SaaS B2B व्यवसायों के लिए फ़नल-आधारित रोपण - जैसा कि हमने सभी विपणन प्रयासों के मूल्य पर विचार किया

मैं साझा करना चाहता हूं कि हमने विपणन की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने के साथ समस्या को कैसे हल किया और परिणामस्वरूप हमारे स्वयं के एट्रिब्यूशन मॉडल का विकास हुआ।

विशेषता यह है कि विभिन्न ट्रैफ़िक स्रोतों के बीच रूपांतरण और इन रूपांतरणों का मूल्य कैसे वितरित किया जाता है। उदाहरण के लिए, Google Analytics डिफ़ॉल्ट रूप से अंतिम अप्रत्यक्ष क्लिक एट्रिब्यूशन मॉडल का उपयोग करता है। यही है, मूल्य का 100% प्रत्यक्ष संक्रमण से पहले मौजूद इंटरैक्शन की श्रृंखला में अंतिम चैनल को सौंपा जाएगा। इस मॉडल का नुकसान यह है कि हम यह नहीं जानते कि अन्य चैनलों की भूमिका कितनी महत्वपूर्ण है - अगर हम उन्हें मना करते हैं, तो किस संभावना के साथ खरीदारी अभी भी होने वाली है?

हमारी कंपनी B2B के लिए सास का एक विशिष्ट प्रतिनिधि है। यही है, परीक्षण, मासिक सदस्यता, कई टैरिफ। ऐसे व्यवसायों में, उपयोगकर्ता जिस फ़नल का अनुसरण कर रहा है, वह गैर-रेखीय है, जिसके कई चरण साइट पर ट्रैक नहीं किए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए, डेमो, व्यक्तिगत पत्र, कॉल, मीटिंग, सम्मेलन आयोजित करना। इस सूची के कार्यों का कुछ हिस्सा बिक्री विभाग, कुछ विपणन या ग्राहक सहायता द्वारा बंद किया जाता है, और उनमें से प्रत्येक के योगदान का मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है। हमने जिम्मेदारी के पांच मुख्य क्षेत्रों की पहचान की है:

• विपणन
• उपायों
• बिक्री
• ग्राहक सहायता (ग्राहक की सफलता और समर्थन)
• उत्पाद विकास

यह समझना आवश्यक था कि प्रत्येक विभाग कितना लाभ लाता है, अधिक समय और धन आवंटित करने में क्या लगता है, और क्या मना करना है। ऐसा करने के लिए, प्रयासों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करें। प्रयासों से हमारा मतलब है कि आय पैदा करने के उद्देश्य से पूरी तरह से कार्रवाई: प्रासंगिक विज्ञापन देना, वेबिनार आयोजित करना, ग्राहकों के साथ बैठकें, आदि।

क्या विशेषता है?

बी 2 सी परियोजनाओं के पास इस प्रश्न का स्पष्ट उत्तर है। यदि व्यवसाय लेनदेन योग्य है, तो प्रत्येक लेनदेन से होने वाली आय को जिम्मेदार ठहराया जाता है। यदि गैर-लेन-देन, रूपांतरणों की संख्या।
जब निर्णय लेना है कि क्या विशेषता है, तो हमने कई विकल्पों को देखा:

पहला भुगतान

इस विकल्प को छोड़ दिया गया क्योंकि यह एक सदस्यता सेवा के लिए उपयुक्त नहीं है, जो न केवल पहले भुगतान पर विचार करना महत्वपूर्ण है, बल्कि सभी बाद वाले भी हैं। इसके अलावा, ग्राहकों को आकर्षित करने के उद्देश्य (पहले भुगतान) और ग्राहक प्रतिधारण (बार-बार भुगतान) विभिन्न टीमों की जिम्मेदारी के क्षेत्र हैं, जिन्हें हम अलग-अलग मूल्यांकन करना चाहते हैं।

LTV या पूर्वनिर्धारित LTV

ये विकल्प बेहतर हैं, लेकिन ग्राहक द्वारा सेवा का उपयोग बंद कर दिए जाने के बाद ही LTV मज़बूती से जाना जाता है। और पूर्वानुमानित LTV एक अस्थिर और पूरी तरह से सटीक संकेतक नहीं है, यह दृढ़ता से कंपनी के आकार पर निर्भर करता है और ग्राहक किस टैरिफ योजना का चयन करेगा। इसलिए, हम तीसरे विकल्प पर बस गए।

पूर्वानुमानित LTV माइनस ऑल-टाइम भुगतान प्राप्त किया

हम अनुमानित LTV लेते हैं और इससे प्राप्त भुगतानों के मूल्यों को घटाते हैं। उदाहरण के लिए, यदि ग्राहक का अनुमानित LTV $ 1000 है, तो वह हमें $ 100 प्रति माह का भुगतान करता है और पहले ही 3 बार भुगतान कर चुका है, तो पहले भुगतान का मूल्य $ 700 होगा अर्थात्। $ 1000 - (3x $ 100)। 6 महीने के बाद, उसी ग्राहक के लिए, $ 400 को पहले भुगतान के लिए जिम्मेदार ठहराया जाएगा, अर्थात्। $ 1000 - (6x $ 100)।

क्या और कैसे करें विशेषता?

किसी भी एट्रिब्यूशन मॉडल के लिए एक महत्वपूर्ण जाँच: कुल रक्षित आय उस आय के बराबर होनी चाहिए जो वास्तव में व्यवसाय को प्राप्त हुई है ।

उदाहरण के लिए, संबंधित रूपांतरण या पहले और अंतिम क्लिक के लिए एट्रिब्यूशन मॉडल का एक साथ उपयोग इस नुकसान से ग्रस्त हैं: एक ही आय कई बार जिम्मेदार होती है। इसलिए, मूल्यांकन से पहले, हमारे लिए व्यवसाय के सभी प्रयासों को पूरी तरह से संयोजित करना और वास्तविक आय को पहले से ही लागू करना महत्वपूर्ण था।

अलग-अलग मॉडल बनाना गलत होगा जो बिक्री के बीच राजस्व वितरित करते हैं, फिर विपणन और इसी तरह। क्योंकि बिक्री विभाग का प्रमुख अपने कर्मचारियों के बीच आकर्षित लेनदेन से आय का वितरण कर सकता है, और विपणन प्रबंधक - अपने हिसाब से। नतीजतन, सभी अच्छी तरह से किया, केवल अर्जित की तुलना में फिर से जिम्मेदार ठहराया।

मुझे जिम्मेदारी के क्षेत्रों के भीतर और प्रत्येक क्षेत्र के लिए क्लाइंट के जीवन से सभी घटनाओं को उजागर करने के लिए प्रयासों को वर्गीकृत करना पड़ा। परिणाम पांच श्रेणियों में चालीस घटनाओं के बारे में था - उनमें से कुछ उदाहरण यहां दिए गए हैं:

मार्केटिंग : एसएमएम, कंटेंट मार्केटिंग, वेबिनार, पेड विज्ञापन, ईमेल मार्केटिंग, पीआर
कार्यक्रम : टिकट खरीदना, सम्मेलन की वेबसाइट पर जाना
बिक्री : डेमो, व्यक्तिगत पत्र, कॉल, मीटिंग, चैट
उत्पाद : परीक्षण, Freemium, हमारे अन्य उत्पादों
ग्राहक सहायता : व्यक्तिगत पत्र, ग्राहकों के अनुरोधों के जवाब, चैट, बैठकें

यह हमारे फेशन मॉडल में एक फ़नल टुकड़ा दिखता है:



तकनीकी रूप से, सबसे कठिन चरण डेटा एकत्रीकरण है, क्योंकि हमने जिन घटनाओं पर प्रकाश डाला है, उन्हें न केवल Google Analytics में एकत्र किया जाता है, बल्कि विभिन्न प्रकार की प्रणालियों में: SalesForce, Intercom, Gmail, Calendar, कॉन्फ़्रेंस साइट्स।

हमने इस प्रश्न को इस तरह हल किया:

1. हमने पहले ही इन सभी प्रणालियों के डेटा को एक एकल Google BigQuery रिपॉजिटरी में एकत्र कर लिया है।
2. हमारे पास एक क्रॉस-साइट कुकी है, जिसके साथ आप विभिन्न साइटों - उत्पाद पृष्ठों, विपणन पृष्ठों, सम्मेलन साइटों के बीच दर्शकों के प्रतिच्छेदन को ट्रैक कर सकते हैं, भले ही एक साइट से दूसरी साइट पर कोई सीधा संक्रमण न हो।
3. परियोजना स्तर पर घटनाओं का विश्लेषण करना संभव है (खाता आधारित बनाम उपयोगकर्ता आधारित)। उपयोगकर्ता आईडी के अलावा, हम प्रोजेक्ट आईडी को ट्रैक करते हैं और परियोजना के भीतर घटनाओं की क्रमिक श्रृंखला एकत्र करते हैं। क्योंकि बी 2 बी व्यवसाय में अक्सर ऐसा होता है कि एक उपयोगकर्ता फ़नल के माध्यम से चलना शुरू करता है, फिर दूसरा जोड़ता है, और फिर एक तीसरा आता है और भुगतान करता है।

मूल्य वितरण के तर्क के लिए, हमने अपने फ़नल-आधारित एट्रिब्यूशन मॉडल का उपयोग किया। वह इवेंट चेन्स पर अच्छा खेलती हैं। संक्षेप में, हम फ़नल पास करने के सभी संभावित विकल्पों को एकत्र करते हैं। तब हम घटनाओं (फ़नल चरणों) के बीच सभी संभावित बदलावों की संभावनाओं पर विचार करते हैं और सिद्धांत के अनुसार मूल्य वितरित करते हैं: जितना मुश्किल कदम है, उपयोगकर्ता के माध्यम से खर्च किए गए प्रयासों के लिए उतना ही अधिक मूल्यवान है।

परिणाम क्या है?

परिणामस्वरूप, हमने प्रश्न के उत्तर तैयार किए हैं "लागू प्रयास वर्तमान परिणाम को कैसे प्रभावित करते हैं?" कई तालिकाओं और एक डैशबोर्ड के रूप में।

मूल्य को छोड़कर सभी दिशाओं के आरओआई की गणना करने के लिए, हमें खर्चों की आवश्यकता है। खर्चों में हमने वेतन और अतिरिक्त खर्च दर्ज किए। उदाहरण के लिए, विपणन में यह विज्ञापन दिया जाता है, और एक उत्पाद में, इसकी तकनीकी संरचना होती है।

हमने यह भी महसूस किया कि अनुमानित आय और व्यय को ध्यान में रखना आवश्यक है। तथ्य यह है कि बी 2 बी में बिक्री चक्र बहुत लंबा है - कई मामलों में, महीने पहले स्पर्श से रूपांतरण तक गुजरते हैं। इसलिए, यदि आप हाल के महीनों के प्रयासों के मूल्य को देखते हैं, तो आपको यह आभास हो सकता है कि सब कुछ खराब है। यह धारणा गलत है, क्योंकि इन प्रयासों के एक बड़े हिस्से ने उन रूपांतरणों में योगदान दिया है जो अभी तक नहीं हुए हैं।

यहाँ रिपोर्टें हैं जो हमें एक परिणाम के रूप में मिलीं। स्क्रीनशॉट में सभी नंबर उदाहरण के लिए हैं और वास्तविक नहीं हैं।

1. जिम्मेदारी और महीनों के क्षेत्रों द्वारा आय और व्यय:



यह सारांश तालिका दिखाती है कि कैसे व्यय, नियोजित व्यय, आय और अनुमानित आय को जिम्मेदारी और महीने के क्षेत्र द्वारा वितरित किया जाता है। हमारे लिए अनुमानित आय को ध्यान में रखना महत्वपूर्ण है, क्योंकि बिक्री चक्र लंबा है - इसके बिना, उपयोगकर्ताओं को फ़नल के शीर्ष पर आकर्षित करने के उद्देश्य से किए गए प्रयासों का योगदान हमेशा बहुत कम आंका जाएगा।

यह तालिका अनुमानित आय और प्राप्त वास्तविक की तुलना करने में मदद करती है। जितना अधिक प्रयास फ़नल के साथ निर्देशित होता है, उतनी ही अधिक अनुमानित आय होती है।

2. आरओआई जिम्मेदारी के क्षेत्र द्वारा:



एक ही डेटा पर निर्मित एक अन्य धुरी तालिका में, हम देखते हैं, कुल आय और व्यय के अलावा, प्रत्येक विभाग का आरओआई। ROI बिक्री फ़नल में उनके टैब के आधार पर प्रत्येक दिशा की लाभप्रदता दिखाता है। हमारे उदाहरण में, बिक्री बल के प्रयासों का आरओआई नकारात्मक था। इसे देखते हुए, आप इस विभाग में निवेश पर पुनर्विचार कर सकते हैं।

ये रिपोर्ट यह देखने में मदद करती हैं कि हम विपणन, बिक्री आदि में कुछ प्रयास करके कितना कमाएंगे। इसके लिए धन्यवाद, आप बजट के आधार पर परिणाम अनुकरण कर सकते हैं। कुछ सीमाएँ हैं, उदाहरण के लिए, हम किसी उत्पाद पर कम खर्च नहीं कर सकते हैं।

3. प्रयासों का वास्तविक और अनुमानित मूल्य:



यह डैशबोर्ड पिछली तालिकाओं से जानकारी एकत्र करता है। सभी प्रमुख मीट्रिक इससे दिखाई देते हैं: आय, अनुमानित आय, व्यय, नियोजित व्यय और आरओआई। ऊपर दिया गया चार्ट एक ही मेट्रिक्स (ROI को छोड़कर) को महीने में दिखाता है। पाई चार्ट जिम्मेदारी के क्षेत्र द्वारा आय के वितरण को दर्शाता है। बार ग्राफ यह स्पष्ट करता है कि आरओआई को जिम्मेदारी वाले क्षेत्रों में कैसे वितरित किया गया था।

कृपया ध्यान दें कि प्रत्येक अगले महीने में अनुमानित आय (ऊपरी ग्राफ़ में हल्का हरा) का हिस्सा बड़ा है, लेकिन समय के साथ, डेटा को परिष्कृत किया जाएगा और वास्तविक आय में बड़ा हिस्सा लगेगा।

सारांश

1. हमें एक एट्रिब्यूशन मॉडल मिला है जो सभी व्यावसायिक प्रयासों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करता है: विपणन, बिक्री, उत्पाद, घटनाओं और ग्राहक सफलता। यह महत्वपूर्ण है, क्योंकि यदि हम प्रत्येक दिशा का अलग-अलग मूल्यांकन करते हैं (केवल विपणन या केवल बिक्री), तो वास्तव में प्राप्त होने की तुलना में अधिक राजस्व को जिम्मेदार ठहराया जाता है। उसी समय, एक मॉडल आपको उच्च-स्तरीय चित्र, साथ ही साथ प्रत्येक विभाग के लिए विवरण देखने की अनुमति देता है।
2. हमने यह सुनिश्चित किया कि केवल वह जो मापने योग्य हो, उसका मूल्यांकन किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, हमारे मॉडल के पहले संस्करणों ने बिक्री टीम के कुछ प्रयासों को कम करके आंका था जिन्हें ट्रैक नहीं किया गया था। नतीजतन, हमने इस विभाग की अधिकांश कार्रवाइयों को डिजिटल कर दिया: ग्राहकों को सभी पत्र, बैठकें और फोन कॉल।
3. हमने निष्कर्ष निकाला कि लंबी बिक्री चक्र और मासिक भुगतान के कारण, हमारे लिए अनुमानित आय को ध्यान में रखना महत्वपूर्ण है। क्योंकि वर्तमान क्रियाएं थोड़ी देर बाद ही परिणाम की ओर ले जाएंगी। हम पहले भुगतान को परिवर्तित करने में बहुत प्रयास करते हैं, लेकिन फिर ग्राहक लंबे समय तक हमारे साथ रहते हैं।
4. विभागों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने के बाद, यह समझने के लिए चैनलों की क्षमता पर विचार करना महत्वपूर्ण है कि पैसा और समय कहां निवेश करना जारी रखना चाहिए, और कहां नहीं। यदि कोई भी निर्देश लागत-प्रभावी है, तो आपको अपने आप से यह पूछने की आवश्यकता है कि यह कितना तराजू है, अर्थात इस चैनल की कितनी क्षमता समाप्त हो गई है। हमारे मामले में, विपणन प्रयासों के शास्त्रीय आकलन की तरह, एक बिंदु है जिसके बाद एक चैनल की लागत में वृद्धि अतिरिक्त आय प्रदान करने के लिए बंद हो जाएगी और केवल इस चैनल की लागत में वृद्धि का कारण बनेगी।