28 जोड़ी जूतों से लेकर 10 मिलियन प्रोडक्ट्स तक

Adobe Customer Journey Analytics के साथ यह जर्नी Adobe की भी सपोर्ट वाले Proof of Concept (PoC) के साथ 2021 की शुरुआत में यूरोप के सबसे बड़े ई-कॉमर्स प्रोवाइडर्स में से एक OTTO (GmbH & Co KG) में शुरू हुई. 2021 के बीच के भाग से, कंपनी फ़्लेक्सिबल डेटा एनालिसिस के आधार पर अपनी ऑनलाइन शॉप की वेबसाइट्स को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए Adobe के Advanced Analytics के साथ प्रोडक्टिव रूप से काम करती रही है. OTTO पहले ही Adobe Analytics का इस्तेमाल कर रहा था और उसने इस बदलाव का फ़ैसला मुख्य रूप से Customer Journey Analytics द्वारा ऑफ़र किए जाने वाले बढ़िया लचीलेपन और गहरे एनालिसिस के कारण किया.

हैम्बर्ग की ई-कॉमर्स दिग्गज कंपनी वर्तमान में अपने कामयाब बिजनेस मॉडल को ऐसे प्लेटफ़ॉर्म में कन्वर्ट करने के प्रोसेस में है जिसमें अपने प्रोडक्ट्स और ब्रांड्स के साथ रिटेल पार्टनर्स भी भाग ले सकते हैं. कंपनी के मुताबिक, यह इसके द्वारा 1995 में ऑनलाइन ट्रेडिंग शुरू करने के बाद से “OTTO के लिए शायद सबसे अहम बदलाव” है.

इतिहास पर सरसरी नज़र डालने से पता चलता है कि 1949 में Werner Otto ने जब 28 जोड़ी जूतों के सेलेक्शन के साथ मेल-ऑर्डर बिज़नेस शुरू किया, तब से अपनी शुरुआत से ही OTTO डेटा-ड्रिवन कंपनी रही है. तब से, कंपनी ने बेशकीमती खजाना संभालकर रखा है: मुख्य रूप से मशहूर Otto कैटलॉग के ज़रिए ऑर्डर करने वाले अपने कई लाखों कस्टमर्स का डेटा. लाखों के सर्कुलेशन वाला यह कैटलॉग 2019 से इतिहास बन चुका है लेकिन करीब 10 मिलियन आइटम्स की कुल रेंज वाला डेटा अभी भी कंपनी के लिए अहम भूमिका निभाता है. OTTO में ई-कॉमर्स एनालिटिक्स के हेड एंड्रियास स्टुहट के मुताबिक, "हम otto.de वेबसाइट और हमारे मोबाइल ऐप्स अपने दोनों टचप्वाइंट्स ― को डेवलप और ऑप्टिमाइज़ करने के लिए मज़बूती से डेटा-ड्रिवन अप्रोच में विश्वास करते हैं."

प्रोडक्ट डेटा की एडेड वैल्यू खोजना

Adobe के साथ, एंड्रियास स्टुहट और डेटा स्पेशलिस्ट्स की उनकी टीम एंट्री और एक्ज़िट, रेफ़रर या रहने के समय पर वेबसाइट डेटा के इस्तेमाल के लिए आम एनालिटिक्स टूल्स जो ऑफ़र करते हैं, उससे कहीं आगे जाती है. Adobe Customer Journey Analytics से, OTTO अपने एनालिसेस में प्रोडक्ट मेटाडेटा को शामिल कर पाया है. एंड्रियास स्टुहट का कहना है, "Customer Journey Analytics में दोनों डेटा वर्ल्ड्स को लिंक करके, हम यह पता लगा सकते हैं कि हमारा प्रोडक्ट डेटा क्या अतिरिक्त वैल्यू ऑफ़र करता है." "हम इस बारे में अपने कस्टमर्स को सलाह देने के लिए इस डेटा का इस्तेमाल करते हैं कि वे अपने लिए बेहतरीन प्रोडक्ट कैसे खोजें."

OTTO क्लासिक डेटा को मापने के साथ-साथ लंबे समय में प्रोडक्ट डेटा के साथ संभावित कस्टमर्स के इंटरैक्शन को भी एनालाइज़ करता है. मसलन, कंपनी यह तय करने के लिए डेटा एनालाइज़ कर सकती है कि प्रोडक्ट विवरण की आइडियल लंबाई क्या है, कितनी और कौन-सी इमेजेज़ सेल्स प्रोसेस को आसान बनाती हैं और पारस्परिक रूप से कामयाब खरीदारी एक्सपीरिएंस के लिए OTTO किस तरह अपने कस्टमर्स को बेहतरीन संभव एनवायरनमेंट ऑफ़र कर सकता है.

OTTO के लिए प्रोडक्ट टेक्स्ट या पिक्चर्स में बदलाव जैसे मॉडिफ़िकेशन्स के साथ निष्कर्षों को खुद इंप्लीमेंट करना आसान है. यह प्रोसीज़र पार्टनर्स के लिए भी ऐसा ही है लेकिन यहाँ ऑपरेटर स्वाभाविक रूप से खुद को सुझावों तक सीमित रखता है.

Customer Journey Analytics के साथ, OTTO 40 आप्टिमाइज़ेशन साइकल्स तक पूरे करता है

बहरहाल, OTTO में ऑफ़र्स को ऑप्टिमाइज़ करना भी पेचीदा प्रोसेस है; कंपनी के पास करीब ऐसी 40 क्रॉस-फ़ंक्शनल, एजाइल प्रोडक्ट टीम्स हैं जो करीब 40 अलग-अलग ― और कभी-कभी बहुत ग्रैन्यूलर - ऑप्टिमाइज़ेशन साइकल्स का काम देखती हैं. मसलन, ऑप्टिमाइज़ेशन्स में लैंडिंग पेजेज़ को बेहतर बनाना, प्रोडक्ट्स के लिए रंग चुनना या विश लिस्ट्स को डिज़ाइन करना शामिल हो सकता है. इससे सिर्फ़ आखिर में ही कुल पिक्चर उभरती है और आइडियल रूप से बड़ी तस्वीर खुश कस्टमर्स को दिखाती है.

अपनी एनालिसिस टीम्स और प्रोडक्ट मैनेजर्स के काम के बारे में बात करते हुए स्टुहट कहते हैं, "Query Service, Data Science Workspace और Customer Journey Analytics के कॉम्बिनेशन से हम पावरफ़ुल एनालिसिस कर पाते हैं और एक जगह में सारे स्टेप्स कर पाते हैं." 30 एनालिस्ट्स और रेलिवेंट डिपार्टमेंट्स की अपनी टीम के साथ, कुल 300 से ज़्यादा इंप्लायीज़ के पास एक्सटेंसिव और इंटीग्रेटेड डेटा एनालिसेस का एक्सेस है. उनका कहना है, "हमारे लिए, यह पहले ही अनेक यूज़ केसेज़ में खुद को साबित कर चुके Customer Journey Analytics की ज़बरदस्त संभावना है."

लचीलेपन का लाभ

जब यह पूछा गया कि OTTO किस चीज़ से Adobe Analytics से उसी कंपनी के Customer Journey Analytics पर स्विच करने के लिए प्रेरित हुआ, तब स्टुहट ने सिर्फ़ एक शब्द में जवाब दिया: "लचीलापन". यह सिस्टम ज़्यादा डेटा सोर्सेज़ से इंटीग्रेट करने के साथ-साथ एनालिसिस के लिए ज़्यादा वैरिएबल्स भी डिफ़ाइन करता है और इन वैरिएबल्स को ज़्यादा संभावित वैल्यूज़ असाइन करता है. यह सही में पूरी तरह से अलग और वैल्यूएबल एनालिसिस करने देने वाले अतिरिक्त वैरिएबल्स और डेटा सोर्सेज़ का कॉम्बिनेशन है. वे कहते हैं, "इससे हमें अपने खुद के डेटा मॉडल्स को मॉडल करने, डेटा एनालाइज़ करने में उनका इस्तेमाल करने और इस तरह सेल्स प्रोसेसेज़ ऑप्टिमाइज़ करने का मौका मिलता है."

आज OTTO में डेटा का इस्तेमाल करते समय प्रैक्टिकल रूप से कोई सीमा नहीं है. स्टुहट का कहना है, "पुराने सिस्टम के कई प्रतिबंध हटा दिए गए हैं, और इस सब से हमें बहुत ज़्यादा इंटीग्रेटेड तरीके से काम करने में मदद मिलती है." विचार करने लायक सबसे अहम बात यह है कि उनकी एनालिसिस टीम और प्रोडक्ट मैनेजर्स भी डेटा-ड्रिवन ऑप्टिमाइज़ेशन्स और इनसाइट्स के ज़रिए सेल्स बढ़ाने में योगदान करते हैं. उनका कहना है, "हम जहाँ भी कस्टमर जर्नी एनालिसिस का इस्तेमाल करते हैं, वहाँ हम सुधार पाते हैं, और यह प्लेटफ़ॉर्म अब हमारे प्रोडक्ट डेवलपमेंट का अनिवार्य भाग बन गया है." “अच्छी और सहायक प्रोडक्ट जानकारी कुल मिलाकर अच्छे एक्सपीरिएंस की कुंजी है.”

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