मार्केटिंग से रिन्यूअल तक क्लोज़्ड-लूप अट्रीब्यूशन

ज़्यादातर अट्रीब्यूशन गलत finish line पर रुक जाता है। यह buyer को first touch से closed-won तक फॉलो करता है और फिर अंधेरे में चला जाता है, जैसे कि डील ink सूखने पर ही खत्म हो गई। एक subscription बिज़नेस में, closed-won लगभग midpoint है। Onboarding, adoption, expansion, renewal, और उस सबका अगली डील पर जो असर पड़ता है, वहीं असल में ज़्यादातर lifetime value बनता है, और यही ठीक वह जगह है जहां ज़्यादातर अट्रीब्यूशन सिस्टम देख नहीं पाते।

क्लोज़्ड-लूप अट्रीब्यूशन पूरे arc को जोड़ता है, पहले मार्केटिंग टच से लेकर रिन्यूअल तक और वापस शुरुआत तक, ताकि हर stage अगले को सूचित करे। "लूप" literal है। एक डील का नतीजा उस मॉडल में वापस फीड होता है जिसने इसे स्कोर किया, और सिस्टम हर cycle में स्मार्ट होता जाता है। यहां बताया गया है कि इसके लिए क्या चाहिए और यह रेवेन्यू संगठन के व्यवहार को कैसे बदलता है।

दो जगहें जहां लूप टूटता है

पारंपरिक funnel एक सीधी रेखा है जो sale पर खत्म होती है, और वह आकार एक गलत धारणा लेकर चलता है: contract साइन होते ही काम खत्म हो गया। लूप दो जगहों पर टूटता है।

पोस्ट-सेल ब्लाइंड स्पॉट। एक बार डील बंद होने पर, मार्केटिंग और सेल्स अट्रीब्यूशन account को ट्रैक करना बंद कर देते हैं। Expansion, upsell, और renewal, जो अक्सर net revenue का ज़्यादातर हिस्सा होते हैं, अलग से attribute होते हैं अगर होते भी हैं, आमतौर पर किसी disconnected customer-success टूल के अंदर। जिस काम ने $50k की शुरुआती डील को $500k के रिश्ते में बदला, उसे कोई credit नहीं मिलता।

गायब feedback path। यहां तक कि जो टीमें post-sale ट्रैक करती हैं वे भी शायद ही कभी नतीजों को अपने acquisition और scoring मॉडल्स में वापस भेजती हैं। जिस मॉडल ने भविष्यवाणी की थी कि यह account एक बेहतरीन customer होगा, उसे कभी पता नहीं चलता कि वह सही था या नहीं, इसलिए यह अगले cohort पर वही कॉल करता रहता है।

लूप बंद करने का मतलब है दोनों को ठीक करना। पूरे lifecycle में अट्रीब्यूशन बढ़ाएं, फिर अंतिम नतीजे को वापस भविष्य की भविष्यवाणी को तेज़ करने के लिए route करें। यह पूरे buyer journey को orchestrate करने की स्वाभाविक निरंतरता है, पोस्ट-सेल दुनिया में जहां ज़्यादातर पैसा है।

फीडबैक पाथ ही मुद्दा है

क्लोज़्ड-लूप को "renewals भी ट्रैक करें" के रूप में पढ़ना लुभावना है। ज़रूरी है, पर दिलचस्प हिस्सा नहीं। फीडबैक पाथ ही वह चीज़ है जो अट्रीब्यूशन को एक रिपोर्ट से एक ऐसे सिस्टम में बदलती है जो सीखता है।

Lead scoring reality से ठीक होती है। अगर वे accounts जिन्हें मॉडल ने उच्च रेटिंग दी थी एक साल के अंदर churn कर जाते हैं, तो मॉडल adjust हो सकता है बजाय अगले batch पर आत्मविश्वास से वही गलत स्कोर देने के।

Channel value को first deal के बजाय lifetime revenue पर मापा जाता है। एक channel जो सस्ती शुरुआती डील्स देता है जो कभी expand नहीं होतीं, acquisition metrics पर बहुत अच्छा दिखता है और lifetime value पर बहुत खराब। सिर्फ एक क्लोज़्ड लूप ही फर्क दिखाता है, और हमारे अनुभव में यह बजट फैसलों को लोगों की उम्मीद से ज़्यादा बार पलट देता है।

Expansion और churn सिग्नल्स तेज़ होते हैं। हर renewal या loss एक labeled example बन जाता है जो अगली predicition को बेहतर बनाता है, जो deals की भविष्यवाणी करने वाले सिग्नल्स को कसता है।

फीडबैक पाथ के बिना आपके पास एक लंबी रिपोर्ट है। इसके साथ आपके पास ऐसी चीज़ है जो compound होती है, हर cycle अगले दौर के एक्शन को पिछले से बेहतर जानकारी वाला बनाता है। वह compounding बिखरे डेटा को next best actions में बदलने के पीछे का पूरा वादा है।

इसे बनाने के लिए क्या चाहिए

यह एक खास वजह से मुश्किल है: इसके लिए बिज़नेस के दो हिस्सों में डेटा को जोड़ना ज़रूरी है जो आमतौर पर एक-दूसरे से सबसे दूर होते हैं। Pre-sale (मार्केटिंग और सेल्स) और post-sale (success और billing) शायद ही कभी एक system, एक data model, या एक meeting शेयर करते हैं।

पूर्व-शर्तें क्रम में स्टैक होती हैं।

1. पूरे lifecycle में persistent identity। एक ही account को एक anonymous first touch से लेकर वर्षों के renewals तक ट्रैक करने लायक होना चाहिए, हर उस सिस्टम में जिसमें यह दिखता है। यह single source of truth समस्या का सबसे मुश्किल रूप है, क्योंकि horizon हफ्तों की बजाय सालों का है।
2. रेवेन्यू जो शुरू से आखिर तक reconcile हो। Bookings, expansion, contraction, और churn सबको accounts और फाइनेंस के नंबरों से जुड़ना चाहिए, ताकि lifetime value एक असली आंकड़ा हो, अंदाज़ा नहीं।
3. एक event backbone जो motions में फैला हो। मार्केटिंग touches, सेल्स गतिविधि, प्रोडक्ट usage, और renewal events एक ही timeline पर। यह अट्रीब्यूशन स्पाइन है, और यही वह चीज़ है जो हर motion को एक जुड़े हुए view में contribute करने देती है।
4. एक feedback mechanism जो असल में बंद हो। नतीजे labeled डेटा के रूप में कैप्चर किए जाएं और नियमित अंतराल पर वापस scoring में route किए जाएं, न कि साल में एक बार हाथ से reconcile किए जाएं।

यह cross-lifecycle stitching वह चीज़ है जिसके लिए Revnewo जैसे रेवेन्यू ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म मौजूद हैं: persistent identity, event backbone, और एक feedback loop जो predicition को honest रखता है, बजाय इसके कि ops में कोई pre-sale और post-sale systems को हाथ से जोड़े और उम्मीद करे कि जोड़ टिकेगा।

एक क्लोज़्ड-लूप संगठन कैसे व्यवहार करता है

फायदा behavioral है। एक open loop पर, हर टीम अपने ही stage को optimize करती है और अंधे होकर हैंडऑफ करती है। मार्केटिंग उन leads का जश्न मनाती है जिन्हें सेल्स क्लोज़ नहीं कर सकती। सेल्स ऐसी डील्स बुक करती है जिन्हें success renew नहीं कर सकता। एक क्लोज़्ड लूप पर, incentives lifetime revenue की तरफ खिसकते हैं क्योंकि आखिरकार सब पूरा arc देख सकते हैं।

Acquisition उन accounts की तरफ शिफ्ट होता है जो टिकते और बढ़ते हैं। Expansion plays जल्दी fire होते हैं क्योंकि post-sale सिग्नल्स उसी मॉडल को फीड करते हैं जो बाकी सब कुछ करता है। Channel बजट first-deal cost की बजाय lifetime value को फॉलो करता है। लूप अलग तरीके से मापता है, और इसकी वजह से पूरा इंजन अलग दिशा में स्टीयर होता है।

मुख्य बातें

• Closed-won एक subscription रिश्ते का midpoint है। अट्रीब्यूशन जो वहां रुक जाता है, ज़्यादातर value मिस कर देता है।
• Renewals ट्रैक करना बुनियादी है। नतीजों को वापस scoring मॉडल्स में भेजना ही सिस्टम को सीखने लायक बनाता है।
• Lifetime-value channel analysis अक्सर उन फैसलों को पलट देता है जो acquisition metrics पर स्पष्ट लगते थे।
• आपको ऐसी identity चाहिए जो सालों टिके, रेवेन्यू जो फाइनेंस से जुड़े, एक event timeline, और एक automated feedback path। इनमें से किसी एक को छोड़ें और लूप खुला रह जाता है।

अट्रीब्यूशन जो sale पर खत्म होता है, कहानी का ज़्यादा से ज़्यादा आधा हिस्सा बताता है। अगर आप एक ऐसा इंजन चाहते हैं जो हर renewal से सीखे, तो देखना कि रेवेन्यू ऑर्केस्ट्रेशन लूप को कैसे बंद करता है, एक reasonable शुरुआती बिंदु है।