रूपांतरण मॉड्यूल

रूपांतरणाचा इतिहास XNUMX व्या शतकात शोधला जाऊ शकतो, जेव्हा सुरुवातीच्या सांख्यिकीशास्त्रज्ञांनी जाहिरात मोहिमांची प्रभावीता मोजण्यासाठी पद्धती विकसित करण्यास सुरुवात केली.

1920 मध्ये, विश्लेषण प्रवर्तक फ्रेडरिक विन्सलो टेलर यांनी उत्पादन कार्यक्षमता सुधारण्यासाठी आकडेवारी वापरण्यास सुरुवात केली.

50 च्या दशकात, संगणकाच्या आगमनाने मोठ्या प्रमाणात डेटाचे विश्लेषण करणे शक्य झाले.

60 च्या दशकात, व्यवसाय डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी साधने आणि तंत्रांच्या निर्मितीसह, व्यवसाय बुद्धिमत्ता (BI) चे क्षेत्र विकसित होऊ लागले.

70 च्या दशकात, डायरेक्ट मार्केटिंग आणि वर्तनात्मक लक्ष्यीकरण यासारख्या तंत्रांच्या विकासासह, विपणनामध्ये प्रथम रूपांतरणे वापरली गेली.

80 च्या दशकात, वापरण्यास-सुलभ विश्लेषण सॉफ्टवेअर आणि सेवांच्या आगमनामुळे, लहान आणि मध्यम आकाराच्या व्यवसायांसाठी रूपांतरणे अधिक सुलभ झाली.

90 च्या दशकात, इंटरनेटच्या प्रसारामुळे ऑनलाइन व्यवसायांसाठी रूपांतरणाचे महत्त्व वाढत गेले.

XNUMX व्या शतकात, कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि मशीन लर्निंग सारख्या नवीन तंत्रज्ञान आणि तंत्रांच्या उदयासह, रूपांतरणे सतत विकसित होत आहेत.

आज, ऑनलाइन आणि ऑफलाइन अशा कोणत्याही व्यवसायासाठी रूपांतरणे आवश्यक घटक आहेत.

येथे काही मुख्य घटना आहेत ज्यांनी रूपांतरणाचा इतिहास चिन्हांकित केला आहे:

• 1837: चार्ल्स बॅबेज यांनी “ऑन द इकॉनॉमी ऑफ मशिनरी अँड मॅन्युफॅक्चर्स” प्रकाशित केले, जे लागू केलेल्या आकडेवारीवरील पहिल्या पुस्तकांपैकी एक आहे.
• 1908: फ्रेडरिक विन्स्लो टेलर यांनी "वैज्ञानिक व्यवस्थापनाची तत्त्वे" हे पुस्तक प्रकाशित केले आहे जे उत्पादन कार्यक्षमता सुधारण्यासाठी त्यांच्या पद्धतींचे वर्णन करते.
• 1954: जॉन टुके यांनी "डेटा विश्लेषणासाठी शोधक दृष्टीकोन" प्रकाशित केले, एक पुस्तक जे एक्सप्लोरेटरी डेटा विश्लेषणाची संकल्पना मांडते.
• 1962: IBM ने System/360 सादर केला, हा पहिला मेनफ्रेम संगणक आहे जो मोठ्या प्रमाणात डेटाचे विश्लेषण करण्यास सक्षम करतो.
• 1969: हॉवर्ड ड्रेसनर हा शब्द "व्यवसाय बुद्धिमत्ता" तयार करतो.
• 1974: पीटर ड्रकर यांनी "द इफेक्टिव्ह एक्झिक्युटिव्ह" हे पुस्तक प्रकाशित केले आहे जे निर्णय घेण्यासाठी माहितीचे महत्त्व अधोरेखित करते.
• 1979: गॅरी लव्हमनने "मार्केट शेअर लीडरशिप: द फ्री कॅश फ्लो मॉडेल" प्रकाशित केले आहे, जे बाजार मूल्य विश्लेषणाची संकल्पना मांडते.
• 1982: SAS ने एसएएस एंटरप्राइझ गाइड सादर केले आहे, जे पहिल्या वापरण्यास-सोपे विश्लेषण सॉफ्टवेअरपैकी एक आहे.
• 1995: Google ने Google Analytics लाँच केले, जगातील सर्वात लोकप्रिय विश्लेषण साधनांपैकी एक.
• 2009: McKinsey "बिग डेटा: द नेक्स्ट फ्रंटियर फॉर इनोव्हेशन, कॉम्पिटिशन आणि प्रोडक्टिव्हिटी" प्रकाशित करते, जो व्यवसायांसाठी मोठ्या डेटाचे महत्त्व अधोरेखित करतो.
• 2012: IBM ने वॉटसन ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली सादर केली आहे जी डेटा विश्लेषणासाठी वापरली जाऊ शकते.
• 2015: Google ने Google Analytics 360 लाँच केले, एक प्रगत विश्लेषण प्लॅटफॉर्म जे कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि मशीन लर्निंग वापरते.

नवीन तंत्रज्ञान आणि तंत्रे सतत विकसित होत असलेली रूपांतरणे ही एक सतत विकसित होणारी संकल्पना आहे. हे रूपांतरणांना अधिक शक्तिशाली आणि अत्याधुनिक प्रक्रिया बनवते.

विपणन क्षेत्रात, अलिकडच्या वर्षांत रूपांतरणे अधिक महत्त्वाची झाली आहेत. हे अनेक घटकांमुळे आहे, यासह:

• ऑनलाइन वाणिज्य वाढ: ऑनलाइन विक्रीतील वाढीमुळे रूपांतरणांवर अधिक लक्ष केंद्रित करण्यात आले आहे.
• बिग डेटाचे आगमन: डेटाची उपलब्धता वाढल्याने रूपांतरणे अधिक अचूकपणे मोजणे शक्य झाले आहे.
• विपणन चॅनेलची उत्क्रांती: विपणन चॅनेलच्या उत्क्रांतीमुळे कंपन्यांना त्यांच्या मोहिमांचे यश मोजणे अधिक कठीण झाले आहे.

या घटकांच्या प्रतिसादात, कंपन्यांनी रूपांतरणे सुधारण्यासाठी नवीन धोरणे विकसित केली आहेत. या धोरणांमध्ये हे समाविष्ट आहे:

• रूपांतरणांसाठी वेबसाइट्स ऑप्टिमाइझ करणे: वापरकर्त्यांना इच्छित कृती करणे सोपे करण्यासाठी कंपन्या वेबसाइट ऑप्टिमायझेशन तंत्रांमध्ये गुंतवणूक करत आहेत.
• विश्लेषण साधनांचा वापर: रूपांतरण डेटा गोळा करण्यासाठी आणि त्याचे विश्लेषण करण्यासाठी कंपन्या विश्लेषण साधने वापरत आहेत.
• विपणन ऑटोमेशन तंत्राचा वापर: वापरकर्त्यांना त्यांच्या कृतींच्या आधारे संदेश लक्ष्यित करण्यासाठी कंपन्या विपणन ऑटोमेशन तंत्र वापरत आहेत.

रूपांतरणे ही कोणत्याही यशस्वी विपणन धोरणाचा एक आवश्यक घटक आहे.

ज्या व्यवसायांना रूपांतरणाची संकल्पना आणि त्यांचे मोजमाप करण्याची तंत्रे समजतात ते त्यांचे विपणन प्रयत्न सुधारू शकतात आणि विविध फायदे मिळवू शकतात, यासह:

• ग्राहकांची चांगली समज: रूपांतरणे कंपन्यांना त्यांचे ग्राहक, त्यांच्या गरजा आणि त्यांचे वर्तन अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यास मदत करू शकतात. हे कंपन्यांना त्यांच्या गरजा पूर्ण करणारी उत्पादने आणि सेवा तयार करण्यात आणि त्यांच्याशी त्यांचे संबंध सुधारण्यास मदत करू शकतात.
• विपणन मोहिमांचे उत्तम ऑप्टिमायझेशन: रूपांतरणे व्यवसायांना रूपांतरणे निर्माण करण्यासाठी कोणते विपणन चॅनेल सर्वात प्रभावी आहेत हे ओळखण्यात मदत करू शकतात. हे कंपन्यांना त्यांच्या संसाधनांचे अधिक कार्यक्षमतेने वाटप करण्यात मदत करू शकते.
• विपणन मोहिमांचे उत्तम लक्ष्यीकरण: रूपांतरणे कंपन्यांना विपणन मोहिमा तयार करण्यात मदत करू शकतात ज्या वापरकर्त्यांना रूपांतरित होण्याची अधिक शक्यता असते. हे व्यवसायांना त्यांच्या मोहिमांमधून उच्च ROI मिळविण्यात मदत करू शकते.
• विपणन मोहिमांचे उत्तम ROI मापन: रूपांतरणे कंपन्यांना त्यांच्या विपणन मोहिमांचे ROI अधिक अचूकपणे मोजण्यात मदत करू शकतात. हे कंपन्यांना त्यांच्या विपणन क्रियाकलापांबद्दल अधिक माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यास मदत करू शकते.

शेवटी, ज्या व्यवसायांना त्यांचे विपणन प्रयत्न सुधारायचे आहेत आणि स्पर्धात्मक फायदा मिळवायचा आहे त्यांच्यासाठी रूपांतरण हे एक मौल्यवान साधन आहे.

व्यवसाय त्यांचे विपणन प्रयत्न सुधारण्यासाठी रूपांतरणे कशी वापरू शकतात याची काही विशिष्ट उदाहरणे येथे आहेत:

• कोणती उत्पादने किंवा श्रेणी सर्वाधिक लोकप्रिय आहेत हे ओळखण्यासाठी ई-कॉमर्स व्यवसाय रूपांतरण वापरू शकतो.
• लीड तयार करण्यासाठी कोणते मार्केटिंग चॅनेल सर्वात प्रभावी आहेत हे ओळखण्यासाठी विपणन कंपनी रूपांतरणे वापरू शकते.
• सेवा व्यवसाय चौकशी निर्माण करण्यासाठी त्याच्या वेबसाइटवरील कोणती पृष्ठे सर्वात प्रभावी आहेत हे ओळखण्यासाठी रूपांतरणे वापरू शकतात.

ज्या कंपन्या रूपांतरणे समजून घेण्यात आणि मोजण्यासाठी गुंतवणूक करतात त्या त्यांच्या प्रतिस्पर्ध्यांपेक्षा महत्त्वपूर्ण फायदा मिळवू शकतात.