की टेकअवेज
आधुनिक विपणन नेत्यांना भेडसावणाऱ्या सर्व प्रश्नांची उत्तरे कोणतीही एकल मापन पद्धत देऊ शकत नाही. एकाधिक साधने एकत्रित करणारा एक स्तरित स्टॅक आवश्यक आहे.
मार्केटिंग ॲट्रिब्युशनचे आव्हान स्ट्रक्चरल आहे: ते टचपॉइंट्सना क्रेडिट देते परंतु कार्यकारणभाव सिद्ध करू शकत नाही. हे धोरणात्मक निर्णयांसाठी नव्हे तर सामरिक ऑप्टिमायझेशनसाठी सर्वोत्तम कार्य करते.
मार्केटिंग मिक्स मॉडेलिंग किरकोळ परतावा आणि चॅनेल संपृक्तता ओळखते, दीर्घकालीन बजेट वाटप करण्यात मदत करते.
आधीच अस्तित्वात असलेली मागणी मिळवण्याऐवजी मार्केटिंग क्रियाकलापाने प्रत्यक्षात परिणाम निर्माण केले की नाही हे निर्धारित करण्यासाठी वाढीवता चाचणी हा सर्वात विश्वासार्ह मार्ग आहे.
पायनियर, सेटलर्स आणि नियोजकांमध्ये मोजमाप संघांचे आयोजन केल्याने प्रत्येक प्रकारच्या कामाला योग्य मानके आणि निर्णय घेण्याची गती मिळते याची खात्री होते.
बहुतेक मार्केटिंग लीडर्सना मार्केटिंग ॲट्रिब्युशनचे आव्हान चांगल्या प्रकारे माहित आहे: तुमच्याकडे डेटाने भरलेले डॅशबोर्ड आहेत, परंतु संख्या विश्वासार्हपणे उत्तर देत नाही की कोणत्या गुंतवणूकीमुळे प्रत्यक्षात वाढ होत आहे. अंतःप्रेरणा म्हणजे एक चांगले साधन, एक हुशार मॉडेल किंवा अधिक अचूक विशेषता प्रणाली शोधणे. परंतु मापन अधिकार मिळविणाऱ्या संस्था त्या प्रवृत्तीच्या मागे गेल्या आहेत.
त्यांनी सत्याचा एकच स्रोत शोधणे बंद केले आहे. मार्केटिंग ॲट्रिब्युशनचे आव्हान हे एका व्यापक समस्येचा एक भाग आहे: आधुनिक मार्केटिंग वातावरण एका पद्धतीसाठी सर्व काही कव्हर करण्यासाठी खूप क्लिष्ट आहे. डिस्कव्हरी बऱ्याच प्लॅटफॉर्मवर घडते, खरेदीदारांचे प्रवास खूप खंडित झाले आहेत आणि गोपनीयतेतील बदलांमुळे संपूर्ण चित्र देण्यासाठी कोणत्याही एका साधनासाठी खूप सिग्नल कमी झाले आहेत.
त्याऐवजी काय कार्य करते हा एक स्तरित दृष्टीकोन आहे. भिन्न मापन पद्धती भिन्न प्रश्नांची उत्तरे देतात आणि उच्च-वाढीच्या संस्था त्यांना जाणीवपूर्वक एकत्र करतात. विपणन मिश्रण मॉडेलिंग धोरणात्मक बजेट वाटप मार्गदर्शन करते. वाढीवता चाचणी एखाद्या विशिष्ट क्रियाकलापामुळे परिणाम झाला की नाही हे सत्यापित करते. प्लॅटफॉर्म डेटा दैनंदिन मोहिम ऑप्टिमायझेशन हाताळतो. प्रत्येक एक परिभाषित भूमिका बजावते. त्यापैकी कोणतीही एक स्वतंत्र रणनीती म्हणून काम करत नाही.
आधुनिक विपणन मोजमापावरील तीन भागांच्या मालिकेतील हा दुसरा भाग आहे. पहिल्या भागात ट्रॅफिक, रँकिंग आणि ROAS सारख्या पारंपारिक मेट्रिक्स कमी विश्वासार्ह का होत आहेत याचे परीक्षण केले. या भागामध्ये वाढीच्या निर्णयांना समर्थन देणारी मापन प्रणाली कशी तयार करावी हे समाविष्ट आहे.
आता कोणतीही एकल मापन पद्धत का कार्य करत नाही
बहुतेक संघ ज्या डिजिटल मार्केटिंग विशेषता साधनांवर अवलंबून असतात ते वेगळ्या वातावरणासाठी तयार केले गेले होते. जेव्हा वापरकर्ता प्रवास तुलनेने रेषीय होता तेव्हा त्यांनी चांगले काम केले, कुकीज सर्व सत्रांमध्ये विश्वासार्हपणे ट्रॅक केल्या आणि बहुतेक शोध लॉग करणे सोपे असलेल्या चॅनेलद्वारे झाले. ते वातावरण नाहीसे झाले आहे.
आज, खरेदीदार AI-व्युत्पन्न केलेल्या उत्तराद्वारे ब्रँडचा सामना करू शकतो, त्याचे YouTube वर संशोधन करू शकतो, खाजगी संदेश थ्रेडमध्ये त्याची चर्चा करू शकतो आणि तीन आठवड्यांनंतर ब्रँडेड शोधाद्वारे रूपांतरित करू शकतो. विशेषता प्रणाली शेवटच्या टचपॉइंटचे श्रेय देते. ज्या चॅनेल्सने या निर्णयाला प्रत्यक्षात आकार दिला त्यांना फारसे काही मिळत नाही.
ही मूळ संरचनात्मक समस्या आहे. मार्केटिंग ॲट्रिब्युशन मॉडेल क्रेडिट नियुक्त करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत, कारण स्थापित करण्यासाठी नाही. अगदी अत्याधुनिक मल्टी-टच ॲट्रिब्युशन मार्केटिंग पध्दती अजूनही समान मूलभूत मर्यादांमध्ये कार्य करतात: ते दर्शवू शकतात की कोणते टचपॉइंट रूपांतरणापूर्वी होते, परंतु ते सिद्ध करू शकत नाहीत की त्यापैकी कोणतेही काढून टाकल्याने परिणाम बदलला असता.
उच्च-वाढीच्या संस्थांनी काय ओळखले आहे की भिन्न मापन साधने भिन्न प्रश्नांची उत्तरे देतात. विशेषता मॉडेलिंग उत्तरे: रूपांतरणापूर्वी कोणते टचपॉइंट उपस्थित होते? मार्केटिंग मिक्स मॉडेलिंगची उत्तरे: कालांतराने चॅनेलवर किरकोळ परतावा सर्वात मजबूत कुठे आहे? वाढीवता चाचणी उत्तरे: या विशिष्ट क्रियाकलापाने प्रत्यक्षात परिणाम बदलले का?
प्रत्येक प्रश्न महत्त्वाचा. प्रत्येकास भिन्न दृष्टीकोन आवश्यक आहे. NP डिजिटल संशोधनानुसार, 90 टक्के उच्च-वृद्धी विपणक वाढीव चाचणीला प्राधान्य देतात, 61 टक्के एट्रिब्युशन मॉडेलिंग वापरतात आणि 42 टक्के मार्केटिंग मिक्स मॉडेलिंग वापरतात. सर्वात प्रभावी संघ तिन्ही वापरतात, जे हातात घेतलेल्या निर्णयानुसार वजन करतात.
धोरणात्मक मार्गदर्शन म्हणून विपणन मिक्स मॉडेलिंग
मार्केटिंग मिक्स मॉडेलिंग, किंवा MMM, विशेषतापेक्षा मोजमापासाठी भिन्न दृष्टीकोन घेते. वैयक्तिक वापरकर्त्याच्या प्रवासाचा मागोवा घेण्याऐवजी, ते कालांतराने चॅनेलवर विपणन खर्च आणि व्यवसाय परिणाम यांच्यातील संबंध मॉडेल करण्यासाठी एकत्रित ऐतिहासिक डेटा वापरते. परिणाम म्हणजे किरकोळ परताव्याचे दृश्य जे विशेषता प्रणाली प्रदान करू शकत नाही.
प्रत्येक अतिरिक्त डॉलर अ मध्ये कुठे खर्च होतो हे ओळखण्यासाठी MMM सर्वात उपयुक्त आहेचॅनेल कमी होणारे उत्पन्न देते. मजबूत मिश्रित ROAS वर चालणारे चॅनल डॅशबोर्डमध्ये कार्यक्षम दिसू शकते जेव्हा त्याच्या बजेटच्या शेवटच्या 30 टक्के नगण्य वाढीव महसूल निर्माण करत असतात. MMM ही अकार्यक्षमता दाखवते. हे क्रॉस-चॅनल प्रभाव ओळखण्यात देखील मदत करते, जसे की व्हिडिओ किंवा ब्रँड गुंतवणूक अपस्ट्रीम सशुल्क शोध डाउनस्ट्रीममधील रूपांतरण दरांवर कसा प्रभाव पाडते.
धोरणात्मक बजेट वाटपासाठी, हे MMM सर्वात विश्वसनीय साधन उपलब्ध करते. यास वापरकर्ता-स्तरीय ट्रॅकिंगची आवश्यकता नाही, याचा अर्थ गोपनीयता बदल आणि कुकी नापसंतीमुळे ते ॲट्रिब्युशनसाठी करतात त्या पद्धतीने त्याची अचूकता कमी होत नाही. दैनंदिन विशेषता सिग्नल गोंगाट करत असतानाही त्रैमासिक MMM रन दीर्घकालीन बजेट निर्णयांमध्ये सातत्याने सुधारणा करू शकतात.
MMM ला वास्तविक मर्यादा आहेत. अप्पर-फनेल ब्रँड बिल्डिंग अचूकपणे मोजण्यासाठी ते धडपडत आहे, कारण ब्रँड इंप्रेशन आणि डाउनस्ट्रीम रूपांतरण यांच्यातील अंतर खूप लांब आहे आणि ऐतिहासिक परस्परसंबंध स्वच्छपणे कॅप्चर करण्यासाठी खूप अप्रत्यक्ष आहे. ब्रँड ट्रॅकिंग आणि परसेप्शन स्टडीजला पूरक असताना धोरणात्मक मार्गदर्शनासाठी MMM वापरणाऱ्या संस्थांना सर्वात परिपूर्ण चित्र मिळते.
कारणात्मक इंजिन म्हणून वाढीवता चाचणी
MMM धोरणात्मक दिशा प्रदान करत असल्यास, वाढीवता चाचणी कारणात्मक पुरावा प्रदान करते. या प्रश्नाचे उत्तर विशिष्ट आहे: जर ही विपणन क्रियाकलाप झाली नसती तर हा परिणाम झाला असता का? विशेषता मॉडेल काय विचारतात यापेक्षा हा मूलभूतपणे वेगळा प्रश्न आहे आणि कोठे गुंतवणूक करावी हे ठरवण्यासाठी उत्तर अधिक उपयुक्त आहे.
सर्वात सामान्य वाढीव पद्धतींमध्ये भौगोलिक प्रयोग, होल्डआउट चाचण्या आणि मोहीम विराम यांचा समावेश होतो. भौगोलिक प्रयोगामध्ये, जुळलेल्या भौगोलिक बाजारपेठा ओळखल्या जातात आणि एका गटात खर्च रोखला जातो आणि दुसऱ्या गटात ठेवला जातो. दोन गटांमधील परिणामांमधला फरक मार्केटिंग ॲक्टिव्हिटीपासून कारक लिफ्ट वेगळे करतो. होल्डआउट चाचण्या प्रेक्षक स्तरावर समान तर्क लागू करतात. मोहिमेतील विराम, क्रूर असताना, खर्च थांबल्यावर परिणाम कमी होतात की नाही हे देखील प्रकट करू शकतात.
Amazon विशेषता किंवा इतर मार्केटप्लेस-आधारित मोजमाप चालवणाऱ्या संघांसाठी, वाढीवता चाचणी विशेषतः मौल्यवान आहे कारण प्लॅटफॉर्म-रिपोर्ट केलेली रूपांतरणे अनेकदा तयार केलेल्या मोहिमेच्या मागणीपेक्षा आधीच अस्तित्वात असलेली मागणी दर्शवतात.
एनपी डिजिटल रिसर्च ट्रॅकिंग वाढीव विरुद्ध चॅनेलवरील विशेषता रूपांतरणे जवळजवळ प्रत्येक प्रकरणात अर्थपूर्ण अंतर आढळले. ऑर्गेनिक सोशल ने 3 टक्के एट्रिब्युटेड लिफ्टच्या तुलनेत 13 टक्के वाढीव लिफ्ट दाखवली. सशुल्क सोशल ने 24 टक्के एट्रिब्युटेड विरूद्ध 17 टक्के वाढीव लिफ्ट दर्शविली, जे श्रेय त्या चॅनेलला जास्त क्रेडिट देत होते. हे अंतर बजेट कुठे जायचे यावर थेट परिणाम करतात आणि ते वाढीव चाचणीशिवाय अदृश्य असतात.
वाढीव चाचणीसाठी नियोजन आणि स्वच्छ डेटा आवश्यक आहे, परंतु त्यासाठी मोठ्या बजेटची आवश्यकता नाही. एका प्रमुख चॅनेलवर एकच सु-डिझाइन केलेले भौगोलिक होल्डआउट देखील महिनोंच्या श्रेयवाद अहवालाच्या कारणास्तव अधिक विश्वासार्ह अंतर्दृष्टी प्रदान करते.
प्लॅटफॉर्म डेटा अजूनही महत्त्वाचा आहे, परंतु केवळ ऑप्टिमायझेशनसाठी
Google, Meta, आणि इतर जाहिरात प्लॅटफॉर्मवरील प्लॅटफॉर्म डॅशबोर्ड उपयुक्त राहतात, परंतु त्यांची भूमिका बहुतेक संघ हाताळतात त्यापेक्षा कमी आहे. प्लॅटफॉर्म रिपोर्टिंगमध्ये तयार केलेले ॲट्रिब्युशन ब्लाइंड स्पॉट संरचनात्मक आहेत, अपघाती नाहीत. प्लॅटफॉर्म त्यांच्या स्वत:च्या इकोसिस्टममध्ये मोहिमेचे कार्यप्रदर्शन ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत. त्या कामगिरीने तुमचा व्यवसाय बदलला की नाही हे सांगण्यासाठी ते डिझाइन केलेले नाहीत.
दैनंदिन निर्णयांसाठी, प्लॅटफॉर्म डेटा हे योग्य साधन आहे. बजेटच्या तुलनेत खर्च वाढवणे, कार्यप्रदर्शन सिग्नलवर आधारित बोली समायोजित करणे, सर्जनशील थकवा ओळखणे आणि वितरण समस्यांचे निदान करणे हे सर्व प्लॅटफॉर्म मेट्रिक्सवर अवलंबून असते. हे ऑपरेशनल निर्णय आहेत आणि प्लॅटफॉर्म डेटा त्यांना चांगल्या प्रकारे हाताळतो.
जेथे प्लॅटफॉर्म डेटा अविश्वसनीय बनतो ते धोरणात्मक निर्णयांमध्ये असते. अल्गोरिदम बहुधा रूपांतरित होण्याची शक्यता असलेल्या वापरकर्त्यांकडे ऑप्टिमाइझ करतात, याचा अर्थ ते मागणी निर्मितीपेक्षा पद्धतशीरपणे मागणी कॅप्चर करण्यास अनुकूल असतात. प्लॅटफॉर्म डॅशबोर्डमधील उच्च ROAS आकृती एक कार्यक्षम अल्गोरिदम दर्शवू शकते, प्रभावी विपणन नाही.
NP डिजिटल संशोधनानुसार, खराब विशेषता लहान व्यवसायांना जाहिरात खर्चाच्या सरासरी 19.4 टक्के, मिड-मार्केट कंपन्या 11.5 टक्के आणि एंटरप्राइझ ब्रँड्स 7.7 टक्के खर्च करतात. तो वाया जाणारा खर्च प्लॅटफॉर्म रिपोर्टिंगमध्ये मोठ्या प्रमाणात अदृश्य आहे कारण प्लॅटफॉर्मला ते उघड करण्यासाठी कोणतेही प्रोत्साहन नाही.
व्यावहारिक मार्गदर्शन म्हणजे प्लॅटफॉर्म मेट्रिक्स कशासाठी वापरणे: रणनीतिक सुकाणू, धोरणात्मक सत्य नाही.
पायोनियर-सेटलर-प्लॅनर मापनमॉडेल
स्तरित मापन प्रणाली तयार करणे हे केवळ तांत्रिक आव्हान नाही. तो एक संघटनात्मक आहे. प्रत्येक प्रभावी मापन संस्थेला आवश्यक असलेल्या तीन वेगळ्या भूमिका आहेत: पायनियर, सेटलर्स आणि नियोजक.
पायनियर सध्या जे मोजता येण्याजोगे आहे त्याच्या काठावर काम करतात. ते वाढीव प्रयोग चालवतात, प्रारंभिक मार्केटिंग मिक्स मॉडेल तयार करतात, भौगोलिक होल्डआउट्सची चाचणी घेतात आणि दबाव-चाचणी गृहितक जे यापुढे ठेवू शकत नाहीत. त्यांचे कार्य डिझाइनद्वारे अनिश्चित आहे. पायनियर खात्री देत नाहीत; ते दिशा देतात. ऑपरेशनल रिपोर्टिंग सारख्या सांख्यिकीय आत्मविश्वासाच्या समान मानकांना धरून ठेवल्याने हे कार्य मूल्य निर्माण होण्यापूर्वी थांबेल.
सेटलर्स प्रयोगातून जे काही निघतात ते घेतात आणि ते पुनरावृत्ती करण्यायोग्य प्रक्रियेत बदलतात. ते मॉडेल परिष्कृत करतात, गृहीतके घट्ट करतात आणि अंतर्दृष्टी पुन्हा नियोजन निर्णयांशी जोडतात. येथेच सुरुवातीच्या MMM प्लेबुकमध्ये परिपक्व होतात आणि जिथे वाढीव चाचणी परिणाम फ्रेमवर्क बनतात, संघ सातत्याने अर्ज करू शकतात. सेटलर्स प्रत्यक्ष चालवल्या जाऊ शकतील अशा सिस्टीममध्ये दिशात्मक अंतर्दृष्टीचे भाषांतर करून विश्वास निर्माण करतात.
नियोजक दैनंदिन कामकाज चालू ठेवतात. रिअल टाइममध्ये खर्च व्यवस्थापित करण्यासाठी ते प्लॅटफॉर्म डेटा, विशेषता सिग्नल आणि रूपांतरण मेकॅनिक्सवर अवलंबून असतात. हा थर आवश्यक आहे; त्याशिवाय, अंमलबजावणी तुटते. परंतु नियोजकांना दीर्घकालीन वाढीचे स्पष्टीकरण देण्यास किंवा कामगिरीतील संरचनात्मक बदलांचे निदान करण्यास सांगितले जाऊ नये. त्यांचे लक्ष चॅनेलच्या मर्यादांमध्ये कार्यक्षमता अनुकूल करणे आहे.
बहुतेक संस्था ज्या अयशस्वी मोडमध्ये येतात ते पायनियर-स्तरीय कामासाठी निश्चिततेचे नियोजक-स्तरीय मानके लागू करतात. प्रयोगांमधून 95 टक्के सांख्यिकीय आत्मविश्वास आवश्यक आहे ज्यांना विकसित करण्यासाठी वेळ लागेल याची हमी देते की नवीन काहीही तयार होणार नाही. 60 टक्के दिशात्मक आत्मविश्वास असलेले मॉडेल, जलद पुनरावृत्तीसह जोडलेले, एक चतुर्थांश उशिराने येणाऱ्या अचूक उत्तरापेक्षा सातत्याने उत्कृष्ट कामगिरी करते.
उच्च-वाढीच्या कंपन्या मापन संसाधनांचे वाटप कसे करतात
कॅनेडियन ब्रँड्समधील NP डिजिटल संशोधन ट्रॅकिंग मापन पद्धतींमध्ये सरासरी संस्था आणि उच्च-वाढीमध्ये स्पष्ट विभाजन आढळले. सरासरी कार्यसंघ त्यांच्या मोजमाप प्रभावाच्या अंदाजे 65 टक्के प्लॅटफॉर्म डॅशबोर्डना आणि 25 टक्के एट्रिब्युशन टूल्सना वाटप करतात, ज्यामुळे अधिक धोरणात्मक पद्धतींसाठी फारशी जागा उरते.
वार्षिक मीडिया गुंतवणुकीत $750,000 पेक्षा जास्त असलेले उच्च-वाढीचे ब्रँड अर्थपूर्णपणे वेगळे दिसतात. प्लॅटफॉर्म डॅशबोर्ड रिलायन्स सुमारे 45 टक्क्यांवर घसरला आहे. विशेषता साधनाचा वापर 15 टक्क्यांपर्यंत कमी होतो. MMM 5 टक्क्यांवरून 20 टक्क्यांपर्यंत वाढतो. वाढीवता चाचणी 10 टक्क्यांपर्यंत पोहोचते आणि प्रारंभिक जनरेटिव्ह शोध ऑप्टिमायझेशन कार्य आणखी 10 टक्के आहे.
या संस्था विशेषता किंवा प्लॅटफॉर्म डेटा सोडत नाहीत. ते त्यांचे पुनर्वजन करत आहेत. तर्क सरळ आहे: बदलत राहणाऱ्या बाजारपेठांमध्ये तुम्ही मापन क्षमता तयार करता जिथे बदल घडत आहेत, जिथे परिचित सुरक्षित वाटत नाही. या सर्व पद्धतींमधील ध्येय म्हणजे दिशात्मक आत्मविश्वास, म्हणजे चांगले बजेट निर्णय जलद घेण्यासाठी पुरेसे सिग्नल, संधी बंद झाल्यानंतर येणारी परिपूर्ण खात्री नाही.
तुमची मापन प्रणाली विकसित करण्यासाठी सात पायऱ्या
मापन प्रणालीची पुनर्बांधणी करण्यासाठी सर्वकाही एकाच वेळी बदलण्याची आवश्यकता नाही. ज्या संस्था हे चांगले करतात त्या हळूहळू विकसित होतात, पूर्ण फेरबदल करण्याचा प्रयत्न करण्याऐवजी योग्य क्रमाने क्षमता जोडतात.
तुमचे वर्तमान मापन इनपुट मॅप करा. तुमची टीम वापरत असलेल्या प्रत्येक साधनाची आणि डेटा स्रोतांची यादी करा आणि प्रत्येकजण कुठे बसतो ते ओळखा: ऑपरेशनल प्लॅटफॉर्म डेटा, विशेषता मॉडेलिंग, MMM किंवा वाढीवता. बऱ्याच संघांना आढळले की ते पहिल्या दोनमध्ये जास्त केंद्रित आहेत.
निर्णयातील अंतर ओळखा. तुमचा वर्तमान स्टॅक कोणत्या धोरणात्मक प्रश्नांची उत्तरे देऊ शकत नाही हे स्पष्ट करा. मार्केटिंग ॲट्रिब्युशनचे आव्हान येथे सर्वात जास्त दृश्यमान आहे: किरकोळ परताव्याच्या दृश्यमानतेशिवाय तुम्ही मिश्रित ROAS वर आधारित बजेट निर्णय कोठे घेत आहात? तुम्ही अशा चॅनेलचे श्रेय कुठे देत आहात जे कदाचित विद्यमान मागणी कॅप्चर करत असतील?
मूलभूत मॉडेलिंगचा परिचय द्या. एक साधी त्रैमासिक MMM रन देखील केवळ विशेषतापेक्षा अधिक धोरणात्मक दिशा प्रदान करते. तुमच्या सर्वाधिक खर्च करण्याच्या चॅनेलसह प्रारंभ करा आणि व्यवसाय परिणाम महत्त्वाशी थेट जोडलेले आहेत.
तुमची पहिली वाढीव चाचणी चालवा. एक प्रमुख चॅनेल निवडा आणि भौगोलिक होल्डआउट किंवा होल्डआउट प्रेक्षक चाचणी डिझाइन करा. ध्येय पूर्णता नाही; ते या प्रकारच्या मोजमापाने संघटनात्मक क्षमता आणि आराम निर्माण करत आहे.
प्रशासनाच्या अपेक्षांशी जुळवून घ्या. विशेषता अहवाल नेतृत्व पुनरावलोकनांमधून रात्रभर गायब होणार नाहीत. धावणे एॲट्रिब्युशन डेटाच्या बरोबरीने वाढीवता आणि MMM निष्कर्ष दर्शविणारा समांतर ट्रॅक संपूर्ण संक्रमणाची आवश्यकता न ठेवता नवीन दृष्टिकोनामध्ये आत्मविश्वास निर्माण करतो.
हळूहळू प्रक्रिया तयार करा. सेटलर्स पायनियर प्रयोगांना पुनरावृत्ती करण्यायोग्य वर्कफ्लोमध्ये बदलतात. प्रत्येक वाढीव चाचणीने एक कागदोपत्री पद्धत तयार केली पाहिजे जी पुढील एक जलद आणि स्वस्त बनवते.
निर्णय घेण्याची क्षमता वाढवा. परिपूर्ण निश्चिततेपेक्षा दिशात्मक आत्मविश्वासाचा एक फायदा म्हणजे वेग. वाढीवता सिग्नल आणि MMM आउटपुटवर आधारित साप्ताहिक बजेट ऍडजस्टमेंट्स विशेषता अहवालांच्या आधारे तिमाही रिअललोकेशनपेक्षा जास्त कामगिरी करतात.
वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न
विपणन विशेषता म्हणजे काय?
मार्केटिंग एट्रिब्युशन ही मार्केटिंग टचपॉइंट्सना क्रेडिट नियुक्त करण्याची प्रक्रिया आहे ज्याने रूपांतरणात योगदान दिले. सामान्य विपणन विशेषता मॉडेलमध्ये अंतिम-क्लिक, प्रथम-क्लिक, रेखीय आणि डेटा-चालित विशेषता समाविष्ट आहे. प्रत्येक ग्राहकाच्या प्रवासात वेगवेगळ्या प्रकारे क्रेडिट नियुक्त करते. चॅनेलमधील मोहिमेचे कार्यप्रदर्शन ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी विशेषता सर्वात उपयुक्त आहे, परंतु विपणनामुळे व्यवसाय परिणाम झाला की नाही हे ते स्थापित करू शकत नाही.
तुम्ही विपणन विशेषता कशी मोजता?
ट्रॅकिंग पिक्सेल, UTM पॅरामीटर्स आणि मार्ग मॅप करण्यासाठी CRM डेटा वापरून, त्याच्या आधीच्या टचपॉइंट्सशी रूपांतरण डेटा कनेक्ट करून विशेषता मोजली जाते. विपणन विशेषता सॉफ्टवेअर प्लॅटफॉर्म ही प्रक्रिया स्वयंचलित करतात आणि निवडण्यासाठी भिन्न विशेषता मॉडेल ऑफर करतात. समजून घेण्याची महत्त्वाची मर्यादा ही आहे की सर्व विशेषता दृष्टिकोन परस्परसंबंधावर आधारित क्रेडिट नियुक्त करतात, कार्यकारणभावावर नाही.
मार्केटिंग विशेषता ट्रॅक करण्यासाठी सर्वोत्तम सॉफ्टवेअर कोणते आहे?
सर्वोत्कृष्ट विपणन विशेषता सॉफ्टवेअर तुमच्या व्यवसाय मॉडेल आणि मापन उद्दिष्टांवर अवलंबून असते. Google Analytics 4 आणि प्लॅटफॉर्म-नेटिव्ह डॅशबोर्ड मूलभूत विशेषता चांगल्या प्रकारे हाताळतात. नॉर्थबीम, ट्रिपल व्हेल आणि रॉकरबॉक्स सारखी साधने थेट-प्रतिसाद आणि ई-कॉमर्स संदर्भांसाठी तयार केली आहेत. धोरणात्मक निर्णयांसाठी, विशेषता सॉफ्टवेअर अलगावमध्ये वापरण्याऐवजी MMM आणि वाढीव चाचणीसह जोडलेले असताना सर्वोत्तम कार्य करते.
{ "@ संदर्भ": "https://schema.org", "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "प्रश्न", "name": "मार्केटिंग विशेषता म्हणजे काय?", "acceptedAnswer": { "@type": "उत्तर", "text": "मार्केटिंग एट्रिब्युशन ही मार्केटिंग टचपॉइंट्सना क्रेडिट नियुक्त करण्याची प्रक्रिया आहे ज्याने रूपांतरणास हातभार लावला आहे. सामान्य मार्केटिंग विशेषता मॉडेलमध्ये अंतिम-क्लिक, प्रथम-क्लिक, रेखीय आणि डेटा-चालित विशेषता समाविष्ट आहे. प्रत्येक ग्राहक संपूर्ण प्रवासात वेगळ्या पद्धतीने क्रेडिट नियुक्त करते. विशेषता हे व्यवसाय चॅनेलमध्ये व्यवसाय चॅनेल ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी, व्यवसाय चॅनेलच्या कार्यप्रदर्शनास कारणीभूत ठरू शकत नाही किंवा नाही हे सर्वात उपयुक्त आहे. } } , { "@type": "प्रश्न", "name": "तुम्ही मार्केटिंग विशेषता कशी मोजता?", "acceptedAnswer": { "@type": "उत्तर", "text": "पाथ मॅप करण्यासाठी ट्रॅकिंग पिक्सेल, UTM पॅरामीटर्स आणि CRM डेटा वापरून, त्याच्या आधीच्या टचपॉइंट्सशी रूपांतरण डेटा कनेक्ट करून विशेषता मोजली जाते. विपणन विशेषता सॉफ्टवेअर प्लॅटफॉर्म ही प्रक्रिया स्वयंचलित करतात आणि निवडण्यासाठी भिन्न विशेषता मॉडेल ऑफर करतात. समजून घेण्याची मुख्य मर्यादा ही आहे की सर्व विशेषता दृष्टीकोन causcorre च्या आधारावर क्रेडिट नियुक्त करत नाहीत." } } , { "@type": "प्रश्न", "name": "मार्केटिंग विशेषता ट्रॅकिंगसाठी सर्वोत्तम सॉफ्टवेअर कोणते आहे?", "acceptedAnswer": { "@type": "उत्तर", "text": "सर्वोत्तम मार्केटिंग ॲट्रिब्युशन सॉफ्टवेअर तुमच्या बिझनेस मॉडेल आणि मापन उद्दिष्टांवर अवलंबून असते. Google Analytics 4 आणि प्लॅटफॉर्म-नेटिव्ह डॅशबोर्ड मूलभूत विशेषता चांगल्या प्रकारे हाताळतात. नॉर्थबीम, ट्रिपल व्हेल आणि रॉकरबॉक्स सारखी साधने थेट-प्रतिसाद आणि ई-कॉमर्स संदर्भांसाठी तयार केली जातात. धोरणात्मक निर्णयांसाठी, ॲट्रिब्युशन सॉफ्टवेअरमध्ये एमएमएम टेस्टिंग सॉफ्टवेअर पेक्षा उत्तम प्रकारे वापरले जाते. अलगाव." } } ] }
निष्कर्ष
मार्केटिंग ॲट्रिब्युशनचे आव्हान ही एक समस्या नाही ज्याचे निराकरण फक्त चांगले सॉफ्टवेअर करते. विशेषता काय करू शकते याची ही एक संरचनात्मक मर्यादा आहे. क्रेडिट असाइनमेंट आणि कार्यकारणीचा पुरावा या वेगवेगळ्या गोष्टी आहेत आणि त्यांना एकत्रित केल्याने अर्थसंकल्पीय निर्णय होतात जे मागणी निर्मितीपेक्षा मागणी कॅप्चर करण्यास अनुकूल असतात.
उच्च-वृद्धी संस्थांनी स्तरित मापन प्रणाली तयार करून हे संबोधित केले आहे जेथे प्रत्येक साधन एक परिभाषित भूमिका बजावते: ऑपरेशनल स्टीयरिंगसाठी प्लॅटफॉर्म डेटा, रणनीतिकांसाठी विशेषतासिग्नल, धोरणात्मक वाटपासाठी MMM आणि कार्यकारण प्रमाणीकरणासाठी वाढीवता चाचणी. या मालिकेतील पुढचा भाग मार्केटिंग लीडर्स या सिग्नल्सचा एकत्रित वापर करून पुढील डॉलरची गुंतवणूक कोठे जायची हे ठरवण्यासाठी कसे वापरतात याचे परीक्षण करते.
त्या तुकड्यावर जाण्यापूर्वी एट्रिब्युशन कुठे तुटते याबद्दल तुम्हाला अधिक खोलवर जायचे असल्यास, मार्केटिंग ॲट्रिब्युशन ब्लाइंड स्पॉट्सचे हे ब्रेकडाउन विशिष्ट अपयश मोड्सचा तपशीलवार समावेश करते. महसुलाच्या निर्णयांशी मोजमाप कसे जोडायचे याच्या विस्तृत दृश्यासाठी, डिजिटल मार्केटिंग विशेषतासाठी हे मार्गदर्शक एक उपयुक्त संदर्भ आहे.
