CLTV கணக்கீடு

1. 1. CLTV கணக்கீடு: ஒரு விரிவான அறிமுகம்

வாடிக்கையாளர் வாழ்நாள் மதிப்பு (CLTV) என்பது ஒரு வணிகத்திற்கு ஒரு வாடிக்கையாளர் எவ்வளவு மதிப்புமிக்கவர் என்பதை அளவிடும் ஒரு முக்கியமான அளவீடு ஆகும். இது சந்தைப்படுத்தல், விற்பனை மற்றும் வாடிக்கையாளர் சேவை போன்ற துறைகளில் மூலோபாய முடிவுகளை எடுக்க உதவுகிறது. கிரிப்டோகரன்சி மற்றும் பிளாக்செயின் தொழில்நுட்பத்தின் உலகில், CLTV கணக்கீடு தனித்துவமான சவால்களையும் வாய்ப்புகளையும் வழங்குகிறது. இந்த கட்டுரையில், CLTV கணக்கீட்டின் அடிப்படைகள், பல்வேறு முறைகள், கிரிப்டோகரன்சி சூழலில் அதன் பயன்பாடு மற்றும் எதிர்கால போக்குகள் குறித்து விரிவாகப் பார்ப்போம்.

1. 1. 1. CLTV என்றால் என்ன?

CLTV என்பது ஒரு வாடிக்கையாளர் ஒரு குறிப்பிட்ட காலப்பகுதியில் ஒரு வணிகத்திற்கு உருவாக்கும் மொத்த வருவாயின் கணிப்பாகும். இது வாடிக்கையாளர் கையகப்படுத்தல் செலவு (CAC) மற்றும் வாடிக்கையாளர் தக்கவைப்பு செலவு (CRC) ஆகியவற்றை விட அதிகமாக இருக்கும்போது, ஒரு வணிகம் வாடிக்கையாளர்களைப் பெறுவதிலும் தக்கவைப்பதிலும் முதலீடு செய்வது மதிப்புள்ளதா என்பதை தீர்மானிக்க உதவுகிறது.

CLTV கணக்கீடு ஒரு எளிய சூத்திரத்திலிருந்து சிக்கலான முன்கணிப்பு மாதிரிகள் வரை பல வழிகளில் செய்யப்படலாம். எந்த முறையைப் பயன்படுத்தினாலும், CLTV வணிகங்களுக்கு பின்வரும் நன்மைகளை வழங்குகிறது:

• **சந்தைப்படுத்தல் ROI ஐ மேம்படுத்துதல்**: அதிக CLTV உள்ள வாடிக்கையாளர்களை இலக்காகக் கொண்ட சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்களை உருவாக்க உதவுகிறது.
• **வாடிக்கையாளர் தக்கவைப்பை மேம்படுத்துதல்**: வாடிக்கையாளர்களைத் தக்கவைப்பதற்கான முயற்சிகளுக்கு முன்னுரிமை அளிக்க உதவுகிறது.
• **தயாரிப்பு மேம்பாடு**: வாடிக்கையாளர் தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்யும் தயாரிப்புகளை உருவாக்க உதவுகிறது.
• **வணிக மதிப்பீடு**: ஒரு நிறுவனத்தின் ஒட்டுமொத்த மதிப்பைக் கணக்கிட உதவுகிறது.

1. 1. 1. CLTV கணக்கீட்டு முறைகள்:

CLTV கணக்கிட பல முறைகள் உள்ளன. அவற்றில் சில முக்கியமான முறைகள் கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ளன:

1. **வரலாற்று முறை (Historical Method)**: இது மிகவும் எளிமையான முறையாகும். கடந்த கால வாடிக்கையாளர் தரவுகளை அடிப்படையாகக் கொண்டு CLTV கணக்கிடப்படுகிறது. உதாரணமாக, ஒரு வாடிக்கையாளர் கடந்த மூன்று ஆண்டுகளில் சராசரியாக எவ்வளவு செலவு செய்துள்ளார் என்பதைக் கணக்கிட்டு, அதை அவர்கள் வணிகத்துடன் இருக்கும் எதிர்பார்க்கப்படும் காலத்தால் பெருக்கலாம்.

2. **சராசரி முறை (Average Method)**: இந்த முறையில், சராசரி கொள்முதல் மதிப்பு மற்றும் சராசரி கொள்முதல் அதிர்வெண் போன்ற காரணிகளைப் பயன்படுத்தி CLTV கணக்கிடப்படுகிறது.

3. **முன்கணிப்பு முறை (Predictive Method)**: இது மிகவும் சிக்கலான முறையாகும். இயந்திர கற்றல் (Machine Learning) மற்றும் புள்ளிவிவர மாதிரிகள் (Statistical Models) போன்ற தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி எதிர்கால வாடிக்கையாளர் நடத்தையை கணிக்கிறது. இந்த முறை அதிக துல்லியமான CLTV கணிப்புகளை வழங்க முடியும்.

4. **சாதன மாதிரி (Cohort Analysis)**: வாடிக்கையாளர்களை அவர்கள் வணிகத்துடன் இணைந்த நேரத்தின் அடிப்படையில் குழுக்களாகப் பிரித்து, ஒவ்வொரு குழுவின் நடத்தையையும் பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் CLTV கணக்கிடப்படுகிறது. இது வாடிக்கையாளர் தக்கவைப்பு மற்றும் வருவாய் போக்குகளைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது.

5. **RFM பகுப்பாய்வு (RFM Analysis)**: Recency (சமீபத்திய கொள்முதல்), Frequency (கொள்முதல் அதிர்வெண்), மற்றும் Monetary Value (பண மதிப்பு) ஆகிய மூன்று காரணிகளை அடிப்படையாகக் கொண்டு வாடிக்கையாளர்களை வகைப்படுத்தி CLTV கணக்கிடப்படுகிறது.

1. 1. 1. கிரிப்டோகரன்சி சூழலில் CLTV கணக்கீடு:

கிரிப்டோகரன்சி சூழலில் CLTV கணக்கிடுவது பாரம்பரிய வணிகங்களிலிருந்து வேறுபட்டது. கிரிப்டோகரன்சி பயனர்களின் நடத்தை மிகவும் மாறுபட்டது மற்றும் கணிக்க முடியாதது. மேலும், கிரிப்டோகரன்சி சந்தை வேகமாக மாறிக்கொண்டே இருக்கிறது. எனவே, கிரிப்டோகரன்சி நிறுவனங்கள் CLTV கணக்கிடும்போது பின்வரும் காரணிகளைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்:

• **டோக்கன் பயன்பாடு**: பயனர்கள் டோக்கன்களை எவ்வாறு பயன்படுத்துகிறார்கள்? அவர்கள் வர்த்தகம் செய்கிறார்களா, ஸ்டேக்கிங் செய்கிறார்களா அல்லது பிற பயன்பாடுகளுக்குப் பயன்படுத்துகிறார்களா?
• **ஆல்ட்コイン வைத்திருத்தல்**: பயனர்கள் எந்த வகையான கிரிப்டோகரன்சிகளை வைத்திருக்கிறார்கள்? இது அவர்களின் அபாய சகிப்புத்தன்மை மற்றும் முதலீட்டு விருப்பங்களைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது.
• **பிளாக்செயின் செயல்பாடு**: பயனர்கள் பிளாக்செயினில் எவ்வளவு அடிக்கடி பரிவர்த்தனை செய்கிறார்கள்? இது அவர்களின் ஈடுபாட்டின் அளவைக் குறிக்கிறது.
• **DeFi பங்கேற்பு**: பயனர்கள் DeFi (Decentralized Finance) பயன்பாடுகளில் பங்கேற்கிறார்களா? இது அவர்களின் நிதி ஆர்வத்தையும் தொழில்நுட்ப அறிவையும் காட்டுகிறது.
• **NFT வைத்திருத்தல்**: பயனர்கள் NFT (Non-Fungible Token) வைத்திருக்கிறார்களா? இது அவர்களின் டிஜிட்டல் சேகரிப்பு ஆர்வத்தையும் சமூக ஈடுபாட்டையும் குறிக்கிறது.
• **சமூக ஊடக செயல்பாடு**: பயனர்கள் கிரிப்டோகரன்சி தொடர்பான சமூக ஊடக குழுக்களில் எவ்வளவு சுறுசுறுப்பாக இருக்கிறார்கள்? இது அவர்களின் சமூக தாக்கத்தையும் பிராண்ட் விசுவாசத்தையும் காட்டுகிறது.

கிரிப்டோகரன்சி சூழலில் CLTV கணக்கிட, நிறுவனங்கள் பெரிய தரவு பகுப்பாய்வு (Big Data Analytics) மற்றும் இயந்திர கற்றல் போன்ற மேம்பட்ட தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்த வேண்டும். இது பயனர்களின் நடத்தையைப் புரிந்துகொள்ளவும், துல்லியமான CLTV கணிப்புகளை உருவாக்கவும் உதவும்.

1. 1. 1. CLTV கணக்கீட்டில் உள்ள சவால்கள்:

CLTV கணக்கீடு பல சவால்களைக் கொண்டுள்ளது:

• **தரவு பற்றாக்குறை**: புதிய வணிகங்கள் அல்லது கிரிப்டோகரன்சி நிறுவனங்களுக்கு போதுமான தரவு கிடைக்காமல் போகலாம்.
• **தரவு தரம்**: தரவு துல்லியமாகவும் முழுமையாகவும் இருக்க வேண்டும். தவறான தரவு தவறான CLTV கணிப்புகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
• **மாறும் சந்தை**: கிரிப்டோகரன்சி சந்தை வேகமாக மாறிக்கொண்டே இருக்கிறது. இது CLTV கணிப்புகளைச் சிக்கலாக்குகிறது.
• **பயனர் நடத்தை**: கிரிப்டோகரன்சி பயனர்களின் நடத்தை கணிக்க முடியாதது.
• **தனியுரிமை கவலைகள்**: பயனர் தரவைப் பயன்படுத்துவது தனியுரிமை கவலைகளை எழுப்பலாம்.

1. 1. 1. CLTV கணக்கீட்டுக்கான கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்கள்:

CLTV கணக்கீட்டிற்கு உதவும் பல கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்கள் உள்ளன:

• **CRM அமைப்புகள்**: Salesforce, HubSpot போன்ற CRM (Customer Relationship Management) அமைப்புகள் வாடிக்கையாளர் தரவைச் சேகரிக்கவும் பகுப்பாய்வு செய்யவும் உதவுகின்றன.
• **தரவு பகுப்பாய்வு கருவிகள்**: Tableau, Power BI போன்ற தரவு பகுப்பாய்வு கருவிகள் தரவைப் காட்சிப்படுத்தவும் நுண்ணறிவுகளைப் பெறவும் உதவுகின்றன.
• **இயந்திர கற்றல் தளங்கள்**: TensorFlow, PyTorch போன்ற இயந்திர கற்றல் தளங்கள் CLTV கணிப்புகளை உருவாக்க உதவுகின்றன.
• **கிரிப்டோ பகுப்பாய்வு நிறுவனங்கள்**: Chainalysis, Elliptic போன்ற கிரிப்டோ பகுப்பாய்வு நிறுவனங்கள் பிளாக்செயின் தரவை பகுப்பாய்வு செய்து நுண்ணறிவுகளை வழங்குகின்றன.
• **SQL தரவுத்தளங்கள்**: தரவுகளை சேமிக்கவும், நிர்வகிக்கவும் உதவுகின்றன.
• **Python மற்றும் R நிரலாக்க மொழிகள்**: தரவு அறிவியல் மற்றும் புள்ளிவிவர பகுப்பாய்விற்கு ஏற்றவை.

1. 1. 1. CLTV கணக்கீட்டின் எதிர்கால போக்குகள்:

CLTV கணக்கீடு தொடர்ந்து வளர்ச்சியடைந்து வருகிறது. எதிர்காலத்தில் நாம் காணக்கூடிய சில போக்குகள்:

• **AI மற்றும் இயந்திர கற்றலின் பயன்பாடு அதிகரித்தல்**: AI மற்றும் இயந்திர கற்றல் CLTV கணிப்புகளை மிகவும் துல்லியமாக்கும்.
• **ரியல்-டைம் CLTV கணக்கீடு**: நிகழ்நேர தரவைப் பயன்படுத்தி CLTV கணக்கிட முடியும்.
• **தனிப்பயனாக்கப்பட்ட CLTV மாதிரிகள்**: ஒவ்வொரு வாடிக்கையாளருக்கும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட CLTV மாதிரிகள் உருவாக்கப்படும்.
• **பிளாக்செயின் அடிப்படையிலான CLTV**: பிளாக்செயின் தொழில்நுட்பம் பாதுகாப்பான மற்றும் வெளிப்படையான CLTV கணக்கீட்டை செயல்படுத்த உதவும்.
• **Web3 ஒருங்கிணைப்பு**: Web3 தொழில்நுட்பம், வாடிக்கையாளர் தரவை நிர்வகிப்பதற்கும், CLTV கணக்கீடுகளை மேம்படுத்துவதற்கும் புதிய வழிகளை வழங்கும்.

1. 1. 1. முடிவுரை:

CLTV கணக்கீடு என்பது வணிகங்களுக்கு ஒரு முக்கியமான கருவியாகும். இது வாடிக்கையாளர்களின் மதிப்பை அளவிடவும், சந்தைப்படுத்தல் மற்றும் விற்பனை உத்திகளை மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது. கிரிப்டோகரன்சி சூழலில், CLTV கணக்கீடு தனித்துவமான சவால்களைக் கொண்டுள்ளது. ஆனால், மேம்பட்ட தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் இந்த சவால்களை சமாளிக்க முடியும். எதிர்காலத்தில், AI, இயந்திர கற்றல் மற்றும் பிளாக்செயின் போன்ற தொழில்நுட்பங்கள் CLTV கணக்கீட்டை மேலும் துல்லியமாக்கும் மற்றும் பயனுள்ளதாக்கும்.

வாடிக்கையாளர் உறவு மேலாண்மை (Customer Relationship Management), சந்தைப்படுத்தல் பகுப்பாய்வு (Marketing Analytics), தரவு சுரங்கம் (Data Mining), முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்வு (Predictive Analytics), வணிக நுண்ணறிவு (Business Intelligence), நிதி மாதிரியாக்கம் (Financial Modeling) போன்ற தொடர்புடைய தலைப்புகளைப் பற்றி மேலும் அறிந்து கொள்ளவும்.

கிரிப்டோகரன்சி சந்தைப்படுத்தல் (Cryptocurrency Marketing), பிளாக்செயின் பகுப்பாய்வு (Blockchain Analytics), DeFi பகுப்பாய்வு (DeFi Analytics), NFT சந்தைப்படுத்தல் (NFT Marketing), Web3 பகுப்பாய்வு (Web3 Analytics) போன்ற கிரிப்டோகரன்சி சார்ந்த தலைப்புகளை ஆராயுங்கள்.

அமேசான் வலை சேவைகள் (Amazon Web Services), கூகிள் கிளவுட் இயங்குதளம் (Google Cloud Platform), மைக்ரோசாஃப்ட் அஸூர் (Microsoft Azure) போன்ற கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங் தளங்கள் CLTV கணக்கீட்டிற்கு தேவையான உள்கட்டமைப்பை வழங்குகின்றன.

கிட்ஹப் (GitHub) மற்றும் ஸ்டாக் ஓவர்ஃப்ளோ (Stack Overflow) போன்ற டெவலப்பர் சமூகங்கள், CLTV கணக்கீட்டிற்கான கருவிகள் மற்றும் நூலகங்களை வழங்குகின்றன.

Coursera, Udemy, edX போன்ற ஆன்லைன் கற்றல் தளங்கள், CLTV கணக்கீடு மற்றும் தரவு அறிவியல் தொடர்பான படிப்புகளை வழங்குகின்றன.

விக்கிப்பீடியா (Wikipedia) மற்றும் Investopedia (Investopedia) போன்ற வலைத்தளங்கள், CLTV மற்றும் தொடர்புடைய கருத்துகளின் பொதுவான தகவல்களை வழங்குகின்றன.

கிரிப்டோகரன்சி பரிமாற்றங்கள் (Cryptocurrency Exchanges) மற்றும் கிரிப்டோகரன்சி வாலட்கள் (Cryptocurrency Wallets) பயனர்களின் தரவுகளை சேகரித்து CLTV கணக்கீட்டிற்கு பயன்படுத்தலாம்.

சமூக ஊடக பகுப்பாய்வு கருவிகள் (Social Media Analytics Tools) கிரிப்டோகரன்சி பயனர்களின் சமூக ஊடக செயல்பாட்டை பகுப்பாய்வு செய்ய உதவுகின்றன.

மின்னஞ்சல் சந்தைப்படுத்தல் கருவிகள் (Email Marketing Tools) வாடிக்கையாளர் ஈடுபாட்டை அளவிடவும், CLTV கணிப்புகளை மேம்படுத்தவும் உதவுகின்றன.

A/B சோதனை கருவிகள் (A/B Testing Tools) சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்களின் செயல்திறனை மேம்படுத்த உதவுகின்றன.

வாடிக்கையாளர் கருத்து கருவிகள் (Customer Feedback Tools) வாடிக்கையாளர் தேவைகளைப் புரிந்துகொள்ளவும், CLTV ஐ அதிகரிக்கவும் உதவுகின்றன.

சட்டப்பூர்வமான தரவு தனியுரிமை கொள்கைகள் (Legal Data Privacy Policies) பயனர் தரவைப் பாதுகாப்பாகப் பயன்படுத்த உதவுகின்றன.

GDPR (General Data Protection Regulation) மற்றும் CCPA (California Consumer Privacy Act) போன்ற தரவு தனியுரிமை சட்டங்களுக்கு இணங்க வேண்டியது அவசியம்.

எக்செல் (Excel) மற்றும் கூகிள் ஷீட்ஸ் (Google Sheets) போன்ற எளிய கருவிகள் ஆரம்பகட்ட CLTV கணக்கீடுகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படலாம்.

SQL (Structured Query Language) தரவுத்தளங்களிலிருந்து தரவைப் பிரித்தெடுக்கவும், பகுப்பாய்வு செய்யவும் உதவுகிறது.

பவர்ஷெல் (PowerShell) மற்றும் பாஷ் ஸ்கிரிப்டிங் (Bash Scripting) தானியங்கி தரவு செயலாக்கத்திற்குப் பயன்படும்.

டேட்டா ஸ்டுடியோ (Data Studio) மற்றும் டேப்லோ (Tableau) போன்ற தரவு காட்சிப்படுத்தல் கருவிகள், CLTV நுண்ணறிவுகளைப் பகிர உதவுகின்றன.

R (R Programming Language) மற்றும் பைதான் (Python Programming Language) போன்ற நிரலாக்க மொழிகள், CLTV மாதிரிகளை உருவாக்கவும், பகுப்பாய்வு செய்யவும் உதவுகின்றன.

டென்சர்ஃப்ளோ (TensorFlow) மற்றும் கேராஸ் (Keras) போன்ற இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்புகள், CLTV கணிப்புகளை மேம்படுத்த உதவுகின்றன.

ஸ்கைக்கிட்-லேர்ன் (Scikit-learn) இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கவும், மதிப்பீடு செய்யவும் உதவுகிறது.

பண்டாஸ் (Pandas) மற்றும் நம்பை (NumPy) பைத்தானில் தரவு கையாளுதல் மற்றும் பகுப்பாய்வுக்கான சக்திவாய்ந்த நூலகங்கள்.

மேட்லாப் (MATLAB) பொறியியல் மற்றும் அறிவியல் கணக்கீடுகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நிரலாக்க மொழி.

ஸ்டேட்டா (Stata) புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வுக்கான ஒரு மென்பொருள் தொகுப்பு.

எஸ்.பி.எஸ்.எஸ் (SPSS) புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வுக்கான மற்றொரு பிரபலமான மென்பொருள் தொகுப்பு.

சாஸ் (SAS) வணிக நுண்ணறிவு மற்றும் மேம்பட்ட பகுப்பாய்வுக்கான ஒரு மென்பொருள் தொகுப்பு.

டால்சாப் (Tableau) வணிக நுண்ணறிவு மற்றும் தரவு காட்சிப்படுத்தலுக்கான ஒரு மென்பொருள் தொகுப்பு.

பவர் பிஐ (Power BI) மைக்ரோசாஃப்ட் வழங்கும் வணிக நுண்ணறிவு மற்றும் தரவு காட்சிப்படுத்தலுக்கான ஒரு கருவி.

க்ளிக்வியூ (QlikView) மற்றொரு வணிக நுண்ணறிவு மற்றும் தரவு காட்சிப்படுத்தல் கருவி.

டேட்டா ஆர்கிடெக்சர் (Data Architecture) மற்றும் டேட்டா இன்ஜினியரிங் (Data Engineering) ஆகியவை CLTV கணக்கீட்டிற்கான தரவு உள்கட்டமைப்பை உருவாக்க உதவுகின்றன.

டேட்டா மைனிங் (Data Mining) மற்றும் மெஷின் லேர்னிங் (Machine Learning) ஆகியவை CLTV கணக்கீட்டிற்கான மேம்பட்ட பகுப்பாய்வு நுட்பங்களை வழங்குகின்றன.

பிரிடிவ் அனலிட்டிக்ஸ் (Predictive Analytics) எதிர்கால வாடிக்கையாளர் நடத்தையை கணிக்க உதவுகிறது.

பிசினஸ் இன்டெலிஜென்ஸ் (Business Intelligence) CLTV நுண்ணறிவுகளை வணிக முடிவுகளுக்குப் பயன்படுத்த உதவுகிறது.

ஃபைனான்சியல் மாடலிங் (Financial Modeling) CLTV கணிப்புகளின் நிதி தாக்கத்தை மதிப்பிட உதவுகிறது.

கஸ்டமர் ரிலேஷன்ஷிப் மேனேஜ்மென்ட் (Customer Relationship Management) வாடிக்கையாளர் தரவை நிர்வகிக்கவும், CLTV ஐ மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது.

மார்க்கெட்டிங் அனலிட்டிக்ஸ் (Marketing Analytics) சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்களின் செயல்திறனை அளவிடவும், CLTV ஐ அதிகரிக்கவும் உதவுகிறது.

டேட்டா சயின்ஸ் (Data Science) CLTV கணக்கீட்டுக்கான மேம்பட்ட பகுப்பாய்வு நுட்பங்களை வழங்குகிறது.

பிக் டேட்டா அனலிட்டிக்ஸ் (Big Data Analytics) பெரிய அளவிலான தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்து CLTV நுண்ணறிவுகளைப் பெற உதவுகிறது.

ரிஸ்க் மேனேஜ்மென்ட் (Risk Management) CLTV கணிப்புகளின் அபாயங்களை மதிப்பிட உதவுகிறது.

ஆபரேஷன்ஸ் ரிசர்ச் (Operations Research) CLTV ஐ மேம்படுத்துவதற்கான உகந்த உத்திகளைக் கண்டறிய உதவுகிறது.

ஸ்டேட்டஸ்டிக்கல் மாடலிங் (Statistical Modeling) CLTV கணிப்புகளுக்கு புள்ளிவிவர மாதிரிகளை உருவாக்க உதவுகிறது.

டைம் சீரிஸ் அனாலிசிஸ் (Time Series Analysis) காலப்போக்கில் வாடிக்கையாளர் நடத்தையை பகுப்பாய்வு செய்ய உதவுகிறது.

ரெக்ரஷன் அனாலிசிஸ் (Regression Analysis) CLTV ஐ பாதிக்கும் காரணிகளை அடையாளம் காண உதவுகிறது.

க்ளஸ்டர் அனாலிசிஸ் (Cluster Analysis) வாடிக்கையாளர்களை குழுக்களாகப் பிரிக்கவும், ஒவ்வொரு குழுவின் CLTV ஐ மதிப்பிடவும் உதவுகிறது.

சர்வையின் அனாலிசிஸ் (Survey Analysis) வாடிக்கையாளர் கருத்துக்களை சேகரிக்கவும், CLTV ஐ மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது.

டெக்ஸ்ட் மைனிங் (Text Mining) வாடிக்கையாளர் கருத்துக்களை பகுப்பாய்வு செய்து நுண்ணறிவுகளைப் பெற உதவுகிறது.

சென்டிமென்ட் அனாலிசிஸ் (Sentiment Analysis) வாடிக்கையாளர் கருத்துக்களின் உணர்வுகளை மதிப்பிட உதவுகிறது.

நேச்சுரல் லாங்குவேஜ் ப்ராசஸிங் (Natural Language Processing) வாடிக்கையாளர் உரையாடல்களைப் புரிந்துகொள்ளவும், CLTV ஐ மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது.

கம்ப்யூட்டர் விஷன் (Computer Vision) வாடிக்கையாளர் படங்களை பகுப்பாய்வு செய்து நுண்ணறிவுகளைப் பெற உதவுகிறது.

ஆடியோ அனாலிசிஸ் (Audio Analysis) வாடிக்கையாளர் குரல் பதிவுகளை பகுப்பாய்வு செய்து நுண்ணறிவுகளைப் பெற உதவுகிறது.

வீடியோ அனாலிசிஸ் (Video Analysis) வாடிக்கையாளர் வீடியோக்களை பகுப்பாய்வு செய்து நுண்ணறிவுகளைப் பெற உதவுகிறது.

இன்டர்நெட் ஆஃப் திங்ஸ் (Internet of Things) சாதனங்களிலிருந்து தரவுகளை சேகரித்து CLTV ஐ மேம்படுத்த உதவுகிறது.

அடுக்கு கற்றல் (Deep Learning) CLTV கணிப்புகளுக்கு மேம்பட்ட இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்க உதவுகிறது.

ரீஇன்போர்ஸ்மென்ட் லேர்னிங் (Reinforcement Learning) CLTV ஐ மேம்படுத்துவதற்கான உகந்த உத்திகளைக் கண்டறிய உதவுகிறது.

ஜெனரேட்டிவ் அட்வர்சரியல் நெட்வொர்க்ஸ் (Generative Adversarial Networks) புதிய வாடிக்கையாளர் தரவை உருவாக்கவும், CLTV கணிப்புகளை மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது.

ஆட்டோமேட்டட் மெஷின் லேர்னிங் (Automated Machine Learning) இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை தானாக உருவாக்க உதவுகிறது.

எக்ஸ்பிளைனபிள் ஏஐ (Explainable AI) இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் முடிவுகளை விளக்க உதவுகிறது.

ஃபெடரேட்டட் லேர்னிங் (Federated Learning) தரவைப் பகிராமல் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க உதவுகிறது.

டிஃபரென்ஷியல் பிரைவசி (Differential Privacy) தரவு தனியுரிமையைப் பாதுகாக்க உதவுகிறது.

ஹோமோமார்பிக் என்க்ரிப்ஷன் (Homomorphic Encryption) என்க்ரிப்ட் செய்யப்பட்ட தரவில் கணக்கீடுகளைச் செய்ய உதவுகிறது.

பிளாக்செயின் டெக்னாலஜி (Blockchain Technology) பாதுகாப்பான மற்றும் வெளிப்படையான தரவு சேமிப்பை வழங்குகிறது.

ஸ்மார்ட் கான்ட்ராக்ட்ஸ் (Smart Contracts) தானியங்கி மற்றும் பாதுகாப்பான பரிவர்த்தனைகளை செயல்படுத்த உதவுகிறது.

டிஜிட்டல் அடையாளம் (Digital Identity) வாடிக்கையாளர்களை அடையாளம் காணவும், CLTV ஐ மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது.

டேட்டா கவர்னன்ஸ் (Data Governance) தரவு தரத்தை உறுதிப்படுத்தவும், ஒழுங்குமுறை தேவைகளுக்கு இணங்கவும் உதவுகிறது.

டேட்டா செக்யூரிட்டி (Data Security) தரவைப் பாதுகாக்கவும், சைபர் தாக்குதல்களிலிருந்து பாதுகாக்கவும் உதவுகிறது.

டேட்டா ப்ரிவசி (Data Privacy) வாடிக்கையாளர் தரவைப் பாதுகாக்கவும், தனியுரிமை சட்டங்களுக்கு இணங்கவும் உதவுகிறது.

பரிந்துரைக்கப்பட்ட எதிர்கால சந்தை பதிவு தளங்கள்

தளம்	எதிர்கால செயல்பாடுகள்	பதிவு
Binance Futures	125x வரை மூலதனம், USDⓈ-M ஒப்பந்தங்கள்	இங்கு பதிவு செய்யவும்
Bybit Futures	நிரந்தர தலைகீழ் ஒப்பந்தங்கள்	வணிகத்தை தொடங்கு
BingX Futures	நகல் வணிகம்	BingX இல் சேர்
Bitget Futures	USDT உறுதியான ஒப்பந்தங்கள்	கணக்கை திற
BitMEX	கிரிப்டோ சந்தை, 100x வரை மூலதனம்	BitMEX

நமது சமூகத்தில் சேர்க்கை

@strategybin என்ற Telegram சேனலுக்கு குழுசேர்க்கை செய்து மேலும் தகவல்களைப் பெறுங்கள். சிறந்த இலாப தளங்கள் – இங்கு பதிவு செய்யவும்.

நமது சமூகத்தில் பங்கேற்கவும்

@cryptofuturestrading என்ற Telegram சேனலுக்கு குழுசேர்க்கை செய்து பகுப்பாய்வு, இலவச சமிக்ஞைகள் மற்றும் மேலும் தகவல்களைப் பெறுங்கள்!