Loyalty Programs: டேட்டா பர்சனலைசேஷன் பிரச்சனையா? புதிய சட்டங்கள், Fraud-ஆல் தடுமாற்றம்!

ECONOMY
Whalesbook Logo
AuthorRahul Suri|Published at:
Loyalty Programs: டேட்டா பர்சனலைசேஷன் பிரச்சனையா? புதிய சட்டங்கள், Fraud-ஆல் தடுமாற்றம்!
Overview

தற்போது Loyalty Programs பெரும் சவால்களை சந்தித்து வருகின்றன. வாடிக்கையாளர்களைத் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட அனுபவங்களுக்கு (Personalization) மாற்றுவதில் சில தடங்கல்கள் உள்ளன. இதில் முக்கியமாக, India-வின் DPDP Act போன்ற கடுமையான தனியுரிமைச் சட்டங்கள் (Privacy Laws), ஆண்டுக்கு பில்லியன் டாலர்களைக் கொள்ளையடிக்கும் Loyalty Program Fraud, மற்றும் சிக்கலான செயல்பாடுகள் வாடிக்கையாளர் நம்பிக்கையை பாதிக்கின்றன.

Instant Stock Alerts on WhatsApp

Used by 10,000+ active investors

1

Add Stocks

Select the stocks you want to track in real time.

2

Get Alerts on WhatsApp

Receive instant updates directly to WhatsApp.

  • Quarterly Results
  • Concall Announcements
  • New Orders & Big Deals
  • Capex Announcements
  • Bulk Deals
  • And much more

டேட்டா-சார்ந்த Loyalty-க்கு மாறும் யுக்தி

தற்போது, கம்பெனிகள் வெறும் புள்ளிகளை (Points) வழங்கும் Loyalty Program-களில் இருந்து மாறி, வாடிக்கையாளர்களின் டேட்டாவை (Data) பயன்படுத்தி தனிப்பயனாக்கப்பட்ட அனுபவங்களை (Personalized Experiences) வழங்க முயல்கின்றன. இதன் மூலம் வாடிக்கையாளர்களுடன் ஆழமான உறவை வளர்க்க முடியும். ஆனால், இந்த மாற்றம் பல தடைகளை எதிர்கொள்கிறது.

சாதாரண Loyalty Programs-ல் 71% வாடிக்கையாளர்கள் திருப்தி அடையவில்லை. ஏனெனில், அவர்களுக்குத் தொடர்பில்லாத சலுகைகள் மற்றும் பொதுவான தகவல்கள் வழங்கப்படுகின்றன. இதனால், டேட்டா சயின்ஸ் (Data Science) மற்றும் வாடிக்கையாளர் நடத்தைகளை (Behavioral Insights) பயன்படுத்தி, ஒவ்வொரு தனிநபருக்கும் ஏற்றாற்போல் Loyalty Programs-ஐ மாற்றி அமைக்க வேண்டும். LoyltyRewardz போன்ற கம்பெனிகள், வாடிக்கையாளர் டேட்டாவை ஆழமாகப் பகுப்பாய்வு செய்து, பயண ஆர்வலர்கள் அல்லது உணவுப் பிரியர்கள் போன்ற நுண் பிரிவுகளை (Micro-Cohorts) அடையாளம் கண்டு, அவர்களுக்கு ஏற்றவாறு சேவைகளை வழங்குகின்றன.

பர்சனலைசேஷன் வருவாயை அதிகரிக்கும், எதிர்பார்ப்புகளையும் உயர்த்தும்

வாடிக்கையாளர்கள் 72% தங்களை ஒரு தனிநபராக அங்கீகரிக்க வேண்டும் என்று எதிர்பார்க்கிறார்கள். சிறப்பாக பர்சனலைசேஷன் செய்யும் கம்பெனிகள், மற்றவர்களை விட 40% வரை அதிக வருவாய் ஈட்டுவதாகக் கூறப்படுகிறது. ஆனால், இந்த பர்சனலைசேஷனை தனியுரிமையைப் பாதுகாத்தும், டேட்டா தவறாகப் பயன்படுத்தப்படாமலும் செய்வது பெரிய சவால்.

தனியுரிமைச் சட்டங்கள் கட்டாயப்படுத்துகின்றன

India-வின் Digital Personal Data Protection (DPDP) Act, 2023 போன்ற புதிய தனியுரிமைச் சட்டங்களுக்கு இணங்க Loyalty Programs-ஐ உருவாக்குவது அவசியம். இந்தச் சட்டம், வாடிக்கையாளர்களின் அனுமதியைப் பெறுதல், டேட்டாவைக் குறைத்தல், குறிப்பிட்ட நோக்கத்திற்காக மட்டுமே பயன்படுத்துதல் போன்றவற்றை கட்டாயமாக்குகிறது. மீறினால், கடுமையான அபராதங்கள் விதிக்கப்படும்.

Fraud Loyalty Programs-க்கு அச்சுறுத்தல்

Loyalty Programs, Fraud செய்பவர்களுக்கு முக்கிய இலக்காக மாறிவிட்டன. Loyalty Program Fraud என்பது பில்லியன் டாலர் பிரச்சனையாக உருவெடுத்துள்ளது. இது கணக்குகளைக் கைப்பற்றுதல் (Account Takeovers) மற்றும் வெகுமதிப் புள்ளிகளைத் தவறாகப் பயன்படுத்துதல் (Reward Point Abuse) மூலம் ஆண்டுக்கு பில்லியன் டாலர்கள் இழப்பை ஏற்படுத்துகிறது. சாதாரண கணக்குகளை விட Loyalty Program கணக்குகள் 4 முதல் 5 மடங்கு அதிகமாக தாக்கப்படுகின்றன.

சந்தைப் போக்குகள் மற்றும் முக்கிய கம்பெனிகள்

Loyalty Management சந்தை அடுத்த பத்தாண்டுகளில் ஆண்டுக்கு 10-17% வளரும் என எதிர்பார்க்கப்படுகிறது. AI Solutions மற்றும் Hyper-personalized Rewards-க்கான தேவை இதற்கு முக்கிய காரணம். Capillary Technologies, Paytronix, மற்றும் Annex Cloud போன்ற கம்பெனிகள் சந்தையில் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. AI-சார்ந்த பர்சனலைசேஷன் மற்றும் மொபைல் ஆப்ஸ், டிஜிட்டல் தளங்கள் என அனைத்துத் தளங்களிலும் ஒருங்கிணைப்பு (Omnichannel Integration) போன்ற போக்குகள் பிரபலமாகி வருகின்றன. இருப்பினும், தொடர்ந்து வெற்றிபெற, டேட்டாவை புத்திசாலித்தனமாகப் பயன்படுத்துவதும், தனியுரிமைச் சட்டங்களுக்கு இணங்குவதும், Fraud-ஐத் தடுப்பதும் அவசியம்.

Get stock alerts instantly on WhatsApp

Quarterly results, bulk deals, concall updates and major announcements delivered in real time.

Disclaimer:This content is for educational and informational purposes only and does not constitute investment, financial, or trading advice, nor a recommendation to buy or sell any securities. Readers should consult a SEBI-registered advisor before making investment decisions, as markets involve risk and past performance does not guarantee future results. The publisher and authors accept no liability for any losses. Some content may be AI-generated and may contain errors; accuracy and completeness are not guaranteed. Views expressed do not reflect the publication’s editorial stance.