စီးပွားရေးကြော်ငြာရန် စက်သည် အဘယ်ကြောင့် ထိရောက်မှုရှိသနည်း။

ကြော်ငြာစက် ဆိုတာ ဘာလဲ။ နှင့် အဘယ်ကြောင့် ဗျူဟာမြောက် အရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သနည်း

ကြော်ငြာစက်များသည် AI နှင့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ ကြော်ငြာများကို ကြည့်ရှုသည့်သူများကို ရှာဖွေခြင်းမှ စတင်၍ စွမ်းဆောင်ရည်ကို စောင့်ကြည့်ခြင်းအထိ အရာရာကို လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။ ဤစနစ်များသည် ဝင်ရောက်လာသော စားသုံးသူအချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ကျပန်းနှိပ်ခြင်းနှင့် စာမျက်နှာကို ရွှေ့ခြင်းများကို ဘရန်ဒ်အတွေ့အကြုံ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုကဲ့သို့ ခံစားရစေရန် ပြောင်းလဲပေးပါသည်။ တစ်စုံတစ်ယောက်သည် ထုတ်ကုန်တစ်ခုကို စိတ်ဝင်စားမှုပြသခြင်း (သို့) အကြောင်းအရာများနှင့် ဆက်လက်ပါဝင်ဆောင်ရွက်နေပါက စက်သည် လူများကို ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင်အတွေ့အကြုံနှင့် သက်ဆိုင်သည့် အကြောင်းအရာများကို မြင်တွေ့စေရန် ကမ်ပိန်းကို အလိုအလျောက် ညှိနှိုင်းပေးပါသည်။ လက်ဖြင့် bid များကို ချိန်ညှိရန် မလိုအပ်တော့ခြင်းကြောင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအဖွဲ့များသည် စာရင်းဇယားများတွင် အချိန်ကုန်ဆုံးခြင်းအစား ပိုကြီးမားသော အမြင်များအတွက် အချိန်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင် ငွေများကို အလိုအလျောက် သင့်တော်သောနေရာသို့ ခွဲဝေပေးပြီး စားသုံးသူများကို ဆွဲဆောင်နိုင်သည့် ဗဟိုများသို့ ငွေကြေးများကို လမ်းညွှန်ပေးပါသည်။ အာရုံကို ရယူရန် ယှဉ်ပြိုင်နေသော ကြော်ငြာများစွာရှိနေသည့်အတွက် ဤစက်များသည် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးပညာရှင်များအတွက် နောက်ထပ် ပစ္စည်းတစ်ခုအဖြစ်သာ မဟုတ်တော့ပါ။ ၎င်းတို့သည် ဒေတာအားလုံးကို နားလည်သဘောပေါက်စေပြီး ဂဏန်းများကို အမှန်တကယ်ရလဒ်များအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးခြင်းဖြင့် လုပ်ငန်းများ ဦးဆောင်နိုင်စေရန် အဓိကကျသော ကိရိယာများ ဖြစ်လာပါသည်။

ကြော်ငြာစက်ကိရိယာသည် ပစ်မှတ်ပရိသတ်ကို တိကျစွာ ဦးတည်နိုင်ရန် မည်သို့အထောက်အကူပြုသည်ကို

ခေတ်မီကြော်ငြာပလက်ဖောင်းများသည် ပထမ၊ ဒုတိယနှင့် တတိယပါတီများမှ စုဆောင်းထားသော ဒေတာများအပြင် AI ကဏ္ဍခွဲနည်းပညာများကို ပေါင်းစပ်၍ ဝယ်ယူလိုစိတ်ရှိသော စားသုံးသူများကို တိကျစွာ ရှာဖွေသတ်မှတ်ပေးပါသည်။ လူမျိုးရေး အချက်အလက်များ သို့မဟုတ် အခြေခံစိတ်ဝင်စားမှုများကိုသာ အခြေခံသော ရိုးရာနည်းလမ်းများသည် ယခုအခါတွင် ထိရောက်မှုမရှိတော့ပါ။ ဤစနစ်သစ်များသည် လူများသည် ကိရိယာများကြား ပြောင်းလဲအသုံးပြုပုံ၊ အချိန်အခါတိုင်းတွင် အရေးပါသော အကြောင်းအရာများနှင့် စားသုံးသူများ၏ ရေရှည်တန်ဖိုးကို ခန့်မှန်းခြင်းကဲ့သို့သော လက်တွေ့လမ်းညွှန်မှုများကို ဆန်းစစ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ပိုမိုထက်မြက်လာပါသည်။ မကြာသေးမီက Forrester ၏ အချက်အလက်များအရ ဤသို့သော အသုံးပြုသည့် ကြော်ငြာစီမံကိန်းများသည် ရိုးရာနည်းလမ်းများထက် ထိရောက်မှုကို သုံးဆခန့် ပိုမိုမြင့်တက်စေပါသည်။ ပို၍စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသည်မှာ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးလုပ်ငန်းများသည် တိကျမှုအတွက် ရောက်ရှိမှုကို စွန့်လွှတ်နေခြင်းမျိုး မဟုတ်ပါ။ အဆင့်မြင့် algorithm များသည် ရှိပြီးသား စားသုံးသူများကို အခြေခံ၍ အလားတူ audience profile များကို ဖန်တီးပေးပြီး probability matching နည်းပညာများမှတစ်ဆင့် ကျယ်ပြန့်သော ကွန်ရက်ကို ဆက်လက်ချိတ်ဆက်ပေးနိုင်ပါသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် သူတို့လိုချင်သောသူများကို တိကျစွာ ဦးတည်နိုင်ပြီး စားသုံးသူများအားလုံးကို ဆုံးရှုံးခြင်းမရှိဘဲ ဦးတည်နိုင်ပါသည်။

အလိုအလျောက်ကြော်ငြာစက်ရုံ၏ ကုန်ကျစရိတ်နှင့် လည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ အားသာချက်များ

ပရိုဂရမ်မတစ်ဖြင့် ထိရောက်မှု - ရောက်ရှိမှုကို မစွန့်လွှတ်ဘဲ CPM ကို 42% အထိ လျှော့ချခြင်း

ယနေ့ခေတ်မှာ ကျွန်ုပ်တို့ကြော်ငြာဝယ်ယူမှုပုံစံကို စိတ်ကူးဆန်းစက်များက အမှန်တကယ်ပြောင်းလဲစေခဲ့ပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကြော်ငြာများကို လူအများအားဖြင့် မြင်နေရသေးစေရန် ထားရှိပေးပြီး လက်နှင့်လုပ်ဆောင်ရသည့် စိတ်ရှည်စရာကောင်းသော အဆင့်များကို ဖယ်ရှားပစ်ရန် အယ်လ်ဂိုရိသပ်များကို အသုံးပြုပါသည်။ ဤစနစ်များသည် ဖြစ်ပျက်နေသော ကြော်ငြာနေရာများအားလုံးကို စူးစမ်းကြည့်ပြီးနောက် ၎င်းတို့၏ ဈေးများကို အလိုအလျောက်ညှိနှိုင်းကာ ပိုက်ဆံအလွန်အကျွံသုံးစရာမလိုဘဲ ကောင်းမွန်သောနေရာများကိုရရှိစေပါသည်။ ပြီးခဲ့သည့်နှစ်က လုပ်ထားသော လုပ်ငန်းစုဆိုင်ရာ အစီရင်ခံစာများအရ ဤသို့သော ဉာဏ်ရည်မြင့် ပစ်မှတ်ချက်များသည် ထောင်ချီသော အသိအမှတ်ပြုမှုတစ်ခုလျှင် ကျွန်ုပ်တို့ပေးသော ပမာဏကို အမှန်တကယ် ၄၀% ခန့် လျှော့ချနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင် ကြော်ငြာစီမံကိန်းများသည် ကိုယ်ပိုင်အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်သည့်အခါ အဖွဲ့သည် နေ့စဥ်စီမံခန့်ခွဲမှုအလုပ်များတွင် အချိန်များမကုန်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ ကုမ္ပဏီအများစုသည် အလုပ်ဝန်ကို တစ်ဝက်မှ နှစ်ပုံတစ်ပုံအထိ လျှော့ချနိုင်ပြီး ဝန်ထမ်းများသည် ပုံမှန်အလုပ်များနှင့် မပါပေါင်းဘဲ ပိုကြီးမားသော အတွေးအခေါ်များကို အာရုံစိုက်နိုင်ပါသည်။

ပွင့်လင်းမြင်သာသော ဘတ်ဂျက်ခွဲဝေမှု - ဒေတာအခြေပြုဆုံးဖြတ်ချက်များဖြင့် ROI တိကျမှုကို ၅၅% အထိ မြှင့်တင်ပေးပါသည်

ဤကြော်ငြာစနစ်များသည် လုပ်ငန်းများအား ၎င်းတို့၏ ဘတ်ဂျက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ထိန်းချုပ်နိုင်စေပါသည်။ အကြောင်းမှာ ၎င်းတို့သည် ကြော်ငြာအစီအစဉ်၏ အစိတ်အပိုင်းများ မည်သို့အလုပ်လုပ်နေသည်ကို အချိန်ပြည့် စောင့်ကြည့်နိုင်သောကြောင့်ဖြစ်ပါသည်။ မာကင်တင်သမားများသည် ကလစ်များနှင့် အသုံးပြုသူများ စားသုံးသူအဖြစ် ပြောင်းလဲသည့်နေရာများအကြောင်း အချက်အလက်များကို ထည့်သွင်းပေးပါက ငွေကြေးများကို ပြန်လည်ခွဲဝေရာတွင် အသုံးချနိုင်သော အချက်အလက်များကို ရရှိမည်ဖြစ်ပါသည်။ ဤစနစ်များ၏ တန်ဖိုးကို ပိုမိုမြင့်တက်စေသည့်အချက်မှာ ငွေကြေးအလွန်အကျူးသုံးစွဲမှုမဖြစ်မီ စွမ်းဆောင်ရည်နိမ့်ကျသော ကြော်ငြာများကို စောစီးစွာ ဖော်ထုတ်နိုင်ခြင်းဖြစ်ပြီး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုမှ ပြန်အမ်းမှု (ROI) ကို ယခင်ကထက် ပိုမိုတိကျစွာ တိုင်းတာနိုင်စေပါသည်။ မာကင်တင်နည်းပညာကုမ္ပဏီများမှ မကြာသေးမီက လေ့လာမှုအချို့အရ တိကျမှုတွင် ၅၅% ခန့် မြှင့်တင်မှုများ တွေ့ရှိရပါသည်။ ထို့အပြင် ဤစက်များသည် အကျိုးအမြတ်အများဆုံးရရှိမည့် ချန်နယ်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သောကြောင့် ငွေတစ်ဒေါ်လာစီကို အကောင်းဆုံးရလဒ်များအတွက် သုံးစွဲနိုင်ပြီး မည်သည့်နေရာတွင် ထည့်သွင်းရမည်ကို မှန်းဆရန် မလိုအပ်တော့ပါ။

လုပ်ငန်း၏ အမှန်တကယ်သက်ရောက်မှုကို တိုင်းတာခြင်း - ကြော်ငြာများကို ဖတ်ရှုမှုမှ CRM ရလဒ်များအထိ

ပိတ်ခဲ့သော-လုပ်ငန်းစဉ် တာဝန်ယူမှု - ကြော်ငြာစက်ပစ္စည်း အချက်ပြမှုများကို ရောင်းချမှုနှင့် ထိန်းသိမ်းမှုတို့နှင့် ဆက်သွယ်ခြင်း

ကလို့စ်ဒ် လူပ် အက်ထရီဘျူးရှင်းကို ပြောလာရင် စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေအတွက် ကြော်ငြာအချက်အလက်တွေကို အသုံးဝင်အောင် ပြောင်းလဲခြင်းကို ဆိုလိုပါတယ်။ စနစ်က လူတစ်ယောက်က ကြော်ငြာတစ်ခုကို မြင်တဲ့အခါ (ဥပမာ - မြင်ကွင်း သို့မဟုတ် နှိပ်ခြင်း) ကို ခြေရာခံပြီး နောက်ပိုင်းတွင် စားသုံးသူဆက်ဆံရေးစီမံခန့်ခွဲမှုစနစ် (CRM) တွင် ဝယ်ယူမှုများ သို့မဟုတ် အချိန်ကြာလျှင် ယုံကြည်မှုရှိသော စားသုံးသူများဖြစ်လာခြင်းကဲ့သို့ ရလဒ်များအထိ လိုက်ပါခြေရာခံပေးပါတယ်။ ဤချဉ်းကပ်မှုကို တန်ဖိုးရှိစေသည့်အချက်မှာ အာရုံစိုက်မှုရရှိသည့်အရာကိုသာ မဟုတ်ဘဲ ငွေကြေးမည်သည့်နေရာမှ ရရှိလာသည်ကို တိတိကျကျ ပြသပေးနိုင်ခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ကုမ္ပဏီများသည် လူတို့သည် မိမိတို့၏ အမှတ်တံဆိပ်နှင့် ခရီးစဉ်အတွင်း မူတူကွဲပြားသော ပလက်ဖောင်းများနှင့် ထိတွေ့မှုများကြား မည်သို့ရွေ့လျားနေကြသည်ကို မြင်တွေ့နိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် တစ်ယောက်ယောက်သည် မိမိဖုန်းတွင် စိတ်ကူးကွက် ဗီဒီယိုကြော်ငြာကို ကြည့်ပြီး ချက်ချင်းဝယ်ယူမှုမပြုပါ။ နောက်တစ်ပတ်များကြာပြီးနောက် အီးမေးလ်ဖြင့် အမှတ်ရစေသည့် အကြောင်းကြားချက်ကို ရရှိပြီးနောက်မှ ဝယ်ယူမှုပြုလုပ်ပါသည်။ သင့်တော်သော အက်ထရီဘျူးရှင်းမော်ဒယ်များဖြင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးပညာရှင်များသည် ထိုအချက်များကို ဆက်သွယ်နိုင်ပြီး မှန်ကန်သော စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအားထုတ်မှုများသည် စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ရလဒ်များကို မည်သို့ဖြစ်ထွန်းစေသည်ကို နားလည်သဘောပေါက်နိုင်ပါသည်။

ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် မျက်နှာပြင်ဆွဲဆောင်မှု အညွှန်းကိန်းများထက် ပိုမိုနက်ရှိုင်းသော စျေးကွက်ရှာဖွေရေး အကျိုးသက်ရောက်မှုကို တိုင်းတာပေးပါသည်။

• စုစုပေါင်းဝယ်ယူမှုတန်ဖိုး (CLV) အပေါ်အခြေခံ၍ တန်ဖိုးမြင့် ပရိသတ်အုပ်စုများကို ဖော်ထုတ်ပေးသည်
• ပြောင်းလဲမှုလမ်းကြောင်းများတွင် ဆုံးရှုံးမှုအမှတ်များကို ထင်ရှားစေသည် (ဥပမာ - မိုဘိုင်းဖုန်းများမှ ထွက်ခွာမှု)
• ထိရောက်မှုကို ၅၅% အထိ မြှင့်တင်ပေးရန် အတည်ပြုထားသော နည်းလမ်းများသို့ ဘတ်ဂျက်ကို ပိုမိုတိကျစွာ ခွဲဝေပေးသည်

ကြော်ငြာစက် အချက်အလက်များကို CRM၊ ဘဏ္ဍာရေးနှင့် ပံ့ပိုးမှုစနစ်များနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် အမှတ်တံဆိပ်များသည် အသားပေးမှုကို တိုင်းတာခြင်းမှ ဩဇာလွှမ်းမိုးမှုကို တိုင်းတာခြင်းသို့ ကူးပြောင်းသွားပြီး စျေးကွက်ရှာဖွေရေး အသုံးစရိတ်ကို တိုင်းတာနိုင်သော စီးပွားရေးဖွံ့ဖြိုးမှုအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးပါသည်။

မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ

ကြော်ငြာစက်ဆိုတာ ဘာလဲ။
ကြော်ငြာစက်သည် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ရန် ပစ်မှတ်ထားခြင်း၊ ဘတ်ဂျက်ချခြင်းနှင့် အသိပညာများ ရယူခြင်းကဲ့သို့သော ကြော်ငြာလုပ်ငန်းများကို AI နှင့် စက်သင်ယူမှုများကို အသုံးပြု၍ စီမံခန့်ခွဲပါသည်။

ကြော်ငြာစက်သည် ပရိသတ်များကို ပစ်မှတ်ထားရာတွင် မည်သို့တိုးတက်စေပါသနည်း။
အလားအလာရှိသော စားသုံးသူများကို ဖော်ထုတ်ရန် အရင်းအမြစ်များစွာမှ ဒေတာများကို ဆန်းစစ်သုံးသပ်ပြီး ရောက်ရှိမှုကို မစွန့်လွှတ်ဘဲ ပိုမိုတိကျသော ပစ်မှတ်ထားမှုကို ဖြစ်စေပါသည်။

ကဲ့သို့သော စက်များဖြင့် ကြော်ငြာမှုကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများမှာ အဘယ်နည်း။
အလိုအလျောက်စနစ်သည် ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချပေးပြီး ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးကာ ကမ်ပိန်းများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ချိန်ညှိနိုင်စေကာ ROI ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ပေးပါသည်။

ကြော်ငြာတွင် ပိတ်ထားသော ကွင်းဆက် အကြောင်းအရာသည် မည်သို့အလုပ်လုပ်ပါသနည်း။
၎င်းသည် စားသုံးသူများ၏ ဝယ်ယူမှုခရီးစဉ်အတွင်း ကြော်ငြာများကို အပြန်အလှန် အက်ကွဲမှုများကို ခြေရာခံပြီး မည်သည့်ကမ်ပိန်းများက ရောင်းအားကို ထိရောက်စွာ ဖြစ်ပေါ်စေသည်ကို နားလည်သဘောပေါက်မှုများ ပေးပါသည်။