आप तीन मार्केटिंग कैंपेन चलाते हैं। ईमेल कैंपेन। पेड विज्ञापन। कंटेंट मार्केटिंग। तीनों ट्रैफ़िक लाते हैं। तीनों से बिक्री होती है। लेकिन ग्राहक को असल में किसने बदला। हो सकता है ईमेल को क्रेडिट मिले। पर शायद ग्राहक ने पहले विज्ञापन देखा। फिर कंटेंट पढ़ा। फिर ईमेल पर क्लिक किया। बिक्री ईमेल के खाते में जाती है लेकिन तीनों ने योगदान दिया। एट्रिब्यूशन मॉडल इसी सवाल का जवाब देते हैं। यानी हर चैनल का असली योगदान दिखाते हैं। यह लेख मार्केटिंग एट्रिब्यूशन समझाता है और बताता है कि कैंपेन का ROI कैसे ट्रैक करें।
मार्केटिंग एट्रिब्यूशन को समझना और यह क्यों मायने रखता है
सिर्फ़ लास्ट-टच एट्रिब्यूशन पर भरोसा क्यों नहीं कर सकते
लास्ट-टच एट्रिब्यूशन कहता है कि आखिरी क्लिक ग्राहक बनाता है। ग्राहक विज्ञापन देखता है। कंटेंट पढ़ता है। ईमेल पर क्लिक करता है। खरीदता है। ईमेल को पूरा क्रेडिट मिलता है। लेकिन उसे विज्ञापन लाया। कंटेंट ने मनाया। ईमेल ने सौदा पक्का किया। तीनों ने योगदान दिया। लास्ट-टच यह छिपा देता है। आप ईमेल की कीमत ज़्यादा आंकते हैं। विज्ञापन और कंटेंट की कम। फ़ैसले गलत हो जाते हैं।
चैनल का गलत एट्रिब्यूशन होने की असली कीमत
आपको लगता है ईमेल आपका सबसे अच्छा चैनल है। आप 50 प्रतिशत बजट ईमेल को देते हैं। लेकिन अगर ईमेल को असल में वह क्रेडिट मिल रहा है जिसका वह हक़दार नहीं, तो आप बजट बर्बाद कर रहे हैं। उधर विज्ञापन और कंटेंट में कम निवेश हो रहा है। बजट गलत जगह बंटा है। रेवेन्यू उतना नहीं है जितना हो सकता था। गलत एट्रिब्यूशन मुनाफ़े को मार देता है।
अलग-अलग एट्रिब्यूशन मॉडल का परिचय
फ़र्स्ट-टच, लास्ट-टच और मल्टी-टच मॉडल
तीन मॉडल हैं। फ़र्स्ट-टच पहले क्लिक को क्रेडिट देता है। लास्ट-टच आखिरी क्लिक को। मल्टी-टच सभी क्लिक को। हर मॉडल अलग सच दिखाता है। पहला खोज दिखाता है। आखिरी खरीदारी दिखाता है। मल्टी पूरा सफ़र दिखाता है। तीनों इस्तेमाल कीजिए।
हर मॉडल कब सच बताता है
फ़र्स्ट-टच जवाब देता है: नए ग्राहक हमें कैसे ढूंढते हैं। लास्ट-टच जवाब देता है: उन्हें खरीदने के लिए क्या मनाता है। मल्टी-टच जवाब देता है: खरीदारी तक का पूरा रास्ता क्या है। वह मॉडल चुनिए जो आपके सवाल का जवाब दे।
फ़र्स्ट-टच एट्रिब्यूशन: नए ग्राहकों की खोज
फ़र्स्ट-टच क्या दिखाता है
फ़र्स्ट-टच खोज दिखाता है। कौन से चैनल नए ग्राहक लाते हैं। कौन सी मार्केटिंग नए दर्शकों से मिलवाती है। कौन से टचपॉइंट सफ़र शुरू करते हैं। फ़र्स्ट-टच खोज का सवाल हल करता है।
कौन से चैनल नए ग्राहक लाते हैं
ऑर्गेनिक सर्च पेड सर्च से ज़्यादा फ़र्स्ट टच ला सकता है। कंटेंट विज्ञापनों से ज़्यादा ला सकता है। फ़र्स्ट-टच दिखाता है कि कौन से चैनल खोज के इंजन हैं। खोज में निवेश कीजिए।
लास्ट-टच एट्रिब्यूशन: क्या बदलता है, यह खोजना
लास्ट-टच क्या दिखाता है
लास्ट-टच खरीदारी दिखाता है। कौन सा टचपॉइंट खरीदारी शुरू करता है। कौन सा मैसेज सौदा पक्का करता है। कौन सा चैनल ग्राहकों को खरीदारी के सबसे पास लाता है। लास्ट-टच खरीदारी का सवाल हल करता है।
कौन से चैनल बिक्री पक्की करते हैं
ईमेल विज्ञापनों से ज़्यादा बिक्री पक्की कर सकता है। रीटारगेटिंग ऑर्गेनिक से ज़्यादा कर सकती है। लास्ट-टच दिखाता है कि कौन से चैनल खरीदारी की मशीन हैं। खरीदारी में निवेश कीजिए।
मल्टी-टच एट्रिब्यूशन: पूरा सफ़र देखना
पोज़िशन-बेस्ड एट्रिब्यूशन कैसे काम करता है
पोज़िशन-बेस्ड पहले और आखिरी को ज़्यादा क्रेडिट देता है। पहला टच 40 प्रतिशत। बीच के हर टच को 10 प्रतिशत। आखिरी टच 40 प्रतिशत। सभी टच को क्रेडिट मिलता है। यथार्थवादी बंटवारा।
क्रेडिट को ग्राहक के पूरे सफ़र में बांटना
ग्राहक विज्ञापन देखता है। कंटेंट पढ़ता है। ईमेल पर क्लिक करता है। खरीदता है। विज्ञापन को 40 प्रतिशत क्रेडिट मिलता है। कंटेंट को 10 प्रतिशत। ईमेल को 40 प्रतिशत। सबने योगदान दिया। सबको इनाम मिला।
कैंपेन ROI और मुनाफ़ा ट्रैक करना
कैंपेन के हिसाब से कॉस्ट पर एक्विज़िशन
ईमेल कैंपेन पर एक हज़ार डॉलर खर्च हुए। दस ग्राहक जुड़े। CAC सौ डॉलर। पेड विज्ञापन पर दो हज़ार खर्च हुए। दस ग्राहक जुड़े। CAC दो सौ डॉलर। ईमेल ज़्यादा कुशल है।
हर कैंपेन का रेवेन्यू और चैनल का मुनाफ़ा
ईमेल कैंपेन से जो ग्राहक जुड़े, उन्होंने कुल एक हज़ार डॉलर खर्च किए। पेड विज्ञापन से जो ग्राहक जुड़े, उन्होंने कुल दो हज़ार डॉलर खर्च किए। ईमेल ग्राहक जोड़ने में कुशल है लेकिन रेवेन्यू में कम। विज्ञापन ग्राहक जोड़ने में कम कुशल हैं लेकिन वैल्यू में ज़्यादा। तस्वीर अलग है।
मार्केटिंग खर्च सुधारने के लिए एट्रिब्यूशन का इस्तेमाल
घाटे वाले कैंपेन बंद करना
कैंपेन पर पचास हज़ार डॉलर खर्च हो रहे हैं। एट्रिब्यूट किया गया रेवेन्यू बीस हज़ार डॉलर। घाटा हो रहा है। इसे बंद कीजिए। हारने वालों पर बजट बर्बाद मत कीजिए। जीतने वालों की तरफ़ मोड़िए।
मुनाफ़े वाले कैंपेन बढ़ाना
कैंपेन पर पचास हज़ार डॉलर खर्च हो रहे हैं। एट्रिब्यूट किया गया रेवेन्यू दो लाख डॉलर। चार गुना रिटर्न। इसे बढ़ाइए। बजट बढ़ाइए। खर्च बढ़ाइए। मुनाफ़ा बढ़ाइए।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
अगर मेरे सबसे अच्छे चैनल को लास्ट-टच क्रेडिट ज़ीरो मिलता है लेकिन फ़र्स्ट-टच क्रेडिट ऊंचा, तो?
लास्ट-टच का इस्तेमाल बंद कीजिए। आपने खोज वाला चैनल पकड़ा है। वह नए ग्राहक लाता है जो बाद में दूसरे चैनल से खरीदते हैं। लास्ट-टच में क्रेडिट ज़ीरो दिखने की वजह से उसे बंद मत कीजिए। वह चैनल आपके फ़नल का ऊपरी हिस्सा है। उसे बंद किया तो तीन महीने में नए ग्राहक आना सूख जाएगा। उसमें निवेश कीजिए। WEMASY के वेबसाइट बिल्डर से आप यह सब सीधे अपनी वेबसाइट पर सेट कर सकते हैं।
क्या एट्रिब्यूशन में कम क्रेडिट दिखे तो चैनल बंद कर देना चाहिए?
नहीं। उस चैनल से कस्टमर लाइफ़टाइम वैल्यू निकालिए। पेड विज्ञापन का एट्रिब्यूशन कम दिख सकता है, लेकिन अगर वे ग्राहक दोबारा खरीदते हैं, तो उनकी लाइफ़टाइम वैल्यू ऊंची है। CLV के आधार पर फ़ैसला कीजिए, एट्रिब्यूशन क्रेडिट के आधार पर नहीं। कई चैनल एक बार की खरीदारी के व्यू में बुरे दिखते हैं लेकिन समय के साथ अच्छे निकलते हैं।
मल्टी-टच और सिंगल-टच एट्रिब्यूशन में से कैसे चुनूं?
दोनों इस्तेमाल कीजिए। रणनीतिक बजट बंटवारे के लिए मल्टी-टच। समस्याएं जल्दी पकड़ने के लिए सिंगल-टच। मल्टी-टच धीमा है लेकिन सटीक। सिंगल-टच तेज़ है लेकिन अधूरा। जब जल्दी जवाब चाहिए, सिंगल-टच इस्तेमाल कीजिए। जब बजट बांटना हो, मल्टी-टच। दोनों हर महीने चलाइए।
अगर एट्रिब्यूशन दिखाए कि अलग-अलग चैनल अलग समय पर चोटी पर होते हैं तो?
इन्वेंटरी और बजट सीज़नल चोटियों के हिसाब से प्लान कीजिए। अगर पेड सर्च नवंबर में चोटी पर है, तो तब ज़्यादा बजट दीजिए। अगर ईमेल जनवरी में चोटी पर है, तो तब ज़्यादा ईमेल भेजिए। सीज़नल चैनल का अंदाज़ा लगाया जा सकता है। उनके लिए प्लान कीजिए। सीज़नल गिरावट को चैनल की नाकामी मत समझिए।
अगर मैं ग्राहक का पूरा सफ़र नहीं देख पाता, तो क्या एट्रिब्यूशन पर भरोसा करूं?
नहीं। अधूरा डेटा गलत जवाब देता है। अगर आप ऑफ़लाइन खरीदारी या फ़ोन ऑर्डर ट्रैक नहीं कर सकते, तो आपके एट्रिब्यूशन में रेवेन्यू छूट रहा है। अगर ग्राहक मोबाइल पर खरीदते हैं लेकिन आपकी ट्रैकिंग सिर्फ़ वेब की है, तो मोबाइल की वैल्यू छूट रही है। पहले ट्रैकिंग ठीक कीजिए। एट्रिब्यूशन उतना ही अच्छा है जितना आपका डेटा।
मुझे कैसे पता चले कि मेरा एट्रिब्यूशन मॉडल सही है?
कुल एट्रिब्यूट किए गए रेवेन्यू की तुलना स्टोर के रेवेन्यू से कीजिए। जनवरी में स्टोर ने पचास हज़ार डॉलर कमाए। एट्रिब्यूशन पैंतालीस हज़ार डॉलर दिखाता है। 15 प्रतिशत का फ़ासला सामान्य है। 50 प्रतिशत का फ़ासला यानी मॉडल टूटा हुआ है। पहले फ़ासला कम कीजिए।