मार्केटिंग में तेज़ी आ गई है

दस साल पहले Adobe में ग्रोथ मार्केटिंग परफ़ॉर्मेंस के वाइस प्रेसिडेंट मैट शार्फ़ को मार्केटिंग मेज़रमेंट में फ़्रेगमेंटेड लैंडस्केप का सामना करना पड़ा था. मार्केटिंग चैनल्स एक-दूसरे से अलग-अलग ऑपरेट करते थे और इनके पास डिस्पले, पेड सर्च, और सोशल जैसे हर चैनल के लिए अलग-अलग एग्ज़िक्यूशन टीम्स थीं.

फ़ायनेंस में मार्केटिंग के कॉन्ट्रिब्यूशन्स को रिपोर्ट करना चैलेंजिंग काम था क्योंकि हर चैनल अक्सर अलग-अलग KPIs के साथ इंडिपेंडेट रूप से मेज़र किया जाता था. इससे अलग-अलग चैनल्स में परफ़ॉर्मेंस की तुलना करना या इन KPIs को फ़ायनेंस के अहम फ़ोकस: आमदनी के साथ अलाइन करना मुश्किल हो गया. यह समस्या तब और बढ़ जाती थी जब कुछ KPIs कभी-कभी आमदनी के ट्रेंड्स से अलग होते थे जिससे मार्केटिंग और फ़ायनेंस के बीच रिश्तों में और अधिक खिंचाव आ जाता था.

“इस अप्रोच के कारण अलग-अलग चैनल्स में रिपोर्टिंग कंसिस्टेंट नहीं होती थी — यह हमेशा एक जैसी नहीं होती थी. इससे फ़ायनेंस के साथ बजट और मार्केटिंग से कॉन्ट्रिब्यूशन के बारे में सॉफ़िस्टिकेटेड कॉन्वर्सेशन्स करने के लिए, और बिज़नेस में हमारे कॉन्ट्रिब्यूशन को स्केल करने के रास्ते खोजने के लिए हमारी क्षमता भी सीमित हो गई,” शार्फ़ ने बताया.

Adobe के मार्केटिंग ऑर्गनाइज़ेशन ने ज़्यादा यूनिफ़ाइड अप्रोच की ज़रूरत को समझते हुए ऐसा सॉल्यूशन बनाने की अगुवाई की जो आज Adobe Mix Modeler बन गया है जो कि ऐसा AI-पावर्ड टूल है जो मेज़रमेंट और प्लानिंग को सिंगल प्लेटफ़ॉर्म में इंटीग्रेट करता है.

Mix Modeler से शार्फ़ और उनकी टीम ज़्यादा से ज़्यादा रिटर्न के लिए उनके मार्केटिंग डॉलर्स को इनवेस्ट करने की जगह के बारे में कंसिस्टेंट, कॉम्प्रिहेंसिव इनसाइट्स देते हुए सभी चैनल्स में डेटा को एनालाइज़ कर सकती थी. इससे मार्केटिंग टीम में मार्केटिंग को बिज़नेस ग्रोथ के अहम ड्राइवर के रूप में रखते हुए आमदनी और ROI जैसे मेट्रिक्स के आधार पर अधिक तेज़, ज़्यादा सोचे-समझे फ़ैसले लेने का आत्मविश्वास जगा.

एक फ़ीचर्ड मीडिया लैंडस्केप में मेज़रमेंट को यूनिफ़ाई करना

Mix Modeler को तैयार करने से पहले शार्फ़ की टीम रिटेल मीडिया, कनेक्टेड TV, और इन्फ़्लुएंसर मार्केटिंग जैसे उभरते हुए एडवर्टाइज़िंग प्लेटफ़ॉर्म्स की कामयाबी को मेज़र करने में परेशानी का सामना कर रही थी. “हम पेड सर्च, डिस्पले, और ईमेल जैसे आसानी से मेज़र किए जा सकने वाले चैनल्स की ओर जाते थे. लेकिन सॉफ़िस्टिकेटेड मेज़रमेंट टूल्स की कमी के कारण नए, ज़्यादा संभावनाओं वाले प्लेटफ़ॉर्म्स को एक्सप्लोर करने की हमारी क्षमता सीमित थी. ऐसा नहीं था कि हम चाहते नहीं थे, लेकिन हम उस पर निर्भर करने से नहीं हट रहे थे जिसे हम उस समय असरदार ढंग से मेज़र कर सकते थे जिससे बिज़नेस में हमारा कॉन्ट्रिब्यूशन बढ़ नहीं पा रहा था,” शार्फ़ का कहना है.

एक और अहम रुकावट प्राइवेसी रेग्युलेशन्स का बढ़ना थी जिससे सटीक डेटा इकट्ठा करना और ज़्यादा मुश्किल हो गया था. थर्ड-पार्टी कुकीज़ को धीरे-धीरे खत्म कर दिया गया था, और इससे डिस्पले एडवर्टाइज़िंग जैसे पहले से स्थापित चैनल्स भी वैल्यूएबल ट्रैकिंग इनसाइट्स खोने लगे.

“हमने महसूस किया कि कुकी-बेस्ड एट्रिब्यूशन मॉडल्स पर हमारी निर्भरता हमें जितनी दूर तक ले जा सकती थी, उतनी दूर ले जा चुकी है. जैसे-जैसे कुकीज़ ने अपनी विश्वसनीयता खोना शुरू किया, खासतौर पर जिन चैनल्स पर हम एक्सप्लोर करना चाहते थे, हम समझ चुके थे कि हमें बदलाव करने की ज़रूरत है. अब इन समस्याओं के साथ बार-बार कोशिशें करना काफ़ी नहीं था — हमें अपनी स्ट्रैटेजी को फ़्यूचर-प्रूफ़ बनाने के लिए आगे देखना था जहाँ इंडस्ट्री जा रही थी,” शार्फ़ बताते हैं.

साथ ही मार्केटिंग लैंडस्केप भी तेज़ी से बदल रहा था, और शार्फ़ की टीम को ट्रेंड्स, कॉम्पटिटर एक्टिविटीज़, और कंज़्यूमर के बदलते हुए बर्ताव के मुताबिक चलने के लिए अधिक तेज़ इनसाइट्स की ज़रूरत थी. बाजार के बदलावों पर तेज़ी से कार्रवाई करने के दबाव के कारण मार्केटिंग मेज़रमेंट के लिए एक नए अप्रोच की ज़रूरत थी.

सॉल्यूशन को डेवलप करना

शार्फ़ और उनकी टीम इन चैलेंजेज़ का सामना करते हुए AI-पावर्ड सॉल्यूशन Mix Modeler बनाने की ओर बढ़े जो कुकी-बेस्ड मेज़रमेंट की सीमाओं से आगे बढ़ सकता था और बदलते हुए मार्केटिंग लैंडस्केप के हिसाब से ढल सकता था. टॉप-डाउन और बॉटम-अप डेटा को यूनिफ़ाई करने के लिए डिज़ाइन किया गया यह सॉल्यूशन लगभग रियल-टाइम परफ़ॉर्मेंस एनालिसिस को मुमकिन बनाता है और नए चैनल्स के साथ तेज़ी से एक्सपेरीमेंट करने की क्षमता को सपोर्ट करने वाले प्रिडिक्टिव इनसाइट्स देता है जिससे ज़्यादा अलग-अलग मीडिया मिक्स मिल सकता है. यह मॉडर्न सॉल्यूशन Adobe की मार्कटिंग टीम को अधिक तेज़, ज़्यादा सोचे-समझे फ़ैसले लेने में मदद करता है जिससे तेज़ी से बदल रहे मार्केट में ग्रोथ और मज़बूती बढ़ती है.

अब टीम लगातार बढ़ते असर को मेज़र कर सकती है — ऐसा कॉन्ट्रिब्यूशन जिसे सभी चैनल्स में मार्केटिंग एक्टिविटी की बेसलाइन के टॉप पर एट्रिब्यूट किया जा सकता है — जिससे वे आत्मविश्वास के साथ मीडिया खर्च को ऑप्टिमाइज़ कर सकते हैं. शार्फ़ का कहना है, “Mix Modeler से हमें अंदाज़े को चैनल और कैम्पेन मेज़रमेंट से बाहर करने में मदद मिलती है, जिससे हम ज़्यादा आत्मविश्वास और सटीकता से नए चैनल्स को एक्सप्लोर कर पाते हैं.” इस सॉल्यूशन की पेटेंट-पेंडिंग, बायडायरेक्शनल ट्रांसफ़र लर्निंग टेक्नोलॉजी से टीम एग्रीगेट और ज़्यादा ग्रैन्यूलर लेवल्स पर डेटा को यूनिफ़ाई कर पाती है जिससे शुरुआत में इनकंसिस्टेंट मेट्रिक्स के साथ आ रही समान चीज़ों की तुलना करने की समस्या हल हो गई. टॉप-डाउन और बॉटम-अप इनसाइट्स को अलाइन करके वे अब कैम्पेन के नतीजों का सटीक ढंग से पहले से अनुमान लगा सकते हैं, आत्मविश्वास के साथ बजट एलोकेट कर सकते हैं, और ज़्यादा असर के लिए रियल-टाइम एडजस्टमेंट्स कर सकते हैं.

एक अहम नतीजा मार्केटिंग और फ़ायनेंस टीम्स के बीच बेहतर कोलैबोरेशन है. अब शार्फ़ की टीम इस पर चर्चा कर सकती है कि उनकी मार्केटिंग कोशिशें मार्केटिंग को लाभ का अहम आधार बनाते हुए और फ़ायनेंस का उनकी बजट सिफ़ारिशों और भविष्य की इनवेस्टमेंट स्ट्रैटेजीज़ में आत्मविश्वास बनाए रखते हुए तिमाही बिज़नेस टार्गेट्स और जोखिम प्रोफ़ाइल्स के साथ कैसे अलाइन करती हैं. “हमारा अपनी फ़ायनेंस टीम के साथ बहुत गहरा रिश्ता है. अब हम उनके साथ बैठते हैं और देखते हैं कि हमारे टार्गेट्स बड़े पैमाने पर बिज़नेस KPIs के साथ कैसे अलाइन करते हैं,” शार्फ़ का कहना है. “यह उस प्वाइंट पर आ गया है जहाँ वे हमारे अनुमानों पर देवता के वचन की तरह भरोसा करते हैं, और हम इस बारे में सॉफ़िस्टिकेटेड कॉन्वर्सेशन्स कर सकते हैं कि मार्केटिंग में क्या कवर किया जा सकता है, कहाँ-कहाँ कमियाँ हो सकती हैं, और हम इन गोल्स को पाने के लिए चैनल्स को कैसे एक्सपैन्ड या एडजस्ट कर सकते हैं.” उसी बॉटम-लाइन मेट्रिक — आमदनी — के साथ अलाइन करके Mix Modeler दोनों टीम्स को एक जैसी बात बोलने में सक्षम बनाता है, जिससे एक शेयर्ड समझ और ग्रोथ का विज़न बनता है.

वो दिल लद गए जब Adobe परफ़ॉर्मेंस डेटा के लिए मीडिया एजेंसीज़ पर निर्भर करता था, और यह ऐसा बदलाव है जिससे इनसाइट्स को मैनेज करने के तरीके को स्ट्रीमलाइन किया गया है. शार्फ़ और उनकी टीम अब Adobe के डेटा की ज़्यादा ओनरशिप ले सकती है जिससे ट्रांसपेरेंसी और सभी गोल्स के साथ अलाइनमेंट एनश्योर किया जा सकता है. इस टूल से टीम ज़्यादा डिटेल में इनसाइट्स भी जेनरेट कर सकती है और एजेंसी पार्टनर्स के साथ शेयर कर सकती है जिससे मीडिया पार्टनर्स को नतीजे लाने वाली टार्गेटिंग स्ट्रैटेजीज़ और तरकीबों का पता लगाने और उन्हें लागू करने पर फ़ोकस करने की ताकत मिलती है. इस सॉल्यूशन ने Adobe और इसके मीडिया पार्टनर्स के बीच ज़्यादा बैलेंस्ड और कोलैबोरेटिव रिश्तों को बढ़ावा देने के लिए मददगार कैटेलिस्ट के रूप में काम किया है.

“हमने अपनी एजेंसी टीम्स के साथ मज़बूत पार्टनरशिप बनाई है, जहाँ हम हफ़्ते-दर-हफ़्ते आधार पर उन्हें अपने यहाँ लाते हैं. हम साथ मिलकर Mix Modeler से ग्लोबल नतीजों को एनालाइज़ करते हैं और इस बारे में कोलैबोरेट करते हैं कि क्या काम कर रहा है और क्या नहीं,” शार्फ़ बताते हैं.

सभी चैनल्स में कामयाबी को मेज़र करना

मार्केटिंग मेज़रमेंट और प्लानिंग टूल को इम्प्लीमेंट करने के बाद से Adobe के यहाँ मार्केटिंग ऑपरेशन्स में मेज़रेबल सुधार हुए हैं. इस ऑप्टिमाइज़ेशन से पिछले पाँच सालों में मीडिया खर्च में 80% ज़्यादा रिटर्न आया है और इसने ग्लोबल रूप से Adobe के Digital Media प्रोडक्ट्स के लिए सब्सक्रिप्शन ग्रोथ में मीडिया की हिस्सेदारी में 75% की बढ़ोतरी में अहम भूमिका निभाई है.

फ़्रीक्वेंट, डेटा-ड्रिवन इनसाइट्स का लाभ उठाते हुए टीम ज़्यादा तेज़ स्पीड से मीडिया खर्च को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए स्ट्रैटेजीज़ को एडजस्ट कर सकती है. इस तेज़ी से Adobe सभी कैम्पेन्स में ROI को अधिकतम कर पाया है और स्केलेबल कामयाबी के लिए फ़ाउंडेशन तैयार कर पाया है. “Mix Modeler से हम तिमाही के अंदर और तिमाही इंटरवेल्स में सटीकता के साथ ऑप्टिमाइज़ कर पाते हैं. परफ़ॉर्मेंस डेटा का लगातार आकलन करते हुए हम तेज़ी से बजट्स को दोबारा एलोकेट कर सकते हैं और बिज़नेस के बदलावों के हिसाब से अपनी स्ट्रैटेजी को फ़ाइन-ट्यून कर सकते हैं, और इससे मार्केटिंग Adobe के लिए कंसिस्टेंट, ग्रोथ-ड्राइविंग फोर्स बन जाती है,” शार्फ़ कहते हैं.

आगे की तरफ देखना

Adobe अपनी मार्केटिंग स्ट्रैटेजीज़ को लागातार बेहतर बना रहा है, तो यह सॉल्यूशन इनोवेशन को आगे बढ़ाने में अहम रोल निभाएगा.

“Mix Modeler ने हमें सभी ऑर्गनाइज़ेशन्स के सामने मौजूद मेज़रमेंट चैलेंजेज़ से निपटने के बजाय सभी चैनल्स में अपने इनवेस्टमेंट मिक्स को बढ़ाने के लिए लीडिंग पोज़ीशन दी है. इस फ़ाउंडेशन से हम बिज़नेस गोल्स, प्रोडक्ट एरियाज़, परफ़ॉर्मेंस मेट्रिक्स, और कस्टमर स्टेजेज़ की बड़ी रेंज के लिए अपनी मेज़रमेंट अप्रोचेज़ को बेहतर बना पाएँगे और इन्हें बढ़ा पाएँगे,” शार्फ़ कहते हैं.

Adobe की कामयाबी इंडस्ट्री में एक बड़े ट्रेंड को उजागर करती है: तेज़ी, सटीकता, और ट्रांसपेरेंसी को प्राइऑरटाइज़ करने वाले डेटा-ड्रिवन मार्केटिंग मेज़रमेंट की ओर शिफ़्ट. हालाँकि Mix Modeler हाल ही में सामान्य रूप से उपलब्ध हो गया है, फिर भी यह तकरीबन एक दशक पहले इंटर्नल लेवल पर शुरू हुआ था और इसे लगातार रिफ़ाइन किया गया है, और इसने कंपनी के मल्टी-बिलियन-डॉलर मार्केटिंग ऑपरेशन्स को सपोर्ट किया है. अपनी अप्रोच को लगातार बढ़ाने के वादे के साथ Adobe मॉडर्न मार्केटर की बदलती हुई ज़रूरतों को पूरा करने के लिए अच्छी हालत में है.

यह पता लगाने के लिए यह गाइड पढ़ें कि आप Adobe Mix Modeler से मार्केटिंग ROI को कैसे अधिकतम कर सकते हैं.

उसके बाद यह जानने के लिए यह Adobe वेबिनार देखें कि Mix Modeler आपकी प्लानिंग और मेज़रमेंट स्ट्रैटेजीज़ को कैसे बेहतर बना सकता है: AI-ड्रिवन मार्केटिंग: एडवांस्ड मार्केटिंग मेज़रमेंट से अपनी स्ट्रैटेजी को बेहतर बनाएँ.