मुख्य मजकुराकडे जा

तुमचा ग्राहक आणि पाऊलखुणा (footfall) डेटा विश्लेषित करण्यासाठी AI चा वापर करणे

Laptop with floating chat bubbles and analytics chart representing AI-powered data analysis

डेटासोबत काम करण्यासाठी AI खरोखरच उपयुक्त बनले आहे, परंतु ते केवळ तेव्हाच जेव्हा ते खरोखर महत्त्वपूर्ण असलेल्या डेटापर्यंत पोहोचू शकते. एखाद्या वेन्यू व्यवसायाकडे असलेला बऱ्याचशा मौल्यवान डेटा हा त्यांच्या प्रत्यक्ष जागेमध्ये असतो: कोणी भेट दिली, कधी दिली, ते किती वेळ थांबले, ते तिथे कसे फिरले, ते परत आले का आणि त्यांचे काय मत होते. चांगल्या AI ला त्या दिशेने निर्देशित करा, आणि तुमच्या व्यवसायाविषयी प्रश्न विचारणे हे एखाद्या प्रोजेक्टऐवजी संभाषणासारखे वाटू लागेल.

बदल रिपोर्ट तयार करण्यापासून प्रश्न विचारण्याकडे होत आहे

बऱ्याच काळापासून, तुमच्या डेटामधून उत्तर मिळवणे म्हणजे कोणीतरी काहीतरी तयार करणे असायचे: एक रिपोर्ट, क्वेरी किंवा डॅशबोर्ड. आपण दर आठवड्याला विचारत असलेल्या प्रश्नांसाठी हे ठीक आहे. पण आपण एकदाच विचारत असलेल्या प्रश्नांसाठी हे संथ आहे. आपल्या डेटाशी AI असिस्टंट कनेक्ट केल्याने वेग बदलतो. तुम्ही साध्या भाषेत विचारता आणि तुम्हाला काही सेकंदात उत्तर मिळते. "या महिन्यात कोणते वेन्यूज ट्रेंडिंगमध्ये आहेत?" "आमचे रिव्ह्यू स्कोअर कसे बदलत आहेत?" "रिफिट केल्यानंतर कोणत्या ठिकाणी लोकांचा राबता (footfall) कमी झाला?" कोणतेही तिकीट नाही, कोणतीही प्रतीक्षा नाही.

AI कशामध्ये चांगले आहे आणि काय तपासायचे हे जाणून घ्या

AI कुठे आपले स्थान मिळवते याबद्दल वास्तववादी असणे उपयुक्त ठरते. विशिष्ट तथ्ये मिळवणे, पॅटर्नचा सारांश देणे, ट्रेंड्स शोधणे आणि वेगवेगळ्या पाच पद्धतींनी विचारलेल्या एकाच प्रश्नाचे उत्तर देणे यात ते सक्षम आहे. "फक्त मला सांगा" अशा प्रश्नांसाठी हा खरोखर वेळ वाचवणारा पर्याय आहे. कोणत्याही साधनाप्रमाणेच, वास्तविक निर्णय घेण्यास प्रवृत्त करणाऱ्या कोणत्याही गोष्टीकडे पुन्हा एकदा तपासून पाहणे योग्य समजा, आणि महत्त्वाच्या निर्णयांसाठी एखाद्या व्यक्तीला प्रक्रियेत सामील ठेवा. अशा प्रकारे वापरल्यास, ते रोजच्या प्रश्नांमधील अडथळे दूर करते आणि तुमच्या विश्लेषकांना सखोल प्रश्नांवर काम करण्यासाठी मोकळीक देते.

एकल-ग्राहक (single-customer) प्रश्न

काही सर्वात उपयुक्त प्रश्न ट्रेंडबद्दल नसून एका व्यक्तीबद्दल असतात. एखाद्या पाहुण्याने रिफंडची मागणी केली आहे कारण ते म्हणतात की ते ऑनलाइन जाऊ शकले नाहीत, अशी कल्पना करा. त्यांचे म्हणणे ऐकून घेण्याऐवजी किंवा सिस्टम्समध्ये शोधण्याऐवजी, तुम्ही विचारता: "शनिवारी लीड्स वेन्यूवर या पाहुण्याचे कनेक्शन आणि डेटा वापर काय होता?" सेशन हिस्ट्री काही सेकंदात परत येते आणि तुम्ही तात्काळ, न्याय्य रीतीने, कोणत्याही बाजूने निर्णय घेऊ शकता. ही एकच क्षमता - प्रत्यक्ष क्षणी खऱ्या ग्राहकाबद्दलच्या खऱ्या प्रश्नाचे उत्तर देणे - सपोर्ट टीम्सचा खूप वेळ आणि अडचणी सहजपणे वाचवते.

प्रत्येकाला विचारण्याची संधी मिळते

साध्या-भाषेच्या दृष्टिकोनाचा सुप्त फायदा असा आहे की हे केवळ डेटा टीमसाठीच नाही. एखादा मार्केटर, ड्युटी मॅनेजर किंवा सपोर्ट एजंट क्वेरी कशी लिहायची हे न जाणताही प्रश्न विचारू शकतो आणि उत्तर मिळवू शकतो. ज्यांना तांत्रिक सखोलता हवी आहे त्यांच्यासाठी ती अजूनही उपलब्ध आहे, परंतु रोजचे प्रश्न सर्वांसाठी खुले होतात.

हे जबाबदारीने करणे

ग्राहकांच्या डेटासोबत काम करणे म्हणजे ते काळजीपूर्वक करणे होय. Purple Datastore सह, तुमचे AI ज्या कॉपीशी कनेक्ट होते ती रीड-ओन्ली आणि नियंत्रित असते, ज्यामध्ये संवेदनशील माहिती कोण पाहू शकते यावर रोल-बेस्ड नियंत्रणे असतात, त्यामुळे नेमके काय कव्हरेजमध्ये समाविष्ट करायचे हे तुम्ही ठरवता. तुम्ही आधीच विश्वास ठेवत असलेले AI कनेक्ट करता, मग ते Claude असो, Copilot असो वा ChatGPT, आणि योग्य मानवी तपासण्या सुरू ठेवता.

Datastore हे नवीन आणि विद्यमान Purple ग्राहकांसाठी उपलब्ध आहे. आपण आपले व्हेन्यू डेटा AI सह वापरात आणू इच्छित असल्यास, सुरू करण्यासाठी एका तज्ञाशी बोला .

तुम्हाला हे देखील आवडेल

Laptop with a glowing purple question mark representing asking questions of your venue data

तुम्ही तुमच्या Purple डेटाला काहीही विचारू शकलात, तर तुम्ही काय विचाराल?

आपल्यापैकी बरेच जण आपल्या डेटाला केवळ मोठे, पूर्वनियोजित प्रश्न विचारतात आणि लहान, विशिष्ट प्रश्नांकडे दुर्लक्ष करतात. ते दुर्लक्षित केलेले प्रश्न अनेकदा सर्वात मौल्यवान का असतात ते येथे दिले आहे.

Laptop displaying analytics dashboards with floating charts representing venue data insights

तुमच्या वेन्यू डेटाला Power BI, Tableau आणि Looker शी जोडणे

बहुतांश डेटा टीम्ससाठी, निर्णय प्रत्यक्षात घेतले जातात ती जागा म्हणजे BI प्लॅटफॉर्म असते. पाईपलाईन न तयार करता तुमच्या Purple वेन्यू डेटाला थेट कसे जोडायचे ते येथे दिले आहे.

Laptop with floating analytics charts representing WiFi data insights

तुमच्या WiFi विश्लेषिकी डेटावरून अधिक कसे मिळवायचे

बहुतांश ठिकाणचे व्यवस्थापन संघ त्यांच्याकडून वापरल्या जाणाऱ्या डेटापेक्षा कितीतरी पटीने अधिक डेटा संकलित करतात. यामधून खरोखर मूल्य मिळवणारे संघ तेच असतात जे अधिक चांगले प्रश्न विचारतात - सुरुवात कशी करायची ते येथे आहे.

सुरुवात करण्यास तयार आहात का?

तुमची व्यावसायिक उद्दिष्टे साध्य करण्यासाठी Purple तुम्हाला कशी मदत करू शकते हे पाहण्यासाठी आमच्या तज्ञांपैकी एकासोबत डेमो बुक करा.

तज्ञाशी बोला