2018 లో, డేటా విల్ ఎమర్జింగ్ ఇన్సైట్స్ ఎకానమీకి ఇంధనం ఇస్తుంది

డేటా అంతర్దృష్టులు

యొక్క అవకాశం కృత్రిమ మేధస్సు (AI) ప్రతిదీ మార్చడం 2017 లో మార్కెటింగ్ సర్కిల్‌లలో గణనీయమైన సంచలనాన్ని సృష్టించింది మరియు ఇది 2018 లో మరియు రాబోయే సంవత్సరాల్లో కొనసాగుతుంది. వంటి ఆవిష్కరణలు సేల్స్ఫోర్స్ ఐన్స్టీన్, CRM కోసం మొట్టమొదటి సమగ్ర AI, అమ్మకపు నిపుణులకు కస్టమర్ అవసరాలపై అపూర్వమైన అంతర్దృష్టులను ఇస్తుంది, కస్టమర్లు వాటిని గ్రహించక ముందే సమస్యలను పరిష్కరించడానికి సహాయక ఏజెంట్లకు సహాయం చేస్తుంది మరియు మార్కెటింగ్ అనుభవాలను వ్యక్తిగతీకరించడానికి ముందు సాధ్యం కాని స్థాయికి అనుమతిస్తుంది.

ఈ పరిణామాలు దాదాపుగా అస్పష్టంగా జరుగుతున్న షిఫ్ట్ యొక్క ప్రధాన అంచు: ది ఆవిర్భావం అంతర్దృష్టుల ఆర్థిక వ్యవస్థ. పారిశ్రామిక యుగం ఉత్పాదక-కేంద్రీకృత ఉత్పత్తి ఆర్థిక వ్యవస్థలో ప్రవేశించినట్లే, సమాచార యుగం అంతర్దృష్టుల ఆర్థిక వ్యవస్థను నడిపిస్తోంది, డేటా ఇంధనాన్ని అందిస్తుంది. ఉత్తమ AI సాధనాలు ముడి డేటాను క్రియాత్మకమైన అంతర్దృష్టులుగా మార్చగలవు.

ఇది చాలా అధునాతనమైనప్పటికీ, దాని ప్రధాన భాగంలో, AI అనేది ఒక సాఫ్ట్‌వేర్ ప్రోగ్రామ్ అని గుర్తుంచుకోవడం ముఖ్యం, మరియు దానిలో ఇవ్వబడిన డేటా అసంపూర్ణంగా లేదా సరికానిది అయితే, అవుట్పుట్ యొక్క నాణ్యత తగ్గుతుంది. AI యొక్క వాగ్దానాన్ని నెరవేర్చడానికి, విక్రయదారులు డేటాను కంపైల్ చేయడానికి, ప్రమాణాలను వర్తింపజేయడానికి, సమాచారాన్ని నవీకరించడానికి మరియు తగిన విధంగా డేటాను శుభ్రపరచడానికి ఒక మార్గాన్ని కనుగొనాలి.

డేటా నాణ్యతను గుర్తించడం మరియు డేటాను అంతర్దృష్టులుగా మార్చడం చాలా ముఖ్యం. అంతర్దృష్టుల ఆర్థిక వ్యవస్థ అభివృద్ధి చెందుతున్న దృగ్విషయం అయితే, దానిని ముందుకు నడిపించడానికి అవసరమైన ఇంధనం స్పష్టంగా ఉంది: అధిక-నాణ్యత డేటా. రాబోయే సంవత్సరంలో, మరిన్ని కంపెనీలు ఆట-మారుతున్న అంతర్దృష్టులను రూపొందించడానికి అవసరమైన డేటా నాణ్యతను సాధించడానికి ఇలాంటి నాలుగు-దశల ప్రక్రియలను అమలు చేస్తాయి:

  1. దశ 1: ప్రణాళిక - విక్రయదారులు ఈ దశలో ప్రణాళికలను రూపొందించడానికి చారిత్రక డేటాను ఉపయోగిస్తున్నారు, లక్ష్యాలను గుర్తించడానికి అమ్మకాలతో కలిసి పని చేస్తారు మరియు లక్ష్యాలను చేరుకోవడానికి అవసరమైన సగటు ఒప్పంద పరిమాణం, లీడ్ వాల్యూమ్ మరియు వేగాన్ని నిర్ణయిస్తారు. అప్పుడు, వారు గత పనితీరు ఆధారంగా మార్పిడి రేట్లను నిర్ణయిస్తారు మరియు ప్రస్తుత లక్ష్యాలను చేరుకోవడానికి వారు ఏమి చేయాలో (ఉదా., ఎన్ని లీడ్‌లు ఉత్పత్తి చేయాలో, సరైన అమ్మకాల చక్రం మొదలైనవి) సూచిస్తారు.
  2. దశ 2: సాధించడం - ఈ దశలో, విక్రయదారులు లక్ష్యాల వైపు వారి పురోగతిని అంచనా వేయడానికి మరియు అంతర్దృష్టులను to హించడానికి ప్రచార పనితీరును అంచనా వేస్తారు. ఈ విధంగా, వారు అభిప్రాయ లూప్‌ను రూపొందించడానికి డేటాను అంతర్దృష్టులుగా మార్చవచ్చు. ఇకామర్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు అందించే “మీకు కూడా నచ్చవచ్చు” ఉత్పత్తి సిఫార్సులు దీనికి ఒక ఉదాహరణ, ఇవి కొత్త డేటా ప్రవహించేటప్పుడు నవీకరించబడతాయి.
  3. దశ 3: ఆప్టిమైజింగ్ - పేరు సూచించినట్లుగా, ఈ దశలో మార్కెటింగ్ మరియు అమ్మకాల మధ్య హ్యాండ్ఆఫ్ వంటి ప్రక్రియల నిరంతర మెరుగుదల ఉంటుంది. క్రొత్త సమాచారం వచ్చినప్పుడు, ప్రక్రియలను ఆప్టిమైజ్ చేస్తున్న విక్రయదారులు జాగ్రత్తగా సమీక్షలు నిర్వహిస్తారు మరియు ఫలితాలను మెరుగుపరచడానికి వారు ఉపయోగించే పద్ధతులను గుర్తిస్తారు. ప్రక్రియలు సర్దుబాటు చేయబడతాయి మరియు ఫలితాలు కొలుస్తారు.
  4. దశ 4: మూల్యాంకనం - ఈ కీలకమైన దశలో, విక్రయదారులు వారి ప్రోగ్రామ్‌లను అంచనా వేస్తారు మరియు ఏ ప్రచారాలు అత్యధిక రాబడిని ఇస్తాయో తెలుసుకుంటారు. ROI ని నిర్ణయించడానికి వారు ఛానెల్స్, మెసేజింగ్ మరియు ఇతర కారకాలను పరిశీలిస్తారు, తద్వారా వారు ఏ విధానాన్ని అత్యంత విజయవంతం చేశారో దాని ఆధారంగా భవిష్యత్తు ప్రచారాలను ప్లాన్ చేయవచ్చు. ఈ దశలో సేకరించిన జ్ఞానం డేటా ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన అంతర్దృష్టుల నుండి వస్తుంది.

అంతర్దృష్టుల ఆర్థిక వ్యవస్థకు మారడాన్ని ఎక్కువ మంది వ్యాపార నాయకులు గ్రహించినందున, కంపెనీలు వారి CRM ప్లాట్‌ఫాం వంటి రికార్డ్ సిస్టమ్‌లపై డేటాను ఏకీకృతం చేయడం మరియు ఈ దశలను వర్తింపజేయడం కోసం చూడండి. మార్కెటింగ్ పరిణామంలో AI ఒక ముఖ్యమైన భాగం, కానీ దీనికి ఉద్దేశించిన విధంగా పనిచేయడానికి బుల్లెట్ ప్రూఫ్ డేటా అవసరం, అంటే అమ్మకాలు మరియు మార్కెటింగ్‌కు డేటా సత్యం యొక్క ఒకే మూలం అవసరం.

అమ్మకాలు మరియు మార్కెటింగ్ ఒక సాధారణ పరిష్కార స్టాక్‌ను ఉపయోగించినప్పుడు, డేటా నాణ్యతను నిరంతరం పెంచడానికి పైన పేర్కొన్న దశలను ఉపయోగించి జట్లు మరింత కలిసి పనిచేయగలవు - మరియు విలువైన అంతర్దృష్టులను ఉత్పత్తి చేస్తాయి. సేల్స్ఫోర్స్ వంటి కేంద్ర వ్యవస్థపై ప్రచార ప్రభావాన్ని మరియు డేటాను యాక్సెస్ చేసే సామర్థ్యం మార్కెటింగ్‌కు విశ్వసనీయతను ఇస్తుంది మరియు అమ్మకాలతో జట్టు సహకారాన్ని పెంచుతుంది.

కాబట్టి, 2018 ముగుస్తున్న కొద్దీ, కంపెనీలు AI పరిష్కారాలను కోరుతూనే ఉంటాయి. ఇది సానుకూల దశ - ఐన్‌స్టీన్ వంటి AI సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలతో ఉన్న అవకాశాలు నిజంగా అద్భుతమైనవి. డేటా ఇంధనాలు AI అని గుర్తుంచుకోవడం ముఖ్యం. డేటా యొక్క కేంద్ర పాత్రను గుర్తించి, నాణ్యతను మెరుగుపరచడానికి ఈ నాలుగు దశల వంటి చేతన వ్యూహాన్ని ఉపయోగించే వారు అంతర్దృష్టుల ఆర్థిక వ్యవస్థ ఉద్భవిస్తూనే ఉంటారు.

మీరు ఏమి ఆలోచిస్తాడు?

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