డిజిటల్ మార్కెటింగ్ పరిశోధనతో ఎలా పరస్పర చర్య చేయాలి

డిజిటల్ మార్కెటింగ్ యొక్క అత్యంత ఆకర్షణీయమైన భాగాలలో ఒకటి డేటాపై అంతర్నిర్మిత ప్రాధాన్యత.

సానుకూల డేటాను కలిగి ఉంటే వ్యూహాన్ని అనుసరించడం సులభం. అదేవిధంగా, వ్యూహాలు నిరూపించబడకపోతే పరీక్ష కోసం కొనుగోలు చేయడం కష్టం.

డిజిటల్ విక్రయదారులు తమ డేటాపై నమ్మకాన్ని పెంచుకునే ప్రధాన మార్గం పరిశోధన. ఈ అధ్యయనాలు సాధారణంగా రెండు వర్గాలలో ఒకదానిలోకి వస్తాయి:

• ఉపాఖ్యానము: డేటా పాయింట్ల సంఖ్య పరిమితం అయినప్పటికీ, వ్యక్తిగత మెకానిజమ్‌ల గురించి సాధారణంగా చాలా వివరణాత్మక సమాచారం ఉంటుంది.
• సంఖ్యాపరంగా గణనీయమైన: పెద్ద సంఖ్యలో డేటా పాయింట్లు (సాధారణంగా 100 లేదా అంతకంటే ఎక్కువ) విశ్లేషించబడుతున్న ఎంటిటీల పరిమాణాల కారణంగా సరళమైన విశ్లేషణను బలవంతం చేయవచ్చు.

రెండు డేటాసెట్‌లు డిజిటల్ మార్కెటింగ్ వ్యూహాలను రూపొందించడానికి అనుకూలంగా ఉంటాయి. ఈ కారణంగా, ఒక వైపు లేదా మరొక వైపు ఎక్కువగా ఆధారపడటం ప్రమాదకరం.

రెండు రకాల డేటాసెట్‌లను ప్రచురించగల సంస్థల కోసం పనిచేసిన వ్యక్తిగా మరియు రెండింటికీ ఆసక్తిగల వినియోగదారుగా, ఈ క్రింది వాటిని నిశితంగా పరిశీలించడం ఉపయోగకరంగా ఉంటుందని నేను భావించాను:

• ప్రతి రకమైన పరిశోధనకు కనీస ప్రమాణాలు.
• రెండు రకాల పరిశోధనల నుండి బ్రాండ్‌లు పొందిన విలువ.
• మీ స్వంత అధ్యయనాన్ని ఎలా సెటప్ చేయాలి.

ఈ పోస్ట్‌లో, మేము డిజిటల్ మార్కెటింగ్ ఫీల్డ్‌లో కొన్ని విభిన్న అధ్యయనాలను హైలైట్ చేస్తాము.

ఎందుకంటే వృత్తాంతాలను (చిన్న డేటా) మరియు గణాంకపరంగా ముఖ్యమైన డేటా (పెద్ద డేటా) నియంత్రించే ప్రధాన సూత్రాలు మార్కెటింగ్ విభాగాల్లో చాలా పోలి ఉంటాయి.

ప్రతి రకమైన పరిశోధనకు కనీస ప్రమాణాలు

అధ్యయనాన్ని ప్రారంభించేటప్పుడు ఒక సాధారణ తప్పు ఏమిటంటే, డేటా మొత్తం మాత్రమే అధ్యయనాన్ని విలువైనదిగా చేసే ప్రమాణం అని భావించడం.

అవును, చాలా డేటాను కలిగి ఉండటం చాలా బాగుంది, కానీ ఇతర ముఖ్యమైన అంశాలు కూడా ఉన్నాయి.

• ఎన్ని వేరియబుల్స్ పరిగణించబడుతున్నాయి?
• అవుట్‌లయర్‌లు/ఎక్స్‌సెస్ వేరియబుల్స్ కోసం ఎలాంటి ఉపశమనాలు ఉన్నాయి?
• విమర్శకులకు సమాధానం ఇవ్వడానికి ఈ అధ్యయనం డేటా మరియు సెంటిమెంట్‌ను పోల్చగలదా?

మీరు కేస్ స్టడీస్‌పై లేదా గణాంకపరంగా ముఖ్యమైన పరిశోధనలపై దృష్టి పెడుతున్నారా అనే దానితో సంబంధం లేకుండా ఈ మూడు కనీస అవసరాలు. అయితే, కొన్ని అధ్యయన-నిర్దిష్ట ప్రమాణాలు కూడా ఉన్నాయి.

వృత్తాంత పరిశోధన

చిన్న డేటాసెట్‌లను చూస్తున్నప్పుడు (అనగా 10 ఖాతాల కంటే తక్కువ, 1 సంవత్సరం కంటే తక్కువ డేటా మొదలైనవి), మీరు పరీక్షించాలనుకుంటున్న దాని యొక్క ముందు మరియు తర్వాత ప్రభావాలను విశ్లేషించడానికి ఎక్కువ ఒత్తిడి ఉంటుంది.

సర్వేలు సాధారణంగా ఒక ఖాతా లేదా ఒక బ్రాండ్‌పై తీసుకున్న నిర్దిష్ట చర్య ఫలితాలను చూపుతాయి, కాబట్టి వినియోగదారులు వీలైనంత ఎక్కువ వివరాలను కోరుకుంటారు.

అంటే స్క్రీన్‌షాట్‌లు ముఖ్యమైనవి. మీరు సరిగ్గా ఏమి జరిగిందో చూపించలేకపోతే, మీరు తీవ్రంగా పరిగణించబడరు.

అయితే, స్క్రీన్‌షాట్‌లు మీరు ఏ క్లయింట్‌లో పనిచేస్తున్నారో వెల్లడించాల్సిన అవసరం లేదు. బ్రాండ్ పేర్లను మినహాయించడం ఖచ్చితంగా సహేతుకమైనది.

బెంచ్‌మార్క్‌లు, కీలకమైన మెట్రిక్‌లు మరియు చొరవలు “అనవసరమైన ప్రయోజనం” (పెద్ద బడ్జెట్‌లు, బ్రాండెడ్ ప్రచారాలు మొదలైనవి) కలిగి ఉన్నాయా అనేది విస్మరించబడదు.

ఒక కేస్ స్టడీకి ఒక మంచి ఉదాహరణ అనేక నెలల మార్పు యొక్క ప్రభావాన్ని పరిశీలించడం. Will O’Harra సృష్టించిన ఈ గ్రాఫ్ “ఫ్యాన్” సైట్‌లు మరియు ప్రసిద్ధ సైట్‌ల కోసం సైట్ ట్రాఫిక్‌లో మార్పులను చూపుతుంది.

విల్ ఓ’హారా చిత్రం, నవంబర్ 2023

కంటెంట్ నాణ్యతా ప్రమాణాలలో మార్పుల కారణంగా ట్రాఫిక్‌లో తగ్గుదల కనిపించిన సైట్‌లు ట్రాఫిక్‌లో గణనీయమైన పెరుగుదలను చూసినట్లు ఈ అధ్యయనం చూపిస్తుంది. ఇది కేవలం ఐదు సైట్‌ల కేస్ స్టడీ.

పెద్ద డేటా పరిశోధన

కేస్ స్టడీస్‌లో వివరాలు లేకపోవడాన్ని ప్రజలు చాలా మన్నిస్తున్నారు, కానీ పెద్ద డేటా స్టడీస్‌లో వారు మరికొంత క్షమించగలరు.

ఎందుకంటే వారి ప్రధాన కొలత నిర్దిష్ట ధోరణిని ప్రదర్శించే ఖాతాల మొత్తం. అయినప్పటికీ, పెద్ద డేటా పరిశోధనను పరిశీలించబడలేదని దీని అర్థం కాదు, కేవలం దృష్టి భిన్నంగా ఉంటుంది.

పెద్ద డేటా చేరిక ప్రమాణాలు చాలా కఠినంగా ఉండాలి. చేర్చబడిన ఎంటిటీలు ఒకదానికొకటి వీలైనంత దగ్గరగా ఉండాలి.

అదనంగా, పెద్ద డేటా పరిశోధనకు సాధారణంగా పెద్ద సంఖ్యలో ఎంటిటీలు అవసరం. మీరు ఒక నిర్దిష్ట ట్రెండ్‌పై వ్యాఖ్యానించబోతున్నట్లయితే, మీ క్లెయిమ్‌కు మద్దతు ఇవ్వడానికి మీకు తగినంత అవసరం.

ఉదాహరణకు, Google మ్యాచ్ రకాలు మరియు బిడ్డింగ్ వ్యూహాలపై నా Optmyzr అధ్యయనం బహుళ దేశాలలో దాదాపు 2,600 ఖాతాలను కలిగి ఉంది. (నిరాకరణ: నేను Optmyzr కోసం పని చేస్తున్నాను.) నేను నా ప్రమాణాలతో మరింత ఉదారంగా ఉంటే, నేను మరిన్ని ఖాతాలను చేర్చి ఉండేవాడిని.

విలువ బ్రాండ్‌లు రెండు రకాల పరిశోధనల నుండి పొందుతాయి

కేవలం ఒక రకమైన పరిశోధనపై దృష్టి పెట్టడం ఉత్సాహం కలిగిస్తుంది. అయితే, రెండూ తమ పాత్రలను కలిగి ఉంటాయి మరియు అర్థవంతమైన ఖాతా వ్యూహాన్ని ప్రభావితం చేయగలవు.

మీ ఖాతాలపై ప్రభావం చూపే విస్తృతమైన భావనలు మరియు ట్రెండ్‌లను అర్థం చేసుకోవడంలో పెద్ద డేటా మీకు సహాయపడుతుంది. ఈ మార్గదర్శకాలలో ఇవి ఉన్నాయి:

• ఏ నిర్మాణాత్మక ఎంపిక విజయవంతమయ్యే అవకాశం ఉంది?
• మీ కంటెంట్ ఉత్పత్తి ప్రయత్నాలను ఎక్కడ కేంద్రీకరించాలి.
• ప్రజలు తమ డబ్బును ఎలా ఖర్చు చేస్తారు?
• మీ కొనుగోలుదారు గరాటులో మీరు ఏ రకమైన సందేశాన్ని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి?

ఈ రకమైన అభ్యాసం ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది ఎందుకంటే ఇది వ్యూహాలను అభివృద్ధి చేయడానికి మంచి ప్రారంభ బిందువును అందిస్తుంది. ఇది మీ స్వంత ఆరోగ్యాన్ని తనిఖీ చేయడంలో కూడా మీకు సహాయపడుతుంది.

ఉదాహరణకు, తెలివైన మైక్ ర్యాన్ (SMEC) విజయవంతమైన PMmax ప్రచారానికి అవసరమైన మార్పిడుల సంఖ్యపై ఒక అధ్యయనాన్ని నిర్వహించింది. ఈ డేటా అన్ని సందర్భాల్లోనూ ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది, అయితే ఇది 14,000 ప్రచారాలపై ఆధారపడి ఉందని తెలుసుకోవడం సహాయకరంగా ఉంటుంది.

మైక్ ర్యాన్ (SMEC), నవంబర్ 2023 నుండి చిత్రం

మంచి ఫలితాలను సాధించడానికి మీ PMmax ప్రచారానికి 30 రోజుల్లో కనీసం 60 మార్పిడులు అవసరమని ఈ డేటా చూపిస్తుంది.

అది సాధ్యం కాకపోతే, ఇతర ప్రచార రకాలను మూల్యాంకనం చేయడం విలువైనదే కావచ్చు. ఈ అధ్యయన ఫలితాల కంటే మీ ఖాతా విజయవంతమయ్యే అవకాశం ఉంది, కానీ అవి సాధారణ నియమానికి దూరంగా ఉన్నాయి.

అదేవిధంగా, స్మార్ట్ మరియు ఫన్నీ గ్రెగ్ గిఫోర్డ్ (సెర్చ్ ల్యాబ్స్) “ఉత్తమ అభ్యాసాలు” వాస్తవానికి విశ్లేషణను కలిగి ఉన్నాయో లేదో అంచనా వేయడానికి Google వ్యాపార ప్రొఫైల్ జాబితాలపై ఒక అధ్యయనాన్ని నిర్వహించింది.

అతను మరియు అతని బృందం 1,000 డీలర్‌షిప్‌లను సర్వే చేసింది మరియు కొన్ని ఉత్తమ అభ్యాసాలు నిజమని కనుగొన్నారు, మరికొందరు కారణం కాకుండా పరస్పర సంబంధం కలిగి ఉన్నారు.

పరీక్షించడానికి “అడవి మరియు వెర్రి ఆలోచనలు” అందించడానికి కేస్ స్టడీస్ గొప్పవి. కొత్త పోకడలను అన్వేషించడానికి ప్రమాదాలను తట్టుకునే వ్యక్తులకు కూడా ఇది చాలా అనుకూలంగా ఉంటుంది.

మీ స్వంత అధ్యయనాన్ని ఎలా సెటప్ చేయాలి

అధ్యయనం యొక్క పరిధి ఏమిటో మరియు అది ఎంత పునరుత్పత్తి చేయగలదో అర్థం చేసుకోవడానికి అధ్యయన సెట్టింగ్ అంతిమంగా వస్తుంది. ట్రెండ్‌లు ఎప్పటికప్పుడు మారుతూ ఉంటాయి, కాబట్టి వన్-టైమ్ సర్వే చేయడం పెద్దగా ఉపయోగపడదు.

అదనంగా, చాలా ఇరుకైన లేదా చాలా విస్తృతంగా ఉండటం అస్పష్టమైన డేటాకు దారి తీస్తుంది లేదా ముఖ్యమైన ప్రశ్నలను తగినంతగా పరిష్కరించదు.

మీ పరికల్పన తప్పుగా నిరూపించబడటానికి గదిని వదిలివేయాలని నిర్ధారించుకోండి.

మీరు జాగ్రత్తలు తీసుకోకుంటే, మీ డేటా ఏదైనా చెప్పగలదు. ఏమి చేర్చబడింది మరియు ఎందుకు అనే దాని గురించి ఖచ్చితమైన మార్గదర్శకాలను నిర్వహించడం ముఖ్యం.

ఇతర వనరులు:

ఫీచర్ చేయబడిన చిత్రం: సెర్గీ నివెన్స్/షట్టర్‌స్టాక్