मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग (एमएमएम) एक उद्यम विलासिता से एक आवश्यक माप उपकरण में स्थानांतरित हो गया है।
गूगल, मेटा और उबर जैसे तकनीकी दिग्गजों ने शक्तिशाली ओपन-सोर्स एमएमएम फ्रेमवर्क जारी किया है जिसे कोई भी मुफ्त में उपयोग कर सकता है।
चुनौती यह समझना है कि कौन सा उपकरण वास्तव में आपकी समस्या का समाधान करता है और जिसे लागू करने के लिए सांख्यिकी में पीएचडी की आवश्यकता होती है।
परिदृश्य भ्रमित करने वाला हो सकता है क्योंकि ये उपकरण एक साथ उल्लिखित होने के बावजूद मौलिक रूप से भिन्न उद्देश्यों की पूर्ति करते हैं।
Google के मेरिडियन और मेटा के रोबिन पूर्ण, उत्पादन के लिए तैयार एमएमएम फ्रेमवर्क हैं जो आपका मार्केटिंग डेटा लेते हैं और कार्रवाई योग्य बजट अनुशंसाएं प्रदान करते हैं।
उनमें आवश्यक सभी चीजें शामिल हैं:
- डेटा परिवर्तन जो मॉडल विज्ञापन क्षय को दर्शाते हैं।
- संतृप्ति वक्र जो घटते प्रतिफल को दर्शाते हैं।
- विज़ुअलाइज़ेशन डैशबोर्ड और बजट ऑप्टिमाइज़र जो व्यय आवंटन की अनुशंसा करते हैं।
उबर की कक्षा और फेसबुक के पैगम्बर अलग-अलग स्थान पर हैं।
ऑर्बिट एक समय-श्रृंखला पूर्वानुमान पुस्तकालय है जिसे एमएमएम के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, लेकिन एमएमएम-विशिष्ट सुविधाओं के निर्माण के लिए इसे महीनों के कस्टम विकास की आवश्यकता होती है।
प्रोफेट एक पूर्वानुमान घटक है जिसका उपयोग अन्य रूपरेखाओं में किया जाता है, न कि एक स्टैंडअलोन एमएमएम समाधान।
इसे परिवहन की तरह समझें:
- मेरिडियन और रोबिन संपूर्ण कारें हैं जिन्हें आप आज चला सकते हैं।
- ऑर्बिट एक उच्च-प्रदर्शन इंजन है जिसके लिए आपको ट्रांसमिशन, बॉडी और पहियों का निर्माण करना पड़ता है।
- प्रॉफेट वह जीपीएस सिस्टम है जो कार के अंदर जाता है।
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रोबिन: सुलभ बिजलीघर
मेटा ने विशेष रूप से स्वचालन और पहुंच के माध्यम से एमएमएम को लोकतांत्रिक बनाने के लिए रोबिन का निर्माण किया।
फ्रेमवर्क मॉडल निर्माण को संभालने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है जिसके लिए पारंपरिक रूप से कई हफ्तों की विशेषज्ञ ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है।
अपना डेटा अपलोड करें, चैनल निर्दिष्ट करें, और रोबिन के विकासवादी एल्गोरिदम स्वचालित रूप से हजारों कॉन्फ़िगरेशन का पता लगाते हैं।
रोबिन को जो चीज़ विशिष्ट बनाती है वह है मॉडल चयन के प्रति उसका दृष्टिकोण।
एक “सही” मॉडल का दावा करने के बजाय, यह कई उच्च-गुणवत्ता वाले समाधान तैयार करता है जो उनके बीच व्यापार-बंद दिखाते हैं।
कुछ ऐतिहासिक डेटा को बेहतर ढंग से फिट करते हैं लेकिन नाटकीय बजट परिवर्तन की अनुशंसा करते हैं।
दूसरों की सटीकता थोड़ी कम है लेकिन वे अधिक रूढ़िवादी बदलावों का सुझाव देते हैं।
रोबिन इस श्रेणी को प्रस्तुत करता है, जो व्यावसायिक संदर्भ और जोखिम सहनशीलता के आधार पर निर्णय लेने की अनुमति देता है।
यह ढांचा वास्तविक दुनिया के प्रयोगात्मक परिणामों को शामिल करने में भी उत्कृष्ट है।
यदि आपने जियो-होल्डआउट परीक्षण या लिफ्ट अध्ययन चलाया है, तो आप उन परिणामों का उपयोग करके रोबिन को कैलिब्रेट कर सकते हैं।
यह शुद्ध सहसंबंध के बजाय प्रयोगों में सांख्यिकीय विश्लेषण को आधार बनाता है, सटीकता में सुधार करता है और संदेह करने वाले अधिकारियों को आउटपुट पर भरोसा करने के लिए सबूत देता है।
हालाँकि, रोबिन का मानना है कि विश्लेषण अवधि के दौरान विपणन प्रदर्शन स्थिर रहता है।
व्यवहार में, एल्गोरिदम अपडेट, प्रतिस्पर्धी परिवर्तन और अनुकूलन प्रयासों का मतलब है कि चैनल प्रभावशीलता अक्सर समय के साथ बदलती रहती है।
मेरिडियन: सांख्यिकीय हेवीवेट
मेरिडियन एमएमएम के लिए Google के बायेसियन कारण अनुमान दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करता है।
रोबिन के व्यावहारिक अनुकूलन के विपरीत, मेरिडियन विज्ञापन प्रभावों के पीछे के तंत्र को मॉडल करता है, जिसमें क्षय, संतृप्ति और भ्रमित करने वाले चर शामिल हैं।
यह सैद्धांतिक कठोरता मेरिडियन को बेहतर उत्तर देने की अनुमति देती है, “अगर हमने बजट आवंटन बदल दिया तो क्या होगा?” केवल यह कहने के बजाय, “अतीत में कौन से पैटर्न मौजूद थे?”
इसकी असाधारण क्षमता पदानुक्रमित, भू-स्तरीय मॉडलिंग है।
जबकि अधिकांश एमएमएम राष्ट्रीय स्तर पर काम करते हैं, मेरिडियन पदानुक्रमित संरचनाओं का उपयोग करके एक साथ 50 से अधिक भौगोलिक स्थानों को मॉडल कर सकता है जो क्षेत्रों में जानकारी साझा करते हैं।
विज्ञापन शहरी तटीय बाज़ारों में अच्छा प्रदर्शन कर सकता है लेकिन ग्रामीण क्षेत्रों में संघर्ष करता है।
राष्ट्रीय मॉडल इन मतभेदों को दूर करते हैं।
मेरिडियन का भू-स्तरीय दृष्टिकोण क्षेत्रीय भिन्नता की पहचान करता है और बाजार-विशिष्ट सिफारिशें प्रदान करता है जो राष्ट्रीय मॉडल नहीं कर सकते।
एक अन्य विशिष्ट विशेषता इसकी सशुल्क खोज पद्धति है, जो एक मूलभूत चुनौती का समाधान करती है: जब उपयोगकर्ता आपके ब्रांड की खोज करते हैं, तो क्या वह मांग विज्ञापन से प्रेरित होती है या उससे स्वतंत्र होती है?
मेरिडियन ऑर्गेनिक ब्रांड रुचि को सशुल्क खोज प्रभावों से अलग करने के लिए Google क्वेरी वॉल्यूम डेटा को एक जटिल चर के रूप में उपयोग करता है।
यदि वायरल समाचार या मौखिक प्रचार के कारण ब्रांड खोज बढ़ती है, तो मेरिडियन उस गतिविधि को खोज विज्ञापनों के प्रभाव से अलग कर देता है।
हालाँकि, तकनीकी जटिलता महत्वपूर्ण है।
मेरिडियन को बायेसियन सांख्यिकी का गहन ज्ञान, पायथन के साथ आराम और जीपीयू बुनियादी ढांचे तक पहुंच की आवश्यकता है।
दस्तावेज़ीकरण मानता है कि अधिकांश विपणन टीमों में सांख्यिकीय साक्षरता का स्तर नहीं है।
एमसीएमसी सैंपलिंग, कन्वर्जेंस डायग्नोस्टिक्स और पोस्टीरियर प्रेडिक्टिव चेक जैसी अवधारणाओं के लिए आमतौर पर स्नातक स्तर के प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है।
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न्यूज़लेटर खोज प्राप्त करें जिस पर विपणक भरोसा करते हैं।
उबेर ऑर्बिट: समय-परिवर्तनशील विशेषज्ञ
ऑर्बिट तकनीकी रूप से एक एमएमएम उपकरण नहीं है।
यह उबर की एक समय-श्रृंखला पूर्वानुमान लाइब्रेरी है जिसमें एक उल्लेखनीय विशेषता है: बायेसियन समय-भिन्न गुणांक, या बीटीवीसी, जो एक मौलिक एमएमएम चुनौती को संबोधित करता है।
अपने सीईओ को एमएमएम परिणाम पेश करने की कल्पना करें, जो पूछता है, “यह मानता है कि जनवरी और दिसंबर में फेसबुक विज्ञापनों का आरओआई समान था? लेकिन आईओएस 14 अप्रैल में आया, और हमने इसे ठीक करने में कई महीने बिताए। एक संख्या पूरे वर्ष का प्रतिनिधित्व कैसे कर सकती है?”
यह विश्वसनीयता तोड़ने वाला क्षण है जिससे अभ्यासकर्ता डरते हैं क्योंकि यह एक सरलीकृत धारणा को उजागर करता है जिसे अधिकारी सही ढंग से अवास्तविक मानते हैं।
पारंपरिक एमएमएम ढाँचे संपूर्ण विश्लेषण अवधि के लिए प्रति चैनल एक गुणांक निर्दिष्ट करते हैं, जिससे एकल आरओआई या प्रभावशीलता अनुमान तैयार होता है।
- टीवी जैसे स्थिर चैनलों के लिए, यह काम कर सकता है।
- गतिशील डिजिटल चैनलों के लिए, जहां टीमें लगातार अनुकूलन करती हैं, एल्गोरिदम परिवर्तनों का जवाब देती हैं, और बदलती प्रतिस्पर्धा का सामना करती हैं, यह मानते हुए कि स्थिर प्रदर्शन स्पष्ट रूप से त्रुटिपूर्ण है।
ऑर्बिट का BTVC चैनल प्रभावशीलता को सप्ताह दर सप्ताह बदलने की अनुमति देता है।
जनवरी में फेसबुक आरओआई दिसंबर से भिन्न हो सकता है, जबकि मॉडल अनुमान स्थिर रखता है जब तक कि डेटा वास्तविक परिवर्तन का स्पष्ट सबूत नहीं दिखाता।
हालाँकि, वास्तविकता यह है कि जबकि समय-परिवर्तनशील गुणांक शक्तिशाली हैं, ऑर्बिट में पूर्ण एमएमएम समाधान के लिए आवश्यक अन्य घटकों का अभाव है।
ऑर्बिट केवल उन डेटा विज्ञान टीमों के लिए मायने रखता है जो मालिकाना ढांचे का निर्माण कर रहे हैं जिनके लिए उन्नत क्षमताओं की आवश्यकता होती है और जिनके पास महत्वपूर्ण कस्टम विकास के लिए संसाधन होते हैं।
अधिकांश संगठनों के लिए, लागत-लाभ समझौता उस निवेश को उचित नहीं ठहराता है।
टीमों को अपनी सीमाओं को स्वीकार करते हुए, या वाणिज्यिक एमएमएम विक्रेताओं के साथ काम करते हुए रोबिन या मेरिडियन का उपयोग करके बेहतर सेवा प्रदान की जाती है, जिन्होंने पहले से ही उत्पादन-तैयार प्रणालियों में समय-भिन्न क्षमताओं का निर्माण किया है।
फेसबुक पैगंबर: गलत समझा गया घटक
प्रोफेट मेटा का समय-श्रृंखला पूर्वानुमान उपकरण है।
यह अपने इच्छित उद्देश्य के लिए अत्यधिक प्रभावी है लेकिन अक्सर इसे एमएमएम समाधान के रूप में गलत तरीके से प्रस्तुत किया जाता है, जो कि नहीं है।
पैगंबर समय-श्रृंखला डेटा को प्रवृत्ति, मौसमी और छुट्टियों के प्रभावों में विघटित करता है।
यह सवालों के जवाब देता है, जैसे:
- “अगली तिमाही में हमारा राजस्व क्या होगा?”
- “ब्लैक फ्राइडे स्पाइक्स बेसलाइन प्रदर्शन को कैसे प्रभावित करते हैं?”
यह ऐतिहासिक पैटर्न के आधार पर भविष्य के मूल्यों का पूर्वानुमान लगाना या भविष्यवाणी करना है, जो मूल रूप से एट्रिब्यूशन से अलग है।
प्रोफ़ेट यह पहचान नहीं कर सकता कि कौन से मार्केटिंग चैनल परिणाम लाते हैं या बजट अनुकूलन पर मार्गदर्शन प्रदान करते हैं।
यह पैटर्न का पता लगाता है लेकिन इसमें विपणन कारण और प्रभाव की कोई अवधारणा नहीं है।
पैगंबर की प्राथमिक भूमिका बड़ी प्रणालियों के भीतर एक प्रीप्रोसेसिंग घटक के रूप में है।
रोबिन मीडिया प्रभाव को अलग करने के लिए प्रतिगमन लागू करने से पहले मौसमी पैटर्न और छुट्टियों के प्रभावों को हटाने के लिए पैगंबर का उपयोग करता है।
विज्ञापन के बजाय छुट्टियों की खरीदारी के कारण दिसंबर में राजस्व अक्सर बढ़ जाता है।
पैगंबर उस मौसमी प्रभाव को पहचानता है और हटा देता है, जिससे प्रतिगमन मॉडल के लिए वास्तविक मीडिया प्रभाव का पता लगाना आसान हो जाता है।
यह प्रीप्रोसेसिंग मूल्यवान है, लेकिन पैगंबर समग्र एट्रिब्यूशन समस्या के केवल एक हिस्से को संबोधित करते हैं।
मार्केटिंग टीमों को पैगंबर का उपयोग स्टैंडअलोन केपीआई पूर्वानुमान के लिए या कस्टम एमएमएम फ्रेमवर्क के भीतर एक घटक के रूप में करना चाहिए, न कि पूर्ण एट्रिब्यूशन या बजट अनुकूलन समाधान के रूप में।
गहराई से जानें: एमटीए बनाम एमएमएम: कौन सा मार्केटिंग एट्रिब्यूशन मॉडल आपके लिए सही है?
अपनी टीम के लिए सही चुनाव करना
अपनी टीम के लिए सही चुनाव करना
इन उपकरणों के बीच चयन करने के लिए आपके संगठन की क्षमताओं, संसाधनों और जरूरतों का ईमानदार मूल्यांकन आवश्यक है।
- क्या आपके डेटा वैज्ञानिक बायेसियन सांख्यिकी और जटिल पायथन से सहज हैं?
- या विपणन विश्लेषक जिनका सांख्यिकीय प्रशिक्षण बुनियादी प्रतिगमन के साथ समाप्त हुआ?
उत्तर यह निर्धारित करता है कि कौन से उपकरण व्यवहार्य विकल्प हैं और कौन से आकांक्षी हैं।
लगभग 80% संगठनों के लिए, मेटा का रोबिन सही विकल्प है।
यह भी शामिल है:
- गहन डेटा विज्ञान संसाधनों के बिना टीमों को अभी भी कठोर एमएमएम अंतर्दृष्टि की आवश्यकता है।
- डिजिटल-भारी विज्ञापनदाता लंबे कार्यान्वयन के बिना एट्रिब्यूशन की तलाश कर रहे हैं।
- ऐसे संगठन जिन्हें तिमाहियों के बजाय हफ्तों में अंतर्दृष्टि की आवश्यकता होती है।
सीखने की अवस्था प्रबंधनीय है, कार्यान्वयन में महीनों के बजाय सप्ताह लगते हैं, और आउटपुट प्रस्तुति-तैयार होते हैं।
चुनौतियाँ आने पर एक बड़ा, सक्रिय उपयोगकर्ता समुदाय समाधान भी साझा करता है।
Google का मेरिडियन सूट:
- समर्पित डेटा विज्ञान टीमों के साथ छोटे और मध्यम आकार के व्यवसाय और उद्यम संगठन बायेसियन ढांचे में काम करने में सहज हैं।
- बहु-क्षेत्रीय संचालन जहां भू-स्तरीय अंतर्दृष्टि बजट निर्णयों को सार्थक रूप से प्रभावित करेगी।
- जटिल सशुल्क खोज कार्यक्रमों के लिए अधिक सटीक एट्रिब्यूशन की आवश्यकता होती है।
- जो हितधारक व्यावहारिक सहसंबंधों पर कारणात्मक अनुमान को प्राथमिकता देते हैं, वे मेरिडियन की अतिरिक्त जटिलता को उचित ठहरा सकते हैं।
उबेर ऑर्बिट केवल उन डेटा विज्ञान टीमों के लिए उपयुक्त है जो उन आवश्यकताओं के साथ मालिकाना ढाँचा बना रही हैं जिन्हें रोबिन और मेरिडियन पूरा नहीं कर सकते।
मौजूदा उपकरणों का उपयोग करने के बजाय कस्टम बुनियादी ढांचे पर महीनों खर्च करने की अवसर लागत पर्याप्त है जब तक कि मालिकाना माप स्वयं प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रदान नहीं करता है।
फेसबुक प्रोफेट का उपयोग केपीआई पूर्वानुमान के लिए या बड़े सिस्टम के भीतर प्रीप्रोसेसिंग घटक के रूप में किया जाना चाहिए, कभी भी पूर्ण एट्रिब्यूशन समाधान के रूप में नहीं।
यदि इसे प्रभावी ढंग से लागू नहीं किया जा सकता है तो सबसे उन्नत उपकरण बहुत कम मूल्य प्रदान करता है।
लगातार चलने वाला एक अच्छी तरह से निष्पादित रोबिन कार्यान्वयन एक परित्यक्त मेरिडियन परियोजना की तुलना में अधिक मूल्य प्रदान करता है जो कभी पायलट से आगे नहीं बढ़ी।
उपकरण का चयन इस आधार पर किया जाना चाहिए कि टीमें वास्तविक रूप से क्या उपयोग और रखरखाव कर सकती हैं, न कि सबसे प्रभावशाली फीचर सेट के आधार पर।
अधिकांश मार्केटिंग टीमों के लिए, रोबिन और मेरिडियन व्यावहारिक विकल्पों का प्रतिनिधित्व करते हैं जो पहुंच के साथ प्रदर्शन को संतुलित करते हैं।
स्वचालन अधिकांश सांख्यिकीय कार्यों को संभालता है, जिससे विश्लेषकों को डिबगिंग कोड के बजाय अंतर्दृष्टि पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।
मजबूत सामुदायिक समर्थन और दस्तावेज़ीकरण घर्षण को कम करता है, और टीमें महीनों के बजाय हफ्तों में शून्य से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि तक पहुंच सकती हैं, जो तब मायने रखती है जब अधिकारी तुरंत उत्तर चाहते हैं।
पर्याप्त तकनीकी संसाधनों और बहु-क्षेत्रीय संचालन वाले उद्यमों के लिए, Google मेरिडियन अधिक विश्वसनीय कारण अनुमानों और भू-स्तरीय ग्रैन्युलैरिटी के माध्यम से रिटर्न प्रदान कर सकता है जो बजट आवंटन में सुधार करता है।
बुनियादी ढांचे, विशेषज्ञता और कार्यान्वयन समय में निवेश महत्वपूर्ण है, लेकिन पर्याप्त पैमाने पर, बेहतर निर्णय लेने से लागत उचित हो सकती है।
उबर ऑर्बिट उन संगठनों के लिए उन्नत क्षमताएं प्रदान करता है जिन्हें वास्तव में समय-अलग-अलग प्रदर्शन माप की आवश्यकता होती है और उनके पास संपूर्ण एमएमएम सिस्टम बनाने के लिए संसाधन होते हैं।
अधिकांश टीमों के लिए, वाणिज्यिक विक्रेता जिन्होंने पहले से ही उत्पादन-तैयार प्लेटफार्मों में समय-भिन्न क्षमताओं को शामिल कर लिया है, विस्तारित कस्टम विकास की तुलना में अधिक लागत प्रभावी हैं।
इन ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क ने मार्केटिंग माप को फॉर्च्यून 500 कंपनियों से परे सुलभ बना दिया है।
प्राथमिकता उस उपकरण को चुनना है जो वर्तमान क्षमताओं के अनुकूल हो, हितधारकों का विश्वास अर्जित करने के लिए इसे अच्छी तरह से लागू करना और बेहतर निर्णय लेने के लिए अंतर्दृष्टि का उपयोग करना है।
प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रतिस्पर्धियों की तुलना में बजट को अधिक प्रभावी ढंग से और तेजी से आवंटित करने से आता है, न कि तकनीकी रूप से प्रभावशाली प्रणाली को बनाए रखने से जिसे बनाए रखना बहुत जटिल है।
गहराई से जानें: परिणामों को पटरी से उतारने वाली मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग गलतियों से कैसे बचें
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