ਕੁੰਜੀ ਟੇਕਅਵੇਜ਼
ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਲੀਡਰਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਾਰੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਕੋਈ ਇੱਕ ਮਾਪ ਵਿਧੀ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੀ। ਮਲਟੀਪਲ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਇੱਕ ਲੇਅਰਡ ਸਟੈਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਢਾਂਚਾਗਤ ਹੈ: ਇਹ ਟਚਪੁਆਇੰਟਸ ਨੂੰ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਕਾਰਣ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਇਹ ਰਣਨੀਤਕ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਰਣਨੀਤਕ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ।
ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮਿਕਸ ਮਾਡਲਿੰਗ ਮਾਮੂਲੀ ਰਿਟਰਨ ਅਤੇ ਚੈਨਲ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਬਜਟ ਵੰਡ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਵਾਧੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਮੰਗ ਦੀ ਬਜਾਏ।
ਮਾਪ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਪਾਇਨੀਅਰਾਂ, ਵਸਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਹੀ ਮਾਪਦੰਡ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਗਤੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਬਹੁਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਲੀਡਰ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਣਦੇ ਹਨ: ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਭਰੇ ਹੋਏ ਹਨ, ਪਰ ਨੰਬਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਿਕਾਸ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਟੂਲ, ਇੱਕ ਚੁਸਤ ਮਾਡਲ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਪਰ ਮਾਪ ਦਾ ਹੱਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਉਸ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਨਿਕਲ ਗਈਆਂ ਹਨ।
ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਸੱਚ ਦੇ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨੀ ਛੱਡ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ: ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਢੰਗ ਲਈ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹਨ। ਖੋਜ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ, ਖਰੀਦਦਾਰ ਯਾਤਰਾਵਾਂ ਬਹੁਤ ਖੰਡਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੇ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਤਸਵੀਰ ਦੇਣ ਲਈ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਟੂਲ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ ਕੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇੱਕ ਪੱਧਰੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ. ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਪ ਵਿਧੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਉੱਚ-ਵਿਕਾਸ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ। ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮਿਸ਼ਰਣ ਮਾਡਲਿੰਗ ਰਣਨੀਤਕ ਬਜਟ ਵੰਡ ਨੂੰ ਗਾਈਡ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵਾਧੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨੇ ਨਤੀਜਾ ਲਿਆ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਡੇਟਾ ਦਿਨ-ਪ੍ਰਤੀ-ਦਿਨ ਦੀ ਮੁਹਿੰਮ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਇੱਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਇਕੱਲੇ ਰਣਨੀਤੀ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ.
ਇਹ ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮਾਪ 'ਤੇ ਤਿੰਨ ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਲੜੀ ਦਾ ਦੂਜਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਪਹਿਲੇ ਹਿੱਸੇ ਨੇ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਕਿ ਟਰੈਫਿਕ, ਦਰਜਾਬੰਦੀ, ਅਤੇ ROAS ਵਰਗੇ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਘੱਟ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਕਿਉਂ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਸ ਟੁਕੜੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਪ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਈ ਜਾਵੇ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਕੋਈ ਇੱਕ ਮਾਪਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਹੁਣ ਕੰਮ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ
ਡਿਜੀਟਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਐਟ੍ਰਬ੍ਯੂਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਜਦੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਯਾਤਰਾਵਾਂ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਲੀਨੀਅਰ ਸਨ, ਕੂਕੀਜ਼ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰੈਕ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ, ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਖੋਜ ਉਹਨਾਂ ਚੈਨਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਹੋਈ ਜੋ ਲੌਗ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਸਨ। ਉਹ ਮਾਹੌਲ ਖਤਮ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ।
ਅੱਜ, ਇੱਕ ਖਰੀਦਦਾਰ ਇੱਕ AI-ਉਤਪੰਨ ਜਵਾਬ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, YouTube 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਨਿੱਜੀ ਸੰਦੇਸ਼ ਥ੍ਰੈਡ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਚਰਚਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤਿੰਨ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਂਡਡ ਖੋਜ ਦੁਆਰਾ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਆਖਰੀ ਟੱਚਪੁਆਇੰਟ ਨੂੰ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਚੈਨਲਾਂ ਨੇ ਇਸ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਆਕਾਰ ਦਿੱਤਾ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਜਾਂ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦਾ।
ਇਹ ਮੁੱਖ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮਾਡਲ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਕਾਰਨ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸੂਝਵਾਨ ਮਲਟੀ-ਟਚ ਐਟ੍ਰਬ੍ਯੂਸ਼ਨ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਅਜੇ ਵੀ ਉਸੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਉਹ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਟਚਪੁਆਇੰਟ ਇੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਨ, ਪਰ ਉਹ ਇਹ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਨਾਲ ਨਤੀਜਾ ਬਦਲ ਜਾਵੇਗਾ।
ਉੱਚ-ਵਿਕਾਸ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੇ ਜੋ ਮਾਨਤਾ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਉਹ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਪ ਸਾਧਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਜਵਾਬ: ਪਰਿਵਰਤਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਹੜੇ ਟੱਚਪੁਆਇੰਟ ਮੌਜੂਦ ਸਨ? ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮਿਕਸ ਮਾਡਲਿੰਗ ਜਵਾਬ: ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਚੈਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਮੂਲੀ ਰਿਟਰਨ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਿੱਥੇ ਹਨ? ਵਾਧੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਦੇ ਜਵਾਬ: ਕੀ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜੇ ਬਦਲੇ ਹਨ?
ਹਰ ਸਵਾਲ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। NP ਡਿਜੀਟਲ ਖੋਜ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, 90 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਉੱਚ-ਵਿਕਾਸ ਵਾਲੇ ਮਾਰਕਿਟਰ ਵਾਧੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, 61 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ 42 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮਿਕਸ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਟੀਮਾਂ ਸਾਰੇ ਤਿੰਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਦੁਆਰਾ ਭਾਰ ਹਨ.
ਰਣਨੀਤਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਵਜੋਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮਿਕਸ ਮਾਡਲਿੰਗ
ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮਿਸ਼ਰਣ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਜਾਂ MMM, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਾਲੋਂ ਮਾਪ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਪਹੁੰਚ ਅਪਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਯਾਤਰਾਵਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਰੇ ਚੈਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਖਰਚੇ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੁੱਲ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਮਾਮੂਲੀ ਰਿਟਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
MMM ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਵਾਧੂ ਡਾਲਰ a ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਖਰਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈਚੈਨਲ ਘੱਟ ਰਿਟਰਨ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਮਿਸ਼ਰਤ ROAS 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਇੱਕ ਚੈਨਲ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਸਦੇ ਬਜਟ ਦਾ ਆਖਰੀ 30 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਨਾ-ਮਾਤਰ ਵਾਧਾ ਆਮਦਨ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। MMM ਉਸ ਅਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕ੍ਰਾਸ-ਚੈਨਲ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੀਡੀਓ ਜਾਂ ਬ੍ਰਾਂਡ ਨਿਵੇਸ਼ ਅੱਪਸਟ੍ਰੀਮ ਅਦਾਇਗੀ ਖੋਜ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਰਣਨੀਤਕ ਬਜਟ ਵੰਡ ਲਈ, ਇਹ MMM ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਟੂਲ ਉਪਲਬਧ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਅਤੇ ਕੂਕੀਜ਼ ਨੂੰ ਬਰਤਰਫ਼ ਕਰਨਾ ਇਸਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਉਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਘਟਾਉਂਦਾ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਤਿਮਾਹੀ MMM ਰਨ ਲਗਾਤਾਰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਬਜਟ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਭਾਵੇਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਿਗਨਲ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੇ ਹੋਣ।
MMM ਦੀਆਂ ਅਸਲ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ। ਇਹ ਅੱਪਰ-ਫਨਲ ਬ੍ਰਾਂਡ ਬਿਲਡਿੰਗ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਾਪਣ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਂਡ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਇੱਕ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਪਰਿਵਰਤਨ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਬਹੁਤ ਲੰਮਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰਾ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਅਸਿੱਧਾ ਹੈ। ਬ੍ਰਾਂਡ ਟਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਧਾਰਨਾ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪੂਰਕ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਰਣਨੀਤਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਲਈ MMM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਪੂਰਨ ਤਸਵੀਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ.
ਕਾਰਕ ਇੰਜਣ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਾਧੇ ਦੀ ਜਾਂਚ
ਜੇਕਰ MMM ਰਣਨੀਤਕ ਦਿਸ਼ਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਾਧੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਾਰਨ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਖਾਸ ਹੈ: ਕੀ ਇਹ ਨਤੀਜਾ ਨਿਕਲਿਆ ਹੁੰਦਾ ਜੇਕਰ ਇਹ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨਾ ਹੋਈ ਹੁੰਦੀ? ਇਹ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖਰਾ ਸਵਾਲ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮਾਡਲ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ ਇਸਦਾ ਜਵਾਬ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਵਾਧੇ ਵਾਲੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜੀਓ ਪ੍ਰਯੋਗ, ਹੋਲਡਆਊਟ ਟੈਸਟ, ਅਤੇ ਮੁਹਿੰਮ ਵਿਰਾਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇੱਕ ਭੂਗੋਲਿਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ, ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਭੂਗੋਲਿਕ ਬਜ਼ਾਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਖਰਚ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਗਤੀਵਿਧੀ ਤੋਂ ਕਾਰਕ ਲਿਫਟ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹੋਲਡਆਊਟ ਟੈਸਟ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਤਰਕ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮੁਹਿੰਮ ਵਿਰਾਮ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕ੍ਰੂਡਰ, ਇਹ ਵੀ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਖਰਚੇ ਬੰਦ ਹੋਣ 'ਤੇ ਨਤੀਜੇ ਘਟਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਐਟ੍ਰਬ੍ਯੂਸ਼ਨ ਜਾਂ ਹੋਰ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ-ਆਧਾਰਿਤ ਮਾਪ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ, ਵਾਧੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਮਤੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਪਲੇਟਫਾਰਮ-ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਕਸਰ ਅਜਿਹੀ ਮੰਗ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਮੁਹਿੰਮ ਦੀ ਮੰਗ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮੌਜੂਦ ਹੈ।
NP ਡਿਜੀਟਲ ਖੋਜ ਟਰੈਕਿੰਗ ਵਾਧੇ ਵਾਲੇ ਬਨਾਮ ਸਾਰੇ ਚੈਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਰੂਪਾਂਤਰਣਾਂ ਨੇ ਲਗਭਗ ਹਰ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਅਰਥਪੂਰਨ ਪਾੜੇ ਪਾਏ। ਔਰਗੈਨਿਕ ਸੋਸ਼ਲ ਨੇ 3 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਐਟਰੀਬਿਊਟਿਡ ਲਿਫਟ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ 13 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਵਾਧਾ ਦਰ ਦਿਖਾਇਆ। ਭੁਗਤਾਨਸ਼ੁਦਾ ਸਮਾਜਿਕ ਨੇ 24 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ 17 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਵਾਧਾ ਦਰ ਦਿਖਾਇਆ, ਜੋ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਉਸ ਚੈਨਲ ਨੂੰ ਓਵਰ-ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਰ ਰਹੀ ਸੀ। ਇਹ ਅੰਤਰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਅਸਰ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਬਜਟ ਕਿੱਥੇ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਵਾਧੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਅਦਿੱਖ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਵਾਧੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਲਈ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਲਈ ਵੱਡੇ ਬਜਟ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਚੈਨਲ 'ਤੇ ਇੱਕ ਚੰਗੀ-ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜੀਓ ਹੋਲਡਆਊਟ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਕਾਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਡੇਟਾ ਅਜੇ ਵੀ ਮਾਅਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਰਫ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਲਈ
Google, Meta, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿਗਿਆਪਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਤੋਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਉਪਯੋਗੀ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇਸ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਆਉਣ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਬਣਾਏ ਗਏ ਐਟ੍ਰਬ੍ਯੂਸ਼ਨ ਬਲਾਇੰਡ ਸਪੌਟਸ ਢਾਂਚਾਗਤ ਹਨ, ਦੁਰਘਟਨਾ ਨਾਲ ਨਹੀਂ। ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮੁਹਿੰਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਉਸ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਡੇਟਾ ਸਹੀ ਸਾਧਨ ਹੈ। ਬਜਟ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਖਰਚ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਬੋਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ, ਰਚਨਾਤਮਕ ਥਕਾਵਟ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਡਿਲੀਵਰੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨਾ ਸਭ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਫੈਸਲੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਡੇਟਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ।
ਜਿੱਥੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਡੇਟਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਰਣਨੀਤਕ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਹਨਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਵੱਲ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਵਿਵਸਥਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੰਗ ਸਿਰਜਣ ਨਾਲੋਂ ਮੰਗ ਕੈਪਚਰ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉੱਚ ROAS ਚਿੱਤਰ ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਦਰਸਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ।
NP ਡਿਜੀਟਲ ਖੋਜ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਮਾੜੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਗਿਆਪਨ ਖਰਚ ਦਾ ਔਸਤਨ 19.4 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ, ਮੱਧ-ਮਾਰਕੀਟ ਕੰਪਨੀਆਂ 11.5 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ, ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਨੂੰ 7.7 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਖਰਚ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਬਰਬਾਦ ਖਰਚ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਅਦਿੱਖ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਕੋਲ ਇਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਕੋਈ ਪ੍ਰੇਰਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਵਿਹਾਰਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਹਨ: ਰਣਨੀਤਕ ਸਟੀਅਰਿੰਗ, ਰਣਨੀਤਕ ਸੱਚਾਈ ਨਹੀਂ।
ਪਾਇਨੀਅਰ-ਸੈਟਲਰ-ਪਲਾਨਰ ਮਾਪਮਾਡਲ
ਇੱਕ ਲੇਅਰਡ ਮਾਪ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਚੁਣੌਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਹੈ. ਇੱਥੇ ਤਿੰਨ ਵੱਖਰੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਮਾਪ ਸੰਸਥਾ ਨੂੰ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਪਾਇਨੀਅਰ, ਵਸਨੀਕ, ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਕਾਰ।
ਪਾਇਨੀਅਰ ਉਸ ਦੇ ਕਿਨਾਰਿਆਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਮਾਪਣਯੋਗ ਹੈ। ਉਹ ਵਾਧੇ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮਿਕਸ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜੀਓ ਹੋਲਡਆਉਟਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਦਬਾਅ-ਟੈਸਟ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਜੋ ਹੁਣ ਨਹੀਂ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਕੰਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੁਆਰਾ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੈ. ਪਾਇਨੀਅਰ ਨਿਸ਼ਚਤਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ; ਉਹ ਦਿਸ਼ਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਸਮਾਨ ਮਾਪਦੰਡਾਂ 'ਤੇ ਰੱਖਣ ਨਾਲ ਸੰਚਾਲਨ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਇਸ ਕੰਮ ਨੂੰ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਰੋਕ ਦੇਵੇਗੀ।
ਵਸਨੀਕ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਤੋਂ ਜੋ ਕੁਝ ਉਭਰਦਾ ਹੈ ਉਸਨੂੰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦੇ ਹਨ, ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੱਸਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ MMM ਪਲੇਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਪਰਿਪੱਕ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਵਾਧੇ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਟੀਮਾਂ ਲਗਾਤਾਰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਵਸਨੀਕ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਦਿਸ਼ਾਤਮਕ ਸੂਝ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਕੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਚਲਾਈਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਯੋਜਨਾਕਾਰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮ ਚਲਾਉਂਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਖਰਚ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਡੇਟਾ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸੰਕੇਤਾਂ ਅਤੇ ਰੂਪਾਂਤਰਣ ਮਕੈਨਿਕਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪਰਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ; ਇਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਵੱਖ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਯੋਜਨਾਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਵਾਧੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਜਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾਗਤ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿਹਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਫੋਕਸ ਚੈਨਲ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।
ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਪਾਇਨੀਅਰ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਕੰਮ ਲਈ ਨਿਸ਼ਚਤਤਾ ਦੇ ਯੋਜਨਾਕਾਰ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਤੋਂ 95 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਅੰਕੜਾ ਭਰੋਸੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਗਾਰੰਟੀ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਵੀ ਨਵਾਂ ਨਹੀਂ ਬਣਦਾ ਹੈ। 60 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਭਰੋਸੇ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਮਾਡਲ, ਤੇਜ਼ ਦੁਹਰਾਓ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ, ਲਗਾਤਾਰ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਉੱਤਰ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਚੌਥਾਈ ਬਹੁਤ ਦੇਰ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ।
ਉੱਚ-ਵਿਕਾਸ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਮਾਪ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵੰਡਦੀਆਂ ਹਨ
ਕੈਨੇਡੀਅਨ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਵਿੱਚ NP ਡਿਜੀਟਲ ਖੋਜ ਟਰੈਕਿੰਗ ਮਾਪ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੇ ਔਸਤ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਵਿਕਾਸ ਵਾਲੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਪਾੜਾ ਪਾਇਆ। ਔਸਤ ਟੀਮਾਂ ਆਪਣੇ ਮਾਪ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਲਗਭਗ 65 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਅਤੇ 25 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਹੋਰ ਰਣਨੀਤਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਥਾਂ ਛੱਡਦੀ ਹੈ।
ਸਾਲਾਨਾ ਮੀਡੀਆ ਨਿਵੇਸ਼ ਵਿੱਚ $750,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਲੇ ਉੱਚ-ਵਿਕਾਸ ਵਾਲੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਰਿਲਾਇੰਸ ਲਗਭਗ 45 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੱਕ ਘੱਟ ਗਿਆ ਹੈ। ਐਟ੍ਰਬਿਊਸ਼ਨ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਘਟ ਕੇ 15 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। MMM 5 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੋਂ 20 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੱਕ ਵਧਦਾ ਹੈ. ਵਾਧੇ ਦੀ ਜਾਂਚ 10 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਨਰੇਟਿਵ ਖੋਜ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਕੰਮ ਹੋਰ 10 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਲਈ ਖਾਤਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਜਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਛੱਡ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਤੋਲ ਰਹੇ ਹਨ। ਤਰਕ ਸਿੱਧਾ ਹੈ: ਬਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋ ਬਦਲਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਤੁਸੀਂ ਮਾਪ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਿੱਥੇ ਤਬਦੀਲੀ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਜਿੱਥੇ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਟੀਚਾ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਭਰੋਸੇ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਬਿਹਤਰ ਬਜਟ ਫੈਸਲੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸੰਕੇਤ, ਨਾ ਕਿ ਸੰਪੂਰਨ ਨਿਸ਼ਚਤਤਾ ਜੋ ਮੌਕਾ ਬੰਦ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੀ ਮਾਪ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੱਤ ਕਦਮ
ਇੱਕ ਮਾਪ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਕੁਝ ਬਦਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਜੋ ਇਹ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਹੀ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ।
ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਪ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰੋ। ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਹਰੇਕ ਟੂਲ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਕਰੋ ਕਿ ਹਰ ਇੱਕ ਕਿੱਥੇ ਬੈਠਦਾ ਹੈ: ਸੰਚਾਲਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਡੇਟਾ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮਾਡਲਿੰਗ, MMM, ਜਾਂ ਵਾਧਾ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਖੋਜਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਪਹਿਲੇ ਦੋ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹਨ।
ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਅੰਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ. ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਮੌਜੂਦਾ ਸਟੈਕ ਕਿਹੜੇ ਰਣਨੀਤਕ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਐਟ੍ਰਬ੍ਯੂਸ਼ਨ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਇੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਹਾਸ਼ੀਏ ਦੇ ਰਿਟਰਨ ਵਿੱਚ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਮਿਸ਼ਰਤ ROAS ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਬਜਟ ਫੈਸਲੇ ਕਿੱਥੇ ਲੈ ਰਹੇ ਹੋ? ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਚੈਨਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਸ਼ਾਇਦ ਮੌਜੂਦਾ ਮੰਗ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ?
ਮੁੱਢਲੀ ਮਾਡਲਿੰਗ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਤਿਮਾਹੀ MMM ਰਨ ਇਕੱਲੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਰਣਨੀਤਕ ਦਿਸ਼ਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਰਚ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਚੈਨਲਾਂ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜੋ ਆਮਦਨ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ।
ਆਪਣਾ ਪਹਿਲਾ ਇੰਕਰੀਮੈਂਟਲਿਟੀ ਟੈਸਟ ਚਲਾਓ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਚੈਨਲ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜੀਓ ਹੋਲਡਆਉਟ ਜਾਂ ਹੋਲਡਆਉਟ ਦਰਸ਼ਕ ਟੈਸਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ। ਟੀਚਾ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਮਾਪ ਨਾਲ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਆਰਾਮ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਰਾਤੋ-ਰਾਤ ਅਲੋਪ ਨਹੀਂ ਹੋਣਗੀਆਂ। ਚੱਲ ਰਹੇ ਏਪੈਰਲਲ ਟ੍ਰੈਕ ਜੋ ਐਟ੍ਰਬ੍ਯੂਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਵਾਧੇ ਅਤੇ MMM ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪੂਰੀ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਵੀਂ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਬਣਾਓ। ਸੈਟਲਰ ਪਾਇਨੀਅਰ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਵਾਧੇ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਗਲੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਸਤਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਧਾਓ। ਸੰਪੂਰਣ ਨਿਸ਼ਚਤਤਾ ਉੱਤੇ ਦਿਸ਼ਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਗਤੀ ਹੈ। ਵਾਧੇ ਦੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਅਤੇ MMM ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਬਜਟ ਸਮਾਯੋਜਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਤਿਮਾਹੀ ਰੀਲੋਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ
ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੀ ਹੈ?
ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਉਹਨਾਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੱਚਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦੇਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਆਮ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਐਟ੍ਰਬ੍ਯੂਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਆਖਰੀ-ਕਲਿੱਕ, ਪਹਿਲੀ-ਕਲਿੱਕ, ਲੀਨੀਅਰ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਗਾਹਕ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਦੌਰਾਨ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਚੈਨਲਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮੁਹਿੰਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇਹ ਸਥਾਪਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੀ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਦੇ ਹੋ?
ਐਟ੍ਰਬ੍ਯੂਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਲੇ ਟੱਚਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਮਾਰਗ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਨ ਲਈ ਟਰੈਕਿੰਗ ਪਿਕਸਲ, UTM ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਤੇ CRM ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਐਟ੍ਰਬ੍ਯੂਸ਼ਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਚੁਣਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮਾਡਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਮਝਣ ਲਈ ਮੁੱਖ ਸੀਮਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪਹੁੰਚ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਕਾਰਣਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ।
ਟਰੈਕਿੰਗ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਕਿਹੜਾ ਹੈ?
ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਤੁਹਾਡੇ ਵਪਾਰਕ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਮਾਪ ਟੀਚਿਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 4 ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ-ਨੇਟਿਵ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ। ਨੌਰਥਬੀਮ, ਟ੍ਰਿਪਲ ਵ੍ਹੇਲ, ਅਤੇ ਰੌਕਰਬਾਕਸ ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਸਿੱਧੇ-ਜਵਾਬ ਅਤੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਸੰਦਰਭਾਂ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ। ਰਣਨੀਤਕ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਬਜਾਏ MMM ਅਤੇ ਵਾਧੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
{ "@context": "https://schema.org", "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "ਸਵਾਲ", "name": "ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੀ ਹੈ?", "aceptedAnswer": { "@type": "ਜਵਾਬ", "text": "ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੱਚਪੁਆਇੰਟਸ ਨੂੰ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦੇਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਆਮ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਆਖਰੀ-ਕਲਿੱਕ, ਪਹਿਲੀ-ਕਲਿੱਕ, ਲੀਨੀਅਰ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਗਾਹਕ ਯਾਤਰਾ ਦੌਰਾਨ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਐਟ੍ਰਬ੍ਯੂਸ਼ਨ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ, ਪਰ ਕੀ ਇਹ ਵਪਾਰਕ ਚੈਨਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮੁਹਿੰਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।" } } , { "@type": "ਸਵਾਲ", "name": "ਤੁਸੀਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਦੇ ਹੋ?", "aceptedAnswer": { "@type": "ਜਵਾਬ", "text": "ਐਟ੍ਰਬ੍ਯੂਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਲੇ ਟੱਚਪੁਆਇੰਟਸ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ, ਟਰੈਕਿੰਗ ਪਿਕਸਲ, UTM ਪੈਰਾਮੀਟਰ, ਅਤੇ CRM ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਐਟ੍ਰਬ੍ਯੂਸ਼ਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਚੁਣਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਮਝਣ ਦੀ ਮੁੱਖ ਸੀਮਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪਹੁੰਚ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।" } } , { "@type": "ਸਵਾਲ", "name": "ਟਰੈਕਿੰਗ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਕਿਹੜਾ ਹੈ?", "aceptedAnswer": { "@type": "ਜਵਾਬ", "text": "ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਐਟ੍ਰਬ੍ਯੂਸ਼ਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਤੁਹਾਡੇ ਵਪਾਰਕ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਮਾਪ ਦੇ ਟੀਚਿਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 4 ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ-ਨੇਟਿਵ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬੁਨਿਆਦੀ ਐਟ੍ਰਬ੍ਯੂਸ਼ਨ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ। ਨੌਰਥਬੀਮ, ਟ੍ਰਿਪਲ ਵ੍ਹੇਲ, ਅਤੇ ਰੌਕਰਬਾਕਸ ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਸਿੱਧੇ-ਜਵਾਬ ਅਤੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਸੰਦਰਭਾਂ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ। ਰਣਨੀਤਕ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ, ਐਟ੍ਰਬ੍ਯੂਸ਼ਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਐਮ ਐੱਮ ਐੱਮ ਐੱਮ ਐੱਮ ਐੱਮ ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਕੱਲਤਾ।" } } ] }
ਸਿੱਟਾ
ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਐਟ੍ਰਬ੍ਯੂਸ਼ਨ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਇਕੱਲੇ ਬਿਹਤਰ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸੀਮਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਅਤੇ ਕਾਰਣ ਸਬੂਤ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਬਜਟ ਫੈਸਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮੰਗ ਸਿਰਜਣ ਨਾਲੋਂ ਮੰਗ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਉੱਚ-ਵਿਕਾਸ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੇ ਲੇਅਰਡ ਮਾਪ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਸਾਧਨ ਇੱਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਸਟੀਅਰਿੰਗ ਲਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਡੇਟਾ, ਰਣਨੀਤਕ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਸਿਗਨਲ, ਰਣਨੀਤਕ ਵੰਡ ਲਈ MMM, ਅਤੇ ਕਾਰਨ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਲਈ ਵਾਧੇ ਦੀ ਜਾਂਚ। ਇਸ ਲੜੀ ਦਾ ਅਗਲਾ ਟੁਕੜਾ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਲੀਡਰ ਇਹਨਾਂ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਨਿਵੇਸ਼ ਦਾ ਅਗਲਾ ਡਾਲਰ ਕਿੱਥੇ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਉਸ ਟੁਕੜੇ 'ਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਐਟ੍ਰਬ੍ਯੂਸ਼ਨ ਕਿੱਥੇ ਟੁੱਟਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਐਟ੍ਰਬ੍ਯੂਸ਼ਨ ਬਲਾਇੰਡ ਸਪੌਟਸ ਦਾ ਇਹ ਟੁੱਟਣਾ ਖਾਸ ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਪ ਨੂੰ ਮਾਲੀਏ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਨਾ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਲਈ, ਡਿਜੀਟਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਲਈ ਇਹ ਗਾਈਡ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਹਵਾਲਾ ਹੈ।
