आपका ग्राहक पहली विज़िट पर कन्वर्ट नहीं करता। दूसरी पर भी नहीं। वह पांचवीं विज़िट पर कन्वर्ट करता है, जब वह चार अलग चैनल से आपके ब्रांड से इंटरैक्ट कर चुका होता है। पेड सर्च उसे आपकी साइट पर लाया। एक हफ़्ते बाद ईमेल ने उसे याद दिलाया। किसी दूसरी साइट पर ब्राउज़ करते समय रिटार्गेटिंग विज्ञापन दिखा। आख़िर में सोशल कंटेंट के एक टुकड़े ने फ़ैसला करा दिया। चार टचपॉइंट। एक कन्वर्ज़न। क्रेडिट किसे मिले? सिंगल-टच एट्रिब्यूशन एक को देता है। लास्ट-टच सोशल कंटेंट को। फ़र्स्ट-टच पेड सर्च को। मल्टी-टच एट्रिब्यूशन कहता है कि चारों मायने रखते हैं। यह क्रेडिट को टचपॉइंट में बांटता है ताकि आप देख सकें कि हर एक ने कितना योगदान दिया। मल्टी-टच एट्रिब्यूशन हर चैनल का असली असर दिखाता है। यह दिखाता है कि पेड सर्च जागरूकता बनाता है। ईमेल उन्हें जोड़े रखता है। रिटार्गेटिंग दिमाग़ में बना रहता है। सोशल सौदा पक्का करता है। हर चैनल की एक भूमिका है। मल्टी-टच एट्रिब्यूशन के बिना आपको सिर्फ़ आख़िरी इंटरैक्शन दिखता है। आप लास्ट-टच के लिए ऑप्टिमाइज़ करते हैं और उन चैनल को भूखा रखते हैं जिन्होंने जागरूकता बनाई। मल्टी-टच एट्रिब्यूशन के साथ आप पूरा कस्टमर जर्नी समझते हैं। यह लेख मल्टी-टच एट्रिब्यूशन समझाता है और बताता है कि यह क्यों मायने रखता है।
मल्टी-टच एट्रिब्यूशन क्या है?
मल्टी-टच एट्रिब्यूशन कन्वर्ज़न का क्रेडिट कस्टमर जर्नी के सभी टचपॉइंट को देता है। पूरा क्रेडिट एक टचपॉइंट को देने की जगह, मल्टी-टच क्रेडिट को कई टचपॉइंट में बांटता है। कोई ग्राहक कन्वर्ट करने से पहले आपके ब्रांड से चार बार इंटरैक्ट करता है। मल्टी-टच एट्रिब्यूशन हर इंटरैक्शन को कुछ क्रेडिट देता है। Google सर्च विज्ञापन को पच्चीस प्रतिशत। ईमेल को पच्चीस प्रतिशत। रिटार्गेटिंग विज्ञापन को पच्चीस प्रतिशत। सोशल पोस्ट को पच्चीस प्रतिशत। हर एक ने भूमिका निभाई। हर एक को पहचान मिलती है।
सिंगल-टच एट्रिब्यूशन चैनल के फ़ैसले क्यों बिगाड़ता है
आपका एनालिटिक्स दिखाता है कि ईमेल का लास्ट-टच कन्वर्ज़न रेट नब्बे प्रतिशत है। आपके पेड सर्च का कन्वर्ज़न रेट दस प्रतिशत है। आप यह डेटा देखकर सोचते हैं कि ईमेल सोना है और सर्च बेकार। आप सर्च का बजट घटा देते हैं और ईमेल का ख़र्च दोगुना कर देते हैं। छह महीने बाद आपके ईमेल की परफ़ॉर्मेंस आधी रह जाती है। क्यों? क्योंकि सर्च ईमेल को भर रहा था। प्रॉस्पेक्ट सर्च विज्ञापनों से आए, कन्वर्ट नहीं हुए, फिर बाद में उन्हें ईमेल गया। जब आपने सर्च घटाया, तो ईमेल लिस्ट सूख गई। मल्टी-टच एट्रिब्यूशन आपको दिखाता कि सर्च और ईमेल साथ काम करते हैं। सर्च प्रॉस्पेक्ट लाता है। ईमेल उन्हें कन्वर्ट करता है। एक को हटाएंगे तो दूसरा भी विफल होगा।
मल्टी-टच चैनल के आपसी रिश्ते कैसे दिखाता है
एक SaaS कंपनी मल्टी-टच एट्रिब्यूशन ट्रैक करती है और एक पैटर्न खोजती है। जो ग्राहक कन्वर्ट करते हैं, वे लगभग हमेशा इन चैनल से इसी क्रम में इंटरैक्ट करते हैं: पेड सर्च, फिर ईमेल, फिर रिटार्गेटिंग, फिर दोबारा पेड सर्च, फिर सेल्स कॉल। क्रम मायने रखता है। पेड सर्च पहला टच है क्योंकि वह इरादा लाता है। ईमेल दूसरा टच है क्योंकि वह उस इरादे को पोषित करता है। रिटार्गेटिंग तीसरा है क्योंकि वह दिमाग़ में बना रहता है। दूसरा सर्च उनकी रुचि पक्की करता है। सेल्स कॉल सौदा बंद करती है। यह क्रम सिर्फ़ मल्टी-टच एट्रिब्यूशन से दिखता है। लास्ट-टच के साथ आपको सिर्फ़ सेल्स कॉल दिखती है। आप और सेल्सपर्सन रख लेते हैं। पर असली समस्या यह हो सकती है कि आपकी रिटार्गेटिंग कमज़ोर है। मल्टी-टच दिखाता है कि क्या मायने रखता है।
पोज़ीशन-बेस्ड एट्रिब्यूशन व्यवहार में
एक B2B कंपनी पोज़ीशन-बेस्ड मल्टी-टच एट्रिब्यूशन इस्तेमाल करती है। वे पहले टचपॉइंट को चालीस प्रतिशत और आख़िरी को चालीस प्रतिशत क्रेडिट देते हैं। बीस प्रतिशत बीच के टचपॉइंट में बराबर बंटता है। किसी प्रॉस्पेक्ट का इंटरैक्शन ऐसा दिखता है: प्रोफ़ेशनल नेटवर्क पर विज्ञापन देखता है, साइट पर आता है, चला जाता है, ईमेल पाता है, ईमेल क्लिक करता है, प्रोडक्ट टूर लेता है, छोड़ देता है, रिटार्गेट होता है, कन्वर्ट करता है। प्रोफ़ेशनल नेटवर्क के विज्ञापन को चालीस प्रतिशत मिलता है। प्रोडक्ट टूर (आख़िरी टचपॉइंट) को चालीस प्रतिशत। ईमेल को दस प्रतिशत। रिटार्गेटिंग को दस प्रतिशत। यह लास्ट-टच से बेहतर हक़ीक़त दिखाता है। उस विज्ञापन ने जागरूकता बनाई जिससे प्रोडक्ट टूर संभव हुआ। दोनों मायने रखते हैं।
लंबे सफ़र के लिए टाइम-डीके एट्रिब्यूशन
एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर बेचने वाली कंपनी के ख़रीदारी चक्र लंबे होते हैं। प्रॉस्पेक्ट को कन्वर्ट होने में महीनों लगते हैं। टाइम-डीके एट्रिब्यूशन पुराने टचपॉइंट को कम क्रेडिट और हाल के टचपॉइंट को ज़्यादा क्रेडिट देता है। किसी प्रॉस्पेक्ट का सफ़र छह महीने का है। पहले ईमेल को दो प्रतिशत क्रेडिट मिलता है। बीच के ईमेल को आठ प्रतिशत। आख़िरी प्रपोज़ल को पचास प्रतिशत। आख़िरी कॉल को तीस प्रतिशत। आख़िरी ईमेल को दस प्रतिशत। यह समझ में आता है। छह महीने पुराने ईमेल ने शुरुआती रुचि बनाई, पर हाल के प्रपोज़ल और कॉल ने असली फ़ैसला कराया। टाइम-डीके वज़न वहां क्रेडिट देते हैं जहां फ़ैसले असल में बनते हैं।
जटिल सफ़र के लिए डेटा-ड्रिवन एट्रिब्यूशन
हज़ारों कन्वर्ज़न वाली कंपनी डेटा-ड्रिवन एट्रिब्यूशन इस्तेमाल करती है। सिस्टम सभी कन्वर्ज़न पथ का विश्लेषण करके पैटर्न ढूंढता है। वह पाता है कि जो प्रॉस्पेक्ट ब्लॉग पोस्ट क्लिक करते हैं, वे न करने वालों से चालीस प्रतिशत ज़्यादा कन्वर्ट होते हैं। जो प्रॉस्पेक्ट डेमो वीडियो देखते हैं, वे अस्सी प्रतिशत ज़्यादा कन्वर्ट होते हैं। जो प्रॉस्पेक्ट दोनों करता है, वह बेसलाइन से एक सौ तीस प्रतिशत ज़्यादा कन्वर्ट होता है। सिस्टम कन्वर्ज़न की संभावना पर उनके असली असर के आधार पर ब्लॉग पोस्ट और डेमो वीडियो को ज़्यादा क्रेडिट देता है। यह मनमाने बंटवारे के नियमों से ज़्यादा सटीक है।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
मुझे कैसे पता चलेगा कि मेरा मल्टी-टच मॉडल काम कर रहा है?
जांचें कि आपके चैनल के फ़ैसले समझदारी भरे हैं या नहीं। अगर आपका मॉडल कहता है कि सर्च और ईमेल साथ काम करते हैं और आप देखते हैं कि दोनों में से एक को हटाने से कुल कन्वर्ज़न घटते हैं, तो आपका मॉडल काम कर रहा है। अगर आपका मॉडल कहता है कि कोई चैनल क़ीमती है पर उसे हटाने से कन्वर्ज़न नहीं घटते, तो आपका मॉडल ग़लत है। चैनल बदलकर और देखकर कि कन्वर्ज़न का असल में क्या होता है, अपना एट्रिब्यूशन टेस्ट करें। WEMASY के वेबसाइट बिल्डर से आप इसे सीधे अपनी वेबसाइट पर सेट कर सकते हैं।
क्या मैं किसी चैनल को बंद करने को सही ठहराने के लिए मल्टी-टच एट्रिब्यूशन इस्तेमाल कर सकता हूं?
हां, पर सावधानी से। अगर मल्टी-टच दिखाता है कि कोई चैनल कन्वर्ज़न से पहले कभी नहीं आता और उसे हटाने से दूसरे चैनल पर असर नहीं पड़ता, तो उसे बंद करना ठीक हो सकता है। पर अगर वह तीस प्रतिशत कन्वर्ज़न पथ में आता है, तो उसे बंद करने से कन्वर्ज़न लगभग तीस प्रतिशत घटेंगे। कटौती करने से पहले असर समझने के लिए मल्टी-टच डेटा इस्तेमाल करें।
अगर मेरा सेल्स साइकल छह महीने से लंबा है तो?
अपनी एट्रिब्यूशन विंडो बढ़ाएं। अगर ग्राहकों को पहले टच से आख़िरी टच तक कन्वर्ट होने में नौ महीने लगते हैं, तो नौ महीने की विंडो इस्तेमाल करें। ज़्यादातर प्लेटफ़ॉर्म आपको इसे अपने हिसाब से बदलने देते हैं। मुख्य बात अपनी विंडो को अपने असली सेल्स साइकल से मिलाना है, ऐसा डिफ़ॉल्ट इस्तेमाल करना नहीं जो आपके बिज़नेस पर फ़िट नहीं होता।
मल्टी-टच एट्रिब्यूशन में ऑफ़लाइन कन्वर्ज़न कैसे ट्रैक करूं?
अपने CRM को अपने एनालिटिक्स और मार्केटिंग प्लेटफ़ॉर्म से जोड़ें। जब कोई प्रॉस्पेक्ट कॉल बुक करता है, आपके CRM में जाने वाला फ़ॉर्म भरता है या ऑफ़लाइन ख़रीदारी करता है, तो उस कन्वर्ज़न को उसके ऑनलाइन सफ़र से जुड़ना चाहिए। ज़्यादातर मार्केटिंग ऑटोमेशन प्लेटफ़ॉर्म और CDP यह जुड़ाव संभालते हैं। इसके बिना आपका मल्टी-टच डेटा अधूरा है।
क्या मुझे सभी चैनल के लिए एक ही एट्रिब्यूशन मॉडल इस्तेमाल करना चाहिए?
हां। अलग चैनल के लिए अलग मॉडल तुलना बिगाड़ देते हैं। अगर आप ईमेल के लिए लीनियर और विज्ञापनों के लिए लास्ट-टच इस्तेमाल करेंगे, तो आप नहीं बता पाएंगे कि कौन सा चैनल असल में बेहतर चलता है। सभी चैनल पर एक जैसा मॉडल आपको सही तुलना करने देता है। वह मॉडल चुनें जो सबसे अच्छा दिखाए कि आपके ग्राहक फ़ैसले कैसे लेते हैं, फिर उसे हर जगह लगाएं।
क्या मल्टी-टच एट्रिब्यूशन मेरा सेल्स फ़नल सुधारने में मदद कर सकता है?
हां। अगर आप देखते हैं कि जो प्रॉस्पेक्ट डेमो देखते हैं उनका कन्वर्ज़न रेट न देखने वालों से काफ़ी ज़्यादा है, तो आपको पता चलता है कि आपका डेमो क़ीमती है। डेमो तक पहुंच आसान बनाने में निवेश करें। अगर आप देखते हैं कि सर्च ट्रैफ़िक से कन्वर्ज़न से पहले ईमेल हमेशा आता है, तो आपको पता चलता है कि ईमेल सर्च प्रॉस्पेक्ट को पोषित करता है। अपना फ़नल इन पैटर्न के आसपास बनाएं।