एक मार्केटिंग टीम लगातार तीन क्वार्टर तक अपना MQL टारगेट पूरा कर सकती है, फिर भी पाइपलाइन टारगेट से पीछे रह सकती है। यह कमी आमतौर पर तब पता चलती है जब सेल्स टीम कहती है कि लीड की क्वालिटी गिर गई है, डील साइकिल लंबी हो गई है, और फोरकास्ट कमिटमेंट (अनुमानित वादे) पूरे नहीं हो पा रहे हैं। इसकी असल वजह यह नहीं है कि MQL खराब हैं। असल बात यह है कि MQL वॉल्यूम एक शुरुआती इंडिकेटर है; अगर आप कॉस्ट, कन्वर्ज़न क्वालिटी और आगे की प्रोसेस (डाउनस्ट्रीम मूवमेंट) को ट्रैक नहीं करते हैं, तो यह रेवेन्यू में योगदान से अलग हो सकता है।
एक स्थिति की कल्पना करें। आप MQL को हर महीने 1,200 से बढ़ाकर 1,800 करने के लिए पेड स्पेंड और कंटेंट सिंडिकेशन बढ़ाते हैं। लेकिन बाद के नतीजे (लैगिंग आउटकम) उस हिसाब से नहीं बढ़ते। सेल्स द्वारा स्वीकार की गई लीड की संख्या स्थिर रहती है, और मार्केटिंग से मिलने वाली अपॉर्चुनिटी हर महीने 120 से घटकर 95 हो जाती हैं। आपका डैशबोर्ड ग्रोथ दिखाता है, जबकि आपकी पाइपलाइन कवरेज चुपचाप कम होती जाती है।
फ़ैसला लेने का आधार आसान है। अगर कोई मेट्रिक अगले हफ़्ते आपके काम करने के तरीके को नहीं बदलता है, तो उस मेट्रिक की रिपोर्टिंग को ऑटोमेट नहीं करना चाहिए। पाइपलाइन की सेहत के लिए, आपको MQL वॉल्यूम के साथ-साथ ऐसे डायग्नोस्टिक चेक की ज़रूरत होती है जो यह बता सकें कि वॉल्यूम आपको रेवेन्यू के करीब ले जा रहा है या सिर्फ़ सस्ते फ़ॉर्म फ़िल करवा रहा है।
जाल
MQLsको पाइपलाइन का प्रॉक्सी (प्रतिनिधि) मानने से क्वालिटी में गिरावट तब तक छिपी रहती है जब तक कि आपका ‘रेवेन्यू’ (जो बाद में मिलने वाला नतीजा है) हाथ से निकल न जाए।
मेज़रमेंट (माप) तभी काम का होता है जब वह किसी फ़ैसले में मदद करे। मार्केटिंग लीडरशिप के फ़ैसले कुछ खास तरह की श्रेणियों में आते हैं, और हर श्रेणी के लिए अलग-अलग सबूतों की ज़रूरत होती है।
एक आम गलतफ़हमी यह है कि एक ही तरीका सभी फ़ैसलों के लिए काम करता है। यह बात सही लगती है क्योंकि डैशबोर्ड हर मेट्रिक को एक ही स्क्रीन पर दिखाते हैं। असल में, सबूत का प्रकार मायने रखता है क्योंकि हर तरीके के फ़ेल होने का तरीका अलग होता है। एट्रिब्यूशन री-टारगेटिंग को ज़रूरत से ज़्यादा क्रेडिट दे सकता है, इंक्रीमेंटैलिटी टेस्ट धीमे या कमज़ोर हो सकते हैं, अगर GTM का तरीका बदल जाए तो फ़ोरकास्टिंग स्थिर तो हो सकती है लेकिन गलत हो सकती है, और फ़नल डायग्नोस्टिक्स यह तो बता सकते हैं कि रुकावट कहाँ है, लेकिन यह नहीं कि क्यों है।
जब आप ऑटोमेशन का इस्तेमाल करते हैं, तो आप सिर्फ़ गणित को ऑटोमेट नहीं कर रहे होते हैं। आप यह तय कर रहे होते हैं कि टीम को सबसे पहले कौन से सबूत या जानकारी दिखेगी। अगर फ़ैसले के लिए डिफ़ॉल्ट व्यू ही गलत है, तो आप गलत बजट फ़ैसले की ओर तेज़ी से बढ़ेंगे।
AI तब काम का होता है जब कोई काम बार-बार करना हो और सफलता के पैमाने साफ़ हों। यह तब कम मददगार होता है जब काम में यह तय करना हो कि आपके बिज़नेस के लिए क्या सही है, न कि सिर्फ़ यह देखना कि डेटा में क्या दिख रहा है।
एनालिटिक्स के काम में AI के लिए अच्छे इस्तेमाल ये हैं: हफ़्ते भर के परफ़ॉर्मेंस का सारांश बनाना, गड़बड़ियों की पहचान करना, कैंपेन को एक जैसे सिस्टम (टैक्सोनॉमी) में बांटना, फ़ोरकास्ट बेसलाइन बनाना और एक्सपेरिमेंट के व्यवस्थित नोट्स के साथ कॉज़ल टेस्टिंग में मदद करना। फ़ैसले लेने वाले अहम हिस्से आपके पास ही रहते हैं। आप ही तय करते हैं कि कौन सी मेट्रिक परिभाषाएँ स्वीकार्य हैं, कौन से सेगमेंट मायने रखते हैं, और खर्च को दोबारा बांटने से पहले किन दूसरे संभावित कारणों को खारिज करना ज़रूरी है।