کون سی معلومات واٹس ایپ اور اس سے ملتی جلتی ایپلیکیشن استعمال کرسکتی ہے؟

آج کل ، سبھی جانتے ہیں کہ اہم معلومات یا ڈیٹا کتنا اہم ہے۔ دوسرے لفظوں میں ، اب ہم جان چکے ہیں کہ سب سے قیمتی چیز "ڈیٹا" ہے۔ تو یہ ڈیٹا کس طرح استعمال ہوا ہے یا کیوں ہے؟

یہ کہتے ہوئے کہ اعداد و شمار انتہائی قیمتی معدنیات کی طرح ہیں ، مواصلات کے مصنف باری قاروان بیان کرتے ہیں کہ پوری سیلز اور مارکیٹنگ کی دنیا "ڈیٹا" کے تعاقب میں ہے اور ان تمام شعبوں میں اپنی تمام سرمایہ کاری کرتی ہے۔

اس موضوع پر اپنے بیانات کو جاری رکھتے ہوئے ، بارا کاراؤلن نے بھی ڈیٹا مائننگ کے معاملے کی طرف توجہ مبذول کروائی ، اور ایسی معلومات دی جس سے واٹس ایپ معاہدے کے بارے میں ابہام دور ہوجائے گا ، جسے اب ہم ایک دوسرے کے ساتھ پڑھ کر سناتے ہیں۔

بڑی کمپنیوں ، اشتہاری دنیا اور ذاتی ڈیٹا کے مابین تعلقات

زیادہ تر بڑی کمپنیاں اپنی فروخت اور مارکیٹنگ کی حکمت عملی تیار کرتے وقت سب سے پہلے "ہدف سامعین" کا تعین کرنے کی کوشش کرتی ہیں۔ کیونکہ یہ ہدف کے سامعین ہیں جو پہنچنے اور قیمتی ہونے کی خواہش رکھتے ہیں۔ ڈیجیٹل دور میں اس کو حاصل کرنے کا سب سے آسان اور تیز ترین طریقہ ڈیٹا ہے۔ اعداد و شمار تک پہنچنے کی کوشش کرتے وقت مطلوبہ حد تک پہنچنے کے ل it اسے "ذاتی ڈیٹا" کہا جاتا ہے۔ یہی وجہ ہے کہ یہ واٹس ایپ معاہدے کے ساتھ منظرعام پر آگیا ، کیونکہ ذاتی ڈیٹا ہمارے خیال سے کہیں زیادہ قیمتی ہے۔

جب ہم یہ سمجھتے ہیں کہ ہم سبھی میسجنگ ایپلی کیشنز کے ذریعے بھی انتہائی نجی پوسٹیں شیئر کرتے ہیں تو ہمیں اس حقیقت کو نہیں بھولنا چاہئے کہ "یہ ایپلی کیشنز" موجود ہیں جو ہمارے انتہائی راز سے بھی واقف ہیں۔ یہ خصوصی راز بدقسمتی سے یہ ثابت کرتے ہیں کہ ہم اپنی شخصیات کے ساتھ اپنی عادات کے الگورتھم میں بھی ایک مارکیٹنگ کی مصنوعات ہیں۔

ہم اپنی پوسٹوں میں جو ہمارے معصوم دوست کو معصومیت سے لکھتے ہیں۔

"میں بہت ناخوش ہوں ، ہم نے اپنی گرل فرینڈ سے رشتہ جوڑ لیا"

یا مخالف مثال؛ "میں بہت خوش ہوں ، میں حاملہ ہوں ، ہمارے درمیان رہنے دو ، میں نے اب سیکھا"

جب آپ ان کے پیغامات پر غور کرتے ہیں تو ، آپ کو "ناخوش بوائے فرینڈ سے جدا" ڈیٹا والے کسی شخص کو دکھائے جانے کے لئے کسی اشتہار کی فہرست کے لئے سائن اپ کرتے ہیں۔ اسی طرح ، آپ اشتہار کی فہرست میں شامل ہیں جس کو "خوش ، نئے حاملہ" ڈیٹا والے کسی کو دکھایا جائے۔

فروخت اور مارکیٹنگ کی حکمت عملی کا اشتہار کی دنیا سے براہ راست تعلق ہے۔ اگر مقصد حاصل کرنا ہے تو ، ہدف بنائے گئے شخص کو مطلوبہ اشتہار یا فروغ دکھایا جائے۔ یقینا ، ٹیلی ویژن-اخبارات-میگزین-بل بورڈ جیسے چینلز کے ذریعہ مارکیٹنگ ، جسے ہم روایتی میڈیا کہہ سکتے ہیں ، ابھی بھی مارکیٹ میں قبول ہے۔ لیکن اب ہم یہ کہہ سکتے ہیں کہ اشتہاری ماڈل مکمل طور پر بدل چکے ہیں۔ چونکہ جو اشتہار اپنے پروڈکٹ کا اشتہار دیکھنا چاہتا ہے یا اس کی ترویج صحیح شخص کو کرنا ہوتا ہے ، اس لئے مشتہرین (اشتہار بازی اور میڈیا کمپنیاں) جانتا ہے کہ عین مطابق نشانے والے شخص کو اشتہار دیکھنے یا دکھانے کے لئے اسے بجٹ کے صحیح استعمال پر جانا پڑے گا۔ کیونکہ جو مہم بجٹ کے ساتھ صحیح طریقے سے چلائی جاسکتی ہے وہ کامیاب ہے ، بصورت دیگر سنگین اور ناکام نتائج سامنے آنے کا بہت زیادہ امکان ہے۔

نامہ نگار مصنف باری قاروان کے مطابق ، سب سے اہم "ذاتی ڈیٹا" ہے

ابھی یہاں ، "ذاتی ڈیٹا" کھیل میں آتا ہے۔ ٹیلیویژن نیوز پیپر- میگزین بل بورڈ جیسے روایتی اور زیادہ مہنگے راستوں کو ایک طرف رکھتے ہوئے ، اشتہار چاہنے والا جب چاہے اپنا اشتہار دیکھے۔ اس پر عملدرآمد کرنے والے ڈیٹا سے ممکن ہوسکتا ہے۔

اگر ہم اس کی کچھ مثالوں کے ساتھ وضاحت کرنے کی کوشش کرتے ہیں تو ، ایک تعمیری کمپنی بڑے پیمانے پر رہائشی منصوبے کی مارکیٹنگ کے لئے اشتہار دینا چاہتی ہے ، فرض کریں کہ یہ منصوبہ استنبول ، ضلع سریر میں ہے ، مارکیٹنگ کے طریقوں سے وہ یقینی بات کرسکتا ہے ، یہ یا تو بل بورڈ والے ساریئر کی سڑکوں کو اشتہار دے گا ، یا روایتی ماڈل استعمال کرنے کی کوشش کرے گا۔ یا آج کا سب سے پسندیدہ طریقہ والا سوشل میڈیا۔ علاقوں کا استعمال کرنا ہے۔ یہ اس مثال میں بھی ہے کہ اس نشانے کا سب سے قیمتی حصہ "ڈیٹا" ہے۔ اس نے ابھی تک ضلع سریئر میں مکان کے اشتہار کی تلاش کی ہے ، جس کی اوسط آمدنی یا جمع سطح اس ڈھانچے میں ہے جو اس مکان کو خرید سکتا ہے ، جو اب بھی پچھلے سال اس طرح کی تلاش جاری رکھتا ہے ، جس نے ہفتے میں کم از کم ایک یا دو بار ان تلاشوں میں اضافہ کیا ، جس کی اوسط عمر درج ذیل درجے میں ہے وغیرہ۔ اس اشتہار کو ، جو اس طرح کی معلومات اور ڈیٹا فلٹر کے ذریعے صارف کو دکھایا جاتا ہے ، وہ اشتہار بن گیا ہے جس کا صحیح نتیجہ برآمد ہوسکتا ہے۔

یقینا ، جب ہم ان مثالوں کو ضرب دیں گے اور ان کو ہر طرح کی صحت ، کھیلوں ، کھانے پینے کی اشیاء ، لباس ، سفید سامان ، الیکٹرانکس ، فرنیچر اور بہت سے شعبوں میں ڈھال لیں گے تو ، اس موضوع کو زیادہ واضح طور پر سمجھا جائے گا۔

ہم سب زندہ رہتے ہیں ، کسی شاپنگ سائٹ سے کسی بھی مصنوع کی تلاش کے بعد ، ہم اسی طرح کے مصنوع کے اشتہار دیکھتے ہیں اور کچھ معاملات میں ہمیں یہ پسند بھی ہوتا ہے ، "دیکھو ، میں اس کی تلاش کر رہا تھا ، آئیے مجھے اس اشتہار پر ایک نظر ڈالیں" ہم اپنی داخلی آوازوں کے متبادل کو بھی دیکھتے ہیں۔ یہ ایک ھدف بنانے کا طریقہ ہے جو صارف کو بھی گرفتار کرتا ہے اور کبھی نہیں جانے دیتا ہے۔ اشتہاری دنیا کو ان طریقوں کے آس پاس طریقے تیار کرنا ہوں گے۔

اسی طرح ، وہ کمپنیاں جو چینلز کی مارکیٹنگ کرتی ہیں اور صحیح لوگوں کو اس اشتہار کو دیکھنے کے ل right (یعنی وہ کمپنیاں جو یہ یقینی بنانے کی خدمت فراہم کرتی ہیں کہ صارف اس اشتہار کو دیکھ سکتا ہے) اس بیان کے ساتھ خود مارکیٹ کریں "میں نے اس شخص کو آپ کا اشتہار دیکھنے دیا"۔ "صحیح شخص کے لئے نگہبان" کرنے کی اس کوشش سے بھی ڈیٹا مائننگ کی اہمیت ظاہر ہوتی ہے۔ کیوں کہ وہ کمپنیاں جو اس شخص کی مارکیٹنگ کرتی ہیں جس پر اشتہار دیکھا جائے گا وہ فی نظریات کی ادائیگی چاہتے ہیں جب وہ آپ کو یہ ثابت کردیں کہ وہ دیکھا جارہا ہے۔ تو وہ کہتے ہیں؛ میں آپ کا اشتہار اس شخص کو دکھاتا ہوں جس کو آپ نشانہ بناتے ہیں اور اس اشتہار کی ادائیگی کرتے ہیں جو میں نے دیکھا ہے۔ یہ طریقہ وہی ہے جو مشتہر چاہتا ہے اور اسے سب سے زیادہ پسند کرتا ہے۔ تاکہ ہدف کے سامعین کو آپ کا اشتہار دیکھنے دیں۔ ڈیجیٹل دور کی اشتہاری مارکیٹنگ کمپنیوں کے تمام بیانات اب اسی سمت میں ہیں۔ وہ اس بات کا اظہار کرتے ہوئے اپنی مصنوعات کی مارکیٹنگ کرتے ہیں کہ "روایتی اشتہاری ماڈل میں ، آپ اپنے ٹارگٹ ناظرین کو اشتہار دیکھنے کی اہلیت نہیں دے سکتے ہیں ، آپ کو کبھی نہیں معلوم کہ آپ کے اشتہار کس نے دیکھے"۔

بارا کیاروان ، جو پروفیسر لاء فرم میں مواصلات اور میڈیا کنسلٹنٹ بھی ہیں ، نے اپنے بیانات جاری رکھے اور اشتہاری ماڈل کے بارے میں بات کی۔

اب دو طرح کے اشتہار ماڈل ہیں ، جو اہداف والے کو اشتہار دکھا رہے ہیں۔ یا تو آپ نے اشتہار دیکھنے کے لئے ایک نمبر مقرر کیا اور کہا کہ بہت سارے لوگ میرا اشتہار دیکھتے ہیں۔ یا آپ اپنے مطلوبہ (ٹارگٹڈ) شخص کو اشتہار ظاہر کرنے کے ل that اس شخص کی خصوصیات کا تعین کرتے ہیں۔ صارف اس شخص کو تخلیق کرتا ہے جس کی خصوصیات کا تعین کیا جائے گا۔ ہم اپنے ذاتی حصص چھوڑ دیتے ہیں ، ہم کون ہیں ، ہمیں کیا پسند ہے ، اپنی عمر ، وزن ، اونچائی ، بالوں کا رنگ ، یہاں تک کہ ہمارے اپنے ڈیٹا ٹریفک الگورتھم ، اور ہماری تمام معلومات کا مطلب یہ ہے کہ ہم ایک پروڈکٹ بنیں اور مارکیٹنگ کی جائے۔

ڈیٹا انجینئرنگ ایک ترجیحی پیشہ ہوگا

ہم جو کھانا کھاتے ہیں یا جو مشروبات ہم پیتے ہیں اس میں ہماری عادات اس بات کا تعین کرتی ہیں کہ ہمیں اشتہارات دکھائے جائیں۔ دوسرے الفاظ میں ، ہم اپنے اشتہار کا تعین کرتے ہیں۔ بگ ڈیٹا نامی صورت حال ، جو "آگے بڑھنے والے انفارمیشن مینجمنٹ" کے بطور نمودار ہوسکتی ہے ، جب ہم مزید جاتے ہیں تو ، زیادہ سنگین خطرات کا امکان بڑھ سکتا ہے۔ لہذا ، ہم یہ کہہ سکتے ہیں کہ ڈیٹا انجینئرنگ کا پیشہ ایک پیشہ ہوگا جسے ہم بہت کچھ سنیں گے اور آنے والے برسوں میں ترجیح دی جائے گی۔ کیونکہ یہ ایک ناگزیر حقیقت ہے کہ یہ کاروبار انجینئرنگ سے آگے ہے۔