MARKETING ANALYTICS BASICS

 

MARKETING ANALYTICS BASICS.

(bengali)

Unlock the power of marketing analytics basics. Explore key metrics, tools, and techniques to enhance your marketing strategies and achieve better results.

gain insights into data-driven decision-making to improve your marketing efforts and boost overall performance.

আর্থিক বাজারের মতো, অন্যান্য মার্কেটপ্লেসে কার্যকলাপগুলি ডেটা ট্রেস রেখে যায় যা বিপণনকারীরা তাদের গ্রাহক এবং প্রতিযোগীদের সম্পর্কে তাদের বোঝার জন্য  ব্যবহার করতে পারে। 

ডেটা explosion-যাকে কেউ কেউ বলে বিগ ডেটা-ই-কমার্স, ডাটাবেস বিপণন, এবং সরাসরি বিপণন চ্যালেঞ্জ-এর সাথে মানুষের মস্তিষ্কের ডেটা প্রক্রিয়াকরণের ক্ষমতা মারাত্মকভাবে সীমিত।

 ম্যানেজাররা তাদের কাছ থেকে কীভাবে actionable অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে হয় তা না জানলে আরও ডেটা ভাল সিদ্ধান্ত নেওয়ার দিকে নিয়ে যেতে পারে না।

 প্রকৌশলী মার্কেটিং কার্যক্রম সারা বিশ্বে, সংস্থাগুলি ক্রমবর্ধমান সুগঠিত গ্রাহকদের মুখোমুখি হয় যারা আরও বেশি এবং বৃহত্তর মূল্যের সন্ধান করে।

 ফলস্বরূপ, এই সংস্থাগুলিকে অবশ্যই তাদের সমস্ত পরিচালনা প্রক্রিয়াগুলির উত্পাদনশীলতা সাবধানতার সাথে যাচাই করতে হবে। খরচ কমাতে এবং productivity উন্নত করতে, এই সংস্থাগুলি ডিজিটাল যুগের জন্য অনেক বিপণন ফাংশন, প্রক্রিয়া এবং ক্রিয়াকলাপ গুলিকে নতুন করে তৈরি করেছে।

 একই সময়ে, ব্যাপক বিপণন মাইক্রো মার্কেটিংকে পথ দিচ্ছে,

 স্বতন্ত্র গ্রাহকদের জন্য 

 সু-সংজ্ঞায়িত গ্রাহক সেগমেন্ট। 

একই সাথে, বৈশ্বিক প্রতিযোগিতা সংস্থাগুলিকে কম কর্মী নিয়ে আরও কিছু  করছে।

 মার্কেটিং ম্যানেজাররা নিজেদেরকে ক্ষমতায়ন খুঁজে পাচ্ছেন।

 যাইহোক, তাদের হার্ডওয়্যার (কম্পিউটার, হ্যান্ড-হোল্ড ডিভাইস, মোবাইল ফোন), সফ্টওয়্যার এবং ডেটাতে অ্যাক্সেস রয়েছে এবং  মিডিয়া এবং চ্যানেলগুলির মাধ্যমে মাইক্রো মার্কেটে মূল্য খুঁজে পেতে এবং সরবরাহ করতে এই সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে হবে।

এই প্রবণতার ফলস্বরূপ, বিপণনকারীদের তাদের উপলব্ধ সংস্থান গুলিকে কাজে লাগাতে কেবল ধারণার চেয়ে অনেক বেশি প্রয়োজন; তাদের অবশ্যই ধারণাগত বিপণন থেকে মার্কেটিং ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে যেতে হবে।

অন্যান্য পেশাদারদের মত, মার্কেটিং ম্যানেজাররা তাদের কাজ সম্পাদন করার জন্য কম্পিউটারের উপর নির্ভর করে। 

আমাদের অফিসে অনেক লোক এবং খুব কম সফ্টওয়্যার ছিল। আজ আমাদের কাছে প্রচুর সফ্টওয়্যার এবং খুব কম লোক রয়েছে।

 উদাহরণস্বরূপ, বর্তমানে মাইক্রোসফট এক্সেলের এক বিলিয়ন কপি ব্যবহার করা হচ্ছে। 

এক্সেল, অন্যান্য মোড-এল-বিল্ডিং সফ্টওয়্যারের মতো, কোম্পানিগুলিকে তাদের তথ্য এবং সিদ্ধান্ত ব্যবস্থায় মডেলগুলি এম্বেড করতে সক্ষম করে, তথ্য সংগ্রহ, প্রক্রিয়াকরণ এবং শেয়ার করার ক্ষমতা বৃদ্ধি করে এবং তারপর সিদ্ধান্ত নেওয়ার পর্যায়ে মার্কেটিং মডেলগুলি প্রয়োগ করে৷

ডেটার একটি উন্নত ভলিউম গ্রাহকদের সাথে লেনদেনের সাথে সম্পর্কিত ডেটার স্বয়ংক্রিয় বৈদ্যুতিন ক্যাপচার এবং ইন্টারনেটের মাধ্যমে interaction এবং এক্সচেঞ্জের বৃদ্ধি - বিশেষ করে সামাজিক নেটওয়ার্কগুলির সাথে সম্পর্কিত গ্রাহকদের পছন্দ এবং আচরণ সম্পর্কে প্রচুর পরিমাণে সম্ভাব্য দরকারী তথ্য তৈরি করেছে৷ 

এক অর্থে, প্রচুর পরিমাণে ডেটা, ডেটার অভাবের চেয়ে বড় সমস্যা হতে পারে। আজকাল অনেক কোম্পানির ডাটাবেস আছে যেগুলো এক দশক আগের সবচেয়ে বিশাল ডাটাবেসের চেয়ে তিন থেকে চারটি মাত্রার।

 এই ডেটাকে কার্যকরী বিপণনে রূপান্তর করার জন্য শক্তিশালী ব্যবস্থাপনাগত দক্ষতা, উন্নত বিশ্লেষণাত্মক ক্ষমতা, পরিশীলিত তথ্য প্রযুক্তি এবং উচ্চতর সাংগঠনিক ক্ষমতা প্রয়োজন। 

কিন্তু দ্য ডিজিটাল ক্ল্যারিটি গ্রুপের একটি প্রতিবেদন অনুসারে, c m o দের মুখোমুখি হওয়া সবচেয়ে বড় সমস্যা হল

তথ্যের নিছক পরিমাণ; তারা কেবল ডেটাতে ডুবে যাচ্ছে। 

 বিপণনের জন্য ডেটা উপযোগী করার চেয়ে ডেটা পাওয়া অনেক সহজ হয়ে উঠেছে।

 বিপণনকারীরা  সরঞ্জাম এবং প্রক্রিয়াগুলির দাবি করে যা দ্রুত তথ্যকে অন্তর্দৃষ্টি এবং অ্যাকশনে রূপান্তর করতে পারে। 

পুরানো ডেটা বা বিশ্লেষণগুলি পরিচালকদেরকে অতীতের মতোই অন্তর্দৃষ্টি এবং অভিজ্ঞতার উপর নির্ভর করে এবং আরও clever প্রতিযোগীদের তুলনায় একটি অসুবিধায় ফেলে।

রিইঞ্জিনিয়ারিং মার্কেটিং আজকের সংস্থাগুলি ফ্ল্যাট সংস্থা, অ্যাডহক দল, আউটসোর্সিং, কৌশলগত সম্পর্ক এবং চক্রের সময় হ্রাস করে।

 এই পরিবেশে, সংস্থাগুলি তথ্য যুগের জন্য বিপণন ফাংশন, প্রক্রিয়া এবং ক্রিয়াকলাপগুলিকে পুনরায় প্রকৌশলী করছে৷

 কেন্দ্রীভূত সিদ্ধান্ত গ্রহণ ঐতিহ্যগত শ্রেণীবদ্ধ সংস্থাগুলির একটি বৈশিষ্ট্য বিকেন্দ্রীভূত সিদ্ধান্ত গ্রহণের পথ দিচ্ছে যা উদ্যোক্তা সংস্থাগুলির বৈশিষ্ট্য। ফলস্বরূপ, মার্কেটিং ম্যানেজাররা ক্রমবর্ধমানভাবে বাজারের তথ্যের সাথে সরাসরি লেনদেন করে এবং কাজগুলি সম্পূর্ণ করতে কম্পিউটার ব্যবহার করে যা একবার সমর্থিত কর্মীদের দ্বারা করা হয়েছিল।

জবাবদিহিতার উচ্চ মান প্রতিযোগিতার ক্রমবর্ধমান মাত্রা এবং প্রধান বাজারের বিঘ্ন এবং সেইসাথে বিপণন কার্যক্রমের সাথে বাজারের প্রতিক্রিয়া যুক্ত করার উন্নত ক্ষমতা সহ বেশ কয়েকটি কারণ (যেমন, আমরা সবাই প্রতিদিন একাধিক খুচরা বিক্রেতাদের কাছ থেকে পাই) ও  অবদানের উপর সিনিয়র ম্যানেজমেন্টের মনোযোগ।

 ঊর্ধ্বতন ব্যবস্থাপনা এখন দাবি করে যে বিপণন ব্যয় অন্যান্য দৃঢ় বিনিয়োগের মতোই ন্যায়সঙ্গত হওয়া উচিত। 

CMO কাউন্সেল রিপোর্ট করেছে যে,  পরবর্তী তিনটিতে বছর, CMOS প্রকল্প যে তাদের বাজেটের শতাংশ বিশ্লেষণে ব্যয় করা হয়েছে 4.6% (2017) থেকে 21.9% (2020), একটি 376% বার্ষিক বৃদ্ধির হার। 

তবুও যখন গ্রাহক বিশ্লেষণের কার্যকারিতার প্রভাব সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করা হয়, তখন একই সিএমওগুলি সন্দিহান।

 এই প্রশ্নের উত্তরে, "বিপণন বিশ্লেষণের ব্যবহার আপনার কোম্পানির কর্মক্ষমতায় কতটা অবদান রাখে?" (যেখানে 01 = একেবারেই নয় এবং 07 = খুব বেশি), সিএমওগুলি গড়ে 3.7 রিপোর্ট করে।

 গ্রাহক বিশ্লেষণে বিনিয়োগ করার জন্য CMO-এর পরিকল্পনা এবং সেই বিনিয়োগ থেকে তারা যে ব্যবসায়িক কর্মক্ষমতা অর্জন করতে চায় তার মধ্যে একটি সংযোগ বিচ্ছিন্ন। 

এই প্রবণতাগুলি অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করার জন্য পদ্ধতিগত, বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়া স্থাপনে, আরও কার্যকর বিপণন কর্মসূচির বিকাশের জন্য সৃজনশীল চিন্তাধারাকে guide করতে এবং ফলাফল পরিমাপ করার জন্য একটি সুযোগ এবং বৃদ্ধির আগ্রহ উভয়েরই পরামর্শ দেয়।

বিপণন প্রকৌশল এই প্রবণতাগুলিকে পুঁজি করে, যা বিপণন বিশ্লেষণের সরবরাহ এবং চাহিদা উভয়কেই সমর্থন করে। বিপণন প্রকৌশল শুধুমাত্র বিপণনকারীদেরকে সুনির্দিষ্ট মডেলগুলিতে বিপণন সমস্যার মূল  ক্যাপচার করতে সক্ষম করে না,

 এটি তাদের সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতাও উন্নত করে যা বাজারের ফলাফলকে প্রভাবিত করে।

 কিন্তু বিপণন বিশ্লেষণের নিছক প্রাপ্যতা, বা ব্যবহার, অগত্যা ব্যবস্থাপনাগত বা সাংগঠনিক কর্মক্ষমতা প্রভাবিত করে না; বরং, বিশ্লেষণ অবশ্যই কোম্পানির মৌলিক ব্যবস্থাপনাগত সিদ্ধান্ত গ্রহণের ক্ষমতার অংশ হয়ে উঠবে।

ম্যানেজাররা স্বীকার করে যে একটি মডেল সম্পূর্ণ উত্তর প্রদান করে না, এবং সেইজন্য, তারা সঠিকভাবে বিশ্বাস করে যে মডেলের ফলাফলগুলি রায় দ্বারা পরিবর্তন ছাড়াই প্রয়োগ করা যাবে না। যদি মডেলের ফলাফলগুলি স্বজ্ঞাত রায় দ্বারা মেজাজ হয়, তবে কেন প্রথম স্থানে বিচারের উপর নির্ভর করবেন না? 

এই প্রশ্নটি একটি নন সিক্যুইটার প্রতিফলিত করে-এটি কেবল অনুসরণ করে না। 

সিদ্ধান্ত,সমর্থন, সরঞ্জাম এবং মানসিক মডেল গুলিকে একত্রে ব্যবহার করতে হবে যাতে প্রত্যেকটি সেই ক্ষেত্রগুলিকে শক্তিশালী করে যেখানে অন্যটি দুর্বল। মানসিক মডেলগুলি সিদ্ধান্তের পরিস্থিতির আইডিওসিঙ্ক্রাটিক দিকগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে, তবে তারা পুরানো প্যাটার্ন গুলিতে নতুন কেস গুলিকে জোর করে ফিট করতে পারে। সিদ্ধান্তের মডেলগুলি সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং নিরপেক্ষ হতে পারে, তবে তারা কম ভাবতে  পারে বা পরিস্থিতির আইডিওসিঙ্ক্রাটিক দিকগুলিকে উপেক্ষা করতে পারে। 

 মার্কেটিং ইঞ্জিনিয়ারিং ডেটা-চালিত এবং জ্ঞান-চালিত উভয়ই হতে পারে। একটি ডেটা-চালিত সমর্থন সরঞ্জাম একটি পরিমাপযুক্ত বাজার প্রতিক্রিয়া মডেলের ভিত্তিতে "কি হলে" প্রশ্নের উত্তর দেয়। 

একটি জ্ঞান-চালিত সিদ্ধান্ত সমর্থন tool  একটি নির্দিষ্ট ডোমেন সম্পর্কে উপলব্ধ গুণগত জ্ঞান ক্যাপচার করে।তবে মার্কেটিং ইঞ্জিনিয়ারিং পদ্ধতির অন্যান্য সুবিধা রয়েছে। পরিচালকরা আরও সিদ্ধান্তের বিকল্পগুলি অন্বেষণ করতে পারেন, সিদ্ধান্তের বিকল্পগুলিকে "বেস সমাধান" থেকে আরও দূরে বিবেচনা করতে পারেন।

ROI হল একটি বিনিয়োগ থেকে নেট লাভের একটি পরিমাপ যা বিনিয়োগের খরচের অনুপাত হিসাবে চাপানো হয়। কম্পিউটিং ROI-এর চ্যাললেঞ্জ সূত্র (প্রদর্শনী 1.3) থেকে আসে না বরং একটি বিনিয়োগের সাথে যুক্ত মোট খরচ নির্ধারণ করতে সক্ষম হয় (যাতে সরাসরি ও পরোক্ষ উভয় খরচ যেমন ওভারহেড অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে) এবং তারপরে প্রকৃত লাভ নির্ধারণ করে বিনিয়োগ থেকে। কিছু পরিস্থিতিতে, যেমন স্টক ইনভেস্টমেন্ট, লাভগুলি স্পষ্ট এবং বাস্তব।

 কিন্তু কিছু বিপণন বিনিয়োগের জন্য, যেমন ব্র্যান্ড বিজ্ঞাপন, লাভগুলি অস্পষ্ট বা অস্পষ্ট হতে পারে। চ্যালেঞ্জ হল বিনিয়োগগুলিকে চিহ্নিত করা (যেতে জড়িত সময়ের খরচ, বরাদ্দকৃত ওভারহেড, ) পাশাপাশি আর্থিক আয়ের একটি সঠিক পরিমাপ। যখন সব

সংখ্যাগুলি নগদ প্রবাহের পরিপ্রেক্ষিতে ($/ইউনিট সময়), ROI পরিমাপ করে- একটি বিনিয়োগের সাথে যুক্ত নেট নগদ প্রবাহকে বিনিয়োগের পরিমাণ দ্বারা ভাগ করে।

একটি সাধারণ উদাহরণ হিসাবে, একটি সোশ্যাল মিডিয়া প্রচারাভিযান বিবেচনা করুন যার জন্য ফার্ম $2,000 খরচ করে।

 প্রচারণার জন্য আরোপিত ক্রমবর্ধমান বিক্রয় $2,200 হলে, ফার্মটি $2200-$2000/$2000 = 20 শতাংশ হিসাবে ROI গণনা করতে পারে।

 কিন্তু অঙ্কটি কি ফার্মের জন্য নেট নগদ প্রবাহকে সঠিকভাবে প্রতিফলিত করে? উত্তরটি নির্ভর করে যে $2,000 খরচে সমস্ত খরচ এবং বিশেষ করে, পণ্যের মূল্য অন্তর্ভুক্ত রয়েছে কিনা। 

যদি খরচের মধ্যে পণ্যের খরচ অন্তর্ভুক্ত না হয়, তাহলে নেট রাজস্ব পেতে সেই খরচটি বিক্রয় থেকে বিয়োগ করতে হবে। 

যদি পণ্যটির মূল্য $250 হয়, তাহলে এই ক্ষেত্রে ROI এর আরও সঠিক পরিমাপ হবে 5 শতাংশ৷ যদি বিক্রয় $2200 এর পরিবর্তে $1600 হয়, তাহলে ROI নেতিবাচক 20 শতাংশ, নেট নগদ বহিঃপ্রবাহ সহ, এবং বিনিয়োগ এড়ানো উচিত।

এই মেট্রিকটি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, কারণ এটি গণনা করা তুলনামূলকভাবে সহজ এবং একটি ফার্ম যে কোনো বিনিয়োগে প্রয়োগ করা যেতে পারে।

 ROI এর সাথে একটি অসুবিধা হল যে এটি একটি প্রাকৃতিক সময় ফ্রেম অন্তর্ভুক্ত করে না। 

একটি বিনিয়োগের স্বল্পমেয়াদী বা দীর্ঘমেয়াদী রিটার্ন আছে কিনা তা নির্বিশেষে এটি ব্যবহার করা যেতে পারে। যাইহোক, ফলাফলের ব্যাখ্যা করার সময়, এটা মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে এক মাসে 2 শতাংশ ROI এক বছরের 10 শতাংশ ROI থেকে ভাল৷

 ROI ব্যবহার করে দুটি ভিন্ন বিনিয়োগ সঠিকভাবে তুলনা করতে, তুলনা করার জন্য একটি সাধারণ সময়কাল প্রয়োজন।

 দীর্ঘ সময়কাল বিবেচনা করার সময়, অর্থের সময় মূল্য এবং বিনিয়োগ থেকে প্রত্যাশিত খরচ এবং রিটার্নের অনিশ্চয়তার কারণে নগদ প্রবাহকে ছাড় দিতে হবে।

ফার্মগুলি ব্যক্তিগত বিনিয়োগের মূল্যায়ন করতে ROI ব্যবহার করে,

যেমন তাদের সোশ্যাল মিডিয়া প্রচারাভিযান এবং শীর্ষস্থানীয় পারফর্মারদের চিহ্নিত করার জন্য বিনিয়োগের পরিবর্তনকারীদের র‌্যাঙ্কিং করার জন্য।

 উদাহরণস্বরূপ, ফার্মটি কি বাংলাদেশ $2 মিলিয়নে একটি কারখানা স্থাপন করা থেকে বা ভারতে তার নতুন পণ্যের বিজ্ঞাপনের জন্য $2 মিলিয়ন বিনিয়োগ করার থেকে আরও ভাল ROI পাবে? সার্চ ইঞ্জিন বিপণনের আবির্ভাব বেশিরভাগ বিপণন বিভাগে ROI গণনাকে রুটিন করে তুলেছে (যেমন, কোন কীওয়ার্ড সর্বাধিক ROI প্রদান করে?)।

 বিপণন স্প্রেডশীট গুলিতে সাধারণত পরিকল্পিত বিপণন ব্যয় এবং সংশ্লিষ্ট স্থূল ও নিট রাজস্ব অন্তর্ভুক্ত থাকে।

  বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, মডেল ডেভেলপার মার্কেটিং ইনপুট (যেমন, বিজ্ঞাপন) এবং বিক্রয় আয়ের মধ্যে একটি স্প্রেডশীট সম্পর্ক স্থাপন করে না। 

এইভাবে, বিপণন ইনপুট শুধুমাত্র খরচ আইটেম হিসাবে নেট রাজস্ব প্রভাবিত করে। আমরা এই জাতীয় স্প্রেডশীট গুলিকে dumb model  হিসাবে উল্লেখ করি।

তারা বিপণন মডেল হিসাবে খুব কম অর্থ বোধ করে কারণ তারা বিপণন ইনপুট এবং আউটপুট গুলির মধ্যে সম্পর্কের প্রকৃতি সম্পর্কে নীরব। 

স্প্রেডশীট মডেলটি বোঝার জন্য, মডেল বিকাশকারীকে অবশ্যই উদ্দেশ্য এবং ভেরিয়েবলগুলি স্পষ্টভাবে নির্ধারণ করতে হবে এবং ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে সম্পর্কগুলি নির্দিষ্ট করতে হবে৷ 

একটি smart model স্প্রেডশীট একটি সমীকরণ বা প্রতিক্রিয়া মডেল এম্বেড করে, যা ম্যানেজার বিক্রয় এবং রাজস্ব উভয়ের উপর বিজ্ঞাপনের প্রভাব বিবেচনা করতে এবং বিজ্ঞাপনে বৃদ্ধি বা হ্রাস ন্যায়সঙ্গত কিনা তা নির্ধারণ করতে ব্যবহার করে। 

সুতরাং,  (যেমন, জ্ঞান, সফ্টওয়্যার, ডেটা) বিপণন প্রকৌশলকে সহজতর করে।

বাজার প্রতিক্রিয়া মডেল মার্কেট রেসপন্স মডেল হল মার্কেটিং ইঞ্জিনিয়ারিং এর মৌলিক টুল, উপাদান যা একটি dumb স্প্রেড-শীট মডেলকে একটি স্মার্ট মডেলে রূপান্তর করতে পারে। রেসপন্স মডেলগুলি বিপণনের অনেকগুলি পুনরাবৃত্ত কৌশলগত এবং কৌশলগত সিদ্ধান্তের সমস্যাগুলিকে পদ্ধতিগতভাবে মোকাবেলার জন্য গুরুত্বপূর্ণ ।

যেমন বিপণন বাজেট এবং মিশ্র বরাদ্দ, গ্রাহক লক্ষ্য নির্ধারণ এবং পণ্য/কোম্পানীর অবস্থান। 

বিপণন ক্রিয়াকলাপে গ্রাহক এবং বাজার গুলি কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে তা বর্ণনা করে এমন মডেলগুলি ছাড়া, হাতে থাকা সিদ্ধান্তের সুযোগ ব্যয় মূল্যায়ন করা খুব কঠিন। 

এবং দুর্বল প্রতিক্রিয়াশীল মডেল যা সিদ্ধান্তের প্রক্রিয়াকে বিপথে নিয়ে যায়।

 বাজার প্রতিক্রিয়া মডেলগুলির জন্য নিম্নলিখিতগুলি স্পষ্ট করা প্রয়োজন 

বিপণন ক্রিয়া যা বিপণনকারী নিয়ন্ত্রণ করতে পারে, যেমন মূল্য, বিজ্ঞাপন, বিক্রয় প্রচেষ্টা এবং এর মতো (ঋন তথাকথিত বিপণন মিশ্রণ), সেইসাথে অনিয়ন্ত্রিত ভেরিয়েবল, যেমন বাজারের আকার বা প্রতিযোগিতামূলক পরিবেশ। ইনপুট থেকে পরিমাপযোগ্য আউটপুটগুলির লিঙ্ক, ফার্মের উদ্বেগের (যেমন, গ্রাহক সচেতনতা স্তর, পণ্যের উপলব্ধি, বিক্রয় স্তর, লাভ)।

 উদ্দেশ্য, ফার্ম যে পরিমাপটি নিরীক্ষণ এবং ক্রিয়া মূল্যায়ন করতে ব্যবহার করে (যেমন, একটি প্রচারের প্রতিক্রিয়ায় বিক্রয়, একটি লক্ষ্য দর্শকের শতাংশ যা একটি বিজ্ঞাপন স্মরণ করে)।প্রতিক্রিয়া মডেলগুলি মার্কেটিং সিদ্ধান্তের মডেলগুলির কাঠামোর মধ্যে কাজ করে। একটি ফার্মের বিপণন কর্ম, প্রতিযোগীদের কর্মের সাথে, এবং পরিবেশগত অবস্থা , বাজারের প্রতিক্রিয়া চালনা করতে একত্রিত হয়, যা মূল আউটপুট এর দিকে পরিচালিত করে। 

সেই আউটপুটগুলি অবশ্যই ফার্মের উদ্দেশ্যগুলির সাথে সম্পর্কিত মূল্যায়ন করা উচিত, 

এবং ফার্ম তারপরে তার বিপণন ক্রিয়াগুলিকে মানিয়ে নেয় বা পরিবর্তন করে, এটি কতটা ভাল করে তার উপর নির্ভর করে , যা সিদ্ধান্ত-মডেলিং লিঙ্ককে চিত্রিত করে।

মার্কেটিং ইঞ্জিনিয়ারিং পদ্ধতি ম্যানেজারদের আংশিকভাবে কাঠামোগত সিদ্ধান্তের পরিস্থিতিতে কীভাবে সিদ্ধান্ত নেয় সে সম্পর্কে আরও পদ্ধতিগত হতে সক্ষম করে। বিপণন প্রকৌশল ব্যতীত, সংস্থাগুলি নিম্নলিখিত বিবরন গুলির  অবলম্বন কর,

মার্কেট শেয়ার এবং প্রতিযোগিতা।

 মার্কেটিং ইঞ্জিনিয়ারিং মডেল অনেক স্তরে নির্মিত হতে পারে।

 ম্যানেজাররা ব্র্যান্ড বিক্রির মডেল, মোট বাজারের মডেল এবং মার্কেট শেয়ারের মডেল ব্যবহার করে। 

এই তিন ধরণের মডেলের সংজ্ঞা অনুসারে একটি অন্তরঙ্গ এবং গুরুত্বপূর্ণ সম্পর্ক রয়েছে,

ব্র্যান্ড সেলস মার্কেট সেলস x ব্র্যান্ড মার্কেট শেয়ার।

এই সমীকরণটি একটি শক্তিশালী অনুস্মারক যে বিপণনকারীরা যে বাজারে কাজ করে সেখান থেকে বাজারের শেয়ার বের করে (ব্র্যান্ড) বিক্রয় করে। একটি ফার্মের পদক্ষেপ বাজারের আকার, বাজারের শেয়ার বা উভয়কে প্রভাবিত করে বিক্রয়কে প্রভাবিত করতে পারে। এইভাবে, একটি বিপণন কর্মের ফলে কমপক্ষে দুটি কার। প্রথমত, এর কোনো প্রভাব নাও থাকতে পারে। দ্বিতীয়ত, এটি একটি প্রতিযোগিতামূলক প্রতিক্রিয়া উস্কে দিতে পারে, যা মোট পণ্য শ্রেণীর বিক্রয় বৃদ্ধি করে কিন্তু সেই বাজারে ফার্মের শেয়ারকে কমিয়ে দেয়। পূর্ববর্তী সমীকরণটি এই ধরনের প্রভাবগুলিকে বিচ্ছিন্ন করতে সাহায্য করে।বাজার বা পণ্য শ্রেণীর বিক্রয়ের মডেলগুলির বেশ কয়েকটি সাধারণ কার্যকরী ফর্ম রয়েছে এবং পূর্বাভাস পদ্ধতি বা চাহিদা বিল্ড আপ পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারে যা পরিবেশগত পরিবর্তনশীলগুলির উপর নির্ভর করে (যেমন, জনসংখ্যার আকার, বৃদ্ধি, পূর্বের বিক্রয় স্তর)। 

মার্কেট শেয়ার মোডেলএকটি ভিন্ন গল্প। যৌক্তিকভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ হতে, বাজারে কোন প্রতিযোগী যাই করুক না কেন, প্রতিটি ফার্মের মার্কেট শেয়ার অবশ্যই 0 থেকে 100 শতাংশের মধ্যে হতে হবে  এবং ব্র্যান্ডের উপর সমষ্টিযুক্ত বাজার শেয়ার অবশ্যই 100 শতাংশ (সমষ্টি সীমাবদ্ধতা) সমান হবে।

মডেলের একটি শ্রেণী যা পরিসীমা এবং সমষ্টি  উভয়কেই সন্তুষ্ট করে আকর্ষণ মডেলগুলি বৈশিষ্ট্যযুক্ত, যা একটি ব্র্যান্ডের বিপণন মিশ্রণের ভিত্তিতে তার অ্যাট্র্যাকশন নির্ধারণ করে।

 মূলত, এই মডেলগুলি বলে,অফার  attractive শেয়ার =(অফারের আকর্ষণ + প্রতিযোগিতামূলক অফারগুলির আকর্ষণ)যেখানে আকর্ষণীয়তা সম্ভাব্য গ্রাহকদের দৃষ্টিকোণ থেকে পরিমাপ করা হয়।

বাজারে ফার্মের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে, পরিচালকদের অবশ্যই উদ্দেশ্যগুলি নির্দিষ্ট করতে হবে (প্রদর্শনী 1.8 দেখুন)। এই উদ্দেশ্যগুলির বিভিন্ন উপাদান থাকতে পারে (যেমন, মুনাফা, বাজার ভাগ, বিক্রয় লক্ষ্য) তবে সময়  নির্দিষ্ট করতে হবে, ভবিষ্যতের অনিশ্চয়তা মোকাবেলা করতে হবে এবং কোন উদ্দেশ্যগুলি অনুসরণ করতে হবে তা সমাধান করতে হবে।

স্বল্পমেয়াদী লাভ সবচেয়ে সহজ এবং সবচেয়ে সাধারণ কৌশলগত উদ্দেশ্য হল স্বল্পমেয়াদী মুনাফা বাড়ানো। 

একটি স্ট্যাটিক পরিবেশে সেই একক বিপণন উপাদানের উপর ফোকাস করা সমীকরণ হল, লাভ = (ইউনিট মূল্য - ইউনিট পরিবর্তনশীল খরচ) x বিক্রয় পরিমাণ - প্রাসঙ্গিক খরচ= একক মার্জিন x পরিমাণ খরচ।

প্রতিক্রিয়া মডেলগুলি চিহ্নিত করে যে কীভাবে বিক্রয়ের পরিমাণ বিপণন কর্ম দ্বারা প্রভাবিত হয়। যদি আমাদের ফোকাস মূল্যের উপর থাকে, তাহলে (অনুমান করে খরচ স্থির) দাম বাড়ার সাথে সাথে ইউনিট মার্জিন বেড়ে যায় এবং বিক্রি সাধারণত কমে যায়। আমরা যদি অন্য মার্কেটিং ইন্সট্রুমেন্টে ফোকাস করি, যেমন বিজ্ঞাপন, মার্জিন স্থির থাকে এবং পরিমাণ বেড়ে যায়, কিন্তু খরচও বেড়ে যায়।

প্রাসঙ্গিক খরচ সাধারণত দুটি উপাদান নিয়ে গঠিত,

 স্থির এবং বিবেচনামূলক। 

বিবেচনামূলক খরচগুলি হল অধ্যয়নের অধীনে বিপণন কার্যকলাপের সাথে যুক্ত এবং সর্বদা বিবেচনা করা উচিত। স্থির খরচের মধ্যে প্ল্যান্ট এবং ওভারহেড খরচ অন্তর্ভুক্ত যা মার্কেটিং কার্যকলাপের জন্য যথাযথভাবে বরাদ্দ করা উচিত। 

 যে বিজ্ঞাপন খরচ তিনগুণ বৃদ্ধির ফলে 50 শতাংশ বিক্রয় বৃদ্ধি পায়, যার ফলে  আকার বৃদ্ধির প্রয়োজন হয়। 

ক্ষমতা সম্প্রসারণ খরচ তারপর অ্যাকাউন্টে নেওয়া আবশ্যক।

 সাধারণত নির্দিষ্ট খরচ স্থানীয়ভাবে স্থির করা হয়; অর্থাৎ, তারা চাহিদার নির্দিষ্ট স্তরের সীমার মধ্যে স্থির হয় এবং সেই অঞ্চলের বাইরে বিভিন্ন স্তরে স্থানান্তরিত হয়। 

আমাদের মডেলগুলির মতো, যতক্ষণ না আমরা আমাদের মনোযোগ সীমিত পরিসরের স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের উপর ফোকাস করি, বেশিরভাগ নির্দিষ্ট খরচ প্রকৃতপক্ষে স্থির।

মুনাফা কি নির্দিষ্ট খরচের চেয়ে বেশি?

 যদি বরাদ্দকৃত নির্দিষ্ট খরচ যথেষ্ট বেশি হয়, প্রকৃত লাভজনকতা নেতিবাচক হতে পারে। 

এই ক্ষেত্রে, সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী পণ্যটি ফেলে দেওয়া, বাজারে প্রবেশ না করা বা অন্য কোনও পদক্ষেপ বিবেচনা করতে চাইতে পারেন।

দীর্ঘমেয়াদী লাভযদি একটি বিপণন ক্রিয়া বা কর্মের সেট সময়ের সাথে সাথে বিক্রির কারণ হয়ে থাকে, তাহলে আমরা দীর্ঘ সময়ের  লাভ বিবেচনা করতে চাই। যদি আমরা সময়ের সাথে লাভের প্রবাহের দিকে তাকাই, দীর্ঘমেয়াদী লাভের সাথে মোকাবিলা করার একটি উপযুক্ত উপায় হল সেই লাভ স্ট্রিমের বর্তমান মান (PV) নেওয়া PV = Z + Zr + Zr² + Zr, ..., 3যেখানে Z হল i সময়কালের মুনাফা, এবং r = 1/(1 + d), ডিসকাউন্ট রেট হিসাবে d (সাধারণত প্রতি বছর 20 শতাংশ বা তার বেশি, ফার্ম এবং বিপণন বিনিয়োগের প্রকৃতির উপর নির্ভর করে।

 ডি-কাউন্ট হার d প্রায়ই একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিবর্তনশীল;

 d এর যত কাছাকাছি, ফার্মটি দীর্ঘমেয়াদীর দিকে তত বেশি ভিত্তিক, যেখানে d-এর উচ্চ মান (25 বা তার বেশি) আরও তাৎক্ষণিক রিটার্নের উপর ফোকাস প্রতিফলিত করে। 

বাস্তবে, আয়ের প্রবাহ যত বেশি নিশ্চিত, ফার্মগুলি ব্যবহার করে ডিসকাউন্ট হার তত কম।

একাধিক লক্ষ্য এবং একাধিক সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী যদিও কিছু ধরণের মুনাফা অনেক সংস্থার একটি  লক্ষ্য, তবে সম্ভাব্য পদক্ষেপগুলির মধ্যে সিদ্ধান্ত নেওয়ার চেষ্টা করার ক্ষেত্রে এটি একমাত্র ফ্যাক্টর ম্যানেজাররা বিবেচনা করে না। ম্যানেজাররা বলতে পারেন, "আমরা এই বাজারে আমাদের বাজারের অংশীদারিত্ব এবং আমাদের লাভকে সর্বাধিক করতে চাই!" অথবা "আমরা সবচেয়ে কম সময়ের মধ্যে সেরা পণ্য আনতে চাই।" এই ধরনের বিবৃতি আকর্ষণীয় বক্তৃতা কিন্তু ত্রুটিপূর্ণ যুক্তি দেখায়।

 উদাহরণস্বরূপ, সংস্থাগুলি প্রায় সবসময়ই দাম কমিয়ে বাজারের শেয়ার বাড়াতে পারে; কিছু সময় পরে, তবে, মুনাফা হ্রাস পায় যখন বাজারের শেয়ার বাড়তে থাকে। 

<a https://textflode.blogspot.com

continue....