থিঙ্কভাইন সহ ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ বিপণন বিশ্লেষণ

থিংভাইন লোগো

আপনি যদি আপনার বিপণনের মিশ্রণটি পরিবর্তন করতে পারেন তবে বিনিয়োগের ক্ষেত্রে রিটার্ন কী হবে?

এটি এমন একটি প্রশ্ন যা জটিল বিপণন কৌশলযুক্ত বৃহত গ্রাহকরা (যা বেশিরভাগ মাধ্যমের মধ্যে ভারসাম্যপূর্ণ) প্রতিদিন নিজেকে জিজ্ঞাসা করে। আমাদের কি অনলাইনের জন্য রেডিও ছেড়ে দেওয়া উচিত? আমার কি টেলিভিশন থেকে অনুসন্ধানে বিপণন স্থানান্তর করা উচিত? আমি অনলাইনে বিপণন শুরু করলে আমার ব্যবসায় কী প্রভাব ফেলবে?

সাধারণত, উত্তরটি পরীক্ষার অবিরাম এবং বিপণনের ডলার হারিয়ে যায়। এখন পর্যন্ত. বিপণনকারীরা ভবিষ্যতের বিপণনের কর্মক্ষমতা পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য অতীত কর্মক্ষমতাটি ব্যবহার করে চলেছে। সময়ের সাথে সাথে নতুন মাধ্যম যুক্ত হওয়ার সাথে এর সাথে যুক্ত বিশাল ঝুঁকি রয়েছে। সংবাদপত্র থেকে অনলাইনে শ্রেণিবদ্ধের স্থানান্তর কেবল একটি ছোট উদাহরণ। আপনি যদি অনলাইনে স্থান পরিবর্তন না করে আপনার শ্রেণিবদ্ধ ব্যয়গুলি অব্যাহত রাখেন তবে আপনি সর্বাধিক সম্ভাবনায় পৌঁছাতে পারবেন না। আসলে, আপনি কেবল নিজের অর্থ নষ্ট করতে পারেন।

থিঙ্কভাইন প্রায় এক দশক ধরে "কী হলে" পরিস্থিতিতে কাজ করছে। তাদের গ্রাহকরা বেশ চিত্তাকর্ষক ... সানি ডিলাইট, এসসি জনসন, আইনী জুম, ডেল মন্টি, হার্শি এবং সিট্রিক্স অনলাইন।
এজেন্ট-ভিত্তিক-মডেলিং.png

থিঙ্কভাইন একটি প্রমাণিত এজেন্ট-ভিত্তিক মডেলিং সিস্টেমের মাধ্যমে এটি করতে সক্ষম হয় যা সত্যই 1940 এর দশকে তৈরি হয়েছিল। প্রতিটি মাধ্যমের মাধ্যমে আপনার কাছ থেকে কেনা বাজারের বিভাগগুলি বুঝতে এবং অন্যান্য মাধ্যমের বিভাগগুলিতে মডেল প্রয়োগ করে, থিংকভাইন আপনার বিপণন কীভাবে সেই অন্যান্য মাধ্যমগুলিতে কাজ করবে তার একটি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল তৈরি করতে সক্ষম। এটি বেশ একটা সিস্টেম।
বিপণন-প্রবণতা। png

থিঙ্কভাইন যে পরিস্থিতিগুলির বিকাশ করে সেগুলি দীর্ঘমেয়াদী, উপলক্ষ-ভিত্তিক বিপণনের জন্য স্বল্প-মেয়াদ এবং বিভাগ-ভিত্তিক বিপণনের প্রচেষ্টা প্রয়োগ করা যেতে পারে। থিঙ্কভাইন এমনকি চূড়ান্ত দৃশ্যের পূর্বাভাস দিতে পারে ... আপনি যদি পুরোপুরি বিপণন বন্ধ করে দেন তবে কী হবে!
no-media.png
থিঙ্কভাইন এর বিপণন সিমুলেশন এবং পরিকল্পনা সফ্টওয়্যার এর পণ্য সফর করে আরও জানুন।

সম্পূর্ণ প্রকাশ: সিইও ড্যামন রাগুসা এবং আমি ব্রুস টেলরের সাথে কাজ করেছি প্রেসেজ বহু বছর আগে সরাসরি মেইল ​​বিপণনে একই পদ্ধতি প্রয়োগ করার জন্য। দামন গ্রাহক প্রোফাইলগুলি থেকে গতিশীল পরিসংখ্যানের মডেল তৈরি করেছিলেন এবং ব্রুসের অটোমেশন ব্যবহার করে আমরা সেই মডেলগুলি সম্ভাব্য ডেটাবেসে প্রয়োগ করে স্বয়ংক্রিয় করতে পারতাম। অ্যাপ্লিকেশনটিকে প্রসপেক্টর বলা হয়েছিল এবং উজ্জ্বলতার সাথে কাজ করেছিল। ব্রুস কয়েক বছর ধরে এই অ্যাপ্লিকেশনটিকে সূক্ষ্মভাবে সুরক্ষিত করেছে এবং এখনও এটি বেশ কয়েকটি বড় সরাসরি বিপণন ক্লায়েন্টদের জন্য ব্যবহার করে।

2 মন্তব্য

  1. 1
    • 2

      আদম,

      এটি অবশ্যই historicalতিহাসিক ডেটা প্রয়োজন। আমি মনে করি তাদের কাছে পর্যাপ্ত ক্লায়েন্ট থাকলে, একত্রিত প্রোফাইলগুলি সম্ভব হতে পারে। সন্দেহজনক যে তাদের ক্লায়েন্টরা এটি প্রশংসা করবে, যদিও! আমার মনে হয় তারা সর্বনিম্ন 1 বছরের ডেটা ব্যবহার করে - আমার কাছে 2 টি সুপারিশ করা হয় বলে মনে হয়।

      ডগ

আপনি কি মনে করেন?

এই সাইট স্প্যাম কমাতে Akismet ব্যবহার করে। আপনার ডেটা প্রক্রিয়া করা হয় তা জানুন.