ای کام کی دنیا دو حصوں میں بٹی ہوئی ہے: کچھ omnichannel کے بارے میں سب کچھ جانتے ہیں۔ دوسرے اب بھی سوچ رہے ہیں کہ یہ ٹیکنالوجی کس طرح کاروبار کے لیے کارآمد ہو سکتی ہے۔ سابقہ اس بات پر تبادلہ خیال کرتے ہیں کہ انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) کس طرح اومنی چینل کے لئے ایک نیا نقطہ نظر تشکیل دے سکتا ہے۔ ہم نے ایک مضمون کا ترجمہ کیا ہے جس کا نام The IoT Brings New Meaning to Omnichannel Customer Experience ہے اور اہم نکات کا اشتراک کر رہے ہیں۔
نیس ڈیجیٹل انجینئرنگ کے مفروضوں میں سے ایک یہ ہے کہ 2020 تک، صارف کا تجربہ کسی پروڈکٹ کا انتخاب کرتے وقت فیصلہ کن عنصر ہو گا، قیمت اور خود پروڈکٹ جیسی خصوصیات کو نظر انداز کر کے۔ اس سے یہ ہوتا ہے کہ صارفین کو اپنی طرف متوجہ کرنے اور برانڈ کی وفاداری بڑھانے کے لیے، کمپنیوں کو گاہک کے سفر (کلائنٹ اور پروڈکٹ کے درمیان تعامل کا نقشہ) کا بغور مطالعہ کرنا چاہیے، اور تمام مواصلاتی چینلز میں کلیدی برانڈ پیغامات کی شناخت کرنی چاہیے۔ اس طرح آپ کلائنٹ کے ساتھ "ہموار" رابطہ قائم کر سکتے ہیں۔
IoT Omnichannel Evolution میں رکاوٹیں
مضمون کے مصنف نے چیزوں کے انٹرنیٹ کے کنکشن اور omnichannel IoT omnichannel ارتقاء کو کہا ہے۔ یہ واضح ہے کہ چیزوں کا انٹرنیٹ صارفین کے سفر کو بہتر بنانے میں مدد کرے گا۔ تاہم، ڈیٹا کی صف کی پروسیسنگ کے بارے میں ایک کھلا سوال ہے جو IoT کو کاروباری ماڈل میں متعارف کرواتے وقت ظاہر ہوتا ہے۔ اعداد و شمار کے تجزیہ کی بنیاد پر واقعی قابل قدر بصیرت کیسے پیدا کی جائے؟ مصنف اس کے لیے 3P کی نشاندہی کرتا ہے۔
فعال تجربہ
ایک اصول کے طور پر، کمپنی اور خریدار کے درمیان تعامل خریدار کے اقدام (خریداری، سروس کا استعمال) سے شروع ہوتا ہے۔ کسی کمپنی میں IoT استعمال کرنے کی صورت میں IoT ڈیوائسز کا استعمال کرتے ہوئے مسلسل نگرانی کے ذریعے صورتحال کو تبدیل کیا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، اس کی وجہ سے پیداوار میں آپریبلٹی اور منصوبہ بند دیکھ بھال کی مدت کا اندازہ لگایا جا سکتا ہے۔ اس سے غیر منصوبہ بند، مہنگے ڈاؤن ٹائم سے بچنے میں مدد ملے گی۔ ایک اور مثال، سینسرز گاہکوں کو کار کے بعض حصوں کی خرابی کے بارے میں خبردار کر سکتے ہیں یا منصوبہ بند تبدیلی کی مقررہ تاریخ کا حساب لگا سکتے ہیں۔
پیشن گوئی کا تجربہ
IoT کلاؤڈ سروسز کے ساتھ ریئل ٹائم ڈیٹا کا تبادلہ کرکے صارف کی کارروائیوں کی پیش گوئی اور اندازہ لگا سکتا ہے جو تمام صارفین کے رویے کی بنیاد پر ایکشن ماڈل بناتی ہے۔ وقت گزرنے کے ساتھ ساتھ، مستقبل میں، اس طرح کی IoT ایپلی کیشنز، نگرانی کرنے والے کیمروں، ریڈارز اور کاروں میں موجود سینسرز کے ڈیٹا کو استعمال کرتے ہوئے، خود مختار کاروں کو محفوظ بنائیں گی اور ڈرائیوروں کو سڑک کے حادثات کا خطرہ کم ہو جائے گا۔
ذاتی تجربہ
کلائنٹ کے رویے کے منظرناموں پر مبنی مواد کو ذاتی بنانا۔
صارفین کے رویے کی مسلسل نگرانی اور تجزیہ کے ذریعے ذاتی بنانا ممکن ہے۔ مثال کے طور پر، اگر کوئی خریدار ایک دن پہلے انٹرنیٹ پر کسی خاص پروڈکٹ کی تلاش کر رہا تھا، تو اسٹور اسے آف لائن اسٹور میں سمارٹ پروکسیمیٹی مارکیٹنگ کا استعمال کرتے ہوئے ماضی کے سرچ ڈیٹا، متعلقہ مصنوعات اور لوازمات کی بنیاد پر پیش کر سکتا ہے۔ یہ مارکیٹنگ کی پیشکشیں ہیں جو بلوٹوتھ سینسرز کے دونوں ڈیٹا کا استعمال کرتی ہیں جو کلائنٹ کی آف لائن نقل و حرکت کا تجزیہ کرتے ہیں، اور IoT آلات سے موصول ہونے والے ڈیٹا: سمارٹ گھڑیاں اور دیگر تکنیکی آلات۔
آخر میں، یہ غور کرنا چاہیے کہ IoT کاروبار کے لیے سلور بلٹ نہیں ہے۔ سوال بڑے ڈیٹا کی پروسیسنگ کے امکانات اور رفتار کے حوالے سے باقی ہے، اور اب تک صرف گوگل، ایمیزون اور ایپل جیسی کمپنیاں ہی اس ٹیکنالوجی کا مقابلہ کر سکتی ہیں۔ تاہم، مصنف نوٹ کرتا ہے کہ آپ کو IoT استعمال کرنے کے لیے بڑا بننے کی ضرورت نہیں ہے، جب حکمت عملی اور کسٹمر کے سفر کی نقشہ سازی کی بات آتی ہے تو یہ ایک سمارٹ کمپنی بننے کے لیے کافی ہے۔
ماخذ: www.habr.com