અત્યાધુનિક વ્યૂહરચનાઓ, પ્રેરણાદાયક નકલ અને સર્જનાત્મક ઝુંબેશો તરફ નિર્દેશિત ઉચ્ચ રોકાણ હંમેશા અપેક્ષિત પરિણામોમાં પરિણમતું નથી. બજારમાં સામાન્ય રીતે જોવા મળતી આ હતાશા ઘણીવાર અમલીકરણની ગુણવત્તા સાથે સંબંધિત નથી, પરંતુ વારંવાર અવગણવામાં આવતા તત્વ સાથે સંબંધિત છે: જૂના સંપર્કો.
ડેટાબેઝ કરતાં પણ વધુ, એક લાયક, સક્રિય અને વિશ્વસનીય સંપર્ક આધાર એ કોઈપણ સફળ કોર્પોરેટ ઝુંબેશનો સાચો પાયો છે. આ મુદ્દાને અવગણવાથી માત્ર ક્રિયાઓની ડિલિવરી જ નહીં પરંતુ લક્ષ્ય પ્રેક્ષકો સાથેના સંબંધ અને પરિણામે, રોકાણ પર વળતર (ROI) પણ જોખમમાં મુકાઈ શકે છે.
મેનેજરો અને નિર્ણય લેનારાઓ વ્યૂહાત્મક ક્રિયાઓ માટેના સ્ત્રોત તરીકે ડેટાના મૂલ્યને ઓળખે છે. જો કે, જો આ ડેટા સાચો, માન્ય અને અદ્યતન છે તેની કોઈ ગેરંટી ન હોય તો મોટી માત્રામાં માહિતી હોવી નકામું છે. વેલિડિટીના એક અભ્યાસ મુજબ, 75% ઉત્તરદાતાઓ કહે છે કે ખોટા અથવા જૂના ડેટા પર આધારિત અભિગમો ગ્રાહકોને નુકસાન તરફ દોરી જાય છે અને ક્રિયાઓના પરિણામોના વાસ્તવિક માપનમાં અવરોધ ઉભો કરે છે.
સમસ્યા અપૂર્ણ નોંધણીઓ અથવા ટાઇપોથી આગળ વધે છે. વાસ્તવિક અવરોધ સંદેશાવ્યવહાર યાત્રા પર દેખરેખનો અભાવ છે. ઘણા સંપર્કો નિષ્ક્રિયતાના સમયગાળા પછી સંબંધ ચક્રમાં પાછા ફરે છે, પરંતુ વિવિધ નંબરો અથવા ચેનલો દ્વારા. આ પેટર્નને ઓળખવામાં નિષ્ફળતા કંપનીને વાસ્તવિક સમયમાં તેની ક્રિયાઓને સમાયોજિત કરવામાં અટકાવે છે અને તકોના શોષણ સાથે સમાધાન કરે છે. સતત માન્યતા માળખા વિના અને ડેટાબેઝ અને ડેટાનો ઉપયોગ કરતી ચેનલો વચ્ચે યોગ્ય એકીકરણ વિના, ડેટાબેઝ ઝડપથી અપ્રચલિત થઈ જાય છે - ભલે તે મોટો દેખાય.
ડેટા ગવર્નન્સનો અભાવ અને દરેક CPF (બ્રાઝિલિયન વ્યક્તિગત કરદાતા નોંધણી નંબર) માટે યોગ્ય સંખ્યાને પ્રાથમિકતા આપવા માટેની પદ્ધતિઓનો અભાવ સીધી અસરો પેદા કરે છે: નબળી રીતે લક્ષિત ઝુંબેશ, બિનઅસરકારક પ્રયાસો, બગાડેલું બજેટ, ઓપરેશનલ રિવર્ક, કામગીરીમાં ઘટાડો અને, વધુ સંવેદનશીલ કિસ્સાઓમાં, ખોટા અથવા વારંવાર સંપર્કોના આગ્રહને કારણે ગ્રાહક સંબંધો પર તાણ.
વધુમાં, ગ્રાહકના વારંવારના વર્તનની સમજનો અભાવ - જેમ કે ગ્રાહક કેવી રીતે અને ક્યારે ફરીથી જોડાય છે - વધુ અસરકારક ફરીથી જોડણી વ્યૂહરચનાઓના વિકાસને અટકાવે છે. પરિણામ એક એવી કામગીરી છે જે એક જ વ્યક્તિ માટે આડેધડ રીતે બહુવિધ સંપર્ક પદ્ધતિઓનો પ્રયાસ કરે છે, સંસાધનો અને ટીમનો સમય વાપરે છે, અને અયોગ્ય સંપર્કને કારણે LGPD (બ્રાઝિલિયન જનરલ ડેટા પ્રોટેક્શન લો) ના ઉલ્લંઘન જેવા કાનૂની જોખમો ઉઠાવે છે.
ભલે તે એક જટિલ સમસ્યા જેવું લાગે, આ પરિસ્થિતિને ડેટાના બુદ્ધિશાળી ઉપયોગને પ્રાથમિકતા આપતી પદ્ધતિઓ દ્વારા ઉલટાવી શકાય છે. મુખ્ય બાબત એ છે કે પ્રયત્નોને માન્ય નંબર તરફ દિશામાન કરવામાં આવે, જેમાં પ્રતિભાવની સૌથી વધુ સંભાવના હોય અને તે વ્યક્તિગત કરદાતા ઓળખ નંબર (CPF) સાથેના સંબંધના ઇતિહાસ સાથે સંરેખિત હોય. સંદેશ ખરેખર મહત્વપૂર્ણ લોકો સુધી પહોંચે તે સુનિશ્ચિત કરવા માટે સમૃદ્ધ, અપડેટેડ અને વ્યૂહાત્મક રીતે બનાવેલ ડેટાબેઝ હોવો જરૂરી છે - યોગ્ય ફોન પર, યોગ્ય ચેનલ દ્વારા, યોગ્ય સમયે.
આ સંદર્ભમાં, ટેકનોલોજી એક મુખ્ય ભૂમિકા ભજવે છે, ફક્ત એક વખતના માન્યતા માટેના સાધન તરીકે જ નહીં, પરંતુ ચાલુ સંબંધ માળખાના ભાગ રૂપે પણ. અનુમાન અને વર્તન પર આધારિત મોડેલો, દૈનિક પ્રતિસાદ પ્રણાલી સાથે જોડાયેલા, સંપર્ક ડેટાબેઝને એક જીવંત સંપત્તિ બનાવે છે - ડેટામાંથી શીખવા અને સતત સુધારવા માટે સક્ષમ.
કોઈ નંબર સક્રિય છે કે નહીં તે ઓળખવા કરતાં પણ, કયા સંપર્કમાં પરિણામો ઉત્પન્ન કરવાની સૌથી વધુ ક્ષમતા છે તે ઓળખવું મહત્વપૂર્ણ છે. આનો અર્થ એ છે કે પ્રયાસો ઘટાડવા, અસરકારકતા દર વધારવો, બ્રાન્ડ છબીનું રક્ષણ કરવું અને વધુ સુસંગત ગ્રાહક અનુભવ પ્રદાન કરવો.
ડેટા-આધારિત નિર્ણય સ્તરોનો ઉપયોગ એ છે જે ઉચ્ચ-પ્રદર્શન કામગીરીને ફક્ત દરેક માટે કાર્યરત કામગીરીથી અલગ પાડે છે. તેથી, કંપનીઓએ એવા મોડેલો અપનાવવા ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે જે ફક્ત ડેટાને સાફ જ નહીં કરે પણ તેમાંથી શીખે પણ છે. શું કામ કર્યું? ક્યારે કામ કર્યું? અને ફરીથી શું કામ કરી શકે છે?
સંપર્ક ડેટાબેઝને એક વ્યૂહાત્મક સંપત્તિ તરીકે ગણવો - બાહ્ય સ્ત્રોતો, ઐતિહાસિક વર્તણૂક, વાહક માન્યતા અને ચેનલ પસંદગીઓને એકીકૃત કરવી - એ વાસ્તવિક મૂલ્ય ઉત્પન્ન કરવાનો સૌથી ખાતરીપૂર્વકનો રસ્તો છે. છેવટે, કોઈને પણ એવા સંદેશાવ્યવહારનો બોમ્બમારો પસંદ નથી જે તેમની વર્તમાન પરિસ્થિતિ અથવા પ્રોફાઇલ માટે અર્થપૂર્ણ નથી. અને જેમ વધુ પડતા પ્રયાસો ગ્રાહકને નુકસાન પહોંચાડે છે, તેમ તેઓ કંપનીને પણ નુકસાન પહોંચાડે છે.
આ પ્રકારના ઘસારાને ટાળવા માટે સુસંગતતા, બુદ્ધિ અને માળખાની જરૂર પડે છે. ગતિશીલ ડેટાબેઝ એ છે જે સમય જતાં વિકસિત થાય છે, ગ્રાહકના વર્તનને અનુરૂપ બને છે અને મોકલનાર અને પ્રાપ્તકર્તા બંનેને મૂલ્ય પહોંચાડે છે.
