डेटा खनन बनाम के उदाहरण पारंपरिक विपणन अनुसंधान

पारंपरिक विपणन अनुसंधान में अक्सर एक अच्छी या सेवा के लिए समग्र बाजार का आकलन करना, उपभोक्ताओं को उनकी पसंद और नापसंद के बारे में सर्वेक्षण करना और एक नए उत्पाद के लिए उपभोक्ता प्रतिक्रियाओं को प्राप्त करने के लिए फोकस समूहों का संचालन करना शामिल होता है। सूचना प्रौद्योगिकी के विकास ने बाजार अनुसंधान को रूपांतरित कर दिया है, जिसमें विश्लेषकों की बढ़ती संख्या के साथ उपभोक्ता वरीयताओं के बारे में जानने और मात्रात्मक डेटा के बड़े पैमाने पर खनन करके और अधिक प्रभावी विपणन को सक्षम करने वाले पैटर्न और सहसंबंधों को उजागर करने के लिए जटिल एल्गोरिदम को नियोजित करना है।

डेटा खनन सुविधाएँ

"सुपर क्रंचर्स" के लेखक, येल विश्वविद्यालय के प्रोफेसर इयान अयर्स के अनुसार, डेटा माइनिंग विभिन्न कारकों और बड़े डेटा सेटों में चर के बीच संबंधों की खोज के लिए सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करता है। ये डेटा सेट अक्सर टेराबाइट्स में मापा जाता है, एक टेराबाइट 1, 000 गीगाबाइट के बराबर होता है। डेटा माइनिंग अक्सर व्यवसायों को अपने ग्राहकों के व्यवहार और खरीदने की आदतों के बारे में भारी मात्रा में जानकारी देता है, जिससे वे अधिक प्रभावी ढंग से अपने माल की मार्केटिंग कर पाते हैं।

डाटा माइनिंग उदाहरण

Ayres ने ऑनलाइन रिटेलर Amazon.com की सुविधा का हवाला दिया जो एक संभावित ग्राहक को बताता है कि एक विशेष उत्पाद को पसंद करने वाले लोग डेटा खनन के माध्यम से विपणन के उदाहरण के रूप में कुछ अन्य वस्तुओं को भी पसंद करते हैं। एक अन्य उदाहरण में, क्रेडिट कार्ड जारीकर्ता कैपिटल वन अपने ग्राहक सेवा प्रतिनिधियों के लिए उन उत्पादों और सेवाओं की सूची तैयार करता है, जो ग्राहक के क्रेडिट कार्ड खातों की विशेषताओं के आधार पर खरीदने की संभावना है।

पारंपरिक बाजार अनुसंधान

जबकि डेटा माइनिंग ग्राहकों और बड़े डेटाबेस से बिक्री के बारे में पूर्वसूचनात्मक जानकारी निकालने पर जोर देती है, पारंपरिक विपणन अनुसंधान उन कारकों की पहचान करने पर ध्यान केंद्रित करता है जो घरों और संगठनों के खरीद निर्णयों को प्रभावित करते हैं। पाठ्यपुस्तक "मार्केटिंग" के लेखक, प्रोफेसर रोजर ए। केरीन के अनुसार, प्रासंगिक डेटा को अक्सर बिक्री डेटा, सर्वेक्षण और फ़ोकस समूहों के माध्यम से एकत्र किया जाता है। पारंपरिक बाजार शोधकर्ता एक अवसर की पहचान करते हैं, आवश्यक जानकारी एकत्र करते हैं, फिर एक उपयुक्त बिक्री रणनीति तैयार करते हैं। डेटा माइनिंग पहले से उपलब्ध जानकारी पर निर्भर करता है।

विचार

डाटा माइनिंग ने बाजार अनुसंधान क्षेत्र को बदल दिया है, इस पेशे में रोजगार के अवसरों में वृद्धि हुई है। यूएस ब्यूरो ऑफ़ लेबर स्टैटिस्टिक्स ने मार्केट रिसर्च जॉब के अवसरों में औसत वृद्धि से ऊपर का अनुमान लगाया है, जिसमें उन्नत डिग्री और मजबूत मात्रात्मक कौशल वाले पुरुषों और महिलाओं के लिए मौजूदा सर्वोत्तम अवसर हैं जो उन्हें डेटा से अर्थ निकालने में सक्षम बनाते हैं।