కీ టేకావేలు
ఆధునిక మార్కెటింగ్ నాయకులు ఎదుర్కొనే అన్ని ప్రశ్నలకు ఏ ఒక్క కొలత పద్ధతి సమాధానం ఇవ్వదు. బహుళ సాధనాలను మిళితం చేసే లేయర్డ్ స్టాక్ అవసరం.
మార్కెటింగ్ అట్రిబ్యూషన్ యొక్క సవాలు నిర్మాణాత్మకమైనది: ఇది టచ్ పాయింట్లకు క్రెడిట్ను కేటాయిస్తుంది కానీ కారణాన్ని నిరూపించదు. ఇది వ్యూహాత్మక నిర్ణయాలకు కాకుండా వ్యూహాత్మక ఆప్టిమైజేషన్ కోసం ఉత్తమంగా పనిచేస్తుంది.
మార్కెటింగ్ మిక్స్ మోడలింగ్ ఉపాంత రాబడి మరియు ఛానెల్ సంతృప్తతను గుర్తిస్తుంది, దీర్ఘకాలిక బడ్జెట్ కేటాయింపులకు మార్గనిర్దేశం చేయడంలో సహాయపడుతుంది.
ఇప్పటికే ఉన్న డిమాండ్ని క్యాప్చర్ చేయడం కంటే, మార్కెటింగ్ యాక్టివిటీ వాస్తవానికి ఫలితాలను సృష్టించిందో లేదో తెలుసుకోవడానికి ఇంక్రిమెంటాలిటీ టెస్టింగ్ అనేది అత్యంత నమ్మదగిన మార్గం.
కొలత బృందాలను మార్గదర్శకులు, స్థిరనివాసులు మరియు ప్లానర్లుగా నిర్వహించడం ద్వారా ప్రతి రకమైన పని సరైన ప్రమాణాలు మరియు నిర్ణయాత్మక వేగాన్ని పొందేలా చేస్తుంది.
చాలా మంది మార్కెటింగ్ లీడర్లకు మార్కెటింగ్ అట్రిబ్యూషన్ యొక్క సవాలు గురించి బాగా తెలుసు: మీ వద్ద పూర్తి డేటా డ్యాష్బోర్డ్లు ఉన్నాయి, కానీ ఏ పెట్టుబడులు వాస్తవానికి వృద్ధిని పెంచుతున్నాయో సంఖ్యలు విశ్వసనీయంగా సమాధానం ఇవ్వవు. మెరుగైన సాధనం, తెలివైన మోడల్ లేదా మరింత ఖచ్చితమైన అట్రిబ్యూషన్ సిస్టమ్ కోసం శోధించడం ప్రవృత్తి. కానీ సరిగ్గా కొలత పొందే సంస్థలు ఆ ప్రవృత్తిని దాటిపోయాయి.
ఒక్క సత్యం కోసం వెతకడం మానేశారు. మార్కెటింగ్ అట్రిబ్యూషన్ యొక్క సవాలు విస్తృత సమస్యలో భాగం: ఆధునిక మార్కెటింగ్ పరిసరాలు ప్రతిదీ కవర్ చేయడానికి ఒక పద్ధతి కోసం చాలా క్లిష్టంగా ఉంటాయి. డిస్కవరీ చాలా ప్లాట్ఫారమ్లలో జరుగుతుంది, కొనుగోలుదారుల ప్రయాణాలు చాలా ఛిన్నాభిన్నం చేయబడ్డాయి మరియు గోప్యతా మార్పులు పూర్తి చిత్రాన్ని అందించడానికి ఏ ఒక్క సాధనానికైనా చాలా సిగ్నల్ను తొలగించాయి.
బదులుగా పని చేసేది లేయర్డ్ విధానం. వేర్వేరు కొలత పద్ధతులు వేర్వేరు ప్రశ్నలకు సమాధానమిస్తాయి మరియు అధిక-వృద్ధి సంస్థలు వాటిని ఉద్దేశపూర్వకంగా మిళితం చేస్తాయి. మార్కెటింగ్ మిక్స్ మోడలింగ్ వ్యూహాత్మక బడ్జెట్ కేటాయింపులను గైడ్ చేస్తుంది. ఇంక్రిమెంటిటీ టెస్టింగ్ నిర్దిష్ట కార్యాచరణ ఫలితానికి కారణమైందో లేదో నిర్ధారిస్తుంది. ప్లాట్ఫారమ్ డేటా రోజువారీ ప్రచార ఆప్టిమైజేషన్ను నిర్వహిస్తుంది. ప్రతి ఒక్కటి నిర్వచించిన పాత్రను పోషిస్తుంది. వాటిలో ఏవీ స్వతంత్ర వ్యూహంగా పనిచేయవు.
ఆధునిక మార్కెటింగ్ కొలతపై మూడు భాగాల సిరీస్లో ఇది రెండవ భాగం. ట్రాఫిక్, ర్యాంకింగ్లు మరియు ROAS వంటి సాంప్రదాయ మెట్రిక్లు ఎందుకు తక్కువ విశ్వసనీయంగా మారుతున్నాయో మొదటి భాగం పరిశీలించింది. వాస్తవానికి వృద్ధి నిర్ణయాలకు మద్దతు ఇచ్చే కొలత వ్యవస్థను ఎలా నిర్మించాలో ఈ భాగం వివరిస్తుంది.
ఏ సింగిల్ మెజర్మెంట్ మెథడ్ ఇకపై ఎందుకు పని చేయదు
చాలా బృందాలు ఆధారపడే డిజిటల్ మార్కెటింగ్ అట్రిబ్యూషన్ టూల్స్ వేరే వాతావరణం కోసం రూపొందించబడ్డాయి. వినియోగదారు ప్రయాణాలు సాపేక్షంగా సరళంగా ఉన్నప్పుడు, సెషన్లలో కుక్కీలు విశ్వసనీయంగా ట్రాక్ చేయబడినప్పుడు మరియు లాగ్ చేయడానికి సులభమైన ఛానెల్ల ద్వారా చాలా ఆవిష్కరణలు జరిగినప్పుడు అవి బాగా పనిచేశాయి. ఆ వాతావరణం పోయింది.
ఈ రోజు, కొనుగోలుదారు AI- రూపొందించిన సమాధానం ద్వారా బ్రాండ్ను ఎదుర్కోవచ్చు, YouTubeలో దాన్ని పరిశోధించవచ్చు, ప్రైవేట్ సందేశ థ్రెడ్లో చర్చించవచ్చు మరియు మూడు వారాల తర్వాత బ్రాండెడ్ శోధన ద్వారా మార్చవచ్చు. అట్రిబ్యూషన్ సిస్టమ్ చివరి టచ్పాయింట్ను క్రెడిట్ చేస్తుంది. వాస్తవానికి నిర్ణయాన్ని రూపొందించిన ఛానెల్లు తక్కువ లేదా ఏమీ పొందలేదు.
ఇది ప్రధాన నిర్మాణ సమస్య. మార్కెటింగ్ అట్రిబ్యూషన్ మోడల్లు క్రెడిట్ని కేటాయించడానికి రూపొందించబడ్డాయి, కారణాన్ని స్థాపించడానికి కాదు. అధునాతన మల్టీ-టచ్ అట్రిబ్యూషన్ మార్కెటింగ్ విధానాలు కూడా ఇప్పటికీ అదే ప్రాథమిక పరిమితిలో పనిచేస్తాయి: మార్పిడికి ముందు ఏ టచ్పాయింట్లు ఉన్నాయో అవి చూపగలవు, కానీ వాటిలో దేనినైనా తొలగించడం వల్ల ఫలితం మారుతుందని నిరూపించలేవు.
వివిధ కొలత సాధనాలు వేర్వేరు ప్రశ్నలకు సమాధానమిస్తాయని అధిక-వృద్ధి సంస్థలు గుర్తించాయి. అట్రిబ్యూషన్ మోడలింగ్ సమాధానాలు: మార్పిడికి ముందు ఏ టచ్ పాయింట్లు ఉన్నాయి? మార్కెటింగ్ మిక్స్ మోడలింగ్ సమాధానాలు: కాలక్రమేణా ఛానెల్లలో మార్జినల్ రిటర్న్లు ఎక్కడ బలంగా ఉన్నాయి? ఇంక్రిమెంటాలిటీ టెస్టింగ్ సమాధానాలు: ఈ నిర్దిష్ట కార్యాచరణ వాస్తవానికి ఫలితాలను మార్చిందా?
ప్రతి ప్రశ్న ముఖ్యం. ఒక్కోదానికి ఒక్కో విధానం అవసరం. NP డిజిటల్ పరిశోధన ప్రకారం, 90 శాతం అధిక-వృద్ధి విక్రయదారులు ఇంక్రిమెంటాలిటీ టెస్టింగ్కు ప్రాధాన్యతనిస్తున్నారు, 61 శాతం మంది అట్రిబ్యూషన్ మోడలింగ్ను మరియు 42 శాతం మంది మార్కెటింగ్ మిక్స్ మోడలింగ్ను ఉపయోగిస్తున్నారు. అత్యంత ప్రభావవంతమైన బృందాలు ఈ మూడింటిని ఉపయోగించుకుంటాయి, అవి చేతిలో ఉన్న నిర్ణయంతో ఉంటాయి.
వ్యూహాత్మక మార్గదర్శకంగా మార్కెటింగ్ మిక్స్ మోడలింగ్
మార్కెటింగ్ మిక్స్ మోడలింగ్, లేదా MMM, అట్రిబ్యూషన్ కంటే కొలతకు భిన్నమైన విధానాన్ని తీసుకుంటుంది. వ్యక్తిగత వినియోగదారు ప్రయాణాలను ట్రాక్ చేయడం కంటే, ఇది కాలక్రమేణా ఛానెల్లలో మార్కెటింగ్ ఖర్చు మరియు వ్యాపార ఫలితాల మధ్య సంబంధాన్ని మోడల్ చేయడానికి సమగ్ర చారిత్రక డేటాను ఉపయోగిస్తుంది. ఫలితంగా అట్రిబ్యూషన్ సిస్టమ్లు అందించలేని ఉపాంత రాబడుల వీక్షణ.
ప్రతి అదనపు డాలర్ను ఎక్కడ ఖర్చు చేస్తారో గుర్తించడానికి MMM చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుందిఛానెల్ తగ్గుతున్న రాబడిని ఇస్తుంది. బలమైన బ్లెండెడ్ ROASతో నడుస్తున్న ఛానెల్ డ్యాష్బోర్డ్లో సమర్థవంతంగా కనిపించవచ్చు, అయితే దాని బడ్జెట్లో చివరి 30 శాతం స్వల్పంగా పెరుగుతున్న ఆదాయాన్ని సృష్టిస్తోంది. MMM ఆ అసమర్థతను సూచిస్తుంది. వీడియో లేదా బ్రాండ్ ఇన్వెస్ట్మెంట్ అప్స్ట్రీమ్ డౌన్స్ట్రీమ్ చెల్లింపు శోధనలో మార్పిడి రేట్లను ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది వంటి క్రాస్-ఛానల్ ప్రభావాలను గుర్తించడంలో కూడా ఇది సహాయపడుతుంది.
వ్యూహాత్మక బడ్జెట్ కేటాయింపు కోసం, ఇది MMMని అత్యంత విశ్వసనీయ సాధనంగా అందుబాటులో ఉంచుతుంది. దీనికి వినియోగదారు-స్థాయి ట్రాకింగ్ అవసరం లేదు, అంటే గోప్యతా మార్పులు మరియు కుక్కీ తగ్గింపు దాని ఖచ్చితత్వాన్ని వారు అట్రిబ్యూషన్ కోసం చేసే విధంగా నాశనం చేయదు. త్రైమాసిక MMM పరుగులు రోజువారీ అట్రిబ్యూషన్ సిగ్నల్స్ ధ్వనించే సమయంలో కూడా దీర్ఘకాలిక బడ్జెట్ నిర్ణయాలను స్థిరంగా మెరుగుపరుస్తాయి.
MMMకి నిజమైన పరిమితులు ఉన్నాయి. ఎగువ-ఫన్నెల్ బ్రాండ్ బిల్డింగ్ను ఖచ్చితంగా లెక్కించడానికి ఇది చాలా కష్టపడుతోంది, ఎందుకంటే బ్రాండ్ ఇంప్రెషన్ మరియు డౌన్స్ట్రీమ్ కన్వర్షన్ మధ్య లాగ్ చాలా పొడవుగా ఉంది మరియు చారిత్రిక సహసంబంధాలను క్లీన్గా క్యాప్చర్ చేయడానికి చాలా పరోక్షంగా ఉంటుంది. బ్రాండ్ ట్రాకింగ్ మరియు అవగాహన అధ్యయనాలతో అనుబంధంగా ఉన్నప్పుడు వ్యూహాత్మక మార్గదర్శకత్వం కోసం MMMని ఉపయోగించే సంస్థలు పూర్తి చిత్రాన్ని పొందుతాయి.
కారణ ఇంజిన్గా ఇంక్రిమెంటాలిటీ టెస్టింగ్
MMM వ్యూహాత్మక దిశను అందిస్తే, ఇంక్రిమెంటాలిటీ టెస్టింగ్ కారణ రుజువును అందిస్తుంది. ఇది సమాధానమిచ్చే ప్రశ్న నిర్దిష్టమైనది: ఈ మార్కెటింగ్ కార్యకలాపాలు జరగకపోతే ఈ ఫలితం జరిగేదా? అట్రిబ్యూషన్ మోడల్లు అడిగే దాని నుండి ఇది ప్రాథమికంగా భిన్నమైన ప్రశ్న మరియు ఎక్కడ పెట్టుబడి పెట్టాలో నిర్ణయించడానికి సమాధానం చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది.
అత్యంత సాధారణ ఇంక్రిమెంటాలిటీ విధానాలలో జియో ప్రయోగాలు, హోల్డ్అవుట్ పరీక్షలు మరియు ప్రచార విరామాలు ఉన్నాయి. భౌగోళిక ప్రయోగంలో, సరిపోలిన భౌగోళిక మార్కెట్లు గుర్తించబడతాయి మరియు ఒక సమూహంలో ఖర్చు నిలిపివేయబడుతుంది మరియు మరొక సమూహంలో నిర్వహించబడుతుంది. రెండు సమూహాల మధ్య ఫలితాలలో వ్యత్యాసం మార్కెటింగ్ కార్యకలాపాల నుండి కారణాన్ని వేరు చేస్తుంది. హోల్డ్అవుట్ పరీక్షలు ప్రేక్షకుల స్థాయిలో అదే తర్కాన్ని వర్తిస్తాయి. క్యాంపెయిన్ పాజ్లు, క్రూడ్ అయితే, ఖర్చు ఆగిపోయినప్పుడు ఫలితాలు తగ్గుతాయో లేదో కూడా వెల్లడిస్తాయి.
అమెజాన్ అట్రిబ్యూషన్ లేదా ఇతర మార్కెట్ప్లేస్-ఆధారిత కొలతను అమలు చేసే బృందాలకు, ఇంక్రిమెంటాలిటీ టెస్టింగ్ చాలా విలువైనది ఎందుకంటే ప్లాట్ఫారమ్-నివేదిత మార్పిడులు తరచుగా సృష్టించిన ప్రచారాన్ని డిమాండ్ చేయడం కంటే ఇప్పటికే ఉన్న డిమాండ్ను ప్రతిబింబిస్తాయి.
NP డిజిటల్ రీసెర్చ్ ట్రాకింగ్ ఇంక్రిమెంటల్ వర్సెస్ ఆట్రిబ్యూటెడ్ కన్వర్షన్లు ఛానెల్లలో దాదాపు ప్రతి సందర్భంలోనూ అర్ధవంతమైన ఖాళీలను కనుగొన్నాయి. ఆర్గానిక్ సోషల్ 3 శాతం ఆపాదించబడిన లిఫ్ట్కి వ్యతిరేకంగా 13 శాతం ఇంక్రిమెంటల్ లిఫ్ట్ చూపించింది. పెయిడ్ సోషల్ ఆపాదించబడిన 24 శాతానికి వ్యతిరేకంగా 17 శాతం ఇంక్రిమెంటల్ లిఫ్ట్ని చూపించింది, ఆ ఛానల్కు అట్రిబ్యూషన్ ఎక్కువ క్రెడిట్ ఇస్తోందని సూచిస్తుంది. ఈ ఖాళీలు బడ్జెట్ ఎక్కడికి వెళ్లాలి అనే దానిపై నేరుగా ప్రభావం చూపుతాయి మరియు ఇంక్రిమెంటాలిటీ టెస్టింగ్ లేకుండా అవి కనిపించవు.
ఇంక్రిమెంటాలిటీ టెస్టింగ్కి ప్లానింగ్ మరియు క్లీన్ డేటా అవసరం, కానీ దీనికి పెద్ద బడ్జెట్ అవసరం లేదు. ఒక ప్రధాన ఛానెల్లో బాగా రూపొందించబడిన జియో హోల్డ్అవుట్ కూడా నెలల తరబడి అట్రిబ్యూషన్ రిపోర్టింగ్ కంటే కారణ ప్రభావంపై మరింత విశ్వసనీయ అంతర్దృష్టిని అందిస్తుంది.
ప్లాట్ఫారమ్ డేటా ఇప్పటికీ ముఖ్యమైనది, కానీ ఆప్టిమైజేషన్ కోసం మాత్రమే
Google, Meta మరియు ఇతర ప్రకటన ప్లాట్ఫారమ్ల నుండి ప్లాట్ఫారమ్ డ్యాష్బోర్డ్లు ఉపయోగకరంగా ఉంటాయి, అయితే వాటి పాత్ర చాలా టీమ్ల కంటే తక్కువగా ఉంటుంది. ప్లాట్ఫారమ్ రిపోర్టింగ్లో నిర్మించబడిన అట్రిబ్యూషన్ బ్లైండ్ స్పాట్లు నిర్మాణాత్మకమైనవి, ప్రమాదవశాత్తు కాదు. ప్లాట్ఫారమ్లు వారి స్వంత పర్యావరణ వ్యవస్థలలో ప్రచార పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి రూపొందించబడ్డాయి. ఆ పనితీరు మీ వ్యాపారాన్ని మార్చివేసిందో లేదో చెప్పడానికి అవి రూపొందించబడలేదు.
రోజువారీ నిర్ణయాల కోసం, ప్లాట్ఫారమ్ డేటా సరైన సాధనం. బడ్జెట్కు వ్యతిరేకంగా ఖర్చు చేయడం, పనితీరు సంకేతాల ఆధారంగా బిడ్లను సర్దుబాటు చేయడం, సృజనాత్మక అలసటను గుర్తించడం మరియు డెలివరీ సమస్యలను గుర్తించడం అన్నీ ప్లాట్ఫారమ్ మెట్రిక్లపై ఆధారపడతాయి. ఇవి కార్యాచరణ నిర్ణయాలు మరియు ప్లాట్ఫారమ్ డేటా వాటిని చక్కగా నిర్వహిస్తుంది.
ప్లాట్ఫారమ్ డేటా నమ్మదగనిది వ్యూహాత్మక నిర్ణయాలలో ఉంటుంది. అల్గారిథమ్లు మార్చడానికి అవకాశం ఉన్న వినియోగదారుల వైపు ఆప్టిమైజ్ చేస్తాయి, అంటే అవి డిమాండ్ సృష్టి కంటే డిమాండ్ క్యాప్చర్కు క్రమపద్ధతిలో అనుకూలంగా ఉంటాయి. ప్లాట్ఫారమ్ డ్యాష్బోర్డ్లోని అధిక ROAS ఫిగర్ సమర్థవంతమైన మార్కెటింగ్ని కాకుండా సమర్థవంతమైన అల్గారిథమ్ను ప్రతిబింబిస్తుంది.
NP డిజిటల్ పరిశోధన ప్రకారం, పేలవమైన ఆపాదింపు చిన్న వ్యాపారాలకు సగటున 19.4 శాతం ప్రకటన వ్యయం, మధ్య-మార్కెట్ కంపెనీలకు 11.5 శాతం మరియు ఎంటర్ప్రైజ్ బ్రాండ్లకు 7.7 శాతం ఖర్చు అవుతుంది. ప్లాట్ఫారమ్ రిపోర్టింగ్లో ఆ వృధా ఖర్చు ఎక్కువగా కనిపించదు, ఎందుకంటే ప్లాట్ఫారమ్లు దానిని బహిర్గతం చేయడానికి ఎటువంటి ప్రోత్సాహాన్ని కలిగి ఉండవు.
ప్లాట్ఫారమ్ కొలమానాలను వాటి కోసం ఉపయోగించడమే ఆచరణాత్మక మార్గదర్శకత్వం: వ్యూహాత్మక స్టీరింగ్, వ్యూహాత్మక సత్యం కాదు.
పయనీర్-సెటిలర్-ప్లానర్ కొలతమోడల్
లేయర్డ్ కొలత వ్యవస్థను నిర్మించడం కేవలం సాంకేతిక సవాలు కాదు. ఇది సంస్థాగతమైనది. ప్రతి సమర్థవంతమైన కొలత సంస్థకు అవసరమైన మూడు విభిన్న పాత్రలు ఉన్నాయి: మార్గదర్శకులు, స్థిరనివాసులు మరియు ప్రణాళికదారులు.
పయినీర్లు ప్రస్తుతం కొలవదగిన వాటి అంచుల వద్ద పని చేస్తారు. వారు ఇంక్రిమెంటాలిటీ ప్రయోగాలను అమలు చేస్తారు, ప్రారంభ మార్కెటింగ్ మిక్స్ మోడల్లను రూపొందించారు, జియో హోల్డ్అవుట్లను పరీక్షిస్తారు మరియు ఒత్తిడి-పరీక్ష అంచనాలను ఇకపై ఉంచలేరు. డిజైన్ ద్వారా వారి పని అనిశ్చితంగా ఉంది. మార్గదర్శకులు నిశ్చయతను అందించరు; వారు దిశను అందిస్తారు. కార్యాచరణ రిపోర్టింగ్ వలె గణాంక విశ్వాసం యొక్క అదే ప్రమాణాలకు వాటిని పట్టుకోవడం విలువను ఉత్పత్తి చేయడానికి ముందు ఈ పనిని ఆపివేస్తుంది.
స్థిరనివాసులు ప్రయోగాల నుండి ఉద్భవించిన వాటిని తీసుకుంటారు మరియు దానిని పునరావృత ప్రక్రియలుగా మారుస్తారు. అవి నమూనాలను మెరుగుపరుస్తాయి, అంచనాలను కఠినతరం చేస్తాయి మరియు ప్రణాళిక నిర్ణయాలకు తిరిగి అంతర్దృష్టులను అనుసంధానిస్తాయి. ఇక్కడే ప్రారంభ MMM రన్లు ప్లేబుక్లుగా పరిపక్వం చెందుతాయి మరియు ఇంక్రిమెంటాలిటీ పరీక్ష ఫలితాలు ఫ్రేమ్వర్క్లుగా మారినప్పుడు టీమ్లు స్థిరంగా దరఖాస్తు చేసుకోవచ్చు. వాస్తవానికి అమలు చేయగల సిస్టమ్లలోకి దిశాత్మక అంతర్దృష్టిని అనువదించడం ద్వారా స్థిరనివాసులు నమ్మకాన్ని పెంచుకుంటారు.
ప్లానర్లు రోజువారీ కార్యకలాపాలను నిర్వహిస్తారు. వారు నిజ సమయంలో ఖర్చు చేయడానికి ప్లాట్ఫారమ్ డేటా, అట్రిబ్యూషన్ సిగ్నల్లు మరియు మార్పిడి మెకానిక్లపై ఆధారపడతారు. ఈ పొర అవసరం; అది లేకుండా, అమలు వేరుగా ఉంటుంది. కానీ దీర్ఘకాలిక వృద్ధిని వివరించడానికి లేదా పనితీరులో నిర్మాణాత్మక మార్పులను నిర్ధారించడానికి ప్లానర్లను అడగకూడదు. ఛానెల్ పరిమితులలో సామర్థ్యాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడంపై వారి దృష్టి ఉంది.
పయనీర్-స్థాయి పనికి నిశ్చయత యొక్క ప్లానర్-స్థాయి ప్రమాణాలను వర్తింపజేయడం అనేది చాలా సంస్థలు పడిపోయే వైఫల్య మోడ్. ప్రయోగాల నుండి 95 శాతం గణాంక విశ్వాసం అవసరం, ఇది కొత్తగా ఏదీ నిర్మించబడదని హామీని అభివృద్ధి చేయడానికి సమయం కావాలి. 60 శాతం డైరెక్షనల్ కాన్ఫిడెన్స్తో కూడిన మోడల్, వేగవంతమైన పునరావృతంతో జత చేయబడి, పావువంతు ఆలస్యంగా వచ్చే ఖచ్చితమైన సమాధానాన్ని నిలకడగా అధిగమిస్తుంది.
హై-గ్రోత్ కంపెనీలు కొలత వనరులను ఎలా కేటాయిస్తాయి
కెనడియన్ బ్రాండ్లలోని NP డిజిటల్ రీసెర్చ్ ట్రాకింగ్ కొలత పద్ధతులు సగటు సంస్థలు మరియు అధిక-అభివృద్ధి చెందిన వాటి మధ్య స్పష్టమైన విభజనను కనుగొన్నాయి. సగటు బృందాలు వారి కొలత ప్రభావంలో దాదాపు 65 శాతం ప్లాట్ఫారమ్ డ్యాష్బోర్డ్లకు మరియు 25 శాతం అట్రిబ్యూషన్ సాధనాలకు కేటాయిస్తాయి, మరింత వ్యూహాత్మక పద్ధతులకు తక్కువ స్థలాన్ని వదిలివేస్తాయి.
వార్షిక మీడియా పెట్టుబడిలో $750,000 కంటే ఎక్కువ ఉన్న హై-గ్రోత్ బ్రాండ్లు అర్థవంతంగా విభిన్నంగా కనిపిస్తాయి. ప్లాట్ఫారమ్ డ్యాష్బోర్డ్ రిలయన్స్ దాదాపు 45 శాతానికి పడిపోతుంది. అట్రిబ్యూషన్ టూల్ వినియోగం 15 శాతానికి తగ్గుతుంది. MMM 5 శాతం నుండి 20 శాతానికి పెరుగుతుంది. ఇంక్రిమెంటాలిటీ టెస్టింగ్ 10 శాతానికి చేరుకుంటుంది మరియు ప్రారంభ ఉత్పాదక శోధన ఆప్టిమైజేషన్ పని మరో 10 శాతానికి చేరుకుంటుంది.
ఈ సంస్థలు అట్రిబ్యూషన్ లేదా ప్లాట్ఫారమ్ డేటాను వదిలిపెట్టడం లేదు. వాటిని రీ వెయిట్ వేస్తున్నారు. తర్కం సూటిగా ఉంటుంది: మారుతూ ఉండే మార్కెట్లలో, మార్పు జరుగుతున్న చోట మీరు కొలత సామర్థ్యాన్ని నిర్మిస్తారు, పరిచయం సురక్షితంగా భావించే చోట కాదు. ఈ పద్ధతులన్నింటిలో లక్ష్యం డైరెక్షనల్ కాన్ఫిడెన్స్, అంటే మెరుగైన బడ్జెట్ నిర్ణయాలను వేగంగా చేయడానికి తగినంత సంకేతం, అవకాశం ముగిసిన తర్వాత వచ్చే ఖచ్చితమైన ఖచ్చితత్వం కాదు.
మీ కొలత వ్యవస్థను అభివృద్ధి చేయడానికి ఏడు దశలు
కొలత వ్యవస్థను పునర్నిర్మించడం ఒకేసారి ప్రతిదీ భర్తీ చేయవలసిన అవసరం లేదు. దీన్ని బాగా చేసే సంస్థలు క్రమంగా అభివృద్ధి చెందుతాయి, పూర్తి సమగ్రతను ప్రయత్నించకుండా సరైన క్రమంలో సామర్థ్యాన్ని జోడిస్తాయి.
మీ ప్రస్తుత కొలత ఇన్పుట్లను మ్యాప్ చేయండి. మీ బృందం ఉపయోగించే ప్రతి సాధనం మరియు డేటా మూలాన్ని జాబితా చేయండి మరియు ప్రతి ఒక్కటి ఎక్కడ కూర్చుందో గుర్తించండి: కార్యాచరణ ప్లాట్ఫారమ్ డేటా, అట్రిబ్యూషన్ మోడలింగ్, MMM లేదా ఇంక్రిమెంటాలిటీ. చాలా బృందాలు మొదటి రెండింటిలో ఎక్కువగా కేంద్రీకృతమై ఉన్నాయని కనుగొన్నారు.
నిర్ణయం అంతరాలను గుర్తించండి. మీ ప్రస్తుత స్టాక్ ఏ వ్యూహాత్మక ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వలేదో స్పష్టంగా చెప్పండి. మార్కెటింగ్ అట్రిబ్యూషన్ యొక్క సవాలు ఇక్కడ ఎక్కువగా కనిపిస్తుంది: ఉపాంత రాబడిలో కనిపించకుండా బ్లెండెడ్ ROAS ఆధారంగా మీరు బడ్జెట్ నిర్ణయాలు ఎక్కడ తీసుకుంటున్నారు? ఇప్పటికే ఉన్న డిమాండ్ను క్యాప్చర్ చేస్తున్న ఛానెల్లకు మీరు ఎక్కడ క్రెడిట్ చేస్తున్నారు?
ప్రాథమిక మోడలింగ్ను పరిచయం చేయండి. సాధారణ త్రైమాసిక MMM రన్ కూడా అట్రిబ్యూషన్ కంటే ఎక్కువ వ్యూహాత్మక దిశను అందిస్తుంది. మీ అత్యధికంగా ఖర్చు చేసే ఛానెల్లతో ప్రారంభించండి మరియు వ్యాపార ఫలితాలు నేరుగా రాబడితో ముడిపడి ఉంటాయి.
మీ మొదటి ఇంక్రిమెంటిటీ పరీక్షను అమలు చేయండి. ఒక ప్రధాన ఛానెల్ని ఎంచుకుని, జియో హోల్డ్అవుట్ లేదా హోల్డ్అవుట్ ప్రేక్షకుల పరీక్షను రూపొందించండి. లక్ష్యం పరిపూర్ణత కాదు; ఇది ఈ రకమైన కొలతతో సంస్థాగత సామర్థ్యం మరియు సౌకర్యాన్ని నిర్మిస్తోంది.
పాలన అంచనాలను స్వీకరించండి. నాయకత్వ సమీక్షల నుండి రాత్రిపూట అట్రిబ్యూషన్ నివేదికలు అదృశ్యం కావు. రన్నింగ్ ఎఅట్రిబ్యూషన్ డేటాతో పాటు ఇంక్రిమెంటాలిటీ మరియు MMM అన్వేషణలను చూపే సమాంతర ట్రాక్ పూర్తి పరివర్తన అవసరం లేకుండా కొత్త విధానంపై విశ్వాసాన్ని పెంచుతుంది.
ప్రక్రియలను క్రమంగా నిర్మించండి. స్థిరనివాసులు పయనీర్ ప్రయోగాలను పునరావృత వర్క్ఫ్లోలుగా మారుస్తారు. ప్రతి ఇంక్రిమెంటిటీ టెస్ట్ డాక్యుమెంటెడ్ మెథడాలజీని రూపొందించాలి, అది తదుపరిదాన్ని వేగంగా మరియు చౌకగా చేస్తుంది.
డెసిషన్ క్యాడెన్స్ పెంచండి. ఖచ్చితమైన ఖచ్చితత్వంపై దిశాత్మక విశ్వాసం యొక్క ప్రయోజనాల్లో ఒకటి వేగం. ఇంక్రిమెంటాలిటీ సిగ్నల్స్ మరియు MMM అవుట్పుట్ల ఆధారంగా వీక్లీ బడ్జెట్ సర్దుబాట్లు అట్రిబ్యూషన్ రిపోర్ట్ల ఆధారంగా త్రైమాసిక పునః కేటాయింపులను అధిగమిస్తాయి.
తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు
మార్కెటింగ్ అట్రిబ్యూషన్ అంటే ఏమిటి?
మార్కెటింగ్ అట్రిబ్యూషన్ అనేది మార్పిడికి దోహదపడిన మార్కెటింగ్ టచ్ పాయింట్లకు క్రెడిట్ని కేటాయించే ప్రక్రియ. సాధారణ మార్కెటింగ్ అట్రిబ్యూషన్ మోడల్లలో చివరి-క్లిక్, మొదటి-క్లిక్, లీనియర్ మరియు డేటా-ఆధారిత అట్రిబ్యూషన్ ఉన్నాయి. ప్రతి ఒక్కరు కస్టమర్ ప్రయాణంలో వేర్వేరుగా క్రెడిట్ను కేటాయిస్తారు. ఛానెల్లలో ప్రచార పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి అట్రిబ్యూషన్ చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది, అయితే మార్కెటింగ్ వ్యాపార ఫలితానికి కారణమైందో లేదో నిర్ధారించలేదు.
మీరు మార్కెటింగ్ అట్రిబ్యూషన్ను ఎలా కొలుస్తారు?
మార్గాన్ని మ్యాప్ చేయడానికి ట్రాకింగ్ పిక్సెల్లు, UTM పారామీటర్లు మరియు CRM డేటాను ఉపయోగించి, దాని ముందు ఉన్న టచ్పాయింట్లకు మార్పిడి డేటాను కనెక్ట్ చేయడం ద్వారా అట్రిబ్యూషన్ కొలవబడుతుంది. మార్కెటింగ్ అట్రిబ్యూషన్ సాఫ్ట్వేర్ ప్లాట్ఫారమ్లు ఈ ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేస్తాయి మరియు ఎంచుకోవడానికి విభిన్న అట్రిబ్యూషన్ మోడల్లను అందిస్తాయి. అర్థం చేసుకోవడానికి ప్రధాన పరిమితి ఏమిటంటే, అన్ని అట్రిబ్యూషన్ విధానాలు సహసంబంధం ఆధారంగా క్రెడిట్ను కేటాయిస్తాయి, కారణం కాదు.
మార్కెటింగ్ అట్రిబ్యూషన్ను ట్రాక్ చేయడానికి ఉత్తమ సాఫ్ట్వేర్ ఏది?
ఉత్తమ మార్కెటింగ్ అట్రిబ్యూషన్ సాఫ్ట్వేర్ మీ వ్యాపార నమూనా మరియు కొలత లక్ష్యాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. Google Analytics 4 మరియు ప్లాట్ఫారమ్-స్థానిక డ్యాష్బోర్డ్లు ప్రాథమిక లక్షణాన్ని చక్కగా నిర్వహిస్తాయి. నార్త్బీమ్, ట్రిపుల్ వేల్ మరియు రాకర్బాక్స్ వంటి సాధనాలు ప్రత్యక్ష ప్రతిస్పందన మరియు ఇ-కామర్స్ సందర్భాల కోసం రూపొందించబడ్డాయి. వ్యూహాత్మక నిర్ణయాల కోసం, అట్రిబ్యూషన్ సాఫ్ట్వేర్ ఒంటరిగా ఉపయోగించకుండా MMM మరియు ఇంక్రిమెంటాలిటీ టెస్టింగ్తో జత చేసినప్పుడు ఉత్తమంగా పని చేస్తుంది.
{ "@సందర్భం": "https://schema.org", "@రకం": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@రకం": "ప్రశ్న", "పేరు": "మార్కెటింగ్ అట్రిబ్యూషన్ అంటే ఏమిటి?", "అంగీకరించబడిన సమాధానం": { "@రకం": "సమాధానం", "text": "మార్కెటింగ్ అట్రిబ్యూషన్ అనేది మార్పిడికి దోహదపడిన మార్కెటింగ్ టచ్పాయింట్లకు క్రెడిట్ కేటాయించే ప్రక్రియ. సాధారణ మార్కెటింగ్ అట్రిబ్యూషన్ మోడల్లలో చివరి-క్లిక్, మొదటి-క్లిక్, లీనియర్ మరియు డేటా-ఆధారిత అట్రిబ్యూషన్ ఉన్నాయి. ప్రతి ఒక్కటి కస్టమర్ ప్రయాణంలో విభిన్నంగా క్రెడిట్ను కేటాయిస్తుంది. వ్యాపారాన్ని మెరుగుపరచడానికి, వ్యాపారాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఇది చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది, కానీ వ్యాపారాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఇది చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది." } } , { "@రకం": "ప్రశ్న", "name": "మీరు మార్కెటింగ్ అట్రిబ్యూషన్ను ఎలా కొలుస్తారు?", "అంగీకరించబడిన సమాధానం": { "@రకం": "సమాధానం", "text": "మార్గాన్ని మ్యాప్ చేయడానికి ట్రాకింగ్ పిక్సెల్లు, UTM పారామీటర్లు మరియు CRM డేటాను ఉపయోగించి, దాని ముందున్న టచ్పాయింట్లకు మార్పిడి డేటాను కనెక్ట్ చేయడం ద్వారా అట్రిబ్యూషన్ కొలవబడుతుంది. మార్కెటింగ్ అట్రిబ్యూషన్ సాఫ్ట్వేర్ ప్లాట్ఫారమ్లు ఈ ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేస్తాయి మరియు ఎంచుకోవడానికి వివిధ అట్రిబ్యూషన్ మోడల్లను అందిస్తాయి. అర్థం చేసుకోవడానికి కీలకమైన పరిమితి ఏమిటంటే, క్రెడిట్ అసైన్లకే కాదు, క్రెడిట్ అసైన్ల ఆధారంగా కాదు. } } , { "@రకం": "ప్రశ్న", "name": "మార్కెటింగ్ అట్రిబ్యూషన్ను ట్రాక్ చేయడానికి ఉత్తమ సాఫ్ట్వేర్ ఏది?", "అంగీకరించబడిన సమాధానం": { "@రకం": "సమాధానం", "text": "ఉత్తమ మార్కెటింగ్ అట్రిబ్యూషన్ సాఫ్ట్వేర్ మీ వ్యాపార నమూనా మరియు కొలత లక్ష్యాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. Google Analytics 4 మరియు ప్లాట్ఫారమ్-నేటివ్ డ్యాష్బోర్డ్లు ప్రాథమిక అట్రిబ్యూషన్ను చక్కగా నిర్వహిస్తాయి. నార్త్బీమ్, ట్రిపుల్ వేల్ మరియు రాకర్బాక్స్ వంటి సాధనాలు ప్రత్యక్ష ప్రతిస్పందన మరియు ఇ-కామర్స్ కోసం రూపొందించబడ్డాయి. ఉత్తమ వ్యూహాత్మక సాఫ్ట్వేర్ నిర్ణయాల కోసం, M. వ్యూహాత్మక నిర్ణయాల కోసం. ఒంటరిగా ఉపయోగించకుండా ఇంక్రిమెంటాలిటీ టెస్టింగ్." } } ] }
తీర్మానం
మార్కెటింగ్ అట్రిబ్యూషన్ యొక్క సవాలు మెరుగైన సాఫ్ట్వేర్ మాత్రమే పరిష్కరించే సమస్య కాదు. ఇది అట్రిబ్యూషన్ ఏమి చేయగలదో దాని నిర్మాణ పరిమితి. క్రెడిట్ అసైన్మెంట్ మరియు కారణ రుజువు వేర్వేరు విషయాలు, మరియు వాటిని సమ్మిళితం చేయడం వలన డిమాండ్ సృష్టి కంటే డిమాండ్ క్యాప్చర్కు అనుకూలంగా ఉండే బడ్జెట్ నిర్ణయాలకు దారి తీస్తుంది.
హై-గ్రోత్ ఆర్గనైజేషన్లు లేయర్డ్ మెజర్మెంట్ సిస్టమ్లను నిర్మించడం ద్వారా దీనిని పరిష్కరించాయి, ఇక్కడ ప్రతి సాధనం నిర్వచించబడిన పాత్రను పోషిస్తుంది: కార్యాచరణ స్టీరింగ్ కోసం ప్లాట్ఫారమ్ డేటా, టాక్టికల్ కోసం అట్రిబ్యూషన్సంకేతాలు, వ్యూహాత్మక కేటాయింపు కోసం MMM మరియు కారణ ధ్రువీకరణ కోసం ఇంక్రిమెంటాలిటీ టెస్టింగ్. ఈ సిరీస్లోని తదుపరి భాగం, తదుపరి డాలర్ పెట్టుబడి ఎక్కడికి వెళ్లాలో నిర్ణయించడానికి మార్కెటింగ్ నాయకులు కలిసి ఈ సంకేతాలను ఎలా ఉపయోగిస్తారో పరిశీలిస్తుంది.
మీరు ఆ భాగానికి వెళ్లడానికి ముందు అట్రిబ్యూషన్ ఎక్కడ విచ్ఛిన్నమవుతుందనే దానిపై లోతుగా వెళ్లాలనుకుంటే, మార్కెటింగ్ అట్రిబ్యూషన్ బ్లైండ్ స్పాట్ల యొక్క ఈ విచ్ఛిన్నం నిర్దిష్ట వైఫల్య మోడ్లను వివరంగా కవర్ చేస్తుంది. ఆదాయ నిర్ణయాలకు కొలతను ఎలా కనెక్ట్ చేయాలనే విస్తృత వీక్షణ కోసం, డిజిటల్ మార్కెటింగ్ అట్రిబ్యూషన్కు ఈ గైడ్ ఉపయోగకరమైన సూచన.
