एट्रिब्यूशन मॉडलिंग: कौन सा मार्केटिंग टचपॉइंट असल में कन्वर्ज़न की वजह बना

एक ग्राहक सोमवार को आपका विज्ञापन देखता है। वह क्लिक नहीं करता। बुधवार को उसे आपका ईमेल मिलता है। वह उस पर क्लिक करता है। वह आपकी साइट पर पहुँचता है, आपका प्राइसिंग पेज पढ़ता है और शुक्रवार को कन्वर्ट हो जाता है। बिक्री का क्रेडिट किस टचपॉइंट को मिले? विज्ञापन को, ईमेल को, या प्राइसिंग पेज को? एट्रिब्यूशन मॉडलिंग इसी सवाल का जवाब देती है।

ज़्यादातर कंपनियाँ ग़लत अंदाज़ा लगाती हैं। वे आख़िरी टचपॉइंट को क्रेडिट देती हैं (लास्ट-क्लिक एट्रिब्यूशन) और बाक़ी सब को अनदेखा कर देती हैं। लेकिन असली सफ़र लंबा और ज़्यादा जटिल होता है। यह लेख एट्रिब्यूशन मॉडल, उनके मायने रखने की वजह, उनके अंतर, और आपके बिज़नेस के लिए कौन सा इस्तेमाल करें, इस बारे में है।

एट्रिब्यूशन मॉडलिंग ग्राहक के सफ़र में हर मार्केटिंग टचपॉइंट को क्रेडिट देने की प्रक्रिया है। ग्राहक आमतौर पर कन्वर्ट होने से पहले आपके ब्रांड से कई बार जुड़ता है। एट्रिब्यूशन जवाब देता है: बिक्री का क्रेडिट किस इंटरैक्शन को मिलना चाहिए?

अलग-अलग एट्रिब्यूशन मॉडल अलग-अलग जवाब देते हैं। आप जो मॉडल चुनते हैं, वही तय करता है कि आप अपना मार्केटिंग बजट कहाँ लगाएँगे। ग़लत चुना तो आप उस चैनल को काट देंगे जिसने सफ़र शुरू किया, और उस चैनल पर ज़्यादा खर्च करेंगे जिसने बिक्री पूरी की।

एट्रिब्यूशन की समस्या

एक ग्राहक आपकी साइट पर कन्वर्ट होता है। एट्रिब्यूशन पूछता है: क्रेडिट किस टचपॉइंट को मिलना चाहिए? इसका जवाब तय करता है कि आप मार्केटिंग बजट कहाँ लगाते हैं।

अगर आप लास्ट-क्लिक एट्रिब्यूशन इस्तेमाल करते हैं, तो आख़िरी टचपॉइंट (आख़िरी पेज जो उन्होंने देखा, आख़िरी ईमेल जो उन्हें मिला) को पूरा क्रेडिट मिलता है। हफ़्तों पहले देखे गए विज्ञापन को कुछ नहीं मिलता। तो आप विज्ञापन का खर्च काट देते हैं और ईमेल का खर्च दोगुना कर देते हैं। लेकिन विज्ञापन ही था जिसने उन्हें आपके ब्रांड से मिलवाया। विज्ञापन के बिना उन्हें वह ईमेल कभी मिलता ही नहीं।

यही एट्रिब्यूशन की समस्या है। आप ग़लत टचपॉइंट को क्रेडिट दे रहे हैं और अपने बजट की प्राथमिकताएँ ग़लत तय कर रहे हैं।

लास्ट-क्लिक एट्रिब्यूशन: आसान, पर ग़लत जवाब

लास्ट-क्लिक एट्रिब्यूशन कन्वर्ज़न से ठीक पहले के आख़िरी टचपॉइंट को क्रेडिट देता है। यह सबसे सरल मॉडल है और सबसे लोकप्रिय भी। यह आमतौर पर ग़लत भी होता है।

उदाहरण: ग्राहक आपका विज्ञापन देखता है, अनदेखा कर देता है। एक हफ़्ते बाद आपका ईमेल पाता है, उस पर क्लिक करता है, खरीदता है। लास्ट-क्लिक बिक्री का क्रेडिट ईमेल को देता है। विज्ञापन को शून्य क्रेडिट। बजट का विश्लेषण: ईमेल से बिक्री आई, विज्ञापनों से कोई बिक्री नहीं आई। असलियत: विज्ञापन ने उन्हें परिचित कराया, ईमेल ने कन्वर्ट किया। दोनों मायने रखते हैं।

लास्ट-क्लिक इसलिए लोकप्रिय है क्योंकि यह सरल है। लागू करना आसान। रिपोर्ट करना आसान। लेकिन यह खरीदार के असली सफ़र को धुँधला कर देता है।

फ़र्स्ट-क्लिक एट्रिब्यूशन: उलटा ग़लत जवाब

फ़र्स्ट-क्लिक एट्रिब्यूशन पहले टचपॉइंट को क्रेडिट देता है। यह समस्या को पलट देता है।

उदाहरण: वही ग्राहक, वही सफ़र। फ़र्स्ट-क्लिक बिक्री का क्रेडिट विज्ञापन को देता है। ईमेल को शून्य क्रेडिट। बजट का विश्लेषण: विज्ञापन बिक्री ला रहे हैं, ईमेल नहीं। असलियत: फिर वही, दोनों मायने रखते हैं।

फ़र्स्ट-क्लिक फ़नल के ऊपरी हिस्से की मार्केटिंग (विज्ञापन, सोशल, सर्च) को ज़रूरत से ज़्यादा आँकता है और निचले हिस्से (ईमेल, रिटार्गेटिंग, लैंडिंग पेज) को कम आँकता है।

लीनियर एट्रिब्यूशन: क्रेडिट को बराबर बाँटना

लीनियर एट्रिब्यूशन क्रेडिट को सभी टचपॉइंट में बराबर बाँट देता है। अगर किसी ग्राहक के पाँच टचपॉइंट थे, तो हर एक को बिक्री के क्रेडिट का 20 प्रतिशत मिलता है।

यह लास्ट-क्लिक या फ़र्स्ट-क्लिक से ज़्यादा निष्पक्ष है, पर यह मानता है कि सभी टचपॉइंट बराबर अहम हैं। कभी-कभी ऐसा नहीं होता। जिस विज्ञापन ने ग्राहक को परिचित कराया और जिस ईमेल ने उसे कन्वर्ट किया, वे एक जैसे नहीं हैं।

टाइम-डिके एट्रिब्यूशन: करीबी घटनाओं को ज़्यादा क्रेडिट

टाइम-डिके कन्वर्ज़न के करीब वाले टचपॉइंट को ज़्यादा क्रेडिट देता है। आख़िरी टचपॉइंट को सबसे ज़्यादा क्रेडिट मिलता है। पहले टचपॉइंट को सबसे कम।

उदाहरण: विज्ञापन (10 प्रतिशत क्रेडिट), लैंडिंग पेज व्यू (15 प्रतिशत), ईमेल (25 प्रतिशत), चेकआउट पेज (50 प्रतिशत)। जो आख़िरी चरण सीधे कन्वर्ज़न तक ले गए, उन्हें ज़्यादा क्रेडिट मिलता है।

यह असलियत को बेहतर दिखाता है: आख़िरी टचपॉइंट ने सबसे भारी काम किया। लेकिन यह अब भी फ़नल के ऊपरी हिस्से की उस मार्केटिंग को कम आँकता है जिसने सफ़र शुरू किया।

डेटा-ड्रिवन एट्रिब्यूशन: डेटा को तय करने दें

सबसे सटीक मॉडल मशीन लर्निंग इस्तेमाल करता है। डेटा-ड्रिवन एट्रिब्यूशन हज़ारों ग्राहकों के सफ़र देखता है और पूछता है: कन्वर्ट होने वाले सभी ग्राहकों में से कौन से टचपॉइंट उनके सफ़र में दिखते हैं? कन्वर्ट न होने वाले सफ़र में कौन से टचपॉइंट दिखते हैं?

अगर कोई टचपॉइंट 90 प्रतिशत कन्वर्ट होने वाले सफ़र में दिखता है और सिर्फ़ 10 प्रतिशत कन्वर्ट न होने वाले सफ़र में, तो उसे ऊँचा एट्रिब्यूशन क्रेडिट मिलता है। अगर वह दोनों में बराबर दिखता है, तो उसे कम क्रेडिट मिलता है।

यह मॉडल सबसे सटीक है, पर इसके लिए बहुत सारा डेटा और उन्नत टूल चाहिए।

एट्रिब्यूशन बजट के फ़ैसलों के लिए क्यों मायने रखता है

आपके पास हर महीने विज्ञापन, ईमेल और कंटेंट पर खर्च करने के लिए $10,000 हैं। इसे कैसे बाँटें?

लास्ट-क्लिक के साथ आप शायद ईमेल पर $9,000 खर्च करेंगे (क्योंकि ईमेल आख़िर में कन्वर्ट करता है) और विज्ञापनों पर $1,000 (क्योंकि विज्ञापनों को शायद ही कभी क्रेडिट मिलता है)। आपका बजट बेमेल है।

डेटा-ड्रिवन एट्रिब्यूशन से आपको पता चलता है: विज्ञापन जागरूकता लाते हैं (40 प्रतिशत क्रेडिट), कंटेंट दिलचस्पी बनाता है (35 प्रतिशत क्रेडिट), ईमेल कन्वर्ट करता है (25 प्रतिशत क्रेडिट)। आप बजट बदलकर $4,000 विज्ञापन, $3,500 कंटेंट, $2,500 ईमेल कर देते हैं। अब आपका बजट खरीदार के असली सफ़र को दिखाता है।

एट्रिब्यूशन में आम ग़लतियाँ

यह मान लेना कि एक ही मॉडल सही है: कोई एक मॉडल परफ़ेक्ट नहीं है। हर मॉडल अलग मक़सद पूरा करता है। लास्ट-क्लिक बताता है कि लोगों को किसने कन्वर्ट किया। फ़र्स्ट-क्लिक बताता है कि उन्हें किसने परिचित कराया। डेटा-ड्रिवन भारित सच बताता है।

ऑफ़लाइन टच का हिसाब न रखना: ग्राहक आपका विज्ञापन देखता है, आपका ब्रांड याद रखता है और हफ़्तों बाद आपको सर्च करता है। लास्ट-क्लिक सर्च को क्रेडिट देता है। पर विज्ञापन ही शुरुआत था। एट्रिब्यूशन टूल ऑफ़लाइन टचपॉइंट चूक जाते हैं।

किसी एक चैनल को अनुचित दोष देना: अगर ईमेल का कन्वर्ज़न रेट सबसे ऊँचा है पर उसे मिला क्रेडिट सबसे कम, तो आप उसे काट सकते हैं। लेकिन ईमेल अंतिम कन्वर्ज़न का काम कर रहा है। उसे काटेंगे तो आपका पूरा फ़नल टूट जाएगा।

कैनिबलाइज़ेशन को अनदेखा करना: ईमेल कैंपेन कभी-कभी उन लोगों को कन्वर्ट करते हैं जो वैसे भी कन्वर्ट हो जाते (विज्ञापन या सर्च से)। एट्रिब्यूशन असली अतिरिक्त मूल्य को कैनिबलाइज़ेशन से अलग नहीं करता।

एट्रिब्यूशन मॉडल कैसे चुनें

सरलता के लिए लास्ट-क्लिक से शुरू करें। अगर आप सभी टच को मानना चाहते हैं, तो लीनियर पर जाएँ। अगर आपके पास डेटा और टूल हैं, तो टाइम-डिके या डेटा-ड्रिवन पर जाएँ।

मॉडल को असलियत से मिलाकर परखें। अगर डेटा-ड्रिवन एट्रिब्यूशन कहता है कि ईमेल सबसे ज़्यादा मूल्य देता है पर आपका ईमेल एंगेजमेंट बहुत ख़राब है, तो कुछ गड़बड़ है। सुधार करें।

ज़्यादातर परिपक्व कंपनियाँ कई मॉडल इस्तेमाल करती हैं: कैंपेन रिपोर्टिंग के लिए लास्ट-क्लिक, बजट बाँटने के लिए डेटा-ड्रिवन, और फ़नल के ऊपरी हिस्से के निवेश बचाने के लिए फ़र्स्ट-क्लिक।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल