ಪ್ರಮುಖ ಟೇಕ್ಅವೇಗಳು
ಆಧುನಿಕ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ನಾಯಕರು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಒಂದೇ ಮಾಪನ ವಿಧಾನವು ಉತ್ತರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಬಹು ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಲೇಯರ್ಡ್ ಸ್ಟಾಕ್ ಅಗತ್ಯ.
ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಸವಾಲು ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ: ಇದು ಟಚ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಕಾರಣವನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಇದು ಯುದ್ಧತಂತ್ರದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಅಲ್ಲ.
ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮಿಕ್ಸ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಕನಿಷ್ಠ ಆದಾಯ ಮತ್ತು ಚಾನಲ್ ಸ್ಯಾಚುರೇಶನ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ, ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಬಜೆಟ್ ಹಂಚಿಕೆಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಈಗಾಗಲೇ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ವಶಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಚಟುವಟಿಕೆಯು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಳದ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಅತ್ಯಂತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.
ಮಾಪನ ತಂಡಗಳನ್ನು ಪ್ರವರ್ತಕರು, ವಸಾಹತುಗಾರರು ಮತ್ತು ಯೋಜಕರು ಆಗಿ ಸಂಘಟಿಸುವುದು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ರೀತಿಯ ಕೆಲಸವು ಸರಿಯಾದ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ವೇಗವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ನಾಯಕರು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಸವಾಲನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ತಿಳಿದಿದ್ದಾರೆ: ನೀವು ಡೇಟಾದಿಂದ ತುಂಬಿರುವ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ, ಆದರೆ ಯಾವ ಹೂಡಿಕೆಗಳು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಉತ್ತಮ ಸಾಧನ, ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಸಹಜತೆಯಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಮಾಪನವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪಡೆಯುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಆ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯ ಹಿಂದೆ ಸರಿದಿವೆ.
ಅವರು ಸತ್ಯದ ಒಂದೇ ಮೂಲವನ್ನು ಹುಡುಕುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಸವಾಲು ವಿಶಾಲವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ: ಆಧುನಿಕ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪರಿಸರವು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಳಗೊಳ್ಳಲು ಒಂದು ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ತುಂಬಾ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ. ಅನ್ವೇಷಣೆಯು ಹಲವಾರು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಖರೀದಿದಾರರ ಪ್ರಯಾಣಗಳು ತುಂಬಾ ವಿಘಟಿತವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೀಡಲು ಯಾವುದೇ ಏಕೈಕ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಸವೆಸಿವೆ.
ಬದಲಿಗೆ ಲೇಯರ್ಡ್ ವಿಧಾನ ಏನು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಮಾಪನ ವಿಧಾನಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಉನ್ನತ-ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮಿಕ್ಸ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಬಜೆಟ್ ಹಂಚಿಕೆ. ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಟುವಟಿಕೆಯು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಳ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಡೇಟಾ ದಿನದಿಂದ ದಿನಕ್ಕೆ ಪ್ರಚಾರ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೂ ಸ್ವತಂತ್ರ ತಂತ್ರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
ಆಧುನಿಕ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮಾಪನದ ಮೂರು ಭಾಗಗಳ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ಇದು ಎರಡನೇ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಟ್ರಾಫಿಕ್, ಶ್ರೇಯಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ROAS ನಂತಹ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಏಕೆ ಕಡಿಮೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗುತ್ತಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೊದಲ ಭಾಗವು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದೆ. ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಮಾಪನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಈ ತುಣುಕು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಏಕ ಮಾಪನ ವಿಧಾನ ಏಕೆ ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ
ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂಡಗಳು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಸರಕ್ಕಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಯಾಣಗಳು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ರೇಖೀಯವಾಗಿದ್ದಾಗ, ಸೆಷನ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ಕುಕೀಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಅವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಲಾಗ್ ಮಾಡಲು ಸುಲಭವಾದ ಚಾನಲ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳು ಸಂಭವಿಸಿದವು. ಆ ಪರಿಸರ ಮಾಯವಾಗಿದೆ.
ಇಂದು, ಖರೀದಿದಾರರು AI- ರಚಿತವಾದ ಉತ್ತರದ ಮೂಲಕ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಅನ್ನು ಎದುರಿಸಬಹುದು, ಅದನ್ನು YouTube ನಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧಿಸಬಹುದು, ಖಾಸಗಿ ಸಂದೇಶ ಥ್ರೆಡ್ನಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮೂರು ವಾರಗಳ ನಂತರ ಬ್ರ್ಯಾಂಡೆಡ್ ಹುಡುಕಾಟದ ಮೂಲಕ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು. ಗುಣಲಕ್ಷಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕೊನೆಯ ಟಚ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ರೂಪಿಸಿದ ಚಾನಲ್ಗಳು ಸ್ವಲ್ಪ ಅಥವಾ ಏನನ್ನೂ ಪಡೆಯುವುದಿಲ್ಲ.
ಇದು ಮುಖ್ಯ ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮಾದರಿಗಳು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಕಾರಣವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮಲ್ಟಿ-ಟಚ್ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳು ಇನ್ನೂ ಅದೇ ಮೂಲಭೂತ ನಿರ್ಬಂಧದೊಳಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ: ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಮೊದಲು ಯಾವ ಸ್ಪರ್ಶ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಅವು ತೋರಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದರಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಅವರು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
ವಿವಿಧ ಮಾಪನ ಉಪಕರಣಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಉನ್ನತ-ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಗುರುತಿಸಿವೆ. ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಉತ್ತರಗಳು: ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಮೊದಲು ಯಾವ ಸ್ಪರ್ಶ ಬಿಂದುಗಳು ಇದ್ದವು? ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮಿಕ್ಸ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಉತ್ತರಗಳು: ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಚಾನಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಜಿನಲ್ ರಿಟರ್ನ್ಗಳು ಎಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲವಾಗಿವೆ? ಹೆಚ್ಚಳ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಉತ್ತರಗಳು: ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಟುವಟಿಕೆಯು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸಿದೆಯೇ?
ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯೂ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. NP ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಕಾರ, 90 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಉನ್ನತ-ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಮಾರಾಟಗಾರರು ಇನ್ಕ್ರಿಮೆಂಟಲಿಟಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತಾರೆ, 61 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು 42 ಶೇಕಡಾ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ತಂಡಗಳು ಮೂರನ್ನೂ ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಕೈಯಲ್ಲಿರುವ ನಿರ್ಧಾರದಿಂದ ತೂಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ.
ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮಿಕ್ಸ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ
ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮಿಕ್ಸ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್, ಅಥವಾ MMM, ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕಿಂತ ಮಾಪನಕ್ಕೆ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಬಳಕೆದಾರ ಪ್ರಯಾಣಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು, ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಚಾನಲ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಖರ್ಚು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಇದು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿದ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶವು ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳು ಒದಗಿಸಲಾಗದ ಕನಿಷ್ಠ ಆದಾಯದ ನೋಟವಾಗಿದೆ.
ಪ್ರತಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಡಾಲರ್ ಅನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಖರ್ಚು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು MMM ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆಚಾನಲ್ ಕಡಿಮೆ ಆದಾಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರಬಲವಾದ ಸಂಯೋಜಿತ ROAS ನಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಚಾನಲ್ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ನಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು ಆದರೆ ಅದರ ಬಜೆಟ್ನ ಕೊನೆಯ 30 ಪ್ರತಿಶತವು ಅತ್ಯಲ್ಪ ಹೆಚ್ಚಳದ ಆದಾಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಿದೆ. MMM ಆ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ಮೈ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವೀಡಿಯೊ ಅಥವಾ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಹೂಡಿಕೆ ಅಪ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್ನಲ್ಲಿ ಪಾವತಿಸಿದ ಹುಡುಕಾಟದ ಡೌನ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್ನಲ್ಲಿ ಪರಿವರ್ತನೆ ದರಗಳ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂಬಂತಹ ಅಡ್ಡ-ಚಾನಲ್ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಬಜೆಟ್ ಹಂಚಿಕೆಗಾಗಿ, ಇದು MMM ಅನ್ನು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಅತ್ಯಂತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸಾಧನವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಬಳಕೆದಾರ ಮಟ್ಟದ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಅಂದರೆ ಗೌಪ್ಯತೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಕುಕೀ ಅಸಮ್ಮತಿಯು ಅದರ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಅವರು ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕಾಗಿ ಮಾಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಾಶಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ತ್ರೈಮಾಸಿಕ MMM ರನ್ಗಳು ದಿನದಿಂದ ದಿನಕ್ಕೆ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ಸಿಗ್ನಲ್ಗಳು ಗದ್ದಲದಲ್ಲಿದ್ದಾಗಲೂ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಬಜೆಟ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.
MMM ನಿಜವಾದ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಮೇಲ್-ಫನಲ್ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಕಟ್ಟಡವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಇದು ಹೆಣಗಾಡುತ್ತಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಇಂಪ್ರೆಷನ್ ಮತ್ತು ಡೌನ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪರಿವರ್ತನೆಯ ನಡುವಿನ ವಿಳಂಬವು ತುಂಬಾ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ತುಂಬಾ ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿದೆ. ಬ್ರಾಂಡ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಕೆ ಅಧ್ಯಯನಗಳೊಂದಿಗೆ ಪೂರಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನಕ್ಕಾಗಿ MMM ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ.
ಕಾಸಲ್ ಇಂಜಿನ್ ಆಗಿ ಇನ್ಕ್ರಿಮೆಂಟಲಿಟಿ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್
MMM ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ನಿರ್ದೇಶನವನ್ನು ಒದಗಿಸಿದರೆ, ಹೆಚ್ಚಳದ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಪುರಾವೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಉತ್ತರಿಸುವ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿದೆ: ಈ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಚಟುವಟಿಕೆಯು ಸಂಭವಿಸದಿದ್ದರೆ ಈ ಫಲಿತಾಂಶವು ಸಂಭವಿಸುತ್ತಿತ್ತೇ? ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಕೇಳುವ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಉತ್ತರವು ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಜಿಯೋ ಪ್ರಯೋಗಗಳು, ತಡೆಹಿಡಿಯುವಿಕೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಚಾರ ವಿರಾಮಗಳನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಏರಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಭೌಗೋಳಿಕ ಪ್ರಯೋಗದಲ್ಲಿ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಭೌಗೋಳಿಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ತಡೆಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದರಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವಿನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಚಟುವಟಿಕೆಯಿಂದ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಎತ್ತುವಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ. ಹೋಲ್ಡ್ಔಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಅದೇ ತರ್ಕವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರಚಾರದ ವಿರಾಮಗಳು, ಕ್ರೂರವಾಗಿರುವಾಗ, ಖರ್ಚು ನಿಲ್ಲಿಸಿದಾಗ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತವೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಹ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು.
ಅಮೆಜಾನ್ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ಅಥವಾ ಇತರ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಆಧಾರಿತ ಮಾಪನವನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಿರುವ ತಂಡಗಳಿಗೆ, ಇನ್ಕ್ರಿಮೆಂಟಲಿಟಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್-ವರದಿ ಮಾಡಿದ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಪ್ರಚಾರದ ಬೇಡಿಕೆಗಿಂತ ಈಗಾಗಲೇ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ.
NP ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಂಶೋಧನೆ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ವರ್ಸಸ್ ಚಾನೆಲ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ ಮಾಡಿದ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲೂ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಅಂತರವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಿವೆ. ಸಾವಯವ ಸಾಮಾಜಿಕವು 3 ಪ್ರತಿಶತ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ ಲಿಫ್ಟ್ ವಿರುದ್ಧ 13 ಪ್ರತಿಶತ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಲಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ತೋರಿಸಿದೆ. ಪಾವತಿಸಿದ ಸಾಮಾಜಿಕವು 24 ಪ್ರತಿಶತದ ವಿರುದ್ಧ 17 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಏರಿಕೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಿದೆ, ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ಆ ಚಾನಲ್ ಅನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಅಂತರಗಳು ಬಜೆಟ್ ಎಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಇನ್ಕ್ರಿಮೆಂಟಲಿಟಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯಿಲ್ಲದೆ ಅವು ಅಗೋಚರವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
ಇನ್ಕ್ರಿಮೆಂಟಲಿಟಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲೀನ್ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದಕ್ಕೆ ದೊಡ್ಡ ಬಜೆಟ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಪ್ರಮುಖ ಚಾನೆಲ್ನಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಜಿಯೋ ಹೋಲ್ಔಟ್ ಸಹ ತಿಂಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ವರದಿಗಿಂತ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಪ್ರಭಾವದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಒಳನೋಟವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಡೇಟಾ ಇನ್ನೂ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗೆ ಮಾತ್ರ
Google, Meta ಮತ್ತು ಇತರ ಜಾಹೀರಾತು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳಿಂದ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂಡಗಳು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಅವುಗಳ ಪಾತ್ರವು ಕಿರಿದಾಗಿದೆ. ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ಬ್ಲೈಂಡ್ ಸ್ಪಾಟ್ಗಳು ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿವೆ, ಆಕಸ್ಮಿಕವಲ್ಲ. ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಚಾರದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ವೇದಿಕೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ಹೇಳಲು ಅವುಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ.
ದಿನನಿತ್ಯದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ, ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಡೇಟಾ ಸರಿಯಾದ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಬಜೆಟ್ಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಖರ್ಚು ಮಾಡುವುದು, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸಂಕೇತಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬಿಡ್ಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದು, ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಆಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿತರಣಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು ಇವೆಲ್ಲವೂ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ. ಇವುಗಳು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಡೇಟಾ ಅವುಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದಿರುವುದು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯ ಕಡೆಗೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಅಂದರೆ ಅವು ಬೇಡಿಕೆಯ ಸೃಷ್ಟಿಗಿಂತ ಬೇಡಿಕೆಯ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಅನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ. ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ನಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ROAS ಅಂಕಿಅಂಶವು ಸಮರ್ಥ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅಲ್ಲ.
NP ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ಕಳಪೆ ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ಸಣ್ಣ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಸರಾಸರಿ 19.4 ಶೇಕಡಾ ಜಾಹೀರಾತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು, ಮಧ್ಯ-ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಕಂಪನಿಗಳು 11.5 ಶೇಕಡಾ ಮತ್ತು ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ಗಳು 7.7 ಶೇಕಡಾವನ್ನು ವೆಚ್ಚಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯರ್ಥವಾದ ಖರ್ಚು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅಗೋಚರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಅದನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಯಾವುದೇ ಪ್ರೋತ್ಸಾಹವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಅವು ಯಾವುದಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸುವುದು: ಯುದ್ಧತಂತ್ರದ ಸ್ಟೀರಿಂಗ್, ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಸತ್ಯವಲ್ಲ.
ಪಯೋನಿಯರ್-ಸೆಟ್ಲರ್-ಪ್ಲಾನರ್ ಮಾಪನಮಾದರಿ
ಲೇಯರ್ಡ್ ಮಾಪನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಕೇವಲ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸವಾಲಲ್ಲ. ಇದು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾಪನ ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮೂರು ವಿಭಿನ್ನ ಪಾತ್ರಗಳಿವೆ: ಪ್ರವರ್ತಕರು, ವಸಾಹತುಗಾರರು ಮತ್ತು ಯೋಜಕರು.
ಪ್ರವರ್ತಕರು ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಅಂಚಿನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಇನ್ಕ್ರಿಮೆಂಟಲಿಟಿ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ, ಆರಂಭಿಕ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾರೆ, ಜಿಯೋ ಹೋಲ್ಡೌಟ್ಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಒತ್ತಡ-ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ವಿನ್ಯಾಸದಿಂದ ಅವರ ಕೆಲಸವು ಅನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿದೆ. ಪ್ರವರ್ತಕರು ಖಚಿತತೆಯನ್ನು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ; ಅವರು ನಿರ್ದೇಶನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವರದಿಯಂತೆಯೇ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಮಾನದಂಡಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮೊದಲು ಈ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ.
ವಸಾಹತುಗಾರರು ಪ್ರಯೋಗದಿಂದ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವದನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಊಹೆಗಳನ್ನು ಬಿಗಿಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಯೋಜನಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಮತ್ತೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇಲ್ಲಿಯೇ ಆರಂಭಿಕ MMM ರನ್ಗಳು ಪ್ಲೇಬುಕ್ಗಳಾಗಿ ಪರಿಪಕ್ವವಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಲಿ ಇನ್ಕ್ರಿಮೆಂಟಲಿಟಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳಾಗುತ್ತವೆ ತಂಡಗಳು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ವಸಾಹತುಗಾರರು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಚಲಾಯಿಸಬಹುದಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ದಿಕ್ಕಿನ ಒಳನೋಟವನ್ನು ಭಾಷಾಂತರಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಬೆಳೆಸುತ್ತಾರೆ.
ಯೋಜಕರು ದೈನಂದಿನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಅವರು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಖರ್ಚು ಮಾಡಲು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಡೇಟಾ, ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಸಂಕೇತಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆ ಮೆಕ್ಯಾನಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಪದರವು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ; ಅದು ಇಲ್ಲದೆ, ಮರಣದಂಡನೆಯು ಕುಸಿಯುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ರಚನಾತ್ಮಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಯೋಜಕರು ಕೇಳಬಾರದು. ಚಾನಲ್ ನಿರ್ಬಂಧಗಳೊಳಗೆ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು ಅವರ ಗಮನ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುವ ಕ್ರಮವು ಪ್ರವರ್ತಕ-ಮಟ್ಟದ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಯೋಜಕ-ಮಟ್ಟದ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. 95 ಪ್ರತಿಶತ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ವಾಸವು ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಂದ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದ್ದು, ಹೊಸದನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಗ್ಯಾರಂಟಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಮಯ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ವೇಗದ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಯಾಗಿರುವ 60 ಪ್ರತಿಶತ ದಿಕ್ಕಿನ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾದರಿಯು, ಕಾಲು ಭಾಗದಷ್ಟು ತಡವಾಗಿ ಬರುವ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಉತ್ತರವನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಕಂಪನಿಗಳು ಮಾಪನ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ
ಕೆನಡಾದ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ಗಳಾದ್ಯಂತ NP ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಂಶೋಧನಾ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮಾಪನ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಸರಾಸರಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಉನ್ನತ-ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ನಡುವೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಿವೆ. ಸರಾಸರಿ ತಂಡಗಳು ತಮ್ಮ ಮಾಪನದ ಪ್ರಭಾವದ ಸರಿಸುಮಾರು 65 ಪ್ರತಿಶತವನ್ನು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು 25 ಪ್ರತಿಶತವನ್ನು ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ಟೂಲ್ಗಳಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ, ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಜಾಗವನ್ನು ಬಿಡುತ್ತವೆ.
ವಾರ್ಷಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಹೂಡಿಕೆಯಲ್ಲಿ $750,000 ಕ್ಕಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ಗಳು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತವೆ. ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ ಅವಲಂಬನೆಯು ಸುಮಾರು 45 ಪ್ರತಿಶತಕ್ಕೆ ಇಳಿಯುತ್ತದೆ. ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ಟೂಲ್ ಬಳಕೆಯು ಶೇಕಡಾ 15 ಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ. MMM 5 ಪ್ರತಿಶತದಿಂದ 20 ಪ್ರತಿಶತಕ್ಕೆ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ. ಇನ್ಕ್ರಿಮೆಂಟಲಿಟಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯು 10 ಪ್ರತಿಶತವನ್ನು ತಲುಪುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ ಉತ್ಪಾದಕ ಹುಡುಕಾಟ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಕೆಲಸವು ಇನ್ನೊಂದು 10 ಪ್ರತಿಶತವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಈ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಅಥವಾ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ತ್ಯಜಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ಅವರು ಅವುಗಳನ್ನು ಮರು ತೂಕ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ತರ್ಕವು ಸರಳವಾಗಿದೆ: ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ, ಬದಲಾವಣೆಯು ಸಂಭವಿಸುವ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ನೀವು ಮಾಪನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತೀರಿ, ಪರಿಚಿತತೆಯು ಸುರಕ್ಷಿತವೆಂದು ಭಾವಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಎಲ್ಲಾ ವಿಧಾನಗಳಾದ್ಯಂತ ಗುರಿಯು ದಿಕ್ಕಿನ ವಿಶ್ವಾಸವಾಗಿದೆ, ಅಂದರೆ ಉತ್ತಮ ಬಜೆಟ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಡಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ, ಅವಕಾಶವನ್ನು ಮುಚ್ಚಿದ ನಂತರ ಬರುವ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಖಚಿತತೆಯಲ್ಲ.
ನಿಮ್ಮ ಮಾಪನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಏಳು ಹಂತಗಳು
ಮಾಪನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಮರುನಿರ್ಮಾಣ ಮಾಡುವುದು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ಬದಲಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಇದನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಮಾಡುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಕ್ರಮೇಣ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಪೂರ್ಣ ಕೂಲಂಕುಷ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಬದಲು ಸರಿಯಾದ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ.
ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಳತೆಯ ಒಳಹರಿವುಗಳನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಿ. ನಿಮ್ಮ ತಂಡವು ಬಳಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಾಧನ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮೂಲವನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಎಲ್ಲಿ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ: ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಡೇಟಾ, ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್, MMM, ಅಥವಾ ಇನ್ಕ್ರಿಮೆಂಟಲಿಟಿ. ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂಡಗಳು ಅವರು ಮೊದಲ ಎರಡರಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
ನಿರ್ಧಾರದ ಅಂತರವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಟಾಕ್ ಯಾವ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರಿ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ನ ಸವಾಲು ಇಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಗೋಚರಿಸುತ್ತದೆ: ಕನಿಷ್ಠ ಆದಾಯದಲ್ಲಿ ಗೋಚರತೆ ಇಲ್ಲದೆ ಮಿಶ್ರಿತ ROAS ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ನೀವು ಬಜೆಟ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ? ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಚಾನಲ್ಗಳಿಗೆ ನೀವು ಎಲ್ಲಿ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ?
ಮೂಲ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿ. ಸರಳವಾದ ತ್ರೈಮಾಸಿಕ MMM ರನ್ ಕೂಡ ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ನಿರ್ದೇಶನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ಖರ್ಚು ಮಾಡುವ ಚಾನಲ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಆದಾಯಕ್ಕೆ ನೇರವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ.
ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಹೆಚ್ಚಳ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ. ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಚಾನಲ್ ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ ಮತ್ತು ಜಿಯೋ ಹೋಲ್ಡ್ಔಟ್ ಅಥವಾ ಹೋಲ್ಡ್ಔಟ್ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ. ಗುರಿ ಪರಿಪೂರ್ಣತೆಯಲ್ಲ; ಇದು ಈ ರೀತಿಯ ಮಾಪನದೊಂದಿಗೆ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದೆ.
ಆಡಳಿತದ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ರಾತ್ರೋರಾತ್ರಿ ನಾಯಕತ್ವದ ವಿಮರ್ಶೆಗಳಿಂದ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ವರದಿಗಳು ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಎಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ಡೇಟಾದ ಜೊತೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಳ ಮತ್ತು MMM ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಸಮಾನಾಂತರ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಪೂರ್ಣ ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಹೊಸ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಕ್ರಮೇಣವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಿ. ವಸಾಹತುಗಾರರು ಪ್ರವರ್ತಕ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರತಿ ಏರಿಕೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ದಾಖಲಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬೇಕು ಅದು ಮುಂದಿನದನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಅಗ್ಗವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿರ್ಧಾರದ ಕ್ಯಾಡೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ. ಪರಿಪೂರ್ಣ ನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಮೇಲೆ ದಿಕ್ಕಿನ ವಿಶ್ವಾಸದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ವೇಗವಾಗಿದೆ. ಇನ್ಕ್ರಿಮೆಂಟಲಿಟಿ ಸಿಗ್ನಲ್ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ ಬಜೆಟ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು MMM ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ಗುಣಲಕ್ಷಣ ವರದಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತ್ರೈಮಾಸಿಕ ಮರುಹಂಚಿಕೆಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ.
FAQ ಗಳು
ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಎಂದರೇನು?
ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ಪರಿವರ್ತನೆಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಿದ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಟಚ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮಾದರಿಗಳು ಕೊನೆಯ-ಕ್ಲಿಕ್, ಮೊದಲ-ಕ್ಲಿಕ್, ರೇಖೀಯ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರಯಾಣದಾದ್ಯಂತ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಚಾನೆಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಚಾರದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ವ್ಯಾಪಾರೋದ್ಯಮವು ವ್ಯಾಪಾರದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
ನೀವು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯುತ್ತೀರಿ?
ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳು, UTM ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು CRM ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅದರ ಹಿಂದಿನ ಟಚ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮೂಲಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ವಿಭಿನ್ನ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಮುಖ ಮಿತಿಯೆಂದರೆ ಎಲ್ಲಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ವಿಧಾನಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಕಾರಣವಲ್ಲ.
ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ಅನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಉತ್ತಮ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಯಾವುದು?
ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಮಾಪನ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. Google Analytics 4 ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್-ಸ್ಥಳೀಯ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳು ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ನಾರ್ತ್ಬೀಮ್, ಟ್ರಿಪಲ್ ವೇಲ್ ಮತ್ತು ರಾಕರ್ಬಾಕ್ಸ್ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ನೇರ-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗಾಗಿ, ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಬಳಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ MMM ಮತ್ತು ಇನ್ಕ್ರಿಮೆಂಟಲಿಟಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಿದಾಗ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
{ "@ಸಂದರ್ಭ": "https://schema.org", "@ಟೈಪ್": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@ಟೈಪ್": "ಪ್ರಶ್ನೆ", "ಹೆಸರು": "ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಎಂದರೇನು?", "ಅಂಗೀಕೃತ ಉತ್ತರ": { "@ಟೈಪ್": "ಉತ್ತರ", "text": "ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ಪರಿವರ್ತನೆಗೆ ಕಾರಣವಾದ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಟಚ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮಾದರಿಗಳು ಕೊನೆಯ ಕ್ಲಿಕ್, ಮೊದಲ-ಕ್ಲಿಕ್, ರೇಖಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರಯಾಣದಾದ್ಯಂತ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಚಾರವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ." } } , { "@ಟೈಪ್": "ಪ್ರಶ್ನೆ", "ಹೆಸರು": "ನೀವು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯುತ್ತೀರಿ?", "ಅಂಗೀಕೃತ ಉತ್ತರ": { "@ಟೈಪ್": "ಉತ್ತರ", "text": "ಪಥವನ್ನು ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳು, UTM ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು CRM ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಅದರ ಹಿಂದಿನ ಟಚ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮೂಲಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ವಿಭಿನ್ನ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಮುಖ ಮಿತಿಯೆಂದರೆ ಎಲ್ಲಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. } } , { "@ಟೈಪ್": "ಪ್ರಶ್ನೆ", "name": "ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ಗೆ ಯಾವುದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್?", "ಅಂಗೀಕೃತ ಉತ್ತರ": { "@ಟೈಪ್": "ಉತ್ತರ", "text": "ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಮಾಪನ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. Google Analytics 4 ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್-ಸ್ಥಳೀಯ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳು ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ನಾರ್ತ್ಬೀಮ್, ಟ್ರಿಪಲ್ ವೇಲ್ ಮತ್ತು ರಾಕರ್ಬಾಕ್ಸ್ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ನೇರ-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ಗಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಎಂಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ಎಂಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾದ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಬಳಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಳ ಪರೀಕ್ಷೆ." } } ] }
ತೀರ್ಮಾನ
ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಸವಾಲು ಉತ್ತಮ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಮಾತ್ರ ಪರಿಹರಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲ. ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದರ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮಿತಿಯಾಗಿದೆ. ಕ್ರೆಡಿಟ್ ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಪುರಾವೆಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಷಯಗಳಾಗಿವೆ, ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಬಜೆಟ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಅದು ಬೇಡಿಕೆಯ ರಚನೆಯ ಮೇಲೆ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಉನ್ನತ-ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಲೇಯರ್ಡ್ ಮಾಪನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉಪಕರಣವು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ: ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಸ್ಟೀರಿಂಗ್ಗಾಗಿ ವೇದಿಕೆ ಡೇಟಾ, ಯುದ್ಧತಂತ್ರದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಸಿಗ್ನಲ್ಗಳು, ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಹಂಚಿಕೆಗಾಗಿ MMM, ಮತ್ತು ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಳ ಪರೀಕ್ಷೆ. ಮುಂದಿನ ಡಾಲರ್ ಹೂಡಿಕೆ ಎಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗಬೇಕೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ನಾಯಕರು ಈ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಈ ಸರಣಿಯ ಮುಂದಿನ ತುಣುಕು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಆ ಭಾಗಕ್ಕೆ ತೆರಳುವ ಮೊದಲು ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ಎಲ್ಲಿ ಒಡೆಯುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನೀವು ಆಳವಾಗಿ ಹೋಗಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ಬ್ಲೈಂಡ್ ಸ್ಪಾಟ್ಗಳ ಈ ಸ್ಥಗಿತವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೈಫಲ್ಯದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಆದಾಯದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಮಾಪನವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ವಿಶಾಲ ನೋಟಕ್ಕಾಗಿ, ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕೆ ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಉಪಯುಕ್ತ ಉಲ್ಲೇಖವಾಗಿದೆ.
