मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग और इंक्रीमेंटैलिटी परीक्षण के माध्यम से रणनीतिक लाभ
फैशन ब्रांड उन्नत माप तकनीकों का लाभ उठाकर अपनी रणनीतिक निर्णय लेने की क्षमता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकते हैं जैसे मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग (एमएमएम) और वृद्धिशीलता परीक्षणये विधियाँ अकेले पारंपरिक एट्रिब्यूशन की तुलना में मार्केटिंग प्रदर्शन की अधिक व्यापक और सटीक समझ प्रदान करती हैं, विशेष रूप से कुकी रहित ट्रैकिंग जैसी चुनौतियों और क्रॉस-चैनल और ऑफ़लाइन प्रभावों को मापने की कठिनाई के संदर्भ में।
फैशन ब्रांड इन तकनीकों का लाभ कैसे उठा सकते हैं
- मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग (एमएमएम) के साथ समग्र बजट आवंटन
- एमएमएम डिजिटल और पारंपरिक विपणन गतिविधियों के ऑनलाइन और ऑफलाइन बिक्री जैसे प्रमुख परिणामों पर पड़ने वाले प्रभाव का एक समग्र दृष्टिकोण प्रदान करता है, जिससे फैशन ब्रांडों को विभिन्न चैनलों में अपने निवेश को संतुलित करने और अपने समग्र प्रदर्शन को निखारने में मदद मिलती है। फैशन डिजिटल मार्केटिंग रणनीति उभरते उपभोक्ता व्यवहारों को पूरा करने के लिए।
- ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करके, MMM ब्रांडों को पिछले बजट आवंटन का पुनर्मूल्यांकन करने और भविष्य के निवेशों की बेहतर योजना बनाने में मदद करता है, जिसमें मापने में कठिन चैनल भी शामिल हैं छपाई और घर से बाहर विज्ञापन।
- एमएमएम ब्रांड जागरूकता और प्रदर्शन विपणन के बीच निवेश को संतुलित करने का भी समर्थन करता है, क्योंकि यह परिणामों पर उनके संयुक्त प्रभाव को उजागर करता है। जो लोग वास्तविक दुनिया के अभियानों में इन अवधारणाओं को लागू करने में रुचि रखते हैं, उनके लिए मार्केट मिक्स मॉडलिंग ऑनलाइन कोर्स एक मूल्यवान शुरुआती बिंदु हो सकता है।
- वृद्धिशीलता परीक्षण के साथ चैनल प्रभावशीलता को मान्य करना
- वृद्धिशीलता परीक्षण तकनीकें जैसे रूपांतरण लिफ्ट और भू-उठान अध्ययन विशिष्ट चैनलों या अभियानों के वास्तविक वृद्धिशील प्रभाव को अलग करना।
- यह परीक्षण पहले से मौजूद ब्रांड की मांग और अभियान-संचालित परिणामों के बीच अंतर करके ऊपरी-फ़नल पहलों और ब्रांडेड खोज प्रयासों के मूल्य को स्पष्ट करता है। चूँकि ये शुरुआती चरण के टचपॉइंट अक्सर जुड़ाव मीट्रिक पर निर्भर करते हैं, इसलिए यह समझना कि जुड़ाव दर दृश्यता को कैसे प्रभावित करती है, फ़्रेमवर्क के माध्यम से ऊपरी-फ़नल रणनीति को परिष्कृत करने में मदद कर सकती है यहाँ उत्पाद खोज पर.
- ब्रांड मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग के साथ-साथ इंक्रीमेंटैलिटी मॉडलिंग का उपयोग इंक्रीमेंटैलिटी परीक्षण के लिए आशाजनक चैनलों की पहचान करने के लिए कर सकते हैं, जिससे चैनल रणनीति को परिष्कृत करने के लिए फीडबैक लूप तैयार किया जा सकता है।
- नई मापन चुनौतियों का समाधान
- आधुनिक विपणक महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना करते हैं-कुकी रहित ट्रैकिंग, प्लेटफ़ॉर्म पर असंगत एट्रिब्यूशन और गोपनीयता-संचालित डेटा विखंडन। मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग, जो उपयोगकर्ता-स्तरीय ट्रैकिंग के बजाय एकत्रित डेटा पर निर्भर करता है, स्वाभाविक रूप से इन सीमाओं के प्रति लचीला है।
- डिजिटल और गैर-डिजिटल दोनों प्रकार के डेटा को सम्मिलित करके, MMM खंडित परिदृश्य में विपणन प्रभावशीलता की पूरी तस्वीर प्रस्तुत करता है।
- दीर्घकालिक विकास के लिए रणनीतिक अंतर्दृष्टि
- एमएमएम ब्रांडों को फैशन शो और सहयोग जैसे ब्रांड निर्माण प्रयासों के दीर्घकालिक प्रभाव को मापने में सक्षम बनाता है, जिन्हें पारंपरिक विशेषता के साथ पकड़ना मुश्किल है।
- ये जानकारियाँ ब्रांड निवेश, ग्राहक अधिग्रहण और संधारणीय विकास के लिए बाज़ार विस्तार के बारे में निर्णय लेने में मार्गदर्शन कर सकती हैं। फैशन में डेटा-संचालित निर्णय लेने को कैसे लागू किया जाता है, इस पर व्यावहारिक नज़र डालने के लिए, हमारे मार्केट मिक्स मॉडलिंग ऑनलाइन कोर्स को देखें या इसे देखें फ़िलिपो चियारी द्वारा फैशन एनालिटिक्स पाठ.
- डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर और निरंतर पुनरावृत्ति
- प्रभावी MMM और वृद्धिशीलता परीक्षण के लिए डिजिटल और ऑफ़लाइन स्रोतों को एकीकृत करने वाला एक एकीकृत डेटा सिस्टम आवश्यक है। लक्जरी ब्रांडों के लिए, उस डेटा को उच्च-प्रभाव वाले KPI के साथ संरेखित करने से फ़ोकस को तेज किया जा सकता है और बेहतर परिणाम प्राप्त किए जा सकते हैं, जैसा कि दिखाया गया है लक्जरी फैशन ई-कॉमर्स KPIs के लिए यह गाइड.
- ये तकनीकें निरंतर पुनरावृत्ति पर पनपती हैं: मॉडलिंग, परीक्षण, परिशोधन और अनुकूलन। साथ में, वे ब्रांडों को बुनियादी विशेषता से आगे बढ़ने और विपणन माप के लिए अधिक व्यापक, रणनीतिक दृष्टिकोण अपनाने में सक्षम बनाते हैं।
एमएमएम और वृद्धिशीलता परीक्षण को अपनाकर, फैशन ब्रांड पारंपरिक विशेषता की सीमाओं को पार कर सकते हैं, जिससे बेहतर बजट आवंटन, अनुकूलित चैनल रणनीतियां और मजबूत व्यावसायिक विकास हो सकता है।
मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग (MMM) और एट्रिब्यूशन के बीच मुख्य अंतर
मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग (एमएमएम) पिछले डेटा को मॉडल करने के लिए एक समेकित और समग्र सांख्यिकीय दृष्टिकोण अपनाता है, बिक्री (ऑनलाइन और ऑफलाइन) जैसे समग्र व्यावसायिक परिणामों पर सभी विपणन गतिविधियों (डिजिटल और पारंपरिक) के प्रभाव को समझता है:
- इससे ब्रांडों को यह देखने में मदद मिलती है कि उन्होंने अपने बजट को किस प्रकार खर्च किया है, तथा भविष्य के अभियानों और उत्पाद लॉन्चों के लिए बेहतर निर्णय लेने में मदद मिलती है।
- एमएमएम जागरूकता निर्माण (मांग सृजन) और रूपांतरण (मांग संग्रहण) को बढ़ावा देने के बीच सही संतुलन बनाना भी आसान बनाता है।
- चूंकि यह डिजिटल और पारंपरिक विपणन गतिविधियों को एक साथ लाता है, इसलिए MMM प्रिंट विज्ञापनों या इन-स्टोर प्रमोशन जैसी चीजों को मापने के लिए बहुत अच्छा है, जिन्हें आमतौर पर ट्रैक करना कठिन होता है।
- यह ब्रांडों को ब्रांड निर्माण गतिविधियों, जैसे फैशन शो या अन्य कार्यक्रमों के प्रभाव को समझने में भी मदद करता है। सहयोग.
- मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग को ठीक से काम करने के लिए, आपको एक सुव्यवस्थित, एकीकृत डेटा सेटअप की आवश्यकता होगी।
- ध्यान रखें, MMM का उद्देश्य वास्तविक समय में अभियान में बदलाव करना नहीं है - बल्कि इसका उद्देश्य आपको बड़ी रणनीतिक तस्वीर प्रदान करना है।
वृद्धिशीलता परीक्षणरूपांतरण लिफ़्ट अध्ययन और जियो लिफ़्ट परीक्षण जैसी विधियों का उपयोग करके, किसी विशिष्ट चैनल या अभियान के वास्तविक वृद्धिशील प्रभाव को मापता है
- यह आपके विपणन और आपकी बिक्री या रूपांतरण के बीच वास्तविक कारण-और-प्रभाव संबंध को दर्शाता है।
- यह देखने के लिए विशेष रूप से उपयोगी है कि शीर्ष-फ़नल ब्रांड अभियान ऑनलाइन और ऑफ़लाइन दोनों चैनलों पर बिक्री को कैसे प्रभावित करते हैं।
- MMM आपको ऐसे चैनल दिखा सकता है जो आशाजनक लगते हैं, और वृद्धिशीलता परीक्षण तभी यह पुष्टि हो सकेगी कि क्या वे सचमुच कोई अंतर ला रहे हैं।
- इस प्रकार के परीक्षण से यह भी उत्तर मिल सकता है "क्या होगा अगर" जैसे सवाल, जैसे कि अगर आप ब्रांडेड कीवर्ड पर बोली लगाना बंद कर दें तो क्या होगा।
- जबकि MMM आपको व्यापक अवलोकन प्रदान करता है, वृद्धिशीलता परीक्षण अधिक सटीक, चैनल-विशिष्ट अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
जब आप संयोजित करते हैं एमएमएम और वृद्धिशीलता परीक्षण, आपको दोनों दुनिया का सर्वश्रेष्ठ मिलता है - एक पूर्ण-चित्र दृश्य और विस्तृत माप। यह फैशन ब्रांडों को अपने बजट को कहाँ खर्च करना है और किन चैनलों को प्राथमिकता देनी है, इस बारे में बेहतर विकल्प बनाने में मदद करता है। दोनों तकनीकों के लिए एक मजबूत डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर और एक सतत, पुनरावृत्त प्रक्रिया की आवश्यकता होती है ... जैसा कि पिंको के याको लागांगा ने बताया, MMM एक शुरुआती बिंदु है जिसे वास्तविक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए निरंतर वृद्धि परीक्षणों के साथ मान्य और परिष्कृत करने की आवश्यकता है। फ़नल के टिम ने इस बात पर ज़ोर दिया कि यह संयुक्त दृष्टिकोण मार्केटिंग प्रभावशीलता की "सच्चाई" को त्रिकोणीय बनाने में मदद करता है, प्रत्येक विधि की सीमाओं को व्यक्तिगत रूप से स्वीकार करता है।
विपणन मापन के जटिल परिदृश्य को समझना
कुकी प्रतिबंधों के कारण विपणक बढ़ती जटिलता का सामना कर रहे हैं, बुद्धिमान ट्रैकिंग रोकथाम (आईटीपी), और यह असंगत एट्रिब्यूशन मॉडल विभिन्न डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म द्वारा उपयोग किया जाता है। नतीजतन, कई ब्रांड अभी भी Google Analytics जैसे टूल पर बहुत अधिक निर्भर हैं, जो निचले-फ़नल की गतिविधियों को ट्रैक करने का अच्छा काम करते हैं, लेकिन अक्सर ऊपरी-फ़नल प्रयासों के वास्तविक प्रभाव को याद करते हैं - जिससे बजट निर्णय विषम हो जाते हैं।
इस परिदृश्य को नेविगेट करने के लिए, विपणक को एक अधिक उन्नत माप दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है जो मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग और इंक्रीमेंटैलिटी मॉडलिंग को एकीकृत करता है। दो प्रमुख अवधारणाएँ मार्गदर्शन करने में मदद करती हैं:
- विज्ञापन स्टॉक प्रभाव: जैसा कि टिम कैंप ने बताया, टीवी विज्ञापन जैसे मार्केटिंग प्रयास उपभोक्ताओं को सिर्फ़ उसी समय प्रभावित नहीं करते हैं - इनका प्रभाव कई दिनों या हफ़्तों तक बना रहता है। पारंपरिक एट्रिब्यूशन मॉडल अक्सर इस विस्तारित प्रभाव को पकड़ने में विफल रहते हैं।
- बेहतर अंतर्दृष्टि के लिए त्रिकोणीकरण: कोई भी एकल माप पद्धति परिपूर्ण नहीं है। सबसे विश्वसनीय परिणाम विभिन्न तरीकों के संयोजन से प्राप्त होते हैं:
- मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग (एमएमएम): रणनीतिक निवेश निर्णयों को निर्देशित करने के लिए सभी चैनलों - ऑनलाइन और ऑफलाइन - के ऐतिहासिक डेटा को देखता है।
- वृद्धिशीलता परीक्षण (उदाहरणार्थ, रूपांतरण वृद्धि अध्ययन): आईक्रेमेंटैलिटी मॉडलिंग, उजागर बनाम नियंत्रित समूहों की तुलना करके विशिष्ट अभियानों के वास्तविक प्रभाव को अलग करती है।
- एट्रिब्यूशन मॉडल (उदाहरण के लिए, गूगल एनालिटिक्स): उपयोगी लेकिन आंशिक दृश्य प्रदान करें, विशेष रूप से निचले-फ़नल गतिविधि के लिए.
इन विभिन्न तरीकों से प्राप्त अंतर्दृष्टि को त्रिकोणीय करके - जिसमें एमएमएम, वृद्धिशील मॉडलिंग और एट्रिब्यूशन शामिल हैं - विपणक अपने वास्तविक विपणन प्रभाव की एक पूर्ण, अधिक सटीक तस्वीर बना सकते हैं।
प्रभावी माप: मज़बूत डेटा अवसंरचना इस कार्य को करने के लिए महत्वपूर्ण है:
- डेटा को स्वच्छ, एकीकृत और सभी प्लेटफार्मों पर एकीकृत होना चाहिए।
- फ़नल जैसे उपकरण, जिसने हाल ही में एट्रिया का अधिग्रहण किया है, विपणन प्लेटफार्मों के बीच कनेक्शन को सुव्यवस्थित करने, डेटा को साफ करने और उन्नत माप को तेज़ और अधिक कार्रवाई योग्य बनाने में ब्रांडों की मदद कर रहे हैं।
विपणन माप परीक्षण: अंत में, जैसा कि याकोबो लागांगा ने रेखांकित किया, मापन एक होना चाहिए चल रही, पुनरावृत्तीय प्रक्रिया:
- ऑनलाइन और ऑफलाइन प्रयासों में उच्च प्रभाव वाले चैनलों की पहचान करने के लिए मार्केटिंग मिक्स मॉडल से शुरुआत करें।
- फिर, अपनी अंतर्दृष्टि को मान्य और परिष्कृत करने के लिए वृद्धिशील मॉडलिंग तकनीकों को लागू करें।
- नये डेटा और निष्कर्षों के आधार पर निरंतर अद्यतन और समायोजन करें।
मॉडलिंग, परीक्षण और परिशोधन का यह चक्र - जो MMM और वृद्धिशीलता दोनों पर आधारित है, बेहतर बजट आवंटन, अधिक सटीक भविष्यवाणियों और अंततः मजबूत विपणन प्रदर्शन की ओर ले जाता है।
