کے ذریعہ تحقیق کی گئی ایس اینڈ پی گلوبل ظاہر ہوا کہ 90% سے زیادہ کمپنیاں اس بات پر متفق ہیں کہ ان کی فیصلہ سازی میں ڈیٹا زیادہ اہم ہے۔ ایک اور تحقیق سے یہ بات سامنے آئی 78% افراد اس بات کی نشاندہی کرتے ہیں کہ فیصلہ سازی کے لیے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے سے ان کی کمپنی کے کاروبار کو چلانے کے طریقہ کار میں تبدیلی آئے گی۔ 71٪ انہی جواب دہندگان میں سے مزید اس بات پر متفق تھے کہ یہ مشق چند سالوں میں ان کے کاروبار کے لیے مزید آمدنی کے سلسلے اور مواقع پیدا کرے گی۔
اس طرح کے اعداد و شمار بتاتے ہیں کہ آج کے مسابقتی منظر نامے میں کامیابی حاصل کرنے والے کاروبار ڈیٹا کی قدر اور ان کے فیصلہ سازی کے عمل پر اس کے اثر و رسوخ کو سمجھنے لگے ہیں۔ یہی وجہ ہے کہ ڈیٹا سے چلنے والی تنظیمیں ہیں۔ 19 اوقات زیادہ منافع بخش رہنے کا امکان ہے اور 23 اوقات زیادہ امکان گاہکوں کے حصول میں اپنے حریفوں کو شکست دینے کے لیے۔
لہذا، اگر آپ اپنے کاروبار کو بہتر بنانے کے لیے ڈیٹا سے بصیرت کا استعمال کرنا چاہتے ہیں، تو اس مضمون میں وہ سب کچھ ہے جو آپ کو 2024 میں ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کے ساتھ آگے بڑھنے کے لیے جاننے کی ضرورت ہے!
کی میز کے مندرجات
ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کیا ہے؟
ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کے فوائد
ڈیٹا پر مبنی نقطہ نظر کو کیسے نافذ کیا جائے۔
نتیجہ
ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کیا ہے؟
ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی، جسے اکثر مختصراً DDDM کہا جاتا ہے، اہم کاروباری فیصلوں پر اثر انداز ہونے کے لیے بصیرت کے استعمال کے واحد مقصد کے لیے تاریخی ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تجزیہ کرنے کے عمل سے مراد ہے۔
DDDM صرف ویب سائٹ کے تجزیات یا سیلز اور صارفین کے ڈیٹا کو دیکھنے کے بارے میں نہیں ہے تاکہ یہ سہولت فراہم کی جا سکے کہ آگے کیا کرنا ہے۔ اس میں ضروری اعداد و شمار کو جمع کرنے اور اس کا تجزیہ کرنے کے لیے اور بغیر کسی تعصب، بصیرت، یا گٹ کے احساسات کے بصیرت پر مبنی فیصلوں پر عمل درآمد کرنے کے لیے ایک اچھی طرح سے وضع کردہ نقطہ نظر تیار کرنا شامل ہے۔ تاہم، اس نقطہ نظر کو آسان بنانے کے لیے معیاری آلات اور مہارتوں میں سرمایہ کاری کرنے کی ضرورت ہے۔
ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کے فوائد
ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کے فوائد پر زیادہ زور نہیں دیا جا سکتا۔ اہم کاروباری فیصلے کرنے کے لیے ڈیٹا کی طاقت کو بڑے پیمانے پر استعمال کرنے والے کاروبار ان لوگوں پر برتری حاصل کرنے کے قابل ہوتے ہیں جو نہیں کرتے ہیں۔ اس کے چند فوائد پر ایک نظر ڈالیں۔
1. چستی میں اضافہ
جب ڈیٹا فیصلہ سازی کی رہنمائی کرتا ہے، کاروبار زیادہ چست ہو جاتے ہیں۔ کاروباری مواقع کی جلد شناخت کرنا، مسائل کا جلد پتہ لگانا، اور مارکیٹ کی تبدیلیوں کے ساتھ تیزی سے موافقت کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ ایک بہترین مثال سٹاربکس کی ہے۔ حکمت عملیجہاں، 2008 میں بہت سے اسٹورز کو بند کرنے کے بعد، سی ای او ہاورڈ شولٹز نے بہتر مقام کے انتخاب کے لیے ڈیٹا کو استعمال کرنے کا عہد کیا۔
آج، کمپنی ایک لوکیشن اینالیٹکس فرم کے ساتھ مل کر کام کرتی ہے اور اہم مقامات کو منتخب کرنے کے لیے ڈیموگرافکس اور ٹریفک کا تجزیہ کرنے کے لیے علاقائی ٹیم کے اراکین سے مشورہ کرتی ہے۔ ڈیٹا سے چلنے والا یہ نقطہ نظر سٹاربکس کو وسائل دینے سے پہلے مقام کی کامیابی کا اندازہ لگانے میں مدد کرتا ہے۔
2. بہتر باخبر فیصلے کریں۔
پہلے، کاروبار فیصلہ سازی کے لیے وجدان پر انحصار کرتے تھے، جو غلطیوں کا شکار تھے۔ اب، فیصلہ ساز ڈیٹا اینالیٹکس کا استعمال کرتے ہیں تاکہ وہ تعصب سے پاک بہتر فیصلے کرنے میں ان کی مدد کریں۔
ڈیٹا پر مبنی کاروباری حکمت عملی زیادہ کامیاب ثابت ہوئی ہے۔ وہ کمپنیاں جو اس حکمت عملی کو استعمال کرتی ہیں۔ 23 اوقات اعلی گاہک کے حصول کی شرح، 6 گنا زیادہ کسٹمر برقرار رکھنے کی شرح، اور 19 گنا زیادہ منافع کی شرح۔
ای کامرس دیو کو لے لو ایمیزون، مثال کے طور پر، جو گاہک کی مانگ کی پیشین گوئی کرنے کے لیے پیش گوئی کرنے والے تجزیات کا استعمال کرتا ہے، جس سے انھیں یہ جاننے میں مدد ملتی ہے کہ لوگ کیا خرید سکتے ہیں اور کب۔ ان بصیرت کے ساتھ، وہ اس بات کو یقینی بنا سکتے ہیں کہ ان کے تقسیمی مراکز میں متوقع طلب کو پورا کرنے کے لیے سامان کا مناسب ذخیرہ موجود ہے۔
3. لاگت کی بچت
ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کاروباری اداروں کو لاگت کی بچت اور کارکردگی میں اضافے کے لیے علاقوں کی نشاندہی کرنے کے قابل بناتی ہے۔ وہ اخراجات، فروخت، اور کسٹمر کے رویے کے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے قابل ہیں، جو انہیں عمل کو بہتر بنانے اور غیر ضروری اخراجات کو کم کرنے میں مدد کرتا ہے۔
کوکا کولامثال کے طور پر، مارکیٹنگ اور اشتہارات پر بھاری اخراجات کے باوجود، اپنے سامعین کو زیادہ مؤثر طریقے سے نشانہ بنانے کے لیے ڈیٹا اینالیٹکس، تصویر کی شناخت، اور مصنوعی ذہانت کا استعمال کرتا ہے۔
کمپنی اپنی مصنوعات کا ذکر کرنے والی سوشل میڈیا پوسٹس کا تجزیہ کرکے اور کسٹمر کے جذبات کو سمجھ کر ذاتی نوعیت کے، ہائپر ٹارگٹڈ اشتہارات تخلیق کرتی ہے۔ اس کے نتیجے میں کلک ہونے کی شرح میں 4x نمایاں اضافہ ہوا۔
4. بہتر حکمت عملی منصوبہ بندی
ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کمپنیوں کو حقیقت پسندانہ اہداف طے کرنے، حکمت عملی کی فزیبلٹی کا اندازہ لگانے، اور وسائل کو مؤثر طریقے سے ترتیب دینے کے لیے بصیرت انگیز معلومات فراہم کرکے اسٹریٹجک منصوبہ بندی کو بڑھاتی ہے۔
مثال کے طور پر، Walmart آنے والے چھٹیوں کے موسموں کے لیے انوینٹری کی سطحوں کی منصوبہ بندی کرنے کے لیے سیلز ڈیٹا کا تجزیہ کرتا ہے۔ کونسی اشیاء کو اسٹاک کرنا ہے، کتنی انوینٹری لے کر جانا ہے، اور مارکیٹنگ اور پروموشنز کے لیے وسائل کہاں لگانے ہیں، اس کے بارے میں اچھی طرح سے باخبر فیصلے کرنے کے لیے، وہ تاریخی فروخت کے رجحانات، صارفین کی ترجیحات اور مارکیٹ کی طلب کو دیکھتے ہیں۔
ڈیٹا پر مبنی یہ نقطہ نظر اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ وہ سال کے مصروف ترین وقت کے دوران اپنے کاموں کو بہتر بنائیں، خطرات کو کم کریں اور زیادہ سے زیادہ منافع حاصل کریں۔
5. بہتر گاہک کا تجربہ
کمپنیاں اپنے ہدف کے سامعین کی نمائندگی کرنے والا ڈیٹا تیار کرتی ہیں، ان کی ترجیحات، طرز عمل اور ضروریات کے بارے میں قیمتی بصیرت فراہم کرتی ہیں۔ ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کے ذریعے اس ڈیٹا کو استعمال کرنا صارف کے تجربے کو بہتر بنانے کی کلید ہے۔
Netflix ایک ایسی کمپنی ہے جو اپنے کسٹمر کے تفریحی تجربے کو بہتر بنانے کے لیے بڑے ڈیٹا اینالیٹکس کا استعمال کرتی ہے۔ ان کے سبسکرائبرز کے ڈیٹا کی وسیع مقدار کا تجزیہ کر کے، جیسے کہ مواد کی ترجیحات، تلاش کی سرگزشت، دیکھنے کے نمونے، اور مقام، Netflix الگورتھم انفرادی سفارشات فراہم کرتا ہے جو بہتر تجربات کا باعث بنتا ہے۔
اس میں مزید ذاتی نقطہ نظر کو بڑھانے کے تجربات، یہ آپ کے کاروبار اور آپ کے گاہکوں کے درمیان مضبوط اور زیادہ بامعنی تعلقات کی حوصلہ افزائی کرتے ہوئے طویل مدتی صارفین کی اطمینان کا باعث بنتا ہے۔
ڈیٹا پر مبنی نقطہ نظر کو کیسے نافذ کیا جائے۔
ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کی مشق کرنے کے لیے، آپ کو تاریخی معلومات اکٹھی کرنا اور ان کا تجزیہ کرنا چاہیے اور ماضی میں کیا کام کیا ہے اس کی بنیاد پر فیصلے کرنا چاہیے۔ اگر آپ سوچ رہے ہیں کہ یہ کیسے ہوتا ہے، تو آپ کے کاروبار کے انتخاب پر اثر انداز ہونے کے لیے ڈیٹا کا استعمال کرتے وقت پیروی کرنے کے لیے یہاں اہم اقدامات ہیں۔
1. واضح مقاصد طے کریں۔
ڈیٹا پر مبنی سفر شروع کرنے سے پہلے، یہ ضروری ہے کہ آپ واضح مقاصد کا تعین کریں۔ اس میں واضح طور پر اس بات کی وضاحت شامل ہے کہ آپ کیا حاصل کرنا چاہتے ہیں اور وہ مخصوص سوالات جن کا آپ ڈیٹا تجزیہ کے ساتھ جواب دینا چاہتے ہیں۔
کچھ مقاصد جو آپ سیٹ کرنا چاہتے ہیں ان میں آپ کی سپلائی چین کو بہتر بنانا، کسٹمر کے تجربے کو بہتر بنانا، یا مارکیٹ کے نئے مواقع تلاش کرنا شامل ہیں۔ ایک بار جب آپ نے واضح طور پر اپنی تعریف کی ہے۔ مقاصد، یہ ڈیٹا اکٹھا کرنے کی راہ ہموار کرتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ نتائج متعلقہ اور قابل عمل ہیں۔
2. متعلقہ ڈیٹا اکٹھا کریں۔
ایک بار جب آپ اپنے مقاصد کو واضح طور پر بیان کر لیتے ہیں، تو اگلا مرحلہ متعلقہ ڈیٹا کو تلاش کرنا اور جمع کرنا ہے۔ یہاں، آپ کو مختلف قسم کے ڈیٹا کا تعین کرنے کی ضرورت ہے جس کی آپ کو ضرورت ہے جو آپ کے سوالات کے جوابات آپ کے مقاصد کے لیے مؤثر طریقے سے فراہم کرے گی۔
آپ کسٹمر کے تاثرات، مارکیٹ ریسرچ رپورٹس، سوشل میڈیا پلیٹ فارمز، یا اندرونی ڈیٹا بیس سے ڈیٹا اکٹھا کر سکتے ہیں۔ ڈیٹا کے ان ذرائع میں ان چیزوں کے بارے میں اہم معلومات ہوتی ہیں جن کو آپ تلاش کرنا چاہتے ہیں، جیسے مالیاتی ڈیٹا، مارکیٹ کے رجحانات، گاہک کا سلوک، یا مصنوعات کی کارکردگی۔
اس ڈیٹا کو جمع کرتے وقت، یہ یقینی بنانا ضروری ہے کہ یہ درست، مکمل اور قابل اعتماد ہے۔ سروے، انٹرویوز، اور ڈیٹا اکٹھا کرنے کے خودکار ٹولز کچھ ایسی تکنیکیں ہیں جنہیں آپ ڈیٹا اکٹھا کرتے وقت استعمال کرنا چاہیں گے۔
3. ڈیٹا کا تجزیہ اور تشریح کریں۔
ڈیٹا اکٹھا کرنے کے بعد اگلا مرحلہ تجزیہ اور تشریح ہے۔ اس مرحلے پر، اعداد و شمار کے تجزیہ کے مناسب طریقوں کو استعمال کرنے کی ضرورت ہے، بشمول شماریاتی تجزیہ، ڈیٹا مائننگ، یا مشین لرننگ الگورتھم۔
ان تکنیکوں کا استعمال پیٹرن، رجحانات اور بصیرت کو بے نقاب کرنے میں مدد کرتا ہے جو فیصلہ کرنے میں آپ کی رہنمائی کرے گا۔ پیچیدہ ڈیٹا سیٹس سے نمٹنے کے دوران ڈیٹا ویژولائزیشن ٹولز کافی ہوں گے کیونکہ وہ اسے سمجھنے میں مدد دے سکتے ہیں، جس سے تشریح آسان ہو جاتی ہے۔
4. باخبر فیصلے کریں۔
اعداد و شمار کے تجزیے سے حاصل کردہ بصیرت آپ کو باخبر فیصلہ کرنے میں مدد کرنی چاہیے۔
ہر انتخاب کے فوائد اور خرابیوں کے ساتھ ساتھ ممکنہ خطرات کے بارے میں سوچیں، اور پھر صرف اپنے گٹ احساس یا پچھلے تجربات کی بجائے ڈیٹا پر مبنی بصیرت کی بنیاد پر فیصلے کریں۔
فیصلے کرتے وقت، معیار اور مقداری ڈیٹا پر غور کریں تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ آپ کے انتخاب آپ کی کمپنی کے اہداف کے مطابق ہیں۔
5. مسلسل جانچ اور بہتر بنائیں
ڈیٹا پر مبنی کاروبار کی ترقی کا عمل ترقی پسند ہے اور کامیاب ہونے کے لیے مستقل ایڈجسٹمنٹ کی ضرورت ہوتی ہے۔ مختلف طریقوں کی جانچ کرنا اور مختلف نتائج کی نگرانی کرنا کارکردگی کو بہتر بنانے اور جہاں ضروری ہو تبدیلیاں کرنے کے لیے تجویز کردہ آخری مرحلہ ہے۔
جانچ کے طریقوں میں سے ایک ہے۔ اے / بی ٹیسٹ، جہاں آپ سب سے مؤثر ورژن کا تعین کرنے کے لیے دو ویب صفحات یا عناصر کا موازنہ کرتے ہیں، جو آپ کو تجارتی فیصلے کرنے میں مدد دے سکتا ہے۔ اگر نیا ڈیٹا سامنے آتا ہے یا مارکیٹ کے رجحانات میں تبدیلی آتی ہے تو اپنے نقطہ نظر کو بہتر بناتے رہیں۔
یہ مسلسل بہتری کی طرف لے جاتا ہے، جس سے آپ کو حریفوں سے پہلے بدلتے ہوئے کاروباری منظر نامے میں تیزی سے ڈھالنے کی اجازت ملتی ہے۔
نتیجہ
شواہد پر مبنی فیصلے کسی بھی کاروبار کے لیے قابل قدر ہوتے ہیں، آپریشنل کارکردگی اور کسٹمر کے تجربات کو بہتر بنانے سے لے کر اخراجات کی بچت تک۔
ماضی کے تجربات پر بھروسہ کرنے کے بجائے، DDDM کو وسیع تحقیق کے حقائق پر مبنی ڈیٹا کی حمایت حاصل ہے۔ لہذا، یہ کمپنی کے فیصلوں پر اثر انداز ہونے سے متعلق ہے، چاہے فروخت کو آگے بڑھانا ہو یا ان کے کاموں، کام کی جگہ پر پیداوری، یا فیصلوں کی تاثیر کے بارے میں بصیرت حاصل کرنا ہو۔
ڈیٹا اکیسویں صدی کا ایک ٹول ہے جو یقینی بناتا ہے کہ آپ صرف اسی صورت میں چلتے رہیں جب آپ اسے اپنے کاروباری فیصلہ سازی میں شامل کریں۔ اور آخر میں، پیروی کرنا یاد رکھیں Cooig.com پڑھتا ہے۔ ای کامرس کی دنیا میں ضروری رجحانات کے ساتھ اپ ڈیٹ رہنے کے لیے۔
