मार्केटिंग के लिए स्थान इंटेलिजेंस: बेहतर कदम उठाने के लिए वास्तविक दुनिया के डेटा का उपयोग करना

लोकेशन इंटेलिजेंस अब सिर्फ़ मैप्स या लॉजिस्टिक्स के लिए ही नहीं है - यह ब्रांड्स के कैंपेन चलाने के तरीके को बदल रहा है। जियोस्पेशियल डेटा का इस्तेमाल करके, मार्केटर्स यह पता लगा सकते हैं कि उनके दर्शक कहाँ हैं, वे क्या करते हैं, और उनके जुड़ने की सबसे ज़्यादा संभावना कब है। यह अनुमान लगाने या ट्रेंड्स का अनुसरण करने के बारे में नहीं है। यह ऑफ़लाइन विज्ञापनों से लेकर डिजिटल टारगेटिंग तक, हर चीज़ को आकार देने के लिए वास्तविक मूवमेंट डेटा का इस्तेमाल करने के बारे में है। नतीजा? कम बर्बादी, ज़्यादा प्रासंगिकता, और ऐसे कैंपेन जो वाकई उन लोगों तक पहुँचते हैं जिनके लिए वे हैं।

यह लेख इस बात पर गहराई से प्रकाश डालता है कि मार्केटिंग में लोकेशन इंटेलिजेंस कैसे काम करता है, यह किस तरह के डेटा पर निर्भर करता है, और ब्रांड वास्तविक समस्याओं को हल करने के लिए इसका उपयोग कैसे कर रहे हैं - ऑफ़लाइन विज्ञापनों में बर्बादी कम करने से लेकर ग्राहकों को वापस पाने तक। आइए इसे विस्तार से समझते हैं।

मार्केटिंग के संदर्भ में लोकेशन इंटेलिजेंस का वास्तव में क्या अर्थ है?

मूलतः, लोकेशन इंटेलिजेंस, मूवमेंट डेटा को मार्केटर्स के लिए उपयोगी बनाने की प्रक्रिया है। इसमें मोबाइल उपकरणों, जीपीएस ट्रैकर्स, पीओआई (रुचि के बिंदु) डेटासेट, जनसांख्यिकीय ओवरले और व्यवहारिक रुझानों से प्राप्त भू-स्थानिक जानकारी शामिल है।

पारंपरिक बाज़ार अनुसंधान या डिजिटल ट्रैकिंग के विपरीत, लोकेशन इंटेलिजेंस भौतिक दुनिया को आशय संकेतों से जोड़ता है। यह आपको सिर्फ़ यह नहीं बताता कि आपके स्टोर पर कौन आता है – यह आपको यह भी बता सकता है कि वे और कहाँ खरीदारी करते हैं, वे आपके विज्ञापन के पास से कब गुज़रते हैं, और कौन से मोहल्ले आपके सबसे अच्छे ग्राहकों से भरे हुए हैं। यह नक्शों से कम और मानचित्रण व्यवहार से ज़्यादा जुड़ा है।

दर्शकों से पर्यावरण की ओर बदलाव

विपणक दर्शकों के विभाजन को पसंद करते हैं - यह बुनियादी है। लेकिन पारंपरिक विभाजन (आयु, लिंग, आय) में अक्सर एक चीज़ छूट जाती है: संदर्भ।

कोई व्यक्ति कहाँ रहता है, काम करता है या कहाँ से आता-जाता है, यह उसके व्यवहार के बारे में प्रोफ़ाइल से कहीं ज़्यादा बता सकता है। लोकेशन इंटेलिजेंस लेंस को "यह व्यक्ति कौन है?" से बदलकर "वह किस परिवेश का हिस्सा है?" कर देता है।

इस बदलाव से विपणक निम्नलिखित कार्य कर सकेंगे:

• वास्तविक रूपांतरण क्षमता वाले व्यापार क्षेत्रों पर अभियान केंद्रित करें।
• स्थानीय जीवनशैली समूहों के आधार पर संदेश तैयार करें।
• प्रतिस्पर्धियों के निकट पैदल यातायात की तुलना उनकी अपनी साइटों से करें।
• वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन के आधार पर भौतिक और डिजिटल विज्ञापनों को अनुकूलित करें।

यह अनुमान लगाने के बजाय कि मांग कहां हो सकती है, आप इस आधार पर निर्णय ले रहे हैं कि लोग वास्तव में कैसे आगे बढ़ते हैं।

6 मुख्य मार्केटिंग समस्याएं जिन्हें लोकेशन डेटा हल करने में मदद कर सकता है

सच कहें तो ज़्यादातर मार्केटर्स "पर्याप्त टूल्स की कमी" से नहीं जूझ रहे हैं। वे शोर, बर्बादी और अनिश्चितता से जूझ रहे हैं। लोकेशन इंटेलिजेंस कैसे मदद करता है, यहाँ बताया गया है।

1. गलत ज़िप कोड पर बजट बर्बाद करना

गलत इलाकों में पैसा खर्च करना ऐसे शहर में पर्चे बाँटने जैसा है जहाँ कोई आपकी भाषा नहीं बोलता। जब विज्ञापन का पैसा ऐसे इलाकों में जाता है जहाँ लोग आपकी परवाह नहीं करते, या उससे भी बदतर, जिन्हें आपकी पेशकश की ज़रूरत नहीं है - तो यह न सिर्फ़ अक्षमता है। यह अदृश्य भी है।

पैदल यातायात और व्यापार क्षेत्र विश्लेषण के साथ, विपणक दायरे-आधारित लक्ष्यीकरण पर निर्भर रहना छोड़ सकते हैं और इस पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं कि उनके वास्तविक ग्राहक कहाँ से आते हैं। इसका अर्थ है अप्रासंगिक क्षेत्रों को हटाना और बजट को उन जगहों पर पुनर्वितरित करना जहाँ पहले से ही आकर्षण के संकेत दिख रहे हैं।

2. गतिशील दुनिया में स्थिर विज्ञापन चलाना

भौतिक दुनिया एक ही पैटर्न में चलती है। सुबहें दोपहर जैसी नहीं लगतीं, और सप्ताहांत हफ़्ते के दिनों जैसा नहीं लगता। फिर भी कई ऑफ़लाइन विज्ञापन अब भी ऐसे चलते हैं जैसे 1995 चल रहा हो - एक ही क्रिएटिव, एक ही जगह, पूरे दिन।

लोकेशन इंटेलिजेंस आपको दिन-प्रतिदिन की जानकारी देता है, इसलिए आप सिर्फ़ विज्ञापन के लिए जगह नहीं, बल्कि ध्यान आकर्षित करने के लिए भुगतान कर रहे हैं। ख़ास तौर पर डिजिटल आउट-ऑफ़-होम फ़ॉर्मैट में, आप अपने विज्ञापनों को दर्शकों की अधिकतम संख्या के अनुसार शेड्यूल कर सकते हैं। ज़्यादा नज़रें, कम बर्बाद इंप्रेशन।

3. उच्च-मूल्य वाले पड़ोस की कमी

आपके कुछ बेहतरीन बाज़ार एक सामान्य जनसांख्यिकीय रिपोर्ट में दिखाई नहीं देंगे। पहली नज़र में वे शायद उच्च-मूल्य वाले इलाके भी न लगें। लेकिन लोकेशन डेटा असामान्य रूप से उच्च विज़िट घनत्व, मज़बूत खरीदारी की इच्छा, या आपके आदर्श ग्राहक प्रोफ़ाइल की बढ़ती संख्या वाले इलाकों का पता लगा सकता है।

यह उन ब्रांड्स के लिए ख़ास तौर पर उपयोगी है जो नए स्टोर या पॉप-अप की योजना बना रहे हैं। यह मानने के बजाय कि धन मांग के बराबर है, आप व्यवहार का सीधा मानचित्रण कर सकते हैं, और उन सूक्ष्म-बाज़ारों का खुलासा कर सकते हैं जो अन्यथा आपसे छूट जाते।

4. ग्राहक परिवर्तन जो किसी का ध्यान नहीं जाता

ज़्यादातर मार्केटर्स राजस्व में गिरावट देख सकते हैं, लेकिन हमेशा यह नहीं पता चल पाता कि यह गिरावट कहाँ से आ रही है। अगर वफादार ग्राहकों का एक खास समूह आना बंद हो जाए, तो किसी को भी इसका पता चलने में हफ़्ते (या महीने) लग सकते हैं।

लोकेशन इंटेलिजेंस से ग्राहक छूटते हुए दिखाई देते हैं। आप विशिष्ट क्षेत्रों में घटती विज़िट दरों को ट्रैक कर सकते हैं और हाइपर-लोकल रिटेंशन रणनीतियों के साथ प्रतिक्रिया दे सकते हैं। इसका मतलब हो सकता है कि उस क्षेत्र में छूटे हुए आगंतुकों के लिए एक मेल किया गया कूपन, एक क्षेत्रीय-लक्षित डिजिटल विज्ञापन, या एक त्वरित वापसी प्रोमो।

5. अकुशल प्रत्यक्ष मेल

डायरेक्ट मेल अभी भी काम करता है, लेकिन तभी जब वह सही मेलबॉक्स में पहुँचे। अक्सर, ब्रांड व्यवहारिक प्रासंगिकता के बजाय डाक मार्गों के आधार पर अभियान चलाते हैं। नतीजा? ढेर सारा रीसाइक्लिंग कचरा।

जनसांख्यिकीय डेटा को ग्राहकों की संख्या की जानकारी पर आधारित करके, विपणक अपनी मेलिंग सूचियों को और बेहतर बना सकते हैं। केवल उन्हीं इलाकों को लक्षित करने का मतलब है कि प्रिंट रन कम बर्बाद होंगे, और कम खर्च में प्रतिक्रिया दर भी बढ़ेगी।

6. ऑनलाइन लक्ष्यीकरण जिसमें भौतिक संदर्भ की अनदेखी की जाती है

सिर्फ़ इसलिए कि कोई व्यक्ति किसी विज्ञापन पर क्लिक करता है, इसका मतलब यह नहीं कि वह किसी स्टोर में चला जाएगा। दरअसल, ज़्यादातर ऑनलाइन व्यवहार कभी भी वास्तविक दुनिया में जुड़ाव में तब्दील नहीं होता। डिजिटल रुचि और भौतिक उपस्थिति के बीच का यह अंतर ही वह जगह है जहाँ कई लक्ष्यीकरण रणनीतियाँ नाकाम हो जाती हैं।

लोकेशन इंटेलिजेंस इस समस्या को हल करने में मदद करता है। आप यह सत्यापित कर सकते हैं कि कोई सेगमेंट वास्तव में जिम, कॉफ़ी शॉप, मॉल या प्रतिस्पर्धी स्थानों पर जाता है या नहीं, न कि केवल यह कि वे ऑनलाइन उन्हें देखते हैं या नहीं। यह अनुमानों की पुष्टि करने और केवल पिक्सेल ही नहीं, बल्कि वास्तविक दुनिया के प्रमाणों के साथ अपने अभियानों को बेहतर बनाने का एक तरीका है।

व्यवहार में यह कैसा दिखता है: कुछ उदाहरण

यह सिर्फ़ सिद्धांत नहीं है। मार्केटर्स आजकल लोकेशन इंटेलिजेंस टूल्स के साथ क्या कर रहे हैं, यह देखिए।

• एक फ़ास्ट-कैज़ुअल रेस्टोरेंट चेन ने कई चौराहों पर ट्रैफ़िक का विश्लेषण किया और पाया कि उनके शाम के विज्ञापन स्लॉट सुबह के विज्ञापनों से बेहतर प्रदर्शन कर रहे थे। उन्होंने बजट का पुनर्वितरण किया और पाया कि पैदल यातायात में 15% की वृद्धि हुई।
• एक कॉफ़ी ब्रांड ने ट्रेड एरिया डेटा पर साइकोग्राफ़िक ओवरले (हिप्स्टर, क्रिएटिव, लोकल-फ़र्स्ट) का इस्तेमाल करके यह पता लगाया कि कौन से शॉपिंग ज़ोन उनके माहौल से मेल खाते हैं। इस जानकारी से उन्हें अपने अगले तीन स्टोर लोकेशन चुनने में मदद मिली।
• एक रिटेल चेन ने दो खास ज़िप कोड से आने वाले ग्राहकों की संख्या में गिरावट देखी। देशव्यापी ऑफर चलाने के बजाय, उन्होंने सिर्फ़ उन्हीं इलाकों में एक क्षेत्रीय प्रोमो भेजा। रिडेम्पशन दरें 42% बढ़ गईं।
• एक विज्ञापन एजेंसी ने रेडियस पद्धति को छोड़कर वास्तविक व्यापार क्षेत्र विश्लेषण का सहारा लिया। उन्होंने पाया कि उनके ग्राहकों के 30% वास्तविक ग्राहक मूल लक्ष्यीकरण क्षेत्र से बाहर से आए थे।

लक्ष्यीकरण से परे: स्थान इंटेलिजेंस के रणनीतिक लाभ

हाँ, आप बेहतर लक्ष्यीकरण के लिए स्थान डेटा का उपयोग कर सकते हैं। लेकिन इसका महत्व और भी गहरा है।

यह आपको बेहतर योजना बनाने में मदद करता है

पहले किसी जगह का चुनाव आंशिक रूप से अनुमान लगाने और आंशिक रूप से सहज ज्ञान पर आधारित होता था। अब यह आंशिक रूप से आंकड़ों पर आधारित है। अगर आपको पहले से पता है कि लोग किसी व्यापार क्षेत्र में कैसे आते-जाते हैं, कब आते हैं, कितनी बार आते हैं, और कहाँ-कहाँ जाते हैं, तो आप लीज़ पर हस्ताक्षर करने से बहुत पहले ही यह आकलन कर सकते हैं कि कोई संभावित जगह आपके मॉडल के अनुकूल है या नहीं।

यह खुदरा विस्तार, फ़्रैंचाइज़ी योजना, या कई विज्ञापन प्लेसमेंट के बीच चयन के लिए विशेष रूप से उपयोगी है। अगर कोई इलाका न केवल कागज़ पर आशाजनक दिखता है, बल्कि आपके सबसे सफल बाज़ारों जैसा व्यवहार करता है, तो यह आपके व्यवहार से प्रेरित एक हरी झंडी है, न कि धारणाओं से।

यह आपको ऑफ़लाइन क्या काम कर रहा है, इसका आकलन करने देता है

क्लिक-थ्रू दरों को ट्रैक करना आसान है। लेकिन आपको कैसे पता चलेगा कि आपके सड़क किनारे लगे बिलबोर्ड ने किसी को आपके स्टोर में आने के लिए प्रेरित किया है? या पिछले महीने आपके फ़्लायर ड्रॉप ने कुछ रीसाइक्लिंग डिब्बों को भरने के अलावा कुछ और किया है?

लोकेशन डेटा की मदद से, आप विज्ञापन एक्सपोज़र और वास्तविक विज़िट के बीच संबंध जोड़ सकते हैं। यह अनुमान या किस्से-कहानियों पर निर्भर नहीं करता। आप अभियान से पहले और बाद में स्टोर ट्रैफ़िक की तुलना कर सकते हैं, इसे अन्य स्थानों के साथ तुलना कर सकते हैं, या यह भी ट्रैक कर सकते हैं कि उसी समय प्रतिस्पर्धियों के ट्रैफ़िक में कितना बदलाव आया।

यह ग्राहक यात्रा में आयाम जोड़ता है

ज़्यादातर ग्राहक यात्रा मानचित्र स्क्रीन पर ही रुक जाते हैं। लेकिन असल ज़िंदगी सीधी नहीं होती। लोग काम पर जाते हैं, जिम जाते हैं, कॉफ़ी पीते हैं, किसी दुकान पर रुकते हैं, रात का खाना लेते हैं। और इनमें से कई सूक्ष्म-निर्णय एक ही भौतिक क्षेत्र में, बार-बार होते रहते हैं।

लोकेशन इंटेलिजेंस आपको अपने दर्शकों के रोज़मर्रा के पैटर्न का एक स्थानिक दृश्य प्रदान करता है। फ़नल चरणों में सोचने के बजाय, आप वास्तविक दिनचर्या को देखना शुरू करते हैं, जहाँ आपका ब्रांड स्वाभाविक रूप से फिट बैठता है, और जहाँ टकराव या गिरावट हो सकती है। इस तरह की जागरूकता आपको मार्केटिंग को रुकावट से कम और उपस्थिति जैसा महसूस कराने में मदद करती है।

यह प्रतिस्पर्धियों के साथ आपके ओवरलैप को उजागर करता है

शायद आप शहर में एकमात्र विकल्प नहीं हैं, और न ही आपका प्रतिस्पर्धी। वास्तविक तस्वीर अक्सर ज़्यादा परिवर्तनशील होती है। ग्राहक समय, सुविधा या सूक्ष्म पसंद में बदलाव के आधार पर ब्रांडों, दुकानों और स्थानों के बीच आते-जाते रहते हैं।

विभिन्न स्थानों पर विज़िट के आंकड़ों का विश्लेषण करके, आप देख सकते हैं कि आपको कहाँ और कब चुना जा रहा है या अनदेखा किया जा रहा है। हो सकता है कि आपका स्टोर सप्ताह के दिनों में दोपहर के भोजन के लिए आने वाले लोगों को आकर्षित करे, लेकिन सप्ताहांत में ट्रैफ़िक खो दे। हो सकता है कि कोई नज़दीकी प्रतियोगी किसी खास इलाके से आपसे ज़्यादा बार वापस आ रहा हो। ये सिर्फ़ जानकारी नहीं हैं। ये कार्रवाई के लिए शुरुआती बिंदु हैं, चाहे इसका मतलब ऑफ़र बदलना हो, स्टोर के समय पर पुनर्विचार करना हो, या कोई ऐसा स्थानीय अभियान शुरू करना हो जो उस दर्शक वर्ग से सीधे तौर पर जुड़ता हो।

स्थान इंटेलिजेंस के पीछे डेटा स्टैक

इसे कारगर बनाने के लिए, आमतौर पर इसमें निम्नलिखित चीजें शामिल होती हैं:

• मोबाइल SDK डेटा (ऐप्स से अनाम स्थान संकेत)।
• जीपीएस और वाई-फाई त्रिकोणीकरण।
• POI डेटाबेस (दुकानें, जिम, रेस्तरां जैसे रुचि के स्थान)।
• जनसांख्यिकीय ओवरले (आयु, आय, जीवनशैली)।
• यात्रा की अवधि और आवृत्ति (वफादारी मापने में मदद करता है)
• व्यापार क्षेत्र की सीमाएँ (सच्चे क्षेत्र, न कि केवल त्रिज्या वलय)।

अच्छे प्लेटफ़ॉर्म इसे विज़ुअल डैशबोर्ड या लेयर्ड मैप में बदल देते हैं। बेहतरीन प्लेटफ़ॉर्म आपको एक्सपोर्ट करने योग्य जानकारी, API एक्सेस और कैंपेन-रेडी ऑडियंस सेगमेंट प्रदान करते हैं।

प्रमुख उपयोग के मामले, अभियान प्रकार के अनुसार विभाजित

यहां स्थान इंटेलिजेंस सबसे अधिक उपयोगी है:

डिजिटल अभियानों के लिए:

• ऑफ़लाइन व्यवहार के विरुद्ध ऑनलाइन दर्शकों का सत्यापन करें।
• भू-समृद्ध समान दिखने वाले दर्शक बनाएं.
• अनुमान पर निर्भर हुए बिना सटीक जियोफेंसिंग चलाएं।

ऑफ़लाइन विज्ञापन के लिए:

• प्रति घंटे पैदल यातायात के आधार पर DOOH समय को अनुकूलित करें।
• ऐसे उच्च यातायात क्षेत्रों के लिए अधिक भुगतान करने से बचें जो आपके लक्ष्य से मेल नहीं खाते।
• विज़िट अपलिफ्ट और फ़ुटफ़ॉल एट्रिब्यूशन के साथ ROI साबित करें।

प्रत्यक्ष मेल के लिए:

• वास्तविक ग्राहक समूहों के आधार पर डाक मार्गों का चयन करें।
• असंवेदनशील पड़ोस से बचकर लागत में कटौती करें।
• छोटे बैचों में क्रिएटिव के भौगोलिक रूपों का परीक्षण करें।

वफादारी और CRM के लिए:

• ऐसे पड़ोस की पहचान करें जहां ग्राहक चले गए हैं।
• स्थानिक रूप से जीत-वापसी अभियानों को लक्षित करें।
• बार-बार आने वाले आगंतुकों की आवृत्ति के आधार पर प्रमोशन तैयार करें।

शुरू करने से पहले पूछे जाने वाले प्रश्न

यदि आप अपने विपणन में स्थान इंटेलिजेंस को एकीकृत करने के बारे में सोच रहे हैं, तो यहां से शुरुआत करें:

• क्या हमें इस बात की स्पष्ट जानकारी है कि हमारे ग्राहक कहां से आते हैं?
• क्या हम ऐसे विज्ञापन क्षेत्रों में अधिक निवेश कर रहे हैं जो रूपांतरित नहीं होते?
• क्या हम अपने अभियानों से पैदल यातायात पर पड़ने वाले प्रभाव को माप रहे हैं?
• क्या हम सिर्फ जनसंख्या के आधार पर नहीं, बल्कि व्यवहार के आधार पर भी स्टोर विस्तार की योजना बना सकते हैं?

आपको एक साथ सब कुछ बदलने की ज़रूरत नहीं है। एक उदाहरण से शुरुआत करें, जैसे बिलबोर्ड की जगह को ऑप्टिमाइज़ करना, और फिर आगे बढ़ें।

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जब टीमों को ज़मीनी स्तर पर भौतिक परिवर्तनों, जैसे भूमि उपयोग या बुनियादी ढाँचे, को समझने की ज़रूरत होती है, तो हम AI-संचालित छवि विश्लेषण के माध्यम से वह दृश्यता प्रदान करते हैं। अनुमान या स्थिर डेटा पर निर्भर रहने के बजाय, आप अपने उपयोग के लिए महत्वपूर्ण चीज़ों पर कस्टम मॉडल प्रशिक्षित कर सकते हैं – जैसे कि स्टोरफ्रंट, सड़कें, छतें, वाहन, निर्माण क्षेत्र, या छवियों में दिखाई देने वाली लगभग कोई भी भौतिक वस्तु। यह आपको AI या GIS की पृष्ठभूमि के बिना आपके डेटा पर नियंत्रण प्रदान करने के बारे में है।

विपणन रणनीतियों के लिए, जो यह जानने पर निर्भर करती हैं कि कहां और कब क्या हो रहा है, हम आकाश से जो आप देखते हैं और जिसका उपयोग आप वास्तव में जमीन पर बेहतर निर्णय लेने के लिए कर सकते हैं, के बीच के अंतर को कम करते हैं।

अंतिम विचार

मार्केटिंग अब सिर्फ़ सही लोगों तक पहुँचने के बारे में नहीं है। इसका मतलब है उन्हें सही जगह पर, सही समय पर, एक ऐसे संदेश के साथ पहुँचाना जो उनके वास्तविक जीवन के संदर्भ में सार्थक हो। लोकेशन इंटेलिजेंस उस कमी को पूरा करता है।

यह मार्केटर्स को सिर्फ़ व्यक्तित्व, धारणाओं या डैशबोर्ड के साथ ही नहीं, बल्कि वास्तविकता के साथ काम करने में मदद करता है। चाहे आप डिजिटल बिलबोर्ड लगा रहे हों, नई स्टोर साइट चुन रहे हों, या सिर्फ़ विज्ञापनों की बर्बादी कम करने की कोशिश कर रहे हों, भू-स्थानिक अंतर्दृष्टि आपको आत्मविश्वास के साथ आगे बढ़ने की स्पष्टता देती है। क्योंकि जब आप यह अनुमान लगाना बंद कर देते हैं कि आपके ग्राहक कहाँ हैं, तो बाकी सब कुछ ज़्यादा समझ में आने लगता है।

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