SAP ایگزیکیوشن لیئر پر آپریشنل AI پرسنلائزیشن کو فعال کرنے کے لیے بکھرے ہوئے کامرس ڈیٹا کی تشکیل نو کرتا ہے۔
کمپنی کی قیادت باقاعدگی سے کسٹمر کی ضروریات کا اندازہ لگانے اور ڈیجیٹل ٹچ پوائنٹس پر متعلقہ تعاملات فراہم کرنے کے لیے اہداف طے کرتی ہے۔ تاہم، ان کمپنیوں کے اندر چلنے والا اصل بنیادی ڈھانچہ مطلوبہ ترتیب سے عمل درآمد کی مقدار کی حمایت نہیں کرتا ہے۔
تجویز کردہ انجن عام پروڈکٹ کی فہرستیں ظاہر کرتے ہیں کیونکہ بنیادی رویے کا ڈیٹا الگ تھلگ رہتا ہے۔ مارکیٹنگ کے محکمے صارف کی انفرادی عادات کو اپنانے کے بجائے ایک سخت شیڈول کے مطابق ای میل مواصلات بھیجتے ہیں۔ کارپوریٹ لائلٹی پروگرام مکمل طور پر مالی لین دین پر انعامات کی بنیاد رکھتے ہیں جبکہ وسیع تر تعلقات کی پیمائش کو نظر انداز کرتے ہیں۔
تکنیکی عزائم موجود ہیں، لیکن بنیادی فن تعمیر ابھی تک نامکمل ہے۔ صاف شدہ ڈیٹا منقطع ذخیرہ میں رہتا ہے۔ ٹیکنالوجی اسٹیک کے اندر AI صلاحیتیں غیر فعال رہتی ہیں۔ تنظیموں کے پاس مسلسل تجربات کو چلانے کے لیے ضروری آپریشنل ڈسپلن کا فقدان ہے۔ SAP نے ان تعیناتی ناکامیوں کو دور کرنے کے لیے SAP کسٹمر کے تجربے کے حل کے لیے ایک ‘ایڈوانسڈ کامیابی کا منصوبہ’ ڈیزائن کیا ہے۔
اعلی درجے کی AI پرسنلائزیشن کی تین پرتیں۔
سسٹم ڈیزائنرز معیاری کنفیگریشن سوئچز کے ذریعے ایڈوانس پرسنلائزیشن کو فعال نہیں کر سکتے ہیں۔ انٹرپرائز کے نفاذ کے لیے تین مربوط آپریشنل پرتوں کی ایک منظم تعیناتی کی ضرورت ہوتی ہے، بشمول ڈیٹا، فیصلہ سازی، اور ترسیل۔
ڈیٹا ایک ضروری بنیادی فن تعمیر کے طور پر کام کرتا ہے۔ انٹرپرائز سسٹمز کو لازمی طور پر رضامندی کی سخت آگاہی برقرار رکھتے ہوئے مربوط، ریئل ٹائم کسٹمر پروفائلز کو جمع کرنا چاہیے۔ ان پروفائلز میں مکمل کامرس لین دین، ماضی کی مصروفیات کی تاریخ، فعال براؤزنگ سرگرمی، کسٹمر سروس ٹکٹ، اور جاری وفاداری کی سرگرمی کی معلومات شامل ہیں۔ AI ماڈلز کو کام کرنے کے لیے ان مکمل رویے کے ڈیٹا پوائنٹس کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس مجموعی ڈیٹا کے بغیر، الگورتھم ناقص ان پٹ پر کام کرتا ہے۔
فیصلہ کی پرت ان رویے کے ڈیٹا پوائنٹس کو قابل عمل ہدایات میں پروسیس کرتی ہے۔ AI الگورتھم آنے والے ڈیٹا سٹریم کا اندازہ لگاتے ہیں تاکہ ڈسپلے کرنے کے لیے اگلی بہترین پروڈکٹ کا تعین کیا جا سکے، پیش کرنے کے لیے صحیح پروموشنل پیشکش کا انتخاب کریں، اور رابطہ شروع کرنے کے لیے عین وقت کا حساب لگائیں۔ اس پرت کو ایک سخت گورننس فریم ورک کی ضرورت ہے۔ سسٹم ایڈمنسٹریٹرز کو آپریٹنگ پیرامیٹرز کی وضاحت کرنی چاہیے جو یہ بتاتے ہیں کہ کب خودکار الگورتھم آؤٹ پٹ کو کنٹرول کرتے ہیں اور کب آپریٹرز مشین کی منطق کو اوور رائیڈ کرتے ہیں۔
ڈیلیوری لیئر صارفین کو ذاتی نوعیت کے تجربات پر عملدرآمد اور پیش کرتی ہے۔ سسٹم ان ذاتی نوعیت کے تعاملات کو براہ راست ڈیجیٹل اسٹورز، ای میل ان باکسز، موبائل پش نوٹیفیکیشنز، اور لائلٹی پروگرام انٹرفیس کے ذریعے فراہم کرتا ہے۔ انٹرپرائز آرکیٹیکچر کو ان چینلز میں قطعی ہم آہنگی کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ آؤٹ باؤنڈ کمیونیکیشنز گاہک کی حقیقی وقت کی صورتحال سے مماثل ہیں۔
ایک اعلی درجے کی کامیابی کا منصوبہ بیک وقت ان تین تہوں کو نشانہ بناتا ہے، ماہر تکنیکی رہنمائی اور گورننس ڈھانچے کو متعین کرتا ہے تاکہ آپ کی تنظیم کو سائلڈ پوائنٹ سلوشنز سے ایک مربوط آپریٹنگ ماڈل میں تبدیل کیا جا سکے۔
SAP کامرس کلاؤڈ اسٹور پر عمل درآمد کا طریقہ کار
SAP کامرس کلاؤڈ پیمانے پر پرسنلائزیشن کے لیے اسٹور ایگزیکیوشن انجن کے طور پر کام کرتا ہے۔ سافٹ ویئر میں AI سے چلنے والے پروڈکٹ کی سفارش کا نظام موجود ہے جو انفرادی وزٹرز کو ان کی خریداری کی ترتیب کے دوران عین لمحات میں متعلقہ انوینٹری دکھاتا ہے۔ انجن مقبول پروڈکٹس، متعلقہ کیٹلاگ آئٹمز، اور مفت اسیسریز کو ظاہر کرتا ہے جو کراس سیل اور اپ سیل میٹرکس کو چلانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
سسٹم ریئل ٹائم رویے کے آدانوں کا اندازہ کرنے کے لیے جامد دستی تجارتی کنفیگریشن کو نظرانداز کرتا ہے۔ یہ خودکار تشخیص تبادلوں کی کارکردگی کو بہتر بناتا ہے اور مصنوعات کی تلاش کو اس مقدار سے بڑھاتا ہے جسے انسانی تجارتی ٹیمیں دستی طور پر نقل نہیں کر سکتیں۔
SAP کامرس کلاؤڈ چلانے والے ایڈمنسٹریٹر اکثر اپنے آپ کو ان جدید خصوصیات کو قابل قیاس ٹیکنالوجی کی رکاوٹوں کی وجہ سے فعال کرنے سے قاصر پاتے ہیں۔ ناقص ڈیٹا کا معیار سفارشی ماڈل کی درستگی کو کم کرتا ہے۔ انضمام کی پیچیدگی اسٹور ایپلی کیشنز اور اپ اسٹریم کسٹمر پروفائل ڈیٹا بیس کے درمیان ڈیٹا کو منقطع کرنے کا سبب بنتی ہے۔ مارکیٹنگ کے محکموں کے پاس اپنے الگورتھم کو ٹیون اور بہتر بنانے کے لیے درکار اندرونی ٹیسٹنگ فریم ورک کی کمی ہے۔
اعلی درجے کی کامیابی کی منصوبہ بندی ان رکاوٹوں کو دور کرنے کے لیے ٹارگٹڈ ٹیکنالوجی کی مداخلت کو متعین کرتی ہے۔ ٹیکنالوجی ٹیم بنیادی معلومات کے معیار کی پیمائش کرنے کے لیے ڈیٹا کی تیاری کا جائزہ چلاتی ہے اور صاف رویے کے ڈیٹا کو ذاتی نوعیت کے انجن میں منتقل کرنے کے لیے درکار انضمام کے راستے کا نقشہ بناتی ہے۔ اپنانے کے سرعت کار ساختی ٹیسٹنگ ورک فلو کو انسٹال کرتے ہیں جو مارکیٹنگ آپریٹرز کو مفروضوں کی وضاحت کرنے، A/B ٹیسٹ چلانے، اور پلیٹ فارم کی مستقل کنفیگریشنز میں کامیاب اصلاحات لکھنے کے قابل بناتے ہیں۔
نتیجے کے طور پر، ڈیجیٹل اسٹورز انضمام شدہ نظاموں میں تیار ہوتے ہیں جو جامد ابتدائی ترتیبات سے کام کرنے کے بجائے آنے والے ڈیٹا سے سیکھتے ہیں۔
SAP Engagement Cloud کے ساتھ کسٹمر لائف سائیکل کو خودکار بنائیں
SAP Emarsys پلیٹ فارم پر مبنی SAP Engagement Cloud، اس پرسنلائزیشن فریم ورک کو ڈیجیٹل اسٹور سے آگے اور پورے کسٹمر لائف سائیکل میں چلاتا ہے۔ یہ نظام SAP کامرس کلاؤڈ سے لین دین کا ڈیٹا اکٹھا کرتا ہے اور اسے ماضی کے منگنی کے ریکارڈز کے ساتھ ضم کرتا ہے تاکہ کراس چینل کمیونیکیشنز بنائے جائیں جو وسیع سامعین کے حصوں کے بجائے انفرادی صارفین کو نشانہ بناتے ہیں۔
ہماری AI کی مدد سے ٹرانسفر ٹائم آپٹیمائزیشن کی خصوصیت اس ذاتی طرز عمل کو نافذ کرتی ہے۔ الگورتھم طے شدہ ٹرانسمیشن کے نظام الاوقات کو ترک کرتا ہے اور ہر ایک رابطے کے منفرد طرز عمل کے نمونوں کا تجزیہ کرتا ہے۔ نظام ٹائم زون، زبان، اور جغرافیائی رکاوٹوں کو نظر انداز کرتا ہے تاکہ پیغامات کو عین وقت پر پہنچایا جا سکے جب انفرادی صارفین کی مصروفیت کا اعدادوشمار کے لحاظ سے سب سے زیادہ امکان ہو۔ یہ عمل ذاتی مواصلات کو توسیع پذیر آپریشنل ورک فلو میں خودکار کرتا ہے۔
مارکیٹنگ کے محکمے اس اصلاحی ٹول کو SAP Emarsys AI سے چلنے والے کمپین ٹرانسلیٹر اور Omnichannel Coordination System کے ساتھ جوڑتے ہیں تاکہ جامد مہمات کو روکا جا سکے۔ ٹیم ایک متحرک آٹومیشن سفر کی آرکیسٹریٹ کرتی ہے جہاں سافٹ ویئر مسلسل اس بات کا جائزہ لیتا ہے کہ صارف کے کون سے اعمال کو مخصوص مواصلات کو چالو کرنا چاہیے۔ نظام ان تعاملات کو مکمل طور پر ردعمل کی پیمائش کی بنیاد پر تبدیل کرتا ہے۔
ایس اے پی کامرس کلاؤڈ اور ایس اے پی انگیجمنٹ کلاؤڈ کو جوڑنے والی مقامی ٹکنالوجی کا انضمام تعیناتی کی ٹائم لائنز کو تیز کرتا ہے۔ بیرونی مصروفیت کے اعداد و شمار کے ساتھ تجارتی سرگرمی کو ضم کرنے سے مجموعی تبادلوں کی شرح میں اضافہ ہوتا ہے، خریداری کی تعدد میں اضافہ ہوتا ہے، اور آرڈر کی اوسط قدر میں اضافہ ہوتا ہے۔ آزاد، منقطع نظام ان مالیاتی میٹرکس کو حاصل نہیں کر سکتے۔
ایک اعلی درجے کی کامیابی کا منصوبہ انضمام کے ڈھانچے کو سیدھ میں لا کر، ڈیٹا گورننس پروٹوکول قائم کرکے، اور دونوں ماحول میں اپنانے کے سنگ میل کو ٹریک کرکے اس مشترکہ پلیٹ فارم کی قدر کو یقینی بناتا ہے۔
نتائج پر مبنی گورننس ماڈل کو نافذ کرنا
ٹیمیں معمول کے مطابق ذاتی نوعیت کے اقدامات کو سنگل قدمی سافٹ ویئر کے نفاذ کے طور پر غلط درجہ بندی کرتی ہیں۔ SAP فریم ورک ان تعیناتیوں کو مسلسل بہتری کی کوششوں کے طور پر دوبارہ ترتیب دیتا ہے۔
SAP کا منصوبہ KPIs کا ہدف مقرر کرکے نتائج پر مبنی حکمرانی کو نافذ کرتا ہے۔ اسٹیک ہولڈرز تبادلوں کی شرح لفٹوں کو ٹریک کرتے ہیں، دوبارہ خریداری کے حجم کو ٹریک کرتے ہیں، منگنی کی شرحوں کی نگرانی کرتے ہیں، اور آرڈر کی اوسط قیمت کا حساب لگاتے ہیں۔ پروجیکٹ مینیجر ان میٹرکس کو آگے بڑھانے کے لیے ڈیزائن کیے گئے وقف شدہ ورک فلوز بناتے ہیں۔
نفاذ کے ماہرین ساختی پلے بکس پر مشتمل نسخے کو اپنانے کے نمونوں کی پیروی کرتے ہیں۔ یہ دستی AI کی مدد سے سفارشات کو فعال کرنے، ٹرانسفر ٹائم آپٹیمائزیشن منطق کو ترتیب دینے، اور کوانٹیفائیڈ گیٹس کے ذریعے اگلے بہترین ایکشن الگورتھم کو تعینات کرنے کے لیے درکار تکنیکی اقدامات فراہم کرتا ہے۔ یہ پروگرام ڈیٹا انجینئرز، پروڈکٹ کے مالکان، اور مہم کے منتظمین کو براہ راست کردار پر مبنی ایکٹیویشن اور کوچنگ فراہم کرتا ہے۔ یہ ٹارگٹڈ ٹریننگ اندرونی مہارتوں کے خلا کو پُر کرتی ہے جو عموماً ذاتی نوعیت کی کوششوں کو روکنے یا پیچھے ہٹنے کا سبب بنتی ہے۔
ایک فعال ٹیلی میٹری سسٹم ریئل ٹائم تعیناتیوں کی نگرانی کرتا ہے۔ خودکار گود لینے کی جانچیں کم کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والی کنفیگریشنز کی نشاندہی کرنے کے لیے پلیٹ فارم کو اسکین کرتی ہیں۔ AI سے چلنے والے بہترین پریکٹس الرٹس سسٹم ایڈمنسٹریٹر کو ضروری تدارک کی ایڈجسٹمنٹ کے بارے میں آگاہ کرتے ہیں اس سے پہلے کہ غلط کنفیگریشنز کاروبار کی نچلی خطوط پر اثر انداز ہوں۔
ان سسٹم اپ گریڈ کے لیے مالی جواز مکمل طور پر قابل تصدیق آپریشنل ڈیٹا پر منحصر ہے۔ SAP کامرس کلاؤڈ کے منتظمین ڈائریکٹ اسٹور میٹرکس کے ذریعے آپریشنل ہائپر پرسنلائزیشن کی قدر کو ٹریک کرتے ہیں۔ اپ گریڈ شدہ نظام AI سطح کی سفارشات کے ذریعے پیدا ہونے والی اعلی لین دین کی تبدیلی کی شرح، خودکار کراس سیلنگ کے ذریعے حاصل کی گئی اوسط آرڈر ویلیو میں اضافہ، اور مصنوعات کی دریافت کی بہتر شرحوں کی اطلاع دیتا ہے جو سائٹ چھوڑنے کی شرح کو کم کرتے ہیں۔
SAP انگیجمنٹ کلاؤڈ آپریٹرز کمیونیکیشن کوالٹی میٹرکس کے ذریعے سسٹم ویلیو کی پیمائش کرتے ہیں۔ اپ گریڈ شدہ نظام انفرادی صارف کی مطابقت کی بنیاد پر اعلیٰ کھلے اور کلک کے ذریعے شرحیں حاصل کرتا ہے۔ خودکار ترسیل کے اوقات سرمایہ کاری پر مہم کے مجموعی منافع کو بہتر بناتے ہیں۔ وفاداری کے پروگرام سادہ لین دین کے حجم کی بجائے تعلقات کی مضبوطی کی بنیاد پر گہرے تعامل کے میٹرکس تیار کرتے ہیں۔
مربوط اعداد و شمار اور خودکار فیصلہ سازی کا انضمام، ہائپر پرسنلائزیشن کو ایک مستحکم ثبوت کے تصور سے ایک خودکار مالیاتی نمو کے طریقہ کار میں تبدیل کرتا ہے جو وقت کے ساتھ ساتھ پیمائش سے بہتر ہوتا ہے۔
حوالہ: Omio ٹریول پروڈکٹ کی ترقی کو پیمانہ کرنے کے لیے OpenAI ماڈل استعمال کرتا ہے۔
صنعت کے رہنماؤں سے AI اور بڑے ڈیٹا کے بارے میں مزید جاننا چاہتے ہیں؟ ایمسٹرڈیم، کیلیفورنیا اور لندن میں اے آئی اور بگ ڈیٹا ایکسپو دیکھیں۔ جامع ایونٹ TechEx کا حصہ ہے اور اس کا انعقاد سائبرسیکیوریٹی اور کلاؤڈ ایکسپو سمیت دیگر اہم ٹیکنالوجی ایونٹس کے ساتھ کیا جاتا ہے۔ مزید معلومات کے لیے یہاں کلک کریں۔
AI News آپ کے لیے TechForge Media لایا ہے۔ دیگر آنے والے انٹرپرائز ٹیکنالوجی ایونٹس اور ویبینرز کو یہاں دریافت کریں۔