പ്രധാന ടേക്ക്അവേകൾ
ആധുനിക മാർക്കറ്റിംഗ് നേതാക്കൾ അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന എല്ലാ ചോദ്യങ്ങൾക്കും ഒരൊറ്റ മെഷർമെൻ്റ് രീതിക്ക് ഉത്തരം നൽകാൻ കഴിയില്ല. ഒന്നിലധികം ഉപകരണങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഒരു ലേയേർഡ് സ്റ്റാക്ക് ആവശ്യമാണ്.
മാർക്കറ്റിംഗ് ആട്രിബ്യൂഷൻ്റെ വെല്ലുവിളി ഘടനാപരമാണ്: ഇത് ടച്ച് പോയിൻ്റുകൾക്ക് ക്രെഡിറ്റ് നൽകുന്നു, പക്ഷേ കാര്യകാരണം തെളിയിക്കാൻ കഴിയില്ല. തന്ത്രപരമായ തീരുമാനങ്ങൾക്കല്ല, തന്ത്രപരമായ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനാണ് ഇത് മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്.
മാർക്കറ്റിംഗ് മിക്സ് മോഡലിംഗ് നാമമാത്രമായ വരുമാനവും ചാനൽ സാച്ചുറേഷനും തിരിച്ചറിയുന്നു, ഇത് ദീർഘകാല ബജറ്റ് വിഹിതം നയിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
ഇതിനകം നിലവിലിരുന്ന ഡിമാൻഡ് പിടിച്ചെടുക്കുന്നതിനുപകരം, മാർക്കറ്റിംഗ് പ്രവർത്തനം യഥാർത്ഥത്തിൽ ഫലങ്ങൾ സൃഷ്ടിച്ചിട്ടുണ്ടോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും വിശ്വസനീയമായ മാർഗമാണ് ഇൻക്രിമെൻ്റാലിറ്റി ടെസ്റ്റിംഗ്.
പയനിയർമാർ, സ്ഥിരതാമസക്കാർ, പ്ലാനർമാർ എന്നിങ്ങനെ മെഷർമെൻ്റ് ടീമുകളെ സംഘടിപ്പിക്കുന്നത് ഓരോ തരത്തിലുള്ള ജോലിക്കും ശരിയായ മാനദണ്ഡങ്ങളും തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്ന വേഗതയും ലഭിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
മിക്ക മാർക്കറ്റിംഗ് നേതാക്കൾക്കും മാർക്കറ്റിംഗ് ആട്രിബ്യൂഷൻ്റെ വെല്ലുവിളി നന്നായി അറിയാം: നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ നിറഞ്ഞ ഡാഷ്ബോർഡുകൾ ഉണ്ട്, എന്നാൽ ഏത് നിക്ഷേപമാണ് യഥാർത്ഥത്തിൽ വളർച്ചയെ നയിക്കുന്നതെന്ന് അക്കങ്ങൾ വിശ്വസനീയമായി ഉത്തരം നൽകുന്നില്ല. ഒരു മികച്ച ഉപകരണം, മികച്ച മോഡൽ അല്ലെങ്കിൽ കൂടുതൽ കൃത്യമായ ആട്രിബ്യൂഷൻ സിസ്റ്റം എന്നിവയ്ക്കായി തിരയുക എന്നതാണ് സഹജാവബോധം. എന്നാൽ കൃത്യമായി അളക്കുന്ന സ്ഥാപനങ്ങൾ ആ സഹജാവബോധത്തെ മറികടന്നു.
സത്യത്തിൻ്റെ ഒരൊറ്റ ഉറവിടം തേടുന്നത് അവർ നിർത്തി. മാർക്കറ്റിംഗ് ആട്രിബ്യൂഷൻ്റെ വെല്ലുവിളി വിശാലമായ ഒരു പ്രശ്നത്തിൻ്റെ ഭാഗമാണ്: ആധുനിക മാർക്കറ്റിംഗ് പരിതസ്ഥിതികൾ എല്ലാം ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു രീതിക്ക് വളരെ സങ്കീർണ്ണമാണ്. കണ്ടെത്തൽ നിരവധി പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിൽ സംഭവിക്കുന്നു, വാങ്ങുന്നയാളുടെ യാത്രകൾ വളരെ വിഘടിതമാണ്, കൂടാതെ സ്വകാര്യത മാറ്റങ്ങൾ ഒരു പൂർണ്ണമായ ചിത്രം നൽകുന്നതിന് ഏതൊരു ഉപകരണത്തിനും വളരെയധികം സിഗ്നലുകൾ ഇല്ലാതാക്കി.
പകരം പ്രവർത്തിക്കുന്നത് ഒരു ലേയേർഡ് സമീപനമാണ്. വ്യത്യസ്ത അളവെടുപ്പ് രീതികൾ വ്യത്യസ്ത ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നു, ഉയർന്ന വളർച്ചാ ഓർഗനൈസേഷനുകൾ മനഃപൂർവ്വം അവയെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. മാർക്കറ്റിംഗ് മിക്സ് മോഡലിംഗ് തന്ത്രപരമായ ബജറ്റ് വിഹിതം ഗൈഡ് ചെയ്യുന്നു. ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട പ്രവർത്തനം ഫലത്തിന് കാരണമായോ എന്ന് ഇൻക്രിമെൻ്റിറ്റി ടെസ്റ്റിംഗ് സാധൂകരിക്കുന്നു. പ്ലാറ്റ്ഫോം ഡാറ്റ ദൈനംദിന പ്രചാരണ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. ഓരോന്നും നിർവചിക്കപ്പെട്ട പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. അവയൊന്നും ഒരു ഒറ്റപ്പെട്ട തന്ത്രമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നില്ല.
ആധുനിക മാർക്കറ്റിംഗ് മെഷർമെൻ്റിനെക്കുറിച്ചുള്ള മൂന്ന് ഭാഗങ്ങളുള്ള പരമ്പരയിലെ രണ്ടാമത്തെ ഭാഗമാണിത്. ട്രാഫിക്, റാങ്കിംഗ്, ROAS എന്നിവ പോലുള്ള പരമ്പരാഗത അളവുകോലുകൾ വിശ്വാസ്യത കുറയുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് ആദ്യ ഭാഗം പരിശോധിച്ചു. വളർച്ചാ തീരുമാനങ്ങളെ യഥാർത്ഥത്തിൽ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഒരു മെഷർമെൻ്റ് സിസ്റ്റം എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാമെന്ന് ഈ ഭാഗം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
എന്തുകൊണ്ട് സിംഗിൾ മെഷർമെൻ്റ് രീതി ഇനി പ്രവർത്തിക്കുന്നില്ല
മിക്ക ടീമുകളും ആശ്രയിക്കുന്ന ഡിജിറ്റൽ മാർക്കറ്റിംഗ് ആട്രിബ്യൂഷൻ ടൂളുകൾ വ്യത്യസ്തമായ പരിതസ്ഥിതിക്ക് വേണ്ടി നിർമ്മിച്ചതാണ്. ഉപയോക്തൃ യാത്രകൾ താരതമ്യേന രേഖീയമായിരിക്കുമ്പോൾ, സെഷനുകളിലുടനീളം കുക്കികൾ വിശ്വസനീയമായി ട്രാക്ക് ചെയ്യപ്പെടുമ്പോൾ അവ നന്നായി പ്രവർത്തിച്ചു, കൂടാതെ ലോഗ് ചെയ്യാൻ എളുപ്പമുള്ള ചാനലുകളിലൂടെയാണ് മിക്ക കണ്ടെത്തലുകളും നടന്നത്. ആ പരിസ്ഥിതി ഇല്ലാതായി.
ഇന്ന്, ഒരു വാങ്ങുന്നയാൾ AI- സൃഷ്ടിച്ച ഉത്തരത്തിലൂടെ ഒരു ബ്രാൻഡിനെ കണ്ടുമുട്ടുകയും YouTube-ൽ അത് ഗവേഷണം ചെയ്യുകയും ഒരു സ്വകാര്യ സന്ദേശ ത്രെഡിൽ ചർച്ച ചെയ്യുകയും മൂന്നാഴ്ചയ്ക്ക് ശേഷം ഒരു ബ്രാൻഡഡ് തിരയലിലൂടെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യാം. ആട്രിബ്യൂഷൻ സിസ്റ്റം അവസാനത്തെ ടച്ച് പോയിൻ്റ് ക്രെഡിറ്റ് ചെയ്യുന്നു. യഥാർത്ഥത്തിൽ തീരുമാനത്തെ രൂപപ്പെടുത്തിയ ചാനലുകൾക്ക് കുറച്ച് അല്ലെങ്കിൽ ഒന്നും ലഭിക്കുന്നില്ല.
ഇതാണ് പ്രധാന ഘടനാപരമായ പ്രശ്നം. മാർക്കറ്റിംഗ് ആട്രിബ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത് ക്രെഡിറ്റ് നൽകാനാണ്, കാരണം സ്ഥാപിക്കാൻ അല്ല. സങ്കീർണ്ണമായ മൾട്ടി-ടച്ച് ആട്രിബ്യൂഷൻ മാർക്കറ്റിംഗ് സമീപനങ്ങൾ പോലും ഇപ്പോഴും അതേ അടിസ്ഥാന പരിമിതിയിലാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്: ഒരു പരിവർത്തനത്തിന് മുമ്പുള്ള ടച്ച് പോയിൻ്റുകൾ അവ കാണിക്കാൻ കഴിയും, എന്നാൽ അവയിലേതെങ്കിലും നീക്കം ചെയ്യുന്നത് ഫലത്തെ മാറ്റിമറിക്കുമെന്ന് അവർക്ക് തെളിയിക്കാൻ കഴിയില്ല.
ഉയർന്ന വളർച്ചാ ഓർഗനൈസേഷനുകൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞത് വ്യത്യസ്ത അളവെടുക്കൽ ഉപകരണങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നു എന്നതാണ്. ആട്രിബ്യൂഷൻ മോഡലിംഗ് ഉത്തരങ്ങൾ: ഒരു പരിവർത്തനത്തിന് മുമ്പ് ഏത് ടച്ച് പോയിൻ്റുകൾ ഉണ്ടായിരുന്നു? മാർക്കറ്റിംഗ് മിക്സ് മോഡലിംഗ് ഉത്തരങ്ങൾ: കാലക്രമേണ ചാനലുകളിലുടനീളം ഏറ്റവും ശക്തമായ വരുമാനം എവിടെയാണ്? ഇൻക്രിമെൻ്റിറ്റി ടെസ്റ്റിംഗ് ഉത്തരങ്ങൾ: ഈ നിർദ്ദിഷ്ട പ്രവർത്തനം യഥാർത്ഥത്തിൽ ഫലങ്ങളെ മാറ്റിയിട്ടുണ്ടോ?
ഓരോ ചോദ്യവും പ്രധാനമാണ്. ഓരോന്നിനും വ്യത്യസ്തമായ സമീപനം ആവശ്യമാണ്. NP ഡിജിറ്റൽ ഗവേഷണമനുസരിച്ച്, 90 ശതമാനം ഉയർന്ന വളർച്ചാ വിപണനക്കാരും ഇൻക്രിമെൻ്റാലിറ്റി പരിശോധനയ്ക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്നു, 61 ശതമാനം ആട്രിബ്യൂഷൻ മോഡലിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു, 42 ശതമാനം മാർക്കറ്റിംഗ് മിക്സ് മോഡലിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ ടീമുകൾ മൂന്നും ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൈയിലുള്ള തീരുമാനത്തിൻ്റെ ഭാരം.
തന്ത്രപരമായ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശമായി മാർക്കറ്റിംഗ് മിക്സ് മോഡലിംഗ്
മാർക്കറ്റിംഗ് മിക്സ് മോഡലിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ എംഎംഎം, ആട്രിബ്യൂഷനേക്കാൾ വ്യത്യസ്തമായ ഒരു സമീപനമാണ് അളക്കുന്നത്. വ്യക്തിഗത ഉപയോക്തൃ യാത്രകൾ ട്രാക്കുചെയ്യുന്നതിനുപകരം, കാലക്രമേണ ചാനലുകളിലുടനീളം മാർക്കറ്റിംഗ് ചെലവുകളും ബിസിനസ്സ് ഫലങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം മാതൃകയാക്കാൻ ഇത് സംഗ്രഹിച്ച ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ആട്രിബ്യൂഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് നൽകാൻ കഴിയാത്ത മാർജിനൽ റിട്ടേണുകളുടെ കാഴ്ചയാണ് ഫലം.
ഓരോ അധിക ഡോളറും എവിടെ ചിലവഴിക്കുന്നു എന്ന് തിരിച്ചറിയാൻ MMM ഏറ്റവും ഉപയോഗപ്രദമാണ്ചാനൽ കുറഞ്ഞ വരുമാനം നൽകുന്നു. ശക്തമായ ബ്ലെൻഡഡ് ROAS-ൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു ചാനൽ ഒരു ഡാഷ്ബോർഡിൽ കാര്യക്ഷമമായി കാണപ്പെട്ടേക്കാം, അതേസമയം അതിൻ്റെ ബജറ്റിൻ്റെ അവസാന 30 ശതമാനം നിസാരമായ വർദ്ധനവ് വരുമാനം ഉണ്ടാക്കുന്നു. MMM ആ കാര്യക്ഷമതയില്ലായ്മയെ പ്രകടമാക്കുന്നു. വീഡിയോ അല്ലെങ്കിൽ ബ്രാൻഡ് നിക്ഷേപം അപ്സ്ട്രീം എങ്ങനെ പണമടച്ചുള്ള തിരയലിലെ പരിവർത്തന നിരക്കുകളെ ബാധിക്കുന്നു എന്നതുപോലുള്ള ക്രോസ്-ചാനൽ ഇഫക്റ്റുകൾ തിരിച്ചറിയാനും ഇത് സഹായിക്കുന്നു.
തന്ത്രപരമായ ബജറ്റ് വിഹിതത്തിന്, ഇത് MMM-നെ ഏറ്റവും വിശ്വസനീയമായ ഉപകരണമാക്കി മാറ്റുന്നു. ഇതിന് ഉപയോക്തൃ-തല ട്രാക്കിംഗ് ആവശ്യമില്ല, അതിനർത്ഥം സ്വകാര്യത മാറ്റങ്ങളും കുക്കി ഒഴിവാക്കലും ആട്രിബ്യൂഷനായി അവർ ചെയ്യുന്നതുപോലെ അതിൻ്റെ കൃത്യതയെ ഇല്ലാതാക്കുന്നില്ല. ദൈനംദിന ആട്രിബ്യൂഷൻ സിഗ്നലുകൾ ശബ്ദമയമാകുമ്പോൾ പോലും ത്രൈമാസ MMM റണ്ണുകൾക്ക് ദീർഘകാല ബജറ്റ് തീരുമാനങ്ങൾ സ്ഥിരമായി മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും.
MMM-ന് യഥാർത്ഥ പരിധികളുണ്ട്. അപ്പർ-ഫണൽ ബ്രാൻഡ് ബിൽഡിംഗിനെ കൃത്യമായി കണക്കാക്കാൻ ഇത് പാടുപെടുന്നു, കാരണം ഒരു ബ്രാൻഡ് ഇംപ്രഷനും ഡൗൺസ്ട്രീം പരിവർത്തനവും തമ്മിലുള്ള കാലതാമസം വളരെ നീണ്ടതും പരോക്ഷവുമായ ചരിത്രപരമായ പരസ്പര ബന്ധങ്ങൾ വൃത്തിയായി പിടിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയാത്തതാണ്. ബ്രാൻഡ് ട്രാക്കിംഗും പെർസെപ്ഷൻ പഠനങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് തന്ത്രപരമായ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശത്തിനായി MMM ഉപയോഗിക്കുന്ന ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് ഏറ്റവും പൂർണ്ണമായ ചിത്രം ലഭിക്കും.
കോസൽ എഞ്ചിൻ ആയി ഇൻക്രിമെൻ്റാലിറ്റി ടെസ്റ്റിംഗ്
MMM തന്ത്രപരമായ ദിശ നൽകുന്നുവെങ്കിൽ, ഇൻക്രിമെൻ്റാലിറ്റി ടെസ്റ്റിംഗ് കാര്യകാരണ തെളിവ് നൽകുന്നു. ഇത് ഉത്തരം നൽകുന്ന ചോദ്യം നിർദ്ദിഷ്ടമാണ്: ഈ മാർക്കറ്റിംഗ് പ്രവർത്തനം നടന്നില്ലെങ്കിൽ ഈ ഫലം സംഭവിക്കുമായിരുന്നോ? ആട്രിബ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ ചോദിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് അടിസ്ഥാനപരമായി വ്യത്യസ്തമായ ചോദ്യമാണിത്, എവിടെ നിക്ഷേപിക്കണമെന്ന് തീരുമാനിക്കുന്നതിന് ഉത്തരം വളരെ ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
ഏറ്റവും സാധാരണമായ ഇൻക്രിമെൻ്റാലിറ്റി സമീപനങ്ങളിൽ ജിയോ പരീക്ഷണങ്ങൾ, ഹോൾഡൗട്ട് ടെസ്റ്റുകൾ, കാമ്പെയ്ൻ താൽക്കാലികമായി നിർത്തൽ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഒരു ജിയോ പരീക്ഷണത്തിൽ, പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ വിപണികൾ തിരിച്ചറിയുകയും ഒരു ഗ്രൂപ്പിൽ ചെലവഴിക്കുന്നത് മറ്റൊരു ഗ്രൂപ്പിൽ നിലനിർത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. രണ്ട് ഗ്രൂപ്പുകൾ തമ്മിലുള്ള ഫലങ്ങളിലെ വ്യത്യാസം മാർക്കറ്റിംഗ് പ്രവർത്തനത്തിൽ നിന്ന് കാര്യകാരണമായ ഉയർച്ചയെ വേർതിരിക്കുന്നു. ഹോൾഡൗട്ട് ടെസ്റ്റുകൾ പ്രേക്ഷക തലത്തിൽ ഒരേ യുക്തി പ്രയോഗിക്കുന്നു. കാമ്പെയ്ൻ താൽക്കാലികമായി നിർത്തുന്നു, അതേസമയം, ചെലവ് നിർത്തുമ്പോൾ ഫലങ്ങൾ കുറയുമോ എന്നും വെളിപ്പെടുത്താൻ കഴിയും.
ആമസോൺ ആട്രിബ്യൂഷനോ മറ്റ് മാർക്കറ്റ് പ്ലേസ് അധിഷ്ഠിത അളവെടുപ്പോ നടത്തുന്ന ടീമുകൾക്ക്, ഇൻക്രിമെൻ്റാലിറ്റി ടെസ്റ്റിംഗ് പ്രത്യേകിച്ചും വിലപ്പെട്ടതാണ്, കാരണം പ്ലാറ്റ്ഫോം റിപ്പോർട്ടുചെയ്ത പരിവർത്തനങ്ങൾ പലപ്പോഴും സൃഷ്ടിച്ച കാമ്പെയ്ൻ ആവശ്യപ്പെടുന്നതിനുപകരം ഇതിനകം നിലനിന്നിരുന്ന ഡിമാൻഡിനെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു.
NP ഡിജിറ്റൽ റിസർച്ച് ട്രാക്കിംഗ് ഇൻക്രിമെൻ്റൽ വേഴ്സ് ആട്രിബ്യൂട്ട് ചെയ്ത പരിവർത്തനങ്ങൾ, മിക്കവാറും എല്ലാ സാഹചര്യങ്ങളിലും അർത്ഥവത്തായ വിടവുകൾ കണ്ടെത്തി. ഓർഗാനിക് സോഷ്യൽ 3 ശതമാനം ആട്രിബ്യൂട്ട് ലിഫ്റ്റിൽ നിന്ന് 13 ശതമാനം വർദ്ധനവ് കാണിച്ചു. പെയ്ഡ് സോഷ്യൽ ആട്രിബ്യൂട്ട് ചെയ്ത 24 ശതമാനത്തിനെതിരെ 17 ശതമാനം വർദ്ധനവ് കാണിച്ചു, ആട്രിബ്യൂഷൻ ആ ചാനലിന് അമിത ക്രെഡിറ്റ് നൽകുന്നുവെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഈ വിടവുകൾ ബജറ്റ് എവിടെ പോകണം എന്നതിനെ നേരിട്ട് ബാധിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഇൻക്രിമെൻ്റാലിറ്റി ടെസ്റ്റിംഗ് കൂടാതെ അവ അദൃശ്യവുമാണ്.
ഇൻക്രിമെൻ്റാലിറ്റി ടെസ്റ്റിംഗിന് പ്ലാനിംഗും ക്ലീൻ ഡാറ്റയും ആവശ്യമാണ്, എന്നാൽ ഇതിന് വലിയ ബജറ്റ് ആവശ്യമില്ല. ഒരു പ്രധാന ചാനലിൽ നന്നായി രൂപകല്പന ചെയ്ത ഒരു ജിയോ ഹോൾഡൗട്ട് പോലും മാസങ്ങളോളം ആട്രിബ്യൂഷൻ റിപ്പോർട്ടിംഗിനെ അപേക്ഷിച്ച് കാര്യകാരണ സ്വാധീനത്തെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമായ ഉൾക്കാഴ്ച നൽകുന്നു.
പ്ലാറ്റ്ഫോം ഡാറ്റ ഇപ്പോഴും പ്രധാനമാണ്, എന്നാൽ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി മാത്രം
Google, Meta, മറ്റ് പരസ്യ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള പ്ലാറ്റ്ഫോം ഡാഷ്ബോർഡുകൾ ഉപയോഗപ്രദമായി തുടരുന്നു, എന്നാൽ അവയുടെ പങ്ക് മിക്ക ടീമുകളും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനേക്കാൾ ഇടുങ്ങിയതാണ്. പ്ലാറ്റ്ഫോം റിപ്പോർട്ടിംഗിൽ നിർമ്മിച്ച ആട്രിബ്യൂഷൻ ബ്ലൈൻഡ് സ്പോട്ടുകൾ ഘടനാപരമാണ്, ആകസ്മികമല്ല. പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത് അവരുടെ സ്വന്തം ആവാസവ്യവസ്ഥയിൽ കാമ്പെയ്ൻ പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനാണ്. ആ പ്രകടനം നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിനെ മാറ്റിമറിച്ചോ എന്ന് നിങ്ങളോട് പറയാൻ അവ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടില്ല.
ദൈനംദിന തീരുമാനങ്ങൾക്ക്, പ്ലാറ്റ്ഫോം ഡാറ്റയാണ് ശരിയായ ഉപകരണം. ബഡ്ജറ്റിന് എതിരായി ചെലവിടൽ, പെർഫോമൻസ് സിഗ്നലുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ബിഡ് ക്രമീകരിക്കൽ, ക്രിയേറ്റീവ് ക്ഷീണം തിരിച്ചറിയൽ, ഡെലിവറി പ്രശ്നങ്ങൾ എന്നിവയെല്ലാം പ്ലാറ്റ്ഫോം മെട്രിക്സിനെ ആശ്രയിക്കുന്നു. ഇവ പ്രവർത്തനപരമായ തീരുമാനങ്ങളാണ്, പ്ലാറ്റ്ഫോം ഡാറ്റ അവ നന്നായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.
പ്ലാറ്റ്ഫോം ഡാറ്റ വിശ്വസനീയമല്ലാതാകുന്നത് തന്ത്രപരമായ തീരുമാനങ്ങളിലാണ്. പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ സാധ്യതയുള്ള ഉപയോക്താക്കൾക്കായി അൽഗോരിതങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു, അതിനർത്ഥം ഡിമാൻഡ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനേക്കാൾ ഡിമാൻഡ് ക്യാപ്ചർ ചെയ്യുന്നതിനെ അവർ വ്യവസ്ഥാപിതമായി അനുകൂലിക്കുന്നു എന്നാണ്. പ്ലാറ്റ്ഫോം ഡാഷ്ബോർഡിലെ ഉയർന്ന ROAS കണക്ക് കാര്യക്ഷമമായ ഒരു അൽഗോരിതം പ്രതിഫലിപ്പിച്ചേക്കാം, ഫലപ്രദമായ മാർക്കറ്റിംഗ് അല്ല.
NP ഡിജിറ്റൽ ഗവേഷണം അനുസരിച്ച്, മോശം ആട്രിബ്യൂഷൻ ചെറുകിട ബിസിനസുകൾക്ക് പരസ്യ ചെലവിൻ്റെ ശരാശരി 19.4 ശതമാനവും മിഡ്-മാർക്കറ്റ് കമ്പനികൾക്ക് 11.5 ശതമാനവും എൻ്റർപ്രൈസ് ബ്രാൻഡുകൾക്ക് 7.7 ശതമാനവും ചിലവാക്കുന്നു. പ്ലാറ്റ്ഫോം റിപ്പോർട്ടിംഗിൽ ആ പാഴായ ചെലവ് മിക്കവാറും അദൃശ്യമാണ്, കാരണം പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾക്ക് അത് പുറത്തുവരാൻ പ്രോത്സാഹനമില്ല.
പ്ലാറ്റ്ഫോം മെട്രിക്സ് എന്താണോ അതിനായി ഉപയോഗിക്കുക എന്നതാണ് പ്രായോഗിക മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം: തന്ത്രപരമായ സ്റ്റിയറിംഗാണ്, തന്ത്രപരമായ സത്യമല്ല.
പയനിയർ-സെറ്റിൽലർ-പ്ലാനർ മെഷർമെൻ്റ്മോഡൽ
ഒരു ലേയേർഡ് മെഷർമെൻ്റ് സിസ്റ്റം നിർമ്മിക്കുന്നത് ഒരു സാങ്കേതിക വെല്ലുവിളി മാത്രമല്ല. അതൊരു സംഘടനാപരമായ ഒന്നാണ്. എല്ലാ ഫലപ്രദമായ അളവെടുപ്പ് ഓർഗനൈസേഷനും ആവശ്യമായ മൂന്ന് വ്യത്യസ്ത റോളുകൾ ഉണ്ട്: പയനിയർമാർ, കുടിയേറ്റക്കാർ, പ്ലാനർമാർ.
പയനിയർമാർ ഇപ്പോൾ അളക്കാൻ കഴിയുന്നതിൻ്റെ അരികുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. അവർ ഇൻക്രിമെൻ്റാലിറ്റി പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തുന്നു, പ്രാരംഭ മാർക്കറ്റിംഗ് മിക്സ് മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു, ജിയോ ഹോൾഡൗട്ടുകൾ പരീക്ഷിക്കുന്നു, പ്രഷർ-ടെസ്റ്റ് അനുമാനങ്ങൾ ഇനി നിലനിൽക്കില്ല. രൂപകൽപ്പന പ്രകാരം അവരുടെ ജോലി അനിശ്ചിതത്വത്തിലാണ്. പയനിയർമാർ ഉറപ്പ് നൽകുന്നില്ല; അവർ ദിശ നൽകുന്നു. പ്രവർത്തന റിപ്പോർട്ടിംഗിൻ്റെ അതേ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ കോൺഫിഡൻസ് നിലവാരത്തിൽ അവരെ പിടിച്ചുനിർത്തുന്നത്, മൂല്യം ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഈ ജോലി നിർത്തും.
സ്ഥിരതാമസക്കാർ പരീക്ഷണങ്ങളിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞത് എടുക്കുകയും അത് ആവർത്തിക്കാവുന്ന പ്രക്രിയകളാക്കി മാറ്റുകയും ചെയ്യുന്നു. അവർ മോഡലുകൾ പരിഷ്കരിക്കുകയും അനുമാനങ്ങൾ കർശനമാക്കുകയും ആസൂത്രണ തീരുമാനങ്ങളിലേക്ക് ഉൾക്കാഴ്ചകളെ ബന്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇവിടെയാണ് ആദ്യകാല MMM റൺ പ്ലേബുക്കുകളായി പരിണമിക്കുന്നത്, ഒപ്പം ഇൻക്രിമെൻ്റാലിറ്റി ടെസ്റ്റ് ഫലങ്ങൾ ചട്ടക്കൂടുകളായി മാറുന്നിടത്ത് ടീമുകൾക്ക് സ്ഥിരമായി അപേക്ഷിക്കാം. യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്ക് ദിശാസൂചനയുള്ള ഉൾക്കാഴ്ച വിവർത്തനം ചെയ്തുകൊണ്ട് സെറ്റിൽർമാർ വിശ്വാസം വളർത്തുന്നു.
പ്ലാനർമാർ ദൈനംദിന പ്രവർത്തനങ്ങൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നു. തത്സമയം ചെലവഴിക്കാൻ അവർ പ്ലാറ്റ്ഫോം ഡാറ്റ, ആട്രിബ്യൂഷൻ സിഗ്നലുകൾ, കൺവേർഷൻ മെക്കാനിക്സ് എന്നിവയെ ആശ്രയിക്കുന്നു. ഈ പാളി ആവശ്യമാണ്; അതില്ലാതെ, നിർവ്വഹണം തകരുന്നു. എന്നാൽ ദീർഘകാല വളർച്ചയെക്കുറിച്ച് വിശദീകരിക്കാനോ പ്രകടനത്തിലെ ഘടനാപരമായ മാറ്റങ്ങൾ കണ്ടെത്താനോ പ്ലാനർമാരോട് ആവശ്യപ്പെടരുത്. ചാനൽ പരിമിതികൾക്കുള്ളിൽ കാര്യക്ഷമത ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക എന്നതാണ് അവരുടെ ശ്രദ്ധ.
മിക്ക ഓർഗനൈസേഷനുകളും വീഴുന്ന പരാജയ മോഡ് പയനിയർ-ലെവൽ വർക്കിന് ഉറപ്പുള്ള പ്ലാനർ-ലെവൽ മാനദണ്ഡങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുക എന്നതാണ്. പരീക്ഷണങ്ങളിൽ നിന്ന് 95 ശതമാനം സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ആത്മവിശ്വാസം ആവശ്യമാണ്, പുതിയതൊന്നും നിർമ്മിക്കപ്പെടില്ല എന്ന ഉറപ്പ് വികസിപ്പിക്കാൻ സമയം ആവശ്യമാണ്. 60 ശതമാനം ദിശാബോധമുള്ള ഒരു മോഡൽ, വേഗത്തിലുള്ള ആവർത്തനവുമായി ജോടിയാക്കിയത്, കാലിലൊന്ന് വൈകി എത്തുന്ന ഒരു മികച്ച ഉത്തരത്തെ സ്ഥിരമായി മറികടക്കുന്നു.
എങ്ങനെയാണ് ഉയർന്ന വളർച്ചയുള്ള കമ്പനികൾ അളക്കൽ ഉറവിടങ്ങൾ അനുവദിക്കുന്നത്
കനേഡിയൻ ബ്രാൻഡുകളിലുടനീളമുള്ള NP ഡിജിറ്റൽ റിസർച്ച് ട്രാക്കിംഗ് മെഷർമെൻ്റ് രീതികൾ ശരാശരി ഓർഗനൈസേഷനുകളും ഉയർന്ന വളർച്ചയും തമ്മിലുള്ള വ്യക്തമായ വിഭജനം കണ്ടെത്തി. ശരാശരി ടീമുകൾ അവരുടെ മെഷർമെൻ്റ് സ്വാധീനത്തിൻ്റെ ഏകദേശം 65 ശതമാനം പ്ലാറ്റ്ഫോം ഡാഷ്ബോർഡുകളിലേക്കും 25 ശതമാനം ആട്രിബ്യൂഷൻ ടൂളുകളിലേക്കും നീക്കിവയ്ക്കുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ തന്ത്രപരമായ രീതികൾക്ക് കുറച്ച് ഇടം നൽകുന്നു.
വാർഷിക മീഡിയ നിക്ഷേപത്തിൽ $750,000-ത്തിലധികം ഉള്ള ഉയർന്ന വളർച്ചാ ബ്രാൻഡുകൾ അർത്ഥവത്തായ രീതിയിൽ വ്യത്യസ്തമായി കാണപ്പെടുന്നു. പ്ലാറ്റ്ഫോം ഡാഷ്ബോർഡ് റിലയൻസ് ഏകദേശം 45 ശതമാനമായി കുറയുന്നു. ആട്രിബ്യൂഷൻ ടൂൾ ഉപയോഗം 15 ശതമാനമായി കുറയുന്നു. എംഎംഎം 5 ശതമാനത്തിൽ നിന്ന് 20 ശതമാനമായി വളരുന്നു. ഇൻക്രിമെൻ്റാലിറ്റി ടെസ്റ്റിംഗ് 10 ശതമാനത്തിൽ എത്തുന്നു, ആദ്യകാല ജനറേറ്റീവ് സെർച്ച് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ വർക്ക് മറ്റൊരു 10 ശതമാനം വരും.
ഈ ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ആട്രിബ്യൂഷനോ പ്ലാറ്റ്ഫോം ഡാറ്റയോ ഉപേക്ഷിക്കുന്നില്ല. അവർ അവയെ വീണ്ടും തൂക്കിനോക്കുന്നു. യുക്തി ലളിതമാണ്: മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന വിപണികളിൽ, മാറ്റം സംഭവിക്കുന്നിടത്താണ് നിങ്ങൾ അളക്കാനുള്ള കഴിവ് നിർമ്മിക്കുന്നത്, പരിചയം സുരക്ഷിതമെന്ന് തോന്നുന്നിടത്ത് അല്ല. ഈ രീതികളിലെല്ലാം ലക്ഷ്യം ദിശാബോധമുള്ള ആത്മവിശ്വാസമാണ്, അതിനർത്ഥം മെച്ചപ്പെട്ട ബജറ്റ് തീരുമാനങ്ങൾ വേഗത്തിലാക്കാൻ മതിയായ സിഗ്നലാണ്, അവസരം അവസാനിച്ചതിന് ശേഷം ലഭിക്കുന്ന കൃത്യമായ ഉറപ്പല്ല.
നിങ്ങളുടെ മെഷർമെൻ്റ് സിസ്റ്റം വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഏഴ് ഘട്ടങ്ങൾ
ഒരു മെഷർമെൻ്റ് സിസ്റ്റം പുനർനിർമ്മിക്കുന്നതിന് എല്ലാം ഒരേസമയം മാറ്റിസ്ഥാപിക്കേണ്ടതില്ല. ഇത് നന്നായി ചെയ്യുന്ന ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ക്രമേണ വികസിക്കുന്നു, പൂർണ്ണമായ ഒരു പുനർനിർമ്മാണത്തിന് ശ്രമിക്കുന്നതിനുപകരം ശരിയായ ക്രമത്തിൽ കഴിവ് കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നു.
നിങ്ങളുടെ നിലവിലെ മെഷർമെൻ്റ് ഇൻപുട്ടുകൾ മാപ്പ് ചെയ്യുക. നിങ്ങളുടെ ടീം ഉപയോഗിക്കുന്ന എല്ലാ ടൂളുകളും ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളും ലിസ്റ്റുചെയ്യുകയും ഓരോരുത്തരും എവിടെയാണ് ഇരിക്കുന്നതെന്ന് തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്യുക: പ്രവർത്തന പ്ലാറ്റ്ഫോം ഡാറ്റ, ആട്രിബ്യൂഷൻ മോഡലിംഗ്, MMM അല്ലെങ്കിൽ ഇൻക്രിമെൻ്റാലിറ്റി. മിക്ക ടീമുകളും ആദ്യ രണ്ടിൽ വളരെയധികം കേന്ദ്രീകരിച്ചിരിക്കുന്നതായി കണ്ടെത്തുന്നു.
തീരുമാനത്തിലെ വിടവുകൾ തിരിച്ചറിയുക. നിങ്ങളുടെ നിലവിലെ സ്റ്റാക്കിന് ഉത്തരം നൽകാൻ കഴിയാത്ത തന്ത്രപ്രധാനമായ ചോദ്യങ്ങൾ എന്താണെന്ന് വ്യക്തമാക്കുക. മാർക്കറ്റിംഗ് ആട്രിബ്യൂഷൻ്റെ വെല്ലുവിളി ഇവിടെ ഏറ്റവും കൂടുതൽ ദൃശ്യമാണ്: മാർജിനൽ റിട്ടേണിലേക്ക് ദൃശ്യപരത കൂടാതെ ബ്ലെൻഡഡ് ROAS അടിസ്ഥാനമാക്കി നിങ്ങൾ എവിടെയാണ് ബജറ്റ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നത്? നിലവിലുള്ള ഡിമാൻഡ് പിടിച്ചെടുക്കുന്ന ചാനലുകൾക്ക് നിങ്ങൾ എവിടെയാണ് ക്രെഡിറ്റ് ചെയ്യുന്നത്?
അടിസ്ഥാന മോഡലിംഗ് അവതരിപ്പിക്കുക. ലളിതമായ ഒരു ത്രൈമാസ MMM റൺ പോലും ആട്രിബ്യൂഷനേക്കാൾ കൂടുതൽ തന്ത്രപരമായ ദിശ നൽകുന്നു. നിങ്ങളുടെ ഏറ്റവും കൂടുതൽ ചെലവഴിക്കുന്ന ചാനലുകളും ബിസിനസ്സ് ഫലങ്ങളും വരുമാനവുമായി നേരിട്ട് ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.
നിങ്ങളുടെ ആദ്യ ഇൻക്രിമെൻ്റിറ്റി ടെസ്റ്റ് നടത്തുക. ഒരു പ്രധാന ചാനൽ തിരഞ്ഞെടുത്ത് ഒരു ജിയോ ഹോൾഡൗട്ട് അല്ലെങ്കിൽ ഹോൾഡ്ഔട്ട് ഓഡിയൻസ് ടെസ്റ്റ് ഡിസൈൻ ചെയ്യുക. ലക്ഷ്യം പൂർണതയല്ല; ഇത്തരത്തിലുള്ള അളവുകോലിലൂടെ അത് സംഘടനാപരമായ കഴിവും സൗകര്യവും കെട്ടിപ്പടുക്കുകയാണ്.
ഭരണ പ്രതീക്ഷകൾ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുക. ആട്രിബ്യൂഷൻ റിപ്പോർട്ടുകൾ ഒറ്റരാത്രികൊണ്ട് നേതൃത്വ അവലോകനങ്ങളിൽ നിന്ന് അപ്രത്യക്ഷമാകില്ല. ഓടുന്നത് എആട്രിബ്യൂഷൻ ഡാറ്റയ്ക്കൊപ്പം ഇൻക്രിമെൻ്റാലിറ്റിയും എംഎംഎം കണ്ടെത്തലുകളും കാണിക്കുന്ന സമാന്തര ട്രാക്ക് ഒരു പൂർണ്ണ പരിവർത്തനം ആവശ്യമില്ലാതെ തന്നെ പുതിയ സമീപനത്തിൽ ആത്മവിശ്വാസം വളർത്തുന്നു.
പ്രക്രിയകൾ ക്രമേണ നിർമ്മിക്കുക. സ്ഥിരതാമസക്കാർ പയനിയർ പരീക്ഷണങ്ങളെ ആവർത്തിക്കാവുന്ന വർക്ക്ഫ്ലോകളാക്കി മാറ്റുന്നു. ഓരോ ഇൻക്രിമെൻ്റലിറ്റി ടെസ്റ്റും ഡോക്യുമെൻ്റഡ് മെത്തഡോളജി തയ്യാറാക്കണം, അത് അടുത്തത് വേഗത്തിലും വിലകുറഞ്ഞതുമാക്കുന്നു.
തീരുമാന കാഡൻസ് വർദ്ധിപ്പിക്കുക. കൃത്യമായ ഉറപ്പിനേക്കാൾ ദിശാബോധത്തിൻ്റെ ഗുണങ്ങളിലൊന്ന് വേഗതയാണ്. ഇൻക്രിമെൻ്റാലിറ്റി സിഗ്നലുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പ്രതിവാര ബജറ്റ് ക്രമീകരണങ്ങളും MMM ഔട്ട്പുട്ടുകളും ആട്രിബ്യൂഷൻ റിപ്പോർട്ടുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ത്രൈമാസ റീലോക്കേഷനുകളെ മറികടക്കുന്നു.
പതിവുചോദ്യങ്ങൾ
എന്താണ് മാർക്കറ്റിംഗ് ആട്രിബ്യൂഷൻ?
ഒരു പരിവർത്തനത്തിന് കാരണമായ മാർക്കറ്റിംഗ് ടച്ച് പോയിൻ്റുകൾക്ക് ക്രെഡിറ്റ് നൽകുന്ന പ്രക്രിയയാണ് മാർക്കറ്റിംഗ് ആട്രിബ്യൂഷൻ. സാധാരണ മാർക്കറ്റിംഗ് ആട്രിബ്യൂഷൻ മോഡലുകളിൽ ലാസ്റ്റ് ക്ലിക്ക്, ഫസ്റ്റ് ക്ലിക്ക്, ലീനിയർ, ഡാറ്റ-ഡ്രൈവ് ആട്രിബ്യൂഷൻ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഉപഭോക്തൃ യാത്രയിലുടനീളം ഓരോരുത്തരും വ്യത്യസ്തമായ രീതിയിലാണ് ക്രെഡിറ്റ് നൽകുന്നത്. ചാനലുകൾക്കുള്ളിലെ കാമ്പെയ്ൻ പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് ആട്രിബ്യൂഷൻ ഏറ്റവും ഉപയോഗപ്രദമാണ്, എന്നാൽ മാർക്കറ്റിംഗ് ഒരു ബിസിനസ്സ് ഫലത്തിന് കാരണമായോ എന്ന് സ്ഥാപിക്കാൻ ഇതിന് കഴിയില്ല.
മാർക്കറ്റിംഗ് ആട്രിബ്യൂഷൻ നിങ്ങൾ എങ്ങനെ അളക്കും?
ട്രാക്കിംഗ് പിക്സലുകൾ, UTM പാരാമീറ്ററുകൾ, CRM ഡാറ്റ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് പാത മാപ്പ് ചെയ്യുന്നതിനായി അതിനു മുമ്പുള്ള ടച്ച് പോയിൻ്റുകളിലേക്ക് കൺവേർഷൻ ഡാറ്റ ബന്ധിപ്പിച്ചാണ് ആട്രിബ്യൂഷൻ അളക്കുന്നത്. മാർക്കറ്റിംഗ് ആട്രിബ്യൂഷൻ സോഫ്റ്റ്വെയർ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ ഈ പ്രക്രിയ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുകയും തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ വ്യത്യസ്ത ആട്രിബ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. മനസ്സിലാക്കാനുള്ള പ്രധാന പരിമിതി, എല്ലാ ആട്രിബ്യൂഷൻ സമീപനങ്ങളും ക്രെഡിറ്റ് നൽകുന്നത് പരസ്പര ബന്ധത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ്, അല്ലാതെ കാര്യകാരണമല്ല.
മാർക്കറ്റിംഗ് ആട്രിബ്യൂഷൻ ട്രാക്കുചെയ്യുന്നതിനുള്ള മികച്ച സോഫ്റ്റ്വെയർ ഏതാണ്?
മികച്ച മാർക്കറ്റിംഗ് ആട്രിബ്യൂഷൻ സോഫ്റ്റ്വെയർ നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് മോഡലിനെയും അളക്കൽ ലക്ഷ്യങ്ങളെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. Google Analytics 4 ഉം പ്ലാറ്റ്ഫോം-നേറ്റീവ് ഡാഷ്ബോർഡുകളും അടിസ്ഥാന ആട്രിബ്യൂഷൻ നന്നായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. നോർത്ത്ബീം, ട്രിപ്പിൾ വെയ്ൽ, റോക്കർബോക്സ് തുടങ്ങിയ ടൂളുകൾ നേരിട്ടുള്ള പ്രതികരണത്തിനും ഇ-കൊമേഴ്സ് സന്ദർഭങ്ങൾക്കുമായി നിർമ്മിച്ചതാണ്. തന്ത്രപരമായ തീരുമാനങ്ങൾക്കായി, ഐസൊലേഷനിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുപകരം MMM, ഇൻക്രിമെൻ്റാലിറ്റി ടെസ്റ്റിംഗ് എന്നിവയുമായി ജോടിയാക്കുമ്പോൾ ആട്രിബ്യൂഷൻ സോഫ്റ്റ്വെയർ മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
{ "@ സന്ദർഭം": "https://schema.org", "@തരം": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@തരം": "ചോദ്യം", "name": "എന്താണ് മാർക്കറ്റിംഗ് ആട്രിബ്യൂഷൻ?", "സ്വീകാര്യമായ ഉത്തരം": { "@തരം": "ഉത്തരം", "text": "ഒരു പരിവർത്തനത്തിന് കാരണമായ മാർക്കറ്റിംഗ് ടച്ച് പോയിൻ്റുകൾക്ക് ക്രെഡിറ്റ് നൽകുന്ന പ്രക്രിയയാണ് മാർക്കറ്റിംഗ് ആട്രിബ്യൂഷൻ. സാധാരണ മാർക്കറ്റിംഗ് ആട്രിബ്യൂഷൻ മോഡലുകളിൽ ലാസ്റ്റ് ക്ലിക്ക്, ഫസ്റ്റ്-ക്ലിക്ക്, ലീനിയർ, ഡാറ്റാ-ഡ്രൈവ് ആട്രിബ്യൂഷൻ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഉപഭോക്തൃ യാത്രയിലുടനീളം ഓരോ ക്രെഡിറ്റ് അസൈൻ ചെയ്യുന്നു. ബിസിനസ്സ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ളിൽ ബിസിനസ്സ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് ആട്രിബ്യൂഷൻ ഏറ്റവും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. } } , { "@തരം": "ചോദ്യം", "name": "നിങ്ങൾ എങ്ങനെയാണ് മാർക്കറ്റിംഗ് ആട്രിബ്യൂഷൻ അളക്കുന്നത്?", "സ്വീകാര്യമായ ഉത്തരം": { "@തരം": "ഉത്തരം", "text": "പാത്ത് മാപ്പ് ചെയ്യുന്നതിനായി ട്രാക്കിംഗ് പിക്സലുകൾ, UTM പാരാമീറ്ററുകൾ, CRM ഡാറ്റ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച്, അതിന് മുമ്പുള്ള ടച്ച് പോയിൻ്റുകളിലേക്ക് കൺവേർഷൻ ഡാറ്റ ബന്ധിപ്പിച്ചാണ് ആട്രിബ്യൂഷൻ അളക്കുന്നത്. മാർക്കറ്റിംഗ് ആട്രിബ്യൂഷൻ സോഫ്റ്റ്വെയർ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ ഈ പ്രക്രിയയെ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുകയും തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ വ്യത്യസ്ത ആട്രിബ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. മനസ്സിലാക്കാനുള്ള പ്രധാന പരിമിതി, ക്രെഡിറ്റ് അസൈൻ അസൈൻ അനുസരിച്ചുള്ള സമീപനങ്ങളല്ല." } } , { "@തരം": "ചോദ്യം", "name": "മാർക്കറ്റിംഗ് ആട്രിബ്യൂഷൻ ട്രാക്കുചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും മികച്ച സോഫ്റ്റ്വെയർ ഏതാണ്?", "സ്വീകാര്യമായ ഉത്തരം": { "@തരം": "ഉത്തരം", "text": "മികച്ച മാർക്കറ്റിംഗ് ആട്രിബ്യൂഷൻ സോഫ്റ്റ്വെയർ നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് മോഡലിനെയും മെഷർമെൻ്റ് ലക്ഷ്യങ്ങളെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. Google Analytics 4 ഉം പ്ലാറ്റ്ഫോം-നേറ്റീവ് ഡാഷ്ബോർഡുകളും അടിസ്ഥാന ആട്രിബ്യൂഷൻ നന്നായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. നോർത്ത്ബീം, ട്രിപ്പിൾ വെയ്ൽ, റോക്കർബോക്സ് തുടങ്ങിയ ടൂളുകൾ നേരിട്ടുള്ള പ്രതികരണത്തിനും ഇ-കൊമേഴ്സ് സന്ദർഭങ്ങൾക്കും വേണ്ടി നിർമ്മിച്ചതാണ്. ഐസൊലേഷനിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനേക്കാൾ ഇൻക്രിമെൻ്റിറ്റി ടെസ്റ്റിംഗ്." } } ] }
ഉപസംഹാരം
മാർക്കറ്റിംഗ് ആട്രിബ്യൂഷൻ്റെ വെല്ലുവിളി മെച്ചപ്പെട്ട സോഫ്റ്റ്വെയർ മാത്രം പരിഹരിക്കുന്ന ഒരു പ്രശ്നമല്ല. ആട്രിബ്യൂഷന് എന്തുചെയ്യാൻ കഴിയും എന്നതിൻ്റെ ഘടനാപരമായ പരിമിതിയാണിത്. ക്രെഡിറ്റ് അസൈൻമെൻ്റും കാര്യകാരണ തെളിവും വ്യത്യസ്ത കാര്യങ്ങളാണ്, അവ കൂട്ടിയോജിപ്പിക്കുന്നത് ഡിമാൻഡ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനേക്കാൾ ഡിമാൻഡ് ക്യാപ്ചറിനെ അനുകൂലിക്കുന്ന ബജറ്റ് തീരുമാനങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
ഓരോ ഉപകരണവും നിർവ്വചിച്ച പങ്ക് വഹിക്കുന്ന ലേയേർഡ് മെഷർമെൻ്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ നിർമ്മിച്ചുകൊണ്ട് ഉയർന്ന വളർച്ചാ ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ഇത് അഭിസംബോധന ചെയ്തു: പ്രവർത്തന സ്റ്റിയറിംഗിനുള്ള പ്ലാറ്റ്ഫോം ഡാറ്റ, തന്ത്രപരമായ ആട്രിബ്യൂഷൻസിഗ്നലുകൾ, സ്ട്രാറ്റജിക് അലോക്കേഷനുള്ള MMM, കാര്യകാരണ മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനുള്ള ഇൻക്രിമെൻ്റാലിറ്റി ടെസ്റ്റിംഗ്. ഈ ശ്രേണിയിലെ അടുത്ത ഭാഗം, അടുത്ത ഡോളർ നിക്ഷേപം എവിടേക്കാണ് പോകേണ്ടതെന്ന് തീരുമാനിക്കാൻ മാർക്കറ്റിംഗ് നേതാക്കൾ ഈ സിഗ്നലുകൾ ഒരുമിച്ച് ഉപയോഗിക്കുന്നത് എങ്ങനെയെന്ന് പരിശോധിക്കുന്നു.
ആ ഭാഗത്തേക്ക് മാറുന്നതിന് മുമ്പ് ആട്രിബ്യൂഷൻ എവിടെയാണ് തകരുന്നത് എന്നതിനെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ പോകണമെങ്കിൽ, മാർക്കറ്റിംഗ് ആട്രിബ്യൂഷൻ ബ്ലൈൻഡ് സ്പോട്ടുകളുടെ ഈ തകർച്ച നിർദ്ദിഷ്ട പരാജയ മോഡുകളെ വിശദമായി ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. വരുമാന തീരുമാനങ്ങളുമായി അളക്കൽ എങ്ങനെ ബന്ധിപ്പിക്കാം എന്നതിൻ്റെ വിശാലമായ കാഴ്ചയ്ക്ക്, ഡിജിറ്റൽ മാർക്കറ്റിംഗ് ആട്രിബ്യൂഷനിലേക്കുള്ള ഈ ഗൈഡ് ഉപയോഗപ്രദമായ ഒരു റഫറൻസാണ്.
