खुदरा डेटा डोमेन

15 साल से ज़्यादा समय से रिटेल और मार्केटिंग में काम करने के बाद से मैं हमेशा डेटा से जुड़ा रहा हूँ। एनालिटिक्स से लेकर ग्राहक जानकारी और उत्पाद फ़ीड तक। इन सभी में डेटा होता है।

यदि आप डेटा को उन श्रेणियों में व्यवस्थित करना चाहते हैं जो व्यवसाय के विभिन्न पहलुओं का प्रतिनिधित्व करते हैं, तो आप उन्हें डेटा डोमेन कहते हैं।

ये डोमेन मार्केटिंग रणनीतियों के लिए डेटा को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने, विश्लेषण करने और उसका लाभ उठाने में मदद करते हैं। खुदरा विपणन के लिए डेटा डोमेन को परिभाषित करने के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका यहां दी गई है:

खुदरा विपणन के लिए प्रमुख क्षेत्र

डेटा के नजरिए से आपके खुदरा व्यापार और विपणन प्रयासों के मुख्य पहलुओं में आमतौर पर निम्नलिखित शामिल हैं:

• ग्राहक डेटा
• उत्पाद तथ्य
• विक्रय डेटा
• इन्वेंटरी डेटा
• मार्केटिंग अभियान डेटा
• व्यवहारिक डेटा
• प्रतिक्रिया और समीक्षा
• प्रतिस्पर्धी डेटा
• भौगोलिक डेटा

किसी भी मार्केटर को यह डेटा किसी भी रूप में मिल सकता है, कभी-कभी तो बिना उसे पहचाने भी। आइए हम उन्हें रिटेल और खास तौर पर रिटेल मार्केटिंग के लिए मुख्य डेटा डोमेन कहें।

एक खुदरा विक्रेता के रूप में आपके पास अन्य डेटा डोमेन हो सकते हैं जिन्हें यहां प्रस्तुत नहीं किया जा सकता है।

कंपनी के आकार के आधार पर, आपके पास अलग-अलग नीतियां हो सकती हैं कि कौन डेटा का प्रबंधन कर रहा है (स्वामित्व) या कौन गुणवत्ता, सुरक्षा (आईटी विभाग) या यहां तक कि अन्य समाधानों के साथ एकीकरण (आईटी पर वापस) की परवाह करता है।

आइए देखें कि हम प्रत्येक डेटा डोमेन को कैसे परिभाषित कर सकते हैं:

2. प्रत्येक डेटा डोमेन को परिभाषित करें

ग्राहक डेटा

इस डोमेन में शामिल हैं अपने ग्राहकों के बारे में जानकारीग्राहक डेटा में व्यक्तिगत ग्राहकों के बारे में जानकारी शामिल होती है, जिसमें जनसांख्यिकी, खरीद इतिहास, प्राथमिकताएं और संपर्क जानकारी शामिल होती है।

• जनसांख्यिकी: आयु, लिंग, आय स्तर, आदि।
• संपर्क जानकारी: ईमेल, फ़ोन नंबर, पता.
• खरीद इतिहास: पिछली खरीदारी, आवृत्ति, मूल्य.
• वफादारी डेटा: लॉयल्टी कार्यक्रम सदस्यता, अंक, पुरस्कार।

ग्राहक डेटा का उपयोग करके, विपणक अत्यधिक व्यक्तिगत विपणन अभियान बना सकते हैं जो उनके दर्शकों के साथ प्रतिध्वनित होते हैं, ग्राहक जुड़ाव में सुधार करते हैं, और वफादारी बढ़ाते हैं।

अच्छे डेटा विश्लेषण के साथ यह डोमेन ग्राहक व्यवहार को समझने, भविष्य की खरीद प्रवृत्तियों की भविष्यवाणी करने और विभिन्न ग्राहक वर्गों की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए ऑफर तैयार करने में मदद करता है।

उत्पाद तथ्य

उत्पादों के बारे में जानकारी आप बेचों:

• उत्पाद विशेषताएं: नाम, श्रेणी, ब्रांड, आकार, रंग, आदि।
• लागत - निर्धारण संबंधी जानकारी: लागत, खुदरा मूल्य, छूट।
• स्टॉक कीपिंग यूनिट (SKU): प्रत्येक उत्पाद के लिए अद्वितीय पहचानकर्ता.
• आपूर्तिकर्ता की जानकारी: आपूर्तिकर्ताओं और निर्माताओं के बारे में विवरण.

विपणक उत्पाद डेटा का उपयोग उत्पाद प्रविष्टियों को अनुकूलित करने, खोज इंजन दृश्यता में सुधार करने और सभी चैनलों पर सटीक और आकर्षक उत्पाद जानकारी सुनिश्चित करने के लिए कर सकते हैं।

यह डेटा प्रभावी उत्पाद अनुशंसाओं, गतिशील मूल्य निर्धारण रणनीतियों और उत्पाद कैटलॉग को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने के लिए महत्वपूर्ण है।

विक्रय डेटा

लेन-देन और बिक्री प्रदर्शन से संबंधित डेटा:

• लेनदेन का विवरण: दिनांक, समय, स्टोर स्थान, भुगतान विधि.
• बिक्री मेट्रिक्स: राजस्व, लाभ मार्जिन, बेची गई इकाइयाँ।
• ऑर्डर का विवरण: ऑनलाइन और स्टोर में ऑर्डर, रिटर्न, एक्सचेंज।

बिक्री डेटा से तात्पर्य किसी व्यवसाय द्वारा किए गए लेन-देन और राजस्व के रिकॉर्ड से है।

बिक्री डेटा का विश्लेषण करने से विपणक सबसे ज़्यादा बिकने वाले उत्पादों की पहचान कर सकते हैं, मौसमी रुझानों को समझ सकते हैं और मार्केटिंग अभियानों की प्रभावशीलता का आकलन कर सकते हैं। यह जानकारी मार्केटिंग रणनीतियों को परिष्कृत करने, प्रचार प्रयासों को अनुकूलित करने और भविष्य की बिक्री का अधिक सटीक पूर्वानुमान लगाने में मदद करती है।

इन्वेंटरी डेटा

स्टॉक स्तर और इन्वेंट्री प्रबंधन के बारे में जानकारी:

• भंडारण स्तर: वर्तमान सूची, पुनःआदेश बिंदु, सुरक्षा स्टॉक।
• इन्वेंटरी मूवमेंट्स: आवक और जावक आवागमन, स्थानान्तरण।
• गोदाम जानकारी: भंडारण स्थान, गोदाम विवरण.

विपणकों के लिए, प्रचार और अभियान की योजना बनाने के लिए इन्वेंट्री डेटा तक वास्तविक समय तक पहुंच होना आवश्यक है।

यह सुनिश्चित करता है कि विपणन प्रयास उत्पाद की उपलब्धता के साथ संरेखित हों, जिससे ऐसी स्थितियों को रोका जा सके जहाँ विज्ञापित उत्पाद स्टॉक से बाहर हों। यह संरेखण ग्राहक संतुष्टि को बनाए रखने और आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन को अनुकूलित करने में मदद करता है।

मार्केटिंग अभियान डेटा

विपणन प्रयासों और अभियानों के बारे में विवरण:

• अभियान जानकारी: नाम, प्रकार, अवधि, बजट.
• चैनल प्रदर्शन: ईमेल, सोशल मीडिया, पीपीसी, एसईओ।
• सहभागिता मीट्रिक्स: क्लिक-थ्रू दरें, रूपांतरण दरें, इंप्रेशन।

विपणक अपने अभियानों के प्रदर्शन को मापते हैं, समझते हैं कि उनके दर्शकों के साथ क्या प्रतिध्वनित होता है, और सुधार के क्षेत्रों की पहचान करते हैं। यह डेटा-संचालित दृष्टिकोण निरंतर अनुकूलन की अनुमति देता है, उच्च ROI और अधिक प्रभावी विपणन रणनीतियों को सुनिश्चित करता है।

व्यवहारिक डेटा

ग्राहक व्यवहार की अंतर्दृष्टि:

• ब्राउज़िंग डेटा: देखे गए पृष्ठ, साइट पर बिताया गया समय, नेविगेशन पथ।
• सहभागिता डेटा: ईमेल, सोशल मीडिया, विज्ञापनों के साथ बातचीत।
• खरीद पैटर्न: आवृत्ति, समय, प्राथमिकताएं.

विपणक इस डेटा का उपयोग अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए करते हैं ग्राहकों की प्राथमिकताएं और व्यवहारजिससे वे अधिक लक्षित और व्यक्तिगत विपणन संदेश बनाने में सक्षम हो सकेंगे।

यदि आप ग्राहक व्यवहार को नहीं समझते हैं, तो आपके पास उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने, रूपांतरण दर बढ़ाने या ग्राहक वफ़ादारी को बढ़ावा देने के लिए सीमित विकल्प हैं। और आप ऐसा नहीं चाहते हैं।

प्रतिक्रिया और समीक्षा

ग्राहक प्रतिक्रिया और उत्पाद समीक्षा:

• समीक्षा डेटा: रेटिंग, टिप्पणियाँ, उत्पाद समीक्षाएँ.
• सर्वेक्षण के परिणाम: ग्राहक संतुष्टि सर्वेक्षण, एनपीएस स्कोर।
• शिकायत डेटा: उठाए गए मुद्दे, समाधान की स्थिति।

यह डेटा विपणक को ग्राहक संतुष्टि और सुधार की आवश्यकता वाले क्षेत्रों के बारे में प्रत्यक्ष जानकारी प्रदान करता है।

फीडबैक और समीक्षाओं के विश्लेषण से, विपणक रुझानों की पहचान कर सकते हैं, समस्याओं का समाधान कर सकते हैं और उत्पाद पेशकशों को बेहतर बना सकते हैं। सकारात्मक समीक्षाओं को विपणन सामग्रियों में सामाजिक प्रमाण के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है, जबकि रचनात्मक फीडबैक उत्पाद विकास और ग्राहक सेवा संवर्द्धन का मार्गदर्शन कर सकता है।

प्रतिस्पर्धी डेटा

प्रतिस्पर्धियों और बाजार स्थिति के बारे में जानकारी:

• प्रतिस्पर्धी उत्पाद: समान उत्पादों की तुलना.
• बाजार में हिस्सेदारी: प्रतिस्पर्धी बिक्री प्रदर्शन, बाजार में पैठ।
• कीमत तय करने की रणनीति: प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण, प्रचार रणनीति।

विपणक इस डेटा का उपयोग अपने स्वयं के प्रदर्शन को मापने के लिए करते हैं (उदाहरण के लिए रूपांतरण दरों या ईमेल विपणन प्रदर्शन की तुलना करना), बाजार के अंतराल की पहचान करना, तथा उद्योग के रुझानों से आगे रहना।

प्रतिस्पर्धी रणनीति का ज्ञान अधिक सूचित रणनीतिक निर्णय लेने की अनुमति देता है और अद्वितीय मूल्य प्रस्तावों को विकसित करने में मदद करता है जो बाज़ार में एक ब्रांड को अलग करता है।

भौगोलिक डेटा

लक्षित विपणन के लिए स्थान-आधारित डेटा:

• ग्राहक स्थान: ग्राहकों का भौगोलिक वितरण.
• स्टोर स्थान: भौतिक स्टोर पते, सेवा क्षेत्र.
• क्षेत्रवार बिक्री: विभिन्न क्षेत्रों में बिक्री प्रदर्शन.

विपणक इस डेटा का उपयोग विशिष्ट क्षेत्रों के लिए विपणन अभियान तैयार करने, स्थानीय एसईओ को अनुकूलित करने और स्थान-आधारित ऑफर बनाने के लिए कर सकते हैं।

भौगोलिक जानकारी क्षेत्रीय प्राथमिकताओं को समझने, बाजार में पैठ बढ़ाने और सबसे अधिक संभावित प्रभाव वाले क्षेत्रों में विपणन संसाधनों को प्रभावी ढंग से आवंटित करने में मदद करती है। यह ईकॉमर्स कंपनियों के लिए भी मान्य है, जिनका कोई विशिष्ट भौतिक स्थान नहीं है!

मार्केटिंग रणनीतियों के लिए डेटा का उपयोग कैसे करें?

आपने पहले भी डेटा डोमेन को परिभाषित किया है, लेकिन अब आइए देखें कि इस डेटा का उपयोग करके अपने मार्केटिंग प्रयासों को कैसे बढ़ाया जाए। यह कहने की ज़रूरत नहीं है कि आपको बदलते परिवेश के अनुकूल होने के लिए डेटा डोमेन की लगातार समीक्षा और अद्यतन करने की ज़रूरत है।

• ग्राहक विभाजन: विशिष्ट दर्शकों को विभाजित करने और लक्षित करने के लिए ग्राहक डेटा का उपयोग करें।
• वैयक्तिकरण: व्यवहारिक और जनसांख्यिकीय डेटा के आधार पर विपणन संदेशों को अनुकूलित करें।
• अभियान अनुकूलन: प्रदर्शन सुधारने के लिए अभियान डेटा का विश्लेषण करें.
• सूची प्रबंधन: विपणन प्रयासों को इन्वेंट्री स्तर और उपलब्धता के साथ संरेखित करें।
• प्रतिस्पर्धी विश्लेषण: प्रतिस्पर्धी गतिविधियों पर नज़र रखें और प्रतिक्रिया दें।

क्या आप इनमें से कुछ कर रहे हैं?