अपने स्टोर को पर्सनलाइज़ करने के लिए ज़ीरो-पार्टी डेटा का इस्तेमाल कैसे करें

सालों तक ई-कॉमर्स पर्सनलाइज़ेशन ट्रैकिंग पर टिका रहा। सिस्टम देखता था कि ग्राहक ने किस पर क्लिक किया, कौन-से प्रोडक्ट देखे, वे कहां से आए। यह डेटा व्यवहार समझने के लिए कीमती था, लेकिन परोक्ष भी था। सिस्टम ग्राहक से सीधे पूछने की जगह उसकी हरकतों से पसंद का अंदाज़ा लगाता था। आज यह तरीका टूट रहा है। थर्ड-पार्टी कुकीज़ धीरे-धीरे बंद हो रही हैं। प्राइवेसी कानून सख्त हो रहे हैं। ग्राहक उस डेटा कलेक्शन पर ज़्यादा शक करने लगे हैं जो उन्हें दिखता नहीं।

ज़ीरो-पार्टी डेटा पुराने तरीके को उलट देता है। ग्राहक क्या चाहता है, इसका अंदाज़ा लगाने की जगह आप उससे पूछते हैं। ग्राहक अपनी पसंद सीधे और अपनी मर्ज़ी से बताता है। यह डेटा ज़्यादा सटीक और ज़्यादा भरोसेमंद होता है, और घुसपैठिया ट्रैकिंग के बिना बड़े स्तर पर पर्सनलाइज़ करने का यही धीरे-धीरे इकलौता भरोसेमंद तरीका बनता जा रहा है।

ज़ीरो-पार्टी डेटा क्या है?

ज़ीरो-पार्टी डेटा वह जानकारी है जो ग्राहक जान-बूझकर और सीधे आपके साथ साझा करते हैं। यह व्यवहार से अंदाज़े में निकाली हुई नहीं होती। यह ट्रैकिंग से जुटाई हुई नहीं होती। यह खुशी से दी जाती है, क्योंकि ग्राहक समझता है कि आप क्यों पूछ रहे हैं और बदले में उसे क्या मिलेगा।

आम उदाहरण हैं: स्टाइल क्विज़ के जवाब, प्रेफ़रेंस सेंटर फ़ॉर्म, प्रोडक्ट सुझाव वाला सर्वे, फ़िट फ़ाइंडर टूल, या सीधा सवाल जैसे "आपकी स्किन किस टाइप की है?" या "आप इसे कैसे इस्तेमाल करने वाले हैं?" जब ग्राहक यह जानकारी देता है, तो वह आपको साफ़ अनुमति और अपनी ज़रूरत की सीधी समझ देता है।

ज़ीरो-पार्टी डेटा फ़र्स्ट-पार्टी डेटा से अलग है। फ़र्स्ट-पार्टी डेटा में वह सब कुछ आता है जो आप ग्राहक के बारे में सीधे जुटाते हैं: ब्राउज़िंग हिस्ट्री, खरीद हिस्ट्री, ईमेल एंगेजमेंट, IP एड्रेस। ज़ीरो-पार्टी डेटा उसका वह हिस्सा है जहां ग्राहक ने खुद अपने बारे में जानकारी दी, न कि वह जो आपने उसकी हरकतों से अंदाज़े में निकाला।

ज़ीरो-पार्टी डेटा अभी क्यों ज़रूरी है

ज़ीरो-पार्टी डेटा की ओर जाना कोई विकल्प नहीं है। यह तीन चलन का जवाब है: थर्ड-पार्टी कुकीज़ का अंत, बढ़ते प्राइवेसी नियम, और अदृश्य ट्रैकिंग पर ग्राहकों का शक।

थर्ड-पार्टी कुकीज़ सभी बड़े ब्राउज़र में धीरे-धीरे बंद की जा रही हैं। Google उन्हें Chrome में बंद कर रहा है। Apple ने Safari में उन्हें सालों पहले हटा दिया था। Firefox ने उन्हें कभी अनुमति ही नहीं दी। इसका मतलब है कि जो ट्रैकिंग ढांचा बिहेवियरल टार्गेटिंग चलाता था, वह खत्म हो रहा है। जो स्टोर ग्राहकों को समझने के लिए थर्ड-पार्टी ट्रैकिंग पर निर्भर थे, उनकी समझ घट रही है। जो स्टोर ज़ीरो-पार्टी डेटा सीधे ग्राहकों से जुटाते हैं, उनकी समझ बनी रहती है।

GDPR, CCPA और उभरते राज्य कानूनों जैसे प्राइवेसी नियम निजी डेटा जुटाने से पहले साफ़ सहमति मांगते हैं। वह सहमति विशिष्ट और सोच-समझकर दी हुई होनी चाहिए। ज़ीरो-पार्टी डेटा कलेक्शन इन नियमों का स्वाभाविक रूप से पालन करता है, क्योंकि ग्राहक खुद जानकारी साझा करने का विकल्प चुनते हैं। वे जानते हैं कि वे कौन-सा डेटा क्यों दे रहे हैं।

ग्राहकों को भी यही पसंद है। रिसर्च बताती है कि जब ग्राहक को बदले में मिलने वाला फ़ायदा समझ आता है, तो वे सीधे जानकारी देने को ज़्यादा तैयार रहते हैं। जो क्विज़ उनके लिए सही प्रोडक्ट ढूंढने का वादा करता है, वह काम का लगता है। जो ट्रैकिंग पिक्सेल उन पर नज़र रखता है, वह घुसपैठ लगता है। जब ग्राहक खुद ज़ीरो-पार्टी डेटा देना चुनते हैं, तो वे ज़्यादा जुड़ते हैं, सुझाव पर ज़्यादा भरोसा करते हैं और खरीदने की संभावना भी बढ़ जाती है।

बिना रुकावट ज़ीरो-पार्टी डेटा कैसे जुटाएं

ज़ीरो-पार्टी डेटा जुटाने की चुनौती यह है कि ग्राहक की मेहनत सार्थक लगे। हर फ़ॉर्म, क्विज़ या सर्वे एक रुकावट है जो बिक्री रोक सकती है। तरकीब यह है कि जानकारी उन पलों में मांगें जब ग्राहक को मदद चाहिए, न कि तब जब वह बस ब्राउज़ कर रहा हो या खरीदने जा रहा हो।

एंट्री पॉइंट क्विज़ और फ़िट फ़ाइंडर

सबसे असरदार ज़ीरो-पार्टी डेटा कलेक्शन तब होता है जब ग्राहक ने अभी खरीदारी शुरू नहीं की होती। एक छोटा क्विज़ जो विकल्प घटाने में मदद करे, तुरंत फ़ायदा देता है। कपड़ों का ब्रांड प्रोडक्ट दिखाने से पहले पूछ सकता है "आपकी स्टाइल क्या है?" और "आपका साइज़ क्या है?" स्किनकेयर ब्रांड स्किन टाइप और मुख्य समस्या पूछ सकता है। फ़र्नीचर ब्रांड कमरे का साइज़ और डिज़ाइन की पसंद पूछ सकता है। ये क्विज़ मददगार लगते हैं, घुसपैठिया नहीं। ग्राहक को बेहतर नतीजे मिलते हैं। आपको उसका पूरा शॉपिंग अनुभव पर्सनलाइज़ करने के लिए डेटा मिलता है।

प्रेफ़रेंस सेंटर

कोई व्यक्ति ग्राहक बनने के बाद प्रेफ़रेंस सेंटर के ज़रिए अपनी मर्ज़ी से अपनी जानकारी साझा कर सकता है। यह ईमेल कितनी बार चाहिए, किन प्रोडक्ट कैटेगरी में दिलचस्पी है, किस चैनल से बात करनी है या स्टाइल की पसंद जैसी चीज़ों के लिए काम करता है। असली बात यह है कि प्रेफ़रेंस सेंटर ढूंढना और अपडेट करना आसान हो। कुछ ब्रांड हर ईमेल में लिंक डालते हैं। कुछ इसे अकाउंट डैशबोर्ड में जोड़ते हैं। जब ग्राहक प्रेफ़रेंस सेंटर देखते हैं, तो उन्हें लगता है कि आप उनकी राय पूछ रहे हैं, न कि पर्दे के पीछे उन्हें ट्रैक कर रहे हैं।

फ़ैसले के पलों में गाइडेड प्रोडक्ट सवाल

जब ग्राहक प्रोडक्ट पेज या कैटेगरी पेज पर आता है, तो उसी समय एक स्पष्ट करने वाला सवाल पूछने से उसकी मौजूदा दिलचस्पी का फ़ायदा मिलता है। सामान्य प्रोडक्ट पेज की जगह कुछ सटीक सवाल नतीजों या सुझावों को पर्सनलाइज़ कर सकते हैं। "क्या आप अपने लिए खरीद रहे हैं या गिफ़्ट के लिए?" इससे आप जो दिखाते हैं वह बदल जाता है। "आपका बजट क्या है?" इससे विकल्प घट जाते हैं। ये सवाल इसलिए काम करते हैं क्योंकि ये संदर्भ से जुड़े हैं और तुरंत काम आते हैं।

खरीद के बाद के सर्वे और फ़ीडबैक फ़ॉर्म

खरीद के बाद ग्राहक जुड़े हुए होते हैं और अक्सर फ़ीडबैक देने को तैयार रहते हैं। "आप इसे कैसे इस्तेमाल करने वाले थे?" या "फ़ैसले में सबसे ज़्यादा किन बातों ने असर डाला?" जैसा सीधा-सा सर्वे आपको भविष्य के सुझावों और पर्सनलाइज़ेशन के लिए इनसाइट्स देता है। प्रेफ़रेंस सेंटर शुरू करने या ग्राहकों को लॉयल्टी प्रोग्राम में बुलाने का भी यही सही समय है, जहां वे इनाम की अपनी पसंद बता सकते हैं।

अकाउंट बनाना और प्रोफ़ाइल सेटअप

अकाउंट बनाते समय या खरीद के बाद पहले लॉगिन पर ग्राहक कुछ जानकारी देने की उम्मीद रखते हैं। स्टाइल की पसंद, साइज़ या रुचियां पूछने वाला सरल प्रोफ़ाइल सेटअप शुरुआत में ही ज़ीरो-पार्टी डेटा जुटाना आसान बना देता है। यह जितना व्यवस्थित हो, उतना बेहतर। पसंद के लिए ड्रॉपडाउन और चेकबॉक्स, खुले टेक्स्ट फ़ील्ड से भरना आसान होते हैं।

ज़ीरो-पार्टी डेटा से आप क्या पर्सनलाइज़ कर सकते हैं

ग्राहकों से ज़ीरो-पार्टी डेटा मिलने के बाद इसके इस्तेमाल बहुत हैं। पर्सनलाइज़ेशन ज़्यादा सटीक हो जाता है क्योंकि आप अधूरे संकेतों से अंदाज़ा लगाने की जगह साफ़ बताई गई पसंद पर काम कर रहे होते हैं।

प्रोडक्ट सुझाव

ज़ीरो-पार्टी डेटा प्रोडक्ट सुझावों को काफ़ी ज़्यादा काम का बना देता है। अगर आपको ग्राहक की स्टाइल, बजट, साइज़ या इस्तेमाल का तरीका पता है, तो आप सबको बेस्टसेलर दिखाने की जगह वही दिखा सकते हैं जो उसकी ज़रूरत से मेल खाता है। कपड़ों की साइट जानती है कि जिन ग्राहकों ने बताया कि वे छोटे कद के हैं, उन्हें पेटाइट साइज़ दिखाने हैं। स्किनकेयर साइट जानती है कि ग्राहक ने संवेदनशील त्वचा बताई हो तो उसी के लिए प्रोडक्ट सुझाने हैं। ये सुझाव बेहतर कन्वर्ट करते हैं क्योंकि ये काम के हैं, सामान्य नहीं।

पर्सनलाइज़्ड प्रोडक्ट पेज और कैटेगरी अनुभव

ग्राहक की पसंद के आधार पर आप डायनैमिक तरीके से बदल सकते हैं कि उसे क्या दिखे। जिसने बताया कि उसे टिकाऊ प्रोडक्ट पसंद हैं, उसे पर्यावरण के अनुकूल फ़िल्टर डिफ़ॉल्ट रूप से चालू दिखता है। गिफ़्ट के लिए खरीदने वाले को गिफ़्ट वाले विकल्प दिखते हैं। कीमत को लेकर सजग ग्राहक को किफ़ायती कैटेगरी हाइलाइट दिखती है। ये छोटे बदलाव अनुभव को उसके लिए बना हुआ महसूस कराते हैं, सबके लिए एक जैसा नहीं।

ईमेल मार्केटिंग और मैसेजिंग

ज़ीरो-पार्टी डेटा से बहुत सटीक टार्गेट वाले ईमेल कैंपेन बन पाते हैं। आप ब्राउज़िंग हिस्ट्री के आधार पर अंदाज़े से नहीं चुनते कि कौन-से प्रोडक्ट दिखाने हैं। आप वह सुझाव भेजते हैं जो ग्राहक ने खुद बताया कि उसे पसंद है। जिन ग्राहकों को कुछ खास स्टाइल या कैटेगरी पसंद हैं, उन्हें भेजे ईमेल सामान्य ईमेल से बेहतर चलते हैं। ग्राहकों को कम परेशानी भी होती है, क्योंकि वे अपने काम के प्रोडक्ट के बारे में सुनते हैं, आपके हर प्रोडक्ट के बारे में नहीं।

लॉयल्टी प्रोग्राम सेगमेंटेशन

अगर आपके पास लॉयल्टी प्रोग्राम है, तो ज़ीरो-पार्टी डेटा से आप ग्राहकों की पसंद के हिसाब से स्तर वाले इनाम दे सकते हैं। जिस ग्राहक की दिलचस्पी घर के सामान में है, उसे घर की खरीद पर तेज़ी से पॉइंट मिलते हैं। जिसे स्थिरता की परवाह है, उसे पर्यावरण के अनुकूल प्रोडक्ट पर दोगुने पॉइंट मिलते हैं। इससे इनाम कमाए हुए और उनकी पसंद के हिसाब से लगते हैं, मनमाने नहीं। लॉयल्टी प्रोग्राम के बारे में और जानें अपने स्टोर के लिए कस्टमर लॉयल्टी प्रोग्राम कैसे बनाएं में।

मार्केटिंग चैनल और फ़्रीक्वेंसी की पसंद

ज़ीरो-पार्टी डेटा में यह भी शामिल है कि ग्राहक आपसे किस तरह बात करना चाहते हैं। कुछ को हर हफ़्ते ईमेल चाहिए। कुछ को महीने में एक बार। कुछ को SMS ऑफ़र चाहिए। कुछ को नहीं। कुछ नए प्रोडक्ट के विज्ञापन देखना चाहते हैं। कुछ नहीं। जब आप ग्राहकों को ये पसंद तय करने देते हैं और उनका सम्मान करते हैं, तो अनसब्सक्राइब रेट घटता है और एंगेजमेंट बढ़ता है। आप वे मैसेज भेजते हैं जो ग्राहक पाना चाहते हैं, अनचाहे मैसेज से उन्हें परेशान नहीं करते।

ज़ीरो-पार्टी डेटा कन्वर्ज़न और लॉयल्टी कैसे बढ़ाता है

ज़ीरो-पार्टी डेटा का बिज़नेस तर्क सीधा है: जिन ग्राहकों को लगता है कि उन्हें समझा गया है, वे बेहतर कन्वर्ट करते हैं और ज़्यादा समय तक रुकते हैं।

पर्सनलाइज़ेशन रुकावट घटाता है, इसलिए कन्वर्ज़न बेहतर होता है। जिस ग्राहक ने बताया कि वह मीडियम साइज़ पहनता है, उसे अपना साइज़ खोजना नहीं पड़ता। जिसने बताया कि उसे किफ़ायती विकल्प चाहिए, उसे सही कीमत की रेंज तुरंत दिखती है। जिसने बताया कि वह सालगिरह के लिए खरीद रहा है, उसे गिफ़्ट से जुड़े सुझाव मिलते हैं। इनमें से हर बात एक फ़ैसले का बिंदु हटाती है और खरीदना आसान बनाती है।

लॉयल्टी बेहतर होती है क्योंकि ज़ीरो-पार्टी डेटा सम्मान का संकेत देता है। जब ग्राहक अपनी पसंद बताता है और देखता है कि आप सच में उसी से उसका अनुभव पर्सनलाइज़ कर रहे हैं, तो उसे लगता है कि उसकी बात सुनी गई। ब्रांड उसे अलग से जवाब दे रहा है, डेटाबेस में एक नंबर की तरह नहीं देख रहा। इससे भरोसा बनता है। अध्ययन बताते हैं कि जो ब्रांड ग्राहक के डेटा का सम्मान करते हैं और उनकी शर्तों पर पर्सनलाइज़ करते हैं, ग्राहक उनके पास ज़्यादा लौटते हैं। पूरे पर्सनलाइज़ेशन के संदर्भ में यह कैसे काम करता है, बार-बार खरीद बढ़ाने के लिए शॉपिंग अनुभव को कैसे पर्सनलाइज़ करें में देखें।

इसका जुड़ता हुआ असर बहुत ताकतवर है। पर्सनलाइज़ेशन से ग्राहक का पहला अनुभव बेहतर होता है। इससे उसके लौटने की संभावना बढ़ती है। लौटने पर आपके पास उसके पिछले व्यवहार और पसंद का और डेटा होता है। पर्सनलाइज़ेशन और बेहतर होता है। वह और ज़्यादा वफ़ादार बनता है। ई-कॉमर्स में जीतने वाले ब्रांड वे हैं जो इस चक्र को जल्दी पकड़ लेते हैं।

प्राइवेसी और कंप्लायंस की बातें

थर्ड-पार्टी डेटा कलेक्शन के उलट, ज़ीरो-पार्टी डेटा कलेक्शन प्राइवेसी के नज़रिए से सीधा-सादा है। फिर भी इसे सही तरीके से करना ज़रूरी है।

साफ़ बताएं कि आप क्या जुटा रहे हैं और क्यों। अगर कोई क्विज़ स्टाइल की पसंद जुटाता है, तो यह कहें। डेटा कलेक्शन को छोटे अक्षरों में न छिपाएं। जिन ग्राहकों को भरोसा होता है कि आप किसी साफ़ वजह से पूछ रहे हैं, वे ज़्यादा खुलकर जानकारी देते हैं। सहमति साफ़ रखें। बॉक्स पहले से टिक न करें और ब्राउज़ करने के लिए डेटा देना ज़रूरी न बनाएं। साझा करने का फ़ैसला ग्राहक का है, उलटा नहीं।

जुटाए गए डेटा का इस्तेमाल उसी काम के लिए करें जिसके लिए आपने कहा था। अगर आपने कहा कि आप प्रोडक्ट सुझाव पर्सनलाइज़ करने के लिए साइज़ की पसंद जुटा रहे हैं, तो उसका इस्तेमाल उसी के लिए करें। उसे बेचें नहीं और ऐसे काम में न लें जिसके लिए ग्राहक ने हामी नहीं भरी। साफ़ अनुमति के बिना ज़ीरो-पार्टी डेटा थर्ड पार्टी के साथ साझा न करें। यहीं ज़ीरो-पार्टी डेटा ब्रांड की इतनी मज़बूत लॉयल्टी बनाता है। ग्राहक जानते हैं कि आप उनके डेटा का सम्मान से इस्तेमाल कर रहे हैं, क्योंकि उन्हें अपना सीधा फ़ायदा दिखता है।

डेटा को सुरक्षित रखें। ज़ीरो-पार्टी डेटा अक्सर बहुत निजी होता है: पसंद, साइज़, खरीद हिस्ट्री, संवाद की पसंद। अगर वह डेटा लीक हो जाए, तो भरोसा तुरंत टूटता है। एन्क्रिप्शन, एक्सेस कंट्रोल और नियमित सिक्योरिटी ऑडिट में निवेश करें। इसका कंप्लायंस वाला पक्ष अपने स्टोर के लिए प्राइवेसी पॉलिसी, कुकी कंसेंट और GDPR में देखें।

ज़ीरो-पार्टी डेटा और AI से पर्सनलाइज़ेशन

AI के साथ जुड़कर ज़ीरो-पार्टी डेटा और भी ताकतवर हो जाता है। AI ग्राहकों की पसंद में पैटर्न पहचान सकता है और रूल-बेस्ड पर्सनलाइज़ेशन से ज़्यादा सटीक सुझाव दे सकता है। जिस AI सिस्टम को ग्राहक की साफ़ बताई पसंद मिली हो, वह अनुमान लगा सकता है कि ग्राहक को कौन-से प्रोडक्ट ज़्यादा पसंद आएंगे, उस सिस्टम से बेहतर जो सिर्फ़ ब्राउज़िंग व्यवहार देखता है।

यह मेल ऐसे काम करता है: ज़ीरो-पार्टी डेटा बुनियाद देता है (ग्राहक की बताई पसंद), और AI वे पैटर्न और संबंध पहचानता है जिनके बारे में ग्राहक को शायद पता न हो। ग्राहक कहता है कि उसे मिनिमलिस्ट डिज़ाइन और स्थिरता पसंद है। AI देखता है कि ऐसी पसंद वाले ग्राहक कुछ खास मटीरियल या कलर पैलेट पर भी अच्छा रिस्पॉन्स देते हैं। वह उन प्रोडक्ट को खुद आगे बढ़ाकर सुझाने लगता है। ग्राहक को ऐसे प्रोडक्ट दिखते हैं जैसे खास उसी के लिए चुने गए हों, और कन्वर्ज़न बेहतर होता है।

इसीलिए ज़ीरो-पार्टी डेटा ई-कॉमर्स पर्सनलाइज़ेशन का मानक बनता जा रहा है। यह सटीक इनपुट डेटा देता है, प्राइवेसी नियमों का पालन करता है और बड़े स्तर पर चलने वाले AI पर्सनलाइज़ेशन की बुनियाद बनाता है। बड़े पर्सनलाइज़ेशन में AI कहां फ़िट होता है, यह अपने स्टोर को पर्सनलाइज़ करने और रेवेन्यू बढ़ाने के लिए AI का इस्तेमाल कैसे करें में देखें।

ज़ीरो-पार्टी डेटा के साथ शुरुआत कैसे करें

ज़ीरो-पार्टी डेटा जुटाने और इस्तेमाल करने के लिए आपको किसी जटिल सिस्टम की ज़रूरत नहीं है। सरल से शुरू करें और धीरे-धीरे बढ़ाएं।

एक डेटा पॉइंट चुनें। अगर आप कपड़ों का ब्रांड हैं, तो साइज़ से शुरू करें। अगर घर के सामान का, तो स्टाइल की पसंद से। अगर स्किनकेयर का, तो स्किन टाइप से। अपने पहले क्विज़ में पंद्रह डेटा पॉइंट जुटाने की कोशिश न करें। एक चीज़ अच्छी तरह करना दस चीज़ें खराब करने से बेहतर है। एक सीधा क्विज़ या फ़ॉर्म बनाएं जो ग्राहक के पहली बार आने पर या अकाउंट बनाते समय यह डेटा जुटाए।

डेटा का तुरंत इस्तेमाल करें। ग्राहक को दिखाएं कि उसकी पसंद मायने रखती है। अगर उसने बताया कि वह लार्ज साइज़ पहनता है, तो प्रोडक्ट पेज पर वही साइज़ हाइलाइट करें। अगर उसे आधुनिक डिज़ाइन पसंद है, तो आधुनिक प्रोडक्ट आगे दिखाएं। इससे ग्राहक को साबित होता है कि डेटा देना काम का था, घुसपैठ नहीं। वह बाद में और डेटा देने को ज़्यादा तैयार रहेगा।

समय के साथ और डेटा पॉइंट जोड़ें। जब ग्राहक देख ले कि आपने उसकी साइज़ की पसंद इस्तेमाल की, तो रंग की पसंद पूछें। जब वह वह भी पर्सनलाइज़्ड देख ले, तो बजट के बारे में पूछें। धीरे-धीरे बनाएं। इससे रुकावट कम रहती है और पर्सनलाइज़ेशन स्वाभाविक लगता है, डेटा की ज़बरदस्ती नहीं।

ज़ीरो-पार्टी डेटा को अपनी ईमेल और SMS मार्केटिंग से जोड़ें। ग्राहक की पसंद पता चलने पर उससे कैंपेन को सेगमेंट करें और मैसेजिंग पर्सनलाइज़ करें। सुधार को ट्रैक करें। जब आप दिखा सकें कि पर्सनलाइज़्ड कैंपेन में ओपन रेट और क्लिक-थ्रू रेट ज़्यादा है, तो आपके पास सबूत होगा कि ज़ीरो-पार्टी डेटा काम करता है। इससे प्रोग्राम को बढ़ाने का आधार बनता है।

ग्राहक डेटा जुटाने और पर्सनलाइज़ेशन में आप WEMASY से क्या कर सकते हैं

WEMASY में आप फ़ॉर्म, पॉप-अप और न्यूज़लेटर से ग्राहकों से उनकी पसंद पूछ सकते हैं, जैसे साइन-अप के समय या खरीदारी के किसी खास पल पर। जो जवाब मिलें, उनसे आप अपने न्यूज़लेटर और ऑफ़र उन्हीं के हिसाब से भेज सकते हैं। WEMASY प्राइसिंग और फ़ीचर में देखें कि क्या-क्या शामिल है।

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