اے آئی اسٹارٹ اپس کی کس طرح مدد کرتا ہے؟

AI اور مشین لرننگ الگورتھم کے اطلاق کی بدولت چھوٹے کاروباروں یا اسٹارٹ اپس کے لیے موبائل مارکیٹنگ کو آسان بنایا جا سکتا ہے۔

اشتہار اسمارٹ فون پر ایک AI خصوصیت کی وضاحت کرتا ہے۔ تصویر: بلومبرگ ۔

AI کا عروج آٹومیشن ٹیکنالوجی کے ساتھ ساتھ موبائل ایپ مارکیٹنگ مارکیٹ کو بتدریج تبدیل کر رہا ہے اور صارف کے رویے کو بدل رہا ہے۔

بہت سے ابھرتے ہوئے رجحانات والی مارکیٹ میں، سٹارٹ اپس اور ڈویلپرز کو ترقی کی رفتار کو برقرار رکھنے کے لیے اسمارٹ اور موثر ایپ مارکیٹنگ کی حکمت عملیوں کی ضرورت ہے۔

AI موبائل مارکیٹنگ کی کوششوں کی حمایت کرتا ہے۔

"صارفین کو مشغول کرنے کے روایتی طریقے، جیسے کہ دستی ایڈجسٹمنٹ اور ہدف بندی، کافی وسیع ہیں۔ تاہم، AI الگورتھم کے ساتھ، ہم اشتہاری مواد کے لیے زیادہ لچکدار اور بہترین طریقے سے بجٹ مختص کرنے کے لیے ریئل ٹائم ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتے ہیں، جس سے متعدد چینلز پر کارکردگی کو بہتر بنایا جا سکتا ہے،" کھائی لی، ایشیا پیسفک سیلز ڈائریکٹر، Mintegirraling Advertising Advertising Mobile Solutions فراہم کرتے ہیں۔

AI کے ساتھ ساتھ، آٹومیشن بھی بدل رہی ہے کہ کس طرح مارکیٹنگ مہمات کا انتظام کیا جاتا ہے۔ مشین لرننگ ماڈل کم کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والے عناصر کا پتہ لگاسکتے ہیں، اس طرح حقیقی وقت میں بہتر مواقع کی طرف بجٹ کو ایڈجسٹ کرتے ہیں۔ مزید برآں، AI بڑے پیمانے پر اشتہاری مواد کو ذاتی بنا کر تخلیقی حکمت عملیوں کو بہتر بناتا ہے۔

مواقع کی پیشکش کے باوجود، سخت مسابقت، صارف کے حصول کے بڑھتے ہوئے اخراجات، اور محدود وسائل، خاص طور پر چھوٹے کاروباروں کے لیے موبائل گیم اور ایپ کی مارکیٹنگ تیزی سے پیچیدہ ہوتی جا رہی ہے۔

کھائی لی نے کہا، "لاکھوں مسابقتی ایپس کے ساتھ، توجہ مبذول کروانا اور مارکیٹ میں کھڑا ہونا آسان نہیں ہے۔"

موبائل مارکیٹنگ کا منظرنامہ بدل رہا ہے۔ تصویر: بلومبرگ ۔

مزید برآں، کاروباری اداروں کو معیاری اشتہاری مواد تیار کرنے، مارکیٹنگ کی حکمت عملیوں کو بہتر بنانے اور صارفین کو مؤثر طریقے سے برقرار رکھنے میں بھی چیلنجز کا سامنا ہے۔ اسی لیے بہت سی کمپنیاں اپنی مارکیٹنگ کی حکمت عملیوں کو بہتر بنانے کے لیے AI اور آٹومیشن سلوشنز کا انتخاب کر رہی ہیں۔

ایسا ہی ایک حل پروگرامیٹک اشتھاراتی خریداری ہے، جو کاروباروں کو درست طریقے سے ہدف بنانے اور اشتہاری اخراجات کو بہتر بنانے میں مدد کرتا ہے۔ ایک اہم مثال اموبیئر ہے، ایک بڑھتا ہوا گیم اسٹوڈیو۔

Amobear کے سی ای او مسٹر Tuan Nguyen نے کہا کہ بین الاقوامی منڈیوں میں پھیلنے سے متعدد چیلنجز پیش آئے۔ نئے خطوں میں گھسنا، مارکیٹ کی خصوصیات کو اپنانا، اور پائیدار ترقی کے لیے کاروباری کارروائیوں کو بہتر بنانے کے لیے ایک مناسب حکمت عملی کی ضرورت ہے۔

"ایک نسبتاً چھوٹی ٹیم کے ساتھ، ہمیں ایسے حل کی ضرورت ہے جو وسائل کو کم کیے بغیر مؤثر طریقے سے پیمانہ بنا سکیں،" Tuan Nguyen نے اشتراک کیا۔

موبائل پر اشتہار دینے والے کاروباروں کے لیے، مارکیٹنگ کے کلیدی میٹرکس میں ڈاؤن لوڈ، برقرار رکھنے کی شرح، منافع، اور دوبارہ مشغولیت شامل ہیں۔ کئی ٹولز ان سرگرمیوں میں کاروبار کی مدد کر سکتے ہیں، جیسے Mintegral AppGrowth، Target ROAS، اور Mintegral Retargeting۔

اسٹارٹ اپ کو کیا کرنا چاہیے؟

آج کے مسابقتی مارکیٹنگ کے منظر نامے میں، اپنی مارکیٹنگ کی حکمت عملیوں کو بہتر بنانے اور اپنی ایپس سے آمدنی پیدا کرنے والے اسٹارٹ اپس کی کلید نئے ٹولز کا فائدہ اٹھانا، ڈیٹا سے چلنے والے طریقوں کو اپنانا، اور صارف کے تعامل پر توجہ مرکوز کرنا ہے۔

Khai Le کے مطابق، سٹارٹ اپس کو اپنے تخلیقی مواد کی پیداوار کو بڑھانا چاہیے تاکہ وہ اعلیٰ معیار کے اشتہارات کی مانگ کو پورا کرے۔ مزید برآں، انہیں مخصوص مہمات کے انتظام اور درست ہدف کے لیے ڈیٹا کے استعمال پر توجہ مرکوز کرنے کی ضرورت ہے۔

بہت سے عوامل موبائل ایپ مارکیٹنگ مہم کی تاثیر کا تعین کرتے ہیں۔ تصویر: بلومبرگ ۔

"آج کے دور میں، سٹارٹ اپس کو خاص طور پر متنوع صارف گروپوں کے ساتھ جڑنے کے لیے لوکلائزیشن اور ثقافتی موافقت کی حکمت عملیوں کو اپنانے کی ضرورت ہے۔"

مسٹر کھائی لی نے مزید کہا، "نئی منڈیوں میں توسیع کرنا صرف ترجمہ کے بارے میں نہیں ہے؛ اس کے لیے مقامی صارفین کی ترجیحات اور طرز عمل کے مطابق مواد کو ڈھالنے کی بھی ضرورت ہے۔"

آمدنی کے لحاظ سے، سٹارٹ اپس کو ایک ایسا ریونیو ماڈل تلاش کرنا چاہیے جو درون ایپ اشتہارات کو درون ایپ خریداریوں کے ساتھ جوڑتا ہو۔ گیمز اکثر اشتہارات پر بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں، اور درون ایپ خریداریوں کو ضم کرنے سے صارف کے تجربے کو متاثر کیے بغیر آمدنی بڑھانے میں مدد مل سکتی ہے۔

بالآخر، سٹارٹ اپس کو تیزی سے بدلتی ہوئی مارکیٹ میں چستی اور موافقت کو برقرار رکھنے کے لیے AI ٹولز کا فائدہ اٹھانا چاہیے۔ مشین لرننگ الگورتھم صارف کی تقسیم کو بڑھا سکتے ہیں، رویے کی پیشن گوئی کر سکتے ہیں، اور حقیقی وقت میں اشتہاری کارکردگی کو بہتر بنا سکتے ہیں۔