Demographic profile
ڈیموگرافک پروفائل ڈیموگرافک تجزیہ کی ایک شکل ہے جس میں زیادہ متعلقہ خدمات فراہم کرنے کے مقصد سے گروپ کی ساخت یا طرز عمل کو بہتر طور پر سمجھنے کے لیے کسی گروپ کے بارے میں معلومات اکٹھا کی جاتی ہیں۔ کاروبار میں، ڈیموگرافک پروفائل عام طور پر مارکیٹنگ کی کارکردگی کو بڑھانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ جمع کردہ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے تاکہ اس بات کا تعین کیا جا سکے کہ مخصوص سامعین کے لیے مصنوعات یا خدمات کی تشہیر کیسے کی جائے اور مارکیٹنگ کی حکمت عملی میں فرق کی نشاندہی کی جائے۔ کسی مخصوص سامعین پر توجہ مرکوز کرکے، کمپنی زیادہ سے زیادہ فروخت کے لیے اشتہاری وسائل کو زیادہ مؤثر طریقے سے خرچ کر سکتی ہے۔ یہ حربہ محض اس بنیاد پر اشتہار دینے سے زیادہ براہ راست ہے کہ ہر کوئی ایک ممکنہ صارف ہے۔ اگرچہ یہ سچ ہو سکتا ہے، لیکن یہ ان بڑھتے ہوئے منافع کا فائدہ نہیں اٹھاتا جو زیادہ مرکوز مارکیٹنگ پیدا کر سکتی ہے۔ روایتی ڈیموگرافک پروفائلنگ میں لوگوں کے بڑے گروہوں کے بارے میں معلومات اکٹھا کرنا شامل ہے تاکہ عام رجحانات کی نشاندہی کی جا سکے، جیسے کہ وقت کے ساتھ آبادی کے سائز یا ساخت میں تبدیلیاں۔ ان رجحانات کی شناخت سروے، مردم شماری، اسٹور میں خریداری کی معلومات، ریکارڈ، رجسٹری وغیرہ کے ذریعے حاصل کردہ ڈیٹا کا تجزیہ کرکے کی جا سکتی ہے۔ اس معلومات کا تجزیہ آبادی کے ذیلی حصے، جیسے بچوں، بزرگوں، یا کام کرنے کی عمر کے لوگوں کے لیے خدمات میں تبدیلی کو فروغ دے سکتا ہے۔ ڈیموگرافک پروفائلنگ کے لیے معلومات جمع کرنے اور استعمال کرنے کے نئے طریقوں میں ٹارگٹ سیمپلنگ، کوٹا سیمپلنگ، اور ڈور ٹو ڈور اسکریننگ شامل ہیں۔ ایک جامع ڈیموگرافک پروفائل مارکیٹنگ کے لیے ایک طاقتور ذریعہ ہے۔ ممکنہ گاہکوں کے بارے میں تفصیلی معلومات اس بارے میں بصیرت فراہم کرتی ہیں کہ انہیں کسی پروڈکٹ کو بہترین طریقے سے کیسے فروخت کیا جائے۔ اصطلاح "ڈیموگرافک پروفائلنگ" بعض اوقات صنعتی جاسوسی کے لیے تعریفی لفظ کے طور پر استعمال ہوتی ہے۔ طریقے تاریخی طور پر، جب آبادی، پیدائش، اموات، اور تعلقات کی حیثیت جیسے آبادیاتی اعداد و شمار کا سراغ لگانے کی بات آتی ہے تو مردم شماری سب سے اہم ذریعہ رہا ہے۔ ریاستہائے متحدہ کی مردم شماری پہلی بار 1790 میں متعارف کرائی گئی تھی اور آئینی قانون کے تحت ہر 10 سال بعد کی جاتی ہے۔ اگرچہ امریکی مردم شماری میں سوالات ہر دہائی میں مختلف ہوتے ہیں، لیکن اس کا مقصد اس کی سرحدوں کے اندر رہائشیوں کے بارے میں خصوصیات کی پیمائش کرنا ہے، جیسے ازدواجی حیثیت، عمر، جنس، نسل، تعلیم کی حیثیت، ملازمت کی حیثیت، اور مقام۔ اگرچہ اس معلومات کو جمع کرنے کے لیے امریکی مردم شماری سب سے زیادہ قابل اعتماد ٹول ہے، پھر بھی اس میں خامیاں ہیں، جیسے کہ زیادہ گنتی اور کم گنتی، جو پچھلے سالوں میں تنازعہ کا باعث بنی ہیں۔ میٹا ڈیٹا ڈیموگرافک پروفائل بنانے کا ایک جدید طریقہ فراہم کرتا ہے۔ ڈیجیٹل میٹا ڈیٹا کی کچھ اقسام صارف کے آن لائن رویے سے پیدا ہوتی ہیں-جیسے کہ کون سی ویب سائٹیں اکثر دیکھی جاتی ہیں، ہر ویب سائٹ پر کتنا وقت گزارا جاتا ہے، ویب سائٹ کے تعاملات یا خریداری کی تاریخ، اور جن کے ساتھ دوسرے صارفین نے بات چیت کی تھی-اور ڈیجیٹل فوٹ پرنٹ کے طور پر کام کرتے ہیں۔ میٹا ڈیٹا کا مجموعہ اتنا وسیع ہے کہ کاروبار صارف کی آن لائن سرگرمی کے زیادہ تر پہلوؤں کو ریکارڈ کرتے ہیں۔ گوگل اور فیس بک جیسی کمپنیاں میٹا ڈیٹا تیار کرنے اور اس پر کارروائی کرکے بہت زیادہ منافع کماتے ہیں، جسے پھر ٹارگٹڈ اشتہارات کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ عمل صارف کے آن لائن تجربے کو متاثر کرتا ہے، جیسے کہ کون سے اشتہارات دکھائے جاتے ہیں یا کون سی ویب سائٹیں تجویز کی جاتی ہیں۔ متنازعہ میٹا ڈیٹا کا مجموعہ ایک متنازعہ موضوع ثابت ہوا ہے، جس میں خدشات کا اظہار کیا گیا ہے کہ کاروباری اداروں کے ذریعہ تفصیلی ذاتی معلومات کو کیسے اور کیوں محفوظ کیا جاتا ہے اور استعمال کیا جاتا ہے۔ مستقبل میں میٹا ڈیٹا اکٹھا کرنے کو محدود کرنے والی قانون سازی سے بچنے کے لیے، کمپنیوں کو اخلاقی طور پر کام کرنا چاہیے اور جب وہ اشتہارات کے لیے لوگوں کو نشانہ بناتے ہیں تو لوگوں کی رازداری کو ذہن میں رکھنا چاہیے۔ یہ کس طرح ایک مسئلہ بن سکتا ہے اس کی ایک مثال ایونگ اور دیگر نے پیش کی ہے۔ (2013)، جس نے ورچوئل رئیلٹی شاپنگ پروگرام کا خیال پیش کیا۔ اس پروگرام کے اندر، خریدار کا استقبال ایک ورچوئل اٹینڈنٹ کرتا ہے جو انہیں نام سے جانتا ہے اور ان کی ماضی کی خریداریوں کی بنیاد پر مناسب لباس کے اختیارات کی ایک صف تجویز کرتا ہے۔ خریدار اس خریداری کے تجربے کی ہموار نوعیت سے خوش ہے۔ تاہم، جب وہ اپنے کریڈٹ کارڈ سے ادائیگی کرنے کی کوشش کرتے ہیں، تو ورچوئل حاضرین خریدار کی مالی صورتحال کے بارے میں غیر معقول طور پر تفصیلی علم ظاہر کرتا ہے، جیسے کہ ان کا کریڈٹ سکور، ادائیگی کی تاریخ، اور مالی ذمہ داری۔ یہ مثال صوابدیدی کی ضرورت کو اجاگر کرتی ہے کہ کس حد تک معلومات اکٹھی کی جاتی ہیں، اور اس کا اطلاق کیسے کیا جاتا ہے۔ ورلڈ ڈیموگرافک پروفائل (2017) ماخذ: سی آئی اے ورلڈ فیکٹ بک ڈیموگرافک پروفائلز ٹاپ 3 سب سے زیادہ آبادی والے ممالک یونائیٹڈ سٹیٹس ماخذ: سی آئی اے ورلڈ فیکٹ بک چائنا ماخذ: سی آئی اے ورلڈ فیکٹ بک انڈیا ماخذ: سی آئی اے ورلڈ فیکٹ بک