प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स: डेटा से जानें कि आगे क्या करना है

आपने अपना एनालिटिक्स देखा। ट्रैफ़िक 20% बढ़ा है। कन्वर्ज़न वहीं के वहीं हैं। आप जानते हैं कि क्या हुआ (डिस्क्रिप्टिव), आप जानते हैं कि क्यों हुआ (डायग्नोस्टिक), और आप अगले महीने का अंदाज़ा भी लगा सकते हैं (प्रेडिक्टिव)। फिर भी आपको नहीं पता कि असल में करना क्या है।

प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स इसी सवाल का जवाब देता है: आपके डेटा को देखते हुए आपको कौन-सा ठोस कदम उठाना चाहिए? इस लेख में बताया गया है कि प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स कैसे काम करता है और बेहतर फ़ैसले लेने में कब मदद करता है।

प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स आपके डेटा के आधार पर ठोस कदम सुझाता है। यह "क्या हुआ", "क्यों हुआ" और "आगे क्या होगा" से एक कदम आगे जाता है। यह कहता है, "आपको यह करना चाहिए।"

एनालिटिक्स के तीनों प्रकार एक-दूसरे पर टिके हैं। डिस्क्रिप्टिव तथ्य बताता है, डायग्नोस्टिक उसकी वजह समझाता है, प्रेडिक्टिव आगे का अंदाज़ा देता है। प्रिस्क्रिप्टिव कहता है, "यह सब देखते हुए, इस नतीजे के लिए काम करें। यह कदम उठाएँ।"

वेबसाइट के मालिक के लिए प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स का मतलब है डेटा को समझने और उस पर भरोसे से काम करने के बीच का फ़र्क़।

प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स बाकी प्रकारों से कैसे अलग है

डिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स बताता है कि इस हफ़्ते 500 विज़िटर आए। डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स बताता है कि उनमें से 350 आपकी पब्लिश की हुई एक ब्लॉग पोस्ट से आए। प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स अंदाज़ा देता है कि ट्रैफ़िक बढ़ता रहा तो अगले हफ़्ते 600 विज़िटर आएँगे।

प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स कहता है: "ब्लॉग विज़िटर पर आपकी कन्वर्ज़न रेट 8% है। डायरेक्ट विज़िटर पर 2%। इस महीने का आपका लक्ष्य 100 कन्वर्ज़न है। ब्लॉग ट्रैफ़िक पर और ज़ोर दें, पेड विज्ञापन घटाएँ।" यह आपके डेटा पर आधारित एक ठोस सुझाव है।

प्रिस्क्रिप्टिव सोच के बिना आपके पास तथ्य और अंदाज़े तो होते हैं, लेकिन फ़ैसले का कोई ढाँचा नहीं होता। इसके साथ डेटा आपको उस तरफ़ ले जाता है जो सच में मायने रखता है।

प्रिस्क्रिप्टिव सुझावों के पीछे का तर्क

प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स यह पूछकर शुरू होता है: "मुझे क्या नतीजा चाहिए?" फिर वह उल्टी दिशा में चलता है।

पहला कदम: लक्ष्य साफ़ तय करें

आप किस चीज़ को बेहतर बनाना चाहते हैं? ज़्यादा कमाई? ज़्यादा लीड? ऊँची कन्वर्ज़न रेट? कम बाउंस रेट? डेटा तभी रास्ता बता सकता है जब आप पहले लक्ष्य का नाम तय कर लें।

कई वेबसाइट मालिक यह कदम छोड़ देते हैं। वे बिना किसी साफ़ लक्ष्य के एनालिटिक्स देखते हैं। यह ऐसा है जैसे आप पूछें "मुझे क्या करना चाहिए?" लेकिन यह न बताएँ कि "किस मक़सद के लिए?" जवाब हर बार अलग होगा, इस पर निर्भर करता है कि आप किसे बेहतर बनाना चाहते हैं।

दूसरा कदम: पहचानें कि नतीजा असल में किससे तय होता है

मान लीजिए आपका लक्ष्य महीने में 100 लीड है और अभी आपको 50 मिलती हैं। लीड किससे आती हैं? फ़ॉर्म सबमिशन से। फ़ॉर्म सबमिशन कहाँ होते हैं? आपके कॉन्टैक्ट पेज और लैंडिंग पेज पर। फ़ॉर्म कौन भरता है? सर्च से आए विज़िटर (6% कन्वर्ज़न) बनाम विज्ञापनों से आए विज़िटर (2% कन्वर्ज़न)।

इस तरह बाँटकर देखने से पता चलता है कि असल में क्या मायने रखता है: सर्च ट्रैफ़िक बेहतर कन्वर्ट होता है। ज़्यादा लीड चाहिए तो आपको ज़्यादा सर्च ट्रैफ़िक चाहिए।

तीसरा कदम: ऐसे कदम सुझाएँ जो फ़र्क़ डालें

अब आप प्रिस्क्रिप्टिव सुझाव दे सकते हैं: ज़्यादा SEO-फ़्रेंडली कंटेंट पब्लिश करें (इससे सर्च ट्रैफ़िक आता है), अपना कॉन्टैक्ट पेज बेहतर करें (इससे ज़्यादा लोग फ़ॉर्म पूरा करते हैं), या कमज़ोर विज्ञापन रोक दें (कम कन्वर्ट करने वाले ट्रैफ़िक पर बजट बर्बाद होना बंद होगा)।

हर सुझाव आपके डेटा के ज़रिए सीधे आपके लक्ष्य से जुड़ा होता है।

प्रिस्क्रिप्टिव सुझाव असल में कैसे दिखते हैं

प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स कोई जादू नहीं है। यह आपके डेटा के बारे में सुलझी हुई सोच है। नीचे असली उदाहरण हैं।

सुझाव: अपने सबसे अच्छे स्रोत से ट्रैफ़िक बढ़ाएँ

आपका डेटा बताता है: ऑर्गेनिक सर्च विज़िटर 5% पर कन्वर्ट होते हैं, पेड विज्ञापन 2% पर, और रेफ़रल ट्रैफ़िक 8% पर।

सुझाव: रेफ़रल ट्रैफ़िक पर ध्यान दें। यह सबसे अच्छा कन्वर्ट होता है। और पार्टनरशिप बनाएँ, दूसरी साइटों पर अपना ज़िक्र करवाएँ, या ऐसा कंटेंट बनाएँ जो शेयर हो।

सुझाव: बिगड़ा हुआ पेज ठीक करें

आपका डेटा बताता है: विज़िटर आपके होमपेज पर 3 मिनट, प्राइसिंग पेज पर 90 सेकंड और तुलना वाले पेज पर 45 सेकंड रुकते हैं।

निदान: लोग तुलना वाले पेज से बहुत जल्दी निकल जा रहे हैं। सुझाव: उस पेज को दोबारा लिखें। तुलना को ज़्यादा साफ़ बनाएँ। आप दिलचस्पी रखने वाले विज़िटर खो रहे हैं।

सुझाव: जो काम नहीं करता उस पर पैसा बर्बाद न करें

आपका डेटा बताता है: कैंपेन A में हर क्लिक $2 का पड़ता है और 3% पर कन्वर्ट होता है। कैंपेन B में हर क्लिक $1 का पड़ता है और 0.5% पर कन्वर्ट होता है।

सुझाव: कैंपेन B रोक दें। वह सस्ता है, लेकिन काम नहीं करता। कैंपेन B पर खर्च किया हर डॉलर उस कैंपेन A पर खर्च नहीं हो रहा, जो असल में कमाई लाता है।

सुझाव: बड़ा करने से पहले टेस्ट करें

आपका डेटा बताता है: ईमेल न्यूज़लेटर A से आए विज़िटर 15% पर क्लिक करते हैं। ईमेल न्यूज़लेटर B से आए विज़िटर 4% पर।

सुझाव: ईमेल न्यूज़लेटर A में निवेश करना फ़ायदेमंद है। उसे बड़ा करने से पहले उसे ज़्यादा बार या बड़ी लिस्ट को भेजकर टेस्ट करें। आपका छोटा टेस्ट काम कर रहा है। सावधानी से बढ़ाएँ और मेट्रिक्स पर नज़र रखें।

प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स की सीमाएँ

प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स ताक़तवर है, लेकिन उसकी भी हदें हैं। उन्हें समझ लें, ताकि आप सुझावों पर ज़रूरत से ज़्यादा भरोसा न करें।

डेटा वही सुझा सकता है जो वह माप सके

आपका एनालिटिक्स यह नहीं माप सकता कि किसी प्रतिस्पर्धी ने नया प्रोडक्ट लॉन्च किया, बाज़ार बदला, या ग्राहकों की राय बदली तो क्या असर पड़ा। प्रिस्क्रिप्टिव सुझाव आपकी वेबसाइट के भीतर अच्छा काम करते हैं। आपके डेटा से बाहर के कारणों के लिए वे कम काम आते हैं।

बीते पैटर्न आगे की सफलता की गारंटी नहीं हैं

हो सकता है आज आपका डेटा दिखाए कि ब्लॉग ट्रैफ़िक बहुत अच्छा कन्वर्ट होता है। इसका मतलब यह नहीं कि हमेशा होगा। सर्च एल्गोरिद्म बदलते हैं। आपकी इंडस्ट्री बदलती है। पुराने डेटा पर बना सुझाव हालात बदलने पर ग़लत हो सकता है।

प्रिस्क्रिप्टिव सुझावों पर सब कुछ दाँव पर लगाने से पहले हमेशा उन्हें टेस्ट करें।

एक लक्ष्य के लिए सुधार दूसरे को नुक़सान पहुँचा सकता है

डेटा कहता है: "आपका लक्ष्य कन्वर्ज़न है, इसलिए बाउंस रेट घटाइए।" आप आम विज़िटर के लिए साइट छोड़ना मुश्किल बना देते हैं (बाहर निकलने के रास्ते हटाना, पॉप-अप लगाना)। कन्वर्ज़न बढ़ जाते हैं, लेकिन परेशान यूज़र की वजह से आपके ब्रांड की साख गिरती है।

प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स उसी को बेहतर करता है जिसे आप मापते हैं। जिसे आप नहीं मापते, उसका हिसाब वह नहीं रख सकता।

अच्छे डेटा के लिए अच्छे सवाल चाहिए

कचरा अंदर डालेंगे तो कचरा ही बाहर आएगा। अगर आपका लक्ष्य धुँधला है ("परफ़ॉर्मेंस बेहतर करना") या आपका डेटा अधूरा है (आप कोई ज़रूरी चीज़ ट्रैक नहीं कर रहे), तो प्रिस्क्रिप्टिव सुझाव भरोसे लायक़ नहीं होंगे।

जटिल टूल के बिना प्रिस्क्रिप्टिव सोच कैसे अपनाएँ

प्रिस्क्रिप्टिव ढंग से सोचने के लिए आपको महँगे सॉफ़्टवेयर की ज़रूरत नहीं है। आपको साफ़ सोच चाहिए।

अपना लक्ष्य लिखें

"बिज़नेस बढ़ाना" नहीं। कुछ ठोस लिखें: "महीने की कमाई $5,000 से बढ़ाकर $7,500 करना" या "बाउंस रेट 60% से घटाकर 45% करना।"

पूछें: इस लक्ष्य को क्या चलाता है?

कमाई के लिए: क्या कन्वर्ट होता है? सबसे अच्छा कन्वर्ट कौन होता है? वे कहाँ से आ रहे हैं?

बाउंस रेट के लिए: किन पेजों पर बाउंस ज़्यादा है? लोग सबसे पहले कहाँ से निकलते हैं? कम बाउंस वाले पेजों में क्या अलग है?

जवाब के लिए अपने डेटा का इस्तेमाल करें

एक आसान रिपोर्ट चलाएँ। अपने ट्रैफ़िक को सेगमेंट में बाँटें। मेट्रिक्स की तुलना करें। आप सबसे बड़ा लीवर ढूँढ रहे हैं: वह बदलाव जो आपके लक्ष्य को सबसे ज़्यादा आगे बढ़ाएगा।

कदम का सुझाव दें

जो मिला उसके आधार पर तय करें कि क्या करना है। जो चल रहा है उसे और करें, जो नहीं चल रहा उसे कम करें, या जो टूटा है उसे ठीक करें।

यही प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स है। इसके लिए जटिल टूल की ज़रूरत नहीं।

प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स कब सबसे ज़्यादा काम आता है

प्रिस्क्रिप्टिव सोच तब सबसे क़ीमती होती है जब आपके पास समय या बजट कम हो। आप सब कुछ नहीं कर सकते। डेटा बताता है कि पहले किसे रखना है।

आपके पास मार्केटिंग के लिए $1,000 हैं। प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स कहता है: "आपका डेटा दिखाता है कि ब्लॉग ट्रैफ़िक विज्ञापनों से दोगुना बेहतर कन्वर्ट होता है। पैसा ब्लॉग बढ़ाने में लगाएँ, विज्ञापनों में नहीं।" यह साफ़ दिशा है।

आपके पास कन्वर्ज़न सुधारने के लिए एक हफ़्ता है। प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स कहता है: "आपके चेकआउट पेज पर 40% लोग बीच में छोड़ देते हैं। आपके प्रोडक्ट पेज पर 2%। चेकआउट ठीक करें।" आपको पता है कि ध्यान कहाँ लगाना है।

प्रिस्क्रिप्टिव सोच के बिना आप अंदाज़े से चलते हैं। इसके साथ आपका डेटा आपको उस तरफ़ ले जाता है जो सबसे ज़्यादा मायने रखता है।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल