کاروباری شراکت داروں کی طرف سے اظہار رائے ان کی اپنی ہوتی ہے۔
دو لفظوں کی اصطلاح "گاہک کا تجربہ” اپنے آپ میں کمپنی کی کامیابی کی تعریف کرنے والی پوری دنیا رکھتی ہے۔ آپ کے کاروبار کے سائز سے کوئی فرق نہیں پڑتا، صارف کے سفر کو جمع کرنا، بہتر بنانا اور بہتر بنانا آپ کے کسٹمر کامیابی کے شعبے کے لیے اولین ترجیح ہے۔ تاہم، ٹیکنالوجی کی ترقی کے ساتھ، روایتی حکمت عملیوں کو اب جدید AI- فعال فریم ورکس سے تبدیل کیا جا رہا ہے جو بہت زیادہ موثر ہیں اور بہتر ROI کو یقینی بناتے ہیں۔
اپنے کسٹمر کے سفر کو اگلی سطح تک لے جانے اور اپنے بنیادی فریم ورک کے طور پر خود مختار ترقی قائم کرنے کا طریقہ یہاں ہے۔
AI سے پہلے
ہمارے کسٹمر ریسرچ ڈیپارٹمنٹ نے ایک بار گرمی کا نقشہ تیار کیا، جو اس وقت چونکا دینے والا تھا۔ مارکیٹرز نے اسے پلیٹ فارم پر صارف کے رویے کا گہری نظر سے مشاہدہ کرنے اور اسے دیکھنے کے لیے ایک مستقبل کے آلے کے طور پر دیکھا۔ یہ تصور موجودہ تھرمل انرجی سینسر ڈیوائسز سے لیا گیا ہے، لیکن ڈیجیٹل ضروریات کے ساتھ مکمل طور پر فعال سافٹ ویئر بنانے کے لیے کچھ پیشرفت کی گئی ہے۔
کھیل، ٹیکنالوجی، خوردہ، اور یہاں تک کہ ہر صنعت ہیٹ میپنگ الگورتھم سے مستفید ہو رہی ہے جو کاروباروں کو ان کے وزٹرز کی اسکرولنگ عادات کے بارے میں ریئل ٹائم ڈیٹا فراہم کرتے ہیں۔ لیکن یہ ماضی کی بات ہے، کیونکہ اب ہمارے پاس AI کے ذریعے بہت زیادہ جدید مشاہدے کی صلاحیتوں میں اضافہ ہوا ہے۔
ہر کلک، اسکرول اور جمع کروانا ہمیں اس سے کہیں زیادہ ذہانت سے آگاہ کرتا ہے جس کا ہم نے کبھی تصور بھی نہیں کیا تھا۔ پہلے خام شکل میں جمع کیا گیا ان پٹ اب زیادہ منظم اور پختہ ہو گیا ہے کہ کیا ہو رہا ہے اس کی مکمل تصویر بیان کر سکے۔
قدیم سے حقیقی تک کا سفر
ایک ایسے دور میں جہاں ڈیٹا ہیجمونی کا نیا معیار ہے، ہر بٹ کا مطلب ہے۔ اصل چیلنج تقسیم شدہ معلومات سے فائدہ اٹھانے سے شروع ہوتا ہے جو نظام کی پیداواری نمو میں حصہ نہیں ڈالتی۔ کسی بھی انتظامی ادارے کو جو کمپنی کی بہتری اور ترقی کے بارے میں شکوک و شبہات رکھتا ہے، اسے اس مسئلے کو تنقیدی طور پر حل کرنا چاہیے اور اپنے حریفوں کے سامنے فعال طور پر کام کرنا چاہیے۔
یہاں، کچھ تنظیمیں پیمانے پر کسٹمر کے تجربے کو بہتر بنانے کے لیے اپنا ایکو سسٹم تیار کرتی ہیں۔ بدقسمتی سے، کچھ کمپنیوں کے لیے، ان کے کاروبار کی نوعیت اور وسائل کی دستیابی انہیں اندرونی اپ گریڈ کے متحمل ہونے کی اجازت نہیں دیتی۔ ایک بنیادی سطح کا نظام ایک تنظیم کو نظام کو مربوط انداز میں تعینات کرنے اور اسے کاروبار کی اپنی مرضی کے مطابق ضروریات کے مطابق بنانے کی اجازت دیتا ہے۔
AI سے چلنے والا فریم ورک جو صارف کے سفر کو بڑھاتا ہے۔
بنیادی باتوں پر واپس جانا، برانڈ کا بنیادی مشن گاہکوں کے لیے بہترین تجربہ فراہم کرنا ہے، جو قدر پر مبنی نقطہ نظر کی عکاسی کرتا ہے۔ ذیل میں ایک فریم ورک ہے جسے فائدہ حاصل کرنے کے لیے ترمیم شدہ طریقے سے لاگو کیا جا سکتا ہے۔
پیش گوئی کرنے والے تجزیات
فروخت کسی برانڈ کا آخری مقصد نہیں ہے، لیکن صارفین کی ذہنیت کو متاثر کرنا، تشکیل دینا اور اسے برقرار رکھنا ہے۔ اگرچہ نظریہ میں یہ عمل آسان معلوم ہو سکتا ہے، لیکن عملی طور پر یہ وسائل پر مشتمل ہے اور آگے پیچھے تبدیلیوں کی ضرورت ہے۔
تنظیمیں ڈیٹا ماہرین کی خدمات حاصل کرتی ہیں جو صارفین کے تاریخی ان پٹ کی بنیاد پر کاروباری ترقی کے رجحانات کی پیش گوئی کرتے ہیں۔ اس میں کوئی شک نہیں کہ بصیرت کمپنی کے لیے قیمتی ہیں، لیکن جب تک ان کا استعمال ان کے اپنے بااختیار بنانے کے الگورتھم کو تربیت دینے کے لیے نہیں کیا جاتا، اصل چیلنج اس وقت تک باقی رہتا ہے جب تک کہ مسئلہ حل نہیں ہو جاتا۔
شکر ہے کہ اب ہمارے پاس مصنوعی ذہانت کے فریم ورک اور ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے موجودہ نظاموں کو زندہ کرنے کا موقع ہے۔ یہ مربوط سافٹ ویئر خام ان پٹس پر کارروائی کر سکتے ہیں اور انہیں بامعنی نتائج میں نچوڑ سکتے ہیں جو آخری صارف کے تجربے کو بہتر بنا سکتے ہیں۔
رگڑ کو کم کریں۔
منتقلی کوئی آسان عمل نہیں ہے جو راتوں رات ہوتا ہے، خاص طور پر پیچیدہ ڈھانچے میں۔ موجودہ ماحولیاتی نظام میں بغیر کسی رکاوٹ کے نئی پیشرفت کو ضم کرنے میں وقت اور وسائل درکار ہوتے ہیں۔ بعض اوقات تنظیمیں اپ گریڈ کے مرحلے کے وسط میں غیر متوقع حالات کا شکار ہوجاتی ہیں۔
دریں اثنا، وہ ممکنہ خطرات اور انعامات سے واقف ہیں، لیکن جب کوئی غیر متوقع غلطی متعدی ہوتی ہے تو ہنگامہ برپا ہو جاتا ہے۔ یہ اسٹریٹجک طور پر قابل کنٹرول ہے، لہذا جب "بیٹا” ورژن پہلی بار کراس پلیٹ فارم آلات پر چلتا ہے تو چیزیں پرسکون ہو جائیں گی۔ یہ ترقی کی کمزوریوں اور اہم غلطیوں کو بے نقاب کرتا ہے اور ڈویلپرز کو انہیں ترجیحی بنیادوں پر ٹھیک کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
ہائپر پرسنلائزیشن
اگر کوئی برانڈ خود کو ہدف نہیں بناتا اور اپنے صارفین کی ترجیحات کو فعال طور پر سمجھتا ہے، تو گاہک اس کی قدر نہیں کریں گے۔ ایک غیر متوقع صارف کا تجربہ آپ کے برانڈ کے تاثر کو بنا یا توڑ سکتا ہے۔ اسی لیے، ایک ایسے دور میں جہاں ہر کلک کا شمار ہوتا ہے، اسٹیک ہولڈرز کو ذاتی نوعیت کے نقطہ نظر کے ساتھ خدمت کرنا اب ضرورت سے زیادہ ہے۔
مثال کے طور پر، صارفین کو منفرد تجربہ فراہم کرنے کے لیے ایک عملی نقطہ نظر یہ ہے کہ ایک ہمہ جہت پلیٹ فارم فراہم کیا جائے جو کہ منظر نامے کے لحاظ سے موافقت کرنے کے لیے کافی ذہین ہو۔ یہاں، مشین لرننگ (ML) اور بڑے زبان کے ماڈلز (LLM) صارف کے بہترین تجربات کی بنیاد رکھنے میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔
نتائج کے اقدامات
اگر آپ معیار کے خلاف پیمائش نہیں کرتے ہیں، تو آپ کو کوئی تبدیلی نظر نہیں آئے گی۔ بعض اوقات معیار آپ کے ساتھیوں کی ترقی ہو سکتا ہے، یا اگر آپ رجحان ساز ہیں، تو یہ تنظیم کی ترقی ہو سکتی ہے۔ لیکن جوہر وہی رہتا ہے جب نتائج کی پیمائش تمام پہلوؤں میں ترقی کی عکاسی کرنے کے لیے کی جاتی ہے، لیڈز سے لے کر فروخت کے بعد کی سرگرمیوں اور اس سے آگے۔
مثال کے طور پر، ایک تنظیم A/B نقطہ نظر کا استعمال کرتے ہوئے بیک وقت متعدد تجربات چلا سکتی ہے۔ آپ کو اپنے آپ کو یہ تلاش کرنے کی پریشانی سے بچانے کے لئے ان کو حل کرنا چاہئے کہ کیا بہتر کام کرتا ہے اور کیا نہیں۔ اثرات کی پیمائش کی بصیرت حاصل کرنے اور اپنے باقی کاموں کی حکمت عملی سے منصوبہ بندی کرنے کا یہ مثالی راستہ ہے۔
کبھی نہ ختم ہونے والا سائیکل
ترقی کی کوئی حد نہیں ہے، لیکن ترقی خود ممکن ہے اگر کمپنیاں AI کو صحیح طریقے سے کام کرنے کے لیے حاصل کریں۔ اس بات سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ کسی تنظیم نے اپنے کسٹمر کے تجربے کو بہتر بنانے میں کتنا کمال حاصل کیا ہے۔ پیراڈائم شفٹ کے بغیر، ہمیشہ بہتری کی گنجائش رہتی ہے۔ ان کمپنیوں کے لیے جو یہ سوچتے ہیں کہ وہ پہاڑ کی چوٹی پر ہیں، یہ صرف ایک نیا معمول اور ایک ایسا پلیٹ فارم ہے جہاں سے وہ اپنی ترقی کی رفتار کو پیمانہ بنا سکتے ہیں۔
دو لفظوں کی اصطلاح "گاہک کا تجربہ” اپنے آپ میں کمپنی کی کامیابی کی تعریف کرنے والی پوری دنیا رکھتی ہے۔ آپ کے کاروبار کے سائز سے کوئی فرق نہیں پڑتا، صارف کے سفر کو جمع کرنا، بہتر بنانا اور بہتر بنانا آپ کے کسٹمر کامیابی کے شعبے کے لیے اولین ترجیح ہے۔ تاہم، ٹیکنالوجی کی ترقی کے ساتھ، روایتی حکمت عملیوں کو اب جدید AI- فعال فریم ورکس سے تبدیل کیا جا رہا ہے جو بہت زیادہ موثر ہیں اور بہتر ROI کو یقینی بناتے ہیں۔
اپنے کسٹمر کے سفر کو اگلی سطح تک لے جانے اور اپنے بنیادی فریم ورک کے طور پر خود مختار ترقی قائم کرنے کا طریقہ یہاں ہے۔
AI سے پہلے
ہمارے کسٹمر ریسرچ ڈیپارٹمنٹ نے ایک بار گرمی کا نقشہ تیار کیا، جو اس وقت چونکا دینے والا تھا۔ مارکیٹرز نے اسے پلیٹ فارم پر صارف کے رویے کا گہری نظر سے مشاہدہ کرنے اور اسے دیکھنے کے لیے ایک مستقبل کے آلے کے طور پر دیکھا۔ یہ تصور موجودہ تھرمل انرجی سینسر ڈیوائسز سے لیا گیا ہے، لیکن ڈیجیٹل ضروریات کے ساتھ مکمل طور پر فعال سافٹ ویئر بنانے کے لیے کچھ پیشرفت کی گئی ہے۔