ఒక production system విఫలమైతే మీరు ఏం చేస్తారు? Logs చూస్తారు, ఏ stage లో fail అయిందో గుర్తిస్తారు, ఆ తర్వాతే fix చేస్తారు. Marketing campaign కీ ఇదే వర్తిస్తుంది, కానీ చాలామంది దీన్ని ఉల్టాగా చేస్తారు: ముందు ఏదో మార్చి, తర్వాత ఏం జరిగిందో చూస్తారు.
Campaign ఒక pipeline
Campaign ని ఒక pipeline లా ఊహించుకోండి: Impressions → Clicks → Leads → Sales. ప్రతి stage కి ఒక input, ఒక output ఉంటాయి. ఒక stage లో conversion పడిపోతే, ఆ stage లో లేదా దాని ముందు ఉన్న తగిన భాగంలో సమస్య ఉంటుంది.
ఇక్కడ అసలు ప్రశ్న: "ఏ stage లో drop-off ఎక్కువ?" ఆ ప్రశ్నకు సమాధానం దొరికే వరకు ఏ మార్పూ చేయకపోవడమే మంచిది.
Instrumentation ముందు
Debugging కి ముందు instrumentation ఉండాలి. Campaign లో అది tracking. Pixel, tags, UTM parameters సరిగా పనిచేస్తున్నాయా? Conversion events సరిగా fire అవుతున్నాయా?
Tracking తప్పుగా ఉంటే మీ dashboard లోని numbers noisy data లాంటివి. వాటి ఆధారంగా తీసుకున్న ప్రతి నిర్ణయం అనుమానాస్పదమే. కాబట్టి ఇదే మొదటి చెక్.
Symptoms నుంచి hypotheses వైపు
ఒక్కో symptom కి ఒక్కో సాధారణ hypothesis ఉంటుంది:
Impressions ఉండి clicks తక్కువ: creative, message లేదా targeting
Clicks ఉండి leads తక్కువ: landing page, form, offer, page వేగం
Leads ఉండి sales తక్కువ: lead quality, follow-up వేగం, product-price fit
ఇవి ఖచ్చితమైన నియమాలు కావు, మొదట పరిశీలించాల్సిన చోట్లు మాత్రమే. అలాగే attribution ఎప్పుడూ పరిపూర్ణంగా ఉండదు. Platforms మధ్య numbers కొంత తేడాగా ఉండటం సాధారణం. అందుకే ఒక్క dashboard ని గుడ్డిగా నమ్మకూడదు.
Experiment discipline
ఒకేసారి అనేక variables ని మార్చడం, ఒక్క commit లో పది మార్పులు చేసి bug పోయిందని చెప్పడం లాంటిదే. ఏది పనిచేసిందో తెలియదు. ఒక్కసారికి ఒక్క variable మార్చండి.
అలాగే sample size ముఖ్యం. Meta, Google వంటి ad platforms కి learning phase ఉంటుంది. తగినంత data లేకుండా తీర్పు చెప్పడం noise ని signal అనుకోవడం లాంటిదే.
ఈ పని ఎవరికి సరిపోదు
Feedback loops, ప్రయోగాలు, అసంపూర్ణ data తో పని చేయడం మీకు విసుగు అనిపిస్తే, performance marketing మీకు నచ్చకపోవచ్చు. Code లో deterministic ఫలితాలకు అలవాటు పడినవారికి, marketing లోని అనిశ్చితి అసౌకర్యంగా ఉండవచ్చు.
మీరు pivot గురించి ఆలోచిస్తుంటే
Marketing ని measurement, experimentation, attribution కోణంలో చూడటం మీకు ఆసక్తిగా అనిపిస్తే అది మంచి సూచన. కానీ course కి డబ్బు పెట్టే ముందు, Impact Digital Marketing Institute రూపొందించిన Impact Digital Marketing Career Assessment తో ఒక self-evaluation చేసుకోవచ్చు. ఇది నిర్ణయ సాధనం మాత్రమే, ఏ ఫలితానికీ హామీ కాదు.
మీ అనుభవంలో, pipeline లో ఏ stage ని debug చేయడం ఎక్కువ కష్టం? Comments లో చర్చిద్దాం.
Reference: digital marketing course in Hyderabad
Top comments (0)