मार्केट इंटेलिजेंस ही डेटा सायन्स आणि AI द्वारे चालवण्यात येणाऱ्या मूलभूत परिवर्तनातून ज歡ू आहे, ज्यामुळे कंपन्या त्यांच्या उद्योगांमध्ये भविष्यवाणी करणाऱ्या फायद्यांची प्राप्ती करू शकतात. या बदलाबद्दल आपण नॅदيرलॅंडमधील सल्लागार कंपनी Hammer येथील टॉम बेकर्स आणि फ्रिक हेंस यांच्यासोबत चर्चा केली. आजच्या डेटा-चालित जगात, व्यवसाय अधिकाधिक डेटा सायन्सचा उपयोग करून मार्केट इंटेलिजेंसला प्रतिक्रियात्मक कामापासून भविष्यातील पुढाकार बनवत आहेत. मशीन लर्निंग, AI आणि भविष्यवाणी मॉडेलिंगच्या मदतीने, ते मोठ्या डेटासेटमधून क्रियाशील माहिती काढून घेत आहेत, ज्यामुळे जलद, अधिक अचूक निर्णय घेता येतात आणि स्पर्धात्मक गरज जास्तीत जास्त राखता येते. डेटा सायन्सचा आणि मार्केट इंटेलिजेंसचा हा समामेलन कंपन्यांना फक्त माहिती गोळा करण्यापेक्षा अधिक काही करण्यास सक्षम करतो. हे त्यांना त्यांच्या बाजारपेठा, ग्राहक आणि स्पर्धकांना खोलवर समजून घेण्यास मदत करतं, त्यांच्या वर्तनाचा अंदाज घेऊन ट्रेंड्स आणि ग्राहकांच्या अपेक्षा आधीच ओळखता येतात. खाली सहा परिवर्तनकारी अनुप्रयोग दिले आहेत जे मार्केट इंटेलिजेंसच्या पद्धतींना नवीन मार्ग दाखवत आहेत: 1. स्पर्धात्मक विश्लेषण डेटा सायन्स रिअलटाइम स्पर्धात्मक विश्लेषण सुलभ करतो, ज्यात वित्तीय अहवाल, बातम्या, सोशल मीडिया यांसारख्या सार्वजनिक डेटाचा स्वयंचलित संकलन आणि विश्लेषण सुरू करण्यात येते, ज्यामुळे स्पर्धकांची कामगिरी पाहता येते व बाजारातील कमतरता ओळखता येते. बेकर्स सांगतात की, वेब स्क्रॅपिंग आणि मशीन लर्निंगसारख्या साधनांचा वापर करून, स्पर्धकांच्या किंमती, उत्पादने आणि विपणन धोरणांचे सतत निरीक्षण करता येते, ज्यामुळे खर्च कमी होतो आणि माहितीची सतत पूर्तता होते. यामुळे उद्योगातील बद्लांशी लवकर जुळवून घेता येते आणि स्पर्धात्मक स्थान मजबूत करता येते. 2. ब्रँड कामगिरी आणि भावना निरीक्षण नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP) वापरून भावना विश्लेषण केल्याने, कंपन्या इंटरनेटची "श्रव्य" ऐकू शकतात. सोशल मीडियावर, फोरम्सवर, आणि अभिप्रायांवर सतत लक्ष ठेवल्याने, सार्वजनिक अभिप्राय समजतो, ज्यातून सकारात्मक ट्रेंड्स तसेच dissatisfaction च्या सुरवातीचे संकेत लक्षात येतात. यामुळे उत्पादनांमध्ये आणि मेसेजिंगमध्ये त्वरित बदल करता येतात, जेणेकरून ग्राहकांचे बळकट बंधन निर्माण होते आणि प्रतिक्रिया वेळेवर देऊन ब्रँडची निष्ठा वाढते. 3.

ट्रेंड्स शोधणे व मागणीचे भविष्यातील अंदाज विनामूल्य वेब स्क्रॅपिंगमुळे, उद्योजकांना उभरते ट्रेंड्सची प्राथमिक ओळख होते. हेंस सांगतात की, प्रत्येक ब्रँडशी निगडित ग्राहक वर्तन समजून घेणे, अनुभवांना अनुकूल करणारे व माहितीच्या विकासानुसार योग्य वेळेस निर्णय घेता येते, जे कंपनीला ग्राहकांशी असलेल्या संबंधांची सखोल जाणीव होतं आणि बाजारातील बदलांवर वेळीच प्रतिसाद देता येतो. 4. भविष्यातील अंदाज व मागणीभाकी डेटा सायन्सचा एक महत्त्वाचा उपयोग म्हणजे पुढील गरजा भाकित करणे. ऐतिहासिक डेटाचं विश्लेषण करून, भविष्यातील विक्री प्रमान, मागणी बदल आणि हंगामी ट्रेंड्स जाणून घेता येतात. बेकर्स म्हणतात की, यामुळे साच्यांच्या, विपणन आणि उत्पादनाच्या क्षेत्रांमध्ये र्‍हपभंग होणार नाही यासाठी योग्य समन्वय साधता येतो, तसेच, पुरवठा, मागणी व बाजार धोरणांची प्रामाणिक तयारी केली जाते. 5. उत्पादन नवप्रवर्तनाला प्रोत्साहन ग्राहक अभिप्राय, ऑनलाइन सर्च ट्रेंड्स, आणि मागणी डेटा विश्लेषण केल्याने, न पूर्ण झालेल्या गरजा आणि संधी शोधता येतात. या माहितीनुसार नवीन उत्पादने आणि सेवा विकसित केल्या जातात, जी बाजाराच्या गरजा अधिक चांगल्या प्रकारे जुळतात, यशस्वीतेची शक्यता वाढते व ब्रँडची किमत वाढते. 6. किमती रणनीतीचे अनुकूलन अल्गोरिदम्स आणि भविष्यवाणी मॉडल्सची मदत घेऊन किंमतींचे अनुकूलन केले जाते. हे स्पर्धकांच्या किंमती, ग्राहकांचा वर्तन आणि मागणी आकर्षण यांचा अभ्यास करतात, ज्यामुळे जास्त फायदा करून घेणारी किमती ठरू शकतात, शिवाय हीकिंमत स्मार्टपणे बाजारातील परिस्थितीनुसार त्वरित बदलता येते. परिणामी, नफा वाढतो आणि ग्राहक संतुष्टीही टिकते. या सर्व डेटा सायन्सच्या अनुप्रयोगांची योग्यतेने अंमलबजावणी केली जाताना, कंपन्या पारंपरिक माहिती संकलनापेक्षा पुढे जाऊन, धोरणात्मक चौकट तयार करतात, जे भविष्यकालीन मार्केट लीडरशिपसाठी प्रगल्भ आणि प्रगत निर्णय घेण्यास मदत करतात.