प्रमुख टेकअवे
आधुनिक विपणन नेताक कें सामने आवय वाला सबटा सवालक कें जवाब कोनों एकटा मापन तरीका नहि द सकय छै. एक सं बेसि टूल कें संयोजन करय वाला लेयर स्टैक आवश्यक छै.
मार्केटिंग एट्रिब्यूशन के चुनौती संरचनात्मक छै: ई टचपॉइंट के श्रेय दै छै लेकिन कारणता साबित नै क सकै छै. ई सामरिक अनुकूलन के लेलऽ सबसे अच्छा काम करै छै, सामरिक निर्णय लेली नै ।
मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग सीमांत रिटर्न आ चैनल संतृप्ति कें पहचान करयत छै, जे दीर्घकालिक बजट आवंटन कें मार्गदर्शन मे मदद करयत छै.
वृद्धिशीलता परीक्षण इ निर्धारित करय कें सब सं विश्वसनीय तरीका छै की विपणन गतिविधि वास्तव मे परिणाम पैदा करलकय, न कि मांग कें कैप्चर करय छै जे पहिने सं मौजूद छल.
मापन टीमक कें अग्रणी, बस्ती आ योजनाकारक मे संगठित करनाय सुनिश्चित करयत छै की प्रत्येक प्रकार कें काज कें सही मानक आ निर्णय लेवा कें गति मिलयत छै.
अधिकांश मार्केटिंग लीडर मार्केटिंग एट्रिब्यूशन के चुनौती के नीक सं जनैत छथि: अहां के पास डाटा सं भरल डैशबोर्ड अछि, मुदा नंबर भरोसेमंद जवाब नहिं दैत अछि जे वास्तव में कोन निवेश वास्तव में विकास के बढ़ावा द रहल अछि. वृत्ति छै कि बेहतर उपकरण, स्मार्ट मॉडल या अधिक सटीक एट्रिब्यूशन सिस्टम के खोज करलऽ जाय । मुदा माप सही भेटय वाला संगठन सभ ओहि वृत्ति सं आगू बढ़ि गेल अछि.
सत्यक एकटा स्रोत ताकब छोड़ि देने छथि । मार्केटिंग एट्रिब्यूशन कें चुनौती एकटा व्यापक समस्या कें हिस्सा छै: आधुनिक मार्केटिंग वातावरण एकटा तरीका कें लेल बहुत जटिल छै जे सब किछु कें कवर करय सकय छै. खोज बहुत अधिक प्लेटफार्मऽ प॑ होय छै, खरीदारऽ के यात्रा बहुत खंडित होय जाय छै, आरू गोपनीयता म॑ बदलाव के कारण कोनो भी एक उपकरण लेली बहुत अधिक संकेत क्षीण होय गेलऽ छै जेकरा स॑ पूरा तस्वीर मिल॑ सक॑ छै ।
एकर बदला मे जे काज करैत अछि ओ अछि परतदार दृष्टिकोण। अलग-अलग मापन विधि अलग-अलग सवालक कें जवाब दै छै, आ उच्च विकास वाला संगठन ओकरा जानबूझ क संयोजन करय छै. मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग रणनीतिक बजट आवंटन कें मार्गदर्शन करयत छै. वृद्धिशीलता परीक्षण मान्य करयत छै की कोनों विशिष्ट गतिविधि कें कारण कोनों परिणाम भेल छै या नहि. प्लेटफॉर्म डाटा दिन-प्रतिदिन कें अभियान अनुकूलन कें संभालयत छै. प्रत्येक एकटा परिभाषित भूमिका निभाबैत अछि। एहि मे स कोनो एकटा स्टैंडअलोन रणनीति क काज नहि करैत अछि।
आधुनिक विपणन मापन पर तीन भागक श्रृंखलाक ई दोसर टुकड़ा अछि । पहिल भाग म॑ ई जांच करलऽ गेलऽ छेलै कि ट्रैफिक, रैंकिंग, आरू आरओएएस जैसनऽ पारंपरिक मीट्रिक कम विश्वसनीय होय रहलऽ छै । इ टुकड़ा मे इ कवर कैल गेल छै की कोना एकटा माप प्रणाली बनाल जै जे वास्तव मे विकास निर्णय कें समर्थन करय.
आब कोनो एक मापन विधि किएक काज नहि करैत अछि
डिजिटल मार्केटिंग एट्रिब्यूशन टूल जे अधिकतर टीमक कें भरोसा छै, ओकरा एकटा अलग वातावरण कें लेल बनायल गेलय छेलै. ई सब तखन नीक काज केलक जखन उपयोगकर्ताक यात्रा अपेक्षाकृत रेखीय छल, कुकीज सत्रक पार विश्वसनीय रूप सं ट्रैक करैत छल, आ अधिकांश खोज एहन चैनलक माध्यम सं होइत छल जे लॉग करब आसान छल. ओ परिवेश खतम भ’ गेलै।
आइ कोनो खरीदार के एआई द्वारा उत्पन्न जवाब के माध्यम सं कोनो ब्रांड के सामना भ सकैत अछि, यूट्यूब पर ओकर शोध क सकैत अछि, ओकरा पर निजी संदेश थ्रेड में चर्चा क सकैत अछि, आ तीन सप्ताह बाद ब्रांडेड खोज के माध्यम सं परिवर्तित भ सकैत अछि. एट्रिब्यूशन सिस्टम अंतिम टचपॉइंट के श्रेय दैत अछि. जे चैनल वास्तव मे फैसला कए आकार देलक ओकरा कम भेटैत अछि या किछु नहि भेटैत अछि।
ई मूल संरचनात्मक समस्या अछि। मार्केटिंग एट्रिब्यूशन मॉडल कें डिजाइन क्रेडिट असाइन करय कें लेल कैल गेल छै, कारण स्थापित करय कें लेल नहि. परिष्कृत मल्टी-टच एट्रिब्यूशन मार्केटिंग दृष्टिकोण भी अखनी भी वू ही मौलिक बाधा के भीतर संचालित होय छै: ई ई देखा सकै छै कि कोन टचपॉइंट रूपांतरण स॑ पहल॑ छेलै, लेकिन ई साबित नै करी सकै छै कि ओकरा म॑ स॑ कोय भी हटाबै स॑ परिणाम बदली जैतै ।
उच्च विकास वाला संगठनक कें की पहचान छै कि अलग-अलग मापन उपकरण अलग-अलग सवालक कें जवाब देयत छै. एट्रिब्यूशन मॉडलिंग कें जवाब छै: कोनों रूपांतरण सं पहिले कोन-कोन टचपॉइंट मौजूद छल? मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग कें जवाब: समय कें साथ चैनलक कें पार सीमांत रिटर्न सब सं मजबूत कतय छै? वृद्धिशीलता परीक्षण कें जवाब छै: की इ विशिष्ट गतिविधि वास्तव मे परिणामक मे बदलाव करलकै?
एक-एकटा प्रश्न मायने रखैत अछि। प्रत्येक के अलग-अलग दृष्टिकोण के जरूरत छै. एनपी डिजिटल शोध के अनुसार, 90 प्रतिशत उच्च विकास वाला विपणनकर्ता वृद्धिशीलता परीक्षण के प्राथमिकता दै छै, 61 प्रतिशत एट्रिब्यूशन मॉडलिंग के उपयोग करै छै, आरू 42 प्रतिशत विपणन मिश्रण मॉडलिंग के उपयोग करै छै. सबसें प्रभावी टीम तीनों के उपयोग करै छै, जेकरा हाथऽ म॑ मौजूद फैसला स॑ भारित करलऽ जाय छै ।
सामरिक मार्गदर्शन के रूप में मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग
मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग या एमएमएम मापन कें लेल एट्रिब्यूशन सं अलग तरीका अपनायत छै. व्यक्तिगत उपयोगकर्ता यात्राक कें ट्रैक करय कें बजाय, इ समय कें साथ चैनलक कें पार विपणन खर्च आ व्यवसायिक परिणामक कें बीच संबंध कें मॉडलिंग करय कें लेल एकत्रित ऐतिहासिक आंकड़ाक कें उपयोग करयत छै. परिणाम सीमांत रिटर्न कें एकटा दृश्य छै जे एट्रिब्यूशन सिस्टम नहि द सकय छै.
एमएमएम इ पहचान करय कें लेल सब सं बेसि उपयोगी छै की प्रत्येक अतिरिक्त डॉलर कें खर्च कतय कचैनल घटैत रिटर्न पैदा करैत अछि। मजबूत मिश्रित आरओएएस पर चलय वाला चैनल डैशबोर्ड मे कुशल देखा सकैत अछि जखन कि ओकर बजट के अंतिम 30 प्रतिशत नगण्य वृद्धिशील राजस्व पैदा क रहल अछि. एमएमएम ओहि अक्षमता के सतह पर उतारैत अछि। इ क्रॉस-चैनल प्रभावक कें पहचान करय मे सेहो मदद करय छै, जेना कि वीडियो या ब्रांड निवेश अपस्ट्रीम पेड खोज डाउनस्ट्रीम मे रूपांतरण दर कें कोना प्रभावित करय छै.
सामरिक बजट आवंटन कें लेल इ एमएमएम कें सब सं विश्वसनीय उपकरण उपलब्ध बनायत छै. एकरा उपयोगकर्ता-स्तरीय ट्रैकिंग कें आवश्यकता नै छै, जेकरऽ मतलब छै कि गोपनीयता परिवर्तन आरू कुकी केरऽ अवमानना एकरऽ सटीकता क॑ वैन्हऽ तरह स॑ क्षीण नै करै छै जेना कि एट्रिब्यूशन लेली करै छै. त्रैमासिक एमएमएम रन लगातार दीर्घकालिक बजट निर्णय मे सुधार कयर सकय छै, तखनहु जखन दिन-प्रतिदिन कें एट्रिब्यूशन सिग्नल शोरगुल करय छै.
एमएमएम के असली सीमा जरूर छै। ई अपर-फनल ब्रांड बिल्डिंग क॑ सही तरीका स॑ मात्राबद्ध करै लेली संघर्ष करै छै, कैन्हेंकि ब्रांड केरऽ छाप आरू डाउनस्ट्रीम रूपांतरण के बीच के अंतराल बहुत लम्बा आरू बहुत अप्रत्यक्ष छै जेकरा लेली ऐतिहासिक सहसंबंध क॑ साफ-साफ कैप्चर नै करलऽ जाय सक॑ । रणनीतिक मार्गदर्शन कें लेल एमएमएम कें उपयोग करय वाला संगठनक कें ब्रांड ट्रैकिंग आ धारणा अध्ययन कें साथ पूरक करय कें साथ-साथ सबसें पूरा तस्वीर मिलय छै.
कारण इंजन के रूप मे वृद्धिशीलता परीक्षण
यदि एमएमएम रणनीतिक दिशा प्रदान करयत छै, त वृद्धिशीलता परीक्षण कारण प्रमाण प्रदान करयत छै. जे सवाल एकर जवाब दैत अछि ओ विशिष्ट अछि जे अगर ई मार्केटिंग गतिविधि नहि भेल रहैत त की ई परिणाम होइत? जे एट्रिब्यूशन मॉडल की पूछै छै ओकरा स॑ मौलिक रूप स॑ अलग सवाल छै, आरू एकरऽ जवाब ई तय करै लेली कहीं अधिक उपयोगी छै कि कत॑ निवेश करलऽ जाय ।
सब सं आम वृद्धिशीलता दृष्टिकोण मे भू प्रयोग, होल्डआउट परीक्षण, आ अभियान विराम शामिल छै. भू-प्रयोग मे मिलान भौगोलिक बाजारक कें पहचान कैल जायत छै आ एकटा समूह मे खर्च कें रोकल जायत छै जखन कि दोसर समूह मे ओकरा कायम राखल जायत छै. दूनू समूहक कें बीच परिणामक कें अंतर विपणन गतिविधि सं कारणात्मक लिफ्ट कें अलग करय छै. होल्डआउट टेस्ट दर्शक स्तर पर सेहो वैह तर्क लागू करैत अछि । अभियान केरऽ विराम, जबकि कच्चा, ई भी पता लगाय सकै छै कि जब॑ खर्च बंद होय जाय छै त॑ परिणाम गिरी जाय छै कि नै ।
अमेज़ॅन एट्रिब्यूशन या अन्य बाजार आधारित मापन चलाबै वाला टीमऽ लेली, वृद्धिशीलता परीक्षण विशेष रूप स॑ मूल्यवान छै, कैन्हेंकि प्लेटफॉर्म-रिपोर्ट करलऽ गेलऽ रूपांतरण अक्सर ऐन्हऽ मांग क॑ दर्शाबै छै जे पहिने स॑ मौजूद छेलै, नै कि बनलऽ अभियान केरऽ मांग करै छै ।
एनपी डिजिटल रिसर्च ट्रैकिंग चैनलक भर मे वृद्धिशील बनाम एट्रिब्यूटेड रूपांतरण कें लगभग हर मामला मे सार्थक अंतर पाएल गेलय. ऑर्गेनिक सोशल मे 3 प्रतिशत एट्रिब्यूटेड लिफ्ट क मुकाबले 13 प्रतिशत इंक्रीमेंटल लिफ्ट देखल गेल। पेड सोशल 24 प्रतिशत एट्रिब्यूटेड के मुकाबले 17 प्रतिशत इंक्रीमेंटल लिफ्ट देखौलक, जेकरा सं पता चलैत अछि जे एट्रिब्यूशन ओहि चैनल के ओवर-क्रेडिट क रहल अछि. ई अंतराल सीधा प्रभावित करै छै कि बजट कतय जाय के चाही, आरू ई बिना वृद्धिशीलता परीक्षण के अदृश्य छै.
वृद्धिशीलता परीक्षण कें लेल योजना आ साफ डाटा कें आवश्यकता होयत छै, मुदा ओकरा लेल पैघ बजट कें आवश्यकता नहि होयत छै. कोनों प्रमुख चैनल पर एकटा नीक तरह सं डिजाइन कैल गेल जियो होल्डआउट सेहो महीना भर कें एट्रिब्यूशन रिपोर्टिंग कें अपेक्षा कारण प्रभाव कें बेसि विश्वसनीय जानकारी प्रदान करय छै.
प्लेटफॉर्म डाटा एखनो मायने रखैत अछि, मुदा केवल अनुकूलन लेल
गूगल, मेटा, आरू अन्य विज्ञापन प्लेटफॉर्मऽ के प्लेटफॉर्म डैशबोर्ड उपयोगी बनलऽ रहै छै, लेकिन ओकरऽ भूमिका अधिकांश टीमऽ के व्यवहार स॑ भी संकीर्ण छै । प्लेटफॉर्म रिपोर्टिंग मे बनल एट्रिब्यूशन ब्लाइंड स्पॉट संरचनात्मक अछि, आकस्मिक नहि। प्लेटफार्मक कें डिजाइन अपन पारिस्थितिकी तंत्र कें भीतर अभियान कें प्रदर्शन कें अनुकूल बनावा कें लेल कैल गेल छै. ई सब ई बताबै लेली नै बनलऽ छै कि वू प्रदर्शन स॑ आपनो व्यवसाय म॑ बदलाव आबी गेलै कि नै ।
दिन-प्रतिदिन के फैसला के लेल प्लेटफॉर्म डाटा सही टूल अछि. बजट कें विरु द्ध खर्च कें गति देनाय, प्रदर्शन संकेतक कें आधार पर बोली कें समायोजन करनाय, रचनात्मक थकान कें पहचान करनाय, आ वितरण मुद्दाक कें निदान करनाय सब प्लेटफॉर्म मीट्रिक्स पर निर्भर छै. इ परिचालन निर्णय छै, आ प्लेटफॉर्म डाटा एकरा नीक सं संभालयत छै.
प्लेटफॉर्म डाटा जतय अविश्वसनीय भ जायत छै ओ रणनीतिक निर्णय मे छै. एल्गोरिदम ओय उपयोगकर्ताक कें तरफ अनुकूलित करयत छै जिनका रूपांतरण कें बेसि संभावना छै, जेकर मतलब छै की ओ व्यवस्थित रूप सं मांग निर्माण कें बजाय मांग कैप्चर कें पक्षधर छै. प्लेटफॉर्म डैशबोर्ड मे उच्च आरओएएस आंकड़ा एकटा कुशल एल्गोरिदम कें प्रतिबिंबित कयर सकय छै, प्रभावी विपणन नहि.
एनपी डिजिटल रिसर्च के अनुसार खराब एट्रिब्यूशन के कारण छोट व्यवसाय के औसतन 19.4 प्रतिशत विज्ञापन खर्च, मिड मार्केट कंपनी के 11.5 प्रतिशत, आ एंटरप्राइज ब्रांड के 7.7 प्रतिशत के नुकसान होइत अछि. ओ बेकार खर्च प्लेटफॉर्म रिपोर्टिंग मे काफी हद तक अदृश्य अछि किया कि प्लेटफॉर्म कए एकरा सतह पर उतारबाक कोनो प्रोत्साहन नहि अछि।
व्यावहारिक मार्गदर्शन प्लेटफॉर्म मेट्रिक्स कें उपयोग करनाय छै जे ओ की छै: सामरिक स्टीयरिंग, रणनीतिक सत्य नहि.
अग्रणी–सेटलर–नियोजक मापनमॉडल
परतदार माप प्रणाली बनाना सिर्फ तकनीकी चुनौती नै छै। ई एकटा संगठनात्मक अछि। तीन अलग-अलग भूमिका छै जे हर प्रभावी मापन संगठन कें जरूरत छै: अग्रणी, बस्ती बसक, आ योजनाकार.
अग्रणी लोकनि जे वर्तमान मे नापल जा सकैत अछि ओकर किनार पर काज करैत छथि । ओ वृद्धिशीलता प्रयोग चलाबैत छथि, प्रारंभिक विपणन मिश्रण मॉडल बनबैत छथि, जियो होल्डआउट के परीक्षण करैत छथि, आ दबाव-परीक्षण धारणा के परीक्षण करैत छथि जे आब होल्ड नहि भ सकैत अछि. हुनका लोकनिक काज डिजाइनक हिसाबे अनिश्चित अछि । अग्रणी लोकनि निश्चितता नहि दैत छथि; दिशा-निर्देश दैत छथि। ओकरा सांख्यिकीय विश्वास कें वैह मानक पर रखनाय जैना परिचालन रिपोर्टिंग सं इ काज मूल्य पैदा करय सं पहिले बंद भ जेतय.
प्रयोग स जे निकलैत अछि ओकरा बस्ती बसौनिहार लऽ कऽ दोहराबय योग्य प्रक्रिया मे बदलि दैत छथि । ओ मॉडल कें परिष्कृत करयत छै, धारणा कें कसयत छै, आ अंतर्दृष्टि कें योजना कें निर्णय सं वापस जोड़यत छै. इ ओ जगह छै जतय प्रारंभिक एमएमएम रन प्लेबुक मे परिपक्व भ जायत छै, आ जतय वृद्धिशीलता परीक्षण कें परिणाम ढाँचा बनयत छै टीम लगातार लागू कयर सकय छै. बस्ती बसय वाला दिशात्मक अंतर्दृष्टि कें ओय प्रणालीक मे अनुवाद कयर विश्वास पैदा करय छै जे वास्तव मे चलाएल जा सकय छै.
योजनाकार दैनिक संचालन चलबैत रहैत छथि। ओ वास्तविक समय मे खर्च कें प्रबंधन कें लेल प्लेटफॉर्म डाटा, एट्रिब्यूशन सिग्नल, आ रूपांतरण मैकेनिक्स पर निर्भर छै. ई परत आवश्यक अछि; एकर बिना फाँसी टूटि जाइत अछि। मुदा योजनाकार सं दीर्घकालिक विकास कें व्याख्या करय या प्रदर्शन मे संरचनात्मक बदलाव कें निदान करय कें लेल नहि कहल जेबाक चाही. हुनकऽ फोकस चैनल केरऽ बाधा के भीतर दक्षता क॑ अनुकूलित करै प॑ छै ।
अधिकांश संगठनक कें असफलता मोड मे पड़य छै, अग्रणी स्तर कें काज पर निश्चितता कें योजनाकार-स्तरीय मानक कें लागू करनाय. जे प्रयोग कए विकसित करबा लेल समय क जरूरत अछि ओकरा स 95 प्रतिशत सांख्यिकीय विश्वास क जरूरत एहि गप क गारंटी दैत अछि जे कोनो नव चीज नहि बनत। 60 प्रतिशत दिशात्मक विश्वास वाला मॉडल, जेकरा तेज पुनरावृत्ति के साथ जोड़ी देलऽ जाय छै, लगातार एक सही जवाब स॑ बेहतर प्रदर्शन करै छै जे एक चौथाई बहुत देर स॑ पहुँचै छै ।
उच्च विकास कें कंपनी मापन संसाधनक कें आवंटन कोना करय छै
एनपी डिजिटल रिसर्च ट्रैकिंग मापन प्रथाक कें पार कनाडाई ब्रांडक मे औसत संगठन आ उच्च विकास वाला संगठनक कें बीच स्पष्ट विभाजन पाएल गेलय. औसत टीम अपनऽ मापन प्रभाव के लगभग 65 प्रतिशत प्लेटफॉर्म डैशबोर्ड आरू 25 प्रतिशत एट्रिब्यूशन टूल म॑ आवंटित करै छै, जेकरा स॑ अधिक रणनीतिक तरीका लेली कम गुंजाइश रह॑ छै ।
750,000 डॉलर सं बेसी के वार्षिक मीडिया निवेश वाला उच्च विकास वाला ब्रांड सार्थक रूप सं अलग लगैत अछि. प्लेटफॉर्म डैशबोर्ड पर निर्भरता करीब 45 प्रतिशत तक गिर गेल। एट्रिब्यूशन टूल के उपयोग 15 प्रतिशत तक घटि जाइत अछि. एमएमएम 5 प्रतिशत स बढ़ि कए 20 प्रतिशत भ गेल अछि। वृद्धिशीलता परीक्षण 10 प्रतिशत तइक पहुंच जायत छै, आ शुरु आती जनरेटिव खोज अनुकूलन कार्य एकटा आओर 10 प्रतिशत कें हिस्सा छै.
ई संगठन एट्रिब्यूशन या प्लेटफॉर्म डाटा कें त्याग नहि कयर रहल छै. ओ सभ ओकरा सभकेँ फेरसँ तौल रहल अछि। तर्क सोझ अछि : जे बाजार बदलैत रहैत अछि, ओहि मे अहाँ मापन क्षमताक निर्माण ओतहि करैत छी जतय परिवर्तन भ' रहल अछि, नहि कि जतय परिचितता सुरक्षित महसूस होइत अछि. एहि सब विधिक पार लक्ष्य दिशात्मक विश्वास अछि, मतलब पर्याप्त संकेत जे बेहतर बजट निर्णय तेजी सं लेत, नहि कि पूर्ण निश्चितता जे अवसर बंद भेलाक बाद पहुंचैत अछि.
अपन मापन प्रणाली के विकसित करय के सात चरण
माप प्रणाली कें पुनर्निर्माण कें लेल एकहि बेर मे सब किछु बदलय कें जरूरत नहि होयत छै. जे संगठन ई काम क॑ अच्छा तरह स॑ करै छै, वू धीरे-धीरे विकसित होय जाय छै, पूरा ओवरहाल के कोशिश करै के बजाय सही क्रम म॑ क्षमता जोड़ै छै ।
अपन वर्तमान माप इनपुट के मैप करू। अहां कें टीम कें उपयोग करय वाला हर उपकरण आ डाटा स्रोत कें सूचीबद्ध करूं आ पहचान करूं की प्रत्येक कतय बैसल छै: परिचालन प्लेटफॉर्म डाटा, एट्रिब्यूशन मॉडलिंग, एमएमएम, या वृद्धिशीलता. अधिकांश टीम क॑ पता चलै छै कि वू पहलऽ दू म॑ बहुत केंद्रित छै ।
निर्णय अंतराल के पहचान करू। स्पष्ट रहू जे कोन रणनीतिक सवालक जवाब अहाँक वर्तमान ढेर नहि द' सकैत अछि. मार्केटिंग एट्रिब्यूशन के चुनौती एतय सब सं बेसी देखबा मे आबि रहल अछि जे अहां सीमांत रिटर्न मे दृश्यता के बिना मिश्रित आरओएएस के आधार पर बजट के निर्णय कतय ल रहल छी? अहां ओहि चैनल के श्रेय कतय द रहल छी जे शायद सिर्फ मौजूदा मांग के कैप्चर क रहल होए.
बेसिक मॉडलिंग के परिचय दियौ। एकटा साधारण त्रैमासिक एमएमएम रन सेहो असगर एट्रिब्यूशन सं बेसी रणनीतिक दिशा प्रदान करैत अछि. अपन सबस बेसी खर्च वाला चैनल आ कारोबारी परिणाम स शुरू करू जे सबस सीधा राजस्व स जुड़ल अछि।
अपन पहिल वृद्धिशीलता परीक्षण चलाउ। एकटा प्रमुख चैनल चुनू आ जियो होल्डआउट या होल्डआउट ऑडियंस टेस्ट डिजाइन करू। लक्ष्य पूर्णता नहिं; ई ऐन्हऽ प्रकार के मापन के साथ संगठनात्मक क्षमता आरू आराम के निर्माण करी रहलऽ छै ।
शासन अपेक्षा के अनुकूलित करब। नेतृत्व समीक्षा स एट्रिब्यूशन रिपोर्ट रातो-रात गायब नहि होएत। दौड़ब कसमानांतर ट्रैक जे एट्रिब्यूशन डाटा कें साथ-साथ वृद्धिशीलता आ एमएमएम निष्कर्षक कें दर्शाबय छै, पूरा संक्रमण कें आवश्यकता कें बिना नव दृष्टिकोण मे विश्वास पैदा करय छै.
धीरे-धीरे प्रक्रियाक निर्माण करू। बस्ती बसनिहार लोकनि अग्रणी प्रयोग कें दोहराबय योग्य कार्यप्रवाह मे बदलि दैत छथि. प्रत्येक वृद्धिशीलता परीक्षण कें एकटा दस्तावेजबद्ध पद्धति पैदा करबाक चाही जे अगिला कें तेज आ सस्ता बनायत छै.
निर्णय ताल बढ़ाओ। पूर्ण निश्चितता पर दिशात्मक विश्वास के एकटा फायदा गति छै. वृद्धि संकेत आ एमएमएम आउटपुट कें आधार पर साप्ताहिक बजट समायोजन एट्रिब्यूशन रिपोर्ट कें आधार पर त्रैमासिक पुनर्वितरण सं बेहतर प्रदर्शन करय छै.
पूछल जाए वाला सवाल
मार्केटिंग एट्रिब्यूशन की होइत अछि ?
मार्केटिंग एट्रिब्यूशन मार्केटिंग टचपॉइंट कें क्रेडिट देनाय कें प्रक्रिया छै जे कोनों रूपांतरण मे योगदान देलक. आम विपणन एट्रिब्यूशन मॉडल मे लास्ट-क्लिक, फर्स्ट-क्लिक, रैखिक, आ डाटा संचालित एट्रिब्यूशन शामिल छै. प्रत्येक ग्राहक यात्रा भर मे अलग-अलग तरह सं क्रेडिट असाइन करयत छै. चैनलक कें भीतर अभियान प्रदर्शन कें अनुकूलन कें लेल एट्रिब्यूशन सब सं बेसि उपयोगी छै, मुदा इ स्थापित नहि कयर सकय छै की विपणन कें कारण कोनों व्यवसायिक परिणाम भेल छै या नहि.
मार्केटिंग एट्रिब्यूशन के कोना मापैत छी ?
एट्रिब्यूशन कें मापन रूपांतरण डाटा कें ओकरा सं पहिले कें टचपॉइंट सं जोड़य सं कैल जायत छै, ट्रैकिंग पिक्सेल, यूटीएम पैरामीटर, आ सीआरएम डाटा कें उपयोग करयत मार्ग कें मैप करय कें लेल. विपणन एट्रिब्यूशन सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म अइ प्रक्रिया कें स्वचालित करयत छै आ चुनय कें लेल अलग-अलग एट्रिब्यूशन मॉडल प्रदान करयत छै. समझय कें लेल मुख्य सीमा इ छै की सबटा एट्रिब्यूशन दृष्टिकोण कारणता कें आधार पर नहि, सहसंबंध कें आधार पर क्रेडिट असाइन करय छै.
मार्केटिंग एट्रिब्यूशन के ट्रैकिंग के लेल कोन सॉफ्टवेयर सबसँ नीक अछि ?
सर्वश्रेष्ठ मार्केटिंग एट्रिब्यूशन सॉफ्टवेयर अहां कें बिजनेस मॉडल आ मापन लक्ष्य पर निर्भर करय छै. गूगल एनालिटिक्स 4 आ प्लेटफॉर्म-नेटिव डैशबोर्ड बेसिक एट्रिब्यूशन कें नीक सं संभालैत छै. नॉर्थबीम, ट्रिपल व्हेल, आरू रॉकरबॉक्स जैसनऽ उपकरण डायरेक्ट-रिस्पांस आरू ई-कॉमर्स संदर्भ लेली बनलऽ छै । सामरिक निर्णयक कें लेल, एट्रिब्यूशन सॉफ्टवेयर अलगाव मे उपयोग करय कें बजाय एमएमएम आ वृद्धिशीलता परीक्षण कें साथ जोड़ी बनावा पर सबसे अच्छा काम करय छै.
{ "@संदर्भ": "https://schema.org", "@ प्रकार": "FAQPage", "मुख्य इकाई": [ { "@type": "प्रश्न", "name": "विपणन विशेषता की अछि?", "स्वीकृत उत्तर": { "@type": "उत्तर", "पाठ": "विपणन विशेषता विपणन स्पर्श बिंदुअक कें क्रेडिट असाइन करय कें प्रक्रिया छै जे कोनों रूपांतरण मे योगदान देलक. आम विपणन विशेषता मॉडल मे लास्ट-क्लिक, फर्स्ट-क्लिक, रेखीय, आ डेटा-संचालित विशेषता शामिल छै. प्रत्येक ग्राहक यात्रा भर मे अलग-अलग तरह सं क्रेडिट असाइन करय छै. एट्रिब्यूशन चैनलक कें भीतर अभियान प्रदर्शन कें अनुकूलन कें लेल सब सं उपयोगी छै, मुदा इ इ स्थापित नहि कयर सकय छै की विपणन कें कारण कोनों व्यवसायिक परिणाम भेल छै." } . } . , { . "@type": "प्रश्न", "name": "अहाँ विपणन विशेषता के कोना मापैत छी?", "स्वीकृत उत्तर": { "@type": "उत्तर", "text": "एट्रिब्यूशन कें मापन रूपांतरण डाटा कें ओकरा सं पहिले कें टचपॉइंट सं जोड़य सं कैल जायत छै, ट्रैकिंग पिक्सेल, यूटीएम पैरामीटर, आ सीआरएम डाटा कें उपयोग करयत मार्ग कें मैप करय कें लेल. विपणन एट्रिब्यूशन सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म इ प्रक्रिया कें स्वचालित करयत छै आ चुनय कें लेल अलग-अलग एट्रिब्यूशन मॉडल प्रदान करयत छै. समझय कें लेल मुख्य सीमा इ छै की सब एट्रिब्यूशन दृष्टिकोण सहसंबंध कें आधार पर क्रेडिट असाइन करयत छै, कारणता कें आधार पर नहि." } . } . , { . "@type": "प्रश्न", "name": "विपणन विशेषता के ट्रैकिंग के लेल कोन सॉफ्टवेयर सबसँ नीक अछि?", "स्वीकृत उत्तर": { "@type": "उत्तर", "text": "सबसँ नीक मार्केटिंग एट्रिब्यूशन सॉफ्टवेयर अहां कें बिजनेस मॉडल आ मापन लक्ष्य पर निर्भर करय छै. गूगल एनालिटिक्स 4 आ प्लेटफॉर्म-नेटिव डैशबोर्ड बेसिक एट्रिब्यूशन कें नीक सं संभालयत छै. नॉर्थबीम, ट्रिपल व्हेल, आ रॉकरबॉक्स जैना टूल डायरेक्ट-रिस्पांस आ ई-कॉमर्स संदर्भक कें लेल बनायल गेल छै. रणनीतिक निर्णयक कें लेल, एट्रिब्यूशन सॉफ्टवेयर अलगाव मे उपयोग करय कें बजाय एमएमएम आ वृद्धिशीलता परीक्षण कें साथ जोड़ी बनावा पर सबसे अच्छा काम करय छै." } . } . ] . } .
निष्कर्ष
मार्केटिंग एट्रिब्यूशन के चुनौती कोनो एहन समस्या नहिं अछि जेकर समाधान असगर बेहतर सॉफ्टवेयर करैत अछि. ई एकटा संरचनात्मक सीमा अछि जे एट्रिब्यूशन की क' सकैत अछि । क्रेडिट असाइनमेंट आ कारण प्रमाण अलग-अलग चीज छै, आ ओकरा मिलाबै सं बजट निर्णय निकलय छै जे मांग निर्माण सं बेसी मांग कैप्चर कें पक्ष मे छै.
उच्च विकास वाला संगठनक न॑ एकरा स्तरित मापन प्रणाली के निर्माण करी क॑ संबोधित करलकै छै, जहां हर उपकरण एगो परिभाषित भूमिका निभाबै छै: परिचालन संचालन लेली प्लेटफॉर्म डाटा, सामरिक लेली एट्रिब्यूशनसंकेत, सामरिक आवंटन कें लेल एमएमएम, आ कारण सत्यापन कें लेल वृद्धिशीलता परीक्षण. एहि श्रृंखला के अगिला टुकड़ा में ई जांचल गेल अछि जे मार्केटिंग के नेता एहि संकेत के एक संग कोना उपयोग करैत छथि जे अगिला डॉलर के निवेश कतय जेबाक चाही.
यदि अहां ओहि टुकड़ा पर जेबा सं पहिने एहि बात पर गहींर धरि जेबाक चाहैत छी जे एट्रिब्यूशन कतय टूटैत अछि तं मार्केटिंग एट्रिब्यूशन ब्लाइंड स्पॉट के ई टूटब विशिष्ट विफलता मोड के विस्तार सं कवर करैत अछि. मापन कें राजस्व निर्णय सं कोना जोड़ल जै कें व्यापक दृष्टिकोण कें लेल, डिजिटल विपणन विशेषता कें इ गाइड एकटा उपयोगी संदर्भ छै.
