फ्रांसीसी एमवी ग्रुप की एआई परियोजना "आईए विस्टा": कैसे एक साधारण मार्केटिंग एजेंसी अचानक एक स्केलेबल टेक कंपनी बन जाती है

ग्राहक डेटा पर सत्ता संघर्ष: एआई के आलोक में पारंपरिक एजेंसी मॉडल को अपने दृष्टिकोण पर मौलिक रूप से पुनर्विचार करने की आवश्यकता क्यों है?

एजेंसी कारोबार में उथल-पुथल: एमवी ग्रुप की जोखिम भरी एआई योजना का पूरे उद्योग पर क्या असर पड़ेगा?

फ्रांसीसी एमवी ग्रुप एक क्रांतिकारी बदलाव की ओर अग्रसर है: एआई परियोजना "आईए विस्टा" में पांच मिलियन यूरो के निवेश के साथ, कंपनी का लक्ष्य पारंपरिक एजेंसी व्यवसाय की सीमाओं को तोड़ना है। मुख्य रूप से कार्य घंटों और परियोजना विशेषज्ञता को बेचने के बजाय, लक्ष्य एक ऐसा स्केलेबल डेटा इंजन बनाना है जो मालिकाना ग्राहक डेटा, विश्लेषणात्मक मॉडल और परिचालन विपणन चैनलों को सहजता से एकीकृत करे। यह विपणन के भविष्य पर एक रणनीतिक दांव है - साधारण प्रति घंटा बिलिंग से हटकर एक मापने योग्य, उत्पाद-आधारित मूल्य प्रस्ताव की ओर बढ़ना।.

इस परियोजना का आर्थिक लक्ष्य मात्र टेक्स्ट या छवियों के स्वचालन से कहीं अधिक व्यापक है। वैश्विक तकनीकी दिग्गजों के प्रभुत्व वाले बाज़ार में, स्वतंत्र सेवा प्रदाता लाभ, ग्राहक पहुंच और डेटा गुणवत्ता पर पुनः नियंत्रण प्राप्त करने का प्रयास कर रहे हैं। IA Vista एक तकनीकी कड़ी के रूप में कार्य करने के लिए बनाया गया है, जो पृथक डेटा भंडारों को लघु एवं मध्यम आकार के उद्यमों (एसएमई) के लिए एक सुव्यवस्थित, डेटा सुरक्षा-अनुरूप सक्रियण मंच में परिवर्तित करता है।.

लेकिन अधिग्रहणों के माध्यम से विकसित हुई एक एजेंसी समूह से एक एकीकृत प्रौद्योगिकी कंपनी बनने का सफर बाधाओं से भरा है। यह लेख विस्तार से विश्लेषण करता है कि जनरेटिव एआई का विपणन में अक्सर पूरी तरह से दुरुपयोग क्यों होता है, इसका असली लाभ डेटा संप्रभुता में क्यों निहित है, और एमवी ग्रुप द्वारा उठाया गया यह साहसिक कदम संपूर्ण एजेंसी उद्योग के लिए क्रांतिकारी क्यों साबित हो सकता है।.

एमवी ग्रुप का पांच मिलियन डॉलर का दांव: एआई किस प्रकार डेटा को एक व्यावसायिक मॉडल में परिवर्तित करने वाला है

जो लोग मार्केटिंग में केवल कंटेंट को ऑटोमेट करते हैं, वे डेटा, मार्जिन और ग्राहक तक पहुंच के लिए चल रही सत्ता की लड़ाई पहले ही हार चुके हैं।

फ्रांसीसी एमवी ग्रुप द्वारा एआई परियोजना आईए विस्टा में किया गया पांच मिलियन यूरो का निवेश मात्र एक तकनीकी उन्नयन से कहीं अधिक है। यह वर्षों से गठित डिजिटल, सीआरएम और डेटा विशेषज्ञों के समूह को एक एकीकृत, स्केलेबल प्रौद्योगिकी कंपनी में परिवर्तित करने का प्रयास है। इसका आर्थिक लक्ष्य केवल अभियानों की योजना को तेज़ करना या सामग्री को कम लागत में तैयार करना नहीं है। महत्वपूर्ण रूप से, यह मौजूदा डेटा सेट, विश्लेषणात्मक मॉडल और परिचालन विपणन चैनलों को इस प्रकार से जोड़ने की क्षमता के बारे में है जिससे मापने योग्य ग्राहक लाभों के साथ एक दोहराने योग्य मूल्य प्रस्ताव तैयार किया जा सके।.

यह परियोजना एजेंसी व्यवसाय में एक मूलभूत बदलाव को दर्शाती है। पारंपरिक डिजिटल एजेंसियां ​​मुख्य रूप से कार्य घंटे, रचनात्मक सेवाएं, मीडिया नियोजन और परियोजना विशेषज्ञता बेचती हैं। ये सेवाएं लाभदायक हो सकती हैं, लेकिन विकास आमतौर पर कर्मचारियों की संख्या में एक साथ वृद्धि के बिना संभव नहीं होता। दूसरी ओर, डेटा प्लेटफॉर्म और एआई-संचालित उत्पाद राजस्व और कर्मचारियों की संख्या के बीच आंशिक अलगाव का वादा करते हैं। एक बार विकसित मॉडल को सैद्धांतिक रूप से कई ग्राहकों के लिए उपयोग किया जा सकता है, बशर्ते डेटा गुणवत्ता, तकनीकी बुनियादी ढांचा और नियामक आवश्यकताओं को पूरी तरह से समझ लिया जाए। इसलिए, आईए विस्टा केवल एक अतिरिक्त उपकरण नहीं है, बल्कि कार्मिक लागत, मूल्य सृजन और विकास के बीच एक अलग संबंध पर आधारित एक प्रयास है।.

रणनीतिक तर्क स्पष्ट है। 2017 से, एमवी ग्रुप ने ग्राहक निष्ठा, डेटा प्रोसेसिंग और डेटा-आधारित मार्केटिंग में विशेषज्ञता हासिल की है और अधिग्रहणों के माध्यम से इसका विस्तार किया है। नेप्च्यून मीडिया (जिसे बाद में एनएम डेटा नाम दिया गया) के अधिग्रहण से अतिरिक्त डेटा संसाधन, विशेषज्ञता और स्थान प्राप्त हुए। अगला तार्किक कदम इन अधिग्रहीत संसाधनों को अलग-अलग संचालित करने के बजाय उन्हें तकनीकी रूप से एकीकृत करना है। यहीं पर आईए विस्टा की भूमिका आती है: डेटा को अधिक आसानी से सुलभ बनाना, लक्षित समूहों को अधिक सटीक रूप से विभाजित करना, समान संभावित ग्राहकों की अधिक विश्वसनीय पहचान करना और सामग्री को अधिक वैयक्तिकृत करना।.

एक एजेंसी समूह डेटा इंजन बनने जा रहा है

एमवी ग्रुप की स्थापना 2010 में हुई थी और यह डेटा और डिजिटल मार्केटिंग में विशेषज्ञता रखने वाले एक स्वतंत्र फ्रांसीसी समूह के रूप में विकसित हुआ है। एआई निवेश की घोषणा के समय, कंपनी में लगभग 430 लोग कार्यरत थे, लगभग 83 मिलियन यूरो का राजस्व अर्जित कर रही थी और पूरे फ्रांस में एजेंसियों और कार्यालयों का एक व्यापक नेटवर्क था। लगभग 100 कर्मचारी, जो कुल कर्मचारियों का लगभग एक चौथाई हिस्सा हैं, पहले से ही डेटा से संबंधित विषयों पर काम कर रहे थे। नए एआई प्रोजेक्ट में शुरुआत में दस लोगों की एक विशेष टीम शामिल थी।.

आर्थिक दृष्टि से यह पैमाना काफी महत्वपूर्ण है। एमवी ग्रुप कोई नई एआई स्टार्टअप कंपनी नहीं है जिसे अभी बाजार तलाशने की जरूरत है। कंपनी के पास पहले से ही ग्राहकों के साथ संबंध हैं, प्रभावी विपणन चैनल हैं, डेटा विशेषज्ञता है और एक ऐसा संगठन है जहां नए समाधान तुरंत लागू किए जा सकते हैं। इससे बाजार में प्रवेश करने का पारंपरिक जोखिम कम हो जाता है। इस तकनीक को पहले मुख्य व्यवसाय से अलग से मुद्रीकृत करने की आवश्यकता नहीं है, बल्कि इसे मौजूदा सेवाओं में एकीकृत किया जा सकता है और फिर धीरे-धीरे एक स्वतंत्र उत्पाद के रूप में विपणन किया जा सकता है।.

साथ ही, एमवी ग्रुप कोई वैश्विक प्लेटफॉर्म कंपनी नहीं है जिसके पास लगभग असीमित पूंजी हो। 83 मिलियन यूरो के वार्षिक राजस्व वाली कंपनी के लिए 5 मिलियन यूरो का निवेश काफी बड़ा है, लेकिन यह कंपनी के अस्तित्व के लिए खतरा नहीं है। यह राशि वार्षिक राजस्व का लगभग छह प्रतिशत है। हालांकि, चूंकि राजस्व को स्वतंत्र रूप से उपलब्ध लाभ के बराबर नहीं माना जा सकता, इसलिए कंपनी पर वित्तीय बोझ इस प्रतिशत से कहीं अधिक है। इस निवेश पर कई वर्षों तक विचार करना होगा और इसमें न केवल सॉफ्टवेयर विकास, बल्कि कर्मचारी, डेटा तैयारी, बुनियादी ढांचा, सुरक्षा, प्रशिक्षण, एकीकरण और निरंतर संचालन भी शामिल होंगे।.

इसलिए, यह परियोजना समूह की रणनीतिक दिशा को बदलने के लिए पर्याप्त बड़ी है, लेकिन अनुशासित उत्पाद विकास के माध्यम से इसे प्रबंधनीय बनाए रखने के लिए पर्याप्त छोटी भी है। महत्वपूर्ण प्रश्न यह है कि क्या एमवी ग्रुप आईए विस्टा को प्राथमिकता वाले उपयोग मामलों के साथ एक स्पष्ट रूप से परिभाषित उत्पाद के रूप में विकसित करता है, या एक व्यापक परिवर्तन कार्यक्रम के रूप में जो एक साथ बहुत सारी अपेक्षाओं को पूरा करने का प्रयास करता है। एआई परियोजनाएं शायद ही कभी व्यवहार्य मॉडल की कमी के कारण विफल होती हैं। अक्सर, वे अस्पष्ट जिम्मेदारियों, अपर्याप्त डेटा गुणवत्ता, कार्यप्रवाह में एकीकरण की कमी, या तकनीकी प्रदर्शन और ग्राहक मांग के बीच कमजोर संबंध के कारण विफल होती हैं।.

पांच मिलियन यूरो अपने आप में कोई अंतिम लक्ष्य नहीं हैं।

निवेश तभी सार्थक होता है जब उससे अपेक्षित आर्थिक प्रभाव पड़ता है। राजस्व के लिहाज से, IA Vista अतिरिक्त बिक्री उत्पन्न कर सकता है, मौजूदा सेवाओं को बेहतर बना सकता है और ग्राहकों की वफादारी बढ़ा सकता है। लागत के लिहाज से, यह सिस्टम कार्यप्रवाह को गति दे सकता है, मैन्युअल डेटा क्वेरी को कम कर सकता है, अभियान की तैयारी को सरल बना सकता है और बार-बार होने वाले कार्यों को स्वचालित कर सकता है। हालांकि, अल्पकालिक बचत से रणनीतिक रूप से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है परियोजना-उन्मुख सेवा मॉडल से उत्पाद-आधारित पेशकश में विकसित होने की क्षमता।.

उदाहरण के तौर पर मान लें कि निवेश तीन वर्षों में फैला हुआ है, तो इससे प्रति वर्ष औसतन लगभग €1.67 मिलियन का नकद बहिर्वाह होगा। इस राशि की भरपाई अतिरिक्त योगदान मार्जिन, लागत में बचत, या दोनों के संयोजन से करनी होगी। केवल राजस्व-आधारित विश्लेषण भ्रामक होगा। यदि अतिरिक्त राजस्व में उच्च मीडिया, बाहरी सेवा या कार्मिक लागत शामिल हैं, तो परिशोधन में योगदान सीमित होगा। इसलिए, निर्णायक कारक परिचालन लाभ में अतिरिक्त योगदान है, न कि बिल किए गए अभियान की मात्रा।.

एक सरल उदाहरण से इसके संभावित प्रभाव का व्यापक अर्थ स्पष्ट होता है। यदि प्लेटफ़ॉर्म स्थापित होने के बाद प्रति वर्ष दो मिलियन यूरो का अतिरिक्त योगदान मार्जिन उत्पन्न करता है, तो सैद्धांतिक रूप से प्रारंभिक निवेश ढाई वर्षों में वसूल हो जाएगा। हालांकि, यदि यह प्रति वर्ष केवल 750,000 यूरो ही उत्पन्न करता है, तो निवेश की वसूली की अवधि काफी लंबी होगी, साथ ही परिचालन और विकास लागत भी बढ़ती जाएगी। इसके विपरीत, सैकड़ों कर्मचारियों वाले किसी संगठन में कार्यकुशलता में मामूली वृद्धि भी पर्याप्त मूल्य सृजित कर सकती है। यदि औसतन कार्य समय का केवल एक छोटा सा हिस्सा भी बेहतर उपकरणों के माध्यम से अधिक उत्पादक रूप से उपयोग किया जाता है, तो यह कई टीमों और ग्राहक परियोजनाओं में एक महत्वपूर्ण राशि बन जाती है।.

हालांकि, इस तरह की गणना करते समय सावधानी बरतने की सलाह दी जाती है। समय की बचत का सीधा मतलब लाभ नहीं होता। इससे आर्थिक मूल्य तभी उत्पन्न होता है जब खाली हुई क्षमता का उपयोग अतिरिक्त बिल योग्य सेवाओं के लिए किया जाता है, उसे लागत केंद्र से स्थायी रूप से हटा दिया जाता है, या गुणवत्ता और ग्राहक निष्ठा में सुधार के लिए उपयोग किया जाता है। एक टीम जो एआई की बदौलत कार्यों को तेजी से पूरा करती है, लेकिन बाद में समान कार्यभार और राजस्व बनाए रखती है, उसने परिचालन समय तो बचाया है, लेकिन जरूरी नहीं कि उसने अतिरिक्त वित्तीय मूल्य सृजित किया हो। इसलिए एमवी ग्रुप को विश्वसनीय प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों (केपीआई) के साथ लाभों पर नजर रखनी चाहिए: अभियान चरण के लिए लगने वाला समय, रूपांतरण दर, ग्राहक अधिग्रहण लागत, पुनर्खरीद दर, प्रति ग्राहक योगदान मार्जिन, प्लेटफ़ॉर्म उपयोग की तीव्रता और उत्पादक उपयोग में लगने वाला समय।.

असली मूल्य आंकड़ों में निहित है।

जनरेटिव एआई अब व्यापक रूप से उपलब्ध है। भाषा मॉडल, प्रोग्रामिंग इंटरफेस और क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर को छोटे प्रतिस्पर्धी भी खरीद सकते हैं। इसलिए, स्थायी प्रतिस्पर्धी लाभ केवल एक सुप्रसिद्ध मॉडल के उपयोग से नहीं मिलता। यह मालिकाना डेटा, उद्योग-विशिष्ट ज्ञान, एकीकृत प्रक्रियाओं, विश्वसनीय शासन और पर्याप्त रूप से बड़े ग्राहक आधार के संयोजन से प्राप्त होता है, जिस पर सिस्टम सीख सकता है और किफायती रूप से संचालित हो सकता है।.

एमवी ग्रुप ठीक इसी तर्क का अनुसरण कर रहा है। समूह का लक्ष्य अपने स्वयं के बी2सी डेटा सेट को अधिग्रहीत डेटा विशेषज्ञों के डेटा सेट के साथ संयोजित करना है। इससे तथाकथित लुकअलाइक मॉडल तैयार किए जा सकेंगे, जो मौजूदा ग्राहकों के समान विशेषताओं और व्यवहार पैटर्न वाले उपभोक्ताओं की पहचान करेंगे। किसी खुदरा विक्रेता, ऊर्जा प्रदाता या सेवा कंपनी के लिए, इसका लाभ यह है कि अब वे केवल व्यापक जनसांख्यिकीय समूहों को लक्षित नहीं करेंगे, बल्कि प्रतिक्रिया, खरीद या विशिष्ट आवश्यकता की संभावना का अधिक सटीक अनुमान लगा सकेंगे।.

ऐसे मॉडलों का आर्थिक मूल्य कई कारकों पर निर्भर करता है। पहला, डेटा वर्तमान, सटीक और पर्याप्त रूप से पूर्ण होना चाहिए। दूसरा, लक्ष्य चर को सार्थक रूप से परिभाषित किया जाना चाहिए। केवल क्लिक संभावनाओं को अनुकूलित करने वाला मॉडल लाभदायक ग्राहकों को प्राप्त किए बिना कई सस्ते इंटरैक्शन उत्पन्न कर सकता है। तीसरा, यह सत्यापित किया जाना चाहिए कि क्या पूर्वानुमान वास्तव में सरल विभाजन नियमों की तुलना में अतिरिक्त मूल्य प्रदान करता है। चौथा, तकनीकी सटीकता नियामक, नैतिक या प्रतिष्ठा संबंधी जोखिमों की कीमत पर प्राप्त नहीं की जानी चाहिए।.

इसके अलावा, डेटा सेट स्थिर संपत्ति नहीं हैं। परिवारों के स्थानांतरण, रुचियों में बदलाव, सहमति वापस लेने या विशेषताओं के अविश्वसनीय हो जाने पर इनका मूल्य कम हो जाता है। इसलिए, वास्तविक संपत्ति केवल संग्रहित डेटा रिकॉर्ड की संख्या में ही नहीं, बल्कि कानूनी रूप से डेटा एकत्र करने, अद्यतन करने, जोड़ने, दस्तावेजीकरण करने और उसे प्रभावी निर्णयों में परिवर्तित करने की क्षमता में निहित है। केवल एक बड़ा डेटाबेस होने से मजबूत डेटा लाभ की गारंटी नहीं मिलती। हालांकि, जो लोग डेटा की गुणवत्ता, मॉडल के प्रदर्शन और अभियान के परिणामों को एक बंद शिक्षण चक्र में संयोजित कर सकते हैं, वे एक ऐसा लाभ प्राप्त कर लेते हैं जिसकी नकल करना कहीं अधिक कठिन होता है।.

आईए विस्टा का उद्देश्य विश्लेषण और कार्रवाई के बीच की खाई को पाटना है।

कई कंपनियों के पास पहले से ही ग्राहक डेटा मौजूद है, लेकिन इसका परिचालन उपयोग सीमित है। यह जानकारी CRM सिस्टम, ऑनलाइन दुकानों, न्यूज़लेटर प्लेटफॉर्म, कॉल सेंटर, एनालिटिक्स टूल और बाहरी डेटा स्रोतों में मौजूद है। इन सिस्टमों के बीच तकनीकी, संगठनात्मक और कानूनी बाधाएं मौजूद हैं। यहां तक ​​कि जब डेटा मूल रूप से उपलब्ध होता है, तब भी लक्षित समूहों को परिभाषित करने और उससे सीधे अभियान तैयार करने का कोई सरल तरीका अक्सर उपलब्ध नहीं होता है।.

आईए विस्टा का एक प्रमुख वादा पहुंच को सरल बनाना है। एक निजी एआई चैट कर्मचारियों या ग्राहकों को सामान्य भाषा का उपयोग करके डेटा सेट से जानकारी प्राप्त करने की अनुमति दे सकती है। डेटाबेस क्वेरी करने के लिए किसी विशेषज्ञ को नियुक्त करने के बजाय, उपयोगकर्ता उदाहरण के लिए, विशिष्ट क्षेत्रों में उन परिवारों के बारे में पूछ सकता है जो परिभाषित विशेषताओं को प्रदर्शित करते हैं और किसी उत्पाद को खरीदने की अधिक संभावना दर्शाते हैं। सिस्टम तब इस क्वेरी को तकनीकी रूप से सही प्रश्नों में अनुवादित करेगा, मान्य डेटा स्रोतों पर विचार करेगा और परिणाम को समझने योग्य तरीके से प्रस्तुत करेगा।.

उत्पादकता में उल्लेखनीय वृद्धि हो सकती है क्योंकि व्यावसायिक प्रश्न और डेटा-आधारित उत्तर के बीच का अंतर कम हो जाता है। साथ ही, एक नया जोखिम भी उत्पन्न होता है: एक आसानी से सुलभ इंटरफ़ेस यह धारणा बना सकता है कि प्रदर्शित प्रत्येक आंकड़ा स्वतः ही विश्वसनीय है। वास्तविकता में, परिभाषाएँ अस्पष्ट हो सकती हैं, डेटा विकृत हो सकता है, या परिणाम सांख्यिकीय रूप से अनिश्चित हो सकते हैं। इसलिए, एक पेशेवर समाधान के लिए नियंत्रण तंत्र, पता लगाने योग्य डेटा स्रोत, परिभाषित पहुँच अधिकार और डेटा की वैधता की सीमाओं के संकेत आवश्यक हैं।.

आईए विस्टा का असली फायदा तब मिलता है जब यह सिर्फ विश्लेषण तक सीमित नहीं रहता। यह प्लेटफॉर्म एसएमएस, ईमेल और सोशल नेटवर्क के ज़रिए लक्षित समूहों तक व्यक्तिगत सामग्री पहुंचाने और भौगोलिक रूप से लक्षित अभियानों को समर्थन देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इससे एक विश्लेषणात्मक उपकरण एक सक्रियण प्रणाली में बदल जाता है। आर्थिक दृष्टि से, यह जुड़ाव महत्वपूर्ण है क्योंकि ग्राहक रोचक डेटा विश्लेषण के लिए नहीं, बल्कि बेहतर व्यावसायिक परिणामों के लिए भुगतान करते हैं। एक ही प्लेटफॉर्म पर सेगमेंटेशन, सामग्री निर्माण, वितरण और प्रदर्शन मापन को मिलाकर, एमवी ग्रुप मूल्य श्रृंखला के एक बड़े हिस्से को नियंत्रित कर सकता है।.

इसके प्रभाव को मापे बिना वैयक्तिकरण व्यर्थ है।

मार्केटिंग में वैयक्तिकरण को अक्सर एक लक्ष्य के रूप में देखा जाता है। विभिन्न ग्राहक समूहों को अलग-अलग टेक्स्ट, इमेज या ऑफ़र मिलते हैं, लेकिन वास्तविक मूल्यवर्धन स्पष्ट नहीं रहता। IA Vista तभी एक सफल व्यावसायिक मॉडल बन सकता है जब यह प्लेटफ़ॉर्म पारंपरिक अभियान प्रबंधन की तुलना में बेहतर परिणाम प्रदर्शित करे। इसके लिए नियंत्रित परीक्षण, विश्वसनीय तुलना समूह और सहसंबंध तथा कारण के बीच स्पष्ट अंतर आवश्यक है।.

व्यक्तिगत सामग्री से राजस्व बढ़ाए बिना भी क्लिक-थ्रू दर में वृद्धि हो सकती है। अधिक सटीक रूप से लक्षित दर्शक बेहतर रूपांतरण दर प्राप्त कर सकते हैं, लेकिन उनकी संख्या इतनी कम हो सकती है कि परिणामों में उनका समग्र योगदान कम हो जाता है। एक अभियान अल्पावधि में बिक्री बढ़ा सकता है, लेकिन साथ ही अत्यधिक आक्रामक संदेशों के कारण सदस्यता रद्द करने की दर या ग्राहक असंतोष को भी बढ़ा सकता है। इसलिए, अनुकूलन को व्यक्तिगत मापदंडों तक सीमित नहीं रखना चाहिए। अंततः, अतिरिक्त योगदान मार्जिन, दीर्घकालिक ग्राहक जीवनकाल मूल्य और डेटा, मीडिया और परिचालन सहायता पर होने वाली लागत ही मायने रखती है।.

वृद्धिशील प्रभाव को मापना विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। यदि कोई व्यक्ति वैसे भी खरीदारी करता, तो उस खरीदारी का पूरा श्रेय एआई-संचालित अभियान को नहीं दिया जाना चाहिए। उचित नियंत्रण समूहों के अभाव में, यह जोखिम रहता है कि सिस्टम मौजूदा मांग को ही पुनः परिभाषित कर देगा। इसलिए, एक मजबूत प्लेटफॉर्म को ऐसे प्रयोगों की अनुमति देनी चाहिए जिनमें तुलनीय समूहों के साथ अलग-अलग व्यवहार किया जाए। तभी यह निर्धारित किया जा सकता है कि एआई वास्तव में अतिरिक्त मांग उत्पन्न करता है या केवल ज्ञात पैटर्न को दोहराता है।.

इससे एमवी ग्रुप को अलग पहचान बनाने का अवसर मिलता है। कई प्रदाता बेहतर लक्षित समूह और अधिक वैयक्तिकृत सामग्री का वादा करते हैं। लेकिन बहुत कम प्रदाता ऐसे हैं जो उत्पन्न अतिरिक्त आर्थिक मूल्य को स्पष्ट रूप से प्रदर्शित कर पाते हैं। यदि आईए विस्टा एक सत्यापन योग्य प्रभाव मूल्यांकन प्रस्तुत करता है, तो समूह अपने मुआवजे को परिणामों के साथ अधिक निकटता से जोड़ सकता है और केवल घंटे बेचने की रणनीति से हट सकता है। हालांकि, इससे डेटा गुणवत्ता, अनुबंध निर्माण और जोखिम प्रबंधन पर भी दबाव बढ़ता है।.

फ्रांस का डिजिटल बाजार बढ़ रहा है, लेकिन प्लेटफॉर्मों का दबदबा बना हुआ है।

यह निवेश एक बढ़ते हुए, लेकिन अत्यधिक केंद्रित बाजार में किया जा रहा है। फ्रांस में डिजिटल विज्ञापन का कारोबार 2024 में लगभग ग्यारह अरब यूरो तक पहुंच गया, जो पिछले वर्ष की तुलना में 14 प्रतिशत अधिक था। सोशल मीडिया और डिस्प्ले विज्ञापन में विशेष रूप से तीव्र वृद्धि देखी गई, जबकि सर्च इंजन विज्ञापन में वृद्धि जारी रहने के बावजूद, इसकी हिस्सेदारी में कुछ कमी आई। 2025 में, बाजार का आकार 12.4 अरब यूरो के करीब पहुंच गया और इसमें फिर से दो अंकों की वृद्धि दर्ज की गई।.

इस वृद्धि से डेटा-आधारित सेवाओं के लिए मूलभूत रूप से अनुकूल परिस्थितियाँ उत्पन्न होती हैं। डिजिटल विज्ञापन पर बढ़ते खर्च का अर्थ है अधिक अभियान, अधिक मापन डेटा और समन्वय की बढ़ती आवश्यकता। साथ ही, राजस्व का एक बहुत बड़ा हिस्सा अंतर्राष्ट्रीय प्लेटफार्मों को जाता है। Google, Meta, Amazon और अन्य प्रमुख सोशल नेटवर्क पहुंच, उपयोगकर्ता इंटरफेस और आवश्यक मापन संकेतों पर नियंत्रण रखते हैं। इसलिए स्वतंत्र एजेंसियां ​​और प्रौद्योगिकी सेवा प्रदाता ऐसे बाजार में काम करते हैं जिसके मूल बुनियादी ढांचे पर उनका कोई स्वामित्व नहीं है।.

IA Vista इस निर्भरता को पूरी तरह खत्म नहीं कर सकता, लेकिन यह MV Group को एक मजबूत स्थिति प्रदान कर सकता है। अपने लक्षित दर्शकों के डेटा, ग्राहक संबंधों और विश्लेषण मॉडल पर नियंत्रण रखने का मतलब है कि यह सभी सेगमेंटेशन लॉजिक को प्रमुख प्लेटफॉर्मों पर छोड़ने की तुलना में कम निर्भर है। समूह विभिन्न चैनलों पर अभियान की योजना बना सकता है और कई टचपॉइंट्स से प्राप्त जानकारियों को समेकित कर सकता है। यह खंडित प्लेटफॉर्म लॉजिक का प्रतिसंतुलन बनाता है, जहां प्रत्येक प्रदाता मुख्य रूप से अपने स्वयं के विज्ञापन सिस्टम के प्रदर्शन को प्रदर्शित करता है।.

असल चुनौती यह है कि अंतरराष्ट्रीय प्लेटफॉर्म भी एआई में भारी निवेश कर रहे हैं और कई सुविधाओं को सीधे अपने विज्ञापन उत्पादों में एकीकृत कर रहे हैं। स्वचालित लक्ष्यीकरण, बोली लगाने की रणनीतियाँ, टेक्स्ट में बदलाव, छवियाँ और अभियान अनुकूलन जैसी सुविधाएँ प्लेटफॉर्म पर मानकीकृत होती जा रही हैं। इसलिए, एक स्वतंत्र सेवा प्रदाता केवल एआई का उपयोग करने के वादे पर प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकता। उसे ऐसी अतिरिक्त सुविधाएँ प्रदान करनी होंगी जो प्लेटफॉर्म संरचनात्मक रूप से प्रदान नहीं करते: कई चैनलों पर निष्पक्ष समन्वय, ग्राहक के अपने और कानूनी रूप से उपलब्ध बाहरी डेटा का उपयोग, ग्राहक के व्यावसायिक मॉडल के साथ घनिष्ठ तालमेल और वास्तविक लाभप्रदता का पारदर्शी मूल्यांकन।.

मध्यम आकार और छोटी कंपनियों का लक्षित समूह रणनीतिक रूप से काफी समझदार है।

एमवी ग्रुप मुख्य रूप से लघु एवं मध्यम आकार के उद्यमों (एसएमई) के साथ-साथ बड़ी मध्यम आकार की कंपनियों को लक्षित करता है। यह ग्राहक समूह एकीकृत एआई समाधान के लिए आकर्षक है क्योंकि कई कंपनियों के पास अपनी डेटा साइंस टीम, व्यापक डेटा प्लेटफॉर्म या विशेषज्ञ एआई डेवलपर नहीं होते हैं। उन्हें आधुनिक तकनीक तक पहुंच की आवश्यकता होती है, लेकिन वे स्वयं संपूर्ण बुनियादी ढांचा तैयार नहीं कर सकते या सभी आवश्यक विशेषज्ञों को स्थायी आधार पर नियुक्त नहीं कर सकते।.

इसके परिणामस्वरूप एक प्रबंधित एआई मॉडल बनता है: सेवा प्रदाता न केवल सॉफ्टवेयर प्रदान करता है, बल्कि डेटा एकीकरण, मॉडल विकास, अभियान कार्यान्वयन, निगरानी और आगे के विकास का भी प्रबंधन करता है। ग्राहकों के लिए, इससे प्रवेश की बाधा कम हो जाती है। वे एक परिणाम खरीदते हैं और उन्हें एक जटिल तकनीकी संगठन बनाने की आवश्यकता नहीं होती है। एमवी ग्रुप के लिए, इससे आवर्ती राजस्व और एक मजबूत संबंध उत्पन्न होता है क्योंकि सेवा ग्राहक के डेटा और प्रक्रियाओं में गहराई से समाहित होती है।.

हालांकि, छोटे और मध्यम आकार के उद्यमों (एसएमई) की कीमत, सरलता और सत्यापनशीलता को लेकर उच्च अपेक्षाएं होती हैं। एक बड़ी कंपनी कई वर्षों के पायलट कार्यक्रम का वित्तपोषण कर सकती है, भले ही शुरुआत में आर्थिक लाभ अनिश्चित हों। एक एसएमई को अधिक शीघ्रता से दिखने वाले परिणामों की अपेक्षा होती है। इसलिए, आईए विस्टा को स्पष्ट उपयोग मामलों से शुरुआत करनी चाहिए जो कुछ ही महीनों में सत्यापन योग्य सुधार प्रदान कर सकें। उपयुक्त उदाहरणों में निष्क्रिय ग्राहकों को पुनः सक्रिय करना, संभावित ग्राहकों को प्राथमिकता देना, क्षेत्रीय बिक्री अभियान चलाना या मौजूदा सीआरएम संचार को अनुकूलित करना शामिल हैं।.

एक और लाभ क्षेत्रीय पुन:उपयोगिता में निहित है। यदि एमवी ग्रुप एक ही उद्योग के भीतर कई ग्राहकों के लिए समान डेटा मॉडल, इंटरफेस और अभियान पैटर्न विकसित कर सकता है, तो सीमांत लागत कम हो जाती है। स्वाभाविक रूप से, प्लेटफ़ॉर्म को गोपनीय ग्राहक डेटा को अनुचित रूप से मिश्रित नहीं करना चाहिए। हालांकि, तकनीकी घटक, फ़ीचर परिभाषाएँ, परीक्षण डिज़ाइन और प्रक्रिया संबंधी जानकारी पुन: उपयोग योग्य हैं। यही औद्योगीकरण निर्धारित करेगा कि आईए विस्टा एक लाभदायक उत्पाद बनता है या केवल व्यक्तिगत परामर्श परियोजनाओं के लिए एक नया लेबल।.

प्रबंधित एआई प्लेटफॉर्म - छवि: Xpert.Digital

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अधिग्रहण से लेकर तकनीकी एकीकरण तक

समूह का विकास एक विशिष्ट क्रम में हुआ है। शुरुआत में, नई इकाइयों की स्थापना और अधिग्रहणों के माध्यम से विशेषज्ञता का विस्तार किया गया। अवांसी ने ग्राहक निष्ठा और सीआरएम (कन्वर्टेड मैनेजमेंट) दृष्टिकोण को मजबूत किया। आगे के अधिग्रहणों से डेटा संसाधन और विशेष ज्ञान प्राप्त हुए। नेप्च्यून मीडिया, या कहें एनएम डेटा, ने डेटा मार्केटिंग में पहुंच और क्षमताओं को बढ़ाया। इस रणनीति से महत्वपूर्ण आधार तो बढ़ा, लेकिन अंततः इससे संगठन अधिक जटिल हो गया।.

अधिग्रहणों के माध्यम से विकास से स्वतः ही तालमेल उत्पन्न नहीं होता। विभिन्न प्रणालियाँ, डेटा मॉडल, ब्रांड, बिक्री संरचनाएँ और कॉर्पोरेट संस्कृतियाँ अपेक्षित लाभों को सीमित कर सकती हैं। यदि प्रत्येक सहायक कंपनी अपने स्वयं के उपकरण और प्रक्रियाएँ बनाए रखती है, तो समूह आर्थिक रूप से अलग-अलग एजेंसियों का संग्रह बना रहता है। एक केंद्रीय एआई और डेटा प्लेटफ़ॉर्म एकीकरण केंद्र के रूप में कार्य कर सकता है, जिससे सामान्य मानकों और पुन: प्रयोज्य सेवाओं का विकास संभव हो सके।.

आईए विस्टा का शायद यही सबसे महत्वपूर्ण कार्य है। यह परियोजना न केवल डेटा को आपस में जोड़ती है, बल्कि संगठन को एक समान भाषा अपनाने के लिए भी बाध्य करती है। कौन सा ग्राहक डेटा प्रासंगिक है? लक्षित समूहों को कैसे परिभाषित किया जाता है? कौन से गुणवत्ता मानक लागू होते हैं? किस जानकारी तक किसे पहुंच का अधिकार है? मॉडल कैसे जारी किए जाते हैं और परिणामों का मापन कैसे किया जाता है? ऐसे प्रश्न तकनीकी और संगठनात्मक एकीकरण दोनों कार्यों को दर्शाते हैं।.

सहायक कंपनियों, प्रबंधन और कर्मचारियों के सुव्यवस्थितीकरण से यह स्पष्ट होता है कि एमवी ग्रुप का इरादा अपनी तीव्र बाहरी विकास की गति को अनिश्चित काल तक जारी रखने का नहीं था। प्रबंधन ने परिचालन दक्षता और तकनीकी लाभ पर अधिक ध्यान केंद्रित किया। यह विकास आर्थिक दृष्टि से उचित है: अधिग्रहण के चरण के बाद, दोहराव वाली संरचनाओं को समाप्त करना और साझा प्लेटफॉर्म बनाना आवश्यक होता है। हालांकि, एआई को छंटनी का बहाना नहीं बनाना चाहिए। यदि विशेषज्ञ ज्ञान और ग्राहक विशेषज्ञता में अत्यधिक कमी की जाती है, तो डेटा-आधारित सेवाओं की गुणवत्ता ही प्रभावित हो सकती है।.

डेविड फ्लोरियट परियोजना से प्लेटफॉर्म में परिवर्तन का प्रतीक हैं।

डेविड फ्लोरियट को डेटा और एआई के प्रमुख के रूप में नियुक्त करके, एमवी ग्रुप ने एक ऐसे व्यक्ति को अपने साथ जोड़ा है जो पहले ग्रुपमा लोइरे ब्रिटनी में डेटा साइंस मैनेजर और सोलोकल ग्रुप में बिग डेटा विशेषज्ञ के रूप में काम कर चुके हैं। यह नियुक्ति इस बात का संकेत है कि इस पहल को आईटी विभाग की महज़ एक छोटी परियोजना के रूप में नहीं लिया जाना चाहिए। बीमा कंपनियां और स्थानीय डिजिटल सेवाएं डेटा-प्रधान वातावरण हैं जहां विभाजन, मॉडलिंग और परिचालन विस्तार महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।.

सफलता के लिए केवल तकनीकी विशेषज्ञता ही पर्याप्त नहीं है। प्रबंधन को कार्यकारी प्रबंधन, बिक्री विभाग, एजेंसी टीमों, डेटा सुरक्षा, आईटी और ग्राहकों के बीच समन्वय स्थापित करना होगा। एक एआई मॉडल सांख्यिकीय रूप से अच्छा प्रदर्शन कर सकता है, लेकिन फिर भी बाजार में असफल हो सकता है यदि बिक्री कर्मचारी इसके लाभों को स्पष्ट रूप से समझा न सकें या परिचालन टीमें परिणामों को अपने काम में एकीकृत करने में विफल रहें। इसके विपरीत, व्यापक रूप से प्रचारित उत्पाद भी विश्वास खो सकता है यदि उसका तकनीकी प्रदर्शन किए गए वादों पर खरा न उतरे।.

दस विशेषज्ञों की प्रारंभिक टीम विशिष्ट उत्पादों को विकसित करने के लिए पर्याप्त थी, लेकिन पूरे समूह के पूर्ण रूपांतरण के लिए बहुत छोटी थी। इसलिए, इसे एक गुणक के रूप में कार्य करना पड़ा। इसे मुख्य घटकों, मानकों और नियंत्रण तंत्रों को बनाने का कार्य सौंपा गया था, जबकि सहायक कंपनियों के विशेषज्ञों ने उपयोग के उदाहरण प्रस्तुत किए और उनके अनुप्रयोग को दैनिक कार्यों में शामिल किया। समूह के बाद के बयानों से पता चलता है कि एआई विभाग में अब 15 विशेषज्ञ हो गए हैं, जो क्रमिक विस्तार का संकेत है।.

एक प्रमुख जोखिम अलग-थलग एआई इकाई के गठन में निहित है। यदि टीम तकनीकी रूप से उन्नत समाधान विकसित करती है जबकि संगठन का शेष भाग पुरानी प्रक्रियाओं से चिपका रहता है, तो पैमाने की कोई मितव्ययिता प्राप्त नहीं होती है। सफल प्लेटफ़ॉर्म सहयोग के लिए साझा उत्पाद स्वामित्व और स्पष्ट व्यावसायिक उद्देश्यों की आवश्यकता होती है। प्रत्येक विभाग को पता होना चाहिए कि वह किस प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (केपीआई) में सुधार करता है और उसके योगदान को कैसे मापा जाता है।.

उत्पादकता बढ़ाने का यह लाभ पाठ निर्माण से कहीं अधिक व्यापक है।

सार्वजनिक चर्चा में, विपणन में जनरेटिव एआई को अक्सर स्वचालित टेक्स्ट और इमेज जनरेशन तक सीमित कर दिया जाता है। हालांकि ये अनुप्रयोग दिखाई देते हैं, लेकिन जरूरी नहीं कि ये आर्थिक रूप से सबसे अधिक लाभदायक हों। कंटेंट तेजी से तैयार किया जा सकता है, लेकिन इससे एक जैसी सामग्री की आपूर्ति भी बढ़ जाती है। यदि सभी प्रतियोगी समान उपकरणों का उपयोग करते हैं, तो भिन्नता का मूल्य कम हो जाता है। सबसे बड़ा अवसर डेटा, निर्णय लेने और क्रियान्वयन को संयोजित करने में निहित है।.

बिक्री के क्षेत्र में, एआई संभावित ग्राहकों को प्राथमिकता दे सकता है, कंपनी की जानकारी का सारांश प्रस्तुत कर सकता है और संपर्क के लिए उपयुक्त अवसरों की पहचान कर सकता है। परियोजना प्रबंधन में, यह ब्रीफिंग को व्यवस्थित कर सकता है, कार्यों का दस्तावेजीकरण कर सकता है और ज्ञान साझाकरण को सरल बना सकता है। अभियान प्रबंधन में, यह विभिन्नताएँ उत्पन्न कर सकता है, बजट को समायोजित कर सकता है और विसंगतियों का पता लगा सकता है। डेटा प्रोसेसिंग में, यह प्रश्नों का अनुवाद कर सकता है, विशेषताओं का दस्तावेजीकरण कर सकता है और गुणवत्ता संबंधी समस्याओं को उजागर कर सकता है।.

आर्थिक लाभ अनेक छोटे-छोटे सुधारों से प्राप्त होते हैं। एक स्वचालित कार्य से भले ही कुछ मिनटों की बचत हो, लेकिन सैकड़ों कर्मचारियों, असंख्य ग्राहकों और नियमित अभियानों में ऐसी बचत काफी महत्वपूर्ण हो सकती है। अधिक मात्रा वाली, स्पष्ट नियमों वाली और पर्याप्त डेटा आधारित प्रक्रियाएं विशेष रूप से मूल्यवान होती हैं। इसके विपरीत, रणनीतिक निर्णय, संवेदनशील ग्राहक संचार और असामान्य मामलों में मानवीय निगरानी अधिक आवश्यक है।.

इसलिए एमवी ग्रुप को उत्पादकता को अधिकतम स्वचालन के रूप में परिभाषित नहीं करना चाहिए। लक्ष्य श्रम का विवेकपूर्ण विभाजन है। मशीनें पैटर्न पहचान, वेरिएंट जनरेशन, डेटा मिलान और दोहराए जाने योग्य विश्लेषणों के लिए उपयुक्त हैं। संदर्भ, जिम्मेदारी, रचनात्मक दिशा, बातचीत और अप्रत्याशित परिणामों के आकलन के लिए मनुष्य अभी भी महत्वपूर्ण हैं। कुशल श्रमिकों का समर्थन करने वाला प्लेटफॉर्म गुणवत्ता और गति दोनों को एक साथ बढ़ा सकता है। केवल कर्मचारियों को बदलने का लक्ष्य रखने वाला प्लेटफॉर्म मानकीकृत औसत दर्जे और विश्वास की हानि का जोखिम पैदा करता है।.

डेटा सुरक्षा एक अनिवार्य आवश्यकता से बदलकर एक प्रतिस्पर्धी कारक बन रही है।

बड़े बी2सी डेटासेट को एआई मॉडल के साथ संयोजित करना यूरोपीय डेटा संरक्षण कानून के विशेष रूप से संवेदनशील क्षेत्रों को प्रभावित करता है। व्यक्तिगत डेटा को मनमाने ढंग से संयोजित नहीं किया जा सकता, नए उद्देश्यों के लिए उपयोग नहीं किया जा सकता या मॉडलों में फीड नहीं किया जा सकता। इसके लिए एक ठोस कानूनी आधार, पारदर्शी जानकारी, उद्देश्य सीमा, डेटा न्यूनीकरण, उचित प्रतिधारण अवधि और डेटा विषय अधिकारों के प्रयोग के प्रभावी साधन आवश्यक हैं।.

एमवी ग्रुप के लिए, यह केवल अनुपालन का मुद्दा नहीं है। विश्वास एक व्यावसायिक लाभ में तब्दील हो सकता है, खासकर मध्यम आकार के ग्राहकों के साथ जो नियामक जोखिमों का आकलन स्वयं नहीं कर सकते। डेटा स्रोत, सहमति की स्थिति, मॉडल उपयोग और विलोपन प्रक्रियाओं को पारदर्शी रूप से दस्तावेज़ित करके, समूह अपने ग्राहकों की लेनदेन लागत को कम करता है। इसके विपरीत, तकनीकी रूप से मजबूत लेकिन कानूनी रूप से अस्पष्ट प्लेटफॉर्म लंबे समय में शायद ही बाज़ार में टिक पाएगा।.

इस बात पर विशेष ध्यान दिया जाना चाहिए कि क्या मॉडल व्यक्तिगत जानकारी को याद रख सकते हैं या अनजाने में उसका खुलासा कर सकते हैं। निजी एआई चैट को इस तरह से डिज़ाइन किया जाना चाहिए कि उपयोगकर्ता केवल अधिकृत डेटा तक ही पहुंच सकें और प्रॉम्प्ट या आउटपुट के माध्यम से कोई भी गोपनीय जानकारी लीक न हो। इसमें भूमिका-आधारित अनुमतियाँ, लॉगिंग, सुरक्षित मॉडल वातावरण, फ़िल्टर और ग्राहक खातों के बीच स्पष्ट अलगाव शामिल हैं।.

यूरोपीय एआई अधिनियम पारदर्शिता, सक्षमता और शासन संबंधी आवश्यकताओं को भी बढ़ाता है। अधिकांश मार्केटिंग एप्लिकेशन स्वतः ही उच्च जोखिम वाली प्रणालियों की श्रेणी में नहीं आते। फिर भी, उनके कार्य के आधार पर, कृत्रिम सामग्री की लेबलिंग, दस्तावेज़ीकरण और कर्मचारी प्रशिक्षण से संबंधित दायित्व लागू होते हैं। इसके अलावा, एआई विनियमन के बावजूद डेटा सुरक्षा, उपभोक्ता संरक्षण और प्रतिस्पर्धा कानून लागू रहते हैं। जो कंपनियां शुरू में ही मजबूत प्रक्रियाएं स्थापित कर लेती हैं, वे इस नियामक परिपक्वता को अपने उत्पादों और सेवाओं के हिस्से के रूप में प्रस्तुत कर सकती हैं।.

पूर्वानुमान मौजूदा विकृतियों को और बढ़ा सकते हैं।

पहली नज़र में समान दिखने वाले मॉडल तटस्थ प्रतीत होते हैं क्योंकि वे गणितीय रूप से कार्य करते हैं। वास्तविकता में, वे ऐतिहासिक डेटा से सीखते हैं और उसकी संरचनाओं को अपना लेते हैं। यदि मौजूदा ग्राहक मुख्य रूप से कुछ क्षेत्रों, आयु समूहों या आय वर्गों से आते हैं, तो मॉडल समान समूहों को प्राथमिकता दे सकता है। यह आर्थिक रूप से सही लग सकता है, लेकिन साथ ही, यह नए बाज़ार की संभावनाओं को छिपा सकता है या कुछ जनसंख्या समूहों को व्यवस्थित रूप से नुकसान पहुंचा सकता है।.

यह समस्या केवल नैतिक नहीं है। अतीत से अत्यधिक जुड़ा हुआ मॉडल विकास को बाधित कर सकता है। यह नए मांग क्षेत्रों की खोज करने के बजाय मुख्य रूप से मौजूदा ग्राहकों के समान व्यक्तियों को आकर्षित करेगा। कंपनियां एल्गोरिदम के माध्यम से अपनी वर्तमान बाजार स्थिति को बनाए रखने का जोखिम उठाती हैं। इसलिए, प्रभावी मॉडलिंग के लिए ज्ञात सफलता प्रोफाइल का लाभ उठाने और नए क्षेत्रों की खोज करने के बीच संतुलन आवश्यक है।.

इसके अलावा, देखने में हानिरहित लगने वाली विशेषताएं अप्रत्यक्ष रूप से संवेदनशील लक्षणों को दर्शा सकती हैं। पोस्टल कोड, परिवार की संरचना, खरीदारी का व्यवहार और वेबसाइटों में रुचि जैसी चीजों से व्यापक निष्कर्ष निकाले जा सकते हैं। सेगमेंटेशन जितना सटीक होगा, उपभोक्ताओं द्वारा संचार को दखलंदाजी के रूप में समझने का जोखिम उतना ही अधिक होगा। कानूनी रूप से मान्य होने का अर्थ यह नहीं है कि वह सामाजिक रूप से भी स्वीकार्य हो।.

इसलिए एमवी ग्रुप को न केवल सटीकता बल्कि निष्पक्षता, स्थिरता और स्वीकार्यता का भी आकलन करना चाहिए। इसमें फीचर के प्रभाव की नियमित समीक्षा, दस्तावेजित बहिष्करण मानदंड और संवेदनशील अभियानों के लिए मानवीय अनुमोदन शामिल हैं। एक ज़िम्मेदारीपूर्वक सीमित मॉडल, उच्च प्रतिक्रिया दर प्राप्त करने वाले लेकिन शिकायतों और प्रतिष्ठा को नुकसान पहुंचाने वाले आक्रामक, अल्पकालिक सिस्टम की तुलना में दीर्घकालिक रूप से अधिक मूल्यवान हो सकता है।.

लागत संरचना ही सफलता निर्धारित करती है।

एआई प्लेटफॉर्म को अक्सर अत्यधिक स्केलेबल बताया जाता है, लेकिन इनका संचालन मुफ्त नहीं होता। कंप्यूटिंग क्षमता, मॉडल तक पहुंच, डेटा भंडारण, सुरक्षा उपाय और योग्य कर्मचारियों पर निरंतर लागत आती है। इसके अतिरिक्त डेटा की सफाई, इंटरफेस के रखरखाव और बदलते सिस्टम के अनुकूलन पर भी खर्च होता है। ग्राहक की आवश्यकताएं जितनी अधिक व्यक्तिगत होंगी, पैमाने की अर्थव्यवस्थाएं उतनी ही कम होती जाएंगी।.

IA Vista के लिए मॉड्यूलर आर्किटेक्चर अत्यंत महत्वपूर्ण है। बार-बार उपयोग होने वाले कार्यों को मानकीकृत किया जाना चाहिए, जबकि ग्राहक-विशिष्ट अनुकूलन को स्पष्ट रूप से परिभाषित किया जाना चाहिए और उनका बिल अलग से बनाया जाना चाहिए। अन्यथा, प्लेटफ़ॉर्म विशेष अनुरोधों का ढेर बन सकता है। इससे राजस्व में वृद्धि हो सकती है, लेकिन लाभ मार्जिन कम ही रहेगा क्योंकि प्रत्येक परियोजना के लिए नए विकास कार्य की आवश्यकता होती है।.

अंतर्निहित मॉडलों का चुनाव भी लागत-प्रभावशीलता को प्रभावित करता है। बाहरी, बड़े भाषा मॉडल तीव्र नवाचार और कम प्रारंभिक लागत प्रदान करते हैं, लेकिन मूल्य निर्धारण, उपलब्धता और डेटा प्रसंस्करण पर निर्भरता पैदा करते हैं। आंतरिक या सार्वजनिक रूप से उपलब्ध मॉडल नियंत्रण बढ़ाते हैं लेकिन अधिक तकनीकी विशेषज्ञता और बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है। एक हाइब्रिड रणनीति संभवतः सर्वोत्तम दृष्टिकोण है: सामान्य कार्यों के लिए मानक मॉडल, संवेदनशील डेटा के लिए विशेष घटक और विशिष्ट उपयोग मामलों के लिए मालिकाना मॉडल।.

मूल्य निर्धारण से उत्पन्न मूल्य का पता चलना चाहिए। संभावित विकल्पों में प्लेटफ़ॉर्म एक्सेस के लिए आधार शुल्क, उपयोग-आधारित घटक, प्रबंधित सेवा पैकेज और प्रदर्शन-आधारित मुआवजा शामिल हैं। केवल लाइसेंस शुल्क छोटे ग्राहकों के लिए बहुत अमूर्त हो सकता है, जबकि केवल प्रदर्शन-आधारित मुआवजा एमवी ग्रुप को ऐसे जोखिमों के सामने ला सकता है जिन्हें नियंत्रित करना कठिन है। एक संयुक्त मॉडल जोखिम और प्रतिफल को अधिक समान रूप से वितरित करता है।.

स्वतंत्रता एक ताकत भी है और एक सीमा भी।

एमवी ग्रुप अपनी पूर्ण फ्रांसीसी स्वतंत्रता पर बल देता है। अंतरराष्ट्रीय प्लेटफॉर्मों के प्रभुत्व वाले बाजार में, यह एक मजबूत स्थितिगत विशेषता है। ग्राहक ऐसे स्थानीय भागीदार को प्राथमिकता दे सकते हैं जो फ्रांसीसी बाजार की विशिष्टताओं, नियामक आवश्यकताओं और मध्यम आकार के व्यवसायों की निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को समझता हो। जैसे-जैसे एआई व्यावसायिक रूप से महत्वपूर्ण प्रक्रियाओं में अधिक गहराई से एकीकृत होता जा रहा है, डेटा संप्रभुता और त्वरित संचार माध्यमों का महत्व बढ़ता जा रहा है।.

स्वतंत्रता का अर्थ यह भी है कि निवेश का वित्तपोषण आंतरिक रूप से किया जाना चाहिए और तकनीकी जोखिम कंपनी को स्वयं वहन करने होंगे। वैश्विक निगम विकास लागत को अरबों उपयोगकर्ताओं में वितरित करते हैं। एक मध्यम आकार के समूह को यह चुनने में बहुत सावधानी बरतनी चाहिए कि वह किन घटकों को आंतरिक रूप से विकसित करे। संपूर्ण बुनियादी मॉडल या एक सार्वभौमिक विज्ञापन मंच बनाने का प्रयास आर्थिक रूप से व्यवहार्य नहीं होगा। डेटा एकीकरण, ग्राहक-विशिष्ट सक्रियण और मापने योग्य प्रभाव में विशेषज्ञता कहीं अधिक लाभदायक है।.

स्वतंत्रता क्रॉस-चैनल कंसल्टिंग में विश्वसनीयता को भी बढ़ावा देती है। एक प्रदाता जो अपना खुद का प्रमुख विज्ञापन प्लेटफॉर्म संचालित नहीं करता है, सैद्धांतिक रूप से यह तय करने में अधिक निष्पक्ष निर्णय ले सकता है कि ग्राहक के लिए कौन सा चैनल सबसे अच्छा है। हालांकि, इस निष्पक्षता को संगठनात्मक स्तर पर सुनिश्चित किया जाना चाहिए। मुआवज़ा मॉडल और साझेदारियों में किसी विशेष मीडिया बजट को प्राथमिकता देने के लिए कोई गुप्त प्रोत्साहन नहीं होना चाहिए।.

गैर-लाभकारी संगठन होने से जिम्मेदारियों का दायरा बढ़ जाता है। यदि एमवी ग्रुप आर्थिक प्रदर्शन को सामाजिक और पर्यावरणीय लक्ष्यों के साथ जोड़ना चाहता है, तो आईए विस्टा को भी इन्हीं मानकों के अनुरूप परखा जाना चाहिए। इसमें कंप्यूटिंग संसाधनों का जिम्मेदार उपयोग, गैर-भेदभावपूर्ण मॉडल, पारदर्शी संचार और छलपूर्ण विपणन प्रथाओं से बचना शामिल है। यह दर्जा तभी प्रतिस्पर्धी लाभ है जब इससे सत्यापित निर्णय लिए जा सकें।.

कर्मचारियों की कमी से कहीं अधिक जटिल मुद्दा कर्मचारियों की उपलब्धता से संबंधित है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंसियों के काम करने के तरीके को बदल रही है, लेकिन यह बदलाव इंसानों से मशीनों की ओर एक सीधी रेखा में नहीं हो रहा है। कुछ कार्य स्वचालित हो जाएंगे, कुछ अन्य कार्यों का महत्व बढ़ेगा और नई भूमिकाएँ उभरेंगी। पूरी तरह से मैन्युअल डेटा तैयार करना, मानकीकृत रिपोर्ट बनाना या सामग्री में साधारण बदलाव करना शायद कम महत्वपूर्ण हो जाएगा। उत्पाद प्रबंधन, डेटा गुणवत्ता, मॉडल नियंत्रण, ग्राहक परामर्श, प्रयोग डिज़ाइन और विषय विशेषज्ञों तथा तकनीकी विभागों के बीच समन्वय अधिक महत्वपूर्ण हो जाएगा।.

एमवी ग्रुप के लिए, इससे उत्पादकता बढ़ाने का रास्ता खुलता है, लेकिन साथ ही सामाजिक और संगठनात्मक तनाव भी पैदा होता है। यदि कर्मचारी मुख्य रूप से एआई को कर्मचारियों की संख्या कम करने के साधन के रूप में देखते हैं, तो सिस्टम में अपना ज्ञान योगदान करने की उनकी इच्छा कम हो जाती है। जबकि सार्थक मॉडल तैयार करने के लिए यही ज्ञान आवश्यक है। इसलिए, एक विश्वसनीय परिवर्तन के लिए पारदर्शी लक्ष्य और प्रशिक्षण के अवसर आवश्यक हैं।.

इस समूह को यह लाभ प्राप्त है कि इसके कार्यबल का एक महत्वपूर्ण हिस्सा पहले से ही डेटा वातावरण में काम करता है। इससे तकनीकी समझ का एक ठोस आधार मिलता है जिस पर आगे काम किया जा सकता है। साथ ही, बिक्री, रचनात्मक और परियोजना प्रबंधन टीमों को भी परिणामों का गहन मूल्यांकन करने के लिए सशक्त बनाया जाना चाहिए। एआई दक्षता का अर्थ केवल अधिक से अधिक प्रॉम्प्ट लिखना नहीं है। इसमें उपयुक्त उपयोग के मामलों का चयन करने, जोखिमों की पहचान करने, खर्चों को नियंत्रित करने और प्रभाव को मापने की क्षमता शामिल है।.

दीर्घकालिक रूप से, कर्मचारी व्यवस्था में बदलाव आ सकता है। मानक कार्यों के स्वचालन से छोटी, अंतःविषयक टीमें अधिक ग्राहकों को सेवा प्रदान कर सकती हैं। हालांकि, शेष कर्मचारियों को अधिक कुशल होना होगा और अधिक जिम्मेदारी लेनी होगी। इससे कर्मचारियों की संख्या घटने पर भी औसत वेतन में वृद्धि हो सकती है। इसलिए, आर्थिक प्रभाव न केवल समाप्त की गई नौकरियों की संख्या पर निर्भर करता है, बल्कि क्षमता, योग्यता, वेतन और प्रति कर्मचारी राजस्व में समग्र परिवर्तन पर भी निर्भर करता है।.

सफलता के लिए विवेकपूर्ण प्रबंधन आवश्यक है।

IA Vista का मूल्यांकन तैयार की गई सामग्री की संख्या, विकसित किए गए मॉडलों की संख्या या पूर्ण किए गए पायलट प्रोजेक्टों की संख्या के आधार पर नहीं किया जाना चाहिए। ऐसे मेट्रिक्स गतिविधि को तो दर्शाते हैं, लेकिन मूल्य सृजन को नहीं। अधिक प्रासंगिक हैं उत्पादक रूप से उपयोग की गई सुविधाओं का प्रतिशत, किसी क्लाइंट के साथ कार्यान्वयन में लगने वाला समय, परिभाषित अभियान परिणामों में सुधार और अतिरिक्त योगदान मार्जिन।.

प्रभावी प्रबंधन तीन स्तरों में अंतर करता है। तकनीकी स्तर पर, उपलब्धता, प्रतिक्रिया समय, त्रुटि दर, डेटा गुणवत्ता और मॉडल स्थिरता महत्वपूर्ण हैं। परिचालन स्तर पर, कार्य समय की बचत, प्रसंस्करण समय में कमी और उपयोगकर्ता स्वीकृति प्रमुख हैं। आर्थिक स्तर पर, ग्राहक निष्ठा, अतिरिक्त राजस्व, लाभ लाभ और मूल्यह्रास सर्वोपरि हैं। यदि इन स्तरों को एक साथ मिला दिया जाए, तो तकनीकी रूप से प्रभावशाली प्रणाली को सफल माना जा सकता है, भले ही इससे वित्तीय लाभ कम हो।.

उपयोग की आवृत्ति विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। कई एंटरप्राइज़ प्लेटफ़ॉर्म लागू तो किए जाते हैं, लेकिन उनका नियमित उपयोग केवल कुछ ही लोग करते हैं। इसलिए एमवी ग्रुप को न केवल सॉफ़्टवेयर विकसित करने की आवश्यकता है, बल्कि कार्यप्रवाह में भी बदलाव लाने की आवश्यकता है। इसमें प्रशिक्षण, स्पष्ट जिम्मेदारियां, उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफ़ेस और एक सहायता मॉडल शामिल हैं। हर अतिरिक्त बाधा प्लेटफ़ॉर्म के दैनिक उपयोग का हिस्सा बनने की संभावना को कम कर देती है।.

ग्राहक के दृष्टिकोण को भी लगातार ध्यान में रखना आवश्यक है। एक मध्यम आकार की कंपनी को मॉडल पैरामीटर की संख्या में कोई दिलचस्पी नहीं होती। वे यह जानना चाहते हैं कि क्या वे बेहतर संभावित ग्राहकों तक पहुँच रहे हैं, बिक्री लागत कम कर रहे हैं या मौजूदा ग्राहक संबंधों को अधिक लाभदायक तरीके से विकसित कर रहे हैं। इसलिए, उत्पाद संचार की शुरुआत व्यावसायिक समस्याओं से होनी चाहिए और तकनीकी विवरणों का उपयोग केवल वहीं किया जाना चाहिए जहाँ वे विश्वास और सुगमता बढ़ाते हों।.

आर्थिक विकास के लिए तीन परिदृश्य

सकारात्मक परिदृश्य में, एमवी ग्रुप कई सहायक कंपनियों में आईए विस्टा को एक साझा प्लेटफॉर्म के रूप में स्थापित करने में सफल होता है। पुन: उपयोग योग्य मॉड्यूल परियोजना लागत को कम करते हैं, ग्राहक अतिरिक्त डेटा-आधारित सेवाओं की बुकिंग करते हैं, और समूह अपने मूल्य निर्धारण को सृजित मूल्य के साथ बेहतर ढंग से संरेखित कर सकता है। डेटा, मॉडल और अभियान प्रक्रियाओं के गहन एकीकरण के कारण ग्राहक निष्ठा बढ़ती है। इस स्थिति में, निवेश उच्च लाभ वाले विकास मॉडल का प्रारंभिक बिंदु बन जाता है।.

मध्यम परिदृश्य में, IA Vista मुख्य रूप से आंतरिक कार्यकुशलता में सुधार करता है। यह प्लेटफ़ॉर्म विश्लेषण, अभियान नियोजन और सामग्री निर्माण को गति देता है, लेकिन एक स्वतंत्र उत्पाद के रूप में इसकी बिक्री सीमित है। हालांकि, यदि उत्पादकता में वृद्धि से बेहतर उपयोग, बेहतर गुणवत्ता या कम लागत प्राप्त होती है, तो निवेश लाभकारी सिद्ध हो सकता है। फिर भी, रणनीतिक परिवर्तन अधूरा रहता है, क्योंकि व्यवसाय मॉडल अभी भी मुख्य रूप से श्रम-प्रधान है।.

सबसे खराब स्थिति में, IA Vista पायलट परियोजनाओं का एक संग्रह बनकर रह जाता है। डेटा स्रोतों को जोड़ना बेहद मुश्किल है, ग्राहक व्यक्तिगत अनुकूलन की मांग करते हैं, और टीम द्वारा इसका उपयोग कम रहता है। वहीं दूसरी ओर, प्रमुख प्लेटफॉर्म अपने मानक उत्पादों में समान कार्यक्षमता को मुफ्त या बहुत कम लागत पर एकीकृत कर देते हैं। इस परिदृश्य में, MV ग्रुप को पर्याप्त विशिष्टता हासिल किए बिना ही विकास और परिचालन लागत बहुत अधिक उठानी पड़ती है।.

कौन सा परिदृश्य सामने आएगा, यह किसी एक मॉडल पर कम और प्राथमिकताओं के सुसंगत निर्धारण पर अधिक निर्भर करता है। स्पष्ट रूप से परिभाषित उपयोग के सीमित मामले, मानकीकृत डेटा प्रक्रियाएं और सफलता के सटीक मापन से सफलता की संभावना बढ़ जाती है। इसके विपरीत, एक ही समय में चैटबॉट, डेटा प्लेटफॉर्म, कंटेंट इंजन, सेल्स टूल और कैंपेन मैनेजमेंट सिस्टम बनने की अत्यधिक व्यापक महत्वाकांक्षा संसाधनों को बिखेर देगी।.

यह दांव रणनीतिक रूप से सही क्यों है, लेकिन जोखिम रहित क्यों नहीं है?

एमवी ग्रुप के आकार को देखते हुए, पांच मिलियन यूरो का निवेश महत्वाकांक्षी और रणनीतिक रूप से सुदृढ़ है। कंपनी के पास तीन ऐसी पूर्व-आवश्यकताएं हैं जो कई एआई परियोजनाओं में नहीं होतीं: प्रासंगिक डेटा सेट, सक्रिय विपणन चैनल और मौजूदा ग्राहक आधार। इससे समूह को प्रौद्योगिकी को व्यावसायिक अनुप्रयोगों से सीधे जोड़ने में मदद मिलती है। 2017 से विकसित डेटा रणनीति और उसके बाद किए गए अधिग्रहणों ने एक ऐसा आधार तैयार किया है जिस पर आईए विस्टा महज एक अल्पकालिक एआई प्रयोग से कहीं अधिक बन सकता है।.

इसलिए, स्पष्ट दृष्टिकोण यह है कि परियोजना का सबसे बड़ा मूल्य जनरेटिव एआई में नहीं, बल्कि बिखरे हुए डेटा और एजेंसियों की विशेषज्ञता को एक एकीकृत, मापने योग्य और पुन: उपयोग योग्य सेवा में बदलने में निहित है। यदि यह सफल होता है, तो एमवी ग्रुप मानव श्रम बेचने पर अपनी निर्भरता कम कर सकता है, मध्यम आकार के ग्राहकों के बीच वफादारी बढ़ा सकता है और निष्पक्षता, स्थानीय उपस्थिति और डेटा विशेषज्ञता के माध्यम से वैश्विक प्लेटफार्मों से खुद को अलग कर सकता है।.

साथ ही, निवेश को लेकर अतिशयोक्ति नहीं करनी चाहिए। बाज़ार तेज़ी से बदल रहा है, मानक कार्य सस्ते होते जा रहे हैं और नियामक आवश्यकताएँ बढ़ती जा रही हैं। बड़े डेटा सेट फायदेमंद हो सकते हैं, लेकिन इनसे गंभीर जोखिम भी पैदा हो सकते हैं। स्वचालन से लागत कम हो सकती है, लेकिन स्पष्ट कार्यान्वयन के बिना यह गुणवत्ता संबंधी समस्याएँ और आंतरिक प्रतिरोध भी पैदा कर सकता है। इसलिए, आर्थिक सफलता का मूल्यांकन इसके द्वारा प्रदान किए गए अतिरिक्त मूल्य के आधार पर किया जाना चाहिए, न कि केवल तकनीकी गतिविधि के आधार पर।.

IA Vista अंततः एकीकरण पर आधारित एक दांव है। MV ग्रुप का मानना ​​है कि अधिग्रहण, डेटा, प्रतिभा और ग्राहक संबंधों को एक साझा AI लेयर के माध्यम से एक मजबूत, एकीकृत इकाई में बदला जा सकता है। पांच मिलियन यूरो का निवेश कोई स्थायी लाभ नहीं दिलाता; बल्कि यह एक स्थायी प्रतिस्पर्धी बढ़त हासिल करने का अवसर प्रदान करता है। क्या यह एक स्थायी प्रतिस्पर्धी बढ़त में तब्दील होगा, यह डेटा की गुणवत्ता, उत्पाद अनुशासन, नियामक विश्वास और स्थापित प्लेटफार्मों और प्रतिस्पर्धी एजेंसियों की तुलना में तेजी से मापने योग्य ग्राहक मूल्य प्रदान करने की क्षमता पर निर्भर करता है।.

इस मामले का संपूर्ण एजेंसी उद्योग पर क्या प्रभाव पड़ेगा?

एमवी ग्रुप का मामला विपणन उद्योग के आर्थिक केंद्र में हो रहे बदलाव का एक बेहतरीन उदाहरण है। रचनात्मकता, परामर्श और मीडिया प्रदर्शन महत्वपूर्ण बने हुए हैं, लेकिन ये तेजी से डेटा और प्रौद्योगिकी प्रणालियों से घिरे हुए हैं। जो एजेंसियां ​​केवल मौजूदा एआई उपकरणों का उपयोग करती हैं, उनके अप्रचलित हो जाने का खतरा है। इसके विपरीत, वे कंपनियां जो अपने स्वयं के डेटा, विशेषज्ञता और मापने योग्य प्रक्रियाओं को एक साथ लाती हैं, मूल्य श्रृंखला में एक मजबूत स्थिति स्थापित कर सकती हैं।.

स्वतंत्र एजेंसी समूहों के लिए, इसका अर्थ है कि केवल आकार ही पर्याप्त नहीं है। अधिग्रहण तभी मूल्य सृजित करते हैं जब डेटा, सिस्टम और सेवाएं एकीकृत हों। साथ ही, केवल प्रौद्योगिकी ग्राहकों के साथ निकटता का विकल्प नहीं हो सकती। सबसे मजबूत स्थिति तब उत्पन्न होती है जब तकनीकी विस्तारशीलता और उद्योग-विशिष्ट परामर्श का संगम होता है। एमवी ग्रुप ठीक इसी संयोजन को स्थापित करने का प्रयास कर रहा है।.

ग्राहकों के लिए मार्केटिंग पार्टनर का चयन अब बदल रहा है। रचनात्मकता और व्यापक पहुंच के अलावा, डेटा स्रोत, मॉडल नियंत्रण, माप पद्धति और तकनीकी निर्भरता जैसे प्रश्न भी महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं। प्रदाता को यह समझाने में सक्षम होना चाहिए कि उसकी एआई बेहतर निर्णय लेने में कैसे सहायक है, किस डेटा का उपयोग किया जाता है और त्रुटियों का पता कैसे लगाया जाता है। इस प्रकार, मार्केटिंग तेजी से अर्थशास्त्र, सांख्यिकी, प्रौद्योगिकी और शासन को समाहित करने वाला एक विषय बनता जा रहा है।.

यह निष्कर्ष स्पष्ट है, जो भले ही विचारोत्तेजक हो, लेकिन तथ्यों पर आधारित है: भविष्य के विपणन बाजार में, सबसे अधिक एआई सुविधाओं वाला प्रदाता स्वतः ही सफल नहीं होगा। विजेता वही होगा जो वैध रूप से डेटा को बेहतर निर्णयों में परिवर्तित करे, इन निर्णयों को नियंत्रित तरीके से लागू करे और उनका आर्थिक मूल्य सिद्ध कर सके। एमवी ग्रुप ने आईए विस्टा के साथ इस दिशा को चुना है, निवेश किया है और संगठनात्मक आधार तैयार किया है। अब, इस तकनीकी महत्वाकांक्षा को एक सशक्त उत्पाद में परिवर्तित करना होगा।.

Konrad Wolfenstein

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