আলোচনা - 

0

আলোচনা - 

0

5 টি উপায়: মূল্য অনুকূলকরণের জন্য কীভাবে বড় ডেটা ব্যবহার করবেন

দাম নির্ধারণ করা ব্যবসায়ের ব্যবস্থাপনার অন্যতম জটিল দিক। ব্যবসায়গুলি মূল্য নির্ধারণের জন্য বিভিন্ন বিশ্লেষণ কৌশল ব্যবহার করে। এর মধ্যে কয়েকটির মধ্যে রয়েছে বাজার বিভাজন, ব্যয় বিশ্লেষণ, প্রতিযোগী বিশ্লেষণ, লক্ষ্য এবং অবস্থান বিবেচনা ইত্যাদি etc. দাম, চাহিদা, মার্কেট শেয়ার, বাজার অনুপ্রবেশ, আয়, বিক্রয়, লাভ প্রতিটি কার্যত গুরুত্বপূর্ণ ব্যবসায়িক মেট্রিককে প্রভাবিত করতে পারে। তবুও প্রায় মূল্য নির্ধারণের সিদ্ধান্তগুলির 1% সংস্থাগুলি প্রতি বছর সেরা মূল্য সরবরাহ করতে ব্যর্থ করে (ম্যাকিনসি এবং সংস্থা)। এটি সম্ভাব্য রাজস্বের একটি বিশাল ক্ষতি।

মূল্য অপ্টিমাইজেশনের পরিবর্তিত দৃষ্টিভঙ্গি:

Ditionতিহ্যগতভাবে বিপণনকারীরা মূল্য নির্ধারণের সিদ্ধান্ত নিতে অভ্যন্তরীণ উপাত্তের উপর নির্ভর করে। গ্রাহক বিশ্লেষণ এবং বাজারের প্রবণতাগুলিতে কোনও জোর দেওয়া হয়নি। পরিশীলিত সরঞ্জাম, তথ্য বিজ্ঞানী এবং সচেতনতার অভাবের কারণে, সাধারণভাবে, মূল্যের বেশিরভাগ মূল সিদ্ধান্তগুলি অন্তর্দৃষ্টিগুলির উপর ভিত্তি করে ছিল। ডেটা ভিত্তিক পদ্ধতির ব্যবহার না করার আরেকটি কারণ হ'ল উচ্চ পরিমাণের ডেটা বিশ্লেষণের পিছনে পরিশীলিত গণনা শক্তির অভাব। সাথে এখন ক্লাউড কম্পিউটিং স্কেলে ডেটা বিশ্লেষণের জন্য স্কেলযোগ্য কম্পিউটিং উপভোগ করা সহজ। 1980 এর দশকে, এয়ারলাইনস এবং আতিথেয়তা সংস্থাগুলি লাভবান হওয়া শুরু করে বড় তথ্য বিশ্লেষণ মূল্য নির্ধারণের সিদ্ধান্তগুলি অনুকূল করে তোলার জন্য। সর্বাধিক ছাড়পত্র নিশ্চিতকরণ এবং সামগ্রিক উপার্জন সর্বাধিকীকরণের লক্ষ্যে প্রতিযোগিতামূলক মূল্য সরবরাহের লক্ষ্য ছিল। এটি কেবলমাত্র বুকিংয়ের সময়, গ্রাহকের ধরণ, ভূগোল ইত্যাদির মতো বিষয়ের উপর ভিত্তি করে মূল্য নির্ধারণের মাধ্যমে সম্ভব হয়েছিল

সম্পর্কে কৌতূহলী বড় ডেটা? Find out about the latest trends and applications in our বিনামূল্যে ইবুক.

দামের অপ্টিমাইজেশনে বড় ডেটা সাহায্য করে এমন 5 টি উপায়:

এখানে ব্যবহারের জন্য একটি বিস্তৃত পদ্ধতি বড় তথ্য মূল্য অপ্টিমাইজেশনের জন্য। এই 5 টি ধাপের সাহায্যে আপনি সহজেই এর ক্ষমতা লাভ করতে পারেন বিশাল উপাত্ত বৈশ্লেষিক ন্যায় আপনার ব্যবসার মূল্য নির্ধারণের জন্য:

1. ডেটা পাওয়ারের সুবিধা:

Companies never go out of data, especially the MNCs and large corporates. The scarcity of data was never a problem in the first place. With the ever-increasing customer touchpoints with বড় তথ্য, the problem is an abundance of data. Businesses have access to loads of data including সামাজিক মাধ্যম সংকেত, বিক্রির ইতিহাস, অ্যাকাউন্ট, পর্যালোচনা, রেকর্ডকৃত টেলিফোনিক কথোপকথন এবং আরও অনেক কিছু। সঠিক ধরণের তথ্য নির্বাচন এবং বিশ্লেষণ করার জন্য সঠিক লোক খোঁজার ক্ষেত্রে সমস্যা দেখা দেয়। অত্যাধুনিক ডেটা বিশ্লেষণ সরঞ্জাম এবং ক্লাউড কম্পিউটিং একসাথে অনেক নির্বাহীর কষ্ট লাঘব করেছে। এখন যেকোনো ভলিউম, বৈচিত্র্য এবং সত্যতার তথ্য সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ করা তুলনামূলকভাবে সহজ।

আপনার বড় ডেটা অংশীদারের সন্ধানের জন্য কী ডেটা বিজ্ঞানের দক্ষতাগুলি জানুন

2. পণ্য নির্দিষ্ট হতে:

A common mistake made by companies is that they try to set pricing parameters based on categories. Companies with wide product range like FMCG, Electronics, Toys and Games, etc. are the ones who face this issue. Even retailers like Walmart, Target, Amazon etc. also fall into this category. With over 1000 assorted products it becomes excruciating to analyze data to optimize pricing for each product separately. Alternatively, companies analyze market trends and competitors pricing for a category and make decisions based on that analysis. Now with বড় তথ্য বিশ্লেষণ সরঞ্জাম মত Hadoop এবং হাইভ, সংস্থাগুলি প্রতিটি পৃথক পণ্যের জন্য দানাদার স্তরে ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে এবং সে অনুযায়ী সিদ্ধান্ত নিতে পারে।

আরও পড়ুন: কীভাবে বড় ডেটা, এআই এবং এমএল গ্রাহকের অভিজ্ঞতা উন্নত করতে সহায়তা করতে পারে? 

3. বিভাগ এবং পৃথক:

ভূগোল, টার্গেট সেগমেন্ট ইত্যাদির উপর ভিত্তি করে পণ্যের মূল্যও কাস্টমাইজ করা যায়। বিশাল উপাত্ত বৈশ্লেষিক ন্যায় গ্রাহকের ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং মূল্য পরিবর্তনের ক্ষেত্রে আচরণ এবং স্থিতিস্থাপকতা সনাক্ত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এইভাবে, পণ্যের মূল্য পৃথক রাজ্য, বাজার বিভাগ এবং এমনকি স্টোরের মতো সংকীর্ণ বাজারের জন্য কাস্টমাইজ করা যায়। ই-কমার্স কোম্পানিগুলি এর বাইরে এক ধাপ এগিয়ে যেতে পারে এবং অনলাইনে ভোক্তাদের আচরণের উপর ভিত্তি করে টার্গেটেড মূল্য নির্ধারণ করতে পারে। বাজারের ঝুড়ি বিশ্লেষণের মতো কৌশলগুলি একটি পণ্যের ভবিষ্যতের চাহিদার পূর্বাভাস দিতে এবং প্রতিযোগিতামূলক মূল্যে তাদের অফার করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

কীভাবে বড় ডেটা ব্যবহার করে পরিপূরক পণ্যগুলির চাহিদা পূর্বাভাস দিতে হয় তা জানুন।

৪. মার্জিন সর্বাধিকীকরণের সময় স্টক ছাড়পত্র নিশ্চিতকরণ:

স্টক ছাড়পত্র নিশ্চিত করার সময় সংস্থাগুলি অনেক সমস্যার মুখোমুখি হন। সাধারণ সমস্যাগুলির মধ্যে রয়েছে কত দাম হ্রাস করতে হবে, কোন প্যাটার্নে এবং কীভাবে দামের পরিবর্তনকে বাজারজাত করা যায় তা অন্তর্ভুক্ত। মার্কডাউন অপ্টিমাইজেশন ইহা একটি বড় তথ্য analysis technique which understands customer behavior based on past trends and suggests the optimal discounts which would elevate the demand while ensuring maximum possible profits. By using বড় তথ্য for price optimization companies can ensure best possible revenue from inventories while ensuring their clearance in time.

আরও পড়ুন: ব্যবসায়ের বড় ডেটার ব্যবহারিক ব্যবহার

5. ব্যয় হ্রাস করুন:

থেকে ডেটা সর্বত্র সরবরাহ শৃঙ্খল উৎপাদন থেকে অর্থায়ন। এই বিপুল পরিমাণ ডেটা মূল ক্ষেত্রগুলির অন্তর্দৃষ্টি খুঁজে পাওয়ার সুযোগ দেয় যা সহজেই অপ্টিমাইজ করা যায়। এর মধ্যে একটি নির্দিষ্ট প্রক্রিয়া পরিবর্তন করা, কর্মীদের সংখ্যা বৃদ্ধি বা হ্রাস করা, বিভিন্ন বিভাগের মধ্যে আর্থিক সম্পদের বিতরণ অনুকূল করা ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। যা আরও প্রতিযোগিতামূলক মূল্য প্রদানের ক্ষেত্রে সাহায্য করতে পারে।

In the above ways, বড় তথ্য can help companies leverage the power of data to optimizing pricing of their products and services. If you are looking for a বড় তথ্য expert to help you leverage তথ্য বিজ্ঞান for your business then feel free to get in touch. Our team of experienced data scientists has all the required skills that you would need to benefit from বড় তথ্য analysis. Contact today:

ট্যাগ্স:

অনুরাগ

0 মন্তব্য

তুমিও পছন্দ করতে পার

কেন ছোট ই-কমার্স খেলোয়াড়রা স্ন্যাপডিল, অ্যামাজন এবং ফ্লিপকার্টের মতো দৈত্যদের সাথে বেঁচে থাকতে ব্যর্থ হচ্ছে

কেন ছোট ই-কমার্স খেলোয়াড়রা স্ন্যাপডিল, অ্যামাজন এবং ফ্লিপকার্টের মতো দৈত্যদের সাথে বেঁচে থাকতে ব্যর্থ হচ্ছে

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের দলের সর্বশেষ খবর এবং আপডেটগুলি পেতে আমাদের মেইলিং তালিকায় যোগ দিন।

আপনি সফলভাবে সাবস্ক্রাইব আছে!

এই শেয়ার করুন
%d এই ভালো ব্লগার: