डेटा ड्रिवन मार्केटिंग क्या है

दो ई-कॉमर्स मैनेजर इस बात पर बहस कर रहे थे कि कमज़ोर चल रही एक ईमेल सीरीज़ बंद की जाए या नहीं। एक ने अंदाज़े से कहा: "यह बासी लग रही है।" दूसरे ने बारह हफ़्ते का डेटा निकाला, जिसमें दिखा कि यह सीरीज़ पुराने ग्राहकों की दोबारा ख़रीदारी में से अड़तीस प्रतिशत लाती है। बात पसंद से हटकर असर पर आ गई। डेटा ने समझदारी की जगह नहीं ली। उसने समझदारी को उस पर टिकाया जो असल में रेवेन्यू बढ़ाता है।

असल में डेटा ड्रिवन मार्केटिंग यही है। काम के संकेत इकट्ठा करें, उन्हें ईमानदारी से समझें और जो सीखें उसके हिसाब से अपना काम बदलें।

डेटा ड्रिवन मार्केटिंग की परिभाषा

डेटा ड्रिवन मार्केटिंग वह तरीक़ा है जिसमें आँकड़ों और अनुभव पर आधारित सबूतों से मार्केटिंग की योजना बनती है, चलाई जाती है और बेहतर की जाती है। इसमें एनालिटिक्स सेटअप, प्रयोगों का डिज़ाइन, रिपोर्टिंग की लय और नापे जा सकने वाले इवेंट से चलने वाले ऑटोमेशन नियम शामिल हैं।

यह ऐसे मार्टेक पर टिकती है जो इवेंट लगातार दर्ज करे, जैसा मार्केटिंग टेक्नोलॉजी समझें और मॉड्यूल 3 के डिजिटल मार्केटिंग एनालिटिक्स समझें में बताया गया है।

डेटा ड्रिवन मार्केटर क्या नापते हैं

एक्विज़िशन मेट्रिक्स

सोर्स के हिसाब से ट्रैफ़िक, प्रति लीड लागत और लिस्ट बढ़ने की दर दिखाते हैं कि फ़नल के ऊपरी हिस्से की गतिविधि से ऐसी ऑडियंस बन रही है जिस तक पहुँचा जा सकता है या नहीं।

एंगेजमेंट मेट्रिक्स

ईमेल क्लिक के पैटर्न, कंटेंट कितना गहरा पढ़ा गया और दोबारा विज़िट की आवृत्ति कन्वर्ज़न से पहले की दिलचस्पी बताते हैं।

कन्वर्ज़न मेट्रिक्स

फ़ॉर्म सबमिशन, डेमो रिक्वेस्ट, ख़रीदारी और पाइपलाइन बनना मार्केटिंग की गतिविधि को बिज़नेस के नतीजों से जोड़ते हैं।

रिटेंशन और वैल्यू मेट्रिक्स

दोबारा ख़रीदारी की दर, ग्राहकों का छोड़ना और कस्टमर लाइफ़टाइम वैल्यू बताते हैं कि नए ग्राहक लाने की क्वालिटी से ग्रोथ टिकती है या नहीं।

डेटा ऑटोमेशन और पर्सनलाइज़ेशन को कैसे चलाता है

ऑटोमेशन वर्कफ़्लो को नापे गए व्यवहार पर शाखाओं में बँटना चाहिए, धारणाओं पर नहीं। अगर केस स्टडी देखने वाले सिर्फ़ ब्लॉग पढ़ने वालों से दोगुनी दर पर कन्वर्ट होते हैं, तो स्कोरिंग और नर्चर में यह फ़र्क़ दिखना चाहिए।

मार्केटिंग पर्सनलाइज़ेशन को समझें में बताया पर्सनलाइज़ेशन तब बेहतर होता है जब सेगमेंट सिर्फ़ स्थिर डेमोग्राफ़िक्स से नहीं, देखी गई हरकतों से बनें।

मार्केटिंग में AI क्या है में बताए AI टूल पुराना डेटा इस्तेमाल करते हैं। साफ़ इनपुट से बेहतर अनुमान मिलते हैं और शर्मिंदा करने वाली गलतियाँ कम होती हैं।

डेटा ड्रिवन कल्चर बनाना

मार्केटिंग लक्ष्य से जुड़े कुछ गिने-चुने नॉर्थ-स्टार मेट्रिक्स तय करें। उन्हें तय अंतराल पर देखें। बड़े बदलाव से पहले अपने फ़ैसले और उनसे उम्मीद लिख लें।

सब कुछ एक साथ बदलने के बजाय सब्जेक्ट लाइन, ऑफ़र और लैंडिंग पेज पर तय तरीक़े से टेस्ट चलाएँ। अलग-अलग चर आज़माने से ऐसी सीख मिलती है जिसे आप ऑटोमेशन नियमों में लगा सकते हैं।

ऐसे दिखावटी मेट्रिक्स से बचें जो स्लाइड में अच्छे लगते हैं पर रेवेन्यू को अनदेखा करते हैं। चैनल रिपोर्ट को मार्केटिंग एट्रिब्यूशन समझें से जोड़ें। ROI की गहरी पद्धति मार्केटिंग मेट्रिक्स और एनालिटिक्स मॉड्यूल में भी विकसित होती है।

आम गलतियाँ

डेटा इकट्ठा करना पर उस पर कुछ न करना। जिन डैशबोर्ड को हर हफ़्ते कोई नहीं देखता, उनका सेटअप बेकार जाता है।

छोटी अवधि पर ज़रूरत से ज़्यादा भरोसा करना। मौसमी असर और सैंपल का आकार मायने रखते हैं। एक असामान्य हफ़्ते के आधार पर पूरे वर्कफ़्लो दोबारा न बनाएँ।

अनुभव पर आधारित बातों को अनदेखा करना। सर्वे, सेल्स कॉल के नोट और सपोर्ट टिकट बताते हैं कि मेट्रिक्स क्यों बदले। आँकड़े बताते हैं कि क्या हुआ। संदर्भ बताता है कि क्या ठीक करना है।

डैशबोर्ड से फ़ैसलों तक

डेटा ड्रिवन मार्केटिंग तब नाकाम होती है जब रिपोर्टिंग महीने की एक स्लाइड बनकर रह जाए और हफ़्ते के काम से कट जाए। हर मुख्य मेट्रिक का एक ज़िम्मेदार तय करें और हर समीक्षा बैठक में एक सुझाया गया क़दम माँगें। अगले क़दम के बिना चार्ट सजावट है, मैनेजमेंट नहीं।

नए पेज और वर्कफ़्लो को लॉन्च के समय ही इंस्ट्रूमेंट करें, निराशा के बाद नहीं। पहले हफ़्ते से बेसलाइन डेटा होने पर हेडलाइन, ऑफ़र या ऑटोमेशन की देरी बदलने के बाद पहले-और-बाद की तुलना भरोसेमंद होती है। बाद में टैग लगाने से अंदाज़े मिलते हैं जो स्प्रेडशीट में होने की वजह से सटीक लगते हैं।

इनसाइट को टीमों में इतने संदर्भ के साथ साझा करें कि उन पर काम हो सके। सेल्स को दिखना चाहिए कि कौन सा कंटेंट क्वालिफ़ाइड बातचीत से पहले आता है। प्रोडक्ट टीम को दिखना चाहिए कि कौन से फ़ीचर पेज ट्रायल शुरू करने से जुड़े हैं। अलग-अलग बँटे डैशबोर्ड राय की वही लड़ाइयाँ दोबारा खड़ी करते हैं जिन्हें डेटा ड्रिवन मार्केटिंग को ख़त्म करना था।

उन मेट्रिक्स से शुरू करें जिन्हें आप हर हफ़्ते प्रभावित कर सकते हैं। ट्रैफ़िक, सबमिशन और ईमेल क्लिक कॉपी, ऑफ़र और भेजने के समय पर कुछ ही दिनों में असर दिखाते हैं। पाइपलाइन और रेवेन्यू देर से दिखते हैं। शुरुआती संकेतक टीम को प्रयोग करते रखते हैं, जबकि देर से आने वाले संकेतक पुष्टि करते हैं कि प्रयोग मिलकर ग्रोथ बने या नहीं।

हर डैशबोर्ड पर लिखें कि हर चार्ट किस फ़ैसले में मदद करता है। अगले क़दम के बिना डेटा अंतहीन बहस को न्योता देता है। हर रिपोर्ट को एक चुनाव से जोड़ें: ज़्यादा ख़र्च करें, रोकें, दोबारा लिखें या टेस्ट करें।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल