लाभ उठाना आपको स्वचालित सहभागिता रणनीतियाँ बनाने का सामर्थ्य देता है जो उद्योग के रुझानों और ग्राहक प्राथमिकताओं में परिवर्तनों के साथ तालमेल रखती हैं।

ग्राहक का डिजिटल ट्विन बनाना: यह कैसे काम करता है?

ग्राहक का डिजिटल ट्विन विकसित करना एक थकाने वाली प्रक्रिया है। आपको डेटा एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग तकनीकों से परिचित होना चाहिए ताकि आप ऐसे विश्लेषणात्मक मॉडल बना सकें जो ऑनलाइन और भौतिक इंटरएक्शन को जोड़ सकें और ग्राहक रूपांतरण को मार्गदर्शित कर सकें।

तो, डिजिटल ट्विन ऑफ़ कस्टमर (DToC) बनाने से पहले, अपने आप से तीन सवाल पूछें:

• आप ग्राहक का डिजिटल ट्विन क्यों बनाना चाहते हैं?
• आप कौन से डेटा स्रोतों का उपयोग करेंगे?
• आप क्या परिणाम प्राप्त करना चाहते हैं?

इन तीन सवालों के जवाब के साथ, आप पूरे प्रक्रिया को बहुत आसान बना सकते हैं। एक स्पष्ट अंत लक्ष्य और डेटा सेट यह सुनिश्चित करता है कि डिजिटल ट्विन आपके संगठन द्वारा स्थापित उद्देश्यों को पूरा करते हैं।

खरीदार व्यक्तित्व बनाना

पहला कदम यह है कि आप अपने मौजूदा ग्राहक डेटा को इकट्ठा करें और इसका उपयोग खरीदार व्यक्तित्व बनाने के लिए करें - ये आपके आदर्श ग्राहकों का अर्ध-काल्पनिक प्रतिनिधित्व हैं। ITSMA के अनुसार, 44% मार्केटर्स वर्तमान में अपने व्यावसायिक गतिविधियों को सूचित करने के लिए खरीदार व्यक्तित्व का उपयोग करते हैं।

डेटा निश्चित रूप से व्यक्तित्व निर्माण का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा है।

• जनसांख्यिकी: आयु, लिंग, स्थान, शिक्षा, पारिवारिक स्थिति, और आय।
• व्यवहार: वेबसाइट विज़िट, देखे गए पृष्ठ, ब्राउज़िंग की आदतें, कीवर्ड, और चैनल प्राथमिकताएँ।
• सामाजिक एनालिटिक्स: पसंद, टिप्पणियाँ, शेयर, हैशटैग, और उल्लेख।
• लेनदेन: आदेश की आवृत्ति, कार्ट परित्याग, खरीद का इतिहास, और भुगतान की प्राथमिकताएँ।
• ग्राहक सेवा: समर्थन टिकट, पूछताछ, ग्राहक प्रतिक्रिया, और समर्थन कॉल के ट्रांसक्रिप्शन।

विभिन्न स्रोतों से ऐतिहासिक और वर्तमान उपयोगकर्ता डेटा को इकट्ठा करें, फिर उसे संसाधित करें, विश्लेषण करें, और इसे लक्षित ग्राहक व्यक्तित्व बनाने के लिए विभाजित करें। क्रॉस-फंक्शनल व्यक्तित्व प्रोफ़ाइल बनाने के लिए अपनी बिक्री, ग्राहक सेवा, और उत्पाद विकास टीमों को शामिल करें।

उस ग्राहक व्यक्तित्व का चयन करें जिसके लिए आप डिजिटल ट्विन बनाना चाहते हैं और इसे अतिरिक्त डेटा स्रोतों से समृद्ध करें।

गुणवत्ता ग्राहक डेटा के साथ परिष्कृत करें

एक बार जब आप ग्राहक व्यक्तित्व का चयन कर लें, तो अगला कदम इसे अतिरिक्त उच्च गुणवत्ता वाले ग्राहक डेटा से पूरक करना है। इसमें विश्लेषणात्मक उपकरणों, स्थान-आधारित सेवाओं, सेंसर, और स्मार्ट कैमरों के माध्यम से एकत्रित डिजिटल और भौतिक इंटरएक्शन दोनों शामिल हो सकते हैं।

बाजार अनुसंधान, सामाजिक मीडिया एनालिटिक्स, और ग्राहक की आवाज़ (VoC) डेटा भी बेहतरीन इनपुट है।

लेकिन इससे पहले, सुनिश्चित करें कि आपके पास ग्राहक अनुभव को पूरी तरह से कैप्चर करने के लिए आवश्यक सभी डेटा है। यदि आपके पास नहीं है, तो देखें कि आप वर्तमान में डेटा इकट्ठा करने के तरीके को कैसे बदल सकते हैं। AI और डेटा एनालिटिक्स में हाल की तकनीकी प्रगति के बारे में जानें, और समझें कि विश्लेषणात्मक मॉडल डेटा को कैसे संसाधित करते हैं ताकि उपभोक्ता व्यवहार पर अंतर्दृष्टि प्रदान की जा सके।

डेटा गोपनीयता और सुरक्षा सुनिश्चित करें

पहली-पार्टी ग्राहक डेटा या किसी भी व्यक्तिगत डेटा का उपयोग करने का एक बड़ा हिस्सा यह सुनिश्चित करना है कि आपका डेटा उपयोग सभी डेटा गोपनीयता नियमों और विनियमों, जैसे सामान्य डेटा संरक्षण विनियम (GDPR) और कैलिफ़ोर्निया उपभोक्ता गोपनीयता अधिनियम (CCPA) के अनुसार हो।

यह संभावित पहचान योग्य उपयोगकर्ता डेटा की सुरक्षा के लिए गोपनीयता और अनुपालन जोखिमों को कम करने में मदद करता है, जो ग्राहकों के डिजिटल ट्विन्स बनाने के लिए आवश्यक है। इस समस्या का एक तरीका यह है कि आप एआई एल्गोरिदम का उपयोग करके उत्पन्न कृत्रिम डेटा का उपयोग करें।

फिर भी, आपको अपनी सभी गतिविधियों में डेटा पारदर्शिता बनाए रखनी चाहिए और उपयोगकर्ताओं को डिजिटल ट्विन्स कार्यक्रमों में भाग लेने का विकल्प देना चाहिए। उन्हें यह जानना चाहिए कि यह क्या है और इससे उन्हें क्या लाभ हो सकता है - न कि आपको। अंत में, ग्राहक को यह तय करने का अंतिम अधिकार होना चाहिए कि उनके व्यक्तिगत डेटा को कैसे संग्रहित और उपयोग किया जाए।

अपने कार्यप्रणाली में एकीकृत करें

एक बार जब आप कार्यात्मक डेटा मॉडल बना लें जो डिजिटल ग्राहक ट्विन्स को संभव बनाते हैं, तो उन्हें अपने व्यवसाय के कार्यप्रणाली में एकीकृत करना शुरू करें।

डिजिटल ट्विन्स आपके उत्पादों, सेवाओं, और समग्र ग्राहक अनुभव को सुधारने में मदद कर सकते हैं। आप ग्राहक व्यवहार की भविष्यवाणी कर सकते हैं ताकि नए मोनेटाइजेशन मॉडल चला सकें, ग्राहक दीर्घकालिकता में सुधार कर सकें, और एक वफादार ब्रांड फॉलोइंग बना सकें।

विभिन्न ग्राहक समूहों के लिए डिजिटल ट्विन प्रौद्योगिकी की लॉजिक और प्रक्रिया को अनुकूलित करने के लिए विषय-वस्तु के विशेषज्ञों (SMEs) के साथ निकटता से काम करें।

एक बार बनाए जाने के बाद, आपके डिजिटल ट्विन को नए डेटा के साथ अद्यतित रहना चाहिए, जैसे हाल के लेनदेन, सामाजिक मीडिया गतिविधियाँ, या ग्राहक समर्थन कॉल। इस जानकारी को अपने वर्चुअल मॉडल में एकीकृत करें, जिसमें पहले से ही उत्पादों की रुचियाँ, संचार प्राथमिकताएँ, व्यक्तित्व, और भावना विश्लेषण मॉडल शामिल हैं।

Delve AI DToCs के साथ कैसे मदद करता है

जैसा कि हमने उल्लेख किया है, ग्राहकों के डिजिटल ट्विन बनाने का पहला कदम व्यक्तित्व निर्माण है। Delve AI द्वारा Persona एक ऑनलाइन व्यक्तित्व जनरेटर है जो आपको अपने व्यवसाय, प्रतिस्पर्धियों, और सोशल मीडिया ऑडियंस के लिए डेटा-आधारित व्यक्तित्व स्वचालित रूप से बनाने की अनुमति देता है।

हम पहले पक्ष के डेटा (CRM, वेब एनालिटिक्स, और सर्वेक्षण), दूसरे पक्ष के डेटा (सामाजिक विश्लेषण और प्रतिस्पर्धी बुद्धिमत्ता), और सार्वजनिक डेटा (समीक्षाओं, रेटिंग्स, फोरम, ऑनलाइन समुदायों, और समाचारों से VoC डेटा) सहित डेटा स्रोतों के विविध सेट का उपयोग करके गतिशील व्यक्तित्व बनाते हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और एआई का उपयोग करके संयोजित किए जाने पर, ये स्रोत आपके ग्राहकों का 360-डिग्री अवलोकन प्रदान करते हैं।

हमारा व्यक्तित्व टूल डेटा को एकत्र, विश्लेषण और खंडित करता है ताकि B2B (हरा में उजागर) और B2C व्यवसायों (नीला में उजागर) के लिए तीन से पांच खरीददार व्यक्तित्व बनाए जा सकें। यह प्रक्रिया पूरी तरह से स्वचालित है और केवल कुछ मिनट लेती है।

प्रत्येक व्यक्तित्व कार्ड आपके दर्शकों के खंडों का गहन सारांश प्रदान करता है, जिसमें उपयोगकर्ता प्रतिशत, सत्र, क्रियावली दर, रूपांतरण, लेनदेन, और राजस्व जैसे महत्वपूर्ण मैट्रिक्स शामिल होते हैं।

बस व्यक्तित्व विवरण पर क्लिक करें और आप उस विशेष व्यक्तित्व का पूरा विवरण देने वाले पृष्ठ पर पहुँच जाएंगे।

उपभोक्ता जनसांख्यिकी से लेकर मनोवैज्ञानिक आंकड़ों तक सब कुछ ध्यान में रखा जाता है; आप उनके जीवनशैली, लक्ष्यों, आकांक्षाओं, चुनौतियों, संचार चैनलों, प्राथमिकताओं, शौकों, रुचियों, व्यक्तित्वों, और बहुत कुछ के बारे में जानेंगे। इसके अतिरिक्त, उद्योग-विशिष्ट अंतर्दृष्टि आपको उस उद्योग से संबंधित संरचित कीवर्ड डेटा प्रदान करती है, जिसमें आप हैं।

प्रत्येक व्यक्तित्व खंड के लिए ई-कॉमर्स/B2C और संगठनात्मक यात्रा के लिए एकल उपयोगकर्ता यात्राओं के नमूने आपको यह समझने में मदद करते हैं कि उपयोगकर्ता आपकी वेबसाइट के साथ कैसे इंटरएक्ट करते हैं।

व्यक्तित्व हर महीने ताज़ा डेटा के साथ स्वचालित रूप से अपडेट होते हैं, जो आपको नए दर्शकों को प्राप्त करने और बनाए रखने में मदद करने वाले एआई-चालित सिफारिशें प्रदान करते हैं। खरीददार व्यक्तित्व के तत्वों के बारे में अधिक जानकारी के लिए, हमारे उसी विषय पर लेख पढ़ें।

निष्कर्ष

ग्राहक का डिजिटल ट्विन (DToC) एक उभरती हुई तकनीक है जिसे विपणकों को अपनी दीर्घकालिक योजनाओं में शामिल करना चाहिए। वे ग्राहक की प्रेरणाओं, रुचियों और व्यवहार को पहले से कहीं अधिक कैद करते हैं - न केवल अतीत में बल्कि वर्तमान और भविष्य में भी।

उन्नत एनालिटिक्स, एआई, और मशीन लर्निंग के बीच स्थित, DToCs डेटा-आधारित ग्राहक अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं जो विज्ञापन लक्ष्यीकरण और ग्राहक यात्रा अनुकूलन में मदद करते हैं, राजस्व और व्यवसाय विकास को बढ़ाते हैं।

तीसरे पक्ष के डेटा स्रोतों पर निर्भर रहना अब एक विकल्प नहीं है। संगठनों को डेटा गोपनीयता और ग्राहक संतोष बनाए रखने के लिए सिंथेटिक व्यक्तित्वों और ग्राहकों के डिजिटल ट्विन्स जैसे वैकल्पिक समाधानों में निवेश करना शुरू करना चाहिए।