डिजिटल परिवर्तन वर्तमान में खुदरा क्षेत्र के प्रमुख प्रेरकों में से एक के रूप में उभरा है, कंपनियों और ब्रांडों से यह मांग करना कि वे आभासी वातावरण में प्रभावी कार्यवाही के लिए समाधान में निवेश करें. डिजिटलीकरण, इसके अलावा उत्पादों और सेवाओं की दृश्यता को मजबूत और बढ़ाना, खरीदारी के अनुभव में नवाचार के लिए अवसर पैदा करें, 2025 में वैश्विक अर्थव्यवस्था के लिए 100 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर से अधिक की प्रक्षिप्ति में योगदान देना, विश्व आर्थिक मंच के अनुसार
बिग डेटा की प्रगति इस परिवर्तन का एक स्पष्ट उदाहरण है, उपभोक्ताओं के व्यवहार और प्राथमिकताओं के पैटर्न की पहचान की अनुमति देना. डेटा के क्रॉस-रेफरेंसिंग और बड़े पैमाने पर विश्लेषण से, व्यक्तिगत रूप से ऑफ़र को अनुकूलित करना और अभियानों को लक्षित करना संभव हो गया है, एक अधिक प्रासंगिक और आकर्षक खरीदारी अनुभव प्रदान करना. यह उल्लेखनीय है कि व्यावसायिक बुद्धिमत्ता और बड़े डेटा के उपयोग के बीच एक महत्वपूर्ण विभाजन रेखा है, डेटा की मात्रा के अलावा, यह वर्तमान के डेटा के आधार पर निर्णय लेने की संभावना है, न कि केवल अतीत के आधार पर, बिग डेटा में उपयोग की जाने वाली तकनीकों की उच्च प्रसंस्करण शक्ति को देखते हुए.
इस संसाधन के उपयोग के सबसे उल्लेखनीय उदाहरणों में से एक अमेज़न है, जो पिछले खरीदारी और प्रत्येक उपयोगकर्ता की प्रोफ़ाइल के आधार पर उत्पादों का सुझाव देने के लिए एल्गोरिदम लागू करता है – कभी-कभी, यहां तक कि उन उत्पादों के अनुसार सुझाव तैयार करना जो पहले से आपकी गाड़ी में हैं. बिना वजह नहीं, विश्लेषक मॉर्डर इंटेलिजेंस के अनुसार, वाणिज्यिक क्षेत्र में बिग डेटा का बाजार 6 अमेरिकी डॉलर के रूप में अनुमानित था,38 अरब पिछले साल और 16 अरब अमेरिकी डॉलर तक पहुँचने का अनुमान है,68 अरब 2029 तक. यदि परिदृश्य की पुष्टि होती है, यह राशि वार्षिक औसत वृद्धि 21 का प्रतिनिधित्व करेगी,2%
संचालनात्मक दक्षता को डेटा के बुद्धिमान प्रबंधन से भी काफी लाभ होता है. स्टॉक नियंत्रण को अनुकूलित करने वाले उपकरण, मांग की भविष्यवाणियाँ और लॉजिस्टिक्स उपभोक्ता प्रवृत्तियों का पूर्वानुमान लगाने और संचालन के आदर्श स्तर बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण हैं, अतियों या सामग्री की कमी से बचना. इसके अलावा, हमें विभिन्न बिक्री चैनलों के एकीकरण को भी उजागर करना आवश्यक है – या अन्य शब्दों में, इतनी चर्चा की गई ओम्निचैनलिटी – जिसमें उपभोक्ता को एक ऑनलाइन दुकान से एक भौतिक या मोबाइल दुकान में बिना किसी रुकावट के जाने की अनुमति मिलती है. इस प्रकार, एक सुगम खरीद यात्रा को समेकित करना और संचालन को पूरा करना या यहां तक कि दोहराना आसान बनाना संभव है.
दुनिया के कुछ सबसे बड़े रिटेलर्स के पास एक प्रीडिक्टिव एल्गोरिदम है जो उपयोगकर्ता के स्थान डेटा को क्रॉस करता है, विशिष्ट उत्पादों के पृष्ठ पर पहुंच का मात्रा, कार्ट डेटा और अनुमानित रूपांतरण को पूरा करने की प्रक्रिया को तेज करने के लिए, एक लॉजिस्टिक संचालन का सेट जो ग्राहक के आदेश से लेकर उत्पाद की डिलीवरी तक शामिल है. इस प्रकार, यह संभव है कि लॉजिस्टिक गोदाम में उत्पादों को अलग किया जाए इससे पहले कि वस्तुएं वास्तव में खरीदी जाएं
लेकिन संचालन पर प्रभावों के अलावा, ग्राहकों की वफादारी को डेटा के माध्यम से कैसे बढ़ाएं? सबसे पहले, ग्राहकों को आकर्षित करना जो अधिक वफादार होने की प्रवृत्ति रखते हैं. यह संभव है कि किसी कंपनी के ऐतिहासिक ऑर्डर के आधार का विश्लेषण किया जाए और यह समझा जाए कि कौन से आइटम ग्राहकों को अधिक बार खरीदने के लिए लाए हैं और इन आइटम पर मूल्य लचीलापन की रणनीति बनाई जाए, आदर्श मूल्य निर्धारण को समझनाविरुद्धवफादार उपभोक्ताओं की रूपांतरण बढ़ाने के लिए मौजूदा प्रतिस्पर्धा.
एक दूसरा बिंदु यह है कि डेटा के माध्यम से ग्राहक को क्या प्रेरित करता है, इसे समझना, क्या किया जा सकता है जब ग्राहक आधार के साथ शोध किया जाए और इस अध्ययन के परिणामों के आधार पर ऑफ़र के साथ गेमिफाइड समाधान का उपयोग किया जाए. इस सर्वेक्षण के उपयोग के लिए सबसे अनुशंसित विधि हैऑक्टालिसिस, मेरे ग्राहक के उद्देश्य क्या हैं? मेरे ग्राहक क्या करता है? मेरे ग्राहक को क्या सशक्त बनाता है? क्या संपत्ति का एहसास पैदा करता है? मेरे ग्राहक के लिए प्रभाव क्या है? जो जिज्ञासा जगाता है? मेरे ग्राहक कौन से लाभ और फायदे कभी नहीं खोना चाहेंगे? इन डेटा को इकट्ठा करके एक बनाए रखने की रणनीति तैयार करना, निष्ठा के परिणाम निश्चित रूप से बढ़ेंगे.
हालांकि, बिग डेटा अकेले या अलग तरीके से इस क्रांति को नहीं लाता. अन्य संसाधन – और यहाँ, बिल्कुल हमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता (IA) की प्रमुखता को मजबूत करने की आवश्यकता है – ब्रांडों के लिए एक महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक अंतर के रूप में कार्य करते हैं. आईए द्वारा उत्पन्न अनुकूलन लागत में कमी का प्रतिनिधित्व कर सकता है, संचालनात्मक दक्षता में सुधार और कई अन्य लाभ, हालांकि यह डिजिटल ऑप्टिमाइजेशन है जो अधिक उन्नत सहायक द्वारा संचालित है जो वास्तव में व्यापार मॉडल में क्रांति लाने की क्षमता रखता है.
इस बिंदु पर, यह महत्वपूर्ण है कि हम उस चीज़ को अलग करें जिसे हम एआई द्वारा अनुकूलन और डिजिटल परिवर्तन कहते हैं. पहला परिचालन दक्षता में वृद्धि पर केंद्रित है, लागत को कम करना और पैमाने के माध्यम से राजस्व को अधिकतम करना, लेकिन संचालन के केंद्र को प्रभावित किए बिना. अब डिजिटल परिवर्तन कंपनी के व्यवसाय मॉडल में एक पूरी तरह से बदलाव को शामिल करता है, उत्पादों और को प्रभावित करनामुख्य व्यवसायकंपनी का. यानी, जब हम खुदरा की बात करते हैं, यह समझना आवश्यक है कि प्रौद्योगिकी, विशेष रूप से एआई, एक क्रांतिकारी शक्ति है. इसलिए, इसे सबसे अच्छे तरीके से उपयोग करने के लिए, यह आवश्यक है कि आगे बढ़ें और अधिक इंटरैक्टिव और व्यक्तिगत उपकरणों की तलाश करें
हालांकि, तकनीकी प्रगति को डेटा सुरक्षा और गोपनीयता में निवेश के साथ-साथ चलना चाहिए. संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण के माध्यम से, क्रिप्टोग्राफी और स्वचालित धोखाधड़ी पहचान प्रणाली उपभोक्ताओं के विश्वास और डेटा को बनाए रखने के लिए आवश्यक होगी, ब्रांडों की प्रतिष्ठा की रक्षा करने के अलावा
सच यह है कि, जो कंपनियाँ निरंतर अनुसंधान को प्रभावी ढंग से एकीकृत करना जानती हैं, बिग डेटा और सबसे आधुनिक तकनीकी संसाधन उपभोक्ताओं की उच्च अपेक्षाओं को पूरा करने के लिए बेहतर स्थिति में होंगे. एक ऐसे बाजार में जो लगातार गतिशील है, डिजिटलीकरण चुनौतियों को व्यवसाय के लिए अवसरों में बदलने का सबसे उपयुक्त मार्ग है
