क्या है Attribution Model Calculator?
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एक एट्रिब्यूशन मॉडल कैलकुलेटर विपणक को उन कई मार्केटिंग टचप्वाइंट पर रूपांतरण क्रेडिट आवंटित करने में मदद करता है, जिनसे ग्राहक रूपांतरण से पहले इंटरैक्ट करता है। एट्रिब्यूशन मॉडलिंग मूल प्रश्न का उत्तर देता है: वास्तव में कौन से मार्केटिंग चैनल और अभियान ने इस बिक्री को संचालित किया? आप किस मॉडल का उपयोग करते हैं, इसके आधार पर उत्तर नाटकीय रूप से भिन्न होता है, और गलत मॉडल चुनने से विशिष्ट चैनलों में व्यवस्थित रूप से अधिक या कम निवेश होता है। अधिकांश ग्राहक यात्राओं में रूपांतरण से पहले कई टचप्वाइंट शामिल होते हैं। एक सामान्य B2C यात्रा में शामिल हो सकते हैं: ऑर्गेनिक खोज खोज, ईमेल न्यूज़लेटर, सोशल मीडिया विज्ञापन, सीधी यात्रा, और फिर Google शॉपिंग खरीदारी क्लिक। एक बी2बी यात्रा 90 दिनों में 15-30 टचप्वाइंट तक फैल सकती है जिसमें सामग्री डाउनलोड, वेबिनार उपस्थिति, बिक्री ईमेल अनुक्रम, भुगतान पुनर्लक्ष्यीकरण और प्रत्यक्ष आउटरीच शामिल हैं। आप इन टचपॉइंट्स पर रूपांतरण क्रेडिट कैसे आवंटित करते हैं, यह मूल रूप से आपके मार्केटिंग निवेश निर्णयों को आकार देता है। छह प्राथमिक एट्रिब्यूशन मॉडल मौलिक रूप से भिन्न बजट निहितार्थ उत्पन्न करते हैं। प्रथम-क्लिक एट्रिब्यूशन पहले टचप्वाइंट को 100% श्रेय देता है - आमतौर पर जैविक खोज या सामाजिक खोज - और व्यवस्थित रूप से मध्य और निचले-फ़नल चैनलों को कम महत्व देता है। अंतिम-क्लिक एट्रिब्यूशन रूपांतरण से पहले अंतिम टचप्वाइंट को 100% श्रेय देता है - आम तौर पर भुगतान की गई खोज या ईमेल - और व्यवस्थित रूप से जागरूकता और विचार चैनलों को कम महत्व देता है। रैखिक एट्रिब्यूशन सभी टचप्वाइंट पर क्रेडिट को समान रूप से विभाजित करता है। समय-क्षय एट्रिब्यूशन रूपांतरण के करीब टचप्वाइंट को अधिक श्रेय देता है। स्थिति-आधारित (यू-आकार) पहले और आखिरी टचप्वाइंट को 40% देता है और शेष 20% को मध्य टचप्वाइंट में विभाजित करता है। डेटा-संचालित एट्रिब्यूशन वास्तविक रूपांतरण योगदान के आधार पर क्रेडिट आवंटित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है - सबसे सटीक लेकिन इसके लिए महत्वपूर्ण रूपांतरण डेटा की आवश्यकता होती है (आमतौर पर सांख्यिकीय वैधता के लिए 3,000+ रूपांतरण)। एट्रिब्यूशन मॉडल चयन के वित्तीय जोखिम बहुत बड़े हैं। अंतिम-क्लिक से डेटा-संचालित एट्रिब्यूशन पर स्विच करने वाली कंपनी आमतौर पर देखती है कि ऑर्गेनिक खोज को 15-25% अधिक क्रेडिट मिलता है, सोशल मीडिया जागरूकता अभियानों को 20-40% अधिक क्रेडिट मिलता है, और ब्रांडेड भुगतान खोज को 15-25% कम क्रेडिट मिलता है। ये बदलाव सीधे चैनल बजट पर प्रभाव डालते हैं - और इसलिए कौन से चैनल बढ़ते हैं और कौन से कट जाते हैं। किसी भी महत्वपूर्ण पैमाने के विज्ञापनदाता के लिए सही ढंग से आवंटित विपणन खर्च में सही एट्रिब्यूशन प्राप्त करना लाखों का मूल्य है। आधुनिक एट्रिब्यूशन क्रॉस-डिवाइस यात्राओं (फोन, टैबलेट और लैपटॉप पर एक ही उपयोगकर्ता), क्रॉस-चैनल डार्क सोशल (निजी साझाकरण जो ट्रैक नहीं किया गया है), और गोपनीयता परिवर्तनों से और अधिक जटिल है जो कुकी-आधारित ट्रैकिंग को तोड़ देता है। सटीक मल्टी-टच एट्रिब्यूशन के लिए सर्वर-साइड ट्रैकिंग, प्रथम-पक्ष डेटा रणनीतियाँ और संभाव्य मॉडलिंग तेजी से आवश्यक हैं।
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सूत्र
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प्रति चैनल एट्रिब्यूशन क्रेडिट = टचप्वाइंट क्रेडिट भार x कुल रूपांतरण मूल्यचर विवरण
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| प्रतीक | नाम | इकाई | विवरण |
|---|---|---|---|
| Touchpoints | विपणन की संख्या | — | ग्राहक द्वारा रूपांतरण से पहले की गई मार्केटिंग इंटरैक्शन की संख्या, जो एट्रिब्यूशन मॉडल कैल्क गणना में एक प्रमुख पैरामीटर है जो सीधे अंतिम गणना परिणाम को प्रभावित करता है |
| Conversion Value | राजस्व या नेतृत्व | — | पूर्ण रूपांतरण का राजस्व या लीड मूल्य, जो एट्रिब्यूशन मॉडल कैल्क गणना में एक प्रमुख पैरामीटर है जो सीधे अंतिम गणना परिणाम को प्रभावित करता है |
| Attribution Window | समय अवधि के दौरान | — | वह समय अवधि जिसके दौरान टचप्वाइंट को एट्रिब्यूशन में गिना जाता है (उदाहरण के लिए, 30-दिन का क्लिक, 1-दिन का दृश्य) |
| Credit Weight | रूपांतरण का प्रतिशत | — | चुने गए मॉडल के तहत प्रत्येक टचपॉइंट को दिए गए रूपांतरण क्रेडिट का प्रतिशत |
| Assisted Conversions | रूपांतरण कहाँ | — | रूपांतरण जहां एक चैनल यात्रा में दिखाई दिया लेकिन अंतिम संपर्क बिंदु नहीं था |
कैसे Attribution Model Calculator
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- 1आवश्यक इनपुट मान इकट्ठा करें: मार्केटिंग की संख्या, राजस्व या लीड, समय अवधि, रूपांतरण का प्रतिशत।
- 2मूल सूत्र लागू करें: प्रति चैनल एट्रिब्यूशन क्रेडिट = टचप्वाइंट क्रेडिट भार x कुल रूपांतरण मूल्य।
- 3यदि लागू हो तो वैरिएंट 1 जैसे मध्यवर्ती मानों की गणना करें।
- 4सत्यापित करें कि पदों के संयोजन से पहले सभी इकाइयाँ सुसंगत हैं।
- 5अंतिम परिणाम की गणना करें और तर्कसंगतता के लिए इसकी समीक्षा करें।
- 6जांचें कि क्या आपके इनपुट पर कोई विशेष मामले या सीमा शर्तें लागू होती हैं।
- 7संदर्भ में परिणाम की व्याख्या करें और यदि उपलब्ध हो तो संदर्भ मानों से तुलना करें।
हल किए गए उदाहरण
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यह उदाहरण एट्रिब्यूशन मॉडल कैल्क की गणना करके दर्शाता है कि एट्रिब्यूशन मॉडल सब कुछ निर्धारित करता है: फेसबुक को $0-$120 मिलता है, शॉपिंग को $12-$120 मिलता है - समान बिक्री, बेतहाशा अलग क्रेडिट। एट्रिब्यूशन मॉडल तुलना - समान यात्रा, अलग-अलग परिणाम एक विशिष्ट परिदृश्य को दर्शाते हैं जहां कैलकुलेटर दिए गए इनपुट से व्यावहारिक रूप से उपयोगी परिणाम उत्पन्न करता है।
यह उदाहरण एट्रिब्यूशन मॉडल परिवर्तन से $200K बजट पुनर्आवंटन की गणना करके एट्रिब्यूशन मॉडल कैल्क को प्रदर्शित करता है - दर्शाता है कि मॉडल चयन एक उच्च जोखिम वाला वित्तीय निर्णय क्यों है। मॉडल स्विच के चैनल बजट निहितार्थ एक विशिष्ट परिदृश्य को दर्शाते हैं जहां कैलकुलेटर दिए गए इनपुट से व्यावहारिक रूप से उपयोगी परिणाम उत्पन्न करता है।
यह उदाहरण 280 रूपांतरण/माह पर डेटा-संचालित गैर-व्यवहार्य की गणना करके एट्रिब्यूशन मॉडल कैल्क को प्रदर्शित करता है - सर्वोत्तम उपलब्ध विकल्प के रूप में स्थिति-आधारित एट्रिब्यूशन का उपयोग करें। डेटा-संचालित एट्रिब्यूशन रेडीनेस असेसमेंट एक विशिष्ट परिदृश्य को दर्शाता है जहां कैलकुलेटर दिए गए इनपुट से व्यावहारिक रूप से उपयोगी परिणाम उत्पन्न करता है।
यह उदाहरण ऑर्गेनिक खोज की गणना करके एट्रिब्यूशन मॉडल कैल्क को अंतिम-क्लिक द्वारा 4.6 गुना कम मूल्य पर प्रदर्शित करता है - सहायता प्राप्त रूपांतरण विश्लेषण महत्वपूर्ण एसईओ बजट वृद्धि को उचित ठहराता है। सहायक रूपांतरण विश्लेषण एक विशिष्ट परिदृश्य को दर्शाता है जहां कैलकुलेटर दिए गए इनपुट से व्यावहारिक रूप से उपयोगी परिणाम उत्पन्न करता है।
वास्तविक अनुप्रयोग
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वार्षिक विपणन बजट आवंटन: अंतिम-क्लिक के बजाय डेटा-संचालित एट्रिब्यूशन के आधार पर चैनल बजट का पुनर्वितरण। यह एप्लिकेशन आमतौर पर उन पेशेवरों द्वारा उपयोग किया जाता है जिन्हें अपने संबंधित क्षेत्रों में निर्णय लेने, बजट बनाने और रणनीतिक योजना का समर्थन करने के लिए सटीक मात्रात्मक विश्लेषण की आवश्यकता होती है।
चैनल मूल्यांकन: कम प्रत्यक्ष रूपांतरण दर वाले जागरूकता चैनलों के वास्तविक आरओआई का निर्धारण करना। उद्योग व्यवसायी प्रदर्शन को बेंचमार्क करने, विकल्पों की तुलना करने और स्थापित मानकों और नियामक आवश्यकताओं के अनुपालन को सुनिश्चित करने के लिए इस गणना पर भरोसा करते हैं
प्लेटफ़ॉर्म तुलना: Google Ads, Meta Ads और GA4 में एट्रिब्यूशन को सामान्य बनाना, जो प्रत्येक अलग-अलग मॉडल का उपयोग करते हैं। अकादमिक शोधकर्ता और छात्र इस गणना का उपयोग सैद्धांतिक मॉडलों को मान्य करने, पाठ्यक्रम कार्य पूरा करने और अंतर्निहित गणितीय सिद्धांतों की गहरी समझ विकसित करने के लिए करते हैं।
कार्यकारी रिपोर्टिंग: एक एकीकृत एट्रिब्यूशन मॉडल का निर्माण जो बोर्ड-स्तरीय आरओआई रिपोर्टिंग में सभी चैनलों का निष्पक्ष रूप से प्रतिनिधित्व करता है। वित्तीय विश्लेषक और योजनाकार सटीक पूर्वानुमान तैयार करने, जोखिम परिदृश्यों का मूल्यांकन करने और हितधारकों को डेटा-संचालित सिफारिशें प्रस्तुत करने के लिए इस गणना को अपने वर्कफ़्लो में शामिल करते हैं।
एजेंसी प्रदर्शन माप: एजेंसी-प्रबंधित चैनलों का मूल्यांकन एट्रिब्यूटेड क्लिक के बजाय वृद्धिशीलता पर करना। यह एप्लिकेशन आमतौर पर उन पेशेवरों द्वारा उपयोग किया जाता है जिन्हें अपने संबंधित क्षेत्रों में निर्णय लेने, बजट बनाने और रणनीतिक योजना का समर्थन करने के लिए सटीक मात्रात्मक विश्लेषण की आवश्यकता होती है।
विशेष मामले
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ऑफ़लाइन रूपांतरण एट्रिब्यूशन: इन-स्टोर खरीदारी, फ़ोन कॉल आयात करें
ऑफ़लाइन रूपांतरण एट्रिब्यूशन: संपूर्ण यात्रा ट्रैकिंग के लिए इन-स्टोर खरीदारी, फ़ोन कॉल रूपांतरण और CRM डील क्लोजर को विज्ञापन प्लेटफ़ॉर्म पर वापस आयात करें। एट्रिब्यूशन मॉडल कैल्क गणना में इस परिदृश्य का सामना करते समय, उपयोगकर्ताओं को यह सत्यापित करना चाहिए कि सार्थक परिणाम उत्पन्न करने के लिए उनके इनपुट मान सूत्र के लिए अपेक्षित सीमा के भीतर आते हैं। आउट-ऑफ़-रेंज इनपुट से गणितीय रूप से वैध लेकिन व्यावहारिक रूप से अर्थहीन आउटपुट मिल सकते हैं जो वास्तविक दुनिया की स्थितियों को प्रतिबिंबित नहीं करते हैं।
क्रॉस-डिवाइस एट्रिब्यूशन: फ़ोन और डेस्कटॉप के बीच स्विच करने वाले उपयोगकर्ता बनाते हैं
क्रॉस-डिवाइस एट्रिब्यूशन: फ़ोन और डेस्कटॉप के बीच स्विच करने वाले उपयोगकर्ता अलग-अलग कुकी-आधारित सत्र बनाते हैं; लॉग-इन उपयोगकर्ता डेटा या संभाव्य मिलान आवश्यक है यह एज केस अक्सर एट्रिब्यूशन मॉडल कैल्क के पेशेवर अनुप्रयोगों में उठता है जहां सीमा स्थितियां या चरम मूल्य शामिल होते हैं। ऐसी स्थिति होने पर चिकित्सकों को दस्तावेजीकरण करना चाहिए और विचार करना चाहिए कि क्या वैकल्पिक गणना विधियां या समायोजन कारक उनके विशिष्ट उपयोग के मामले के लिए अधिक उपयुक्त हैं।
बी2बी खाता-स्तरीय एट्रिब्यूशन: एक ही कंपनी में कई संपर्क बातचीत करते हैं
बी2बी खाता-स्तरीय एट्रिब्यूशन: एक ही कंपनी में कई संपर्क मार्केटिंग के साथ इंटरैक्ट करते हैं; व्यक्तिगत संपर्क स्तर के बजाय खाता स्तर पर विशेषता एट्रिब्यूशन मॉडल कैल्क के संदर्भ में, इस विशेष मामले में सावधानीपूर्वक व्याख्या की आवश्यकता होती है क्योंकि मानक धारणाएं मान्य नहीं हो सकती हैं। उपयोगकर्ताओं को डोमेन विशेषज्ञता के साथ परिणामों को क्रॉस-रेफरेंस करना चाहिए और इन असामान्य स्थितियों के तहत आउटपुट को मान्य करने के लिए अतिरिक्त संदर्भों या टूल से परामर्श करने पर विचार करना चाहिए।
डार्क सोशल एट्रिब्यूशन: व्हाट्सएप, स्लैक और ईमेल के माध्यम से निजी साझाकरण है
डार्क सोशल एट्रिब्यूशन: व्हाट्सएप, स्लैक और ईमेल के माध्यम से निजी साझाकरण को ट्रैक नहीं किया गया है; डार्क सोशल अभियानों के लिए यूटीएम पैरामीटर और छोटे लिंक का उपयोग करें एट्रिब्यूशन मॉडल कैल्क गणना में इस परिदृश्य का सामना करते समय, उपयोगकर्ताओं को यह सत्यापित करना चाहिए कि सार्थक परिणाम उत्पन्न करने के लिए उनके इनपुट मान सूत्र के लिए अपेक्षित सीमा के भीतर आते हैं। आउट-ऑफ़-रेंज इनपुट से गणितीय रूप से वैध लेकिन व्यावहारिक रूप से अर्थहीन आउटपुट मिल सकते हैं जो वास्तविक दुनिया की स्थितियों को प्रतिबिंबित नहीं करते हैं।
एट्रिब्यूशन मॉडल कैल्क संदर्भ डेटा
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| एट्रिब्यूशन मॉडल | पहला टचप्वाइंट | मध्य स्पर्शबिंदु | अंतिम टचप्वाइंट | के लिए सर्वोत्तम |
|---|---|---|---|---|
| अंतिम क्लिक | 0% | 0% | 100% | सीधी प्रतिक्रिया, बॉटम-फ़नल अनुकूलन |
| सबसे पहले क्लिक करें | 100% | 0% | 0% | जागरूकता/खोज चैनल मूल्यांकन |
| रेखीय | बराबर की हिस्सेदारी | बराबर की हिस्सेदारी | बराबर की हिस्सेदारी | यहां तक कि क्रेडिट, सरल मल्टी-टच |
| काल-क्षय | कम | मध्यम | अधिक | लघु विचार चक्र |
| स्थिति-आधारित यू-आकार | 40% | 20% विभाजित करें | 40% | अधिकांश B2B और विचारित खरीदारी |
| डेटा संचालित | एमएल-सौंपा गया | एमएल-सौंपा गया | एमएल-सौंपा गया | उच्च मात्रा, सर्वोत्तम सटीकता |
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
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यह एट्रिब्यूशन मॉडल कैल्क गणना से संबंधित है। व्यावहारिक अनुप्रयोगों में एट्रिब्यूशन मॉडल कैल्क गणना के साथ काम करते समय यह एक महत्वपूर्ण विचार है। उत्तर विशिष्ट इनपुट मानों और उस संदर्भ पर निर्भर करता है जिसमें गणना लागू की जा रही है। सर्वोत्तम परिणामों के लिए, उपयोगकर्ताओं को अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं पर विचार करना चाहिए और ज्ञात बेंचमार्क या पेशेवर मानकों के विरुद्ध आउटपुट को मान्य करना चाहिए।
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सामान्य गलतियां जिनसे बचना है
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- !जागरूकता चैनलों (सामाजिक, सामग्री, प्रदर्शन) का मूल्यांकन करने के लिए अंतिम-क्लिक एट्रिब्यूशन का उपयोग करना - शीर्ष-फ़नल निवेश को व्यवस्थित रूप से कम महत्व देना
- !यह पहचाने बिना कि प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म अलग-अलग एट्रिब्यूशन विंडो और मॉडल का उपयोग करता है, सभी प्लेटफ़ॉर्म पर एट्रिब्यूशन डेटा की तुलना करना
- !व्यू-थ्रू डबल-काउंटिंग को ध्यान में न रखते हुए - एक ही रूपांतरण का दावा करने वाले कई चैनल कृत्रिम रूप से कुल राजस्व को बढ़ाते हैं
- !पर्याप्त रूपांतरण मात्रा (3,000/माह से नीचे) के बिना डेटा-संचालित एट्रिब्यूशन का उपयोग करना - मॉडल में सांख्यिकीय शक्ति का अभाव है और अविश्वसनीय परिणाम उत्पन्न करता है
- !वृद्धिशीलता सत्यापन के बिना एट्रिब्यूशन डेटा के आधार पर प्रमुख बजट निर्णय लेना - एट्रिब्यूशन से सहसंबंध का पता चलता है, कार्य-कारण का नहीं
विशेष टिप
विज्ञापन > एट्रिब्यूशन > मॉडल तुलना पर नेविगेट करके GA4 में एट्रिब्यूशन मॉडल तुलना चलाएँ। अपने शीर्ष चैनलों के लिए अंतिम-क्लिक के विरुद्ध डेटा-संचालित एट्रिब्यूशन की तुलना करें। वे चैनल जहां डेटा-संचालित अंतिम-क्लिक की तुलना में काफी अधिक क्रेडिट प्रदान करता है, वे आपके सबसे कम मूल्यवान जागरूकता और विचार चैनल हैं - ये बजट वृद्धि के लिए प्रमुख उम्मीदवार हैं। जो चैनल डेटा-संचालित बनाम अंतिम-क्लिक के अंतर्गत महत्वपूर्ण रूप से नीचे आते हैं, उन्हें उनके वास्तविक योगदान के सापेक्ष अधिक वित्त पोषित किया जा सकता है।
क्या आप जानते हैं?
डिमांड जेन रिपोर्ट के अनुसार, औसत बी2बी खरीदार खरीदारी का निर्णय लेने से पहले 27 सामग्री के साथ इंटरैक्ट करता है। फिर भी अधिकांश कंपनियाँ अभी भी अंतिम-क्लिक एट्रिब्यूशन का उपयोग करती हैं जो केवल अंतिम टचप्वाइंट को श्रेय देता है और अन्य 26 इंटरैक्शन को अनदेखा करता है। मल्टी-टच रियलिटी और सिंगल-टच एट्रिब्यूशन के बीच यह अंतर बताता है कि क्यों कई बी2बी विपणक खरीद निर्णयों पर अपने अत्यधिक प्रभाव के बावजूद सामग्री और ब्रांड जागरूकता में व्यवस्थित रूप से कम निवेश करते हैं।
Regional Guides
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🇦🇺 AU▾
संदर्भ
- ›Google Analytics 4 एट्रिब्यूशन दस्तावेज़ीकरण
- ›मेजर्ड.कॉम एट्रिब्यूशन मेथडोलॉजी गाइड
- ›हबस्पॉट मल्टी-टच एट्रिब्यूशन गाइड
- ›रॉकरबॉक्स एट्रिब्यूशन बेंचमार्क
- ›मार्केटिंग इवोल्यूशन एट्रिब्यूशन रिसर्च
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