डेटा डिस्टिलर्स को उनके एनालिटिक्स पार्टनर्स से मिलने वाले डेटा में कई परतें होती हैं। इसमें से कुछ सरल हैं, जैसे कि कौन सी स्पिरिट सबसे अधिक बिक रही हैं और कौन सा शहर या राज्य सबसे अधिक उत्पाद ले जाता है। डेटा के अन्य रूप उपभोक्ता जनसांख्यिकी पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं, जैसे कि किसी व्यक्ति की उम्र, लिंग, वेतन, और वे आमतौर पर अपने पसंदीदा शराब की दुकान की यात्रा के दौरान कितना खर्च करते हैं। ये मेट्रिक्स विशेष रूप से डिस्टिलरीज को अपने ग्राहक का अधिक विशिष्ट स्नैपशॉट प्राप्त करने के लिए पूर्वकल्पित जनसांख्यिकी-आधारित धारणाओं को ड्रिल करने में मदद करते हैं।

एक विशिष्ट मूल्य बिंदु पर एक आत्मा के लिए विशिष्ट आकांक्षात्मक लक्ष्य एक व्यक्ति हो सकता है जो 25 से 36 वर्ष का हो और प्रति वर्ष एक्स डॉलर की राशि बनाता है, एमिली वेबस्टर, डिस्टिलरी बिक्री और विपणन प्रबंधक कहते हैं हैंगर 1 अल्मेडा, कैलिफोर्निया में आसवनी। लेकिन हम जो डेटा एकत्र करते हैं, वह हमें बता सकता है कि ग्राहक जो वास्तव में हमारे उत्पाद में है, वह 40 वर्षीय महिलाएं हैं जो अधिक कमाती हैं। इस अंतर्दृष्टि के होने से हमें उस विशिष्ट ग्राहक को ध्यान में रखते हुए बेहतर मार्केटिंग रणनीतियाँ बनाने में मदद मिल सकती है।

डिस्टिलरी ग्राहकों की इस गहरी डेटा-संचालित समझ का उपयोग स्वाद-कक्ष और डिस्टिलरी-टूर अनुभवों के निर्माण के लिए करती हैं जो उनके लक्षित उपभोक्ता आधार के हितों के साथ संरेखित होती हैं। यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि एक वर्ष से अधिक समय तक बंद रहने के बाद लोग धीरे-धीरे आसवनियों में जाने से सहज होने लगते हैं। लोग इतने लंबे समय तक बाहर नहीं गए, और जब वे आते हैं तो वे उच्च स्तर की उम्मीदें रखते हैं, जो एक अच्छी बात है, वैश्विक बिक्री और विपणन के वरिष्ठ उपाध्यक्ष केट जेर्केंस कहते हैं। चाचा निकटतम शेल्बीविले, टेनेसी में आसवनी। हम यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा का उपयोग करना चाहते हैं कि हम उनके इच्छित सकारात्मक अनुभव का निर्माण कर रहे हैं।

कुछ मामलों में, डेटा डिस्टिलरीज को सूचित करता है कि ग्राहक जो चाहते हैं वह एक बेहतर अनुभव है। डेटा एनालिटिक्स के माध्यम से वेबस्टर ने जो अंतर्दृष्टि प्राप्त की, उसने उसे पास के नपा में वाइनरी के लिए काम करने के अपने अनुभव पर निर्भर रहने के लिए मजबूर किया, जिसमें पनीर और कैवियार जोड़ी शामिल थी। यह एक लोकप्रिय पेशकश साबित हुई है और इसने डिस्टिलरी के ग्राहकों के साथ और भी गहरा संबंध बनाने में मदद की है। वेबस्टर कहते हैं, इस प्रकार के अनुभव न केवल तरल के लिए, बल्कि संपत्ति के लिए भी ब्रांड की वफादारी विकसित करते हैं।

अंतराल को बंद करना

डेटा संग्रह के विभिन्न रूपों के माध्यम से एकत्र की गई जानकारी बस यही है: सूचना। यहां तक ​​​​कि डेटा को पार्स करने के लिए परिष्कृत उपकरणों के साथ, कुछ सूचनाओं को सटीक और सहायक तरीके से व्याख्या करने के लिए मानवीय तर्क और अंतर्दृष्टि की आवश्यकता होती है। जेर्केंस कहते हैं, चीजों को समग्र रूप से देखना महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, हमारे आसवनी-दौरे के डेटा में महिलाओं की कमी है, लेकिन यह अन्य डेटा पैटर्न से मेल नहीं खाता है। उनके तिरछे होने का कारण आंशिक रूप से महिलाओं के ट्रिप प्लानर होने के कारण होता है जब यह बुकिंग गंतव्यों की बात आती है।

डेटा संग्रह के साथ कुछ अंतराल भी हैं जिन्हें डिस्टिलिंग उद्योग ने अभी तक बंद नहीं किया है। कमी रिपोर्ट अभी तक रीयल-टाइम में अपडेट नहीं की गई है, इसलिए डिस्टिलर्स के पास ऑन या ऑफ-प्रिमाइसेस खाते में उपलब्ध बोतलों की सटीक संख्या तक पूरी पहुंच नहीं है। डेटा-प्रचालित ऑनलाइन विज्ञापन कुछ हद तक अनुपयोगी होते हैं। हालांकि वे एक लक्षित उपयोगकर्ता को बता सकते हैं कि उनकी पसंदीदा बोतल पास की शराब की दुकान पर उपलब्ध है, उन्हें यह कहने की अनुमति नहीं है कि आपके क्षेत्र में विज्ञापनों को थोड़ा स्थानीय एकल देते हुए कौन सा स्टोर है।

फिर भी, ये मुद्दे अंतर्दृष्टि के धन की तुलना में मामूली हिचकी हैं जो एक डिस्टिलरी डेटा एनालिटिक्स के माध्यम से एक्सेस कर सकती है। यह एक ऐसी प्रक्रिया है जो वास्तव में डिस्टिलरी/उपभोक्ता गतिशीलता को मजबूत कर सकती है, जो कुछ लोगों द्वारा गोपनीयता की घुसपैठ के बावजूद, डिस्टिलरी और उनके एनालिटिक्स भागीदारों के लिए मौलिक लक्ष्य है। डोनाहो कहते हैं, हम किसी व्यक्ति का डेटा या ऐसा कुछ भी देना नहीं चाहते हैं। हम केवल उस व्यक्ति को उनकी पसंदीदा बोतल से जोड़ने का सबसे अच्छा तरीका जानने का प्रयास कर रहे हैं।