মূল গ্রহণ
কোন একক পরিমাপ পদ্ধতি আধুনিক মার্কেটিং নেতাদের মুখোমুখি হওয়া সমস্ত প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে না। একাধিক সরঞ্জামের সমন্বয়ে একটি স্তরযুক্ত স্ট্যাক প্রয়োজন।
মার্কেটিং অ্যাট্রিবিউশনের চ্যালেঞ্জ হল কাঠামোগত: এটি টাচপয়েন্টকে ক্রেডিট বরাদ্দ করে কিন্তু কার্যকারণ প্রমাণ করতে পারে না। এটি কৌশলগত অপ্টিমাইজেশানের জন্য সর্বোত্তম কাজ করে, কৌশলগত সিদ্ধান্ত নয়।
মার্কেটিং মিক্স মডেলিং প্রান্তিক রিটার্ন এবং চ্যানেল স্যাচুরেশন সনাক্ত করে, দীর্ঘমেয়াদী বাজেট বরাদ্দ গাইডে সাহায্য করে।
বিপণন কার্যকলাপ আসলেই ফলাফল তৈরি করেছে কিনা তা নির্ধারণ করার সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য উপায় হল ইনক্রিমেন্টালিটি টেস্টিং, আগে থেকে বিদ্যমান চাহিদা ক্যাপচার করার পরিবর্তে।
পরিমাপ দলগুলিকে অগ্রগামী, বসতি স্থাপনকারী এবং পরিকল্পনাকারীতে সংগঠিত করা নিশ্চিত করে যে প্রতিটি ধরণের কাজ সঠিক মান এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের গতি পায়।
বেশিরভাগ বিপণন নেতারা মার্কেটিং অ্যাট্রিবিউশনের চ্যালেঞ্জটি ভালভাবে জানেন: আপনার কাছে ডেটাতে পূর্ণ ড্যাশবোর্ড রয়েছে, কিন্তু কোন বিনিয়োগগুলি আসলে বৃদ্ধির দিকে পরিচালিত করছে সেই সংখ্যাগুলি নির্ভরযোগ্যভাবে উত্তর দেয় না। প্রবৃত্তি হল একটি ভাল টুল, একটি স্মার্ট মডেল, বা আরো সঠিক অ্যাট্রিবিউশন সিস্টেম অনুসন্ধান করা। কিন্তু সংস্থাগুলি পরিমাপের অধিকার পেয়ে সেই প্রবৃত্তিকে অতিক্রম করেছে।
তারা সত্যের একক উৎস খোঁজা বন্ধ করে দিয়েছে। মার্কেটিং অ্যাট্রিবিউশনের চ্যালেঞ্জ একটি বৃহত্তর সমস্যার অংশ: আধুনিক বিপণন পরিবেশগুলি সবকিছুকে কভার করার জন্য একটি পদ্ধতির জন্য খুব জটিল। অনেকগুলি প্ল্যাটফর্ম জুড়ে আবিষ্কার ঘটে, ক্রেতার যাত্রা খুব খণ্ডিত, এবং গোপনীয়তা পরিবর্তনগুলি একটি সম্পূর্ণ ছবি দেওয়ার জন্য যে কোনও একক সরঞ্জামের জন্য খুব বেশি সংকেত নষ্ট করেছে৷
পরিবর্তে কি কাজ করে তা একটি স্তরযুক্ত পদ্ধতি। বিভিন্ন পরিমাপ পদ্ধতি বিভিন্ন প্রশ্নের উত্তর দেয় এবং উচ্চ-বৃদ্ধি সংস্থাগুলি ইচ্ছাকৃতভাবে তাদের একত্রিত করে। মার্কেটিং মিক্স মডেলিং কৌশলগত বাজেট বরাদ্দ নির্দেশ করে। ইনক্রিমেন্টালিটি টেস্টিং যাচাই করে যে কোনো নির্দিষ্ট ক্রিয়াকলাপ একটি ফলাফলের কারণ কিনা। প্ল্যাটফর্ম ডেটা প্রতিদিনের প্রচারাভিযান অপ্টিমাইজেশন পরিচালনা করে। প্রতিটি একটি সংজ্ঞায়িত ভূমিকা পালন করে. এগুলোর কোনোটিই স্বতন্ত্র কৌশল হিসেবে কাজ করে না।
এটি আধুনিক বিপণন পরিমাপের তিন-ভাগের সিরিজের দ্বিতীয় অংশ। প্রথম অংশে ট্রাফিক, র্যাঙ্কিং এবং ROAS-এর মতো প্রথাগত মেট্রিক কেন কম নির্ভরযোগ্য হয়ে উঠছে তা পরীক্ষা করা হয়েছে। এই অংশটি কভার করে যে কীভাবে একটি পরিমাপ ব্যবস্থা তৈরি করা যায় যা আসলে বৃদ্ধির সিদ্ধান্তগুলিকে সমর্থন করে।
কেন কোন একক পরিমাপ পদ্ধতি আর কাজ করে না
ডিজিট্যাল মার্কেটিং অ্যাট্রিবিউশন টুলগুলির উপর বেশিরভাগ দল নির্ভর করে একটি ভিন্ন পরিবেশের জন্য তৈরি করা হয়েছিল৷ যখন ব্যবহারকারীর যাত্রা তুলনামূলকভাবে রৈখিক ছিল, কুকিজ সেশন জুড়ে নির্ভরযোগ্যভাবে ট্র্যাক করা হয়েছিল এবং লগ করা সহজ চ্যানেলগুলির মাধ্যমে বেশিরভাগ আবিষ্কার হয়েছিল তখন তারা ভাল কাজ করেছিল। সেই পরিবেশ চলে গেছে।
আজ, একজন ক্রেতা একটি AI-উত্পাদিত উত্তরের মাধ্যমে একটি ব্র্যান্ডের মুখোমুখি হতে পারে, এটি YouTube-এ গবেষণা করে, একটি ব্যক্তিগত বার্তা থ্রেডে আলোচনা করতে পারে এবং তিন সপ্তাহ পরে একটি ব্র্যান্ডেড অনুসন্ধানের মাধ্যমে রূপান্তর করতে পারে৷ অ্যাট্রিবিউশন সিস্টেম শেষ টাচপয়েন্টকে কৃতিত্ব দেয়। যে চ্যানেলগুলি প্রকৃতপক্ষে সিদ্ধান্তকে রূপ দিয়েছে তারা সামান্য বা কিছুই পায় না।
এটি মূল কাঠামোগত সমস্যা। মার্কেটিং অ্যাট্রিবিউশন মডেলগুলি ক্রেডিট বরাদ্দ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, কারণ স্থাপন করার জন্য নয়। এমনকি অত্যাধুনিক মাল্টি-টাচ অ্যাট্রিবিউশন বিপণন পদ্ধতিগুলি এখনও একই মৌলিক সীমাবদ্ধতার মধ্যে কাজ করে: তারা দেখাতে পারে কোন টাচপয়েন্টগুলি রূপান্তরের আগে ছিল, কিন্তু তারা প্রমাণ করতে পারে না যে তাদের কোনোটিকে সরিয়ে দিলে ফলাফল পরিবর্তন হবে।
উচ্চ-বৃদ্ধি সংস্থাগুলি যা স্বীকার করেছে তা হল বিভিন্ন পরিমাপের সরঞ্জামগুলি বিভিন্ন প্রশ্নের উত্তর দেয়। অ্যাট্রিবিউশন মডেলিং উত্তর: রূপান্তরের আগে কোন টাচপয়েন্ট উপস্থিত ছিল? মার্কেটিং মিক্স মডেলিং উত্তর: সময়ের সাথে চ্যানেল জুড়ে প্রান্তিক রিটার্ন সবচেয়ে শক্তিশালী কোথায়? ইনক্রিমেন্টালিটি টেস্টিং উত্তর: এই নির্দিষ্ট কার্যকলাপ আসলে ফলাফল পরিবর্তন করেছে?
প্রতিটি প্রশ্ন গুরুত্বপূর্ণ। প্রতিটি একটি ভিন্ন পদ্ধতির প্রয়োজন. এনপি ডিজিটাল গবেষণা অনুসারে, 90 শতাংশ উচ্চ-বৃদ্ধি বিপণনকারীরা বৃদ্ধি পরীক্ষাকে অগ্রাধিকার দেয়, 61 শতাংশ অ্যাট্রিবিউশন মডেলিং ব্যবহার করে এবং 42 শতাংশ মার্কেটিং মিক্স মডেলিং ব্যবহার করে। সবচেয়ে কার্যকর দল তিনটিই ব্যবহার করে, হাতে থাকা সিদ্ধান্তের ভিত্তিতে।
কৌশলগত নির্দেশিকা হিসাবে বিপণন মিশ্রণ মডেলিং
মার্কেটিং মিক্স মডেলিং, বা MMM, অ্যাট্রিবিউশনের চেয়ে পরিমাপের জন্য একটি ভিন্ন পদ্ধতি গ্রহণ করে। স্বতন্ত্র ব্যবহারকারীর যাত্রা ট্র্যাক করার পরিবর্তে, এটি সময়ের সাথে চ্যানেল জুড়ে বিপণন ব্যয় এবং ব্যবসায়িক ফলাফলের মধ্যে সম্পর্ক মডেল করতে সমষ্টিগত ঐতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করে। ফলাফল হল প্রান্তিক আয়ের একটি দৃশ্য যা অ্যাট্রিবিউশন সিস্টেম প্রদান করতে পারে না।
প্রতিটি অতিরিক্ত ডলার কোথায় খরচ করে তা চিহ্নিত করার জন্য MMM সবচেয়ে উপযোগীচ্যানেল হ্রাসকারী রিটার্ন উত্পাদন করে। একটি শক্তিশালী মিশ্রিত ROAS এ চলমান একটি চ্যানেল একটি ড্যাশবোর্ডে দক্ষ দেখাতে পারে যখন এর বাজেটের শেষ 30 শতাংশ নগণ্য বর্ধিত আয় তৈরি করছে। MMM যে অদক্ষতা পৃষ্ঠ. এটি ক্রস-চ্যানেল প্রভাবগুলি সনাক্ত করতেও সাহায্য করে, যেমন ভিডিও বা ব্র্যান্ড বিনিয়োগ আপস্ট্রিম প্রদত্ত অনুসন্ধান ডাউনস্ট্রীমে রূপান্তর হারকে কীভাবে প্রভাবিত করে।
কৌশলগত বাজেট বরাদ্দের জন্য, এটি এমএমএমকে উপলব্ধ সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য হাতিয়ার করে তোলে। এটির ব্যবহারকারী-স্তরের ট্র্যাকিংয়ের প্রয়োজন হয় না, যার অর্থ গোপনীয়তা পরিবর্তন এবং কুকি অবচয় তার নির্ভুলতাকে নষ্ট করে না যেভাবে তারা অ্যাট্রিবিউশনের জন্য করে। ত্রৈমাসিক MMM রানগুলি ক্রমাগত দীর্ঘমেয়াদী বাজেটের সিদ্ধান্তগুলিকে উন্নত করতে পারে এমনকি যখন প্রতিদিনের অ্যাট্রিবিউশন সিগন্যালগুলি গোলমাল হয়।
MMM এর বাস্তব সীমা আছে। এটি আপার-ফানেল ব্র্যান্ড বিল্ডিং সঠিকভাবে পরিমাপ করার জন্য সংগ্রাম করে, কারণ একটি ব্র্যান্ড ইমপ্রেশন এবং একটি ডাউনস্ট্রিম রূপান্তরের মধ্যে ব্যবধানটি খুব দীর্ঘ এবং ঐতিহাসিক পারস্পরিক সম্পর্ক পরিষ্কারভাবে ক্যাপচার করার জন্য খুব পরোক্ষ। ব্র্যান্ড ট্র্যাকিং এবং উপলব্ধি অধ্যয়নের সাথে সম্পূরক করার সময় কৌশলগত দিকনির্দেশনার জন্য MMM ব্যবহার করে এমন সংস্থাগুলি সবচেয়ে সম্পূর্ণ চিত্র পায়।
কার্যকারণ ইঞ্জিন হিসাবে বর্ধনশীলতা পরীক্ষা
যদি MMM কৌশলগত দিকনির্দেশ প্রদান করে, তবে বৃদ্ধির পরীক্ষা কার্যকারণ প্রমাণ প্রদান করে। এটি যে প্রশ্নের উত্তর দেয় তা সুনির্দিষ্ট: এই বিপণন কার্যকলাপটি না ঘটলে কি এই ফলাফল ঘটত? এটি অ্যাট্রিবিউশন মডেলগুলি যা জিজ্ঞাসা করে তার থেকে এটি একটি মৌলিকভাবে আলাদা প্রশ্ন এবং কোথায় বিনিয়োগ করতে হবে তা সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য উত্তরটি অনেক বেশি কার্যকর।
সর্বাধিক সাধারণ বৃদ্ধির পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে জিও পরীক্ষা, হোল্ডআউট পরীক্ষা এবং প্রচার বিরতি। একটি ভূ-পরীক্ষায়, মিলিত ভৌগলিক বাজারগুলি চিহ্নিত করা হয় এবং একটি গ্রুপে খরচ আটকে রাখা হয় এবং অন্য গ্রুপে রক্ষণাবেক্ষণ করা হয়। দুটি গ্রুপের মধ্যে ফলাফলের পার্থক্য বিপণন কার্যকলাপ থেকে কার্যকারণ উত্তোলনকে বিচ্ছিন্ন করে। হোল্ডআউট পরীক্ষা দর্শক স্তরে একই যুক্তি প্রয়োগ করে। প্রচারাভিযান বিরতি, যদিও ক্রুডার, এটিও প্রকাশ করতে পারে যে খরচ বন্ধ হয়ে গেলে ফলাফল কমে যায় কিনা।
অ্যামাজন অ্যাট্রিবিউশন বা অন্যান্য মার্কেটপ্লেস-ভিত্তিক পরিমাপ চালানো দলগুলির জন্য, বৃদ্ধির পরীক্ষা বিশেষভাবে মূল্যবান কারণ প্ল্যাটফর্ম-প্রতিবেদিত রূপান্তরগুলি প্রায়শই তৈরি করা প্রচারাভিযানের চাহিদার পরিবর্তে ইতিমধ্যে বিদ্যমান চাহিদাকে প্রতিফলিত করে।
এনপি ডিজিটাল রিসার্চ ট্র্যাকিং ইনক্রিমেন্টাল বনাম অ্যাট্রিবিউটেড কনভার্সন চ্যানেল জুড়ে প্রায় প্রতিটি ক্ষেত্রেই অর্থপূর্ণ ফাঁক পাওয়া গেছে। অর্গানিক সোশ্যাল 3 শতাংশ অ্যাট্রিবিউটেড লিফটের বিপরীতে 13 শতাংশ বর্ধিত লিফ্ট দেখিয়েছে। প্রদত্ত সামাজিক 24 শতাংশ অ্যাট্রিবিউটের বিপরীতে 17 শতাংশ ক্রমবর্ধমান লিফ্ট দেখিয়েছে, যে অ্যাট্রিবিউশন সেই চ্যানেলটিকে অতিরিক্ত ক্রেডিট করছে বলে পরামর্শ দেয়৷ এই ফাঁকগুলি সরাসরি প্রভাবিত করে যেখানে বাজেট যেতে হবে এবং এগুলি বৃদ্ধির পরীক্ষা ছাড়াই অদৃশ্য।
ইনক্রিমেন্টালিটি টেস্টিং এর জন্য পরিকল্পনা এবং পরিচ্ছন্ন ডেটা প্রয়োজন, কিন্তু এর জন্য বড় বাজেটের প্রয়োজন হয় না। এমনকি একটি প্রধান চ্যানেলে একটি একক ভাল-ডিজাইন করা জিও হোল্ডআউট মাসিক অ্যাট্রিবিউশন রিপোর্টিংয়ের তুলনায় কার্যকারণ প্রভাব সম্পর্কে আরও নির্ভরযোগ্য অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।
প্ল্যাটফর্ম ডেটা এখনও গুরুত্বপূর্ণ, কিন্তু শুধুমাত্র অপ্টিমাইজেশনের জন্য
Google, Meta, এবং অন্যান্য বিজ্ঞাপন প্ল্যাটফর্মের প্ল্যাটফর্ম ড্যাশবোর্ডগুলি উপযোগী থেকে যায়, কিন্তু বেশিরভাগ দল এটির তুলনায় তাদের ভূমিকা সংকীর্ণ। প্ল্যাটফর্ম রিপোর্টিং-এ নির্মিত অ্যাট্রিবিউশন ব্লাইন্ড স্পটগুলি কাঠামোগত, দুর্ঘটনাজনিত নয়। প্ল্যাটফর্মগুলি তাদের নিজস্ব বাস্তুতন্ত্রের মধ্যে প্রচারাভিযানের কার্যকারিতা অপ্টিমাইজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। সেগুলি আপনাকে বলার জন্য ডিজাইন করা হয়নি যে সেই পারফরম্যান্সটি আপনার ব্যবসায় পরিবর্তন করেছে কিনা।
প্রতিদিনের সিদ্ধান্তের জন্য, প্ল্যাটফর্ম ডেটা সঠিক টুল। বাজেটের বিপরীতে ব্যয় করা, পারফরম্যান্স সিগন্যালের উপর ভিত্তি করে বিড সামঞ্জস্য করা, সৃজনশীল ক্লান্তি সনাক্ত করা এবং ডেলিভারি সমস্যাগুলি নির্ণয় করা সবই প্ল্যাটফর্ম মেট্রিক্সের উপর নির্ভর করে। এগুলি কার্যকরী সিদ্ধান্ত, এবং প্ল্যাটফর্ম ডেটা সেগুলি ভালভাবে পরিচালনা করে।
যেখানে প্ল্যাটফর্ম ডেটা অবিশ্বস্ত হয়ে ওঠে কৌশলগত সিদ্ধান্তে। অ্যালগরিদমগুলি সর্বাধিক রূপান্তরিত হওয়ার সম্ভাবনা ব্যবহারকারীদের দিকে অপ্টিমাইজ করে, যার মানে তারা পদ্ধতিগতভাবে চাহিদা তৈরির চেয়ে চাহিদা ক্যাপচারের পক্ষে। একটি প্ল্যাটফর্ম ড্যাশবোর্ডে একটি উচ্চ ROAS চিত্র একটি দক্ষ অ্যালগরিদম প্রতিফলিত করতে পারে, কার্যকর বিপণন নয়।
এনপি ডিজিটাল গবেষণা অনুসারে, দুর্বল অ্যাট্রিবিউশন ছোট ব্যবসার বিজ্ঞাপন খরচের গড় 19.4 শতাংশ, মিড-মার্কেট কোম্পানিগুলি 11.5 শতাংশ এবং এন্টারপ্রাইজ ব্র্যান্ডগুলি 7.7 শতাংশ খরচ করে৷ প্ল্যাটফর্ম রিপোর্টিংয়ে এই অপচয় করা ব্যয়টি মূলত অদৃশ্য কারণ প্ল্যাটফর্মগুলির এটিকে পৃষ্ঠের জন্য কোন প্রণোদনা নেই।
ব্যবহারিক দিকনির্দেশনা হল প্ল্যাটফর্মের মেট্রিকগুলিকে সেগুলির জন্য ব্যবহার করা: কৌশলগত স্টিয়ারিং, কৌশলগত সত্য নয়।
পাইওনিয়ার-সেটেলার-প্লানার পরিমাপমডেল
একটি স্তরযুক্ত পরিমাপ সিস্টেম তৈরি করা শুধুমাত্র একটি প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জ নয়। এটি একটি সাংগঠনিক এক. তিনটি স্বতন্ত্র ভূমিকা রয়েছে যা প্রতিটি কার্যকর পরিমাপ সংস্থার প্রয়োজন: অগ্রগামী, বসতি স্থাপনকারী এবং পরিকল্পনাকারী।
অগ্রগামীরা বর্তমানে যা পরিমাপযোগ্য তার প্রান্তে কাজ করে। তারা ক্রমবর্ধমান পরীক্ষা চালায়, প্রাথমিক বিপণন মিশ্রণ মডেল তৈরি করে, জিও হোল্ডআউট পরীক্ষা করে এবং চাপ-পরীক্ষা অনুমান যা আর ধরে নাও থাকতে পারে। তাদের কাজ নকশা দ্বারা অনিশ্চিত. অগ্রগামীরা নিশ্চিততা প্রদান করে না; তারা দিকনির্দেশনা প্রদান করে। তাদের পরিসংখ্যানগত আস্থার একই মানদণ্ডে ধরে রাখা যেমন অপারেশনাল রিপোর্টিং এই কাজটিকে মান তৈরি করার আগেই বন্ধ করে দেবে।
সেটলাররা পরীক্ষা থেকে যা আসে তা গ্রহণ করে এবং এটিকে পুনরাবৃত্তিযোগ্য প্রক্রিয়ায় পরিণত করে। তারা মডেলগুলিকে পরিমার্জিত করে, অনুমানগুলিকে শক্ত করে এবং অন্তর্দৃষ্টিগুলিকে পরিকল্পনার সিদ্ধান্তগুলির সাথে সংযুক্ত করে। এখানেই প্রাথমিক এমএমএম প্লেবুকে পরিণত হয় এবং যেখানে ইনক্রিমেন্টালিটি পরীক্ষার ফলাফলগুলি ফ্রেমওয়ার্ক হয়ে ওঠে দলগুলি ধারাবাহিকভাবে আবেদন করতে পারে। সেটলাররা এমন সিস্টেমে দিকনির্দেশনামূলক অন্তর্দৃষ্টি অনুবাদ করে বিশ্বাস গড়ে তোলে যা আসলে চালানো যেতে পারে।
পরিকল্পনাকারীরা প্রতিদিনের কার্যক্রম চালিয়ে যান। তারা রিয়েল টাইমে খরচ পরিচালনা করতে প্ল্যাটফর্ম ডেটা, অ্যাট্রিবিউশন সিগন্যাল এবং রূপান্তর মেকানিক্সের উপর নির্ভর করে। এই স্তরটি প্রয়োজনীয়; এটা ছাড়া, মৃত্যুদন্ড বিচ্ছিন্ন হয়. কিন্তু পরিকল্পনাকারীদের দীর্ঘমেয়াদী বৃদ্ধি ব্যাখ্যা করতে বা কর্মক্ষমতার কাঠামোগত পরিবর্তন নির্ণয় করতে বলা উচিত নয়। তাদের ফোকাস হল চ্যানেলের সীমাবদ্ধতার মধ্যে দক্ষতা অপ্টিমাইজ করা।
ব্যর্থতার মোড বেশিরভাগ সংস্থার মধ্যে পড়ে তা হল অগ্রগামী-স্তরের কাজে নিশ্চিততার পরিকল্পনাকারী-স্তরের মান প্রয়োগ করা। পরীক্ষাগুলি থেকে 95 শতাংশ পরিসংখ্যানগত আত্মবিশ্বাসের প্রয়োজন যা বিকাশের জন্য সময় প্রয়োজন এমন গ্যারান্টি দেয় যে নতুন কিছু তৈরি হবে না। 60 শতাংশ দিকনির্দেশক আত্মবিশ্বাসের সাথে একটি মডেল, দ্রুত পুনরাবৃত্তির সাথে যুক্ত, ধারাবাহিকভাবে একটি নিখুঁত উত্তরকে ছাড়িয়ে যায় যা এক চতুর্থাংশ দেরিতে আসে।
কিভাবে উচ্চ বৃদ্ধি কোম্পানি পরিমাপ সম্পদ বরাদ্দ
কানাডিয়ান ব্র্যান্ড জুড়ে NP ডিজিটাল গবেষণা ট্র্যাকিং পরিমাপ অনুশীলনগুলি গড় সংস্থা এবং উচ্চ-বৃদ্ধির মধ্যে একটি স্পষ্ট বিভাজন খুঁজে পেয়েছে। গড় দলগুলি তাদের পরিমাপের প্রভাবের প্রায় 65 শতাংশ প্ল্যাটফর্ম ড্যাশবোর্ডে এবং 25 শতাংশ অ্যাট্রিবিউশন টুলগুলিতে বরাদ্দ করে, আরও কৌশলগত পদ্ধতির জন্য সামান্য জায়গা রেখে দেয়।
বার্ষিক মিডিয়া বিনিয়োগে $750,000 এর বেশি সহ উচ্চ-বৃদ্ধি ব্র্যান্ডগুলি অর্থপূর্ণভাবে আলাদা দেখায়। প্ল্যাটফর্ম ড্যাশবোর্ড নির্ভরতা প্রায় 45 শতাংশে নেমে এসেছে। অ্যাট্রিবিউশন টুল ব্যবহার 15 শতাংশে কমে যায়। MMM 5 শতাংশ থেকে 20 শতাংশ পর্যন্ত বৃদ্ধি পায়। ইনক্রিমেন্টালিটি টেস্টিং 10 শতাংশে পৌঁছেছে, এবং প্রারম্ভিক জেনারেটিভ সার্চ অপ্টিমাইজেশান কাজ আরও 10 শতাংশের জন্য দায়ী।
এই সংস্থাগুলি অ্যাট্রিবিউশন বা প্ল্যাটফর্ম ডেটা ত্যাগ করছে না। তারা তাদের পুনরায় ওজন করছে। যুক্তিটি সোজা: যে বাজারে পরিবর্তন চলতে থাকে, সেখানে আপনি পরিমাপের ক্ষমতা তৈরি করেন যেখানে পরিবর্তন ঘটছে, যেখানে পরিচিতি নিরাপদ বোধ করে না। এই সমস্ত পদ্ধতির লক্ষ্য হল দিকনির্দেশনামূলক আত্মবিশ্বাস, যার অর্থ হল পর্যাপ্ত সংকেত যাতে ভাল বাজেটের সিদ্ধান্ত দ্রুত নেওয়া যায়, সুযোগ বন্ধ হওয়ার পরে আসা নিখুঁত নিশ্চিততা নয়।
আপনার পরিমাপ সিস্টেম বিকশিত সাত ধাপ
একটি পরিমাপ ব্যবস্থা পুনর্নির্মাণের জন্য একবারে সবকিছু প্রতিস্থাপনের প্রয়োজন হয় না। যে সংস্থাগুলি এটি ভাল করে তারা ধীরে ধীরে বিকশিত হয়, সম্পূর্ণ ওভারহল করার চেষ্টা করার পরিবর্তে সঠিক ক্রমে ক্ষমতা যোগ করে।
আপনার বর্তমান পরিমাপ ইনপুট মানচিত্র. আপনার টিম ব্যবহার করে এমন প্রতিটি টুল এবং ডেটা উত্স তালিকাভুক্ত করুন এবং প্রতিটি কোথায় বসে তা চিহ্নিত করুন: অপারেশনাল প্ল্যাটফর্ম ডেটা, অ্যাট্রিবিউশন মডেলিং, MMM বা বৃদ্ধি। বেশিরভাগ দল আবিষ্কার করে যে তারা প্রথম দুটিতে খুব বেশি মনোযোগী।
সিদ্ধান্তের ফাঁকগুলি চিহ্নিত করুন। আপনার বর্তমান স্ট্যাক কোন কৌশলগত প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে না সে সম্পর্কে স্পষ্টভাবে বলুন। মার্কেটিং অ্যাট্রিবিউশনের চ্যালেঞ্জ এখানে সবচেয়ে বেশি দৃশ্যমান: প্রান্তিক আয়ের দৃশ্যমানতা ছাড়াই মিশ্রিত ROAS-এর উপর ভিত্তি করে আপনি বাজেটের সিদ্ধান্ত কোথায় নিচ্ছেন? আপনি এমন চ্যানেলগুলিকে কোথায় ক্রেডিট করছেন যা কেবল বিদ্যমান চাহিদা ক্যাপচার করছে?
মৌলিক মডেলিং প্রবর্তন. এমনকি একটি সাধারণ ত্রৈমাসিক MMM রান শুধুমাত্র অ্যাট্রিবিউশনের চেয়ে আরও কৌশলগত দিকনির্দেশ প্রদান করে। আপনার সর্বোচ্চ-ব্যয় করা চ্যানেলগুলি দিয়ে শুরু করুন এবং ব্যবসার ফলাফলগুলি সরাসরি আয়ের সাথে যুক্ত।
আপনার প্রথম ইনক্রিমেন্টালিটি পরীক্ষা চালান। একটি প্রধান চ্যানেল বেছে নিন এবং একটি জিও হোল্ডআউট বা হোল্ডআউট অডিয়েন্স টেস্ট ডিজাইন করুন। লক্ষ্য পরিপূর্ণতা নয়; এটি এই ধরনের পরিমাপের সাথে সাংগঠনিক ক্ষমতা এবং আরাম তৈরি করছে।
শাসন প্রত্যাশা মানিয়ে নিন। অ্যাট্রিবিউশন রিপোর্ট রাতারাতি নেতৃত্বের পর্যালোচনা থেকে অদৃশ্য হয়ে যাবে না। চলমান aসমান্তরাল ট্র্যাক যা অ্যাট্রিবিউশন ডেটার পাশাপাশি ক্রমবর্ধমানতা এবং এমএমএম অনুসন্ধানগুলি দেখায় সম্পূর্ণ রূপান্তরের প্রয়োজন ছাড়াই নতুন পদ্ধতিতে আস্থা তৈরি করে৷
ধীরে ধীরে প্রক্রিয়া তৈরি করুন। বসতি স্থাপনকারীরা অগ্রগামী পরীক্ষাগুলিকে পুনরাবৃত্তিযোগ্য কর্মপ্রবাহে পরিণত করে। প্রতিটি ইনক্রিমেন্টালিটি পরীক্ষাকে একটি নথিভুক্ত পদ্ধতি তৈরি করা উচিত যা পরবর্তীটিকে দ্রুত এবং সস্তা করে।
সিদ্ধান্তের ক্যাডেন্স বাড়ান। নিখুঁত নিশ্চিততার উপর দিকনির্দেশক আত্মবিশ্বাসের একটি সুবিধা হল গতি। বৃদ্ধির সংকেতের উপর ভিত্তি করে সাপ্তাহিক বাজেট সামঞ্জস্য এবং MMM আউটপুটগুলি অ্যাট্রিবিউশন রিপোর্টের উপর ভিত্তি করে ত্রৈমাসিক পুনঃনির্ধারণকে ছাড়িয়ে যায়।
FAQs
মার্কেটিং অ্যাট্রিবিউশন কি?
মার্কেটিং অ্যাট্রিবিউশন হল মার্কেটিং টাচপয়েন্টগুলিতে ক্রেডিট বরাদ্দ করার প্রক্রিয়া যা একটি রূপান্তরে অবদান রাখে। সাধারণ মার্কেটিং অ্যাট্রিবিউশন মডেলগুলির মধ্যে শেষ-ক্লিক, প্রথম-ক্লিক, রৈখিক এবং ডেটা-চালিত অ্যাট্রিবিউশন অন্তর্ভুক্ত। প্রতিটি গ্রাহকের যাত্রা জুড়ে আলাদাভাবে ক্রেডিট বরাদ্দ করে। চ্যানেলের মধ্যে প্রচারাভিযানের পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজ করার জন্য অ্যাট্রিবিউশন সবচেয়ে উপযোগী, কিন্তু বিপণন ব্যবসায়িক ফলাফলের কারণ কিনা তা প্রতিষ্ঠিত করতে পারে না।
আপনি কিভাবে মার্কেটিং অ্যাট্রিবিউশন পরিমাপ করবেন?
ট্র্যাকিং পিক্সেল, ইউটিএম প্যারামিটার এবং পাথ ম্যাপ করার জন্য CRM ডেটা ব্যবহার করে তার আগের টাচপয়েন্টগুলিতে রূপান্তর ডেটা সংযুক্ত করে অ্যাট্রিবিউশন পরিমাপ করা হয়। মার্কেটিং অ্যাট্রিবিউশন সফ্টওয়্যার প্ল্যাটফর্মগুলি এই প্রক্রিয়াটিকে স্বয়ংক্রিয় করে এবং বেছে নেওয়ার জন্য বিভিন্ন অ্যাট্রিবিউশন মডেল অফার করে। বোঝার মূল সীমাবদ্ধতা হল যে সমস্ত অ্যাট্রিবিউশন পন্থা ক্রেডিট বরাদ্দ করে পারস্পরিক সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে, কার্যকারণ নয়।
মার্কেটিং অ্যাট্রিবিউশন ট্র্যাক করার জন্য সেরা সফ্টওয়্যার কোনটি?
সেরা মার্কেটিং অ্যাট্রিবিউশন সফ্টওয়্যার আপনার ব্যবসার মডেল এবং পরিমাপ লক্ষ্যের উপর নির্ভর করে। Google Analytics 4 এবং প্ল্যাটফর্ম-নেটিভ ড্যাশবোর্ডগুলি মৌলিক অ্যাট্রিবিউশন ভালভাবে পরিচালনা করে। নর্থবিম, ট্রিপল হোয়েল এবং রকারবক্সের মতো টুল সরাসরি-প্রতিক্রিয়া এবং ই-কমার্স প্রসঙ্গে তৈরি করা হয়েছে। কৌশলগত সিদ্ধান্তের জন্য, অ্যাট্রিবিউশন সফ্টওয়্যারটি বিচ্ছিন্নভাবে ব্যবহার না করে এমএমএম এবং ইনক্রিমেন্টালিটি টেস্টিংয়ের সাথে যুক্ত হলে সবচেয়ে ভাল কাজ করে।
{ "@প্রসঙ্গ": "https://schema.org", "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@ প্রকার": "প্রশ্ন", "name": "মার্কেটিং অ্যাট্রিবিউশন কি?", "স্বীকৃত উত্তর": { "@ প্রকার": "উত্তর", "text": "মার্কেটিং অ্যাট্রিবিউশন হল মার্কেটিং টাচপয়েন্টগুলিতে ক্রেডিট বরাদ্দ করার প্রক্রিয়া যা একটি রূপান্তরে অবদান রাখে। সাধারণ মার্কেটিং অ্যাট্রিবিউশন মডেলগুলির মধ্যে রয়েছে শেষ-ক্লিক, প্রথম-ক্লিক, রৈখিক, এবং ডেটা-চালিত অ্যাট্রিবিউশন। প্রতিটি গ্রাহকের যাত্রা জুড়ে আলাদাভাবে ক্রেডিট বরাদ্দ করে। অ্যাট্রিবিউশনটি ব্যবসায়িক চ্যানেলের মধ্যে প্রচারাভিযানের পারফরম্যান্সকে অপ্টিমাইজ করতে পারে কিনা তা বাজারজাতকরণের জন্য সবচেয়ে কার্যকরী হতে পারে।" } } , { "@ প্রকার": "প্রশ্ন", "name": "আপনি কিভাবে মার্কেটিং অ্যাট্রিবিউশন পরিমাপ করবেন?", "স্বীকৃত উত্তর": { "@ প্রকার": "উত্তর", "text": "পাথ ম্যাপ করতে ট্র্যাকিং পিক্সেল, UTM প্যারামিটার এবং CRM ডেটা ব্যবহার করে, তার আগের টাচপয়েন্টের সাথে রূপান্তর ডেটা সংযুক্ত করে অ্যাট্রিবিউশন পরিমাপ করা হয়। মার্কেটিং অ্যাট্রিবিউশন সফ্টওয়্যার প্ল্যাটফর্মগুলি এই প্রক্রিয়াটিকে স্বয়ংক্রিয় করে এবং বেছে নেওয়ার জন্য বিভিন্ন অ্যাট্রিবিউশন মডেল অফার করে। বোঝার মূল সীমাবদ্ধতা হল যে সমস্ত অ্যাট্রিবিউশন পন্থা ক্রেডিট নির্ধারণের উপর ভিত্তি করে নয়।" } } , { "@ প্রকার": "প্রশ্ন", "name": "ট্র্যাকিং মার্কেটিং অ্যাট্রিবিউশনের জন্য সেরা সফটওয়্যার কোনটি?", "স্বীকৃত উত্তর": { "@ প্রকার": "উত্তর", "text": "সর্বোত্তম বিপণন অ্যাট্রিবিউশন সফ্টওয়্যার আপনার ব্যবসার মডেল এবং পরিমাপের লক্ষ্যগুলির উপর নির্ভর করে৷ Google Analytics 4 এবং প্ল্যাটফর্ম-নেটিভ ড্যাশবোর্ডগুলি মৌলিক অ্যাট্রিবিউশনকে ভালভাবে পরিচালনা করে৷ নর্থবিম, ট্রিপল হোয়েল এবং রকারবক্সের মতো সরঞ্জামগুলি সরাসরি-প্রতিক্রিয়া এবং ই-কমার্স প্রসঙ্গের জন্য তৈরি করা হয়েছে৷ কৌশলগত সিদ্ধান্তের জন্য, অ্যাট্রিবিউশন সফ্টওয়্যার এবং এমএমএম পরীক্ষামূলক সফ্টওয়্যারের চেয়ে ভাল কাজ করে বিচ্ছিন্নতা।" } } ] }
উপসংহার
মার্কেটিং অ্যাট্রিবিউশনের চ্যালেঞ্জ এমন কোনো সমস্যা নয় যেটা ভালো সফটওয়্যার একাই সমাধান করে। এটি অ্যাট্রিবিউশন কী করতে পারে তার একটি কাঠামোগত সীমাবদ্ধতা। ক্রেডিট অ্যাসাইনমেন্ট এবং কার্যকারণ প্রমাণ ভিন্ন জিনিস, এবং সেগুলিকে একত্রিত করা বাজেটের সিদ্ধান্তের দিকে নিয়ে যায় যা চাহিদা সৃষ্টির চেয়ে চাহিদা ক্যাপচারের পক্ষে থাকে।
উচ্চ-বৃদ্ধি সংস্থাগুলি স্তরযুক্ত পরিমাপ ব্যবস্থা তৈরি করে এটিকে সমাধান করেছে যেখানে প্রতিটি সরঞ্জাম একটি সংজ্ঞায়িত ভূমিকা পালন করে: অপারেশনাল স্টিয়ারিংয়ের জন্য প্ল্যাটফর্ম ডেটা, কৌশলগত জন্য অ্যাট্রিবিউশনসংকেত, কৌশলগত বরাদ্দের জন্য এমএমএম, এবং কার্যকারণ বৈধতার জন্য বর্ধনশীলতা পরীক্ষা। এই সিরিজের পরবর্তী অংশটি পরীক্ষা করে কিভাবে বিপণন নেতারা এই সংকেতগুলি একসাথে ব্যবহার করে সিদ্ধান্ত নিতে পারে যে বিনিয়োগের পরবর্তী ডলার কোথায় যেতে হবে।
আপনি যদি সেই অংশে যাওয়ার আগে অ্যাট্রিবিউশনটি কোথায় ভেঙে যায় তার গভীরে যেতে চান, মার্কেটিং অ্যাট্রিবিউশন ব্লাইন্ড স্পটগুলির এই ব্রেকডাউনটি নির্দিষ্ট ব্যর্থতার মোডগুলিকে বিস্তারিতভাবে কভার করে। রাজস্ব সিদ্ধান্তের সাথে পরিমাপকে কীভাবে সংযুক্ত করতে হয় তার বিস্তৃত দৃষ্টিভঙ্গির জন্য, ডিজিটাল মার্কেটিং অ্যাট্রিবিউশনের এই নির্দেশিকাটি একটি দরকারী রেফারেন্স।
