डेटा कलेक्शन के प्रकार

डेटा कलेक्शन क्या है?

किसी बिज़नेस सेटिंग में डेटा कलेक्शन फ़ैसले लेने में मदद करने के लिए और ज़्यादा एनालिसिस करने के लिए डिटेल में जानकारी इकट्ठा करने का प्रोसेस है. इसमें कंपनियों द्वारा टार्गेटेड वेरिएबल्स या खास डेटा प्वाइंट्स के आधार पर जानकारी कलेक्ट करना और उस जानकारी का इस्तेमाल सवालों के जवाब देने, परफ़ॉर्मेंस को मापने, और ऑर्गनाइज़ेशन को गाइड करने के लिए स्ट्रैटेजीज़ बनाने में करना शामिल है.

किसी भी डेटा कलेक्शन एफ़र्ट के लिए जानकारी की एक्युरेसी और कंसिस्टेंसी अहम होती है. इसके बिना बिज़नेसेज़ को गलत नतीजे पर पहुँचने या अपने स्ट्रैटेजिक लैंडस्केप को गलत समझने का रिस्क होता है. लीडर्स जो डेटा कलेक्ट करते हैं, इसके लिए उनके जो लक्ष्य हैं, उसे और कंसिस्टेंसी बनाए रखने के लिए फ़ॉलो किए जाने वाले प्रोसेस को समझने की ज़रूरत है.

डेटा फ़र्स्ट-, सेकंड-, और थर्ड-पार्टी कलेक्शन समेत कई अलग-अलग तरीकों से इकट्ठा किया जा सकता है. कंपनियाँ चाहे सीधे यूज़र्स से डेटा कलेक्ट करें या पार्टनर्स या वेंडर्स से जानकारी को एक्सेस करें, यह डेटा की क्वालिटी और क्वांटिटी पर असर डाल सकता है.

यूज़र्स या कस्टमर्स से बेहतरीन क्वालिटी का डेटा हमेशा कंपनी द्वारा खुद इकट्ठा किया जाएगा, और यह कई अलग-अलग चैनल्स के ज़रिए किया जा सकता है. हम नीचे इस पर ज़्यादा बात करेंगे, लेकिन कुछ आम उदाहरणों में डिजिटल सर्वेज़, ट्रांज़ैक्शनल ट्रैकिंग, ऑनलाइन विज़िटर ट्रैकिंग, और इंटरव्यूज़ शामिल हैं.

डेटा कलेक्शन के प्रकार

क्वांटिटेटिव बनाम क्वालिटेटिव डेटा

क्वांटिटेटिव डेटा ऐसी जानकारी होती है जिसकी कोई न्यूमेरिकल क्वांटिटी होती है या जिसे गिना जा सके जैसे फ़ाइनांशियल लागतें. इस तरह के डेटा कलेक्शन के लाभों में शामिल हैं कि:

• इसे क्वांटिटेटिव डेटा की तुलना में कलेक्ट करना ज़्यादा आसान होता है
• इसे तेज़ी से एनालाइज़ किया जा सकता है क्योंकि यह नंबर्स से डील करता है
• इसमें बायस की गुंजाइश कम होती है क्योंकि यह फ़ीचर्स की बजाय फ़िगर्स रिपोर्ट पर करता है
• यह बड़े स्कोप में बिज़नेस नतीजों तक पहुँचने में उपयोगी है

क्वालिटेटिव डेटा ऑब्ज़र्व किए जा सकने वाले ऐसे एट्रिब्यूट्स पर अप्लाई होता है जिन्हें इवैल्युएट किया जा सकता है लेकिन ऑब्जेटिव रूप से मापा नहीं जा सकता, जैसे विवरण या रिव्यूज़. इसके विपरीत क्वांटिटेटिव डेटा में:

• यह यूज़र्स को इस बारे में ज्यादा डिटेल में इनसाइट्स दे सकता है कि कोई बर्ताव कब, कहाँ, और क्यों असरदार है
• यह अपने बेसिक असर से या इसने जितना असर डाला है, उससे परे जाता है
• इससे ज़्यादा वैल्यू मुहैया करवाने के लिए कंज़्यूमर के एक्सपीरिएंसेज़ और रायों की बेहतर समझ मिल सकती है.

प्राइमरी बनाम सेकंडरी कलेक्शन

प्राइमरी डेटा कलेक्शन का मतलब कंपनी या किसी रिसर्चर द्वारा खुद इकट्ठा की गई जानकारी से है. इसका उदाहरण है, किसी ऑर्गनाइज़ेशन द्वारा अपने कस्टमर बेस को सीधे सर्वेक्षण पेश करना. इस डेटा के लिए एनालिस्ट्स इस बारे में श्योर हो सकते हैं कि जानकारी भरोसे के लायक है क्योंकि वे सोर्स को जानते हैं और कलेक्शन के तरीकों को कंट्रोल करते हैं. हालाँकि इस तरीके में ज़्यादा समय लग सकता है और प्रोजेक्ट्स में देरी हो सकती है, वहीं ज़्यादा तेज़ डेटा डेडलाइन्स को पूरा करने में ज़्यादा फ़ायदेमंद होगा.

सेकंडरी डेटा अन्य सोर्सेज़ के ज़रीए इकट्ठा की गई जानकारी होती है जहाँ कलेक्शन पहले ही किया जा चुका है. यह डेटा कभी-कभी पुराना या कम रेलिवेंट हो सकता है क्योंकि इसके कलेक्शन की परिस्थितियाँ इसका इस्तेमाल करने वाली कंपनी द्वारा कंट्रोल नहीं की गई थीं. हालाँकि इससे उस सोर्स से परे के इनसाइट्स मिल सकती हैं जिसके लिए किसी बिज़नेस के पास सीधा एक्सेस है.

कारगर डेटा कलेक्शन के क्या लाभ हैं?

डेटा बिज़नेसेज़ के लिए बेहद वैल्युएबल हो सकता है, लेकिन तभी जब इसे कारगर ढंग से कलेक्ट किया जाए. कारगर डेटा कलेक्शन में खास सवालों या एनालिसिस के एरियाज़ के साथ अलाइन होने वाले डेटा प्वाइंट्स की सीरीज़ का क्यूरेशन शामिल होता है जिससे लीडर्स को प्रिडिक्शंस करने और ट्रेंड्स की जाँच-पड़ताल करने में मदद मिलती है.

खराब कलेक्शन प्रोसेसेज़ से बेअसर डेटा रिज़ल्ट्स मिलते हैं जिससे डुप्लिकेशन, गलती, या अधूरा रहने जैसी दिक्कतें पेश आती हैं. जब रिव्यू किया जाता है, तब यह जानकारी लीडर्स को ऐसी स्टोरी नहीं बताती जिसका इस्तेमाल वे सोचे-समझे फ़ैसले लेने में कर सकें.

एक्युरेट और रेलिवेंट डेटा से, लीडर्स:

• कस्टमर्स को टार्गेट करते समय सटीकता में सुधार कर सकते हैं
• नए कस्टमर्स पाएँ.
• कस्टमर के बर्तावों को समझ सकते हैं
• एरर्स में कमी कर सकते हैं
• मार्केट सेगमेंटेशन जैसी मार्केटिंग कोशिशों को बेहतर बना सकते हैं या इन्हें रिफ़ाइन सकते हैं

कारगर डेटा कलेक्शन से ज़्यादा स्मार्ट फ़ैसले लिए जाते हैं और पूरे ऑर्गनाइज़ेशन में सुधार होता है, और प्रोडक्ट बिक्री से कस्टमर सर्विस तक सब पर असर होता है. यह लाभ को बढ़ाते हुए ऑपरेशनल एफ़िशिएंसी, कंसिस्टेंसी, और ट्रांसपेरेंसी में बढ़ोतरी कर सकता है.

डेटा कलेक्शन के लिए कौन-सी तकनीकें मौजूद हैं?

बिज़नेसेज़ के लिए उनकी ज़रूरतों, रिसोर्सेज़, और लक्ष्यों के आधार पर बहुत-से अलग-अलग डेटा कलेक्शन ऑप्शंस मौजूद हैं. जानकारी इकट्ठा करने की ट्रेडिशनल तकनीकों में सर्वेक्षण, ऑब्ज़र्वेशंस, और इंटरव्यूज़ शामिल हैं, लेकिन आजकल डेटा अकसर ऑनलाइन एक्टिविटी से कलेक्ट किया जाता है.

सर्वेज़

उस स्थिति में सर्वेज़ बेहतरीन होते हैं जब आपको अहम ग्रुप्स में खास रिस्पॉन्सेज़ के सैंपल की ज़रूरत होती है. पोल में शामिल होने वाले हर व्यक्ति से एक जैसे सवाल किए जाते हैं जो ऐसे कंसिस्टेंट जवाब देते हैं जिनका आसानी से टोटल किया जा सकता है और एनालिसिस के लिए इनकी तुलना की जा सकती है. आजकल डिजिटल सर्वेज़ ज़्यादा आम हैं, और इनका इस्तेमाल क्वांटिटेटिव और क्वालिटेटिव, दोनों डेटा एकट्ठा करने के लिए किया जा सकता है.

ऑब्ज़र्वेशंस

डेटा ऑब्ज़र्वेशंस की सिरीज़ में भी कलेक्ट किया जा सकता है. बिज़नेस एनालिस्ट्स किसी घटना, या घटनाओं की सीरीज़ को ऑब्ज़र्व कर सकते हैं, और उसके बाद किसी खास दिक्कत के लिए फ़ैसला लेने के लिए जानकारी देने के लिए पैटर्न्स या वेरिएबल्स को तय कर सकते हैं.

इंटरव्यूज़ और फ़ोकस ग्रुप्स

सर्वे की तरह ही इंटरव्यूज़ और फ़ोकस ग्रुप्स लोगों के सेट के सामने कई सवाल रखते हैं और टेबुलेशन और एनालिसिस के लिए रिज़ल्ट्स को रिकॉर्ड करते हैं. फ़ोकस ग्रुप्स में एक समय पर बहुत-से लोग शामिल होते हैं जिनसे अपनी राय बनाते हुए एक-दूसरे से इंटरैक्ट करने की गुज़ारिश की जाती है. इंटरव्यूज़ में ज़्यादातर वन-ऑन-वन सेशंस होते हैं जिनसे ऑब्ज़र्वर खास डेटा इकट्ठा कर पाता है और फ़ॉलो-अप सवाल पूछता है.

ऑनलाइन ट्रैकिंग

कई कंपनियाँ कस्टमर और प्रॉस्पेक्ट बर्ताव के बारे में डेटा कलेक्ट करने के लिए ऑनलाइन ट्रैकिंग का इस्तेमाल करती हैं. कुकीज़ को ट्रैक करने जैसी तरकीबों का इस्तेमाल करके बिज़नेसेज़ यूज़र के बर्ताव को मॉनिटर कर सकते हैं और क्लिक्स, शॉपिंग प्रेफ़रेंसेज़, डिवाइस के इस्तेमाल, लोकेशन, और सर्च हिस्ट्री समेत जानकारी कलेक्ट कर सकते हैं.

फ़ॉर्म्स

ऑनलाइन फ़ॉर्म्स कंपनियों के लिए यूज़र डेटा कलेक्ट करने से सबसे आसान तरीकों में से एक है. हालाँकि बेहतरीन फ़ॉर्म्स को सिर्फ़ ज़रूरी विवरण कलेक्ट करने के लिए स्ट्रीमलाइन किया जाता है, लेकिन बहुत-सी कंपनियाँ इनका इस्तेमाल और ज़्यादा विवरण कलेक्ट करने या साथ-साथ प्रोग्रैसिव रूप से कस्टमर प्रोफ़ाइल्स फ़िल आउट करने के लिए करती हैं. Adobe Real-Time Customer Data Platform (CDP) कंपनियों को रियल टाइम में यूज़र और अकाउंट प्रोफ़ाइल्स कलेक्ट करने में मदद करता है.

डेटा कलेक्शन में एक्युरेसी की अहमियत

लीडर्स द्वारा लिए जा सकने वाले डेटा-बेस्ड फ़ैसले उतने सही होते हैं जितनी अच्छी क्वालिटी का डेटा उनके पास मौजूद होता है. एक्युरेट डेटा को मैनेज और क्यूरेट करने से प्रिडिक्शंस करते समय या ट्रेंड्स की पहचान करते समय बेहतर रिज़ल्ट्स मिलते हैं. बिज़नेसेज़ स्ट्रैटेजीज़ को डिफ़ाइन करने के लिए इंटीग्रेटेड डेटा पर भरोसा कर सकते हैं, लेकिन तभी जब वह डेटा भरोसे के लायक हो.

डेटा की इनएक्युरेसी कई तरह से होती है, जिनमें ये शामिल हैं:

• गलत डेटा एंट्री. जानकारी को सटीक तरीके से एंटर न करने से टार्गेट ऑडिएंसेज़ को समझने में गलतियाँ हो सकती हैं या ऐसा हो सकता है कि इसे सटीक रूप से न समझा जाए.
• नॉन-स्टैंडर्डाइज़्ड डेटा. खराब तरह से फ़ॉर्मैट किए गए डेटा से पैटर्न्स और समरीज़ की फ़ाइंडिंग्स को असरदार ढंग से पहचानना मुश्किल हो सकता है.
• डुप्लीकेट डेटा. डेटासेट्स को रिव्यू करते समय लीडर्स बेकार की जानकारी से मिसगाइड हो सकते हैं.
• आउटडेटेड डेटा. पुरानी जानकारी गलत हो सकती है, इसलिए रियल-टाइम, फ़ैसले लेने के लिए ज़रूरी सपोर्ट मुहैया कराने के लिए डेटा को रिफ़्रेश किया जाना चाहिए और नियमित रूप से प्रोक्योर किया जाना चाहिए.

डेटा कलेक्ट करते समय इन कमियों से बचने के लिए और सटीकता बनाए रखने के लिए, लीडर्स को चाहिए कि वे:

• भरोसेमंद डेटा सोर्सेज़ का इस्तेमाल करें. खुद डेटा इकट्ठा करें और कंसिस्टेंसी एनश्योर करने के लिए अनुमत फ़ील्ड्स और इनपुट्स को कंट्रोल करें.
• समझें कि क्या कलेक्ट करना है. कलेक्ट की गई जानकारी को इंटर्नल स्ट्रैटेजिक फ़ैसले लेने के लक्ष्यों के मुकाबले इवैल्युएट करें.
• बायस को कम करें. इंटरफ़ेसेज़ को इस्तेमाल करने में आसान बनाएँ और सभी रिप्रेजेंटेटिव पॉप्युलेशन सैम्पल्स में जितना हो सके, उतने ऑब्जेक्टिव तरीके से जानकारी इकट्ठा करें.
• ऑटोमेशन पर विचार करें. ज़्यादा एफ़िशिएंसी और कस्टमर बर्ताव में ज़्यादा इनसाइट्स के लिए डेटा कलेक्शन और इनपुट को ऑटोमेट करने की कोशिश करें.

डेटा कलेक्शन में बेस्ट प्रैक्टिसेज़

आइए हम स्टोरेज़ और सिक्योरिटी समेत डेटा कलेक्शन की कुछ बेस्ट प्रैक्टिसेज़ के बारे में कुछ जानते हैं.

ट्रांसपेरेंसी रखें

कस्टमर्स को इस बारे में खुलकर बताएँ कि कलेक्ट किए गए डेटा को कहाँ और कैसे इस्तेमाल किया जाएगा और यदि वे चाहें, तो उन्हें आसानी से ऑप्ट आउट करने दें. यह आपको कानूनी समस्याओं से बचाते हुए कस्टमर्स और प्रॉस्पेक्ट्स के साथ भरोसा बनाने में मददगार हो सकता है.

आसान अंग्रेजी में लिखें

ट्रांसपेरेंसी में सुधार लाने के लिए डेटा पॉलिसीज़ समझाते समय पढ़ने में आसान भाषा का इस्तेमाल करें और इंडिविज़ुअल्स को आपके लक्ष्य और उनके हकों के बारे में समझने दें.

एनश्योर करें कि डेटा सही हो

सभी इनपुट तरीकों में और हर तकनीक के लिए कंसिस्टेंसी और एक्युरेसी एनश्योर करने के लिए डेटा कलेक्शन को स्ट्रीमलाइन करने के लिए उचित टूल्स का इस्तेमाल करें.

अपने डेटा को प्रोटेक्ट करें

बैकअप्स का इस्तेमाल करने, इस्तेमाल न किए जा रहे डेटा को एनक्रिप्ट करने, और एंटीवायरस सॉफ़्टवेयर को रन करने जैसे इंडस्ट्री स्टैंडर्ड्स को फ़ॉलो करके एनश्योर करें कि आपका डेटा सिक्योर है.

Adobe Real-Time CDP में सभी लेवल्स के यूज़र्स को डेटा कलेक्शन के लिए बेस्ट प्रैक्टिसेज़ को फ़ॉलो करने में मदद करने के लिए पालिसी टूल्स और डेटा यूसेज़ एनफ़ोर्समेंट्स जैसे सिक्योरिटी फ़ीचर्स शामिल हैं

डेटा कलेक्शन का काम शुरू करना

अब तक आप डेटा कलेक्ट करने के लाभों के बारे में, अलग-अलग तरह के डेटा कलेक्शन और बेस्ट प्रैक्टिसेज़ को मैनेज करने के तरीके के बारे में जान चुके हैं. अब इस जानकारी को इस्तेमाल करने का समय आ गया है. यहाँ डेटा कलेक्शन शुरू करने के लिए छोटी-सी स्टेप-बाय-स्टेप गाइड दी गई है:

1. दिक्कत की पहचान करें. यह साफ़ करें कि किसी खास इनिशिएटिव के लिए डेटा कलेक्ट करने का क्या मतलब होना चाहिए और इससे क्या हल निकलना चाहिए.
2. ज़रूरतों को समझें. कलेक्ट की जाने वाली जानकारी की पुष्टि करने से आपको फ़ैसले लोने को गाइड करने के लिए डेटा मिलेगा.
3. मेथडॉलजीज़ तय करें. यह एनश्योर करें कि ज़रूरी डेटा दरअसल कलेक्ट किया जा सकता हो और कामयाबी के साथ एक्स्ट्रापोलेट किया जा सकता हो.
4. स्कोप सेट करें. कन्फ़र्म करें कि कौन-सा पॉप्युलेशन साइज़ और टाइप आपके ध्यान में जो लक्ष्य है, उसके लिए बिना बायस वाले, विस्तृत रिज़ल्ट्स देगा.
5. फ़ॉर्मैट पर फ़ैसला लें. यह चुनें कि डेटा को हाउस कैसे करना है ताकि एनालिस्ट्स इसे सबसे असरदार ढंग से एक्सेस, डिस्प्ले, और इवैल्युएट कर सकें.
6. प्लान फाइनलाइज़ करें. ऐसा डेटा कलेक्शन प्लान बनाएँ जिसमें ऑपरेशन से जुड़ी डेफ़िनेशंस, स्कोप, लिमिट्स, तरीके, टूल्स, स्ट्रैटेजी, स्टेप्स और फ़ॉर्मैट्स शामिल हों.

डेटा कलेक्शन टूल्स

इन स्टेप्स का लाभ उठाने के लिए मार्केटर्स और बिज़नेस लीडर्स को ऐसा मज़बूत टूलसेट बनाना होगा जो कलेक्ट की गई जानकारी के ऑटोमेशन और कोलेशन को सपोर्ट करता है.

Adobe डेटा कलेक्शन में कैसे मदद कर सकता है

Adobe डेटा कलेक्शन में कैसे मदद कर सकता है

एक बात जो ध्यान में रखनी चाहिए, वह यह है कि आप अलग-अलग तरह के कई टूल्स में कलेक्ट किए गए डेटा को कैसे यूनिफ़ाई और रिव्यू करने का इरादा रखते हैं. Adobe Real-Time CDP लीडर्स के लिए सभी चैनल्स में कंपनी डेटा को कलेक्ट और रिव्यू करने के लिए सेंट्रलाइज़्ड प्लेटफ़ॉर्म ऑफ़र करता है. डेटा की सफाई के लिए डिडुप्लिकेशन जैसे बिल्ट-इन ऑप्शंस से जानकारी को स्ट्रीमलाइन रखने में मदद मिलती है. और एडवांस्ड डैशबोर्ड्स डेटा को ऐसे तरीकों से एक्शनेबल बनाने के लिए इनसाइट्स मुहैया करवाते हैं जिनके लिए IT की दखलअंदाज़ी की ज़रूरत नहीं होती.

Adobe Experience Platform कई क्लायंट-साइड सोर्सेज़ के साथ इंटीग्रेशन को भी सपोर्ट करता है जिससे यूज़र्स को डेटा को एनरिच करने और इसे इस्तेमाल किए जाने लायक जानकारी में बदलने में मदद मिलती है. डेटा वेब-बेस्ड एप्लिकेशंस से और मोबाइल ऐप्स और ओवर-द-टॉप (OTT) एप्लिकेशंस से भी कलेक्ट किया जा सकता है.

Adobe Real-Time CDP के बारे में ज़्यादा जानने के लिए ओवरव्यू वीडियो देखें या आज ही प्रोडक्ट टूर करें.