કી ટેકવેઝ
આધુનિક માર્કેટિંગ આગેવાનો જે પ્રશ્નોનો સામનો કરે છે તે તમામ પ્રશ્નોના જવાબ કોઈ એકલ માપન પદ્ધતિ આપી શકતી નથી. બહુવિધ સાધનોને સંયોજિત કરતી સ્તરવાળી સ્ટેક જરૂરી છે.
માર્કેટિંગ એટ્રિબ્યુશનનો પડકાર માળખાકીય છે: તે ટચપોઇન્ટ્સને ક્રેડિટ આપે છે પરંતુ કાર્યકારણ સાબિત કરી શકતું નથી. તે વ્યૂહાત્મક ઓપ્ટિમાઇઝેશન માટે શ્રેષ્ઠ કામ કરે છે, વ્યૂહાત્મક નિર્ણયો માટે નહીં.
માર્કેટિંગ મિક્સ મોડેલિંગ સીમાંત વળતર અને ચેનલ સંતૃપ્તિને ઓળખે છે, લાંબા ગાળાના બજેટ ફાળવણીને માર્ગદર્શન આપવામાં મદદ કરે છે.
અગાઉથી અસ્તિત્વમાં રહેલી માંગને બદલે માર્કેટિંગ પ્રવૃત્તિએ ખરેખર પરિણામોનું સર્જન કર્યું છે કે કેમ તે નિર્ધારિત કરવા માટે ઇન્ક્રીમેન્ટલિટી ટેસ્ટિંગ સૌથી વિશ્વસનીય રીત છે.
માપન ટીમોને અગ્રણી, વસાહતીઓ અને આયોજકોમાં ગોઠવવાથી ખાતરી થાય છે કે દરેક પ્રકારના કાર્યને યોગ્ય ધોરણો અને નિર્ણય લેવાની ગતિ મળે છે.
મોટાભાગના માર્કેટિંગ નેતાઓ માર્કેટિંગ એટ્રિબ્યુશનના પડકારને સારી રીતે જાણે છે: તમારી પાસે ડેટાથી ભરેલા ડેશબોર્ડ્સ છે, પરંતુ સંખ્યાઓ વિશ્વસનીય રીતે જવાબ આપતા નથી કે કયા રોકાણો ખરેખર વૃદ્ધિને આગળ ધપાવે છે. વૃત્તિ એ બહેતર સાધન, વધુ સ્માર્ટ મોડલ અથવા વધુ સચોટ એટ્રિબ્યુશન સિસ્ટમ શોધવાનું છે. પરંતુ માપન અધિકાર મેળવતી સંસ્થાઓ તે વૃત્તિથી આગળ વધી ગઈ છે.
તેઓએ સત્યનો એક પણ સ્ત્રોત શોધવાનું બંધ કરી દીધું છે. માર્કેટિંગ એટ્રિબ્યુશનનો પડકાર એ વ્યાપક સમસ્યાનો એક ભાગ છે: આધુનિક માર્કેટિંગ વાતાવરણ દરેક વસ્તુને આવરી લેવા માટે એક પદ્ધતિ માટે ખૂબ જટિલ છે. શોધ ઘણા બધા પ્લેટફોર્મ્સ પર થાય છે, ખરીદદારની યાત્રાઓ ખૂબ જ વિભાજિત છે, અને ગોપનીયતા ફેરફારોને કારણે સંપૂર્ણ ચિત્ર આપવા માટે કોઈપણ એક સાધન માટે ખૂબ જ સિગ્નલ ઘટી ગયા છે.
તેના બદલે શું કામ કરે છે તે સ્તરીય અભિગમ છે. વિવિધ માપન પદ્ધતિઓ વિવિધ પ્રશ્નોના જવાબ આપે છે, અને ઉચ્ચ-વૃદ્ધિ સંસ્થાઓ તેમને ઇરાદાપૂર્વક જોડે છે. માર્કેટિંગ મિક્સ મોડેલિંગ વ્યૂહાત્મક બજેટ ફાળવણીનું માર્ગદર્શન આપે છે. ઇન્ક્રીમેન્ટાલિટી ટેસ્ટિંગ એ પુષ્ટિ કરે છે કે શું કોઈ ચોક્કસ પ્રવૃત્તિને કારણે પરિણામ આવ્યું છે. પ્લેટફોર્મ ડેટા ડે ટુ ડે ઝુંબેશ ઓપ્ટિમાઇઝેશનને હેન્ડલ કરે છે. દરેક નિર્ધારિત ભૂમિકા ભજવે છે. તેમાંથી કોઈ એકલ વ્યૂહરચના તરીકે કામ કરતું નથી.
આધુનિક માર્કેટિંગ માપન પર ત્રણ ભાગની શ્રેણીમાં આ બીજો ભાગ છે. પ્રથમ ભાગમાં ટ્રાફિક, રેન્કિંગ અને ROAS જેવા પરંપરાગત મેટ્રિક્સ કેમ ઓછા વિશ્વસનીય બની રહ્યા છે તેની તપાસ કરવામાં આવી હતી. આ ભાગ આવરી લે છે કે માપન સિસ્ટમ કેવી રીતે બનાવવી જે ખરેખર વૃદ્ધિના નિર્ણયોને સમર્થન આપે છે.
શા માટે કોઈ એકલ માપન પદ્ધતિ હવે કામ કરતી નથી
મોટાભાગની ટીમો જેના પર આધાર રાખે છે તે ડિજિટલ માર્કેટિંગ એટ્રિબ્યુશન ટૂલ્સ અલગ વાતાવરણ માટે બનાવવામાં આવ્યા હતા. જ્યારે વપરાશકર્તાની મુસાફરી પ્રમાણમાં રેખીય હતી, કૂકીઝને સમગ્ર સત્રોમાં વિશ્વસનીય રીતે ટ્રૅક કરવામાં આવી હતી અને મોટાભાગની શોધ લૉગ કરવામાં સરળ હોય તેવી ચૅનલ દ્વારા થઈ હતી ત્યારે તેઓ સારી રીતે કામ કરતા હતા. એ વાતાવરણ જતું રહ્યું.
આજે, ખરીદદાર AI-જનરેટેડ જવાબ દ્વારા બ્રાન્ડનો સામનો કરી શકે છે, YouTube પર તેનું સંશોધન કરી શકે છે, ખાનગી સંદેશ થ્રેડમાં તેની ચર્ચા કરી શકે છે અને ત્રણ અઠવાડિયા પછી બ્રાન્ડેડ શોધ દ્વારા કન્વર્ટ થઈ શકે છે. એટ્રિબ્યુશન સિસ્ટમ છેલ્લા ટચપોઇન્ટને ક્રેડિટ આપે છે. વાસ્તવમાં નિર્ણયને આકાર આપનારી ચેનલોને બહુ ઓછું કે કંઈ મળતું નથી.
આ મુખ્ય માળખાકીય સમસ્યા છે. માર્કેટિંગ એટ્રિબ્યુશન મોડલ ક્રેડિટ અસાઇન કરવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યા છે, કારણ સ્થાપિત કરવા માટે નહીં. અત્યાધુનિક મલ્ટિ-ટચ એટ્રિબ્યુશન માર્કેટિંગ અભિગમો હજી પણ સમાન મૂળભૂત મર્યાદામાં કાર્ય કરે છે: તેઓ બતાવી શકે છે કે કયા ટચપોઇન્ટ્સ રૂપાંતરણ પહેલા હતા, પરંતુ તેઓ સાબિત કરી શકતા નથી કે તેમાંથી કોઈપણને દૂર કરવાથી પરિણામ બદલાઈ જશે.
ઉચ્ચ-વૃદ્ધિ સંસ્થાઓએ જે માન્યતા આપી છે તે એ છે કે વિવિધ માપન સાધનો વિવિધ પ્રશ્નોના જવાબ આપે છે. એટ્રિબ્યુશન મોડેલિંગ જવાબો: રૂપાંતરણ પહેલાં કયા ટચપોઇન્ટ હાજર હતા? માર્કેટિંગ મિક્સ મૉડલિંગ જવાબો: સમયાંતરે બધી ચૅનલોમાં સીમાંત વળતર ક્યાં સૌથી મજબૂત છે? ઇન્ક્રીમેન્ટલિટી ટેસ્ટિંગ જવાબો: શું આ ચોક્કસ પ્રવૃત્તિએ ખરેખર પરિણામો બદલ્યા છે?
દરેક પ્રશ્ન મહત્વપૂર્ણ છે. દરેકને અલગ અભિગમની જરૂર છે. NP ડિજિટલ રિસર્ચ મુજબ, 90 ટકા હાઈ-ગ્રોથ માર્કેટર્સ ઇન્ક્રીમેન્ટલિટી ટેસ્ટિંગને પ્રાધાન્ય આપે છે, 61 ટકા એટ્રિબ્યુશન મૉડલિંગનો ઉપયોગ કરે છે અને 42 ટકા માર્કેટિંગ મિક્સ મૉડલિંગનો ઉપયોગ કરે છે. સૌથી અસરકારક ટીમો ત્રણેયનો ઉપયોગ કરે છે, જે હાથ પરના નિર્ણય દ્વારા વજન ધરાવે છે.
વ્યૂહાત્મક માર્ગદર્શન તરીકે માર્કેટિંગ મિક્સ મોડેલિંગ
માર્કેટિંગ મિક્સ મોડેલિંગ, અથવા MMM, એટ્રિબ્યુશન કરતાં માપન માટે એક અલગ અભિગમ લે છે. વ્યક્તિગત વપરાશકર્તા મુસાફરીને ટ્રૅક કરવાને બદલે, તે સમયાંતરે તમામ ચેનલોમાં માર્કેટિંગ ખર્ચ અને વ્યવસાયના પરિણામો વચ્ચેના સંબંધને મોડેલ કરવા માટે એકંદર ઐતિહાસિક ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે. પરિણામ એ સીમાંત વળતરનું દૃશ્ય છે જે એટ્રિબ્યુશન સિસ્ટમ્સ પ્રદાન કરી શકતી નથી.
MMM એ ઓળખવા માટે સૌથી વધુ ઉપયોગી છે કે દરેક વધારાના ડોલર a માં ક્યાં ખર્ચવામાં આવે છેચેનલ ઘટતું વળતર આપે છે. મજબૂત મિશ્રિત ROAS પર ચાલતી ચેનલ ડેશબોર્ડમાં કાર્યક્ષમ દેખાઈ શકે છે જ્યારે તેના બજેટનો છેલ્લો 30 ટકા નગણ્ય વધારાની આવક પેદા કરે છે. MMM તે બિનકાર્યક્ષમતા સપાટી પર આવે છે. તે ક્રોસ-ચેનલ અસરોને ઓળખવામાં પણ મદદ કરે છે, જેમ કે વિડિઓ અથવા બ્રાન્ડ ઇન્વેસ્ટમેન્ટ અપસ્ટ્રીમ પેઇડ સર્ચ ડાઉનસ્ટ્રીમમાં રૂપાંતરણ દરોને કેવી રીતે અસર કરે છે.
વ્યૂહાત્મક બજેટ ફાળવણી માટે, આ MMM ને ઉપલબ્ધ સૌથી વિશ્વસનીય સાધન બનાવે છે. તેને વપરાશકર્તા-સ્તરના ટ્રેકિંગની જરૂર નથી, જેનો અર્થ છે કે ગોપનીયતા ફેરફારો અને કૂકી અવમૂલ્યન તેની ચોકસાઈને તેઓ એટ્રિબ્યુશન માટે કરે છે તે રીતે ઘટાડતા નથી. ત્રિમાસિક MMM રન સતત લાંબા ગાળાના બજેટ નિર્ણયોને સુધારી શકે છે, ભલે રોજ-બ-રોજ એટ્રિબ્યુશન સિગ્નલો ઘોંઘાટીયા હોય.
MMM ની વાસ્તવિક મર્યાદાઓ છે. તે અપર-ફનલ બ્રાન્ડ બિલ્ડીંગને સચોટ રીતે માપવા માટે સંઘર્ષ કરે છે, કારણ કે બ્રાન્ડની છાપ અને ડાઉનસ્ટ્રીમ રૂપાંતરણ વચ્ચેનો અંતર ખૂબ લાંબો છે અને ઐતિહાસિક સહસંબંધોને સ્વચ્છ રીતે પકડવા માટે ખૂબ જ પરોક્ષ છે. વ્યૂહાત્મક માર્ગદર્શન માટે MMM નો ઉપયોગ કરતી સંસ્થાઓ જ્યારે તેને બ્રાન્ડ ટ્રેકિંગ અને પર્સેપ્શન સ્ટડીઝ સાથે પૂરક બનાવે છે તે સૌથી સંપૂર્ણ ચિત્ર મેળવે છે.
કારણભૂત એંજીન તરીકે વૃદ્ધિશીલતા પરીક્ષણ
જો MMM વ્યૂહાત્મક દિશા પ્રદાન કરે છે, તો ઇન્ક્રીમેન્ટલિટી ટેસ્ટિંગ કારણભૂત પુરાવો પ્રદાન કરે છે. તે જે પ્રશ્નનો જવાબ આપે છે તે ચોક્કસ છે: જો આ માર્કેટિંગ પ્રવૃત્તિ ન થઈ હોત તો શું આ પરિણામ આવ્યું હોત? એટ્રિબ્યુશન મોડલ્સ શું પૂછે છે તેના કરતાં તે મૂળભૂત રીતે અલગ પ્રશ્ન છે, અને ક્યાં રોકાણ કરવું તે નક્કી કરવા માટે જવાબ વધુ ઉપયોગી છે.
સૌથી સામાન્ય વૃદ્ધિના અભિગમોમાં જીઓ પ્રયોગો, હોલ્ડઆઉટ પરીક્ષણો અને ઝુંબેશ વિરામનો સમાવેશ થાય છે. ભૌગોલિક પ્રયોગમાં, મેળ ખાતા ભૌગોલિક બજારોને ઓળખવામાં આવે છે અને એક જૂથમાં ખર્ચ અટકાવવામાં આવે છે જ્યારે બીજા જૂથમાં જાળવી રાખવામાં આવે છે. બે જૂથો વચ્ચેના પરિણામોમાં તફાવત માર્કેટિંગ પ્રવૃત્તિમાંથી કારણદર્શક લિફ્ટને અલગ પાડે છે. હોલ્ડઆઉટ પરીક્ષણો પ્રેક્ષકોના સ્તરે સમાન તર્ક લાગુ કરે છે. ઝુંબેશ થોભાવવામાં આવે છે, જ્યારે ક્રૂડર, ખર્ચ અટકે ત્યારે પરિણામો ઘટે છે કે કેમ તે પણ જાહેર કરી શકે છે.
એમેઝોન એટ્રિબ્યુશન અથવા અન્ય માર્કેટપ્લેસ-આધારિત માપન ચલાવતી ટીમો માટે, ઇન્ક્રીમેન્ટલિટી ટેસ્ટિંગ ખાસ કરીને મૂલ્યવાન છે કારણ કે પ્લેટફોર્મ-રિપોર્ટેડ રૂપાંતરણો ઘણીવાર એવી માંગને પ્રતિબિંબિત કરે છે કે જે ઝુંબેશની માંગને બદલે પહેલેથી અસ્તિત્વમાં છે.
NP ડિજિટલ રિસર્ચ ટ્રેકિંગ ઇન્ક્રીમેન્ટલ વિરુદ્ધ એટ્રિબ્યુટેડ કન્વર્ઝન સમગ્ર ચેનલોમાં લગભગ દરેક કેસમાં અર્થપૂર્ણ ગાબડા જોવા મળે છે. ઓર્ગેનિક સોશિયલે 3 ટકા એટ્રિબ્યુટેડ લિફ્ટ સામે 13 ટકા ઇન્ક્રીમેન્ટલ લિફ્ટ દર્શાવ્યું હતું. પેઇડ સોશિયલે 24 ટકા એટ્રિબ્યુટની સામે 17 ટકા ઇન્ક્રીમેન્ટલ લિફ્ટ દર્શાવ્યું છે, જે સૂચવે છે કે એટ્રિબ્યુશન તે ચેનલને ઓવર-ક્રેડિટ કરી રહ્યું છે. આ ગાબડાઓ સીધી અસર કરે છે કે બજેટ ક્યાં જવું જોઈએ અને તે વધારાના પરીક્ષણ વિના અદ્રશ્ય છે.
ઇન્ક્રીમેન્ટલિટી ટેસ્ટિંગ માટે આયોજન અને સ્વચ્છ ડેટાની જરૂર છે, પરંતુ તેને મોટા બજેટની જરૂર નથી. મુખ્ય ચૅનલ પર એક પણ સારી રીતે ડિઝાઈન કરેલ જીઓ હોલ્ડઆઉટ મહિનાના એટ્રિબ્યુશન રિપોર્ટિંગ કરતાં કારણભૂત અસરમાં વધુ વિશ્વસનીય સમજ આપે છે.
પ્લેટફોર્મ ડેટા હજુ પણ મહત્વપૂર્ણ છે, પરંતુ માત્ર ઓપ્ટિમાઇઝેશન માટે
Google, Meta અને અન્ય જાહેરાત પ્લેટફોર્મના પ્લેટફોર્મ ડેશબોર્ડ ઉપયોગી રહે છે, પરંતુ મોટાભાગની ટીમો તેની સાથે વ્યવહાર કરે છે તેના કરતાં તેમની ભૂમિકા સાંકડી છે. પ્લેટફોર્મ રિપોર્ટિંગમાં બનેલ એટ્રિબ્યુશન બ્લાઇન્ડ સ્પોટ માળખાકીય છે, આકસ્મિક નથી. પ્લેટફોર્મ તેમની પોતાની ઇકોસિસ્ટમમાં ઝુંબેશ પ્રદર્શનને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યા છે. તે તમને જણાવવા માટે રચાયેલ નથી કે તે પ્રદર્શનથી તમારા વ્યવસાયમાં ફેરફાર થયો છે કે કેમ.
રોજિંદા નિર્ણયો માટે, પ્લેટફોર્મ ડેટા એ યોગ્ય સાધન છે. બજેટની સામે ખર્ચમાં વધારો, પ્રદર્શન સંકેતોના આધારે બિડને સમાયોજિત કરવા, સર્જનાત્મક થાકને ઓળખવા અને વિતરણ સમસ્યાઓનું નિદાન આ બધું પ્લેટફોર્મ મેટ્રિક્સ પર આધાર રાખે છે. આ ઓપરેશનલ નિર્ણયો છે અને પ્લેટફોર્મ ડેટા તેમને સારી રીતે હેન્ડલ કરે છે.
જ્યાં પ્લેટફોર્મ ડેટા અવિશ્વસનીય બને છે તે વ્યૂહાત્મક નિર્ણયોમાં છે. અલ્ગોરિધમ્સ રૂપાંતરિત થવાની સંભાવના ધરાવતા વપરાશકર્તાઓ તરફ ઑપ્ટિમાઇઝ કરે છે, જેનો અર્થ છે કે તેઓ વ્યવસ્થિત રીતે માંગના નિર્માણ પર માંગ કેપ્ચરની તરફેણ કરે છે. પ્લેટફોર્મ ડેશબોર્ડમાં ઊંચો ROAS આંકડો અસરકારક માર્કેટિંગ નહીં પરંતુ કાર્યક્ષમ અલ્ગોરિધમને પ્રતિબિંબિત કરી શકે છે.
NP ડિજિટલ સંશોધન મુજબ, નબળા એટ્રિબ્યુશન નાના વ્યવસાયોને જાહેરાત ખર્ચના સરેરાશ 19.4 ટકા, મિડ-માર્કેટ કંપનીઓ 11.5 ટકા અને એન્ટરપ્રાઇઝ બ્રાન્ડ્સ 7.7 ટકા ખર્ચ કરે છે. તે વેડફાઈ ગયેલ ખર્ચ પ્લેટફોર્મ રિપોર્ટિંગમાં મોટે ભાગે અદ્રશ્ય છે કારણ કે પ્લેટફોર્મ્સ પાસે તેને સપાટી પર લાવવા માટે કોઈ પ્રોત્સાહન નથી.
વ્યવહારુ માર્ગદર્શન એ છે કે પ્લેટફોર્મ મેટ્રિક્સનો ઉપયોગ તે શું છે તે માટે: વ્યૂહાત્મક સ્ટીયરિંગ, વ્યૂહાત્મક સત્ય નહીં.
પાયોનિયર-સેટલર-પ્લાનર માપનમોડલ
સ્તરવાળી માપન પ્રણાલીનું નિર્માણ કરવું એ માત્ર તકનીકી પડકાર નથી. તે એક સંસ્થાકીય છે. દરેક અસરકારક માપન સંસ્થાને ત્રણ અલગ-અલગ ભૂમિકાઓની જરૂર હોય છે: અગ્રણી, વસાહતીઓ અને આયોજકો.
પાયોનિયરો હાલમાં જે માપી શકાય છે તેની ધાર પર કામ કરે છે. તેઓ ઇન્ક્રીમેન્ટલિટી પ્રયોગો ચલાવે છે, પ્રારંભિક માર્કેટિંગ મિક્સ મોડલ્સ બનાવે છે, જીઓ હોલ્ડઆઉટ્સનું પરીક્ષણ કરે છે અને દબાણ-પરીક્ષણ ધારણાઓ કે જે હવે પકડી શકશે નહીં. તેમનું કાર્ય ડિઝાઇન દ્વારા અનિશ્ચિત છે. પાયોનિયરો નિશ્ચિતતા આપતા નથી; તેઓ દિશા પ્રદાન કરે છે. ઓપરેશનલ રિપોર્ટિંગ જેવા આંકડાકીય વિશ્વાસના સમાન ધોરણો પર તેમને પકડી રાખવાથી આ કાર્ય મૂલ્ય ઉત્પન્ન થાય તે પહેલાં બંધ થઈ જશે.
વસાહતીઓ પ્રયોગોમાંથી જે બહાર આવે છે તે લે છે અને તેને પુનરાવર્તિત પ્રક્રિયાઓમાં ફેરવે છે. તેઓ મોડેલોને રિફાઇન કરે છે, ધારણાઓને કડક બનાવે છે અને આંતરદૃષ્ટિને આયોજનના નિર્ણયો સાથે જોડે છે. આ તે છે જ્યાં પ્રારંભિક MMM પ્લેબુકમાં પરિપક્વ થાય છે, અને જ્યાં વૃદ્ધિ પરીક્ષણ પરિણામો ફ્રેમવર્ક બની જાય છે ટીમો સતત અરજી કરી શકે છે. વસાહતીઓ વાસ્તવમાં ચલાવી શકાય તેવી પ્રણાલીઓમાં દિશાસૂચક સૂઝનું ભાષાંતર કરીને વિશ્વાસ કેળવે છે.
આયોજકો દૈનિક કામગીરી ચાલુ રાખે છે. તેઓ વાસ્તવિક સમયમાં ખર્ચનું સંચાલન કરવા માટે પ્લેટફોર્મ ડેટા, એટ્રિબ્યુશન સિગ્નલ અને રૂપાંતરણ મિકેનિક્સ પર આધાર રાખે છે. આ સ્તર જરૂરી છે; તેના વિના, અમલ અલગ પડે છે. પરંતુ આયોજકોને લાંબા ગાળાની વૃદ્ધિ અથવા કામગીરીમાં માળખાકીય ફેરફારોનું નિદાન કરવા માટે કહેવામાં આવવું જોઈએ નહીં. તેમનું ધ્યાન ચૅનલની મર્યાદાઓમાં કાર્યક્ષમતાને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવાનું છે.
મોટાભાગની સંસ્થાઓ જે નિષ્ફળતાના મોડમાં આવે છે તે પાયોનિયર-સ્તરના કાર્ય માટે નિશ્ચિતતાના પ્લાનર-સ્તરના ધોરણોને લાગુ કરે છે. એવા પ્રયોગોમાંથી 95 ટકા આંકડાકીય આત્મવિશ્વાસની જરૂર છે કે જેને વિકસાવવા માટે સમયની જરૂર હોય તે ગેરેંટી આપે છે કે કંઈપણ નવું બને નહીં. 60 ટકા દિશાત્મક આત્મવિશ્વાસ ધરાવતું મોડેલ, ઝડપી પુનરાવૃત્તિ સાથે જોડાયેલું, સતત એક પરફેક્ટ જવાબ કરતાં વધુ સારું પ્રદર્શન કરે છે જે એક ક્વાર્ટર મોડેથી પહોંચે છે.
હાઈ-ગ્રોથ કંપનીઓ માપન સંસાધનોની ફાળવણી કેવી રીતે કરે છે
સમગ્ર કેનેડિયન બ્રાન્ડ્સમાં NP ડિજિટલ સંશોધન ટ્રેકિંગ માપન પ્રેક્ટિસમાં સરેરાશ સંસ્થાઓ અને ઉચ્ચ-વૃદ્ધિ ધરાવતા લોકો વચ્ચે સ્પષ્ટ વિભાજન જોવા મળ્યું. સરેરાશ ટીમો તેમના માપન પ્રભાવના આશરે 65 ટકા પ્લેટફોર્મ ડેશબોર્ડ અને 25 ટકા એટ્રિબ્યુશન ટૂલ્સને ફાળવે છે, જે વધુ વ્યૂહાત્મક પદ્ધતિઓ માટે થોડી જગ્યા છોડી દે છે.
વાર્ષિક મીડિયા રોકાણમાં $750,000 થી વધુની ઊંચી વૃદ્ધિ ધરાવતી બ્રાન્ડ અર્થપૂર્ણ રીતે અલગ દેખાય છે. પ્લેટફોર્મ ડેશબોર્ડ રિલાયન્સ લગભગ 45 ટકા સુધી ઘટી ગયું છે. એટ્રિબ્યુશન ટૂલનો ઉપયોગ ઘટીને 15 ટકા થાય છે. MMM 5 ટકાથી 20 ટકા સુધી વધે છે. ઇન્ક્રીમેન્ટલિટી ટેસ્ટિંગ 10 ટકા સુધી પહોંચે છે, અને પ્રારંભિક જનરેટિવ સર્ચ ઑપ્ટિમાઇઝેશન વર્ક અન્ય 10 ટકા માટે જવાબદાર છે.
આ સંસ્થાઓ એટ્રિબ્યુશન અથવા પ્લેટફોર્મ ડેટાને છોડી રહી નથી. તેઓ તેમને ફરીથી વજન આપી રહ્યા છે. તર્ક સીધો છે: બજારો કે જે બદલાતા રહે છે, તમે માપન ક્ષમતા બનાવો છો જ્યાં પરિવર્તન થઈ રહ્યું છે, જ્યાં પરિચિતતા સલામત લાગે છે ત્યાં નહીં. આ બધી પદ્ધતિઓનો ધ્યેય દિશાત્મક આત્મવિશ્વાસ છે, જેનો અર્થ છે કે બજેટના વધુ સારા નિર્ણયો ઝડપી લેવા માટે પૂરતો સંકેત, તક બંધ થયા પછી મળેલી સંપૂર્ણ નિશ્ચિતતા નહીં.
તમારી માપન પ્રણાલીને વિકસિત કરવા માટે સાત પગલાં
માપન પ્રણાલીનું પુનઃનિર્માણ કરવા માટે એક જ સમયે બધું બદલવાની જરૂર નથી. જે સંસ્થાઓ આ સારી રીતે કરે છે તે ધીમે ધીમે વિકસિત થાય છે, સંપૂર્ણ ઓવરઓલ કરવાનો પ્રયાસ કરવાને બદલે યોગ્ય ક્રમમાં ક્ષમતા ઉમેરે છે.
તમારા વર્તમાન માપન ઇનપુટ્સને મેપ કરો. તમારી ટીમ ઉપયોગ કરે છે તે દરેક ટૂલ અને ડેટા સ્રોતની સૂચિ બનાવો અને તે ઓળખો કે દરેક ક્યાં બેસે છે: ઓપરેશનલ પ્લેટફોર્મ ડેટા, એટ્રિબ્યુશન મોડેલિંગ, MMM અથવા ઇન્ક્રીમેન્ટલિટી. મોટાભાગની ટીમો શોધે છે કે તેઓ પ્રથમ બેમાં ભારે કેન્દ્રિત છે.
નિર્ણયના અંતરાલોને ઓળખો. તમારા વર્તમાન સ્ટેક કયા વ્યૂહાત્મક પ્રશ્નોના જવાબ આપી શકતા નથી તે વિશે સ્પષ્ટ રહો. માર્કેટિંગ એટ્રિબ્યુશનનો પડકાર અહીં સૌથી વધુ દેખાય છે: તમે સીમાંત વળતરમાં દૃશ્યતા વિના મિશ્રિત ROAS પર આધારિત બજેટ નિર્ણયો ક્યાં લઈ રહ્યા છો? તમે એવી ચેનલોને ક્યાં ક્રેડિટ આપી રહ્યા છો જે કદાચ હાલની માંગને કેપ્ચર કરી રહી હોય?
મૂળભૂત મોડેલિંગનો પરિચય આપો. એક સરળ ત્રિમાસિક MMM રન પણ એકલા એટ્રિબ્યુશન કરતાં વધુ વ્યૂહાત્મક દિશા પ્રદાન કરે છે. તમારી સૌથી વધુ ખર્ચ કરતી ચૅનલોથી પ્રારંભ કરો અને વ્યવસાયના પરિણામો સૌથી વધુ સીધી આવક સાથે જોડાયેલા છે.
તમારી પ્રથમ વૃદ્ધિ પરીક્ષણ ચલાવો. એક મુખ્ય ચેનલ પસંદ કરો અને જિયો હોલ્ડઆઉટ અથવા હોલ્ડઆઉટ પ્રેક્ષક પરીક્ષણ ડિઝાઇન કરો. ધ્યેય પૂર્ણતા નથી; તે આ પ્રકારના માપન સાથે સંગઠનાત્મક ક્ષમતા અને આરામનું નિર્માણ કરે છે.
શાસન અપેક્ષાઓ અનુકૂલન. એટ્રિબ્યુશન રિપોર્ટ્સ નેતૃત્વ સમીક્ષાઓમાંથી રાતોરાત અદૃશ્ય થઈ જશે નહીં. દોડવું એસમાંતર ટ્રેક કે જે એટ્રિબ્યુશન ડેટાની સાથે વૃદ્ધિ અને MMM તારણો દર્શાવે છે તે સંપૂર્ણ સંક્રમણની જરૂર વગર નવા અભિગમમાં વિશ્વાસ બનાવે છે.
ધીમે ધીમે પ્રક્રિયાઓ બનાવો. વસાહતીઓ પાયોનિયર પ્રયોગોને પુનરાવર્તિત વર્કફ્લોમાં ફેરવે છે. દરેક ઇન્ક્રીમેન્ટલિટી ટેસ્ટને એક દસ્તાવેજીકૃત પદ્ધતિ બનાવવી જોઈએ જે આગામીને ઝડપી અને સસ્તી બનાવે.
નિર્ણયશક્તિ વધારો. સંપૂર્ણ નિશ્ચિતતા પર દિશાત્મક આત્મવિશ્વાસનો એક ફાયદો ઝડપ છે. વૃદ્ધિના સંકેતો અને MMM આઉટપુટ પર આધારિત સાપ્તાહિક બજેટ ગોઠવણો એટ્રિબ્યુશન રિપોર્ટ્સના આધારે ત્રિમાસિક પુનઃસ્થાપનને પાછળ રાખી દે છે.
FAQs
માર્કેટિંગ એટ્રિબ્યુશન શું છે?
માર્કેટિંગ એટ્રિબ્યુશન એ માર્કેટિંગ ટચપોઇન્ટ્સને ક્રેડિટ સોંપવાની પ્રક્રિયા છે જેણે રૂપાંતરણમાં યોગદાન આપ્યું છે. સામાન્ય માર્કેટિંગ એટ્રિબ્યુશન મોડલમાં છેલ્લું-ક્લિક, પ્રથમ-ક્લિક, રેખીય અને ડેટા-આધારિત એટ્રિબ્યુશનનો સમાવેશ થાય છે. દરેક ગ્રાહકની મુસાફરીમાં અલગ અલગ રીતે ક્રેડિટ અસાઇન કરે છે. એટ્રિબ્યુશન ચેનલોની અંદર ઝુંબેશ પ્રદર્શનને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે સૌથી વધુ ઉપયોગી છે, પરંતુ તે સ્થાપિત કરી શકતું નથી કે માર્કેટિંગને કારણે વ્યવસાયનું પરિણામ આવ્યું છે.
તમે માર્કેટિંગ એટ્રિબ્યુશનને કેવી રીતે માપશો?
એટ્રિબ્યુશન રૂપાંતરણ ડેટાને તેના પહેલાના ટચપોઇન્ટ્સ સાથે કનેક્ટ કરીને માપવામાં આવે છે, ટ્રેકિંગ પિક્સેલ્સ, UTM પેરામીટર્સ અને CRM ડેટાનો ઉપયોગ કરીને પાથને મેપ કરવા માટે. માર્કેટિંગ એટ્રિબ્યુશન સોફ્ટવેર પ્લેટફોર્મ આ પ્રક્રિયાને સ્વચાલિત કરે છે અને તેમાંથી પસંદ કરવા માટે વિવિધ એટ્રિબ્યુશન મોડલ ઓફર કરે છે. સમજવા માટેની મુખ્ય મર્યાદા એ છે કે તમામ એટ્રિબ્યુશન અભિગમો સહસંબંધના આધારે ક્રેડિટ અસાઇન કરે છે, કાર્યકારણના આધારે નહીં.
માર્કેટિંગ એટ્રિબ્યુશન ટ્રેકિંગ માટે શ્રેષ્ઠ સોફ્ટવેર કયું છે?
શ્રેષ્ઠ માર્કેટિંગ એટ્રિબ્યુશન સોફ્ટવેર તમારા બિઝનેસ મોડલ અને માપન લક્ષ્યો પર આધાર રાખે છે. Google Analytics 4 અને પ્લેટફોર્મ-નેટિવ ડેશબોર્ડ મૂળભૂત એટ્રિબ્યુશનને સારી રીતે હેન્ડલ કરે છે. નોર્થબીમ, ટ્રિપલ વ્હેલ અને રોકરબોક્સ જેવા સાધનો સીધા-પ્રતિભાવ અને ઈ-કોમર્સ સંદર્ભો માટે બનાવવામાં આવ્યા છે. વ્યૂહાત્મક નિર્ણયો માટે, એટ્રિબ્યુશન સૉફ્ટવેર એકલતામાં ઉપયોગમાં લેવાને બદલે MMM અને ઇન્ક્રીમેન્ટલિટી ટેસ્ટિંગ સાથે જોડવામાં આવે ત્યારે શ્રેષ્ઠ કાર્ય કરે છે.
{ "@ સંદર્ભ": "https://schema.org", "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "પ્રશ્ન", "નામ": "માર્કેટિંગ એટ્રિબ્યુશન શું છે?", "સ્વીકૃત જવાબ": { "@type": "જવાબ", "text": "માર્કેટિંગ એટ્રિબ્યુશન એ માર્કેટિંગ ટચપોઇન્ટ્સને ક્રેડિટ અસાઇન કરવાની પ્રક્રિયા છે જેણે રૂપાંતરણમાં યોગદાન આપ્યું છે. સામાન્ય માર્કેટિંગ એટ્રિબ્યુશન મોડલમાં છેલ્લું-ક્લિક, પ્રથમ-ક્લિક, રેખીય અને ડેટા-આધારિત એટ્રિબ્યુશનનો સમાવેશ થાય છે. દરેક ગ્રાહકની મુસાફરીમાં અલગ રીતે ક્રેડિટ અસાઇન કરે છે. એટ્રિબ્યુશન સૌથી વધુ ઉપયોગી છે કે કેમ તે બજારની અંદર ઝુંબેશના પ્રદર્શનને ઑપ્ટિમાઇઝ કરી શકતું નથી. } } , { "@type": "પ્રશ્ન", "name": "તમે માર્કેટિંગ એટ્રિબ્યુશનને કેવી રીતે માપશો?", "સ્વીકૃત જવાબ": { "@type": "જવાબ", "text": "એટ્રિબ્યુશન રૂપાંતરણ ડેટાને તેની પહેલાના ટચપોઇન્ટ્સ સાથે કનેક્ટ કરીને માપવામાં આવે છે, ટ્રેકિંગ પિક્સેલ્સ, UTM પેરામીટર્સ અને CRM ડેટાનો ઉપયોગ કરીને પાથને મેપ કરે છે. માર્કેટિંગ એટ્રિબ્યુશન સૉફ્ટવેર પ્લેટફોર્મ આ પ્રક્રિયાને સ્વચાલિત કરે છે અને તેમાંથી પસંદ કરવા માટે વિવિધ એટ્રિબ્યુશન મોડલ્સ પ્રદાન કરે છે. સમજવા માટેની મુખ્ય મર્યાદા એ છે કે તમામ એટ્રિબ્યુશન અભિગમ ક્રેડિટ અસાઇન કરે છે, causcorrecation પર આધારિત નથી." } } , { "@type": "પ્રશ્ન", "નામ": "માર્કેટિંગ એટ્રિબ્યુશન ટ્રેકિંગ માટે શ્રેષ્ઠ સોફ્ટવેર કયું છે?", "સ્વીકૃત જવાબ": { "@type": "જવાબ", "text": "શ્રેષ્ઠ માર્કેટિંગ એટ્રિબ્યુશન સૉફ્ટવેર તમારા વ્યવસાય મૉડલ અને માપન લક્ષ્યો પર આધાર રાખે છે. Google Analytics 4 અને પ્લેટફોર્મ-નેટિવ ડેશબોર્ડ મૂળભૂત એટ્રિબ્યુશનને સારી રીતે હેન્ડલ કરે છે. નોર્થબીમ, ટ્રિપલ વ્હેલ અને રોકરબૉક્સ જેવા સાધનો સીધા-પ્રતિસાદ અને ઈ-કોમર્સ સંદર્ભો માટે બનાવવામાં આવ્યા છે. વ્યૂહાત્મક નિર્ણયો માટે, એટ્રિબ્યુશન સૉફ્ટવેરનો ઉપયોગ MMM કરતાં વધુ સારી રીતે થાય છે. અલગતા." } } ] }
નિષ્કર્ષ
માર્કેટિંગ એટ્રિબ્યુશનનો પડકાર એ કોઈ સમસ્યા નથી કે જે વધુ સારું સોફ્ટવેર એકલા ઉકેલી શકે. એટ્રિબ્યુશન શું કરી શકે છે તેની તે માળખાકીય મર્યાદા છે. ક્રેડિટ અસાઇનમેન્ટ અને કારણદર્શક પુરાવા અલગ અલગ વસ્તુઓ છે, અને તેમને ગૂંચવણમાં લેવાથી બજેટ નિર્ણયો તરફ દોરી જાય છે જે માંગના નિર્માણ પર માંગને પકડવાની તરફેણ કરે છે.
ઉચ્ચ-વૃદ્ધિ ધરાવતી સંસ્થાઓએ સ્તરવાળી માપન પ્રણાલીઓનું નિર્માણ કરીને આને સંબોધિત કર્યું છે જ્યાં દરેક સાધન નિર્ધારિત ભૂમિકા ભજવે છે: ઓપરેશનલ સ્ટીયરિંગ માટે પ્લેટફોર્મ ડેટા, વ્યૂહાત્મક માટે એટ્રિબ્યુશનસંકેતો, વ્યૂહાત્મક ફાળવણી માટે MMM, અને કાર્યકારણ માન્યતા માટે વૃદ્ધિ પરીક્ષણ. આ શ્રેણીમાં આગળનો ભાગ તપાસે છે કે કેવી રીતે માર્કેટિંગ નેતાઓ આ સંકેતોનો એકસાથે ઉપયોગ કરે છે તે નક્કી કરવા માટે કે આગામી ડોલરનું રોકાણ ક્યાં જવું જોઈએ.
જો તમે તે ભાગમાં જતા પહેલા એટ્રિબ્યુશન ક્યાં તૂટી જાય છે તેના પર વધુ ઊંડે જવા માંગતા હો, તો માર્કેટિંગ એટ્રિબ્યુશન બ્લાઇન્ડ સ્પોટ્સનું આ ભંગાણ ચોક્કસ નિષ્ફળતા મોડ્સને વિગતવાર આવરી લે છે. માપનને આવકના નિર્ણયો સાથે કેવી રીતે જોડવું તેના વ્યાપક દૃષ્ટિકોણ માટે, ડિજિટલ માર્કેટિંગ એટ્રિબ્યુશન માટેની આ માર્ગદર્શિકા ઉપયોગી સંદર્ભ છે.
