వ్యక్తిగతీకరణ నుండి హై-డెఫినిషన్ ఎమోషనల్ ఇంటెలిజెన్స్ వరకు

ఆప్టిమోవ్ ఫోకస్

అధికంగా ఉన్న వ్యక్తులు హావభావాల తెలివి (EQ) బాగా ఇష్టపడతారు, బలమైన పనితీరును చూపుతారు మరియు సాధారణంగా మరింత విజయవంతమవుతారు. వారు దృ are ంగా ఉంటారు మరియు మంచి సామాజిక నైపుణ్యాలను కలిగి ఉంటారు: వారు ఇతరుల భావాలపై అవగాహన చూపిస్తారు మరియు వారి మాటలలో మరియు చర్యలలో ఈ అవగాహనను వ్యక్తం చేస్తారు. వారు విస్తృతమైన వ్యక్తులతో ఉమ్మడి మైదానాన్ని కనుగొనవచ్చు మరియు స్నేహపూర్వకత మరియు సహజీవనం చేసే సామర్థ్యాన్ని మించిన సంబంధాలను పెంచుకోవచ్చు.

వారు సూక్ష్మ సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను గమనించి, విశ్లేషించడం ద్వారా దీనిని సాధిస్తారు: హావభావాలు, వాయిస్ శబ్దం, పద ఎంపిక, ముఖ కవళికలు - వ్యక్తుల మధ్య ప్రసారం చేసే పేర్కొన్న మరియు సూచించిన సంకేతాలు - మరియు వారి ప్రవర్తనను తదనుగుణంగా సర్దుబాటు చేయడం. జ్యూరీ ఇప్పటికీ EQ యొక్క క్వింటెన్షియల్ క్వాంటిఫికేషన్ పద్ధతిలో లేదు, కాని మాకు నిజంగా ఒక పరీక్ష అవసరం లేదు: అధిక EQ ఉన్న వ్యక్తులను మంచి శ్రోతలుగా మేము గుర్తించాము, మనలో మనకు అర్థమయ్యే భావనను పెంపొందించుకునేవారు మరియు ఎవరు ప్రతిస్పందిస్తారు మాకు సజావుగా.

తన EQ పరిశోధనలో, నోబెల్ బహుమతి కీర్తి యొక్క మనస్తత్వవేత్త డేనియల్ కహ్నేమాన్ కనుగొనబడింది ప్రజలు తమకు తెలియని వ్యక్తితో కాకుండా వారు ఇష్టపడే మరియు విశ్వసించే వ్యక్తితో వ్యాపారం చేయడానికి ఇష్టపడతారు, ఆ వ్యక్తి తక్కువ ఉత్పత్తికి మంచి ఉత్పత్తిని అందిస్తున్నప్పటికీ.

బ్రాండ్లు అలా చేయగలిగితే g హించుకోండి!

డేటా వెనుక ప్రజలు

కస్టమర్‌ని బాగా తెలుసుకోవడం మరియు అర్థం చేసుకోవడం మార్కెటింగ్ యొక్క లక్ష్యం, ఉత్పత్తి లేదా సేవ అతనికి సరిపోతుంది మరియు తనను తాను విక్రయిస్తుంది. నిర్వహణ గురువు పీటర్ డ్రక్కర్ (తిరిగి 1974 లో!)

మార్కెటింగ్ యొక్క కేంద్ర సూత్రం ఏమిటంటే, కస్టమర్‌ను బాగా తెలుసుకోవడం వారు కోరుకున్న ఉత్పత్తులు మరియు సేవలను అందించడానికి మీకు సహాయపడుతుంది. కస్టమర్ యొక్క సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవడం ఎల్లప్పుడూ దానిలో ఒక భాగం, కానీ ఇటీవల విక్రయదారులకు అందుబాటులో ఉన్న సందర్భోచిత సమాచారం మొత్తం ఆకాశాన్ని తాకింది.

వ్యక్తిగతీకరణ మొదటి దశ - స్వయంచాలక ఇమెయిళ్ళు ఇప్పుడు మన స్వంత తల్లిదండ్రుల కంటే మా మొదటి పేరును ఎక్కువగా ఉపయోగిస్తాయని మాకు తెలుసు. ఉదాహరణకు, కస్టమర్లను పేరు ద్వారా పిలవడం మరియు వాతావరణానికి తగిన దుస్తులను ప్రదర్శించే సామర్థ్యం కనెక్షన్ చేయడానికి మంచి ప్రారంభం.

మీరు టీవీ స్క్రీన్‌లో మీ వినియోగదారులందరి చిత్రాన్ని చూడగలిగితే, వ్యక్తిగతీకరణ తొమ్మిది లేదా పన్నెండు పిక్సెల్‌లలో చదును చేయబడిన భయంకరమైన ముడి, తక్కువ డెఫినిషన్ చిత్రాన్ని తెలియజేస్తుంది. మీరు ఆకుపచ్చ పిక్సెల్‌ను పసుపు రంగు కంటే భిన్నంగా లక్ష్యంగా చేసుకుంటారు, కానీ అది మీ కస్టమర్ నిశ్చితార్థానికి ఆధారమైన భేదం గురించి.

మీరు ఇప్పటికీ మీ కస్టమర్లను ఆ పిక్సలేటెడ్ పారాడిగ్మ్ ద్వారా చూస్తుంటే, కస్టమర్ విప్లవంలో మీరు తదుపరి తరంగాన్ని కోల్పోతున్నారు, బ్రాండ్లు తమ కస్టమర్లకు వాస్తవంగా సున్నితంగా ఉండటానికి అధికారం ఇస్తారు మరియు వారు సంభాషించే విధానంలో భావోద్వేగ మేధస్సు మరియు వ్యక్తిత్వాన్ని ప్రదర్శిస్తారు.

అధిక నిర్వచనం సాధించడానికి కీ డేటాలో ఉంది. మీ కస్టమర్ డేటా అనేది మానసికంగా తెలివిగల మానవులు గ్రహించే సంజ్ఞలు, స్వరం, కంటెంట్ మరియు వ్యక్తీకరణలకు సమానమైన సాంకేతికత. మీ కస్టమర్ల అనుబంధాలు, కోరికలు, అవసరాలు మరియు సంకోచాలు అన్నీ డేటాలో పొందుపరచబడ్డాయి. మీ కస్టమర్లతో ఆ భావోద్వేగ మేధో సంభాషణను సృష్టించడానికి, ఆ డేటాను ప్రవర్తనా విధానాలకు అనువదించే సాంకేతికత మీకు అవసరం.

మీ అతిపెద్ద ఆస్తిని పెంచుకోండి

కట్టింగ్-ఎడ్జ్ కస్టమర్ మార్కెటింగ్ టెక్నాలజీస్ మీ కస్టమర్ల యొక్క పెరుగుతున్న కణిక మరియు నిర్వచించిన చిత్రాన్ని అందించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి. అల్గోరిథంలు మరియు డేటాగా విశ్లేషణలు మరింత అధునాతనంగా మారండి, మీ టీవీ స్క్రీన్‌లో ఆ పిక్సెల్‌లు నిరంతరం చిన్నవి అవుతాయి. అకస్మాత్తుగా నీలం పిక్సెల్ నీలం కాదని మీరు గమనించవచ్చు - ఇది నాలుగు పిక్సెల్స్: ఆకుపచ్చ, బూడిద, గోధుమ మరియు లేత-నీలం.

ఇప్పుడు మీరు ఎక్కువగా నిర్వచించిన కస్టమర్ల సమూహాలను లక్ష్యంగా చేసుకోవచ్చు, ప్రతి ఒక్కటి వారి ప్రాధాన్యతలతో సరిపోయే సందేశం, కంటెంట్ లేదా ఆఫర్, కస్టమర్ ప్రయాణంలో స్థానం, టచ్ పాయింట్ మరియు మనస్సు యొక్క స్థితి. సాంకేతికత డేటాను సేకరించి, అన్వయించడం కొనసాగిస్తున్నప్పుడు, మీ కస్టమర్ల చిత్రం చివరకు పూర్తిగా నిర్వచించబడిన కీర్తితో ప్రదర్శించబడుతుంది.

ఇది మానసికంగా తెలివైన కమ్యూనికేషన్, ఇది విజయవంతమైన వ్యాపారాలకు కస్టమర్ల హృదయాలను గెలుచుకోవడం ద్వారా మరియు వారి వద్ద ఉన్న అతిపెద్ద ఆస్తిని - వారి కస్టమర్ బేస్ను పెంపొందించడంలో సహాయపడటం ద్వారా పోటీకి అంచుని ఇస్తుంది.

మీరు ఏమి ఆలోచిస్తాడు?

స్పామ్ తగ్గించడానికి ఈ సైట్ Akismet ను ఉపయోగిస్తుంది. మీ వ్యాఖ్య డేటా ఎలా ప్రాసెస్ చేయబడిందో తెలుసుకోండి.