გასაღები Takeaways
არც ერთი გაზომვის მეთოდი არ შეუძლია უპასუხოს ყველა კითხვას თანამედროვე მარკეტინგის ლიდერების წინაშე. აუცილებელია ფენიანი დასტა, რომელიც აერთიანებს მრავალ ხელსაწყოს.
მარკეტინგული ატრიბუციის გამოწვევა სტრუქტურულია: ის ანიჭებს კრედიტს შეხების წერტილებს, მაგრამ ვერ ამტკიცებს მიზეზობრიობას. ის საუკეთესოდ მუშაობს ტაქტიკური ოპტიმიზაციისთვის და არა სტრატეგიული გადაწყვეტილებების მისაღებად.
მარკეტინგული მიქსის მოდელირება განსაზღვრავს ზღვრულ შემოსავალს და არხის გაჯერებას, რაც ხელს უწყობს ბიუჯეტის გრძელვადიანი განაწილების მართვას.
ინკრემენტულობის ტესტირება არის ყველაზე საიმედო გზა იმის დასადგენად, რეალურად შექმნა თუ არა მარკეტინგული აქტივობა შედეგებს, ვიდრე უკვე არსებული მოთხოვნა.
საზომი გუნდების ორგანიზება პიონერებად, დასახლებებად და დამგეგმავებად უზრუნველყოფს, რომ თითოეული ტიპის სამუშაო მიიღებს სწორ სტანდარტებს და გადაწყვეტილების მიღების სიჩქარეს.
მარკეტინგის ლიდერების უმეტესობამ კარგად იცის მარკეტინგული ატრიბუციის გამოწვევა: თქვენ გაქვთ მონაცემებით სავსე საინფორმაციო დაფები, მაგრამ რიცხვები არ იძლევა საიმედო პასუხს, თუ რომელი ინვესტიციები იწვევს რეალურ ზრდას. ინსტინქტი არის უკეთესი ინსტრუმენტის, უფრო ჭკვიანი მოდელის ან უფრო ზუსტი ატრიბუციის სისტემის ძიება. მაგრამ ორგანიზაციებმა, რომლებიც სწორად აფასებენ, გადალახეს ეს ინსტინქტი.
მათ შეწყვიტეს სიმართლის ერთი წყაროს ძებნა. მარკეტინგული ატრიბუციის გამოწვევა უფრო ფართო პრობლემის ნაწილია: თანამედროვე მარკეტინგული გარემო ზედმეტად რთულია იმისთვის, რომ ერთმა მეთოდმა მოიცვას ყველაფერი. აღმოჩენა ხდება ძალიან ბევრ პლატფორმაზე, მყიდველების მოგზაურობები ძალიან ფრაგმენტულია და კონფიდენციალურობის ცვლილებებმა ზედმეტად ბევრი სიგნალი მოახდინა, რათა რომელიმე ცალკეულმა ინსტრუმენტმა შეძლოს სრული სურათის მიცემა.
ამის ნაცვლად მუშაობს ფენიანი მიდგომა. გაზომვის სხვადასხვა მეთოდი პასუხობს განსხვავებულ კითხვებს და მაღალი მზარდი ორგანიზაციები მათ მიზანმიმართულად აერთიანებენ. მარკეტინგის მიქსის მოდელირება ხელმძღვანელობს სტრატეგიული ბიუჯეტის განაწილებას. ინკრემენტულობის ტესტირება ადასტურებს, გამოიწვია თუ არა კონკრეტულმა აქტივობამ შედეგი. პლატფორმის მონაცემები ამუშავებს კამპანიის ყოველდღიურ ოპტიმიზაციას. თითოეული ასრულებს განსაზღვრულ როლს. არცერთი მათგანი არ მუშაობს როგორც დამოუკიდებელი სტრატეგია.
ეს არის მეორე ნაწილი სამნაწილიანი სერიიდან თანამედროვე მარკეტინგული გაზომვის შესახებ. პირველმა ნაწილმა შეისწავლა, თუ რატომ ხდება ტრადიციული მეტრიკა, როგორიცაა ტრაფიკი, რეიტინგები და ROAS, ნაკლებად სანდო. ეს ნაწილი მოიცავს, თუ როგორ უნდა ავაშენოთ საზომი სისტემა, რომელიც რეალურად მხარს უჭერს ზრდის გადაწყვეტილებებს.
რატომ აღარ მუშაობს არც ერთი გაზომვის მეთოდი
ციფრული მარკეტინგის ატრიბუციის ინსტრუმენტები, რომლებსაც გუნდების უმეტესობა ეყრდნობა, შეიქმნა განსხვავებული გარემოსთვის. ისინი კარგად მუშაობდნენ, როდესაც მომხმარებლის მოგზაურობები შედარებით წრფივი იყო, ქუქი-ფაილები საიმედოდ იკვლევდნენ სესიებს და აღმოჩენების უმეტესობა ხდებოდა არხების მეშვეობით, რომლებიც ადვილად იწერებოდა. ეს გარემო გაქრა.
დღეს, მყიდველს შესაძლოა შეხვდეს ბრენდი ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული პასუხის მეშვეობით, გამოიკვლიოს იგი YouTube-ზე, განიხილოს იგი პირადი შეტყობინების თემაში და სამი კვირის შემდეგ დააკონვერტიროთ ბრენდირებული ძიების საშუალებით. ატრიბუციის სისტემა ანიჭებს ბოლო შეხების წერტილს. არხები, რომლებმაც რეალურად ჩამოაყალიბეს გადაწყვეტილება, ცოტას ან არაფერს იღებენ.
ეს არის მთავარი სტრუქტურული პრობლემა. მარკეტინგული ატრიბუციის მოდელები შექმნილია კრედიტის მინიჭებისთვის და არა მიზეზის დასადგენად. დახვეწილი მრავალ შეხების ატრიბუციის მარკეტინგული მიდგომებიც კი მოქმედებს იმავე ფუნდამენტური შეზღუდვის ფარგლებში: მათ შეუძლიათ აჩვენონ, თუ რომელი შეხების წერტილები უძღოდა წინ კონვერტაციას, მაგრამ მათ არ შეუძლიათ დაამტკიცონ, რომ რომელიმე მათგანის წაშლა შეცვლიდა შედეგს.
ის, რაც მზარდმა ორგანიზაციამ აღიარა, არის ის, რომ სხვადასხვა საზომი ხელსაწყოები პასუხობს სხვადასხვა კითხვებს. ატრიბუციის მოდელირების პასუხები: რომელი შეხების წერტილები იყო კონვერტაციამდე? მარკეტინგული მიქსის მოდელირების პასუხები: სად არის ყველაზე ძლიერი ზღვრული შემოსავალი არხებში დროთა განმავლობაში? დამატებითი ტესტირების პასუხები: შეცვალა თუ არა ამ კონკრეტულმა აქტივობამ შედეგები?
თითოეულ კითხვას აქვს მნიშვნელობა. თითოეული მოითხოვს განსხვავებულ მიდგომას. NP Digital-ის კვლევის მიხედვით, მაღალი მზარდი მარკეტინგის 90 პროცენტი პრიორიტეტს ანიჭებს ინკრემენტულ ტესტირებას, 61 პროცენტი იყენებს ატრიბუციის მოდელირებას და 42 პროცენტი იყენებს მარკეტინგული მიქსის მოდელირებას. ყველაზე ეფექტური გუნდები იყენებენ სამივეს, მიღებული გადაწყვეტილების მიხედვით.
მარკეტინგული მიქსის მოდელირება, როგორც სტრატეგიული სახელმძღვანელო
მარკეტინგული მიქსის მოდელირება, ან MMM, გაზომვის მიმართ განსხვავებულ მიდგომას იყენებს, ვიდრე ატრიბუცია. იმის ნაცვლად, რომ თვალყური ადევნოს მომხმარებლის ცალკეულ მოგზაურობებს, ის იყენებს აგრეგირებულ ისტორიულ მონაცემებს, რათა მოდელირდეს ურთიერთობა მარკეტინგის ხარჯებსა და ბიზნესის შედეგებს შორის არხებში დროთა განმავლობაში. შედეგი არის ზღვრული ანაზღაურების ხედვა, რომელსაც ატრიბუციის სისტემები ვერ უზრუნველყოფენ.
MMM ყველაზე სასარგებლოა იმის დასადგენად, თუ სად იხარჯება ყოველი დამატებითი დოლარიარხი აწარმოებს კლებულ შემოსავალს. არხი, რომელიც მუშაობს ძლიერ შერეულ ROAS-ზე, შეიძლება ეფექტურად გამოიყურებოდეს საინფორმაციო დაფაზე, მაშინ როცა მისი ბიუჯეტის ბოლო 30 პროცენტი წარმოქმნის უმნიშვნელო დამატებით შემოსავალს. MMM ასახავს ამ არაეფექტურობას. ის ასევე ეხმარება იდენტიფიცირებას არხთაშორისი ეფექტები, როგორიცაა, თუ როგორ მოქმედებს ვიდეო ან ბრენდის ინვესტიცია ზემოთ ნაკადში კონვერტაციის მაჩვენებლებზე ფასიანი ძიებაში ქვემოთ.
სტრატეგიული ბიუჯეტის განაწილებისთვის, ეს MMM-ს ყველაზე საიმედო ინსტრუმენტად აქცევს. ის არ საჭიროებს მომხმარებლის დონეზე თვალყურის დევნებას, რაც ნიშნავს, რომ კონფიდენციალურობის ცვლილებები და ქუქი-ფაილების გაუქმება არ ამცირებს მის სიზუსტეს, როგორც ამას აკეთებენ ატრიბუციისთვის. MMM-ის კვარტალურ გაშვებას შეუძლია თანმიმდევრულად გააუმჯობესოს გრძელვადიანი ბიუჯეტის გადაწყვეტილებები მაშინაც კი, როდესაც ყოველდღიური მიკუთვნების სიგნალები ხმაურიანია.
MMM-ს აქვს რეალური საზღვრები. ის იბრძვის ზედა ძაბრის ბრენდის შენობის ზუსტად რაოდენობრივ განსაზღვრაში, რადგან ჩამორჩენა ბრენდის შთაბეჭდილებასა და ქვედა დინების კონვერტაციას შორის არის ძალიან გრძელი და ზედმეტად ირიბი იმისთვის, რომ ისტორიული კორელაციები ნათლად აღიბეჭდოს. ორგანიზაციები, რომლებიც იყენებენ MMM-ს სტრატეგიული ხელმძღვანელობისთვის, ხოლო ავსებენ მას ბრენდის თვალთვალის და აღქმის კვლევებით, იღებენ ყველაზე სრულ სურათს.
დამატებითი ტესტირება, როგორც მიზეზობრივი ძრავა
თუ MMM იძლევა სტრატეგიულ მიმართულებას, ინკრემენტულობის ტესტირება იძლევა მიზეზობრივ მტკიცებულებას. კითხვაზე, რომელსაც ის პასუხობს, არის კონკრეტული: მოხდებოდა ეს შედეგი, ეს მარკეტინგული აქტივობა რომ არ მომხდარიყო? ეს ფუნდამენტურად განსხვავებული კითხვაა იმისგან, რასაც ატრიბუციის მოდელები სვამენ და პასუხი ბევრად უფრო სასარგებლოა იმის გადასაწყვეტად, თუ სად ჩადოთ ინვესტიცია.
ყველაზე გავრცელებული ინკრემენტული მიდგომები მოიცავს გეო ექსპერიმენტებს, შეჩერების ტესტებს და კამპანიის პაუზებს. გეო ექსპერიმენტში, შესატყვისი გეოგრაფიული ბაზრები იდენტიფიცირებულია და დახარჯვა ინახება ერთ ჯგუფში, ხოლო შენარჩუნებულია მეორეში. შედეგების განსხვავება ორ ჯგუფს შორის გამოყოფს მიზეზობრივ ლიფტს მარკეტინგული აქტივობიდან. ჰოლდაუტ ტესტები იგივე ლოგიკას იყენებს აუდიტორიის დონეზე. კამპანიის პაუზებმა, მიუხედავად იმისა, რომ უფრო უხეშია, ასევე შეიძლება გამოავლინოს, მცირდება თუ არა შედეგები, როდესაც ხარჯები შეჩერდება.
გუნდებისთვის, რომლებიც ახორციელებენ Amazon-ის ატრიბუციას ან სხვა ბაზარზე დაფუძნებულ გაზომვას, დამატებითი ტესტირება განსაკუთრებით ღირებულია, რადგან პლატფორმაზე მოხსენებული კონვერტაციები ხშირად ასახავს უკვე არსებულ მოთხოვნას და არა მოთხოვნას შექმნილ კამპანიაზე.
NP ციფრული კვლევის თვალყურის დევნება არხების მატულ და მიკუთვნებულ კონვერტაციებს თითქმის ყველა შემთხვევაში აღმოაჩინა მნიშვნელოვანი ხარვეზები. ორგანულმა სოციალურმა აჩვენა 13 პროცენტი დამატებითი აწევა 3 პროცენტით მიკუთვნებული ლიფტის წინააღმდეგ. ფასიანმა სოციალურმა აჩვენა 17 პროცენტიანი ზრდა მიკუთვნებული 24 პროცენტის წინააღმდეგ, რაც იმაზე მეტყველებს, რომ ატრიბუტი ამ არხის ზედმეტად დაკრედიტება იყო. ეს ხარვეზები პირდაპირ გავლენას ახდენს იმაზე, თუ სად უნდა წავიდეს ბიუჯეტი და ისინი უხილავია დამატებითი ტესტირების გარეშე.
დამატებითი ტესტირება მოითხოვს დაგეგმვას და სუფთა მონაცემებს, მაგრამ არ საჭიროებს დიდ ბიუჯეტს. თუნდაც ერთი კარგად შემუშავებული გეო-საყრდენი მთავარ არხზე იძლევა უფრო საიმედო ხედვას მიზეზობრივი ზემოქმედების შესახებ, ვიდრე თვეების განმავლობაში ატრიბუციის შესახებ მოხსენება.
პლატფორმის მონაცემები ჯერ კიდევ მნიშვნელოვანია, მაგრამ მხოლოდ ოპტიმიზაციისთვის
Google-ის, Meta-ს და სხვა სარეკლამო პლატფორმების პლატფორმის საინფორმაციო დაფები რჩება გამოსადეგი, მაგრამ მათი როლი უფრო ვიწროა, ვიდრე გუნდების უმეტესობა მას ეპყრობა. პლატფორმის მოხსენებაში ჩაშენებული მიკუთვნების ბრმა ლაქები სტრუქტურულია და არა შემთხვევითი. პლატფორმები შექმნილია კამპანიის მუშაობის ოპტიმიზაციისთვის საკუთარ ეკოსისტემებში. ისინი არ არის შექმნილი იმისთვის, რომ გითხრათ, შეცვალა თუ არა ამ შესრულებამ თქვენი ბიზნესი.
ყოველდღიური გადაწყვეტილების მისაღებად, პლატფორმის მონაცემები სწორი ინსტრუმენტია. ბიუჯეტის დახარჯვის ტემპი, წინადადებების კორექტირება შესრულების სიგნალებზე დაყრდნობით, შემოქმედებითი დაღლილობის იდენტიფიცირება და მიწოდების პრობლემების დიაგნოსტიკა, ეს ყველაფერი დამოკიდებულია პლატფორმის მეტრიკაზე. ეს არის ოპერატიული გადაწყვეტილებები და პლატფორმის მონაცემები კარგად უმკლავდება მათ.
იქ, სადაც პლატფორმის მონაცემები არასანდო ხდება, არის სტრატეგიული გადაწყვეტილებები. ალგორითმები ოპტიმიზირებულია მომხმარებლების მიმართ, რომლებიც, სავარაუდოდ, კონვერტირებენ, რაც იმას ნიშნავს, რომ ისინი სისტემატურად ანიჭებენ უპირატესობას მოთხოვნის დაკავებას ვიდრე მოთხოვნის შექმნას. მაღალი ROAS მაჩვენებელი პლატფორმის საინფორმაციო დაფაზე შეიძლება ასახავდეს ეფექტურ ალგორითმს და არა ეფექტურ მარკეტინგს.
NP Digital-ის კვლევის მიხედვით, ცუდი ატრიბუცია მცირე ბიზნესს საშუალოდ უჯდება სარეკლამო ხარჯების 19,4 პროცენტს, საშუალო ბაზრის კომპანიებს 11,5 პროცენტს და საწარმოთა ბრენდებს 7,7 პროცენტს. ეს ფუჭად დახარჯული ხარჯები დიდწილად უხილავია პლატფორმის ანგარიშგებაში, რადგან პლატფორმებს არ აქვთ სტიმული, რომ გამოჩნდეს იგი.
პრაქტიკული სახელმძღვანელო არის პლატფორმის მეტრიკის გამოყენება იმისთვის, რაც არის: ტაქტიკური მართვა და არა სტრატეგიული სიმართლე.
Pioneer-Settler-Planner Measurementმოდელი
ფენიანი საზომი სისტემის შექმნა არ არის მხოლოდ ტექნიკური გამოწვევა. ეს არის ორგანიზაციული. არსებობს სამი განსხვავებული როლი, რომელიც ყველა ეფექტურ საზომ ორგანიზაციას სჭირდება: პიონერები, დევნილები და დამგეგმავები.
პიონერები მუშაობენ იმ კიდეებზე, რაც ამჟამად გაზომვადია. ისინი აწარმოებენ დამატებითი ექსპერიმენტებს, ქმნიან საწყის მარკეტინგული მიქსის მოდელებს, ამოწმებენ გეო-სასაზღვროებს და ზეწოლის ტესტის ვარაუდებს, რომლებიც შეიძლება აღარ იყოს. მათი მუშაობა გაურკვეველია დიზაინით. პიონერები არ აძლევენ დარწმუნებას; მიმართულებას აწვდიან. მათი სტატისტიკური ნდობის იგივე სტანდარტების დაცვა, როგორც ოპერაციული ანგარიშგება, შეაჩერებს ამ სამუშაოს, სანამ ის ღირებულებას გამოიმუშავებს.
დევნილები იღებენ იმას, რაც გამოდის ექსპერიმენტებიდან და აქცევენ მას განმეორებად პროცესებად. ისინი ახდენენ მოდელებს, ამკაცრებენ ვარაუდებს და აკავშირებენ შეხედულებებს დაგეგმვის გადაწყვეტილებებთან. ეს არის ის ადგილი, სადაც ადრეული MMM სრულდება სათამაშო წიგნებში და სადაც დამატებითი ტესტის შედეგები ხდება ჩარჩო, რომელსაც გუნდებს შეუძლიათ მუდმივად გამოიყენონ. დევნილები აყალიბებენ ნდობას იმ სისტემებში, რომლებიც რეალურად შეიძლება მართონ, თარგმნიან მიმართულების ხედვას.
დამგეგმავები აგრძელებენ ყოველდღიურ ოპერაციებს. ისინი ეყრდნობიან პლატფორმის მონაცემებს, ატრიბუციის სიგნალებს და კონვერტაციის მექანიკას რეალურ დროში ხარჯვის სამართავად. ეს ფენა აუცილებელია; ამის გარეშე, აღსრულება ინგრევა. მაგრამ დამგეგმავებს არ უნდა სთხოვონ გრძელვადიანი ზრდის ახსნა ან მუშაობის სტრუქტურული ცვლილებების დიაგნოზი. მათი ფოკუსი არის ეფექტურობის ოპტიმიზაცია არხის შეზღუდვებში.
წარუმატებლობის რეჟიმი, რომელშიც ხვდებიან ორგანიზაციების უმეტესობა, არის დამგეგმავის დონის დარწმუნების სტანდარტების გამოყენება პიონერული დონის სამუშაოსთვის. 95 პროცენტიანი სტატისტიკური ნდობის მოთხოვნა ექსპერიმენტებიდან, რომლებსაც დრო სჭირდება განვითარებისთვის, გარანტიას იძლევა, რომ არაფერი ახალი არ აშენდება. მოდელი 60 პროცენტიანი მიმართულების ნდობით, დაწყვილებული სწრაფი გამეორებით, მუდმივად აჯობებს სრულყოფილ პასუხს, რომელიც ძალიან გვიან მოდის მეოთხედი.
როგორ ანაწილებენ გაზომვის რესურსებს მაღალი მზარდი კომპანიები
NP ციფრული კვლევის თვალთვალის გაზომვის პრაქტიკამ კანადურ ბრენდებში აღმოაჩინა მკაფიო განსხვავება საშუალო და მაღალგანვითარებულ ორგანიზაციებს შორის. საშუალო გუნდები ანაწილებენ თავიანთი გაზომვის გავლენის დაახლოებით 65 პროცენტს პლატფორმის დაფებზე და 25 პროცენტს ატრიბუციის ინსტრუმენტებზე, რაც მცირე ადგილს ტოვებს უფრო სტრატეგიული მეთოდებისთვის.
მაღალი მზარდი ბრენდები 750 000 დოლარზე მეტი წლიური მედია ინვესტიციით არსებითად განსხვავებულად გამოიყურება. პლატფორმის დაფის ნდობა მცირდება დაახლოებით 45 პროცენტამდე. Attribution ინსტრუმენტის გამოყენება მცირდება 15 პროცენტამდე. MMM იზრდება 5 პროცენტიდან 20 პროცენტამდე. დამატებითი ტესტირება აღწევს 10 პროცენტს, ხოლო ადრეული გენერაციული ძიების ოპტიმიზაციის სამუშაოები შეადგენს კიდევ 10 პროცენტს.
ეს ორგანიზაციები არ ტოვებენ ატრიბუციას ან პლატფორმის მონაცემებს. ისინი გადაწონიან მათ. ლოგიკა მარტივია: ბაზრებზე, რომლებიც მუდმივად იცვლება, თქვენ აშენებთ გაზომვის შესაძლებლობას იქ, სადაც ცვლილებები ხდება და არა იქ, სადაც ნაცნობობა თავს უსაფრთხოდ გრძნობს. ყველა ამ მეთოდის მიზანია მიმართულების ნდობა, რაც ნიშნავს საკმარის სიგნალს უკეთესი ბიუჯეტის გადაწყვეტილებების სწრაფად მისაღებად და არა სრულყოფილი დარწმუნება, რომელიც მოდის შესაძლებლობის დახურვის შემდეგ.
შვიდი ნაბიჯი თქვენი საზომი სისტემის განვითარებისთვის
საზომი სისტემის ხელახალი აშენება არ საჭიროებს ყველაფრის ერთდროულად შეცვლას. ორგანიზაციები, რომლებიც ამას კარგად აკეთებენ, თანდათან ვითარდებიან და ამატებენ შესაძლებლობებს სწორი თანმიმდევრობით, ვიდრე ცდილობდნენ სრულ რემონტს.
თქვენი მიმდინარე გაზომვის მონაცემების რუკა. ჩამოთვალეთ ყველა ინსტრუმენტი და მონაცემთა წყარო, რომელსაც თქვენი გუნდი იყენებს და დაადგინეთ, სად მდებარეობს თითოეული მათგანი: ოპერატიული პლატფორმის მონაცემები, ატრიბუციის მოდელირება, MMM ან ინკრემენტულობა. გუნდების უმეტესობა აღმოაჩენს, რომ ისინი დიდად არიან კონცენტრირებულნი პირველ ორში.
გადაწყვეტილების ხარვეზების იდენტიფიცირება. განმარტეთ, რომელ სტრატეგიულ კითხვებზე ვერ პასუხობს თქვენი ამჟამინდელი დასტა. მარკეტინგული ატრიბუციის გამოწვევა ყველაზე თვალსაჩინოა აქ: სად იღებთ ბიუჯეტის გადაწყვეტილებებს შერეული ROAS-ის საფუძველზე, ზღვრული შემოსავლის ხილვადობის გარეშე? სად აკრედიტებთ არხებს, რომლებიც შესაძლოა მხოლოდ არსებულ მოთხოვნას იჭერენ?
ძირითადი მოდელირების დანერგვა. თუნდაც უბრალო კვარტალური MMM გაშვება უფრო მეტ სტრატეგიულ მიმართულებას იძლევა, ვიდრე მარტო ატრიბუცია. დაიწყეთ თქვენი ყველაზე დახარჯული არხებით და ბიზნესის შედეგებით, რომლებიც ყველაზე პირდაპირ არის დაკავშირებული შემოსავალთან.
ჩაატარეთ თქვენი პირველი დამატებითი ტესტი. აირჩიეთ ერთი მთავარი არხი და შეიმუშავეთ გეო-ჰოლდოუტ ან აუდიტორიის ტესტი. მიზანი არ არის სრულყოფილება; ეს აყალიბებს ორგანიზაციულ შესაძლებლობებს და კომფორტს ამ ტიპის გაზომვით.
მოახდინეთ მმართველობის მოლოდინების ადაპტირება. ატრიბუციის ანგარიშები არ გაქრება ხელმძღვანელობის მიმოხილვებიდან ღამით. სირბილი აპარალელური ბილიკი, რომელიც აჩვენებს ზრდას და MMM მიგნებებს ატრიბუციის მონაცემებთან ერთად, ამყარებს ნდობას ახალი მიდგომის მიმართ სრული გადასვლის საჭიროების გარეშე.
პროცესების აშენება თანდათან. დევნილები აქცევენ პიონერ ექსპერიმენტებს განმეორებად სამუშაო პროცესებად. ყოველი დამატებითი ტესტი უნდა აწარმოოს დოკუმენტირებული მეთოდოლოგია, რომელიც შემდეგს გახდის უფრო სწრაფს და იაფს.
გაზარდეთ გადაწყვეტილების სიჩქარე. მიმართულების ნდობის ერთ-ერთი უპირატესობა სრულყოფილ სიზუსტეზე არის სიჩქარე. ყოველკვირეული ბიუჯეტის კორექტირება, რომელიც ეფუძნება ზრდის სიგნალებს და MMM-ის შედეგებს, აღემატება კვარტალურ გადანაწილებას, რომელიც დაფუძნებულია მიკუთვნების ანგარიშებზე.
ხშირად დასმული კითხვები
რა არის მარკეტინგული ატრიბუცია?
მარკეტინგული ატრიბუცია არის მარკეტინგული შეხების წერტილებისთვის კრედიტის მინიჭების პროცესი, რომლებმაც ხელი შეუწყო კონვერტაციას. მარკეტინგული ატრიბუციის გავრცელებულ მოდელებს შორისაა ბოლო დაწკაპუნება, პირველი დაწკაპუნება, ხაზოვანი და მონაცემებზე ორიენტირებული ატრიბუცია. თითოეული მათგანი განსხვავებულად ანიჭებს კრედიტს მომხმარებლის მოგზაურობის განმავლობაში. Attribution ყველაზე სასარგებლოა კამპანიის მუშაობის ოპტიმიზაციისთვის არხებში, მაგრამ მას არ შეუძლია დაადგინოს, გამოიწვია თუ არა მარკეტინგმა ბიზნესის შედეგი.
როგორ აფასებთ მარკეტინგულ ატრიბუციას?
ატრიბუცია იზომება კონვერტაციის მონაცემების დაკავშირებით იმ შეხების წერტილებთან, რომლებიც წინ უძღოდა მას, თვალყურის დევნების პიქსელების, UTM პარამეტრების და CRM მონაცემების გამოყენებით, ბილიკების გასაფორმებლად. მარკეტინგული ატრიბუციის პროგრამული პლატფორმები ავტომატიზირებს ამ პროცესს და გვთავაზობს ატრიბუციის სხვადასხვა მოდელს ასარჩევად. გასაგებად მთავარი შეზღუდვა არის ის, რომ ატრიბუციის ყველა მიდგომა ანიჭებს კრედიტს კორელაციის და არა მიზეზობრიობის საფუძველზე.
რომელია საუკეთესო პროგრამული უზრუნველყოფა მარკეტინგული ატრიბუციის თვალყურის დევნებისთვის?
საუკეთესო მარკეტინგული ატრიბუციის პროგრამული უზრუნველყოფა დამოკიდებულია თქვენს ბიზნეს მოდელზე და გაზომვის მიზნებზე. Google Analytics 4 და პლატფორმის მშობლიური დაფები კარგად უმკლავდებიან ძირითად ატრიბუტს. ინსტრუმენტები, როგორიცაა Northbeam, Triple Whale და Rockerbox, შექმნილია პირდაპირი რეაგირებისა და ელექტრონული კომერციის კონტექსტებისთვის. სტრატეგიული გადაწყვეტილებებისთვის, ატრიბუციის პროგრამული უზრუნველყოფა საუკეთესოდ მუშაობს MMM-თან და ინკრემენტულ ტესტებთან დაწყვილებისას, ვიდრე იზოლირებულად გამოიყენება.
{ "@context": "https://schema.org", "@type": "FAQPage", "მთავარი ერთეული": [ { "@type": "კითხვა", "name": "რა არის მარკეტინგული ატრიბუცია?", "მიღებული პასუხი": { "@type": "პასუხი", "text": "მარკეტინგის ატრიბუცია არის მარკეტინგული შეხების წერტილებისთვის კრედიტის მინიჭების პროცესი, რომლებმაც ხელი შეუწყო კონვერტაციას. მარკეტინგული ატრიბუციის საერთო მოდელები მოიცავს ბოლო დაწკაპუნებას, პირველ დაწკაპუნებას, ხაზოვან და მონაცემებზე დაფუძნებულ ატრიბუტს. თითოეული მათგანი ანიჭებს კრედიტს განსხვავებულად კლიენტის მოგზაურობის განმავლობაში. ატრიბუცია ყველაზე სასარგებლოა კამპანიის მუშაობის ოპტიმიზაციისთვის არხებში. } } , { "@type": "კითხვა", "name": "როგორ აფასებთ მარკეტინგულ ატრიბუტს?", "მიღებული პასუხი": { "@type": "პასუხი", "text": "ატრიბუცია იზომება კონვერტაციის მონაცემების შეხების წერტილებთან დაკავშირებით, რომლებიც წინ უსწრებდნენ მას, თვალყურის დევნების პიქსელების, UTM პარამეტრების და CRM მონაცემების გამოყენებით ბილიკის გასაფორმებლად. მარკეტინგული ატრიბუციის პროგრამული პლატფორმები ავტომატიზირებენ ამ პროცესს და გვთავაზობენ ატრიბუციის სხვადასხვა მოდელს ასარჩევად. მთავარი შეზღუდვა, რომელიც უნდა გვესმოდეს, არის ის, რომ ყველა მიკუთვნების მიდგომები მინიჭებული არ არის casius-ზე." } } , { "@type": "კითხვა", "name": "რომელია საუკეთესო პროგრამული უზრუნველყოფა მარკეტინგული ატრიბუციის თვალყურის დევნებისთვის?", "მიღებული პასუხი": { "@type": "პასუხი", "text": "საუკეთესო მარკეტინგული ატრიბუციის პროგრამული უზრუნველყოფა დამოკიდებულია თქვენი ბიზნესის მოდელზე და გაზომვის მიზნებზე. Google Analytics 4 და პლატფორმის მშობლიური დაფები კარგად უმკლავდებიან ძირითად ატრიბუციას. ინსტრუმენტები, როგორიცაა Northbeam, Triple Whale და Rockerbox, შექმნილია პირდაპირი რეაგირებისა და ელექტრონული კომერციის კონტექსტებისთვის. სტრატეგიული გადაწყვეტილებისთვის, ატრიბუციის პროგრამული უზრუნველყოფა საუკეთესოდ მუშაობს, ვიდრე MMMol-თან დაწყვილებული ტესტირებასთან ერთად." } } ] }
დასკვნა
მარკეტინგული ატრიბუციის გამოწვევა არ არის პრობლემა, რომელსაც მხოლოდ უკეთესი პროგრამული უზრუნველყოფა წყვეტს. ეს არის სტრუქტურული შეზღუდვა იმისა, რისი გაკეთებაც შეუძლია ატრიბუციას. კრედიტის მინიჭება და მიზეზობრივი მტკიცებულება სხვადასხვა რამეა და მათი შერწყმა იწვევს ბიუჯეტის გადაწყვეტილებებს, რომლებიც ხელს უწყობს მოთხოვნის დაჭერას ვიდრე მოთხოვნის შექმნას.
მაღალი მზარდი ორგანიზაციები ამას მიმართეს ფენიანი საზომი სისტემების აგებით, სადაც თითოეული ინსტრუმენტი ასრულებს განსაზღვრულ როლს: პლატფორმის მონაცემები ოპერატიული მართვისთვის, ატრიბუტი ტაქტიკურისთვის.სიგნალები, MMM სტრატეგიული განაწილებისთვის და დამატებითი ტესტირება მიზეზობრივი ვალიდაციისთვის. ამ სერიის შემდეგი ნაწილი განიხილავს, თუ როგორ იყენებენ მარკეტინგის ლიდერები ამ სიგნალებს ერთად, რათა გადაწყვიტონ სად უნდა წავიდეს ინვესტიციის შემდეგი დოლარი.
თუ გსურთ უფრო ღრმად შეხვიდეთ იმაზე, თუ სად იშლება ატრიბუცია ამ ნაწილზე გადასვლამდე, მარკეტინგული ატრიბუციის ბრმა წერტილების ეს დაყოფა დეტალურად მოიცავს მარცხის სპეციფიკურ რეჟიმებს. უფრო ფართო ხედვისთვის, თუ როგორ უნდა დააკავშიროთ გაზომვა შემოსავლის გადაწყვეტილებებთან, ციფრული მარკეტინგის ატრიბუციის ეს სახელმძღვანელო სასარგებლო მითითებაა.
