முக்கிய எடுக்கப்பட்டவை
நவீன மார்க்கெட்டிங் தலைவர்கள் எதிர்கொள்ளும் அனைத்து கேள்விகளுக்கும் எந்த ஒரு அளவீட்டு முறையும் பதிலளிக்க முடியாது. பல கருவிகளை இணைக்கும் அடுக்கு அடுக்கு அவசியம்.
சந்தைப்படுத்தல் கற்பிதத்தின் சவால் கட்டமைப்பு ரீதியானது: இது தொடு புள்ளிகளுக்கு கடன் வழங்குகிறது ஆனால் காரணத்தை நிரூபிக்க முடியாது. இது தந்திரோபாய தேர்வுமுறைக்கு சிறந்தது, மூலோபாய முடிவுகளுக்கு அல்ல.
சந்தைப்படுத்தல் கலவை மாடலிங், குறுகிய வருமானம் மற்றும் சேனல் செறிவூட்டலை அடையாளம் காட்டுகிறது, நீண்ட கால பட்ஜெட் ஒதுக்கீட்டிற்கு வழிகாட்ட உதவுகிறது.
ஏற்கனவே இருந்த தேவையைப் பிடிக்காமல், சந்தைப்படுத்தல் செயல்பாடு உண்மையில் விளைவுகளை உருவாக்குகிறதா என்பதைத் தீர்மானிக்க, அதிகரிப்பு சோதனை மிகவும் நம்பகமான வழியாகும்.
முன்னோடிகள், குடியேறிகள் மற்றும் திட்டமிடுபவர்களாக அளவீட்டுக் குழுக்களை ஒழுங்கமைப்பது ஒவ்வொரு வகை வேலையும் சரியான தரநிலைகள் மற்றும் முடிவெடுக்கும் வேகத்தைப் பெறுவதை உறுதி செய்கிறது.
பெரும்பாலான மார்க்கெட்டிங் தலைவர்கள் மார்க்கெட்டிங் கற்பிதத்தின் சவாலை நன்கு அறிவார்கள்: உங்களிடம் தரவுகள் நிறைந்த டேஷ்போர்டுகள் உள்ளன, ஆனால் எந்த முதலீடுகள் உண்மையில் வளர்ச்சியைத் தூண்டுகின்றன என்பதை நம்பகத்தன்மையுடன் எண்கள் பதிலளிக்கவில்லை. உள்ளுணர்வு ஒரு சிறந்த கருவி, சிறந்த மாதிரி அல்லது மிகவும் துல்லியமான பண்புக்கூறு அமைப்பைத் தேடுவதாகும். ஆனால் அளவீடுகளைச் சரியாகப் பெறும் நிறுவனங்கள் அந்த உள்ளுணர்வைக் கடந்தன.
அவர்கள் உண்மையின் ஒரே ஆதாரத்தைத் தேடுவதை நிறுத்திவிட்டார்கள். சந்தைப்படுத்தல் கற்பிதத்தின் சவால் ஒரு பரந்த சிக்கலின் ஒரு பகுதியாகும்: நவீன சந்தைப்படுத்தல் சூழல்கள் அனைத்தையும் உள்ளடக்குவதற்கு ஒரு முறை மிகவும் சிக்கலானது. பல தளங்களில் கண்டுபிடிப்பு நடக்கிறது, வாங்குபவரின் பயணங்கள் மிகவும் துண்டு துண்டாக உள்ளன, மேலும் தனியுரிமை மாற்றங்கள் ஒரு முழுமையான படத்தை வழங்க எந்த ஒரு கருவிக்கும் அதிக சமிக்ஞையை அரித்துள்ளன.
அதற்கு பதிலாக வேலை செய்வது ஒரு அடுக்கு அணுகுமுறை. வெவ்வேறு அளவீட்டு முறைகள் வெவ்வேறு கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்கின்றன, மேலும் உயர் வளர்ச்சி நிறுவனங்கள் அவற்றை வேண்டுமென்றே இணைக்கின்றன. சந்தைப்படுத்தல் கலவை மாடலிங் மூலோபாய பட்ஜெட் ஒதுக்கீட்டிற்கு வழிகாட்டுகிறது. ஒரு குறிப்பிட்ட செயல்பாடு ஒரு முடிவை ஏற்படுத்தியதா என்பதை அதிகரிப்பு சோதனை சரிபார்க்கிறது. பிளாட்ஃபார்ம் தரவு தினசரி பிரச்சார மேம்படுத்தலைக் கையாளுகிறது. ஒவ்வொன்றும் ஒரு வரையறுக்கப்பட்ட பாத்திரத்தை வகிக்கிறது. அவை எதுவும் தனியான உத்தியாக செயல்படுவதில்லை.
நவீன சந்தைப்படுத்தல் அளவீடு குறித்த மூன்று பகுதி தொடரின் இரண்டாவது பகுதி இதுவாகும். போக்குவரத்து, தரவரிசை மற்றும் ROAS போன்ற பாரம்பரிய அளவீடுகள் ஏன் குறைந்த நம்பகத்தன்மை கொண்டதாக மாறுகிறது என்பதை முதல் பகுதி ஆய்வு செய்தது. வளர்ச்சி முடிவுகளை உண்மையில் ஆதரிக்கும் அளவீட்டு முறையை எவ்வாறு உருவாக்குவது என்பதை இந்த பகுதி உள்ளடக்கியது.
ஏன் இனி ஒற்றை அளவீட்டு முறை வேலை செய்யாது
பெரும்பாலான அணிகள் நம்பியிருக்கும் டிஜிட்டல் மார்க்கெட்டிங் பண்புக் கருவிகள் வேறுபட்ட சூழலுக்காக உருவாக்கப்பட்டவை. பயனர் பயணங்கள் ஒப்பீட்டளவில் நேரியல், குக்கீகள் அமர்வுகள் முழுவதும் நம்பகத்தன்மையுடன் கண்காணிக்கப்படும் போது அவை நன்றாக வேலை செய்தன, மேலும் பெரும்பாலான கண்டுபிடிப்புகள் பதிவு செய்ய எளிதான சேனல்கள் மூலம் நடந்தன. அந்தச் சூழல் போய்விட்டது.
இன்று, வாங்குபவர் AI-உருவாக்கிய பதில் மூலம் ஒரு பிராண்டை சந்திக்கலாம், அதை YouTube இல் ஆராய்ச்சி செய்யலாம், தனிப்பட்ட செய்தித் தொடரில் விவாதிக்கலாம் மற்றும் மூன்று வாரங்களுக்குப் பிறகு பிராண்டட் தேடலின் மூலம் மாற்றலாம். பண்புக்கூறு அமைப்பு கடைசி தொடு புள்ளியை வரவு வைக்கிறது. உண்மையில் முடிவை வடிவமைத்த சேனல்கள் சிறிதளவு அல்லது எதுவும் பெறவில்லை.
இது முக்கிய கட்டமைப்பு பிரச்சனை. மார்க்கெட்டிங் பண்புக்கூறு மாதிரிகள் கடன் வழங்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, காரணத்தை நிறுவவில்லை. அதிநவீன மல்டி-டச் அட்ரிபியூஷன் மார்க்கெட்டிங் அணுகுமுறைகள் கூட இன்னும் அதே அடிப்படைக் கட்டுப்பாட்டிற்குள் செயல்படுகின்றன: மாற்றத்திற்கு முன் எந்த டச் பாயிண்ட்கள் இருந்தன என்பதை அவை காட்ட முடியும், ஆனால் அவற்றில் ஏதேனும் ஒன்றை அகற்றுவது முடிவை மாற்றியிருக்கும் என்பதை அவர்களால் நிரூபிக்க முடியாது.
பல்வேறு அளவீட்டு கருவிகள் வெவ்வேறு கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்கின்றன என்பதை உயர் வளர்ச்சி நிறுவனங்கள் அங்கீகரித்துள்ளன. பண்புக்கூறு மாடலிங் பதில்கள்: மாற்றத்திற்கு முன் எந்த தொடு புள்ளிகள் இருந்தன? மார்க்கெட்டிங் கலவை மாடலிங் பதில்கள்: காலப்போக்கில் சேனல்கள் முழுவதும் விளிம்பு வருமானம் எங்கே வலுவாக உள்ளது? அதிகரிப்பு சோதனை பதில்கள்: இந்த குறிப்பிட்ட செயல்பாடு உண்மையில் விளைவுகளை மாற்றியதா?
ஒவ்வொரு கேள்வியும் முக்கியமானது. ஒவ்வொன்றுக்கும் வெவ்வேறு அணுகுமுறை தேவைப்படுகிறது. NP டிஜிட்டல் ஆராய்ச்சியின் படி, 90 சதவிகித உயர் வளர்ச்சி சந்தைப்படுத்துபவர்கள் அதிகரிப்பு சோதனைக்கு முன்னுரிமை அளிக்கின்றனர், 61 சதவிகிதம் பண்புக்கூறு மாடலிங் மற்றும் 42 சதவிகிதம் மார்க்கெட்டிங் கலவை மாடலிங் பயன்படுத்துகின்றனர். மிகவும் பயனுள்ள அணிகள் மூன்றையும் பயன்படுத்துகின்றன, அவை கையில் எடுக்கப்பட்ட முடிவால் எடைபோடப்படுகின்றன.
சந்தைப்படுத்தல் கலவை மாடலிங் மூலோபாய வழிகாட்டல்
மார்க்கெட்டிங் கலவை மாடலிங், அல்லது MMM, பண்புக்கூறை விட அளவீட்டுக்கு வேறுபட்ட அணுகுமுறையை எடுக்கிறது. தனிப்பட்ட பயனர் பயணங்களைக் கண்காணிப்பதற்குப் பதிலாக, காலப்போக்கில் சேனல்கள் முழுவதும் மார்க்கெட்டிங் செலவுகள் மற்றும் வணிக விளைவுகளுக்கு இடையிலான உறவை மாதிரியாக்க, ஒருங்கிணைந்த வரலாற்றுத் தரவைப் பயன்படுத்துகிறது. இதன் விளைவாக, பண்புக்கூறு அமைப்புகளால் வழங்க முடியாத விளிம்பு வருமானத்தின் பார்வை.
ஒவ்வொரு கூடுதல் டாலரும் எங்கு செலவழிக்கப்படுகிறது என்பதைக் கண்டறிய MMM மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்சேனல் குறைந்த வருமானத்தை உருவாக்குகிறது. ஒரு வலுவான கலவையான ROAS இல் இயங்கும் ஒரு சேனல் டாஷ்போர்டில் திறமையானதாகத் தோன்றலாம், அதே நேரத்தில் அதன் பட்ஜெட்டின் கடைசி 30 சதவிகிதம் மிகக் குறைவான வருவாயை உருவாக்குகிறது. MMM அந்த திறமையின்மையை வெளிப்படுத்துகிறது. வீடியோ அல்லது பிராண்ட் முதலீடு அப்ஸ்ட்ரீம் கட்டணத் தேடலின் கீழ்நிலை மாற்ற விகிதங்களை எவ்வாறு பாதிக்கிறது என்பது போன்ற குறுக்கு-சேனல் விளைவுகளை அடையாளம் காணவும் இது உதவுகிறது.
மூலோபாய பட்ஜெட் ஒதுக்கீட்டிற்கு, இது MMM ஐ மிகவும் நம்பகமான கருவியாக ஆக்குகிறது. இதற்கு பயனர்-நிலை கண்காணிப்பு தேவையில்லை, அதாவது தனியுரிமை மாற்றங்கள் மற்றும் குக்கீ நீக்கம் ஆகியவை அதன் துல்லியத்தை அவர்கள் பண்புக்கூறு முறையில் சிதைக்காது. காலாண்டு MMM ரன்கள், நாளுக்கு நாள் பண்புக்கூறு சமிக்ஞைகள் சத்தமாக இருந்தாலும், நீண்ட கால பட்ஜெட் முடிவுகளைத் தொடர்ந்து மேம்படுத்தலாம்.
MMM க்கு உண்மையான வரம்புகள் உள்ளன. பிராண்ட் இம்ப்ரெஷனுக்கும் கீழ்நிலை மாற்றத்திற்கும் இடையிலான பின்னடைவு மிக நீண்டதாகவும் மறைமுகமாகவும் இருப்பதால், வரலாற்றுத் தொடர்புகள் சுத்தமாகப் பிடிக்க முடியாததால், மேல்-புனல் பிராண்ட் கட்டிடத்தை துல்லியமாக கணக்கிடுவதற்கு இது போராடுகிறது. பிராண்ட் டிராக்கிங் மற்றும் புலனுணர்வு ஆய்வுகள் மூலம் மூலோபாய வழிகாட்டுதலுக்காக MMM ஐப் பயன்படுத்தும் நிறுவனங்கள் முழுமையான படத்தைப் பெறுகின்றன.
காசல் எஞ்சினாக அதிகரிக்கும் சோதனை
MMM மூலோபாய திசையை வழங்கினால், அதிகரிப்பு சோதனை காரண ஆதாரத்தை வழங்குகிறது. இது பதிலளிக்கும் கேள்வி குறிப்பிட்டது: இந்த சந்தைப்படுத்தல் செயல்பாடு நடக்கவில்லை என்றால் இந்த விளைவு நடந்திருக்குமா? பண்புக்கூறு மாதிரிகள் என்ன கேட்கின்றன என்பதிலிருந்து இது ஒரு அடிப்படையில் வேறுபட்ட கேள்வி, மேலும் எங்கு முதலீடு செய்வது என்பதை தீர்மானிக்க பதில் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
மிகவும் பொதுவான அதிகரிப்பு அணுகுமுறைகளில் புவி பரிசோதனைகள், ஹோல்அவுட் சோதனைகள் மற்றும் பிரச்சார இடைநிறுத்தங்கள் ஆகியவை அடங்கும். புவியியல் பரிசோதனையில், பொருந்திய புவியியல் சந்தைகள் அடையாளம் காணப்பட்டு, ஒரு குழுவில் செலவினம் நிறுத்தப்படும், மற்றொரு குழுவில் பராமரிக்கப்படுகிறது. இரண்டு குழுக்களுக்கு இடையேயான விளைவுகளில் உள்ள வேறுபாடு, சந்தைப்படுத்தல் செயல்பாட்டிலிருந்து காரணத்தைத் தனிமைப்படுத்துகிறது. ஹோல்ட்அவுட் சோதனைகள் பார்வையாளர் மட்டத்தில் அதே தர்க்கத்தைப் பயன்படுத்துகின்றன. பிரச்சார இடைநிறுத்தங்கள், கசப்பான அதே சமயம், செலவு நிறுத்தப்படும்போது முடிவுகள் குறைகிறதா என்பதையும் வெளிப்படுத்தலாம்.
அமேசான் பண்புக்கூறு அல்லது பிற சந்தை அடிப்படையிலான அளவீடுகளை இயக்கும் குழுக்களுக்கு, அதிகரிப்பு சோதனை மிகவும் மதிப்புமிக்கது, ஏனெனில் பிளாட்ஃபார்ம்-அறிக்கை செய்யப்பட்ட மாற்றங்கள் பெரும்பாலும் உருவாக்கப்பட்ட பிரச்சாரத்தை கோருவதற்கு பதிலாக ஏற்கனவே இருந்த கோரிக்கையை பிரதிபலிக்கின்றன.
NP டிஜிட்டல் ஆராய்ச்சி டிராக்கிங் அதிகரிப்பதற்கு எதிராக சேனல்கள் முழுவதும் உள்ள மாற்றங்களுக்கு கிட்டத்தட்ட ஒவ்வொரு விஷயத்திலும் அர்த்தமுள்ள இடைவெளிகளைக் கண்டறிந்தது. ஆர்கானிக் சோஷியல் 13 சதவிகிதம் அதிகரிக்கும் லிப்டைக் காட்டியது, அதற்கு எதிராக 3 சதவிகிதம் உயர்த்தப்பட்டது. கட்டண சமூகம் 24 சதவீதத்திற்கு எதிராக 17 சதவீத அதிகரிப்பைக் காட்டியது. இந்த இடைவெளிகள் பட்ஜெட் எங்கு செல்ல வேண்டும் என்பதை நேரடியாக பாதிக்கின்றன, மேலும் அவை அதிகரிப்பு சோதனை இல்லாமல் கண்ணுக்கு தெரியாதவை.
அதிகரிப்பு சோதனைக்கு திட்டமிடல் மற்றும் சுத்தமான தரவு தேவை, ஆனால் அதற்கு பெரிய பட்ஜெட் தேவையில்லை. ஒரு பெரிய சேனலில் நன்கு வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு ஜியோ ஹோல்அவுட் கூட, பல மாதங்களாக பண்புக்கூறு அறிக்கையிடலை விட, காரண தாக்கம் பற்றிய நம்பகமான நுண்ணறிவை வழங்குகிறது.
இயங்குதள தரவு இன்னும் முக்கியமானது, ஆனால் மேம்படுத்தலுக்கு மட்டுமே
கூகுள், மெட்டா மற்றும் பிற விளம்பர தளங்களில் இருந்து இயங்குதள டாஷ்போர்டுகள் பயனுள்ளதாக இருக்கும், ஆனால் பெரும்பாலான அணிகள் அதைக் கையாள்வதை விட அவற்றின் பங்கு குறுகியதாக உள்ளது. ப்ளாட்ஃபார்ம் ரிப்போர்ட்டிங்கில் கட்டமைக்கப்பட்ட அட்ரிபியூஷன் பிளைண்ட் ஸ்பாட்கள் தற்செயலானவை அல்ல. பிளாட்ஃபார்ம்கள் அவற்றின் சொந்த சுற்றுச்சூழல் அமைப்புகளுக்குள் பிரச்சார செயல்திறனை மேம்படுத்த வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. அந்த செயல்திறன் உங்கள் வணிகத்தை மாற்றியதா என்பதைச் சொல்லும் வகையில் அவை வடிவமைக்கப்படவில்லை.
அன்றாட முடிவுகளுக்கு, இயங்குதள தரவு சரியான கருவியாகும். பட்ஜெட்டுக்கு எதிரான செலவினங்களை வேகப்படுத்துதல், செயல்திறன் சமிக்ஞைகளின் அடிப்படையில் ஏலங்களைச் சரிசெய்தல், ஆக்கப்பூர்வமான சோர்வைக் கண்டறிதல் மற்றும் விநியோகச் சிக்கல்களைக் கண்டறிதல் அனைத்தும் இயங்குதள அளவீடுகளைச் சார்ந்துள்ளது. இவை செயல்பாட்டு முடிவுகள் மற்றும் இயங்குதள தரவு அவற்றை நன்றாகக் கையாளுகிறது.
இயங்குதளத் தரவு நம்பகத்தன்மையற்றதாக மாறுவது மூலோபாய முடிவுகளில் உள்ளது. அல்காரிதம்கள் மாற்றுவதற்கு வாய்ப்புள்ள பயனர்களை நோக்கி உகந்ததாக இருக்கும், அதாவது தேவையை உருவாக்குவதை விட அவை முறையாக தேவை பிடிப்பை ஆதரிக்கின்றன. பிளாட்ஃபார்ம் டாஷ்போர்டில் உள்ள உயர் ROAS உருவம், திறமையான வழிமுறையை பிரதிபலிக்கும், பயனுள்ள மார்க்கெட்டிங் அல்ல.
NP டிஜிட்டல் ஆராய்ச்சியின்படி, மோசமான பண்புக்கூறு சிறு வணிகங்களுக்கு சராசரியாக 19.4 சதவீத விளம்பரச் செலவையும், நடுத்தர சந்தை நிறுவனங்களுக்கு 11.5 சதவீதத்தையும், நிறுவன பிராண்டுகளுக்கு 7.7 சதவீதத்தையும் செலவழிக்கிறது. பிளாட்ஃபார்ம் அறிக்கையிடலில் அந்த வீணான செலவு பெரும்பாலும் கண்ணுக்குத் தெரியாதது, ஏனெனில் தளங்களில் அதை வெளிப்படுத்த எந்த ஊக்கமும் இல்லை.
பிளாட்ஃபார்ம் அளவீடுகளைப் பயன்படுத்துவதே நடைமுறை வழிகாட்டுதலாகும்: தந்திரோபாய திசைமாற்றி, மூலோபாய உண்மை அல்ல.
முன்னோடி-குடியேறுபவர்-திட்டமிடுபவர் அளவீடுமாதிரி
அடுக்கு அளவீட்டு முறையை உருவாக்குவது தொழில்நுட்ப சவால் மட்டுமல்ல. இது ஒரு நிறுவனமாகும். ஒவ்வொரு பயனுள்ள அளவீட்டு நிறுவனத்திற்கும் தேவைப்படும் மூன்று தனித்துவமான பாத்திரங்கள் உள்ளன: முன்னோடிகள், குடியேறியவர்கள் மற்றும் திட்டமிடுபவர்கள்.
பயனியர்கள் தற்போது அளவிடக்கூடியவற்றின் விளிம்புகளில் வேலை செய்கிறார்கள். அவை அதிகரிக்கும் சோதனைகளை இயக்குகின்றன, ஆரம்ப சந்தைப்படுத்தல் கலவை மாதிரிகளை உருவாக்குகின்றன, ஜியோ ஹோல்அவுட்களை சோதிக்கின்றன மற்றும் அழுத்தம்-சோதனை அனுமானங்களை இனி வைத்திருக்காது. வடிவமைப்பால் அவர்களின் பணி நிச்சயமற்றது. முன்னோடிகள் உறுதியை வழங்குவதில்லை; அவர்கள் திசையை வழங்குகிறார்கள். செயல்பாட்டு அறிக்கையிடல் போன்ற புள்ளிவிவர நம்பிக்கையின் அதே தரநிலைகளில் அவற்றை வைத்திருப்பது, மதிப்பை உருவாக்கும் முன் இந்த வேலையை நிறுத்தும்.
குடியேறியவர்கள் பரிசோதனையில் இருந்து வெளிப்படுவதை எடுத்து மீண்டும் மீண்டும் செய்யக்கூடிய செயல்முறைகளாக மாற்றுகிறார்கள். அவை மாதிரிகளைச் செம்மைப்படுத்துகின்றன, அனுமானங்களை இறுக்குகின்றன, மேலும் நுண்ணறிவுகளை திட்டமிடல் முடிவுகளுடன் இணைக்கின்றன. இங்குதான் ஆரம்பகால MMM இயங்கும் பிளேபுக்குகளாக முதிர்ச்சியடைகின்றன, மேலும் அதிகரிக்கும் சோதனை முடிவுகள் கட்டமைப்பாக மாறும் குழுக்கள் தொடர்ந்து விண்ணப்பிக்கலாம். உண்மையில் இயக்கக்கூடிய அமைப்புகளுக்கு திசை நுண்ணறிவை மொழிபெயர்ப்பதன் மூலம் குடியேறியவர்கள் நம்பிக்கையை உருவாக்குகிறார்கள்.
திட்டமிடுபவர்கள் தினசரி செயல்பாடுகளை இயக்குகிறார்கள். அவை நிகழ்நேரத்தில் செலவுகளை நிர்வகிப்பதற்கு இயங்குதளத் தரவு, பண்புக்கூறு சமிக்ஞைகள் மற்றும் மாற்று இயக்கவியல் ஆகியவற்றை நம்பியுள்ளன. இந்த அடுக்கு அவசியம்; அது இல்லாமல், மரணதண்டனை குறைகிறது. ஆனால் நீண்டகால வளர்ச்சியை விளக்கவோ அல்லது செயல்திறனில் உள்ள கட்டமைப்பு மாற்றங்களைக் கண்டறியவோ திட்டமிடுபவர்கள் கேட்கக்கூடாது. சேனல் கட்டுப்பாடுகளுக்குள் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதே அவர்களின் கவனம்.
பெரும்பாலான நிறுவனங்கள் தோல்வியுறும் பயன்முறையானது, முன்னோடி-நிலைப் பணிகளுக்கு உறுதியான திட்டவட்டமான தரநிலைகளைப் பயன்படுத்துவதாகும். புதிதாக எதுவும் உருவாக்கப்படாது என்பதற்கான உத்தரவாதத்தை உருவாக்க நேரம் தேவைப்படும் சோதனைகளிலிருந்து 95 சதவீத புள்ளிவிவர நம்பிக்கை தேவை. 60 சதவிகிதம் திசை நம்பிக்கையுடன் கூடிய ஒரு மாதிரியானது, வேகமான மறு செய்கையுடன் இணைக்கப்பட்டு, காலாண்டில் தாமதமாக வரும் சரியான பதிலைத் தொடர்ந்து சிறப்பாகச் செயல்படும்.
உயர்-வளர்ச்சி நிறுவனங்கள் அளவீட்டு வளங்களை எவ்வாறு ஒதுக்குகின்றன
கனேடிய பிராண்டுகள் முழுவதும் NP டிஜிட்டல் ஆராய்ச்சி கண்காணிப்பு அளவீட்டு நடைமுறைகள் சராசரி நிறுவனங்களுக்கும் உயர்-வளர்ச்சிக்கும் இடையே தெளிவான பிளவைக் கண்டறிந்தன. சராசரி குழுக்கள் தங்கள் அளவீட்டுச் செல்வாக்கில் ஏறக்குறைய 65 சதவீதத்தை பிளாட்ஃபார்ம் டாஷ்போர்டுகளுக்கும் 25 சதவீதத்தை பண்புக் கருவிகளுக்கும் ஒதுக்குகின்றன, மேலும் மூலோபாய முறைகளுக்கு அதிக இடமளிக்கவில்லை.
வருடாந்திர மீடியா முதலீட்டில் $750,000 க்கும் அதிகமான வளர்ச்சியைக் கொண்ட பிராண்டுகள் அர்த்தமுள்ள வகையில் வேறுபட்டவை. பிளாட்ஃபார்ம் டாஷ்போர்டு ரிலையன்ஸ் சுமார் 45 சதவீதமாகக் குறைகிறது. பண்புக்கூறு கருவி பயன்பாடு 15 சதவீதமாகக் குறைகிறது. MMM 5 சதவீதத்திலிருந்து 20 சதவீதமாக வளர்கிறது. அதிகரிப்பு சோதனை 10 சதவீதத்தை எட்டுகிறது, மேலும் ஆரம்பகால தேடல் தேர்வுமுறை வேலைகள் மற்றொரு 10 சதவீதத்தை எட்டும்.
இந்த நிறுவனங்கள் பண்புக்கூறு அல்லது இயங்குதளத் தரவை கைவிடவில்லை. அவற்றை மீண்டும் எடை போடுகிறார்கள். தர்க்கம் நேரடியானது: மாறிக்கொண்டே இருக்கும் சந்தைகளில், மாற்றம் நிகழும் இடத்தில் அளவீட்டு திறனை நீங்கள் உருவாக்குகிறீர்கள், பரிச்சயம் பாதுகாப்பாக இருக்கும் இடத்தில் அல்ல. இந்த முறைகள் அனைத்திலும் இலக்கானது திசை நம்பிக்கை ஆகும், அதாவது சிறந்த பட்ஜெட் முடிவுகளை விரைவாக எடுக்க போதுமான சமிக்ஞை, வாய்ப்பு முடிந்த பிறகு வரும் சரியான உறுதி அல்ல.
உங்கள் அளவீட்டு முறையை உருவாக்க ஏழு படிகள்
ஒரு அளவீட்டு முறையை மீண்டும் உருவாக்குவதற்கு எல்லாவற்றையும் ஒரே நேரத்தில் மாற்ற வேண்டிய அவசியமில்லை. இதைச் சிறப்பாகச் செய்யும் நிறுவனங்கள் படிப்படியாக வளர்ச்சியடைந்து, முழு மாற்றத்தை முயற்சிப்பதற்குப் பதிலாக சரியான வரிசையில் திறனைச் சேர்க்கின்றன.
உங்கள் தற்போதைய அளவீட்டு உள்ளீடுகளை வரைபடமாக்குங்கள். உங்கள் குழு பயன்படுத்தும் ஒவ்வொரு கருவி மற்றும் தரவு மூலத்தைப் பட்டியலிட்டு, ஒவ்வொன்றும் எங்கு அமர்ந்திருக்கிறது என்பதைக் கண்டறியவும்: செயல்பாட்டு இயங்குதள தரவு, பண்புக்கூறு மாதிரியாக்கம், MMM அல்லது அதிகரிப்பு. பெரும்பாலான அணிகள் முதல் இரண்டில் அதிக அளவில் குவிந்திருப்பதைக் கண்டறிந்துள்ளன.
முடிவின் இடைவெளிகளை அடையாளம் காணவும். உங்களின் தற்போதைய ஸ்டாக் எந்த மூலோபாய கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்க முடியாது என்பதைப் பற்றி வெளிப்படையாக இருங்கள். மார்க்கெட்டிங் கற்பிதத்தின் சவால் இங்கே அதிகம் தெரியும்: விளிம்பு வருமானத்தில் தெரிவுநிலை இல்லாமல் கலப்பு ROAS அடிப்படையில் பட்ஜெட் முடிவுகளை எங்கே எடுக்கிறீர்கள்? தற்போதுள்ள தேவையைப் பிடிக்கக்கூடிய சேனல்களுக்கு நீங்கள் எங்கிருந்து வரவு வைக்கிறீர்கள்?
அடிப்படை மாதிரியை அறிமுகப்படுத்துங்கள். ஒரு எளிய காலாண்டு MMM ரன் கூட பண்புக்கூறை விட அதிக மூலோபாய திசையை வழங்குகிறது. நீங்கள் அதிகம் செலவழிக்கும் சேனல்களுடன் தொடங்குங்கள் மற்றும் வணிக முடிவுகள் வருவாயுடன் நேரடியாக இணைக்கப்பட்டுள்ளன.
உங்கள் முதல் அதிகரிப்பு சோதனையை இயக்கவும். ஒரு முக்கிய சேனலைத் தேர்ந்தெடுத்து, புவிசார் ஹோல்அவுட் அல்லது ஹோல்ட்அவுட் ஆடியன்ஸ் சோதனையை வடிவமைக்கவும். இலக்கு முழுமை அல்ல; இது இந்த வகை அளவீட்டின் மூலம் நிறுவன திறன் மற்றும் வசதியை உருவாக்குகிறது.
நிர்வாக எதிர்பார்ப்புகளை மாற்றியமைக்கவும். பண்புக்கூறு அறிக்கைகள் ஒரே இரவில் தலைமை மதிப்பாய்வுகளில் இருந்து மறைந்துவிடாது. இயங்கும் ஏபண்புக்கூறு தரவுகளுடன் அதிகரிப்பு மற்றும் MMM கண்டுபிடிப்புகளைக் காட்டும் இணையான பாதை முழு மாற்றம் தேவையில்லாமல் புதிய அணுகுமுறையில் நம்பிக்கையை உருவாக்குகிறது.
செயல்முறைகளை படிப்படியாக உருவாக்குங்கள். குடியேறியவர்கள் முன்னோடி சோதனைகளை மீண்டும் மீண்டும் செய்யக்கூடிய பணிப்பாய்வுகளாக மாற்றுகிறார்கள். ஒவ்வொரு அதிகரிப்பு சோதனையும் ஆவணப்படுத்தப்பட்ட முறையை உருவாக்க வேண்டும், அது அடுத்ததை வேகமாகவும் மலிவாகவும் மாற்றும்.
முடிவெடுக்கும் திறனை அதிகரிக்கவும். சரியான உறுதியின் மீது திசை நம்பிக்கையின் நன்மைகளில் ஒன்று வேகம். அதிகரிப்பு சிக்னல்கள் மற்றும் MMM வெளியீடுகளின் அடிப்படையில் வாராந்திர பட்ஜெட் சரிசெய்தல் பண்புக்கூறு அறிக்கைகளின் அடிப்படையில் காலாண்டு மறுஒதுக்கீடுகளை விஞ்சும்.
அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்
மார்க்கெட்டிங் பண்புக்கூறு என்றால் என்ன?
மார்க்கெட்டிங் பண்புக்கூறு என்பது ஒரு மாற்றத்திற்கு பங்களித்த மார்க்கெட்டிங் டச் பாயிண்ட்களுக்கு கடன் வழங்குவதற்கான செயல்முறையாகும். பொதுவான மார்க்கெட்டிங் பண்புக்கூறு மாதிரிகளில் கடைசி கிளிக், முதல் கிளிக், நேரியல் மற்றும் தரவு சார்ந்த பண்புக்கூறு ஆகியவை அடங்கும். ஒவ்வொருவரும் வாடிக்கையாளர் பயணத்தில் வெவ்வேறு விதத்தில் கடன் வழங்குகிறார்கள். சேனல்களுக்குள் பிரச்சார செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கு பண்புக்கூறு மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கிறது, ஆனால் சந்தைப்படுத்தல் ஒரு வணிக விளைவை ஏற்படுத்தியதா என்பதை அது நிறுவ முடியாது.
மார்க்கெட்டிங் பண்புக்கூறை எவ்வாறு அளவிடுவது?
ட்ராக்கிங் பிக்சல்கள், UTM அளவுருக்கள் மற்றும் CRM தரவு ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தி, பாதையை வரைபடமாக்குவதற்கு, அதற்கு முந்தைய தொடு புள்ளிகளுடன் மாற்றுத் தரவை இணைப்பதன் மூலம் பண்புக்கூறு அளவிடப்படுகிறது. மார்க்கெட்டிங் பண்புக்கூறு மென்பொருள் தளங்கள் இந்த செயல்முறையை தானியங்குபடுத்துகின்றன மற்றும் தேர்வு செய்ய வெவ்வேறு பண்புக்கூறு மாதிரிகளை வழங்குகின்றன. புரிந்து கொள்ள வேண்டிய முக்கிய வரம்பு என்னவென்றால், அனைத்து பண்புக்கூறு அணுகுமுறைகளும் காரணத்தை அல்ல, தொடர்பு அடிப்படையில் கடன் வழங்குகின்றன.
மார்க்கெட்டிங் பண்புக்கூறைக் கண்காணிப்பதற்கான சிறந்த மென்பொருள் எது?
சிறந்த மார்க்கெட்டிங் பண்புக்கூறு மென்பொருள் உங்கள் வணிக மாதிரி மற்றும் அளவீட்டு இலக்குகளைப் பொறுத்தது. கூகுள் அனலிட்டிக்ஸ் 4 மற்றும் பிளாட்ஃபார்ம்-நேட்டிவ் டாஷ்போர்டுகள் அடிப்படை பண்புக்கூறுகளை நன்கு கையாளுகின்றன. நார்த்பீம், டிரிபிள் வேல் மற்றும் ராக்கர்பாக்ஸ் போன்ற கருவிகள் நேரடி பதில் மற்றும் ஈ-காமர்ஸ் சூழல்களுக்காக உருவாக்கப்பட்டுள்ளன. மூலோபாய முடிவுகளுக்கு, தனித்தனியாகப் பயன்படுத்துவதற்குப் பதிலாக MMM மற்றும் அதிகரிப்பு சோதனையுடன் இணைக்கப்படும்போது பண்புக்கூறு மென்பொருள் சிறப்பாகச் செயல்படும்.
{ "@சூழல்": "https://schema.org", "@வகை": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@வகை": "கேள்வி", "பெயர்": "மார்கெட்டிங் பண்புக்கூறு என்றால் என்ன?", "ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்ட பதில்": { "@வகை": "பதில்", "text": "மார்க்கெட்டிங் பண்புக்கூறு என்பது ஒரு மாற்றத்திற்கு பங்களித்த மார்க்கெட்டிங் தொடுப்புள்ளிகளுக்கு கடன் வழங்குவதற்கான செயல்முறையாகும். பொதுவான சந்தைப்படுத்தல் பண்புக்கூறு மாதிரிகளில் கடைசி கிளிக், முதல் கிளிக், நேரியல் மற்றும் தரவு சார்ந்த பண்புக்கூறு ஆகியவை அடங்கும். ஒவ்வொருவரும் வாடிக்கையாளர் பயணத்தில் வெவ்வேறு விதத்தில் கடன்களை வழங்குகிறார்கள். வணிகத்தை மேம்படுத்துவதற்கு, விளம்பரத்தை மேம்படுத்துவதற்கு, வணிகத்தை மேம்படுத்துவதற்கு, இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்." } } , { "@வகை": "கேள்வி", "name": "மார்கெட்டிங் பண்புக்கூறை எப்படி அளவிடுகிறீர்கள்?", "ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்ட பதில்": { "@வகை": "பதில்", "text": "பண்புத் தரவை அதற்கு முந்தைய தொடு புள்ளிகளுடன் இணைப்பதன் மூலம் அளவிடப்படுகிறது, தடமறியும் பிக்சல்கள், UTM அளவுருக்கள் மற்றும் CRM தரவுகளைப் பயன்படுத்தி பாதையை வரைபடமாக்குகிறது. சந்தைப்படுத்தல் பண்புக்கூறு மென்பொருள் இயங்குதளங்கள் இந்த செயல்முறையைத் தானியங்குபடுத்துகின்றன மற்றும் தேர்வுசெய்ய வெவ்வேறு பண்புக்கூறு மாதிரிகளை வழங்குகின்றன. புரிந்துகொள்வதற்கான முக்கிய வரம்பு என்னவென்றால், அனைத்து பண்புக்கூறு அணுகுமுறைகளின் அடிப்படையிலான அணுகுமுறைகள்." } } , { "@வகை": "கேள்வி", "name": "மார்கெட்டிங் பண்புக்கூறைக் கண்காணிப்பதற்கான சிறந்த மென்பொருள் எது?", "ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்ட பதில்": { "@வகை": "பதில்", "text": "சிறந்த மார்க்கெட்டிங் பண்புக்கூறு மென்பொருள் உங்கள் வணிக மாதிரி மற்றும் அளவீட்டு இலக்குகளைப் பொறுத்தது. Google Analytics 4 மற்றும் இயங்குதள-நேட்டிவ் டாஷ்போர்டுகள் அடிப்படை பண்புக்கூறுகளை நன்கு கையாளுகின்றன. நார்த்பீம், டிரிபிள் வேல் மற்றும் ராக்கர்பாக்ஸ் போன்ற கருவிகள் நேரடி-பதில் மற்றும் ஈ-காமர்ஸ் சூழல்களுக்காக உருவாக்கப்பட்டுள்ளன. தனிமையில் பயன்படுத்துவதை விட அதிகரிப்பு சோதனை." } } ] }
முடிவுரை
மார்க்கெட்டிங் கற்பிதத்தின் சவால் சிறந்த மென்பொருள் மட்டுமே தீர்க்கும் ஒரு பிரச்சனை அல்ல. பண்புக்கூறு என்ன செய்ய முடியும் என்பதற்கான கட்டமைப்பு வரம்பு இது. கிரெடிட் ஒதுக்கீடு மற்றும் காரணச் சான்று ஆகியவை வெவ்வேறு விஷயங்கள், மேலும் அவற்றை ஒன்றிணைப்பது பட்ஜெட் முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கிறது, இது தேவை உருவாக்கத்தை விட தேவையைப் பிடிக்க உதவுகிறது.
ஒவ்வொரு கருவியும் வரையறுக்கப்பட்ட பாத்திரத்தை வகிக்கும் அடுக்கு அளவீட்டு அமைப்புகளை உருவாக்குவதன் மூலம் உயர்-வளர்ச்சி நிறுவனங்கள் இதை நிவர்த்தி செய்துள்ளன: செயல்பாட்டு திசைமாற்றிக்கான இயங்குதள தரவு, தந்திரோபாயத்திற்கான பண்புக்கூறுசமிக்ஞைகள், மூலோபாய ஒதுக்கீட்டிற்கான MMM மற்றும் காரண சரிபார்ப்புக்கான அதிகரிப்பு சோதனை. இந்தத் தொடரின் அடுத்த பகுதி, அடுத்த டாலர் முதலீடு எங்கு செல்ல வேண்டும் என்பதை தீர்மானிக்க சந்தைப்படுத்தல் தலைவர்கள் இந்த சமிக்ஞைகளை எவ்வாறு ஒன்றாகப் பயன்படுத்துகிறார்கள் என்பதை ஆராய்கிறது.
அந்த பகுதிக்கு செல்லும் முன் பண்புக்கூறு எங்கு உடைகிறது என்பதை நீங்கள் ஆழமாகச் செல்ல விரும்பினால், மார்க்கெட்டிங் பண்புக்கூறு குருட்டு புள்ளிகளின் இந்த முறிவு குறிப்பிட்ட தோல்வி முறைகளை விரிவாக உள்ளடக்கியது. வருவாய் முடிவுகளுடன் அளவீட்டை எவ்வாறு இணைப்பது என்பது பற்றிய விரிவான பார்வைக்கு, டிஜிட்டல் மார்க்கெட்டிங் பண்புக்கூறுக்கான இந்த வழிகாட்டி ஒரு பயனுள்ள குறிப்பு.
