ডেটার শক্তি: কীভাবে নেতৃস্থানীয় সংস্থাগুলি একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা হিসাবে ডেটা ব্যবহার করে

Dataladder: ডাটা ব্যবহার করার ক্ষমতা

ডেটা প্রতিযোগিতামূলক সুবিধার বর্তমান এবং ভবিষ্যতের উত্স।

বোর্জা গঞ্জালেস দেল রেগুরাল - ভাইস ডিন, IE বিশ্ববিদ্যালয়ের স্কুল অফ হিউম্যান সায়েন্সেস অ্যান্ড টেকনোলজি

ব্যবসায়ী নেতারা তাদের ব্যবসার বৃদ্ধির জন্য একটি মৌলিক সম্পদ হিসাবে ডেটার গুরুত্ব সম্পূর্ণরূপে বোঝেন। যদিও অনেকেই এর তাৎপর্য উপলব্ধি করেছে, তবুও তাদের অধিকাংশই বুঝতে কষ্ট করে কিভাবে এটি উন্নত ব্যবসায়িক ফলাফল অর্জনের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন গ্রাহকদের মধ্যে আরও সম্ভাবনাকে রূপান্তর করা, ব্র্যান্ডের খ্যাতি বাড়ানো, বা অন্যান্য খেলোয়াড়দের বিরুদ্ধে শিল্পে একটি প্রতিযোগিতামূলক প্রান্ত অর্জন করা।

শিল্প প্রতিযোগিতা অনেক কারণ দ্বারা উদ্ভূত হতে পারে. কিন্তু এটি লক্ষ্য করা গেছে যে এই কারণগুলির বেশিরভাগই ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণের দ্বারা নিয়ন্ত্রিত এবং ম্যানিপুলেট করা যেতে পারে। এই নিবন্ধে, আমরা শিল্পে একটি কোম্পানির প্রতিযোগিতামূলক প্রান্তকে প্রভাবিত করার কারণগুলি এবং কীভাবে সাংগঠনিক ডেটা প্রতিযোগিতার উন্নতিতে অবদান রাখতে পারে তা শিখব।

ডেটা উদ্যোগের সাথে প্রতিযোগীদের ছাড়িয়ে যাওয়া

বর্তমান যুগে, ভোক্তাদের কাছে একটি পণ্য বা পরিষেবা খোঁজার সময় বেছে নেওয়ার বিকল্পগুলির একটি দীর্ঘ তালিকা রয়েছে। ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ ব্যাপকভাবে একটি সংস্থাকে বাজারে একটি পার্থক্যকারী খেলোয়াড় হিসাবে নিজেদের সেট করতে সাহায্য করতে পারে।

বাজারের অন্যান্য প্রতিযোগীদের বিরুদ্ধে কীভাবে ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ একটি ব্র্যান্ডের আকর্ষণকে উন্নত করতে পারে তার উপর ফোকাস করার সময় ভোক্তার পছন্দকে প্রভাবিত করে এমন শীর্ষ তিনটি বিষয়ের ওপরে যাওয়া যাক।

ফ্যাক্টর 1: বাজারের চাহিদা পণ্য অফার পূরণ করে

একটি পণ্যের অনন্য বৈশিষ্ট্য এবং গুণাবলী এটিকে তার প্রতিযোগিতা থেকে আলাদা করে। আপনি যদি প্রতিযোগীদের মতো একই পণ্য বিক্রি করেন, কোনো অতিরিক্ত অনন্য মূল্য ছাড়াই, তাহলে আপনার প্রতিযোগীরা মূল্য সংযোজন অফার দিয়ে আরও বেশি ভোক্তাদের আকৃষ্ট করার একটি উচ্চ সম্ভাবনা রয়েছে। ভোক্তাদের আচরণের পূর্বাভাস দেওয়া এবং তাদের প্রয়োজনীয়তা বোঝা বাজারে একটি প্রতিযোগিতামূলক প্রান্ত অর্জনের একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ।

তথ্য উদ্যোগ ভোক্তা আচরণ ভবিষ্যদ্বাণী

ভোক্তারা বাজারে কী কিনছেন এবং কেনার সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় তারা কী কী বৈশিষ্ট্য খুঁজছেন তার পিছনে একটি নির্দিষ্ট প্যাটার্ন রয়েছে। আপনি বুঝতে বাজারের তথ্য বিশ্লেষণ করতে পারেন:

  • কোন পণ্য বৈশিষ্ট্য ভোক্তাদের কাছ থেকে আরো মনোযোগ পেতে?
  • ভোক্তারা তাদের ক্রয়ের সাথে কি চাহিদা পূরণ করে?
  • ভোক্তারা সাধারণত একসাথে কোন পণ্য ক্রয় করে?

ফ্যাক্টর 2: প্রতিযোগিতামূলক কৌশলগত দৃষ্টি

প্রতিযোগিতা এবং তাদের কৌশলগত পদক্ষেপ সম্পর্কে সচেতন থাকা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যাতে আপনি প্রতিযোগিতামূলকভাবে আপনার সিদ্ধান্তগুলিকেও সারিবদ্ধ করতে পারেন। এটি প্রচার, ডিসকাউন্ট, বা মূল্য বুদ্ধিমত্তাই হোক না কেন, অন্ত্রের প্রবৃত্তি অনুসরণ না করে অতীতের ডেটা থেকে এই তথ্যটি অনুমান করা গুরুত্বপূর্ণ।

জন্য তথ্য উদ্যোগ প্রতিযোগিতামূলক সিদ্ধান্ত গ্রহণ

ডেটা অ্যানালিটিক্স আপনাকে প্রতিযোগিতা আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করতে পারে:

  • অন্য প্রতিযোগীরা কোন প্রচারমূলক স্কিম এবং ডিসকাউন্ট অফার করে?
  • আপনার প্রতিযোগীদের মূল্য নির্ধারণের হারকে প্রভাবিত করার কারণগুলি কী কী?
  • আপনার প্রতিযোগীর গ্রাহকরা তাদের কেনাকাটায় কতটা সন্তুষ্ট?

ফ্যাক্টর 3: উন্নত পণ্যের প্রাপ্যতা এবং অ্যাক্সেসযোগ্যতা

ভোক্তারা আজকাল দ্রুত পণ্য সরবরাহের পাশাপাশি মসৃণ সর্বচ্যানেল অভিজ্ঞতা আশা করে। এই কারণে, ব্র্যান্ডগুলিকে নিশ্চিত করতে হবে যে তাদের ইনভেন্টরিগুলি বাজারের প্রয়োজন অনুসারে উপযুক্ত পরিমাণে এবং পণ্যের প্রকারে পূর্ণ হয়। একইভাবে, পণ্যের তথ্য সঠিকভাবে বিপণন করা, এবং গ্রাহকদের অনলাইন ও ইন-স্টোর চ্যানেল থেকে একই পণ্য অ্যাক্সেস ও অর্ডার করতে সক্ষম করা খুবই গুরুত্বপূর্ণ।

তথ্য উদ্যোগ পণ্যের প্রাপ্যতা এবং অ্যাক্সেসযোগ্যতা বাড়ায়

ডেটা বিশ্লেষণ আপনাকে এই ধরনের প্রশ্নের উত্তর দিতে সাহায্য করতে পারে:

  • অনলাইনের তুলনায় দোকানে বিক্রয় কত শতাংশ?
  • পণ্য বিতরণের জন্য সবচেয়ে সাধারণ অবস্থান কি?
  • ভোক্তারা আপনার পণ্য/পরিষেবা সম্পর্কে কোথায় পড়ছেন?

এর ক্ষমতা পরিষ্কার উপাত্ত

উপরে হাইলাইট করা সমস্ত প্রশ্নের জন্য, আপনি হয় অন্ত্রের প্রবৃত্তির মাধ্যমে তাদের উত্তরগুলি অনুমান করতে পারেন, অথবা অতীতের সঠিক, নির্ভরযোগ্য ডেটা ব্যবহার করতে পারেন এবং গণনা করে ভবিষ্যতের সিদ্ধান্ত নিতে পারেন। তবে এটি এর চেয়ে কিছুটা জটিল। অনেক সংস্থার দ্বারা সংগৃহীত এবং সংরক্ষিত ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করার জন্য সঠিক এবং নির্ভুল বিন্যাসে নেই, এবং এই ধরনের কারণে ব্যবহার করার আগে এটি ডেটা মান ব্যবস্থাপনার জীবনচক্রের অধীন হতে হবে।

একটি ডেটা গুণমান জীবনচক্র ডেটা ব্যবহারযোগ্যতা এবং নির্ভুলতা নিশ্চিত করার জন্য আপনার ডেটাকে একাধিক ধাপের মাধ্যমে নিয়ে যায়, যেমন ডেটা ইন্টিগ্রেশন, প্রোফাইলিং, স্ক্রাবিং, ক্লিনজিং, ডিডুপিং এবং মার্জ করা। স্ব-পরিষেবা ডেটা গুণমানের সরঞ্জাম কম সময়, খরচ এবং শ্রম বিনিয়োগের সাথে ডেটা গুণমান ব্যবস্থাপনা স্বয়ংক্রিয় করা বেশ সহজ করে তুলেছে। সময়মতো ডেটা গুণমান পরিচালনা করা প্রতিযোগিতামূলক ব্যবস্থার রিয়েল-টাইম গণনা সক্ষম করতে পারে, যেমন বাজারের প্রয়োজনীয়তা, ভোক্তাদের পছন্দ, মূল্য নির্ধারণ এবং প্রচার এবং পণ্য অ্যাক্সেসযোগ্যতা ইত্যাদি।