प्रमुख टेकअवे के बा
कवनो एक माप के तरीका आधुनिक मार्केटिंग के नेता लोग के सामने आवे वाला सभ सवाल के जवाब नईखे दे सकत। कई गो टूल सभ के मिला के लेयर स्टैक जरूरी बा।
मार्केटिंग एट्रिब्यूशन के चुनौती संरचनात्मक बा: ई टचपॉइंट सभ के क्रेडिट देला बाकी कारणता साबित ना क सके ला। ई सामरिक अनुकूलन खातिर सबसे बढ़िया काम करेला, सामरिक निर्णय खातिर ना।
मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग सीमांत रिटर्न आ चैनल संतृप्ति के पहचान करेला, जवन लंबा समय तक चले वाला बजट आवंटन के मार्गदर्शन में मदद करेला।
इंक्रीमेंटलिटी टेस्टिंग ई पता लगावे के सभसे बिस्वास जोग तरीका हवे कि बिपणन गतिविधि वास्तव में परिणाम पैदा कइलस कि ना, ना कि पहिले से मौजूद मांग के कैप्चर कइलस।
माप टीम के अग्रणी, बस्ती बसावे वाला आ योजनाकार में संगठित कइला से ई सुनिश्चित होला कि हर तरह के काम के सही मानक आ निर्णय लेबे के गति मिले.
अधिकतर मार्केटिंग लीडर मार्केटिंग एट्रिब्यूशन के चुनौती के बढ़िया से जानत बाड़े: रउरा लगे डेटा से भरल डैशबोर्ड बा, लेकिन संख्या भरोसेमंद तरीका से जवाब नईखे देत कि असल में कवन निवेश असल में विकास के बढ़ावा दे रहल बा। वृत्ति ई होला कि कवनो बेहतर टूल, स्मार्ट मॉडल भा अउरी सटीक एट्रिब्यूशन सिस्टम के खोज कइल जाव. बाकिर माप सही पावे वाला संगठन ओह वृत्ति से आगे बढ़ गइल बाड़े.
उ लोग सच्चाई के एको स्रोत खोजल बंद क देले बाड़े। मार्केटिंग एट्रिब्यूशन के चुनौती एगो बिसाल समस्या के हिस्सा हवे: आधुनिक बिपणन के माहौल बहुत जटिल होला आ एक तरीका से सभकुछ के कवर ना कइल जा सके ला। खोज बहुत ढेर प्लेटफार्म सभ पर होला, खरीददार सभ के सफर बहुत बिखंडन होला आ निजता में बदलाव से बहुत ढेर सिग्नल के क्षरण हो गइल बा जे कौनों भी एक टूल के पूरा तस्वीर ना दे सके ला।
एकरा बदले जवन काम करेला ऊ होला परतदार तरीका. अलग-अलग माप के तरीका अलग-अलग सवाल के जवाब देवेला अवुरी उच्च विकास वाला संगठन एकरा के जानबूझ के एकट्ठा करेले। मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग रणनीतिक बजट आवंटन के मार्गदर्शन करेला। इंक्रीमेंटलिटी टेस्टिंग से ई मान्यता मिले ला कि कौनों बिसेस गतिविधि के कारण परिणाम भइल कि ना। प्लेटफार्म डेटा दिन-प्रतिदिन के अभियान अनुकूलन के संभालेला। हर एक के एगो परिभाषित भूमिका होला. एहमें से कवनो स्टैंडअलोन रणनीति का रूप में काम ना करे.
आधुनिक विपणन माप पर तीन भाग में बनल श्रृंखला के ई दूसरा टुकड़ा बा। पहिला भाग में एह बात के जांच कइल गइल कि ट्रैफिक, रैंकिंग, आ आरओएएस जइसन पारंपरिक मीट्रिक काहे कम भरोसेमंद हो रहल बा. एह टुकड़ा में बतावल गइल बा कि कइसे एगो माप प्रणाली बनावल जा सकेला जवन वास्तव में विकास के फैसला के समर्थन करे.
अब कवनो एक नापजोख के तरीका काहे काम ना करे
डिजिटल मार्केटिंग एट्रिब्यूशन टूल जवना पर अधिकतर टीम भरोसा करेली सँ ऊ एगो अलग माहौल खातिर बनावल गइल रहे. ई तब बढ़िया काम कइलें जब यूजर के सफर अपेक्षाकृत रेखीय होखे, कुकीज सभ सत्र सभ में बिस्वास जोग तरीका से ट्रैक होखे लीं आ ज्यादातर खोज अइसन चैनल सभ के माध्यम से होखे लीं जिनहन के लॉग कइल आसान होखे। ऊ माहौल खतम हो गइल बा.
आज कवनो खरीददार के एआई से बनल जवाब के माध्यम से कवनो ब्रांड के सामना हो सकता, यूट्यूब प ओकरा प शोध क सकता, ओकरा प निजी संदेश के थ्रेड में चर्चा हो सकता अवुरी तीन सप्ताह बाद ब्रांडेड खोज के माध्यम से रूपांतरण हो सकता। एट्रिब्यूशन सिस्टम आखिरी टचपॉइंट के श्रेय देला। असल में एह फैसला के आकार देबे वाला चैनलन के बहुते कम मिलेला भा कुछ ना.
इहे मूल संरचनात्मक समस्या ह। मार्केटिंग एट्रिब्यूशन मॉडल के डिजाइन क्रेडिट देवे खातिर बनावल गइल बा, कारण स्थापित करे खातिर ना। परिष्कृत मल्टी-टच एट्रिब्यूशन मार्केटिंग के तरीका भी अबहिन ले ओही मौलिक बाधा के भीतर काम करे ला: ई ई देखा सके लें कि कौनों टचपॉइंट रूपांतरण से पहिले के रहलें, बाकी ई साबित ना क सके लें कि इनहन में से कौनों के हटावे से परिणाम बदल गइल होखी।
उच्च विकास वाला संगठन जवन बात के पहचान कइले बाड़ें ऊ ई कि अलग-अलग माप के उपकरण अलग-अलग सवालन के जवाब देलें। एट्रिब्यूशन मॉडलिंग के जवाब बा: रूपांतरण से पहिले कवन टचपॉइंट मौजूद रहे? मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग के जवाब: समय के साथ चैनलन में सीमांत रिटर्न सबसे मजबूत कहाँ होला? वृद्धिशीलता परीक्षण के जवाब: का ई विशिष्ट गतिविधि वास्तव में परिणाम में बदलाव कइलस?
हर सवाल महत्व राखेला. हर एक के अलग अलग तरीका के जरूरत बा। एनपी डिजिटल रिसर्च के मुताबिक, 90 प्रतिशत हाई-ग्रोथ मार्केटर इंक्रीमेंटलिटी टेस्टिंग के प्राथमिकता देवेले, 61 प्रतिशत एट्रिब्यूशन मॉडलिंग के इस्तेमाल करेले अवुरी 42 प्रतिशत मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग के इस्तेमाल करेले। सबसे प्रभावी टीम तीनों के इस्तेमाल करेले, जवना के भार हाथ में मौजूद फैसला से होखेला।
रणनीतिक मार्गदर्शन के रूप में मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग
मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग भा एमएमएम माप के तरीका एट्रिब्यूशन से अलग तरीका अपनावे ला। अलग-अलग यूजर के यात्रा के ट्रैक करे के बजाय, ई समय के साथ चैनल सभ में मार्केटिंग खर्चा आ बिजनेस आउटकाम के बीच संबंध के मॉडलिंग करे खातिर एकट्ठा कइल ऐतिहासिक डेटा के इस्तेमाल करे ला। एकर परिणाम सीमांत रिटर्न के अइसन नजारा होला जे एट्रिब्यूशन सिस्टम ना दे सके ला।
एमएमएम एह बात के पहचान करे खातिर सबसे उपयोगी बा कि कहाँ हर अतिरिक्त डॉलर के खर्चा कहाँ होलाचैनल से घटत रिटर्न मिलेला. मजबूत मिश्रित आरओएएस पर चले वाला चैनल डैशबोर्ड में कुशल लउक सकेला जबकि ओकरा बजट के आखिरी तीस फीसदी से नगण्य वृद्धिशील राजस्व मिल रहल बा. एमएमएम ओह अक्षमता के सतह पर उतारत बा. ई क्रॉस-चैनल इफेक्ट सभ के पहिचान करे में भी मदद करे ला, जइसे कि वीडियो भा ब्रांड निवेश अपस्ट्रीम पेड सर्च डाउनस्ट्रीम में रूपांतरण दर के कइसे प्रभावित करे ला।
रणनीतिक बजट आवंटन खातिर एहसे एमएमएम सबसे भरोसेमंद उपकरण उपलब्ध हो जाला| एकरा खातिर यूजर लेवल ट्रैकिंग के जरूरत ना पड़े ला, मने कि गोपनीयता में बदलाव आ कुकी के डिप्रेशन एकर सटीकता के ओइसहीं ना क्षीण करे जइसे कि एट्रिब्यूशन खातिर होला। त्रैमासिक एमएमएम रन से लगातार लंबा समय तक चले वाला बजट के फैसला में सुधार हो सकता, तबहूँ जब दिन-प्रतिदिन के एट्रिब्यूशन सिग्नल शोरगुल होखे।
एमएमएम के असली सीमा जरूर बा। ई अपर-फनल ब्रांड बिल्डिंग के सही तरीका से मात्रा निर्धारित करे में संघर्ष करे ला, काहें से कि ब्रांड के छाप आ डाउनस्ट्रीम रूपांतरण के बीच के अंतराल बहुत लंबा आ बहुत अप्रत्यक्ष होला आ ऐतिहासिक सहसंबंध सभ के साफ-साफ कैप्चर ना कइल जा सके ला। रणनीतिक मार्गदर्शन खातिर एमएमएम के इस्तेमाल करे वाला संगठनन के ब्रांड ट्रैकिंग आ धारणा अध्ययन के साथ पूरक बनावे के काम करे वाला संगठन सभ के सभसे पूरा तस्वीर मिले ला।
कारण इंजन के रूप में वृद्धिशीलता परीक्षण
अगर एमएमएम रणनीतिक दिशा देला त वृद्धिशीलता परीक्षण कारण के प्रमाण देला। जवना सवाल के जवाब एकरा में दिहल गईल बा उ विशिष्ट बा कि का इ नतीजा होईत अगर इ मार्केटिंग एक्टिविटी ना भईल रहित? ई एगो मौलिक रूप से अलग सवाल बा जवन एट्रिब्यूशन मॉडल पूछेला आ एकर जवाब एह बात के तय करे खातिर कहीं अधिका उपयोगी बा कि कहाँ निवेश कइल जाव.
सभसे आम इंक्रीमेंटलिटी तरीका सभ में जियो प्रयोग, होल्डआउट टेस्ट, आ अभियान के बिराम सामिल बा। भू प्रयोग में मिलान कइल भौगोलिक बाजार सभ के पहिचान कइल जाला आ एक समूह में खर्चा के रोकल जाला जबकि दुसरा समूह में रखरखाव कइल जाला। दुनो समूह के बीच के परिणाम में अंतर मार्केटिंग गतिविधि से कारण के लिफ्ट के अलग करेला। होल्डआउट टेस्ट में दर्शक स्तर पर भी इहे तर्क लागू होला। अभियान के विराम, जबकि कच्चा, इहो पता चल सकेला कि जब खर्चा बंद हो जाला त रिजल्ट गिर जाला कि ना।
अमेजन एट्रिब्यूशन भा अउरी बाजार आधारित माप चलावे वाली टीम सभ खातिर, इंक्रीमेंटलिटी टेस्टिंग खासतौर पर कीमती होला काहें से कि प्लेटफार्म पर रिपोर्ट कइल गइल रूपांतरण अक्सर अइसन मांग के देखावे ला जे पहिले से मौजूद रहे ना कि बनावल गइल अभियान के मांग के।
एनपी डिजिटल रिसर्च ट्रैकिंग चैनलन के पार इंक्रीमेंटल बनाम एट्रिब्यूटेड रूपांतरण के लगभग हर मामला में सार्थक अंतर पावल गइल। ऑर्गेनिक सोशल में 3 प्रतिशत एट्रिब्यूटेड लिफ्ट के मुकाबले 13 प्रतिशत इंक्रीमेंटल लिफ्ट देखाई देलस। पेड सोशल में 24 फीसदी के बढ़ती के मुकाबले 17 फीसदी के बढ़ती देखल गइल जवना से लागत बा कि एट्रिब्यूशन ओह चैनल के अधिका श्रेय देत बा. एह अंतर के सीधा असर बजट के कहाँ जाए के चाहीं, आ ई बिना इंक्रीमेंटलिटी टेस्टिंग के अदृश्य होला.
इंक्रीमेंटलिटी टेस्टिंग खातिर योजना आ साफ-सुथरा डेटा के जरूरत होला, बाकी एकरा खातिर बड़हन बजट के जरूरत ना पड़े ला। इहाँ तक कि कवनो प्रमुख चैनल पर एकही बढ़िया से डिजाइन कइल जियो होल्डआउट महीना भर के एट्रिब्यूशन रिपोर्टिंग के तुलना में कारण प्रभाव के अधिका बिस्वास जोग जानकारी देला।
प्लेटफार्म डेटा अबहियों मायने राखेला, बाकिर खाली अनुकूलन खातिर
गूगल, मेटा, आ अउरी बिज्ञापन प्लेटफार्म सभ के प्लेटफार्म डैशबोर्ड सभ उपयोगी बाड़ें, बाकी इनहन के भूमिका ज्यादातर टीम सभ के इलाज से संकीर्ण बा। प्लेटफार्म रिपोर्टिंग में बनल एट्रिब्यूशन ब्लाइंड स्पॉट संरचनात्मक होला, आकस्मिक ना. प्लेटफार्म सभ के डिजाइन अपना खुद के इकोसिस्टम के भीतर अभियान के परफार्मेंस के अनुकूल बनावे खातिर बनावल गइल बा। ई लोग ई बतावे खातिर ना बनावल गइल बा कि ऊ प्रदर्शन राउर बिजनेस में बदलाव ले आइल कि ना.
रोजमर्रा के फैसला खातिर प्लेटफार्म डेटा सही टूल बा। बजट के मुकाबले खर्चा के गति, प्रदर्शन संकेत के आधार प बोली के समायोजन, रचनात्मक थकान के पहचान, अवुरी डिलीवरी के मुद्दा के निदान, इ सभ प्लेटफॉर्म मीट्रिक प निर्भर करेला। ई सभ परिचालन के फैसला हवें, आ प्लेटफार्म डेटा एकरा के बढ़िया से संभाले ला।
जहाँ प्लेटफार्म के डेटा अविश्वसनीय हो जाला ऊ रणनीतिक फैसला में होला. एल्गोरिदम ओह प्रयोगकर्ता लोग के ओर अनुकूलित करे लें जिनहन के रूपांतरण के सभसे ढेर संभावना होला, मने कि ई व्यवस्थित रूप से मांग पैदा करे के बजाय डिमांड कैप्चर के पक्षधर होलें। प्लेटफार्म डैशबोर्ड में उच्च आरओएएस आंकड़ा एगो कुशल एल्गोरिदम के प्रतिबिंबित कर सकेला, प्रभावी विपणन ना।
एनपी डिजिटल रिसर्च के मुताबिक, खराब एट्रिब्यूशन के चलते छोट बिजनेस के औसतन 19.4 प्रतिशत विज्ञापन खर्चा, मिड मार्केट कंपनी के 11.5 प्रतिशत अवुरी एंटरप्राइज ब्रांड के 7.7 प्रतिशत के नुकसान होखेला। ऊ बेकार खरचा प्लेटफार्म रिपोर्टिंग में बहुते हद ले अदृश्य होला काहे कि प्लेटफार्मन का लगे ओकरा के सामने ले आवे के कवनो प्रोत्साहन नइखे.
व्यावहारिक मार्गदर्शन ई बा कि प्लेटफार्म मीट्रिक के इस्तेमाल ओह चीज खातिर कइल जाव जवन ऊ ह: सामरिक स्टीयरिंग, रणनीतिक सच्चाई ना.
पायनियर–सेटलर–प्लानर माप के बारे में बतावल गइल बामॉडल के बा
परतदार माप प्रणाली बनावल खाली एगो तकनीकी चुनौती ना ह। ई एगो संगठनात्मक बा। तीन गो अलग-अलग भूमिका बा जवना के हर प्रभावी माप संगठन के जरूरत होला: अग्रणी, बस्ती बसावे वाला आ योजनाकार।
अग्रणी लोग ओह किनारे पर काम करेला जवन वर्तमान में नापल जा सकेला. ई लोग इंक्रीमेंटलिटी प्रयोग चलावे ला, सुरुआती मार्केटिंग मिक्स मॉडल बनावे ला, जियो होल्डआउट के परीक्षण करे ला, आ प्रेशर-टेस्ट के धारणा सभ के परीक्षण करे ला जे अब होल्ड ना हो सके ला। इनकर काम डिजाइन के हिसाब से अनिश्चित बा। अग्रणी लोग निश्चितता ना देला; उ लोग दिशा-निर्देश देवेले। ओह लोग के सांख्यिकीय विश्वास के ओही मानक पर रखला से जइसे कि परिचालन रिपोर्टिंग से ई काम मूल्य पैदा करे से पहिले बंद हो जाई.
प्रयोग से जवन निकलेला ओकरा के बस्ती बसावे वाला लोग ओकरा के दोहरावे लायक प्रक्रिया में बदल देला. ई लोग मॉडल के परिष्कृत करे ला, धारणा के कस देला आ अंतर्दृष्टि के वापस योजना के फैसला से जोड़ देला। इहे ह जहाँ शुरुआती एमएमएम रन प्लेबुक में परिपक्व हो जाला, आ जहाँ इंक्रीमेंटलिटी टेस्ट के रिजल्ट फ्रेमवर्क बन जाला जवना में टीम लगातार लागू हो सकेले। बस्ती बसावे वाला लोग दिशात्मक अंतर्दृष्टि के ओह सिस्टम में बदल के भरोसा बनावेला जवना के वास्तव में चलावल जा सकेला.
योजनाकार लोग रोज के कामकाज चलावत रहेला। ई लोग रियल टाइम में खर्चा के प्रबंधन खातिर प्लेटफार्म डेटा, एट्रिब्यूशन सिग्नल, आ कन्वर्जन मैकेनिक्स पर निर्भर होला। ई परत जरूरी बा; एकरा बिना फाँसी के सजा टूट जाला। बाकिर योजनाकारन से ना कहल जाव कि ऊ लोग दीर्घकालिक विकास के बारे में बतावे भा प्रदर्शन में संरचनात्मक बदलाव के निदान करे. इनकर फोकस चैनल के बाधा के भीतर दक्षता के अनुकूल बनावे पर बा।
असफलता के मोड जवना में अधिकतर संगठन आवे लें ऊ बा अग्रणी स्तर के काम पर निश्चितता के योजनाकार स्तर के मानक लागू कइल। जवना प्रयोगन के विकसित करे खातिर समय के जरूरत होला ओकरा से 95 फीसदी सांख्यिकीय भरोसा के जरूरत एह बात के गारंटी देला कि कुछ नया ना बन पाई. 60 प्रतिशत दिशात्मक विश्वास वाला मॉडल, तेज पुनरावृत्ति के संगे जोड़ी, लगातार एगो सही जवाब से बेहतर प्रदर्शन करेला जवन कि एक चौथाई बहुत देर से पहुंचेला।
उच्च विकास वाली कंपनी माप संसाधन के आवंटन कईसे करेले
एनपी डिजिटल रिसर्च ट्रैकिंग माप प्रथा सभ में पूरा कनाडाई ब्रांड सभ में औसत संगठन आ उच्च बिकास वाला संगठन सभ के बीच साफ बिभाजन पावल गइल। औसत टीम सभ अपना माप के परभाव के लगभग 65 प्रतिशत प्लेटफार्म डैशबोर्ड आ 25 प्रतिशत एट्रिब्यूशन टूल सभ में आवंटित करे लीं, एह से अउरी रणनीतिक तरीका सभ के बहुत कम गुंजाइश रह जाला।
सालाना मीडिया निवेश में 750,000 डॉलर से अधिका के उच्च विकास वाला ब्रांड सार्थक रूप से अलग लउकेला। प्लेटफार्म डैशबोर्ड पर निर्भरता घट के करीब 45 फीसदी हो गइल. एट्रिब्यूशन टूल के इस्तेमाल घट के 15 प्रतिशत हो जाला। एमएमएम 5 प्रतिशत से बढ़ के 20 प्रतिशत हो जाला। इंक्रीमेंटलिटी टेस्टिंग 10 प्रतिशत तक पहुँच जाला आ सुरुआती जनरेटिव सर्च ऑप्टिमाइजेशन के काम में अउरी 10 प्रतिशत हिस्सा होला।
ई संगठन एट्रिब्यूशन भा प्लेटफार्म डेटा के नइखे छोड़त. उ लोग ओह लोग के फेर से तौल रहल बाड़े। तर्क सीधा बा कि जवन बाजार बदलत रहेला ओहमें रउरा माप के क्षमता ओहिजा बनावेनी जहाँ बदलाव हो रहल होखे, ना कि जहाँ परिचितता सुरक्षित महसूस होखे. एह सभ तरीका सभ में लक्ष्य दिशात्मक बिस्वास बा, मने कि बेहतर बजट के फैसला तेजी से लेवे खातिर पर्याप्त संकेत बा, ना कि मौका बंद भइला के बाद आवे वाली सही निश्चितता।
अपना माप प्रणाली के विकसित करे के सात कदम
माप प्रणाली के दोबारा बनावे खातिर एके बेर में सबकुछ बदले के जरूरत ना पड़ेला। जवन संगठन ई काम बढ़िया से करे लें ऊ धीरे-धीरे बिकसित होलें, पूरा ओवरहाल के कोसिस करे के बजाय सही क्रम में क्षमता जोड़लें।
अपना वर्तमान माप इनपुट के नक्शा बनाईं। राउर टीम के इस्तेमाल करे वाला हर टूल आ डेटा स्रोत के सूचीबद्ध करीं आ ई पहिचान करीं कि हर एक कहाँ बइठल बा: ऑपरेशनल प्लेटफार्म डेटा, एट्रिब्यूशन मॉडलिंग, एमएमएम, भा इंक्रीमेंटलिटी. अधिकतर टीमन के पता चलेला कि ऊ पहिला दू गो में बहुते एकाग्र बाड़ी सँ.
निर्णय के अंतराल के पहचान करीं। एह बारे में स्पष्ट रहीं कि राउर वर्तमान ढेर कवन रणनीतिक सवालन के जवाब ना दे सके. मार्केटिंग एट्रिब्यूशन के चुनौती इहाँ सबसे जादा देखाई देता कि आप सीमांत रिटर्न में दृश्यता के बिना मिश्रित आरओएएस के आधार प बजट के फैसला कहाँ ले रहल बानी? रउरा कहाँ ओह चैनलन के श्रेय देत बानी जवन शायद खाली मौजूदा मांग के कैप्चर करत होखे?
बेसिक मॉडलिंग के परिचय दिहल जाव. इहाँ तक कि एगो साधारण त्रैमासिक एमएमएम रन भी अकेले एट्रिब्यूशन से ज्यादा रणनीतिक दिशा प्रदान करेला| शुरुआत अपना सबसे अधिका खरचा वाला चैनल से करीं आ बिजनेस के परिणाम सबसे सीधा राजस्व से जुड़ल बा.
आपन पहिला वृद्धिशीलता परीक्षण चलाईं। एगो बड़हन चैनल चुनीं आ जियो होल्डआउट भा होल्डआउट ऑडियंस टेस्ट डिजाइन करीं. लक्ष्य पूर्णता ना होला; ई एह प्रकार के माप के साथ संगठनात्मक क्षमता आ आराम के निर्माण कर रहल बा।
शासन के अपेक्षा के अनुकूलित करीं। नेतृत्व के समीक्षा से एट्रिब्यूशन रिपोर्ट रातों रात गायब ना होई। चलत बानी कसमानांतर ट्रैक जवन एट्रिब्यूशन डेटा के साथ-साथ इंक्रीमेंटलिटी आ एमएमएम निष्कर्ष देखावे ला, पूरा संक्रमण के जरूरत के बिना नया तरीका में बिस्वास पैदा करे ला।
धीरे-धीरे प्रक्रिया के निर्माण करीं। बस्ती बसावे वाला लोग अग्रणी प्रयोग के दोहरावे लायक कार्यप्रवाह में बदल देला। हर इंक्रीमेंटलिटी टेस्ट में एगो दस्तावेजबद्ध तरीका पैदा होखे के चाहीं जवन अगिला के तेज आ सस्ता बनावे.
निर्णय के लय बढ़ावे के बा। सही निश्चितता पर दिशात्मक विश्वास के एगो फायदा गति होला। इंक्रीमेंटलिटी सिग्नल आ एमएमएम आउटपुट के आधार पर साप्ताहिक बजट समायोजन एट्रिब्यूशन रिपोर्ट के आधार पर तिमाही पुनरावंटन से बेहतर प्रदर्शन करेला।
पूछल जाए वाला सवाल बा
मार्केटिंग एट्रिब्यूशन का होला?
मार्केटिंग एट्रिब्यूशन ओह मार्केटिंग टचपॉइंट सभ के क्रेडिट देवे के प्रक्रिया हवे जे कौनों रूपांतरण में योगदान दिहलें। आम मार्केटिंग एट्रिब्यूशन मॉडल सभ में लास्ट-क्लिक, फर्स्ट-क्लिक, रेखीय, आ डेटा-ड्राइव एट्रिब्यूशन सामिल बाड़ें। हर ग्राहक के यात्रा में अलग-अलग तरीका से क्रेडिट असाइन करेला। चैनल सभ के भीतर अभियान के परफार्मेंस के अनुकूल बनावे खातिर एट्रिब्यूशन सभसे उपयोगी होला, बाकी ई ई स्थापित ना क सके ला कि मार्केटिंग के कारण बिजनेस के परिणाम भइल कि ना।
मार्केटिंग एट्रिब्यूशन के रउरा कइसे नापल जाला?
एट्रिब्यूशन के नापजोख रूपांतरण डेटा के एकरे पहिले के टचपॉइंट सभ से जोड़ के कइल जाला, ट्रैकिंग पिक्सेल, यूटीएम पैरामीटर आ सीआरएम डेटा के इस्तेमाल से रास्ता के मैप कइल जाला। मार्केटिंग एट्रिब्यूशन सॉफ्टवेयर प्लेटफार्म एह प्रक्रिया के स्वचालित करे लें आ चुने खातिर अलग-अलग एट्रिब्यूशन मॉडल पेश करे लें। समझे के प्रमुख सीमा ई बा कि सभ एट्रिब्यूशन तरीका सभ कारणता के आधार पर ना बलुक सहसंबंध के आधार पर क्रेडिट देवे लें।
मार्केटिंग एट्रिब्यूशन के ट्रैक करे खातिर कवन सॉफ्टवेयर सबसे बढ़िया बा?
सबसे बढ़िया मार्केटिंग एट्रिब्यूशन सॉफ्टवेयर आपके बिजनेस मॉडल अवुरी माप के लक्ष्य प निर्भर करेला। गूगल एनालिटिक्स 4 आ प्लेटफार्म-नेटिव डैशबोर्ड बेसिक एट्रिब्यूशन के बढ़िया से संभाले ला। नॉर्थबीम, ट्रिपल व्हेल, आ रॉकरबॉक्स नियर टूल सभ के निर्माण डायरेक्ट-रिस्पांस आ ई-कॉमर्स संदर्भ खातिर कइल गइल बा। सामरिक निर्णय खातिर, एट्रिब्यूशन सॉफ्टवेयर तब सभसे नीक काम करे ला जब एकरा के अलग-थलग इस्तेमाल करे के बजाय एमएमएम आ इंक्रीमेंटलिटी टेस्टिंग के साथ जोड़ी बनावल जाला।
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निष्कर्ष निकलल बा
मार्केटिंग एट्रिब्यूशन के चुनौती कवनो अइसन समस्या नइखे जवना के समाधान अकेले बेहतर सॉफ्टवेयर कर सकेला. ई एगो संरचनात्मक सीमा ह कि एट्रिब्यूशन का कर सकेला. क्रेडिट असाइनमेंट आ काउसल प्रूफ अलग-अलग चीज हवें आ एकरा के मिला के बजट के फैसला लिहल जाला जे मांग पैदा करे के बजाय डिमांड कैप्चर के पक्ष में होला।
उच्च विकास वाला संगठन सभ एकरा के लेयर माप सिस्टम बना के संबोधित कइले बाड़ें जहाँ हर टूल एगो परिभाषित भूमिका निभावे ला: ऑपरेशनल स्टीयरिंग खातिर प्लेटफार्म डेटा, टैक्टिकल खातिर एट्रिब्यूशनसिग्नल, रणनीतिक आवंटन खातिर एमएमएम, आ कारण सत्यापन खातिर वृद्धिशीलता परीक्षण। एह श्रृंखला के अगिला टुकड़ा में एह बात के जांच कइल गइल बा कि कइसे मार्केटिंग के नेता लोग एह संकेतन के एक साथ इस्तेमाल क के तय करेला कि अगिला डॉलर के निवेश कहाँ जाए के चाहीं.
अगर रउआँ ओह टुकड़ा पर जाए से पहिले एह बात पर गहिराह जाए के चाहत बानी कि एट्रिब्यूशन कहाँ टूट जाला, मार्केटिंग एट्रिब्यूशन ब्लाइंड स्पॉट के ई टूटल बिसेस फेल मोड सभ के बिस्तार से कवर करे ला। माप के राजस्व के फैसला से कइसे जोड़ल जाला एकर व्यापक दृष्टिकोण खातिर, डिजिटल मार्केटिंग एट्रिब्यूशन के ई गाइड एगो उपयोगी संदर्भ बा।
