मार्केटिंग एट्रिब्यूशन को समझें

एक सॉफ़्टवेयर कंपनी छह तिमाही तक ईमेल को अपना सबसे बड़ा कन्वर्ज़न चैनल मानकर ख़ुश होती रही। मल्टी-टच मॉडल से एट्रिब्यूशन की समीक्षा हुई तो कहानी कुछ और निकली। ज़्यादातर यात्राएँ पेड सर्च और कंटेंट मार्केटिंग से शुरू होती थीं। ईमेल अक्सर उन्हें पूरा करता था। फ़नल के ऊपरी हिस्से का ख़र्च घटाने से वह पाइपलाइन सूख जाती जिस पर ईमेल निर्भर था। एट्रिब्यूशन ने बजट की बातचीत को चैनलों की होड़ से हटाकर पूरी यात्रा में निवेश की तरफ़ मोड़ दिया।

इसी वजह से एट्रिब्यूशन ऑटोमेशन और AI वाले मॉड्यूल में आता है। ऑटोमेटेड यात्राएँ कई टचपॉइंट से गुज़रती हैं। मेज़रमेंट को पूरा रास्ता दिखना चाहिए, सिर्फ़ आख़िरी क्लिक नहीं।

मार्केटिंग एट्रिब्यूशन क्या है

मार्केटिंग एट्रिब्यूशन यह पहचानने की प्रक्रिया है कि कौन सी मार्केटिंग बातचीत किसी चाहे गए नतीजे में योगदान देती है, जैसे ख़रीदारी, डेमो या साइनअप, और इन बातचीतों में अनुपात के हिसाब से क्रेडिट बाँटना।

एट्रिब्यूशन सीधे डेटा ड्रिवन मार्केटिंग और आपके मार्केटिंग ऑटोमेशन के लिए मार्टेक स्टैक के अंदर की रिपोर्टिंग परतों से जुड़ा है।

आम एट्रिब्यूशन मॉडल

लास्ट-टच एट्रिब्यूशन

सारा क्रेडिट कन्वर्ज़न से ठीक पहले की आख़िरी बातचीत को जाता है। लागू करना आसान है। यह अक्सर ब्रांडेड सर्च या रिटेंशन ईमेल जैसे आख़िर में सौदा पक्का करने वाले चैनलों को ज़रूरत से ज़्यादा अहमियत देता है।

फ़र्स्ट-टच एट्रिब्यूशन

सारा क्रेडिट पहली जानी हुई बातचीत को जाता है। यह खोज कराने वाले चैनलों को उभारता है। साइकल में बाद के नर्चर और सेल्स की मदद वाले टचपॉइंट को कम आँकता है।

लीनियर और टाइम-डिके मॉडल

लीनियर क्रेडिट को सभी टचपॉइंट में बराबर बाँटता है। टाइम-डिके कन्वर्ज़न के क़रीब की बातचीत को ज़्यादा वज़न देता है। दोनों उन कई चरणों वाली यात्राओं को मानते हैं जो B2B मार्केटिंग ऑटोमेशन की रणनीतियाँ के B2B साइकल में आम हैं।

पोज़िशन-बेस्ड मॉडल

पहले और आख़िरी टचपॉइंट को बड़ा हिस्सा मिलता है और बाक़ी बीच के टचपॉइंट में बँटता है। यह तब काम का है जब रणनीति के लिहाज़ से खोज और सौदा पक्का होना दोनों मायने रखते हैं।

ऑटोमेटेड मार्केटिंग में एट्रिब्यूशन

वर्कफ़्लो दर्जनों छोटे टचपॉइंट बनाते हैं: खोले गए ईमेल, क्लिक किए गए लिंक, भेजे गए रिमाइंडर। एट्रिब्यूशन से दिखता है कि कौन से सीक्वेंस पाइपलाइन को प्रभावित करते हैं, न कि सिर्फ़ यह कि फ़ॉर्म भरने से पहले कौन सा ईमेल आया।

UTM पैरामीटर, CRM कैंपेन फ़ील्ड और जुड़ा हुआ एनालिटिक्स सोर्स डेटा को ऑटोमेशन प्लेटफ़ॉर्म तक पहुँचाते हैं। टैगिंग टूटी हो तो जीतने वाले चैनलों पर झूठा भरोसा बन जाता है।

पर्सनलाइज़ेशन और AI के सुधारों को भी एट्रिब्यूशन से फ़ीडबैक चाहिए। इसके बिना आप सब्जेक्ट लाइन ट्यून करते रहते हैं, जबकि चैनल के स्तर पर बजट गलत जगह लगा रहता है।

मॉड्यूल 7 और एनालिटिक्स बुक से तालमेल

यह चैप्टर ऑटोमेटेड सिस्टम बनाने वाले मार्केटरों के लिए एट्रिब्यूशन का परिचय देता है। मार्केटिंग मेट्रिक्स और एनालिटिक्स मॉड्यूल ROI फ़्रेमवर्क, KPI चुनने और मार्केटिंग लीडर के लिए लगातार रिपोर्टिंग की लय पर और गहराई से जाता है।

कैंपेन के स्तर पर एट्रिब्यूशन के तरीक़ों और मुनाफ़े के विश्लेषण के लिए, Everything About Analytics बुक में मार्केटिंग एट्रिब्यूशन और कैंपेन परफ़ॉर्मेंस में उन्नत इम्प्लीमेंटेशन समझाया गया है।

मॉड्यूल 3 की एनालिटिक्स की बुनियादी अवधारणाएँ डिजिटल मार्केटिंग एनालिटिक्स समझें में हैं। ऑटोमेशन के निवेश को क्रेडिट मॉडल से जोड़ने के लिए इस चैप्टर का इस्तेमाल करें। जब आपको कामकाज की गहराई चाहिए, तब मॉड्यूल 7 और एनालिटिक्स बुक देखें।

शुरू करने के व्यावहारिक क़दम

UTM के नाम एक जैसे रखें। पक्का करें कि फ़ॉर्म सोर्स फ़ील्ड दर्ज करें। लिख लें कि कौन सा मॉडल किस बिज़नेस सवाल का जवाब देता है। हर तिमाही समीक्षा करें, कोई पूरी तरह सही सच खोजने के पीछे न पड़ें।

पूरी तरह सटीक एट्रिब्यूशन कम ही मिलता है। जो एट्रिब्यूशन मोटे तौर पर सही दिशा बताए, वह भी किस्से-कहानियों पर टिकी चैनलों की बहस से बेहतर है।

हर मार्केटर को एट्रिब्यूशन की ये सीमाएँ पता होनी चाहिए

जब लॉग-इन अनुभव अधूरे हों, तो अलग-अलग डिवाइस पर होने वाली यात्राएँ साफ़ ट्रैकिंग तोड़ देती हैं। कोई प्रॉस्पेक्ट मोबाइल पर आपको खोज सकता है, डेस्कटॉप पर रिसर्च कर सकता है और सेल्स कॉल के बाद कन्वर्ट हो सकता है, जिसमें UTM पैरामीटर कभी नहीं जाते। एट्रिब्यूशन मॉडल वही सार बताते हैं जो आपके टूल देख पाते हैं, हर ख़रीद कमेटी या घर के हर फ़ैसले की पूरी हक़ीक़त नहीं।

ऑफ़लाइन और पार्टनर से प्रभावित टचपॉइंट को सिर्फ़ डिजिटल मॉडल में शायद ही सही क्रेडिट मिलता है। इवेंट, रेफ़रल और रीसेलर से बातचीत पाइपलाइन को आकार देती हैं, भले ही एनालिटिक्स सिर्फ़ आख़िरी फ़ॉर्म सबमिशन दर्ज करे। मॉडल के नतीजों के साथ बीच-बीच में जीत और हार के इंटरव्यू भी जोड़ें, ताकि बजट के फ़ैसले उन चैनलों का भी लिहाज़ रखें जिन्हें एट्रिब्यूशन सॉफ़्टवेयर कम गिनता है।

मॉडल का चुनाव सवाल के हिसाब से होना चाहिए, डैशबोर्ड के डिफ़ॉल्ट के हिसाब से नहीं। खोज में निवेश के बारे में पूछने वाले लीडरशिप को उन ऑपरेशन टीमों से अलग क्रेडिट नियम चाहिए जो जानना चाहती हैं कि कौन सा ईमेल सीक्वेंस डेमो रिक्वेस्ट तेज़ करता है। अलग-अलग फ़ैसलों के लिए कई मॉडल की रिपोर्ट देना हर हितधारक के सवाल का जवाब एक स्कोर से देने से ज़्यादा ईमानदार है।

नतीजों के साथ एट्रिब्यूशन की सीमाएँ भी बताएँ। जब हितधारकों को पता होता है कि मॉडल कौन से टचपॉइंट नहीं देख सकता और रिपोर्ट किया क्रेडिट कभी पूरी सच्चाई के बराबर क्यों नहीं होगा, तो वे बजट के बेहतर फ़ैसले लेते हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल