લક્ષ્ય પ્રેક્ષક વિશ્લેષણ અને વ્યક્તિત્વ: વિભાજન અને આંતરદૃષ્ટિ

નફો:

• લક્ષ્ય પ્રેક્ષકો, સેગમેન્ટ અને વ્યક્તિત્વની વિભાવનાઓને સમજવાની ક્ષમતા અને આંતરદૃષ્ટિ સંશ્લેષણ અને વ્યક્તિત્વ ડ્રાફ્ટ બનાવવા માટે યોગ્ય ડેટા સાથે કૃત્રિમ બુદ્ધિનો ઉપયોગ કરવાની ક્ષમતા.
• કાચા ગ્રાહક ડેટા અને બજાર સંશોધનના આધારે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સપોર્ટ સાથે સેગમેન્ટ્સ અને સંદેશાઓને મેચ કરવાની ક્ષમતા
• એ ઓળખવાની ક્ષમતા કે એઆઈ વ્યક્તિત્વ ધારણાઓનો ડ્રાફ્ટ છે અને વાસ્તવિક ડેટા અને ફીલ્ડ માન્યતા સાથે તેનું પરીક્ષણ કરવાની જરૂર છે

જાહેરાતમાં સૌથી મોંઘી ભૂલ એ છે કે ખોટા વ્યક્તિને સાચો સંદેશ જણાવવો. ઉત્પાદન ગમે તેટલું સારું હોય કે સ્લોગન કેટલું આકર્ષક હોય, જો તે એવા પ્રેક્ષકો સુધી પહોંચે કે જે તેની પરવા ન કરે, તો બજેટ વેડફાઈ જશે. તેથી, દરેક ઝુંબેશનો આધાર લક્ષ્ય પ્રેક્ષકો છે: વ્યાખ્યાયિત સામાન્ય લાક્ષણિકતાઓ ધરાવતા લોકોનું જૂથ કે જે જાહેરાત સુધી પહોંચવા માંગે છે. પરંતુ "લક્ષિત પ્રેક્ષકો" ઘણીવાર એક જ સમૂહ નથી; તે વિવિધ જરૂરિયાતો અને વર્તણૂકો સાથે પેટાજૂથો ધરાવે છે. પેટાજૂથોમાં વિભાજનની આ પ્રક્રિયાને વિભાજન કહેવામાં આવે છે. દરેક સેગમેન્ટને વધુ જીવંત અને ઉપયોગી બનાવવા માટે, તે સેગમેન્ટનું પ્રતિનિધિત્વ કરતું કાલ્પનિક પાત્ર બનાવવામાં આવે છે; તેને વ્યક્તિત્વ (ખરીદનાર વ્યક્તિત્વ) કહેવાય છે.

એક વ્યક્તિત્વ "મધ્યમ વયની મહિલાઓ" જેવા અમૂર્ત વર્ણનને નક્કર અને સંદેશા પાત્ર પાત્રમાં રૂપાંતરિત કરે છે જેમ કે "ઝેનેપ, 38, બે બાળકોની માતા, પૂર્ણ સમય કામ કરે છે, સમય-બચત ઉત્પાદનો માટે ચૂકવણી કરે છે, સાંજે ફોન પર નિર્ણય લે છે." આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ આ યુનિટમાં બે વસ્તુઓ માટે કામમાં આવે છે: કાચા ડેટામાંથી આંતરદૃષ્ટિનું સંશ્લેષણ કરવું અને વ્યક્તિત્વ બ્લુપ્રિન્ટ્સનું નિર્માણ કરવું. પરંતુ નિર્ણાયક ચેતવણી શરૂઆતથી આવવા દો: AI વ્યક્તિત્વ એ કાલ્પનિક સ્કેચ છે, વાસ્તવિક ગ્રાહક નહીં. જો વાસ્તવિક ડેટા સાથે તેનું પરીક્ષણ કર્યા વિના તેને મંજૂર કરવામાં આવે, તો તમે ખોટા સ્વપ્નની જાહેરાત કરશો.

આંતરદૃષ્ટિ શું છે અને AI ક્યાં મદદ કરે છે

જાહેરાતમાં આંતરદૃષ્ટિ એ શોધ છે જે લક્ષ્ય પ્રેક્ષકોના વર્તન પાછળના વાસ્તવિક કારણને પકડે છે. ઉદાહરણ તરીકે, "લોકો ટૂથબ્રશ ખરીદી રહ્યા છે" એક અવલોકન છે; "લોકો વાસ્તવમાં ટૂથબ્રશમાં રસ ધરાવતા નથી, પરંતુ સવારે સારી રીતે માવજત અનુભવવામાં" એક આંતરદૃષ્ટિ છે. સારી આંતરદૃષ્ટિ સંદેશને સપાટીથી ઊંડાણ સુધી લઈ જાય છે. AI ઝડપથી તમારો ડેટા વાંચી શકે છે (સર્વેક્ષણ પ્રતિસાદો, ગ્રાહક સમીક્ષાઓ, વેચાણ ડેટા, સોશિયલ મીડિયા વાર્તાલાપ) અને પેટર્ન અને થીમ્સ બહાર કાઢી શકે છે; આંતરદૃષ્ટિની શોધમાં આ એક શક્તિશાળી પ્રવેગક છે. પરંતુ થીમ કે AI અર્ક એક પૂર્વધારણા છે; વાસ્તવિક ગ્રાહક સાથે તેને ચકાસવાનું તમારા પર છે.

ટીપ: AI કાચો ડેટા આપો (જેમ કે અનામી ગ્રાહક સમીક્ષાઓ) અને પૂછો કે "તેમાંથી કઈ રિકરિંગ થીમ્સ બહાર આવે છે?" કોઈ વ્યક્તિને શરૂઆતથી વ્યક્તિત્વ બનાવવા માટે કહેવાને બદલે, તેમને ડેટામાંથી થીમ મેળવવા માટે પૂછવું વધુ વિશ્વસનીય છે.

સ્ટેપ બાય સ્ટેપ: સેગમેન્ટથી મેસેજ સુધી

પગલું 1 - ડેટા એકત્રિત કરો અને અનામી કરો. ગ્રાહક સમીક્ષાઓ, સર્વેક્ષણ જવાબો, વેચાણ રેકોર્ડ. વ્યક્તિગત ડેટા જેમ કે નામ, ઇમેઇલ, ફોન દૂર કરો.

પગલું 2 - એક્સ્ટ્રેક્ટ સેગમેન્ટ. પ્રેક્ષકોને અર્થપૂર્ણ પેટાજૂથોમાં વિભાજીત કરો: જરૂરિયાત, વર્તણૂક, ખરીદીની આવર્તન, જીવન તબક્કા વગેરે દ્વારા. તમે AI ને ડેટા આપી શકો છો અને તેને પૂછી શકો છો કે "કેટલા અલગ વર્તન જૂથો દેખાય છે?"

પગલું 3 - એક વ્યક્તિત્વ ડ્રાફ્ટ બનાવો. દરેક મહત્વપૂર્ણ સેગમેન્ટ માટે એક વ્યક્તિત્વ: વસ્તી વિષયક, ધ્યેય, પીડા બિંદુઓ, ખરીદી ટ્રિગર, વાંધો પોઈન્ટ.

પગલું 4 - મેચ સંદેશ. નક્કી કરો કે કયું વચન, કયો સ્વર અને કઈ ચેનલ દરેક વ્યક્તિત્વને અનુકૂળ છે.

પગલું 5 - ચકાસો. વાસ્તવિક ડેટા (વેચાણના આંકડા, સર્વેક્ષણ, ક્ષેત્ર ઇન્ટરવ્યુ) સાથે વ્યક્તિઓ અને સેગમેન્ટ્સનું પરીક્ષણ કરો; જે કામ કરતું નથી તેને અપડેટ કરો.

નીચેનું કોષ્ટક એક જ ઉત્પાદન (ડિશવોશર ડિટર્જન્ટ) માટે બે અલગ-અલગ વ્યક્તિઓ અને સંદેશ મેળ બતાવે છે:

વસ્તુ

વ્યક્તિ 1: "ઝેનેપ, જે સમય જીતે છે"

વ્યક્તિ 2: "સફરરુફુ કેમલ"

પ્રોફાઇલ

38, કામ કરતી માતા, વ્યસ્ત

55, નિવૃત્ત, સાવચેત ખરીદનાર

મુખ્ય જરૂરિયાત

ઝડપી, સરળ સફાઈ

લાંબા ગાળાના, આર્થિક ઉપયોગ

અવરોધ

સમય નથી

બગાડ ટાળે છે

વચન

"એક જ સમયે તેજસ્વી, તમારા માટે સમય"

"ઓછું ઉત્પાદન, વધુ ધોવા"

યોગ્ય ચેનલ

ઇન્સ્ટાગ્રામ, ટૂંકી વિડિઓ

અખબાર પૂરક, ઈ-મેલ

સ્વર

વ્યવહારુ, મહેનતુ

વિશ્વસનીય, સસ્તું

ત્રણ નાના કેસો

કેસ 1 - ડેટામાંથી આંતરદૃષ્ટિ. ઈ-કોમર્સ બ્રાન્ડ 800 ગ્રાહક સમીક્ષાઓ વાંચવા માટે સમય શોધી શકતી નથી. તેણે AI ને અજ્ઞાત રૂપે ટિપ્પણીઓ આપી (નામ/ઓર્ડર નંબર છોડી દીધો) અને રિકરિંગ થીમ્સ માટે પૂછ્યું. YZ એ "જ્યારે શિપિંગની ઝડપ અપેક્ષા કરતાં વધી જાય ત્યારે સંતોષ સ્કાયરોકેટ્સ" ની થીમ પર પ્રકાશ પાડ્યો. ટીમે તેના પોતાના વેચાણ ડેટા સાથે આની પુષ્ટિ કરી હતી અને ઝુંબેશ સંદેશને "તે જ દિવસે શિપિંગ" વચન પર કેન્દ્રિત કર્યું હતું. AI એક થીમ લઈને આવ્યું, માનવીએ તેની ચકાસણી કરી અને તેને નિર્ણયમાં ફેરવી.

કેસ 2 - ચકાસાયેલ વ્યક્તિત્વની કિંમત. એક એપ બ્રાન્ડે એઆઈને ફક્ત "યુવા વપરાશકર્તાઓ માટે વ્યક્તિત્વો જનરેટ કરવા" કહ્યું. YZએ "18-24 વર્ષનો, સોશિયલ મીડિયા વ્યસની, ભાવ સંવેદનશીલ" નું વ્યક્તિત્વ આપ્યું. ટીમે આ વાતને હકીકત તરીકે સ્વીકારી અને ઝુંબેશ શરૂ કરી. જો કે, વાસ્તવિક વપરાશકર્તા ડેટા દર્શાવે છે કે મુખ્ય પ્રેક્ષકો 30-40 વર્ષની વયના વ્યાવસાયિકો હતા. બજેટનો કેટલોક ભાગ ખોટા પ્રેક્ષકોને ગયો. ભૂલ: ડેટા જોયા વિના AI દ્વારા બનાવેલ વ્યક્તિત્વ પર વિશ્વાસ કરવો.

કેસ 3 — સેગમેન્ટ વિભાજનનું મૂલ્ય. એક જિમ બધા સભ્યોને સમાન "ફીટ રહો" સંદેશ મોકલી રહ્યું હતું. AI સાથે અજ્ઞાત રૂપે સભ્ય ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવાથી બે સ્પષ્ટ વિભાગો બહાર આવ્યા: "શરમાળ નવજાત" અને "ધ્યેય-લક્ષી અનુભવીઓ." જ્યારે બે જૂથોને બે અલગ-અલગ સંદેશાઓ મોકલવામાં આવ્યા હતા (એક "પ્રથમ પગલું સરળ છે" અને બીજું "તમારી જાત પર જાઓ"), પ્રતિસાદ દર નોંધપાત્ર રીતે વધ્યો હતો. સેગમેન્ટ વિભાજન એ સંદેશને મુદ્દા સુધી પહોંચાડ્યો.

ચાર નકલ કરી શકાય તેવા નમૂનાઓ

1) ટિપ્પણીઓમાંથી થીમ એક્સ્ટ્રાક્ટર:

નીચે અનામી ગ્રાહક ટિપ્પણીઓ છે (કોઈ નામ/ઓર્ડર માહિતી નથી):[ટિપ્પણીઓ પેસ્ટ કરો]કાર્ય: (1) 5 પુનરાવર્તિત થીમ્સ કાઢો (સંતોષ અને ફરિયાદ અલગ). (2) દરેક થીમ માટે નમૂનાની ટિપ્પણીઓની સંખ્યાનો અંદાજ કાઢો અને અવતરણો પ્રદાન કરો. (3) સૂચન કરો કે આમાંથી કઈ ઝુંબેશ સંદેશમાં ફેરવાઈ શકે છે. ડેટામાં ન હોય તેવી કોઈપણ થીમ્સ બનાવશો નહીં; જણાવો કે તમને ખાતરી નથી.

2) સેગમેન્ટ રૂપરેખા:

ઉત્પાદન: [ઉત્પાદન]. નીચે અનામી ગ્રાહક લાક્ષણિકતાઓ છે: [ડેટા/સારાંશ].કાર્ય: આ પ્રેક્ષકોને જરૂરિયાત અને વર્તનના આધારે 3-4 સેગમેન્ટમાં વિભાજીત કરો. દરેક સેગમેન્ટ માટે: ટેગલાઈન, વિભિન્ન વિશેષતા, મુખ્ય જરૂરિયાત, ખરીદી ટ્રિગર. આ પ્રારંભિક રૂપરેખા છે; ધારો કે હું વાસ્તવિક ડેટા સાથે ચકાસીશ.

3) વ્યક્તિત્વ જનરેટર:

સેગમેન્ટ: "[સેગમેન્ટનું નામ અને સારાંશ]". કાર્ય: એક વ્યક્તિત્વ ડ્રાફ્ટ લખો જે આ સેગમેન્ટને રજૂ કરે છે. સામગ્રી: નામ, વય શ્રેણી, જીવનની સ્થિતિ, ધ્યેયો, અવરોધો (પીડા બિંદુઓ), ખરીદતા પહેલા વાંધાઓ, તે કઈ ચેનલ પર સમય પસાર કરે છે. શીર્ષકમાં જણાવો કે તે એક ધારણા છે, વાસ્તવિક વ્યક્તિ નથી.

4) વ્યક્તિ-સંદેશ મેચર:

મારા વ્યક્તિત્વ: [વ્યક્તિત્વ 1 સારાંશ], [વ્યક્તિ 2 સારાંશ].ઉત્પાદન વચન: [વચન].કાર્ય: દરેક વ્યક્તિત્વ માટે: સૌથી યોગ્ય એક-વાક્ય સંદેશ, સ્વર, અગ્રતા ચેનલ અને સંભવિત વાંધાનો પ્રતિભાવ. પુરાવાની જરૂર હોય એવો દાવો કરવો.

નબળા પ્રોમ્પ્ટ / મજબૂત પ્રોમ્પ્ટ

નબળા પ્રોમ્પ્ટ:

મારા ઉત્પાદન માટે લક્ષ્ય પ્રેક્ષક વ્યક્તિત્વ બનાવો.

કોઈ ડેટા નથી, કોઈ ઉત્પાદન નથી, કોઈ સંદર્ભ નથી; AI સંપૂર્ણપણે સામાન્યીકરણ કર્યા વિના વ્યક્તિત્વ બનાવે છે, તેઓ ચકાસી શકાતા નથી.

શક્તિશાળી પ્રોમ્પ્ટ:

ઉત્પાદન: ઘર માટે સ્માર્ટ થર્મોસ્ટેટ. કિંમત: મધ્ય-ઉપલા સેગમેન્ટ. નીચે અનામી ગ્રાહક ડેટાનો સારાંશ છે:- મોટાભાગના ખરીદદારો 35-50 વર્ષના છે, મકાનમાલિકો, ટેક્નોલોજી માટે ખુલ્લા છે.- સૌથી વધુ વારંવાર ટાંકવામાં આવતા લાભ: બિલ બચત અને આરામ.- સૌથી વધુ વારંવાર વાંધો: ઇન્સ્ટોલેશનમાં મુશ્કેલી વિશે ચિંતા. કાર્ય: આ ડેટામાંથી 2 વ્યક્તિત્વ સ્કેચ બનાવો. દરેક માટે, લક્ષ્ય, અવરોધ, ખરીદી ટ્રિગર, ઇન્સ્ટોલેશન વાંધાનો પ્રતિસાદ અને યોગ્ય ચેનલ. જણાવો કે આ ચકાસવા માટેની ધારણા છે; ડેટામાં જે નથી તે બનાવશો નહીં.

બીજો દાવો વાસ્તવિક ડેટા પર આધારિત છે; આઉટપુટ હજુ પણ ક્ષેત્ર અને વેચાણ ડેટા સામે પરીક્ષણ કરવામાં આવે છે.

સામાન્ય ભૂલો

• ડેટા પ્રદાન કર્યા વિના વ્યક્તિત્વની વિનંતી કરવી. AI સામાન્યીકરણ વિના બનાવે છે; આ વાસ્તવિક પ્રેક્ષકોને પ્રતિબિંબિત કરી શકશે નહીં.
• વાસ્તવિક માટે વ્યક્તિત્વને ભૂલવું. વ્યક્તિત્વ એક પૂર્વધારણા છે; જ્યાં સુધી તે વેચાણ અને ક્ષેત્રના ડેટા સાથે ચકાસવામાં ન આવે ત્યાં સુધી તેને નિર્ણયોના આધાર તરીકે લઈ શકાય નહીં.
• એક જ પ્રેક્ષક ધારી રહ્યા છીએ. વિવિધ જરૂરિયાતોને વિભાજિત ન કરવાથી સંદેશ દરેક માટે સમાન અને બિનઅસરકારક બને છે.
• ટૂલમાં વ્યક્તિગત ડેટા પેસ્ટ કરી રહ્યા છીએ. નામ, ઈ-મેલ, ફોન નંબર KVKK ના કાર્યક્ષેત્રમાં છે; અનામી.
• વ્યક્તિત્વને બિલકુલ અપડેટ કરી રહ્યાં નથી. સામૂહિક વર્તન ફેરફારો; વ્યક્તિત્વ એ જીવંત દસ્તાવેજ છે.

સાવધાન: વ્યક્તિત્વ જેટલી આબેહૂબ રીતે લખવામાં આવે છે, તેટલું વધુ "વાસ્તવિક" લાગે છે; આ એક છટકું છે. જીવંતતાનો અર્થ ચોકસાઈ નથી. "કયો ડેટા આને સમર્થન આપે છે?" પ્રશ્ન સાથે દરેક વ્યક્તિત્વનું પરીક્ષણ કરો.

સારાંશમાં

લક્ષ્ય પ્રેક્ષકોનું વિશ્લેષણ એ યોગ્ય વ્યક્તિ સુધી યોગ્ય સંદેશ પહોંચાડવાનો આધાર છે. વિભાજન પ્રેક્ષકોને અર્થપૂર્ણ પેટાજૂથોમાં વિભાજિત કરે છે; વ્યક્તિત્વ દરેક સેગમેન્ટને નક્કર પાત્રમાં ફેરવે છે જેમાંથી સંદેશ જનરેટ કરી શકાય છે. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ એ અનામી ડેટામાંથી થીમ્સ અને આંતરદૃષ્ટિ કાઢવામાં અને વ્યક્તિત્વો બનાવવા માટે એક શક્તિશાળી પ્રવેગક છે. જો કે, દરેક સેગમેન્ટ અને વ્યક્તિત્વ કે જે AI ઉત્પન્ન કરે છે તે કાલ્પનિક સ્કેચ છે; વાસ્તવિક વેચાણ, સર્વેક્ષણો અને ફીલ્ડ ડેટા સાથે ચકાસણી કર્યા વિના તેને નિર્ણયો માટેના આધાર તરીકે લઈ શકાય નહીં. વ્યક્તિગત ડેટા હંમેશા અનામી ઉપયોગ થાય છે.

એપ્લિકેશન કાર્ય

ઉત્પાદન પસંદ કરો. (1) તમારી વાસ્તવિક અથવા અનુમાનિત ગ્રાહક માહિતીને અનામી સારાંશમાં કમ્પાઇલ કરો. (2) "સેગમેન્ટ સ્કેચ" ટેમ્પલેટ સાથે 3 સેગમેન્ટ્સ કાઢો. (3) સેગમેન્ટને "વ્યક્તિત્વ જનરેટર" વડે જીવંત વ્યક્તિત્વમાં ફેરવો. (4) "વ્યક્તિ-સંદેશ મેચર" સાથે આ વ્યક્તિત્વ માટે ચોક્કસ સંદેશ, ટોન અને ચેનલ સેટ કરો. (5) સૌથી અગત્યનું: આ વ્યક્તિત્વને માન્ય કરવા માટે તમે કયા 3 વાસ્તવિક ડેટા સ્ત્રોતો (વેચાણ, સર્વેક્ષણ, ઇન્ટરવ્યુ) જોશો તે લખો. કોઈપણ વણચકાસાયેલ વ્યક્તિઓને "ચોક્કસ" તરીકે ચિહ્નિત કરશો નહીં.

ચેકલિસ્ટ

• [ ] મેં ટૂલને આપતા પહેલા ગ્રાહકનો ડેટા અનામી કર્યો.
• [ ] મેં સમૂહને સેગમેન્ટ તરીકે ગણ્યો, એક પણ સમૂહ નહીં.
• [ ] મેં AI વ્યક્તિઓને "પૂર્તિકલ્પના સ્કેચ" તરીકે લેબલ કર્યું છે.
• [ ] મેં દરેક વ્યક્તિત્વ માટે સંદેશ, ટોન અને ચેનલ સાથે મેળ ખાય છે.
• [ ] મેં વાસ્તવિક ડેટા સ્ત્રોતો ઓળખી કાઢ્યા છે જેમાંથી હું વ્યક્તિઓને ચકાસીશ.
• [ ] મેં વ્યક્તિત્વ અને વિભાગોને અપડેટ રાખવા માટે એક યોજના બનાવી છે.