What is Personalization in UX?/ UX-এ ব্যক্তিগতকরণ কি?

Latest News and Blog on Website Design and Bangladesh.

What is Personalization in UX?/ UX-এ ব্যক্তিগতকরণ কি?

সবাই আজকাল ব্যক্তিগতকরণ সম্পর্কে কথা বলছে। সঠিকভাবে সম্পন্ন হলে, ব্যক্তিগতকরণ হল নেতা এবং পিছিয়ে থাকা ব্যবসার মধ্যে পার্থক্য করার মূল চাবিকাঠি। ব্যক্তিগতকরণ সহানুভূতি, বিশ্বাস এবং আনুগত্য তৈরি করে যা একসাথে একটি উচ্চ-প্রভাবিত ব্যবসা প্রতিষ্ঠা করতে সহায়তা করে।

ব্যক্তিগতকরণ কাজ করে কারণ এটি একটি ব্র্যান্ডকে মানবিক করে। ব্যক্তিগতকরণের উদ্দেশ্য হল গ্রাহকদের জানাতে যে:

** ব্যবসা তার গ্রাহকদের জানে এবং বোঝে

** গ্রাহক হল ব্যবসার অগ্রাধিকার

ব্যক্তিগতকরণের সবচেয়ে সহজ উদাহরণ হল একটি ইমেল। eMarketer-এর মতে, ব্যক্তিগতকৃত সাবজেক্ট লাইন সহ ইমেলগুলি খোলা হারে ২৬% বৃদ্ধির সাক্ষী।

ব্যক্তিগতকৃত বিষয়-লাইন উদাহরণ: “জুয়ান, আপনার ইচ্ছা তালিকা আপনার জন্য অপেক্ষা করছে।”

আরেকটি অনুকরণীয় উদাহরণ হল যেভাবে Netflix ব্যক্তিগতকরণকে আলিঙ্গন করে। “[নাম] এর জন্য সেরা পছন্দ” এবং “কারণ আপনি [ভিডিও শিরোনাম] দেখেছেন”, প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য ভিডিও ব্যক্তিগতকৃত করার শক্তিশালী উপায়।

Nike, Spotify এবং Starbucks-এর মতো অন্যান্য ব্র্যান্ডগুলিও ব্যক্তিগতকরণে পেরেক তুলছে এবং ফলস্বরূপ একটি উল্লেখযোগ্য ফ্যান বেস তৈরি করেছে৷

শুরু করার জন্য, একটি ব্র্যান্ডকে তার লক্ষ্য দর্শকের চাহিদা, পছন্দ এবং প্রত্যাশা বোঝার জন্য ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণের উপর জোর দিতে হবে।

এই লেখাটি ব্যক্তিগতকরণের একটি বিশদ ধারণা প্রদান করবে।

ব্যক্তিগতকরণ কি?

ব্যক্তিগতকরণ এমন একটি প্রক্রিয়া যা প্রতিটি নির্দিষ্ট গ্রাহকের চাহিদা এবং পছন্দ অনুসারে গ্রাহকের ভ্রমণ এবং অভিজ্ঞতার জন্য ব্যবসাকে সক্ষম করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ব্র্যান্ডের একটি অ্যাপ এবং একটি ওয়েবসাইট উভয়ই থাকতে পারে। উভয়ের জন্য গ্রাহকের অভিজ্ঞতার উপর জোর দেওয়া দরকার। অর্থাৎ, ব্র্যান্ডের সাথে তারা যেভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট করছে তা নির্বিশেষে গ্রাহকের চাহিদাগুলি অবশ্যই জানা এবং অ্যাকাউন্ট করা উচিত।

ব্যক্তিগতকরণ একটি প্রবণতা নয়, এটি একটি বিপণন সুনামি।

আভি ড্যান

ব্যক্তিগতকরণ গ্রাহককে কেন্দ্রে রাখে যখন ব্র্যান্ড তার চারপাশে ঘোরে। যেহেতু ব্যবসা ক্রমাগত গ্রাহকের চারপাশে ঘোরে, এটি ব্যক্তিগতকরণের উপর স্কেল করে। এই অনুশীলনটি B2B নেতাদের ৯৩% তাদের কোম্পানির আয় বাড়াতে সাহায্য করে।

২০২১ সালে ব্যক্তিগতকরণের গুরুত্ব সম্পর্কে আরও জানুন:

ব্যক্তিগতকরণ বনাম কাস্টমাইজেশন

কাস্টমাইজেশন এবং পার্সোনালাইজেশন উভয়েরই লক্ষ্য পণ্যটি ব্যবহার করছেন এমন গ্রাহকের পছন্দ অনুযায়ী বিষয়বস্তু তৈরি করা।

দুটির মধ্যে পার্থক্য বিষয়বস্তুকে সাজানোর জন্য অনুসরণ করা পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে।

ব্যক্তিগতকরণ পণ্য প্রদানকারীর শেষ থেকে তৈরি করা হয়। ব্যবসায়িক মন ডেটা বিশ্লেষণ বাস্তবায়ন করে, ডেটা-চালিত অনুমান তৈরি করে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে গ্রাহকদের কাছে প্রাসঙ্গিক ফলাফল প্রদর্শন করে। ব্যক্তিগতকরণ যত ভাল, গ্রাহকের অভিজ্ঞতা তত ভাল।

ব্যক্তিগতকরণে, ব্র্যান্ডটি ড্রাইভিং সিটে বসে এবং ব্যবহারকারীর পক্ষে গণনাকৃত সিদ্ধান্ত নেয়।

ব্যক্তিগতকরণের উদাহরণ: যখন একজন ব্যবহারকারীকে Netflix-এ তাদের প্রথম নাম দ্বারা স্বাগত জানানো হয় এবং তাদের দেখার ইতিহাসের উপর ভিত্তি করে শো এবং চলচ্চিত্রের প্রস্তাব দেওয়া হয়।

কাস্টমাইজেশন, অন্যদিকে, সাধারণত গ্রাহকদের দ্বারা করা হয়. একজন গ্রাহক তাদের ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতাকে তাদের প্রয়োজন অনুসারে সাজানোর জন্য বিকল্পগুলির মধ্যে বেছে নেন।

কাস্টমাইজেশনে, ব্যবহারকারী ড্রাইভিং সিটে বসে নিজের জন্য সিদ্ধান্ত নেয়।

কাস্টমাইজেশন উদাহরণ: Netflix ব্যবহারকারীদের তাদের প্রোফাইল সেটিংস পরিবর্তন করতে দেয়, যেমন প্রোফাইল ছবি, বিভিন্ন ব্যবহারকারীর জন্য প্রোফাইল সেটিং, এমনকি নির্দিষ্ট বিষয়বস্তু সীমাবদ্ধ করার জন্য পরিপক্কতার সেটিংসও।

এখানে আরেকটি সহজ উদাহরণ যা কাস্টমাইজেশন এবং ব্যক্তিগতকরণের মধ্যে পার্থক্য করতে সাহায্য করে:

ব্যক্তিগতকরণের প্রকারগুলি

ব্যক্তিগতকরণের প্রধানত তিন প্রকার রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে:

১. স্পষ্ট ব্যক্তিগতকরণ

এটি ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে প্রাপ্ত তথ্যের উপর ভিত্তি করে ব্যক্তিগতকরণের ধরন।

এই তথ্য তথ্যের একটি সত্য উৎস এবং অনুমানের উপর নির্মিত নয়।

উদাহরণ:

** সমীক্ষা

** ফর্ম পূরণ করে

** ব্রাউজিং ইতিহাস

** ক্রয় ইতিহাস

অন্তর্নিহিত ব্যক্তিগতকরণ

এটি ব্যবহারকারীদের আচরণগত নিদর্শনগুলির উপর ভিত্তি করে ব্যক্তিগতকরণের ধরন।

তথ্যটি পণ্য ব্যবহারের নিদর্শন বিশ্লেষণ থেকে প্রাপ্ত, যা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণে আরও সহায়তা করে।

উদাহরণ:

** পূর্ববর্তী ক্রয়ের উপর ভিত্তি করে প্রস্তাবিত পণ্য

প্রাসঙ্গিক ব্যক্তিগতকরণ

এটি গ্রাহক সম্পর্কে পূর্ব পরিচিত ডেটার উপর ভিত্তি করে ব্যক্তিগতকরণের ধরন।

এই পূর্ব-পরিচিত ডেটা প্রাসঙ্গিক ফলাফলগুলি প্রদর্শন করতে সাহায্য করে, যার ফলে, ব্যবহারকারীদের পছন্দসই পদক্ষেপ নেওয়ার সম্ভাবনা বৃদ্ধি পায়।

উদাহরণ:

** অবস্থান তথ্য

** ডিভাইস ডেটা

ব্যক্তিগতকরণের গুরুত্ব

ফরেস্টারের গবেষণা প্রকাশ করে যে ব্যক্তিগতকরণ “গ্রাহক কেন্দ্রিকতা এবং ব্যস্ততা বাড়াতে চাওয়া বিপণনকারীদের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।” এইভাবে, সম্ভাব্য গ্রাহকদের আকৃষ্ট করতে এবং রূপান্তর করতে সিএমও-এর জন্য ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা ব্যক্তিগতকরণ একটি মূল পদ্ধতিতে পরিণত হয়েছে।

যখন একটি ব্র্যান্ড তার ওয়েবসাইট বা অ্যাপকে ব্যক্তিগতকৃত করে, তখন তাদের লক্ষ্য থাকে ব্যবহারকারীদের তারা যা খুঁজছেন তা প্রদান করা ছাড়াই। এটি গ্রাহক যা চায় তা খুঁজে বের করার প্রচেষ্টা এবং সময়কে হ্রাস করে, এইভাবে তাদের গ্রাহকের অভিজ্ঞতা এবং প্রযুক্তির সাথে সন্তুষ্টি বাড়ায়।

ব্যক্তিগতকরণ ইতিবাচকভাবে গ্রাহকদের অভিজ্ঞতা “আহা” মুহুর্তগুলিতে অবদান রাখে।

সঠিকভাবে সম্পন্ন হলে, ব্যক্তিগতকরণ একটি ব্যবসার জন্য একটি লাভজনক কৌশল।

** ৭৫% ব্যবসায়ী নেতারা বলেছেন ব্যক্তিগতকরণ ডিজিটাল অভিজ্ঞতার জন্য অবিচ্ছেদ্য

** ৫২% ভোক্তা সম্মত হন যে, ব্র্যান্ডগুলির সাথে ব্যক্তিগতকৃত ডিজিটাল অভিজ্ঞতা আরও ব্যক্তিগতকৃত হওয়ার সাথে সাথে তাদের সন্তুষ্টির উন্নতি হয়৷

** ৬০% ভোক্তা বলেছেন যে তারা ব্যক্তিগতকৃত কেনাকাটার অভিজ্ঞতার পরে বারবার ক্রেতা হয়ে উঠবেন

ব্যক্তিগতকরণ ব্যবহার ক্ষেত্রে

যখন একটি ব্যবসা বিদ্যমান প্রযুক্তিগত ক্ষমতার সাথে ব্যক্তিগতকরণকে একীভূত করে, তখন এর আয় দ্বিগুণ হয়।

এটি কীভাবে ব্র্যান্ডগুলিকে একটি বড় পার্থক্য করতে সহায়তা করছে তা প্রমাণ করার জন্য এখানে কিছু ব্যক্তিগতকরণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে রয়েছে:

১. কীভাবে AI এবং ML ব্যক্তিগতকরণ সরবরাহ করতে সহায়তা করে

শেখার এবং মানিয়ে নেওয়ার জন্য বিষয়বস্তুর প্রয়োজন রয়েছে কারণ ৭৪% অনলাইন ভোক্তারা যখন ওয়েবসাইটগুলিকে অপ্রাসঙ্গিক সামগ্রী দেখানো হয় তখন তারা হতাশ হন।

ডায়নামিক পার্সোনালাইজেশন কন্টেন্ট শিখতে এবং মানিয়ে নিতে সক্ষম করে।

যখন একটি ব্র্যান্ড ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতাকে ব্যক্তিগতকৃত করার জন্য ডেটা বিশ্লেষণকে অন্তর্ভুক্ত করে, তখন অফারগুলি ব্যবহারকারীর বৈশিষ্ট্য, আচরণ এবং গুণাবলীর উপর ভিত্তি করে। ডায়নামিক পার্সোনালাইজেশন মেশিন লার্নিং (ML) ব্যবহার করে তাদের সম্ভাব্য গ্রাহক, তাদের চাহিদা এবং ডেমোগ্রাফিক, ভৌগলিক অবস্থান, আচরণ এবং ডিভাইসের মতো ডেটার উপর ভিত্তি করে কেনার অভ্যাস তৈরি করে।

মেশিন লার্নিং হল ডায়নামিক পার্সোনালাইজেশনের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ কারণ এটি অ্যালগরিদম, ফিল্টার এবং অ্যানালিটিক্সের সংমিশ্রণের উপর নির্ভর করে একটি ব্র্যান্ডের সাথে ব্যবহারকারীর সাধারণ আচরণের “ভবিষ্যদ্বাণী” করার জন্য।

নিম্নলিখিত অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়:

মৌলিক অ্যালগরিদম: গ্রাহকের ব্যক্তিগত ডেটার উপর নির্ভর করে না

উন্নত অ্যালগরিদম: গ্রাহকের ব্যক্তিগত ডেটার উপর নির্ভর করুন

একবার তথ্য প্রাপ্ত হলে, গতিশীল ব্যক্তিগতকরণ গ্রাহকের যাত্রাকে উপযোগী করতে সাহায্য করতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, Google ব্যবহারকারীর আসন্ন সময়ের প্রতিশ্রুতি (যেমন, ভ্রমণ সংরক্ষণ, অ্যাপয়েন্টমেন্ট, ইন্টারভিউ, ইত্যাদি) সম্পর্কিত তথ্য ট্র্যাক করে এবং আগে থেকে তাদের জানিয়ে দেয়।

কিভাবে ডিজিটাল এক্সপেরিয়েন্স প্ল্যাটফর্ম (DXPs) ব্যক্তিগতকরণ প্রদান করতে সাহায্য করে

ডিজিটাল এক্সপেরিয়েন্স প্ল্যাটফর্ম (DXPs) সমস্ত গ্রাহক মিথস্ক্রিয়া জুড়ে এন্ড-টু-এন্ড টাচপয়েন্ট অপ্টিমাইজেশান এবং একটি ব্যক্তিগতকৃত ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা প্রদান করে। একটি শক্তিশালী DXP সম্ভাব্য গ্রাহকদের লালন-পালন করার জন্য গ্রাহক ডেটা, বিশ্লেষণ এবং বিপণন অটোমেশনকে একত্রিত করে এবং তাদের সমস্ত চ্যানেল জুড়ে রিয়েল-টাইম, ব্যক্তিগতকৃত সামগ্রী প্রদান করে তাদের যাত্রা জুড়ে অভিজ্ঞতা উন্নত করে।

২. জন লুইস AEM এর সাথে অনলাইন কেনাকাটার অভিজ্ঞতা বাড়াচ্ছেন

জন লুইস, ১৫০ বছর আগে প্রতিষ্ঠিত, যুক্তরাজ্যের অন্যতম ফ্ল্যাগশিপ রিটেল ব্র্যান্ড। সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, তারা তাদের গ্রাহকদের অনলাইন কেনাকাটার অভিজ্ঞতা উন্নত করতে চেয়েছিল। শেন চ্যাপম্যান, জন লুইসের ডিজিটাল অ্যাসেট ম্যানেজার, উল্লেখ করেছেন যে গ্রাহকরা যারা দোকানে এবং অনলাইন উভয়ই কেনাকাটা করেন তারা ব্র্যান্ডের প্রতি আরও অনুগত এবং উচ্চ জীবনকালের মূল্য অর্জন করেন।

এইভাবে, প্রাসঙ্গিক পণ্যের ভিজ্যুয়ালাইজেশন সহ প্রাসঙ্গিক ডিজিটাল সামগ্রী প্রদান করে এবং ভিডিওর মতো নিমগ্ন মিডিয়া অন্তর্ভুক্ত করে চ্যানেল জুড়ে কেনাকাটার অভিজ্ঞতাকে অপ্টিমাইজ করার দৃষ্টিভঙ্গি ছিল তার।

জন লুইস ব্যক্তিগতকৃত ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা প্রদানের জন্য AEM সম্পদ ব্যবহার করেছেন

জন লুইস Adobe Experience Manager (AEM) সম্পদের ক্ষমতা ব্যবহার করেছেন যা গতিশীল এবং ব্যক্তিগতকৃত মিডিয়াকে সমর্থন করে। এটি ওয়েবসাইট ভিজিটরদের যেকোনো পণ্যের ছবিতে ক্লিক করতে এবং গতিশীলভাবে রং, গৃহসজ্জার সামগ্রী এবং অন্যান্য বিষয়গুলি পরিবর্তন করতে সক্ষম করে যা তাদের জন্য উপযুক্ত।

ভিডিওর জন্য AEM সম্পদের সক্ষমতা সাইটের দর্শকদেরকে সাজসজ্জা থেকে সৌন্দর্যের পরামর্শ পর্যন্ত সবকিছু সম্পর্কে জানতে ভিডিওতে নিজেকে নিযুক্ত করার অনুমতি দেয়, এইভাবে তাদের পণ্য নির্বাচনের ক্ষেত্রে সাহায্য করে।

AEM এর ব্যবসায়িক মডেলে যোগ করার সাথে, জন লুইস একটি নির্বিঘ্ন ইকমার্স গ্রাহক অভিজ্ঞতা প্রদান করতে পারে।

সম্ভাব্য গ্রাহকরা তাদের কেনাকাটা কেমন হবে তা দেখতে সক্ষম হয়েছিল। এটি জন লুইসকে সবচেয়ে শক্তিশালী ব্র্যান্ড মার্কেটিং বার্তা তৈরি করতে সাহায্য করেছিল: বিশ্বাস৷ নিরবিচ্ছিন্ন ই-কমার্স গ্রাহকের অভিজ্ঞতা প্রদানের ফলে বিশ্বাস হয়েছে এবং এই ইতিবাচক অভিজ্ঞতা রূপান্তর হার বৃদ্ধির দিকে পরিচালিত করেছে।

ব্যক্তিগতকরণের সর্বোত্তম অভ্যাস

Twilio-এর সেগমেন্ট স্টেট অফ পার্সোনালাইজেশন ২০২১ রিপোর্ট অনুসারে, ৮৫% ব্যবসা বিশ্বাস করে যে তারা ব্যক্তিগতকৃত অভিজ্ঞতা অফার করছে, কিন্তু মাত্র ৬০% ভোক্তা মনে করেন যে এটিই হয়েছে।

ব্র্যান্ডগুলি সক্রিয়ভাবে ব্যক্তিগতকরণে বিনিয়োগ করছে, কিন্তু গ্রাহকের প্রত্যাশা পূরণ করতে না পারার কারণে তাদের প্রচেষ্টা ব্যর্থ হয়েছে বলে মনে হচ্ছে। এটি প্রচেষ্টা গণনা করার জন্য সঠিক উপায়ে ব্যক্তিগতকরণে বিনিয়োগ করা অপরিহার্য করে তোলে।

এখানে বিবেচনা করার জন্য সেরা ব্যক্তিগতকরণের কিছু অনুশীলন রয়েছে:

১. ব্যবহারকারীর ডেটা সংগ্রহ করুন (দায়িত্বপূর্ণ উপায়)

ব্যক্তিগতকরণের দিকে অগ্রসর হওয়ার প্রথম ধাপ হল প্রথম পক্ষের ডেটাতে ফোকাস করা যা সরাসরি ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে আসে। গার্টনারের মতে এই প্রথম পক্ষের তথ্য সংগ্রহের চারটি কৌশল:

** সাইন আপ এ তথ্য সংগ্রহ করুন

** সাইন-আপের পরে স্পষ্ট তথ্য সংগ্রহ করুন (অর্থাৎ ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে সরাসরি সংগ্রহ করা ডেটা)

** অন্তর্নিহিত ডেটার উপর ভিত্তি করে ব্যক্তিগতকৃত করুন (যেমন, ব্যবহারকারীর আচরণগত নিদর্শন)

**ইমেইল মার্কেটিং এর মাধ্যমে ব্যবহারকারীদের টার্গেট করতে ইমেইল ব্যবহার করুন

প্রথম পক্ষের ডেটা সংগ্রহ করার নৈতিক উপায় হল এগিয়ে যাওয়ার আগে ব্যবহারকারীর সম্মতি চাওয়া। টুইলিওর সেগমেন্ট স্টেট অফ পার্সোনালাইজেশন রিপোর্ট অনুসারে:

ভোক্তাদের ৬৯% বলেছেন যে তারা ব্যক্তিগতকরণের সাথে ঠিক আছে, যতক্ষণ না তারা সরাসরি একটি ব্যবসার সাথে শেয়ার করেছেন।

২. ব্যক্তিগতকরণ বাস্তবায়ন

একবার ব্যবহারকারীর তথ্য সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ করা হলে, স্পষ্ট, অন্তর্নিহিত এবং প্রাসঙ্গিক ব্যক্তিগতকরণ বাস্তবায়নের সাথে এগিয়ে যান।

উদাহরণস্বরূপ, Spotify-এ সঙ্গীতের একটি বিশাল সংগ্রহ রয়েছে যা একজন ব্যবহারকারী বেছে নিতে এবং শুনতে পারেন। তারা একটি ব্যক্তিগতকৃত ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা প্রদানের জন্য একটি আশ্চর্যজনক উপায়ে বিগ ডেটা, এআই এবং এমএল ব্যবহার করে।

**স্পটিফাই একটি ডেটা-চালিত সংস্থা। এটি বিশ্বব্যাপী তার ৩৬৫ মিলিয়ন সক্রিয় ব্যবহারকারীর ভিত্তিতে তার প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে প্রতিদিন ১০০ বিলিয়ন ডেটা পয়েন্ট লগ করে।

**একবার যখন তারা ডেটা পয়েন্টগুলি অর্জন করে, তখন তারা সেই তথ্য ব্যবহার করে অ্যালগরিদম এবং মেশিনগুলিকে সঙ্গীত শোনার জন্য প্রশিক্ষণ দেয় এবং অন্তর্দৃষ্টিগুলি এক্সট্রাপোলেট করে যা তাদের ব্যবসা এবং শ্রোতাদের অভিজ্ঞতাকে প্রভাবিত করে৷

এখানে একটি জীবন্ত উদাহরণ রয়েছে — ডিসকভার উইকলি প্লেলিস্টের মতো গভীরভাবে ব্যক্তিগতকৃত বৈশিষ্ট্য সরবরাহ করতে Spotify কার্যকরভাবে বিগ ডেটা, AI এবং ML ব্যবহার করেছে যা তার প্রথম বছরে ৪০ মিলিয়ন লোকে পৌঁছেছে।

ভোক্তাদের ৬৯% বলেছেন যে তারা ব্যক্তিগতকরণের সাথে ঠিক আছে, যতক্ষণ না তারা সরাসরি একটি ব্যবসার সাথে শেয়ার করেছেন।

Spotify থেকে ডিসকভার উইকলি প্লেলিস্ট ব্যবহারকারীদের প্রতি সপ্তাহে একটি ব্যক্তিগতকৃত প্লেলিস্ট পেতে সক্ষম করেছে যা তারা পরিষেবাতে আগে শোনেনি, কিন্তু তাদের শোনার অভ্যাসের ভিত্তিতে উপভোগ করবে বলে আশা করা হয়েছিল।

৩. ভূ-অবস্থান সক্ষম করুন

একজন ব্যবহারকারীর অবস্থান সনাক্তকরণ ব্যক্তিগতকরণের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলির মধ্যে একটি। জিওলোকেশন টার্গেটিং হল চ্যানেলের দর্শকদের কাছে আরও টার্গেট করা ব্যক্তিগতকৃত কন্টেন্ট অফার করার জন্য একটি ভালো পদ্ধতি।

ম্যারি কুরি, একটি দাতব্য সংস্থা, দ্য গ্রেট ড্যাফোডিল আপিল নামে তার সবচেয়ে বড় প্রচারাভিযানগুলির মধ্যে একটি চালু করেছে, যার লক্ষ্য ছিল উচ্চ রাস্তায় দাতব্য সংস্থার জন্য অর্থ সংগ্রহ করতে লোকেদের উদ্বুদ্ধ করা। প্রচারাভিযান প্রতিটি সমর্থকের ভূ-অবস্থান ডেটা ব্যবহার করেছে এবং সংগ্রহের সাইটগুলির ডাটাবেসের সাথে মিলেছে। এটি ব্যবহার করে, তারা রিয়েল-টাইমে ইমেলে প্রতিটি স্বতন্ত্র সমর্থকের নিকটতম সংগ্রহের বিবরণ দিয়ে একটি ব্যক্তিগতকৃত মানচিত্র টেনে আনে।

প্রচারণার ফলে প্রতি বছর নিবন্ধনের উন্নতি হয়েছে, অনলাইন সাইন আপের প্রতি উচ্চ তির্যক।

৪. পুশ বিজ্ঞপ্তি ব্যবহার করুন

পুশ বিজ্ঞপ্তিগুলি ব্যবহারকারীদের দ্বারা বিরক্তিকর বলে বিবেচিত হতে পারে, তবে তারা যখন সক্রিয়ভাবে অ্যাপ বা ওয়েবসাইট ব্যবহার করছেন না তখন তাদের সাথে জড়িত থাকার এটি একটি চমৎকার উপায়। তারা ব্যবহারকারীদের মনে ব্র্যান্ডের নাম টাটকা রাখার এবং ওয়েবসাইট বা অ্যাপে নতুন সংযোজন সম্পর্কে তাদের আপডেট করার একটি কার্যকর উপায় হতে পারে।

এক্সট্রা, সৌদি আরবের নেতৃস্থানীয় ভোক্তা ইলেকট্রনিক্স খুচরা বিক্রেতা, অতীতে মোবাইল ব্যবহারকারীদের সাথে পুনরায় সম্পৃক্ত হওয়ার জন্য রিটার্গেটিং ইমেল ব্যবহার করেছে। যাইহোক, যখন তারা একটি পুশ বিজ্ঞপ্তি প্রচারে স্যুইচ করে, তারা বিক্রয়ের একটি নাটকীয় উন্নতি প্রত্যক্ষ করেছে, বছরে ১০০% মোবাইল বৃদ্ধির সম্মুখীন হয়েছে।

৫. যেখানে ব্যবহারকারী ছেড়ে দিয়েছে সেখানে শুরু করুন

এটি Netflix দ্বারা ব্যবহৃত একটি বৈশিষ্ট্য। যদি কোনও ব্যবহারকারী শেষ পর্যন্ত কোনও প্রোগ্রাম বা কোনও সিনেমা দেখতে অক্ষম হন, তাহলে অ্যাপটি ব্যবহারকারীর প্রস্থান করার সময় পয়েন্টটি সংরক্ষণ করবে এবং ব্যবহারকারী আবার লগ ইন করলে একই পয়েন্ট থেকে সামগ্রীটি চালাবে।

কিছু ইকমার্স ওয়েবসাইট অ্যাপ দ্বারা ব্যবহৃত অন্যান্য কৌশলগুলি ব্যবহারকারীকে দেখায় যে তারা আগের ভিজিটে কী ব্রাউজ করেছে৷ কিছু ব্র্যান্ড কার্টে যোগ করা এবং রেখে যাওয়া যেকোন পণ্য সম্পর্কিত বিজ্ঞপ্তি পাঠিয়ে এই কৌশলটিকে আরও এগিয়ে নেয়।

এটি ব্যবহারকারীদের জন্য জিনিসগুলিকে সহজ করে তোলে কারণ তাদের প্রতিটি ওয়েবসাইট বা অ্যাপে তাদের ভ্রমণের ট্র্যাক রাখতে হবে না। এটি তাদের জন্য সমস্ত যত্ন নেওয়া হচ্ছে।

উপসংহার

আজকের গতিশীল ডিজিটাল যুগে সাফল্যের জন্য সংস্থাগুলিকে গ্রাহকদের চারপাশে তাদের কৌশলগুলি পরিকল্পনা, কাঠামো এবং সারিবদ্ধ করতে হবে।

এই লেখাটি বিস্তারিতভাবে ব্যক্তিগতকরণ কভার করে এবং কীভাবে এটি প্রতিটি প্রতিষ্ঠানের বৃদ্ধির কৌশলকে প্রাধান্য দেয়। গ্রাউন্ড আপ থেকে শুরু করার সময়, ব্যক্তিগতকরণে উচ্চ র‌্যাঙ্ক করার জন্য প্রথম থেকেই একজন ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা পরামর্শদাতাকে জড়িত করা অপরিহার্য।

সঠিকভাবে করা হলে, ব্যক্তিগতকরণ বিশ্বাস, কর্তৃত্ব, ফ্যানবেস, লিড এবং পরবর্তী রূপান্তর তৈরি করতে সাহায্য করবে।

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *