मुख्य बातें
कोई भी एकल माप पद्धति आधुनिक विपणन नेताओं के सामने आने वाले सभी प्रश्नों का उत्तर नहीं दे सकती है। कई उपकरणों को मिलाकर एक स्तरित स्टैक आवश्यक है।
मार्केटिंग एट्रिब्यूशन की चुनौती संरचनात्मक है: यह टचप्वाइंट को श्रेय देता है लेकिन कार्य-कारण को साबित नहीं कर सकता है। यह सामरिक अनुकूलन के लिए सबसे अच्छा काम करता है, रणनीतिक निर्णयों के लिए नहीं।
मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग सीमांत रिटर्न और चैनल संतृप्ति की पहचान करती है, जिससे दीर्घकालिक बजट आवंटन को निर्देशित करने में मदद मिलती है।
वृद्धिशील परीक्षण यह निर्धारित करने का सबसे विश्वसनीय तरीका है कि क्या विपणन गतिविधि ने वास्तव में परिणाम तैयार किए हैं, न कि पहले से मौजूद मांग पर कब्जा कर लिया है।
माप टीमों को अग्रदूतों, बसने वालों और योजनाकारों में व्यवस्थित करने से यह सुनिश्चित होता है कि प्रत्येक प्रकार के कार्य को सही मानक और निर्णय लेने की गति मिलती है।
अधिकांश मार्केटिंग नेता मार्केटिंग एट्रिब्यूशन की चुनौती को अच्छी तरह से जानते हैं: आपके पास डेटा से भरे डैशबोर्ड हैं, लेकिन संख्याएँ विश्वसनीय रूप से उत्तर नहीं देती हैं कि कौन सा निवेश वास्तव में विकास को गति दे रहा है। प्रवृत्ति एक बेहतर टूल, एक स्मार्ट मॉडल या अधिक सटीक एट्रिब्यूशन सिस्टम की खोज करने की है। लेकिन माप का अधिकार प्राप्त करने वाले संगठन उस प्रवृत्ति से आगे निकल गए हैं।
उन्होंने सत्य के एक भी स्रोत की तलाश बंद कर दी है। मार्केटिंग एट्रिब्यूशन की चुनौती एक व्यापक समस्या का हिस्सा है: आधुनिक मार्केटिंग वातावरण इतना जटिल है कि एक विधि से सब कुछ कवर नहीं किया जा सकता है। खोज बहुत सारे प्लेटफार्मों पर होती है, खरीदार की यात्राएं बहुत खंडित होती हैं, और गोपनीयता परिवर्तनों ने किसी भी एक उपकरण के लिए पूरी तस्वीर देने के लिए बहुत अधिक सिग्नल को नष्ट कर दिया है।
इसके बजाय जो काम करता है वह एक स्तरित दृष्टिकोण है। विभिन्न माप विधियाँ अलग-अलग प्रश्नों का उत्तर देती हैं, और उच्च-विकास संगठन उन्हें जानबूझकर जोड़ते हैं। मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग रणनीतिक बजट आवंटन का मार्गदर्शन करती है। वृद्धिशील परीक्षण यह सत्यापित करता है कि क्या किसी विशिष्ट गतिविधि के कारण कोई परिणाम आया। प्लेटफ़ॉर्म डेटा दिन-प्रतिदिन के अभियान अनुकूलन को संभालता है। प्रत्येक एक परिभाषित भूमिका निभाता है। उनमें से कोई भी स्टैंडअलोन रणनीति के रूप में काम नहीं करता है।
आधुनिक विपणन मापन पर तीन भाग वाली श्रृंखला में यह दूसरा भाग है। पहले भाग में जांच की गई कि ट्रैफ़िक, रैंकिंग और आरओएएस जैसे पारंपरिक मेट्रिक्स कम विश्वसनीय क्यों होते जा रहे हैं। यह टुकड़ा बताता है कि एक माप प्रणाली कैसे बनाई जाए जो वास्तव में विकास निर्णयों का समर्थन करती है।
अब कोई एकल माप पद्धति काम क्यों नहीं करती?
अधिकांश टीमें जिन डिजिटल मार्केटिंग एट्रिब्यूशन टूल पर भरोसा करती हैं, वे एक अलग वातावरण के लिए बनाए गए थे। जब उपयोगकर्ता यात्राएं अपेक्षाकृत रैखिक थीं, कुकीज़ को सत्रों में विश्वसनीय रूप से ट्रैक किया गया था, और अधिकांश खोज उन चैनलों के माध्यम से हुई थी जो लॉग करना आसान था, तब उन्होंने अच्छी तरह से काम किया। वह माहौल ख़त्म हो गया है.
आज, एक खरीदार एआई-जनरेटेड उत्तर के माध्यम से एक ब्रांड का सामना कर सकता है, यूट्यूब पर उस पर शोध कर सकता है, एक निजी संदेश थ्रेड में उस पर चर्चा कर सकता है, और तीन सप्ताह बाद एक ब्रांडेड खोज के माध्यम से परिवर्तित कर सकता है। एट्रिब्यूशन सिस्टम अंतिम टचप्वाइंट को श्रेय देता है। जिन चैनलों ने वास्तव में निर्णय को आकार दिया, उन्हें बहुत कम या कुछ भी नहीं मिलता है।
यह मुख्य संरचनात्मक समस्या है. मार्केटिंग एट्रिब्यूशन मॉडल श्रेय देने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, कारण स्थापित करने के लिए नहीं। यहां तक कि परिष्कृत मल्टी-टच एट्रिब्यूशन मार्केटिंग दृष्टिकोण अभी भी उसी मूलभूत बाधा के भीतर काम करते हैं: वे दिखा सकते हैं कि कौन से टचप्वाइंट रूपांतरण से पहले थे, लेकिन वे यह साबित नहीं कर सकते कि उनमें से किसी को हटाने से परिणाम बदल जाता।
उच्च-विकास संगठनों ने यह माना है कि विभिन्न माप उपकरण अलग-अलग प्रश्नों का उत्तर देते हैं। एट्रिब्यूशन मॉडलिंग उत्तर: रूपांतरण से पहले कौन से टचप्वाइंट मौजूद थे? मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग उत्तर: समय के साथ सभी चैनलों पर सीमांत रिटर्न सबसे मजबूत कहां हैं? वृद्धिशील परीक्षण उत्तर: क्या इस विशिष्ट गतिविधि ने वास्तव में परिणाम बदल दिए?
प्रत्येक प्रश्न मायने रखता है. प्रत्येक को एक अलग दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। एनपी डिजिटल शोध के अनुसार, 90 प्रतिशत उच्च-विकास विपणक वृद्धिशीलता परीक्षण को प्राथमिकता देते हैं, 61 प्रतिशत एट्रिब्यूशन मॉडलिंग का उपयोग करते हैं, और 42 प्रतिशत मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग का उपयोग करते हैं। सबसे प्रभावी टीमें इन तीनों का उपयोग करती हैं, जो हाथ में लिए गए निर्णय के आधार पर तय की जाती हैं।
रणनीतिक मार्गदर्शन के रूप में मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग
मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग, या एमएमएम, एट्रिब्यूशन की तुलना में माप के लिए एक अलग दृष्टिकोण अपनाता है। व्यक्तिगत उपयोगकर्ता यात्राओं को ट्रैक करने के बजाय, यह समय के साथ विभिन्न चैनलों पर विपणन खर्च और व्यावसायिक परिणामों के बीच संबंध को मॉडल करने के लिए एकत्रित ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करता है। परिणाम सीमांत रिटर्न का एक दृश्य है जो एट्रिब्यूशन सिस्टम प्रदान नहीं कर सकता है।
एमएमएम यह पहचानने के लिए सबसे उपयोगी है कि प्रत्येक अतिरिक्त डॉलर कहां खर्च होता हैचैनल घटते रिटर्न देता है। एक मजबूत मिश्रित आरओएएस पर चलने वाला चैनल डैशबोर्ड में कुशल दिख सकता है, जबकि इसके बजट का अंतिम 30 प्रतिशत नगण्य वृद्धिशील राजस्व उत्पन्न कर रहा है। एमएमएम उस अक्षमता को सामने लाता है। यह क्रॉस-चैनल प्रभावों की पहचान करने में भी मदद करता है, जैसे कि वीडियो या ब्रांड निवेश अपस्ट्रीम सशुल्क खोज डाउनस्ट्रीम में रूपांतरण दरों को कैसे प्रभावित करता है।
रणनीतिक बजट आवंटन के लिए, यह एमएमएम को सबसे विश्वसनीय उपकरण उपलब्ध कराता है। इसे उपयोगकर्ता-स्तरीय ट्रैकिंग की आवश्यकता नहीं है, जिसका अर्थ है कि गोपनीयता परिवर्तन और कुकी अप्रचलन इसकी सटीकता को उस तरह से नष्ट नहीं करते हैं जिस तरह से वे एट्रिब्यूशन के लिए करते हैं। त्रैमासिक एमएमएम रन लगातार दीर्घकालिक बजट निर्णयों में सुधार कर सकते हैं, भले ही दिन-प्रतिदिन के एट्रिब्यूशन सिग्नल शोर वाले हों।
एमएमएम की वास्तविक सीमाएँ हैं। यह ऊपरी-फ़नल ब्रांड बिल्डिंग को सटीक रूप से मापने के लिए संघर्ष करता है, क्योंकि ब्रांड इंप्रेशन और डाउनस्ट्रीम रूपांतरण के बीच का अंतर ऐतिहासिक सहसंबंधों को स्पष्ट रूप से पकड़ने के लिए बहुत लंबा और अप्रत्यक्ष है। ब्रांड ट्रैकिंग और धारणा अध्ययनों के साथ इसे पूरक करते हुए रणनीतिक मार्गदर्शन के लिए एमएमएम का उपयोग करने वाले संगठन सबसे संपूर्ण तस्वीर प्राप्त करते हैं।
कारण इंजन के रूप में वृद्धिशील परीक्षण
यदि एमएमएम रणनीतिक दिशा प्रदान करता है, तो वृद्धिशील परीक्षण कारण प्रमाण प्रदान करता है। यह जिस प्रश्न का उत्तर देता है वह विशिष्ट है: यदि यह विपणन गतिविधि नहीं हुई होती तो क्या यह परिणाम होता? यह एट्रिब्यूशन मॉडल द्वारा पूछे जाने वाले प्रश्न से मौलिक रूप से भिन्न प्रश्न है, और इसका उत्तर यह तय करने के लिए कहीं अधिक उपयोगी है कि कहां निवेश करना है।
सबसे आम वृद्धिशील दृष्टिकोण में भू प्रयोग, होल्डआउट परीक्षण और अभियान विराम शामिल हैं। एक भौगोलिक प्रयोग में, मेल खाने वाले भौगोलिक बाजारों की पहचान की जाती है और एक समूह में खर्च रोक दिया जाता है जबकि दूसरे में बनाए रखा जाता है। दोनों समूहों के बीच परिणामों में अंतर विपणन गतिविधि से कारणात्मक वृद्धि को अलग करता है। होल्डआउट परीक्षण दर्शकों के स्तर पर समान तर्क लागू करते हैं। अभियान रुकने से, हालांकि क्रूड रूप से, यह भी पता चल सकता है कि खर्च रुकने पर परिणाम गिरते हैं या नहीं।
अमेज़ॅन एट्रिब्यूशन या अन्य मार्केटप्लेस-आधारित माप चलाने वाली टीमों के लिए, वृद्धिशीलता परीक्षण विशेष रूप से मूल्यवान है क्योंकि प्लेटफ़ॉर्म-रिपोर्ट किए गए रूपांतरण अक्सर उस मांग को दर्शाते हैं जो अभियान द्वारा बनाई गई मांग के बजाय पहले से मौजूद है।
सभी चैनलों पर वृद्धिशील बनाम जिम्मेदार रूपांतरणों पर नज़र रखने वाले एनपी डिजिटल शोध में लगभग हर मामले में सार्थक अंतर पाया गया। ऑर्गेनिक सोशल ने 3 प्रतिशत एट्रिब्यूटेड लिफ्ट के मुकाबले 13 प्रतिशत वृद्धिशील वृद्धि दिखाई। पेड सोशल ने 24 प्रतिशत के मुकाबले 17 प्रतिशत वृद्धिशील वृद्धि दिखाई, जिससे पता चलता है कि एट्रिब्यूशन उस चैनल को अधिक श्रेय दे रहा था। ये अंतराल सीधे प्रभावित करते हैं कि बजट कहाँ जाना चाहिए, और वे वृद्धिशीलता परीक्षण के बिना अदृश्य हैं।
वृद्धिशील परीक्षण के लिए योजना और स्वच्छ डेटा की आवश्यकता होती है, लेकिन इसके लिए बड़े बजट की आवश्यकता नहीं होती है। यहां तक कि एक प्रमुख चैनल पर एक भी अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया जियो होल्डआउट महीनों की एट्रिब्यूशन रिपोर्टिंग की तुलना में कारण प्रभाव में अधिक विश्वसनीय अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
प्लेटफ़ॉर्म डेटा अभी भी मायने रखता है, लेकिन केवल अनुकूलन के लिए
Google, मेटा और अन्य विज्ञापन प्लेटफ़ॉर्म के प्लेटफ़ॉर्म डैशबोर्ड उपयोगी बने हुए हैं, लेकिन उनकी भूमिका अधिकांश टीमों की अपेक्षा सीमित है। प्लेटफ़ॉर्म रिपोर्टिंग में निर्मित एट्रिब्यूशन ब्लाइंड स्पॉट संरचनात्मक हैं, आकस्मिक नहीं। प्लेटफ़ॉर्म को अपने स्वयं के पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर अभियान प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वे आपको यह बताने के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए हैं कि क्या उस प्रदर्शन ने आपके व्यवसाय को बदल दिया है।
दिन-प्रतिदिन के निर्णयों के लिए, प्लेटफ़ॉर्म डेटा सही उपकरण है। बजट के विरुद्ध खर्च को नियंत्रित करना, प्रदर्शन संकेतों के आधार पर बोलियों को समायोजित करना, रचनात्मक थकान की पहचान करना और वितरण संबंधी समस्याओं का निदान करना सभी प्लेटफ़ॉर्म मेट्रिक्स पर निर्भर करते हैं। ये परिचालन संबंधी निर्णय हैं, और प्लेटफ़ॉर्म डेटा इन्हें अच्छी तरह से संभालता है।
जहां प्लेटफ़ॉर्म डेटा अविश्वसनीय हो जाता है वह रणनीतिक निर्णयों में होता है। एल्गोरिदम उन उपयोगकर्ताओं के लिए अनुकूलित होते हैं जिनकी रूपांतरण की संभावना सबसे अधिक होती है, जिसका अर्थ है कि वे व्यवस्थित रूप से मांग सृजन की तुलना में मांग पर कब्जा करने का पक्ष लेते हैं। प्लेटफ़ॉर्म डैशबोर्ड में एक उच्च आरओएएस आंकड़ा एक कुशल एल्गोरिदम को प्रतिबिंबित कर सकता है, प्रभावी मार्केटिंग को नहीं।
एनपी डिजिटल शोध के अनुसार, खराब एट्रिब्यूशन से छोटे व्यवसायों को विज्ञापन खर्च का औसतन 19.4 प्रतिशत, मध्य-बाज़ार कंपनियों को 11.5 प्रतिशत और एंटरप्राइज़ ब्रांडों को 7.7 प्रतिशत का नुकसान होता है। वह व्यर्थ खर्च प्लेटफ़ॉर्म रिपोर्टिंग में काफी हद तक अदृश्य है क्योंकि प्लेटफ़ॉर्म के पास इसे सामने लाने के लिए कोई प्रोत्साहन नहीं है।
व्यावहारिक मार्गदर्शन प्लेटफ़ॉर्म मेट्रिक्स का उपयोग करना है: सामरिक संचालन, रणनीतिक सत्य नहीं।
पायनियर-सेटलर-प्लानर मापनमॉडल
एक स्तरित माप प्रणाली का निर्माण केवल एक तकनीकी चुनौती नहीं है। यह एक संगठनात्मक है. तीन अलग-अलग भूमिकाएँ हैं जिनकी प्रत्येक प्रभावी माप संगठन को आवश्यकता होती है: अग्रणी, बसने वाले और योजनाकार।
अग्रणी उस चीज़ के किनारों पर काम करते हैं जो वर्तमान में मापने योग्य है। वे वृद्धिशील प्रयोग चलाते हैं, प्रारंभिक विपणन मिश्रण मॉडल बनाते हैं, जियो होल्डआउट का परीक्षण करते हैं, और दबाव-परीक्षण धारणाएं जो अब मान्य नहीं हो सकती हैं। उनका कार्य डिज़ाइन द्वारा अनिश्चित है। पायनियर निश्चितता प्रदान नहीं करते; वे दिशा प्रदान करते हैं। उन्हें परिचालन रिपोर्टिंग के समान सांख्यिकीय विश्वास के मानकों पर रखने से यह काम मूल्य पैदा करने से पहले ही रुक जाएगा।
बसने वाले प्रयोग से जो कुछ निकलता है उसे लेते हैं और उसे दोहराने योग्य प्रक्रियाओं में बदल देते हैं। वे मॉडलों को परिष्कृत करते हैं, धारणाओं को कड़ा करते हैं, और अंतर्दृष्टि को नियोजन निर्णयों से जोड़ते हैं। यह वह जगह है जहां प्रारंभिक एमएमएम प्लेबुक में परिपक्व होता है, और जहां वृद्धिशील परीक्षण के परिणाम ऐसे ढाँचे बन जाते हैं जिन्हें टीमें लगातार लागू कर सकती हैं। सेटलर्स उन प्रणालियों में दिशात्मक अंतर्दृष्टि का अनुवाद करके विश्वास का निर्माण करते हैं जिन्हें वास्तव में चलाया जा सकता है।
योजनाकार दैनिक कार्यों को चालू रखते हैं। वे वास्तविक समय में खर्च का प्रबंधन करने के लिए प्लेटफ़ॉर्म डेटा, एट्रिब्यूशन सिग्नल और रूपांतरण यांत्रिकी पर भरोसा करते हैं। यह परत आवश्यक है; इसके बिना, निष्पादन विफल हो जाता है। लेकिन योजनाकारों से दीर्घकालिक विकास की व्याख्या करने या प्रदर्शन में संरचनात्मक बदलावों का निदान करने के लिए नहीं कहा जाना चाहिए। उनका ध्यान चैनल बाधाओं के भीतर दक्षता को अनुकूलित करने पर है।
अधिकांश संगठन जिस विफलता मोड में आते हैं, वह अग्रणी स्तर के काम के लिए निश्चितता के योजनाकार-स्तर के मानकों को लागू करना है। जिन प्रयोगों को विकसित करने के लिए समय की आवश्यकता होती है, उनमें 95 प्रतिशत सांख्यिकीय विश्वास की आवश्यकता इस बात की गारंटी देती है कि कुछ भी नया नहीं बनाया जाता है। 60 प्रतिशत दिशात्मक आत्मविश्वास वाला एक मॉडल, तेज पुनरावृत्ति के साथ, लगातार एक चौथाई देर से आने वाले सही उत्तर से बेहतर प्रदर्शन करता है।
उच्च-विकास कंपनियाँ मापन संसाधन कैसे आवंटित करती हैं
कनाडाई ब्रांडों में एनपी डिजिटल अनुसंधान ट्रैकिंग माप प्रथाओं में औसत संगठनों और उच्च-विकास वाले संगठनों के बीच स्पष्ट विभाजन पाया गया। औसत टीमें अपने माप प्रभाव का लगभग 65 प्रतिशत प्लेटफ़ॉर्म डैशबोर्ड पर और 25 प्रतिशत एट्रिब्यूशन टूल पर आवंटित करती हैं, जिससे अधिक रणनीतिक तरीकों के लिए बहुत कम जगह बचती है।
वार्षिक मीडिया निवेश में $750,000 से अधिक वाले उच्च-विकास वाले ब्रांड सार्थक रूप से अलग दिखते हैं। प्लेटफ़ॉर्म डैशबोर्ड पर निर्भरता लगभग 45 प्रतिशत तक गिर गई। एट्रिब्यूशन टूल का उपयोग घटकर 15 प्रतिशत हो गया है। एमएमएम 5 प्रतिशत से 20 प्रतिशत तक बढ़ता है। वृद्धिशील परीक्षण 10 प्रतिशत तक पहुँच जाता है, और आरंभिक जेनरेटिव खोज अनुकूलन कार्य अन्य 10 प्रतिशत तक पहुंच जाता है।
ये संगठन एट्रिब्यूशन या प्लेटफ़ॉर्म डेटा को नहीं छोड़ रहे हैं। वे उनका दोबारा वजन कर रहे हैं. तर्क सीधा है: उन बाजारों में जो बदलते रहते हैं, आप माप क्षमता का निर्माण करते हैं जहां परिवर्तन हो रहा है, न कि जहां परिचित सुरक्षित महसूस होता है। इन सभी तरीकों का लक्ष्य दिशात्मक आत्मविश्वास है, जिसका अर्थ है बेहतर बजट निर्णय तेजी से लेने के लिए पर्याप्त संकेत, न कि पूर्ण निश्चितता जो अवसर समाप्त होने के बाद आती है।
आपकी मापन प्रणाली को विकसित करने के लिए सात कदम
माप प्रणाली के पुनर्निर्माण के लिए एक ही बार में सब कुछ बदलने की आवश्यकता नहीं होती है। जो संगठन ऐसा अच्छी तरह से करते हैं वे धीरे-धीरे विकसित होते हैं, पूरी तरह से बदलाव का प्रयास करने के बजाय सही क्रम में क्षमता जोड़ते हैं।
अपने वर्तमान माप इनपुट को मैप करें। आपकी टीम द्वारा उपयोग किए जाने वाले प्रत्येक उपकरण और डेटा स्रोत की सूची बनाएं और पहचानें कि प्रत्येक कहां बैठता है: परिचालन प्लेटफ़ॉर्म डेटा, एट्रिब्यूशन मॉडलिंग, एमएमएम, या वृद्धिशीलता। अधिकांश टीमों को पता चलता है कि वे पहले दो में अत्यधिक केंद्रित हैं।
निर्णय अंतरालों को पहचानें. इस बारे में स्पष्ट रहें कि आपका वर्तमान स्टैक किन रणनीतिक प्रश्नों का उत्तर नहीं दे सकता है। मार्केटिंग एट्रिब्यूशन की चुनौती यहां सबसे अधिक दिखाई देती है: आप सीमांत रिटर्न की दृश्यता के बिना मिश्रित आरओएएस के आधार पर बजट निर्णय कहां ले रहे हैं? आप उन चैनलों को कहां श्रेय दे रहे हैं जो मौजूदा मांग को पूरा कर रहे हैं?
बुनियादी मॉडलिंग का परिचय दें. यहां तक कि एक साधारण त्रैमासिक एमएमएम रन अकेले एट्रिब्यूशन की तुलना में अधिक रणनीतिक दिशा प्रदान करता है। अपने उच्चतम-व्यय वाले चैनलों से शुरुआत करें और व्यवसाय के परिणाम सीधे तौर पर राजस्व से जुड़े हों।
अपना पहला वृद्धिशील परीक्षण चलाएँ। एक प्रमुख चैनल चुनें और जियो होल्डआउट या होल्डआउट ऑडियंस टेस्ट डिज़ाइन करें। लक्ष्य पूर्णता नहीं है; यह इस प्रकार के माप के साथ संगठनात्मक क्षमता और आराम का निर्माण कर रहा है।
शासन की अपेक्षाओं को अपनाएँ। एट्रिब्यूशन रिपोर्ट नेतृत्व समीक्षाओं से रातों-रात गायब नहीं होंगी। चल रहा है एसमानांतर ट्रैक जो एट्रिब्यूशन डेटा के साथ वृद्धिशीलता और एमएमएम निष्कर्ष दिखाता है, पूर्ण परिवर्तन की आवश्यकता के बिना नए दृष्टिकोण में विश्वास पैदा करता है।
प्रक्रियाएँ धीरे-धीरे बनाएँ। सेटलर्स अग्रणी प्रयोगों को दोहराने योग्य वर्कफ़्लो में बदल देते हैं। प्रत्येक वृद्धिशील परीक्षण को एक प्रलेखित पद्धति तैयार करनी चाहिए जो अगले परीक्षण को तेज़ और सस्ता बनाए।
निर्णय ताल बढ़ाएँ. पूर्ण निश्चितता की तुलना में दिशात्मक आत्मविश्वास का एक लाभ गति है। वृद्धिशील संकेतों और एमएमएम आउटपुट के आधार पर साप्ताहिक बजट समायोजन, एट्रिब्यूशन रिपोर्ट के आधार पर त्रैमासिक पुनर्आबंटन से बेहतर प्रदर्शन करता है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
मार्केटिंग एट्रिब्यूशन क्या है?
मार्केटिंग एट्रिब्यूशन रूपांतरण में योगदान देने वाले मार्केटिंग टचप्वाइंट को श्रेय देने की प्रक्रिया है। सामान्य मार्केटिंग एट्रिब्यूशन मॉडल में अंतिम-क्लिक, प्रथम-क्लिक, रैखिक और डेटा-संचालित एट्रिब्यूशन शामिल हैं। प्रत्येक ग्राहक यात्रा के दौरान अलग-अलग तरीके से क्रेडिट प्रदान करता है। चैनलों के भीतर अभियान प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए एट्रिब्यूशन सबसे उपयोगी है, लेकिन यह स्थापित नहीं कर सकता है कि मार्केटिंग के कारण व्यावसायिक परिणाम हुआ या नहीं।
आप मार्केटिंग एट्रिब्यूशन को कैसे मापते हैं?
पथ को मैप करने के लिए ट्रैकिंग पिक्सल, यूटीएम पैरामीटर और सीआरएम डेटा का उपयोग करके रूपांतरण डेटा को उसके पहले वाले टचप्वाइंट से जोड़कर एट्रिब्यूशन को मापा जाता है। मार्केटिंग एट्रिब्यूशन सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म इस प्रक्रिया को स्वचालित करते हैं और चुनने के लिए विभिन्न एट्रिब्यूशन मॉडल पेश करते हैं। समझने की मुख्य सीमा यह है कि सभी एट्रिब्यूशन दृष्टिकोण सहसंबंध के आधार पर श्रेय देते हैं, कार्य-कारण के आधार पर नहीं।
मार्केटिंग एट्रिब्यूशन को ट्रैक करने के लिए सबसे अच्छा सॉफ्टवेयर कौन सा है?
सर्वोत्तम मार्केटिंग एट्रिब्यूशन सॉफ़्टवेयर आपके व्यवसाय मॉडल और माप लक्ष्यों पर निर्भर करता है। Google Analytics 4 और प्लेटफ़ॉर्म-नेटिव डैशबोर्ड बुनियादी एट्रिब्यूशन को अच्छी तरह से संभालते हैं। नॉर्थबीम, ट्रिपल व्हेल और रॉकरबॉक्स जैसे उपकरण प्रत्यक्ष-प्रतिक्रिया और ई-कॉमर्स संदर्भों के लिए बनाए गए हैं। रणनीतिक निर्णयों के लिए, एट्रिब्यूशन सॉफ़्टवेयर अलगाव में उपयोग किए जाने के बजाय एमएमएम और वृद्धिशील परीक्षण के साथ जोड़े जाने पर सबसे अच्छा काम करता है।
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निष्कर्ष
मार्केटिंग एट्रिब्यूशन की चुनौती कोई ऐसी समस्या नहीं है जिसे केवल बेहतर सॉफ़्टवेयर ही हल कर सकता है। यह एक संरचनात्मक सीमा है कि एट्रिब्यूशन क्या कर सकता है। क्रेडिट असाइनमेंट और कारण प्रमाण अलग-अलग चीजें हैं, और उन्हें मिलाने से बजट निर्णय होते हैं जो मांग निर्माण पर मांग पर कब्जा करने का पक्ष लेते हैं।
उच्च-विकास संगठनों ने स्तरित माप प्रणालियों का निर्माण करके इसे संबोधित किया है जहां प्रत्येक उपकरण एक परिभाषित भूमिका निभाता है: परिचालन स्टीयरिंग के लिए प्लेटफ़ॉर्म डेटा, सामरिक के लिए एट्रिब्यूशनसिग्नल, रणनीतिक आवंटन के लिए एमएमएम, और कारण सत्यापन के लिए वृद्धिशील परीक्षण। इस श्रृंखला का अगला भाग इस बात की जांच करता है कि विपणन नेता इन संकेतों का एक साथ उपयोग करके यह तय करते हैं कि निवेश का अगला डॉलर कहां जाना चाहिए।
यदि आप उस हिस्से पर जाने से पहले गहराई से जाना चाहते हैं कि एट्रिब्यूशन कहां टूटता है, तो मार्केटिंग एट्रिब्यूशन ब्लाइंड स्पॉट का यह टूटना विशिष्ट विफलता मोड को विस्तार से कवर करता है। माप को राजस्व निर्णयों से कैसे जोड़ा जाए, इसके व्यापक दृष्टिकोण के लिए, डिजिटल मार्केटिंग एट्रिब्यूशन की यह मार्गदर्शिका एक उपयोगी संदर्भ है।
