मेट्रिक की क्वालिटी समझें: कैसे जानें कि कोई मेट्रिक सच में मायने रखती है

जानें कि कौन सी मेट्रिक्स सच में मायने रखती हैं, यह कैसे परखें। मेट्रिक क्वालिटी समझें और वह मापना बंद करें जो सफलता का अंदाज़ा नहीं देता।

ड्राफ़्ट

आपके एनालिटिक्स डैशबोर्ड में 50 मेट्रिक्स हैं। आप उन्हें रोज़ देखते हैं। आपको अंदाज़ा नहीं कि कौन सी मायने रखती हैं। यही वह जाल है जिसमें ज़्यादातर साइट मालिक फंसते हैं: सब कुछ मापना, कुछ भी न समझना। यह लेख समझाता है कि सच्चाई दिखाने वाली मेट्रिक्स को सिर्फ़ प्रभावशाली दिखने वाली मेट्रिक्स से कैसे अलग करें।

कोई मेट्रिक ट्रैक करने लायक कब होती है?

कोई मेट्रिक ट्रैक करने लायक तब है जब वह आपको बताए कि आपका बिज़नेस सही दिशा में बढ़ रहा है या नहीं। यह नहीं कि आप व्यस्त हैं, बल्कि यह कि आपका काम असर कर रहा है या नहीं।

ज़्यादातर मेट्रिक्स इस परीक्षा में फ़ेल हो जाती हैं। वे गतिविधि मापती हैं, असर नहीं। वे दिखाती हैं कि कुछ हुआ, यह नहीं कि उससे फ़र्क़ पड़ा या नहीं।

किसी मेट्रिक में क्वालिटी तब है जब वह तीन शर्तें पूरी करे: वह आपके लक्ष्यों से जुड़ी हो, वह कार्रवाई योग्य हो (आप उस पर कुछ कर सकें) और वह बेहतर फ़ैसलों तक ले जाए।

बहुत ज़्यादा चीज़ें मापने की समस्या

सब कुछ मापना तरक्की जैसा लगता है। आपके पास इतना सारा डेटा है। लेकिन फ़ोकस के बिना डेटा शोर है। आप जितनी ज़्यादा मेट्रिक्स ट्रैक करेंगे, सच के बजाय संयोग पर कदम उठाने की संभावना उतनी बढ़ेगी।

अगर आप 50 मेट्रिक्स ट्रैक करते हैं और महीने में 10 प्रयोग चलाते हैं, तो आपकी 10 प्रतिशत मेट्रिक्स सिर्फ़ संयोग से हिलती दिखेंगी। कुछ ऊपर जाएंगी, कुछ नीचे। अगर आप सिर्फ़ उन्हें देखते हैं जो अच्छी दिशा में हिलीं, तो आप खुद को यक़ीन दिला लेते हैं कि प्रयोग सफल रहा, जबकि वह बस संयोग था।

इसीलिए सबसे मज़बूत मापन सिस्टम न्यूनतम होते हैं। कुछ ज़रूरी मेट्रिक्स चुनें। उन्हें लगन से ट्रैक करें। बाकी को नज़रअंदाज़ करें।

काम की मेट्रिक्स बनाम वैनिटी मेट्रिक्स

काम की मेट्रिक बताती है कि आप अपने लक्ष्य की ओर बढ़ रहे हैं या नहीं। अगर आपका लक्ष्य ईमेल सब्सक्राइबर बढ़ाना है, तो ईमेल साइनअप रेट काम की मेट्रिक है। ट्रैफ़िक नहीं। आपका ट्रैफ़िक तीन गुना हो सकता है और साइनअप उतने ही रहें। अकेला ट्रैफ़िक वैनिटी है।

वैनिटी मेट्रिक अच्छी दिखती है लेकिन बिज़नेस की सफलता का अंदाज़ा नहीं देती। पेज व्यू, साइट पर बिताया समय, सोशल मीडिया फ़ॉलोअर। ये सब बढ़ सकते हैं जबकि कन्वर्ज़न वहीं के वहीं रहें। आप व्यस्त हैं लेकिन जीत नहीं रहे।

परीक्षा सरल है: क्या यह मेट्रिक आपको कुछ ऐसा बताएगी जो आपको जानना ज़रूरी है? अगर जवाब नहीं है, तो यह वैनिटी है।

कार्रवाई योग्य बनाम वर्णनात्मक मेट्रिक्स

वर्णनात्मक मेट्रिक बताती है कि क्या हुआ। एंगेजमेंट रेट 35 प्रतिशत है। यह एक तथ्य है। लेकिन इस पर आप क्या करेंगे?

कार्रवाई योग्य मेट्रिक बताती है कि क्या बदलना है। वह किसी खास कदम या फ़ैसले की ओर इशारा करती है। "मोबाइल पर एंगेजमेंट रेट 18% है लेकिन डेस्कटॉप पर 52%" कार्रवाई योग्य है। अब आप जानते हैं कि मोबाइल अनुभव पर ध्यान देना है।

सबसे अच्छी मेट्रिक्स वर्णनात्मक भी होती हैं और कार्रवाई योग्य भी। वे मौजूदा स्थिति बताती हैं और समाधान की ओर इशारा करती हैं।

मापन फ़्रेमवर्क कैसे बनाएं

अपने बिज़नेस लक्ष्य से शुरू करें। आपको असल में क्या होना चाहिए? ज़्यादा बिक्री? ज़्यादा ईमेल सब्सक्राइबर? ज़्यादा एंगेज्ड यूज़र?

उस लक्ष्य से पीछे की ओर नक्शा बनाएं। कौन से व्यवहार उस नतीजे तक ले जाते हैं? कौन सी मेट्रिक्स उन व्यवहारों को ट्रैक करती हैं?

सबसे ऊपर के स्तर पर आपकी नॉर्थ स्टार मेट्रिक होती है। एक मेट्रिक जो सफलता को दर्शाती है। ई-कॉमर्स साइट के लिए यह रेवेन्यू हो सकती है। SaaS के लिए यह मंथली रिकरिंग रेवेन्यू या ग्राहक रिटेंशन हो सकती है।

उसके नीचे सक्षम करने वाली मेट्रिक्स होती हैं। ये ऐसे व्यवहार हैं जो नॉर्थ स्टार का अंदाज़ा देते हैं। ई-कॉमर्स के लिए: कन्वर्ज़न रेट, औसत ऑर्डर वैल्यू, दोबारा खरीदने वाले ग्राहकों की दर। ये रेवेन्यू को संभव बनाती हैं।

उसके नीचे डायग्नोस्टिक मेट्रिक्स होती हैं। ये समझने में मदद करती हैं कि सक्षम करने वाली मेट्रिक्स क्यों हिलती हैं। कन्वर्ज़न रेट के लिए आप फ़ॉर्म कंप्लीशन रेट, पेज स्पीड और बाउंस रेट ट्रैक कर सकते हैं।

यह क्रम आपको फ़ोकस में रखता है। हर मेट्रिक अपने ऊपर वाली से जुड़ी होती है और आख़िर में आपकी नॉर्थ स्टार से।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

मैं 30 मेट्रिक्स ट्रैक करता हूं लेकिन मेरे बॉस फिर भी पूछते हैं 'क्या हम जीत रहे हैं?' मैं क्या चूक रहा हूं?

आप नॉर्थ स्टार मेट्रिक चूक रहे हैं। एक मेट्रिक जो तय करे कि जीत क्या है। अगर आपके बॉस को नहीं पता कि सबसे पहले कौन सा एक आंकड़ा देखना है, तो आपके पास बहुत ज़्यादा मेट्रिक्स हैं। एक ऐसी मेट्रिक चुनें जो इस सवाल का जवाब दे कि 'क्या बिज़नेस बढ़ रहा है?' बाकी सब उसी जवाब का समर्थन करें। WEMASY के वेबसाइट बिल्डर से आप इसे सीधे अपनी वेबसाइट पर सेट कर सकते हैं।

ट्रैफ़िक तीन गुना हुआ लेकिन कन्वर्ज़न उतने ही रहे। मैं किस मेट्रिक पर भरोसा करूं?

ट्रैफ़िक पर नहीं, कन्वर्ज़न रेट पर भरोसा करें। कन्वर्ज़न रेट आपको क्वालिटी बताती है। अगर तीन गुना ट्रैफ़िक के साथ कन्वर्ज़न वहीं रहे, तो कुछ टूटा है। आपके ट्रैफ़िक की क्वालिटी गिरी है, आपके लैंडिंग पेज का अनुभव बिगड़ा है, या आपका ऑफ़र ट्रैफ़िक से मेल नहीं खाता। ट्रैफ़िक नकली बनाना आसान है। कन्वर्ज़न नकली बनाना मुश्किल।

मैंने अपनी कंटेंट स्ट्रैटेजी बदली और तीन मेट्रिक्स अलग-अलग दिशाओं में गईं। मुझे कैसे पता चले कि यह सफल रही?

निरंतरता देखें। अगर आपकी नॉर्थ स्टार मेट्रिक सही दिशा में गई, तो स्ट्रैटेजी सफल रही, भले ही बाकी मेट्रिक्स अलग गई हों। अगर प्रति सेशन पेज घटे लेकिन एंगेजमेंट टाइम बढ़ा, तो पाठक कम पेजों पर ज़्यादा गहराई तक जा रहे हैं। यह फिर भी एंगेजमेंट की ओर प्रगति है।

मेरी मेट्रिक्स महीने-दर-महीने अच्छी दिखती हैं लेकिन मेरा मन कहता है कि कुछ गलत है। मैं मेट्रिक्स पर भरोसा करूं या अपने मन पर?

आपका मन शोर पकड़ रहा है। महीने-दर-महीने की तुलना बहुत छोटी अवधि है। 90 दिन के ट्रेंड देखें। हो सकता है आपकी मेट्रिक्स इस महीने ऊपर हों लेकिन तीन महीनों में नीचे जा रही हों। यह भी जांचें कि कोई एक ग्राहक या कैंपेन आंकड़ों को बिगाड़ तो नहीं रहा। अक्सर अंतर्ज्ञान डेटा की विसंगतियों को विश्लेषण से पहले पकड़ लेता है।

हमने अपने सारे एंगेजमेंट KPI हासिल किए लेकिन रेवेन्यू गिर गया। मेट्रिक्स हमसे झूठ बोल रही हैं।

मेट्रिक्स झूठ नहीं बोल रहीं। वे गलत मेट्रिक्स हैं। आपके लिए एंगेजमेंट रेवेन्यू का अंदाज़ा नहीं देता। आपको अपनी मेट्रिक्स को असल नतीजों से जोड़ना होगा। अपने एंगेजमेंट KPI को ग्राहक लाइफ़टाइम वैल्यू से पीछे की ओर ट्रैक करें। अगर एंगेजमेंट का LTV से कोई संबंध नहीं है, तो वह गलत लीडिंग इंडिकेटर है।

बिना महीनों तक नतीजों का इंतज़ार किए मैं अपनी टीम को कैसे साबित करूं कि कोई मेट्रिक मायने रखती है?

उसे पिछले प्रदर्शन से जोड़ें। छह महीने पीछे जाएं। दिखाएं कि जब मेट्रिक ऊंची थी, तब नतीजे अच्छे थे। जब कम थी, तब नतीजे खराब थे। यह ऐतिहासिक संबंध इस बात का सबूत है कि मेट्रिक मायने रखती है। आपको महीनों इंतज़ार नहीं करना, बस उस डेटा का विश्लेषण करना है जो आपके पास पहले से है।

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