सही समय पर सही कॉन्टेंट

विनय गोपीनाथ आम तौर पर अपने काम के दिन को टीम स्टैंडअप मीटिंग के साथ पूरा करते हैं. जब वे दिन के लिए सिंगापुर से साइन ऑफ़ करते हैं तब मैक्सिको, कनाडा, और अमेरिका के उनकी टीम के साथी अपना काम शुरू कर रहे होते हैं.

गोपीनाथ Coca-Cola Company में ग्लोबल एडवर्टाइज़िंग प्लेटफ़ॉर्म्स टेक्निकल प्रोडक्ट ओनर के डायरेक्टर हैं, और रोज़ाना के स्टैंडअप्स ऐसे अलग-अलग टाइम ज़ोन्स में कनेक्टेड कोलैबोरेशन के बहुत अच्छे से ट्यून किए गए सिस्टम का हिस्सा हैं जो कि कंपनी की ग्लोबल मार्केटिंग स्ट्रैटेजी और असर के लिए अहम है. Coca-Cola के कस्टमर्स रोज़ाना कई बिलियन के ट्रांज़ैक्शन्स कर रहे हैं, इसलिए कस्टमर की उम्मीदों को पूरा करना एक बड़ा काम है — और आज के तेजी से बदलते बिज़नेस लैंडस्केप में पर्सनलाइज़्ड एक्सपीरिएंसेज़ इतने अहम कभी नहीं रहे हैं.

“सत्तर प्रतिशत शॉपर्स मल्टीटास्किंग कर रहे हैं. Coca-Cola में तीन साल काम करने वाले गोपीनाथ का कहना है, “रिसर्च के अनुसार, Gen Z के ध्यान देने का समय सिर्फ़ आठ सेकंड है, और Millennials के लिए यह समय सिर्फ़ चार सेकंड और ज्यादा है.” “अगर हम आमदनी बढ़ाना चाहते हैं, तो हमें सही समय पर सही कॉन्टेंट के साथ अपने कस्टमर्स का ध्यान खींचना होगा. हमें उनके एक्सपीरिएंसेज़ को कस्टमाइज़ करना होगा.”

जब साल 2022 में Coca-Cola ने ईकॉमर्स और मार्केटिंग टचप्वाइंट्स में पर्सनलाइज़ेशन स्ट्रैटेजी बनाने के लिए एंबिशियस गोल रखा, तब इसे शुरू करने के लिए किसी जगह की ज़रूरत थी. जब जानकारी अलग-अलग सिस्टम्स में बंटी हुई थी और खराब थर्ड-पार्टी डेटा का जोखिम बढ़ रहा था, तब Coca-Cola को शॉपर के एक्शन्स के आधार पर ओमनीचैनल कस्टमर जर्नीज़ को असरदार ढंग से पर्सनलाइज़ करने से पहले अपने कंज़्यूमर्स को समझने के लिए नई अप्रोच की ज़रूरत थी.

गोपीनाथ और उनकी टीम ने कंपनी के लेटिन अमेरिकी ब्रांड और B2C आमदनी के मामले में सबसे बड़ी रीज़नल बिज़नेस यूनिट Coca-Cola en tu Hogar (CCETH) के यहाँ मौका देखा. CCETH के पास बहुत अधिक वेबसाइट ट्रैफ़िक और कस्टमर डेटा था, और इसकी वेबसाइट पर कई अलग-अलग तरह के प्रोडक्ट्स थे जिसके कारण यह पर्सनलाइज़ेशन स्ट्रैटेजी को पायलट करने के लिए आदर्श कैंडीडेट था.

अगले दो सालों में टीम ने Adobe Real-Time CDP, Adobe Journey Optimizer, और Adobe Commerce का इस्तेमाल करते हुए इनोवेटिव डेटा, कॉमर्स, और कस्टमर इंगेजमेंट फ़ाउंडेशन तैयार करने के लिए CCETH के साथ काम किया. इसके कारण वे स्केल पर पर्सनलाइज़्ड शॉपिंग एक्सपीरिएंसेज़ बना पाए — और इससे दोबारा इंगेज किए जाने वाले शॉपर्स के बीच 89% की कन्वर्शन रेट हासिल किया जा सका.

गोपीनाथ का कहना है, “जब आप अपने सभी प्लेटफ़ॉर्म्स पर सीमलेस ढंग से डेटा शेयर कर रहे होते हैं तब आप बहुत तरह की केपेबिलिटीज़ को अनलॉक कर सकते हैं.” “आप सिर्फ़ ईमेल्स और पुश नोटिफ़िकेशन्स नहीं भेज रहे होते हैं — आप सही मायनों में एक ओमनीचैनल एक्सपीरिएंस ऑर्केस्ट्रेट कर रहे होते हैं. यह बेहद ताकतवर है.”

स्ट्रैटेजिक फ़ाउंडेशन

इम्प्लीमेंटेशन पार्टनर Bounteous, जो एक डिजिटल ट्रांसफ़ॉर्मेशन सर्विसेज़ कंसल्टेंसी हैं, के साथ काम करते हुए गोपीनाथ और उनकी टीम ने CCETH के लिए पर्सनलाज़ेशन स्ट्रैटेजी बनाई जिसमें चार अहम स्टेप्स शामिल थे:

1. कोलैबोरेशन को इनेबल करने के लिए टीम स्ट्रक्चर सेट करना
2. कस्टमर्स की साफ़ पिक्चर पाने के लिए डेटा को सेंट्रलाइज़ करना
3. स्ट्रैटेजिक फ़ाउंडेशन के रूप में सेवाएँ देने के लिए यूज केसेज़ को डिफ़ाइन करना
4. यूज केसेज़ के ज़रिए स्ट्रैटेजी को लागू करना

गोपीनाथ के पास डिजिटल मार्केटिंग में गहरा बैकग्राउंड है, और वे जानते थे कि टेक्नोलॉजी टीम को शुरू से ही इन्वॉल्व होने की ज़रूरत है. बिज़नेस टीम द्वारा लागू करने के लिए टेक्नोलॉजी टीम को विचार भेजने की पारंपरिक हैंडऑफ़ अप्रोच की बजाय वे साथ मिलकर पूरे प्रोसेस में प्लानिंग, एग्जिक्यूशन, और दोहराव के लिए सबको साथ लाए. इसका मतलब दुनिया के दूसरी ओर टीम मेंबर्स के साथ क्रॉस-कॉन्टिनेन्टल कोलैबोरेशन के लिए सिस्टम बनाना भी था.

अगला कदम बहुत-से सोर्सेज़ से डेटा को सेंट्रलाइज़ करके साइलोज़ को तोड़ना था. टीम को कंपनी के ERP और CRM सोर्सेज़ जैसे अन्य सोर्सेज़ से जानकारी के साथ Adobe Commerce से किसी कार्ट में आइटम्स ऐड करने, ऑर्डर हिस्ट्री जैसे बैक-ऑफिस डेटा, और प्रोफ़ाइल डेटा जैसे बर्ताव संबंधी एक्शन्स समेत ईकॉमर्स डेटा को कम्बाइन करने का तरीका निकालने की ज़रूरत थी. उन्होंने डेटा को Experience Platform और रियलटाइम CDP में फ़्लो करने के लिए Adobe Commerce Data Sharing एक्सटेंशन का इस्तेमाल किया जहाँ इसे यूनिफ़ाइड कस्टमर प्रोफ़ाइल्स में स्टैंडर्डाइज़ किया गया था.

गोपीनाथ का कहना है, “कॉमर्स इंटीग्रेशन के साथ हम हर कंज़्यूमर टचप्वाइंट को कैप्चर कर पाए.” “इससे हमें कंज़्यूमर के पहली बार साइट पर आने के पल से लेकर सही कंज़्यूमर प्रोफ़ाइल तैयार करने में मदद मिलती है”

रिच कस्टमर प्रोफ़ाइल्स बनाने की योग्यता से लैस गोपीनाथ और उनकी टीम कस्टमर जर्नीज़ को पर्सनलाइज़ करने की दिशा में आगे बढ़ने के लिए तैयार थे. उन्होंने कंज़्यूमर इंटरैक्शन्स, मार्केटिंग पहलों, और पर्सनलाइज़ेशन टैक्टिक्स के मुताबिक मुमकिन यूज़ केसेज़ को प्राइऑरिटी दी और तीन पिल्लर्स का फ़्रेमवर्क तैयार किया:

1. ऐसे यूज़ केसेज़ जो आमदनी को बढ़ावा देंगे
2. ऐसे यूज़ केसेज़ जो इंगेजमेंट और रिटेंशन को बढ़ावा देते हैं
3. ऐसे यूज़ केसेज़ जिन्होंने यह एनालाइज़ करने का मौका दिया कि किससे काम हुआ और इसे दोहराने के लिए कहा गया

सच्चा ओमनीचैनल एक्सपीरिएंस

टीम ने क्लासिक इंगेजमेंट यूज़ केस — कार्ट छोड़ने की समस्या से निपटने के साथ शुरुआत की. डेटा इंटीग्रेशन से पहले उन्हें यह दिखाने के लिए 48 घंटों तक का इंतज़ार करना पड़ा कि क्या किसी CCETH कस्टमर ने चेक आउट पूरा कर लिया है. अब रियल टाइम में डेटा फ़्लो होने के कारण वे एक घंटे में ईमेल चेक नहीं करने वाले यूज़र्स को तुरंत, पर्सनलाइज़्ड ईमेल रिमाइंडर्स भेजना शुरू कर पाए जिसके परिणामस्वरूप ईमेल खोलने के रेट में 36% की बढ़ोतरी, क्लिक-थ्रू रेट्स में 21% की, और कन्वर्शन रेट्स में 8.5% की बढ़ोतरी हुई है.

टीम ईमेल से परे जा पाई और इसने नए WhatsApp इंटीग्रेशन समेत वेबसाइट पर पॉप-अप मेसेजेज़ और पुश नोटिफ़िकेशन्स के ज़रिए रिमाइंडर्स डिलीवर किए. Journey Optimizer ने कस्टमर के बर्ताव, AI प्रोपेंसिटी स्कोर्स, और अन्य जानकारी के आधार पर कम्यूनिकेशन के लिए सही फ़्रीक्वेन्सी और चैनल्स को तय करने में मदद की.

गोपीनाथ का कहना है, “Journey Optimizer ने बहुत से चैनल्स को अनलॉक कर दिया है.” “इसने हमें सही मायनों में एक ओमनीचैनल एक्सपीरिएंस को ऑर्केस्ट्रेट करने की ताकत दी है.”

रियल-टाइम जानकारी के एक्सेस से CCETH अपने बॉटलर्स और गोदामों के ऑर्डर करने के बर्तावों को बेहतर ढंग से समझने के लिए Adobe Customer Journey Analytics का इस्तेमाल कर पाया. तुरंत यह देखते हुए कि कौन से प्रोडक्ट्स कम बिक रहे हैं, गोपीनाथ की टीम पोस्टल ऑर्डर्स के आधार पर Journey Optimizer के ज़रिए कस्टमाइज़्ड कम्यूनिकेशन्स को ट्रिगर कर पाई जहाँ उन्हें सीजनल फ़ैक्टर्स के कारण माँग बढ़ने का अनुमान था.

टीम ने खरीद के ट्रेंड्स को समझने और उन्हें ज़्यादा आमदनी लाने वाली प्रोडक्ट सिफ़ारिशों के साथ जोड़ने के लिए एनालिटिक्स का भी इस्तेमाल किया. गोपीनाथ का कहना है, “जिन प्रोडक्ट्स की हम सिफ़ारिश करते हैं उनके लिए आधार के रूप में अच्छी आमदनी भी होनी चाहिए — नहीं तो, इसे उचित ठहराना मुश्किल है कि हम क्या कर रहे हैं.”. “Customer Journey Analytics ने बिज़नेस स्टेकहोल्डर्स के लिए हमारे द्वारा बनाए गए डैशबोर्ड्स के ज़रिए यह विज़ुअलाइज़ करना आसान कर दिया कि हम क्या हासिल कर रहे हैं.”

Customer Journey Analytics से टीम को कम फ़्रीक्वेन्सी वाले कस्टमर्स को दोबारा इंगेज करने और खुश करने के नए तरीके ढूँढ़ने में भी मदद मिली — उदाहरण के लिए कस्टमर के जन्म दिन वाले महीने में पर्सनलाइज़्ड कूपन्स भेजकर या किसी एक्सपायर्ड प्रोमो कोड का इस्तेमाल करने की कोशिश जैसी संभावित रूप से नेगेटिव घटना की प्रतिक्रिया में पर्सनलाइज़्ड कूपन्स भेजकर. साथ ही टीम यह भी समझ पाई कि कौन से कस्टमर्स के खरीद करने की सबसे कम संभावना है ताकि वे मीडिया खर्च को लेकर ज़्यादा कुशल बन सकें.

पर्सनलाइज़ेशन की ताकत

गोपीनाथ और उनकी पावरहाउस ग्लोबल टीम ने पर्सनलाइज़ेशन के लिए ऐसी प्लेबुक बनाई जो पूरी दुनिया के मार्केट्स में Coca-Cola की स्ट्रैटेजी को नया आकार दे रही है. उन्होंने इसे पहले से ही US में Coca-Cola Store में भेजना शुरू कर दिया है जहाँ Adobe Sensei , Adobe की AI और मशीन-लर्निंग टेक्नोलॉजी की ताकत से पर्सनलाइज़्ड प्रोडक्ट डिस्कवरी ने तुरंत वैल्यू डिलीवर की है.

शुरुआती नतीजों में दिखा कि बर्ताव संबंधी एक्शन्स और शॉपर से नज़दीकी के आधार पर 1-से-1 प्रोडक्ट सिफ़ारिशों से क्लिक्स में 117% की और आमदनी में 36% की बढ़ोतरी हुई है. इस स्टोर में अपने “बार-बार साथ खरीदे जाने वाले” क्रॉस-सेल सिफ़ारिशों के लिए क्लिक-थ्रू रेट 17% हो गया था. ऑन-साइट सर्च हिट से कन्वर्शन रेट 19% है, और आम तौर पर टॉप तीन नतीजों में पता चलता है कि कस्टमर्स क्या ढूंढ़ रहे हैं.

गोपीनाथ की टीम का US Coca-Cola Store तक विस्तार पूरा करने, और उसके बाद अफ्रीकन मार्केट और दूसरे ग्लोबल ब्रांड्स में विस्तार करने का इरादा है. वे कार्ट छोड़ने से परे दूसरे यूज़ केसेज़ भी देख रहे हैं, जैसे कस्टमर के बर्ताव को प्रिडिक्ट करने वाले और Journey Optimizer में कस्टमर एक्सपीरिएंसेज़ को सूचित करने वाले प्रोपेंसिटी स्कोर्स जेनरेट करने के लिए AI का इस्तेमाल करना.

गोपीनाथ का कहना है, “मैं इनोवेशन को बढ़ावा देने वाले बड़े Coca-Cola जैसे ग्लोबल ब्रांड का हिस्सा बनकर भाग्यशाली महसूस कर रहा हूँ.” “अपने मैनेजर्स और सीनियर्स से मिलने वाली ताकत मुझे वास्तव में सीमाओं से परे जाने के लिए बढ़ावा देती है ताकि हमारी टीम ज़बरदस्त नतीजे हासिल कर सके.”

इस बारे में पढ़ें कि Coca-Cola कैसे Adobe Experience Cloud से कस्टमर्स को रियल-टाइम पर्सनलाइज्ड मेसेजेज़ डिलीवर करने के लिए स्केल करता है.

पर्सनलाइज़ेशन की ताकत और इस बारे में ज़्यादा जानें कि Adobe Journey Optimizer के साथ अपने कस्टमर एक्सपीरिएंसेज़ को कैसे पर्सनलाइज़ करें.

उसके बाद ‘Adobe Summit सेशन: Coca-Cola: कंज़्यूमर-सेंट्रिक कॉमर्स एक्सपीरिएंसेज़ बनाने के लिए डेटा को अनलॉक करना’ देखें.