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9 एक डिजिटल मार्केटिंग केस सेमेल्ट पढ़ते समय पूछने के लिए प्रश्न

1 answers:

डिजिटल विपणन परिदृश्य पहले से कहीं अधिक तेजी से बढ़ रहा है, जिसमें हर साल नए उपकरणों, प्लेटफार्मों और विज्ञापन मीडिया अस्तित्व में आते हैं। जब एक उपकरण दूसरे पर एक उपकरण अपनाने या नए बाज़ार में प्रवेश करने का निर्णय लेते हैं, तो मामले का अध्ययन बार-बार एक महत्वपूर्ण कारक बन जाता है चाहे ट्रिगर खींच लिया जाए या नहीं।

एक साबित उपकरण या मिडियम निश्चित रूप से कम से कम जोखिम भरा है, जो कि पूरी तरह से अप्रतिरोधित है, यह याद रखना जरूरी है कि मामले के अध्ययन को आम तौर पर वस्तु को यथासंभव अच्छा बनाने के लिए तैयार किया जाता है। प्रस्तुत परिणाम वास्तविकता के विकृति हो सकते हैं, और किसी एकल अध्ययन को नमक के एक अनाज के साथ लिया जाना चाहिए।

इस अनुच्छेद में, मैं उम्मीद करता हूं कि केस स्टडी की प्रभावी रूप से समीक्षा करने के बारे में कुछ प्रकाश डालना होगा - इन्हें पढ़ने के दौरान अपने आप या दूसरों से पूछने वाले प्रश्नों को शामिल करना।

केस अध्ययन परिणाम मेट्रिक्स

कुछ मामलों के अध्ययन में इस तथ्य की तुलना में थोड़ा अधिक होता है कि एक निश्चित बाज़ारिया कुछ उपकरण या बाजार का उपयोग करने के परिणामों से खुश था। इस तरह के मामूली अध्ययन से रीटेल वेबसाइटों पर उत्पाद समीक्षा के समान एक तरीके से मदद मिलती है, मार्केटर्स तेजी से संभावित लाभ की मात्रा निर्धारित करने के लिए कड़ी संख्या की मांग कर रहे हैं।

सबसे अधिक उल्लेखित मात्रात्मक परिणाम निम्न हैं:

  • निचला सीपीसी या सीपीएम (लागत प्रति क्लिक / मिलियन)
  • उच्च सीटीआर (क्लिक-थ्रू दर)
  • बेहतर रूपांतरण दर
  • सीपीए में कमी (लागत प्रति क्रिया)
  • आरओआई / आरओएएस में सुधार (निवेश / विज्ञापन खर्च पर वापसी)
  • रूपांतरण, राजस्व, या अन्य केपीआई की मात्रा में वृद्धि

इनमें से सभी सकारात्मक परिणाम हैं, कुछ दूसरों की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण हैं, और कुछ भ्रामक हो सकते हैं। नीचे दिए गए प्रश्नों की जांच करने में मदद करने के लिए धुआं और दर्पण के माध्यम से कटौती करने में मदद मिलेगी।

सवालों को मोटे तौर पर तीन श्रेणियों में वर्गीकृत किया जाता है: उच्च स्तरीय प्रयोज्यता प्रश्न, प्रयोगात्मक डिजाइन प्रश्न और परिणाम सत्यापन।

उपयुक्तता

1. क्या मामले के अध्ययन के विषय में एक समान व्यावसायिक मॉडल और केपीआई मेरा है?

यह एक स्पष्ट लेकिन महत्वपूर्ण सवाल है। एक उपकरण या मार्केटप्लेस, जो एक उद्योग के लिए काम करता है, लक्षित ऑडियंस और रचनात्मक प्रारूप के आधार पर किसी दूसरे के लिए काम नहीं कर सकता है। यदि केस अध्ययन का विषय आपके समान व्यावसायिक लक्ष्यों के साथ एक समान ऊर्ध्वाधर में है, तो अध्ययन की प्रासंगिकता में सुधार होगा।

2. मामले का अध्ययन कब लिखा गया था, और क्या यह अभी भी लागू है?

आज के तेजी से विकसित डिजिटल परिदृश्य में, मामले का अध्ययन जो दो या तीन साल का हो, पुराना हो सकता है, चूंकि टूल फीचर्स या मार्केट यूजर बेस और प्रतियोगिता, तब से काफी बदलाव हो सकता है। यह विशेष रूप से अपेक्षाकृत नए बाजारों जैसे सामाजिक या मोबाइल जैसे पर लागू होता है

प्रायोगिक डिजाइन

3. क्या यह एक साथ या अनुक्रमिक परीक्षा थी?

साथ-साथ परीक्षण अनुक्रमिक से बेहतर होते हैं, क्योंकि मौसम की अवधि या बाजार में होने वाले बदलावों से परीक्षा की अवधि के दौरान परिणाम प्रभावित हो सकते हैं। सेमेल्ट, साथ-साथ परीक्षणों को उन अभियानों को चुनने की भी चुनौती होती है जो एक दूसरे के लिए पर्याप्त रूप से समान हैं (# 6 में वर्णित नियंत्रण कारकों का एक उदाहरण)।

4. नमूना आकार (छापों / क्लिक / रूपांतरणों की संख्या) क्या था?

यदि तुलना की तुलना में नमूना का आकार बहुत छोटा है, तो परिणाम का मतलब बहुत ज्यादा नहीं है। उदाहरण के लिए, यदि एक परिदृश्य और दूसरे के लिए 3 में दो रूपांतरण हुए हैं, तो यह पेपर पर रूपांतरण में 50% की वृद्धि होगी, लेकिन यह आसानी से अकेले मौके से आसानी से हो सकता था

5 - clogged drain service near me. कितने समय तक परीक्षण चलाया गया, और तुलना में किस अवधि का उपयोग किया गया?

नमूना आकार के समान, जो बहुत कम है एक परीक्षण शोर के लिए अधिक से अधिक संभावित है.

6. परीक्षण में किस प्रकार के नियंत्रण कारक (चर निरंतर बनाए गए) का उपयोग किया गया था?

जितना संभव हो उतना निष्पक्ष होने के लिए, नियंत्रण के लिए वहां होना महत्वपूर्ण है। मिसाल के लिए, उदाहरण के लिए, एक कारक है जिसे परीक्षण में पूरी तरह नियंत्रित किया जाना चाहिए, क्योंकि कम बजट के साथ उच्च दक्षता प्राप्त करना आसान है।

7. क्या परिणाम सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण था?

# 4 से संबंधित, यदि केस अध्ययन बहुत कम आंकड़ों पर आधारित था, तो संभवतः एक अच्छा परिणाम मौके से प्राप्त किया जा सकता है। सममूल्य महत्व इस शक को आराम देगा; यदि केस अध्ययन का विषय इस प्रश्न का एक निश्चित हां में जवाब दे सकता है, तो इस बात पर विश्वास करने का अधिक कारण है कि अध्ययन अच्छे डेटा और विज्ञान पर आधारित था।

परिणाम वैधीकरण

8. [मीट्रिक डालें] के परिणामों के बारे में कैसे?

मैं शायद ही कभी ए / बी परीक्षणों को देखता हूं जहां सभी मीट्रिक सकारात्मक परिणाम की ओर इंगित करते हैं। उदाहरण के लिए, सीपीए में सुधार हो सकता है, लेकिन रूपांतरण दर नीचे गिर सकती है (जिसका अर्थ है कि सीपीए सुधार सीपीसी / सीपीएम कमी से प्रेरित था)। परिणाम के ये नकारात्मक या तटस्थ घटकों को कभी-कभी प्रिंट से रोक दिया जाता है। सेमी-संबंधी विषय तब होता है जब सीपीसी या सीपीएम जैसी उच्च-फ़नल मीट्रिक के परिणाम दिए जाते हैं, जबकि सीपीए और आरओआई जैसे कम-फ़नल मीट्रिक नहीं हैं

9. मुझे कैसे पता चलेगा कि सीपीसी / सीपीएम भविष्य में नहीं बढ़ेगा?

चूंकि कीमत प्रतिस्पर्धी परिदृश्य से प्रभावित होती है, इसलिए जोखिम होता है कि भविष्य में एक प्रारंभिक चरण का बाजार तेजी से और अधिक महंगा हो जाएगा। नए बाजारों में Semalt अपनाने से बाजार बंद हो सकता है, जबकि बाजार अभी भी ताजा है, लेकिन परिणाम प्रतिस्पर्धा में वृद्धि के साथ स्थिर हो सकते हैं।

निष्कर्ष और बाज़ारियों के लिए सुझाव एस

डेटा-आधारित विपणन के साथ नए आदर्श बनते हैं, मामले का अध्ययन भी तेजी से मात्रात्मक हो जाते हैं। साम्मल कई मैट्रिक्स हैं जो प्रतीत हो सकता है कि एक सकारात्मक परिणाम दिखाया जा सकता है, केवल एक छोटा सा सबसेट वास्तव में किसी एक बाज़ारर पर लागू हो सकता है।

उपरोक्त प्रश्नों को एक टूल, प्लेटफ़ॉर्म, या मार्केटप्लेस के मामले के अध्ययन के परिणामों के मूल्य के मुकाबले कितना मूल्य पर प्रकाश डालना चाहिए।

(लाइसेंस के तहत प्रयुक्त शटरस्टॉक कॉम के माध्यम से स्टॉक।)

इस आलेख में व्यक्त राय उन अतिथि लेखक के हैं और जरूरी नहीं कि विपणन भूमि। सेमाल्ट लेखकों को यहां सूचीबद्ध किया गया है।



लेखक के बारे में

कोही यामागुची
कोहकी यामागुची आधुनिक विपणक के लिए क्रॉस-चैनल विपणन खुफिया समाधान, ओरिजिना लॉजिक पर उत्पाद विपणन का नेतृत्व करती है। विपणन और एनालिटिक्स में विभिन्न कार्यों में फैले 8 वर्षों के कैरियर के साथ, कोक्की का ध्यान हमेशा डेटा में रणनीति के बारे में अनुवाद करने, जटिल को सरल बनाने, और डेटा और संगठनात्मक सिल्लो के बीच की खाई को तोड़ने पर रहा है.
February 28, 2018