লিড সোর্স ট্র্যাকিং: যেভাবে মার্কেটিং বাজেট ব্যবহারে সর্বোচ্চ সাফল্য পাবেন

মাস শেষে বিজ্ঞাপনের হিসাব মিলিয়ে দেখা গেল, ফেসবুকে সবচেয়ে বেশি মানুষ সাড়া দিয়েছেন। গুগলের বিজ্ঞাপনে খরচ হয়েছে বেশি, কিন্তু সেখান থেকে যোগাযোগ করেছেন তুলনামূলক কম মানুষ। স্বাভাবিকভাবেই মনে হতে পারে, পরের মাসে ফেসবুকের বাজেট বাড়ানো উচিত।

কিন্তু ওই মানুষগুলোর কতজন শেষ পর্যন্ত পণ্য কিনেছেন বা সেবা নিয়েছেন, সেই হিসাব কি আছে? বিপণন বাজেট নিয়ে ভুল সিদ্ধান্তের একটি বড় কারণ এখানেই। বিজ্ঞাপনের প্রতিবেদনে কতজন বিজ্ঞাপনে চাপ দিয়েছেন, কতবার ওয়েবসাইটে এসেছেন এবং কতজন সম্ভাব্য গ্রাহক যোগাযোগ করেছেন, সেই সংখ্যা পাওয়া যায়। অথচ বিক্রির হিসাব থাকে অন্য জায়গায়। ফলে কোন প্রচার ব্যবসার জন্য ভালো ফল দিচ্ছে, তা বোঝার আগেই নতুন বাজেট নির্ধারণ করা হয়।

লিডের উৎস শনাক্তকরণ বা লিড সোর্স ট্র্যাকিং এই দুই ধরনের হিসাবের মধ্যে সংযোগ তৈরি করতে সাহায্য করে। সম্ভাব্য গ্রাহক কোথা থেকে এলেন, কোন প্রচারে যোগাযোগ করলেন এবং শেষ পর্যন্ত কেনাকাটা করলেন কি না, সেই তথ্য মিলিয়ে দেখা হয়। এতে কম কার্যকর প্রচারে অযথা খরচ কমানোর সুযোগ তৈরি হয়। আবার যেসব মাধ্যম থেকে লাভজনক গ্রাহক আসছেন, সেখানে আরও বিনিয়োগ করা যুক্তিসংগত কি না, সেটিও বোঝা যায়।

তবে একটি বিষয় শুরুতেই পরিষ্কার থাকা দরকার। লিডের উৎস জানা মানেই বিক্রির পুরো কারণ জানা নয়। একজন গ্রাহক কেনার আগে একাধিক বিজ্ঞাপন দেখতে পারেন, গুগলে খোঁজ করতে পারেন, আবার ফোনে কথা বলেও সিদ্ধান্ত নিতে পারেন। হিসাব তৈরির সময় এই বাস্তবতা বাদ দিলে তথ্য থাকলেও সিদ্ধান্ত ভুল হতে পারে।

বেশি লিড পাওয়া আর বেশি গ্রাহক পাওয়া এক কথা নয়

লিড বলতে সাধারণত এমন ব্যক্তি বা প্রতিষ্ঠানকে বোঝায়, যারা কোনো পণ্য বা সেবায় আগ্রহ দেখিয়ে যোগাযোগের সুযোগ তৈরি করেছেন। কেউ ওয়েবসাইটে ফরম পূরণ করলেন, কেউ ফোন নম্বর দিলেন, আবার কেউ সরাসরি দাম জানতে চাইলেন।

এসব যোগাযোগের সবগুলো যে বিক্রিতে পরিণত হবে, তা নয়। একটি প্রচার অনেক মানুষের দৃষ্টি আকর্ষণ করতে পারে। কিন্তু তাঁদের বড় অংশ যদি পণ্যটি কেনার উপযুক্ত না হন, তাহলে শুধু লিডের সংখ্যা দিয়ে বিজ্ঞাপনের কার্যকারিতা বোঝা কঠিন।

একটি কাল্পনিক হিসাব দেখা যাক। একটি সেবাপ্রতিষ্ঠান ফেসবুকে ২০ হাজার টাকা খরচ করে ১০০টি লিড পেল। গুগল সার্চ বিজ্ঞাপনে ৩০ হাজার টাকা খরচ করে পেল ৬০টি লিড। অন্যদিকে ইমেইল প্রচারে ৮ হাজার টাকা খরচ করে ৪০টি লিড এসেছে। এখানে প্রতি লিডের খরচ বা সিপিএল হিসাব করলে ফেসবুকে ২০০ টাকা, গুগলে ৫০০ টাকা এবং ইমেইলে ২০০ টাকা পাওয়া যায়।

প্রতি লিডের খরচ বের করার সূত্র হলো:

প্রতি লিডের খরচ = সংশ্লিষ্ট বিপণন ব্যয় ÷ স্বতন্ত্র লিডের সংখ্যা

প্রথম হিসাবে ফেসবুক ভালো অবস্থানে আছে। কিন্তু বিক্রির তথ্য যোগ করলে চিত্র বদলে যায়। ফেসবুকের ১০০টি লিড থেকে চারজন গ্রাহক হয়েছেন। গুগলের ৬০টি লিড থেকে ১০ জন এবং ইমেইলের ৪০টি লিড থেকে আটজন সেবা কিনেছেন। এবার হিসাব করলে দেখা যায়, প্রতি নতুন গ্রাহক পাওয়ার সরাসরি বিপণন ব্যয় ফেসবুকে ৫ হাজার টাকা, গুগলে ৩ হাজার টাকা এবং ইমেইলে ১ হাজার টাকা।

অর্থাৎ গুগলে লিড সংগ্রহের খরচ বেশি হলেও নতুন গ্রাহক পাওয়ার খরচ ফেসবুকের চেয়ে কম। ইমেইল আরও ভালো ফল দেখাচ্ছে। তারপরও শুধু এই সংখ্যা দেখে ইমেইলের বাজেট বাড়ানো ঠিক হবে না। ইমেইল তালিকা তৈরি করতে আগে কত খরচ হয়েছিল, সেই তালিকার মানুষ প্রথম কোন প্রচার থেকে এসেছিলেন, কিংবা তিনটি মাধ্যমের গ্রাহক সমান মূল্যের সেবা কিনেছেন কি না, তা জানা নেই।

এখানেই লিডের মান ও বিক্রির পরিমাণের হিসাব প্রয়োজন হয়। একবার ছোট অঙ্কের কেনাকাটা করা গ্রাহক এবং দীর্ঘমেয়াদি চুক্তি করা গ্রাহক ব্যবসার জন্য সমান মূল্য তৈরি করেন না। বিজ্ঞাপনের প্রতিবেদনে এই পার্থক্য ধরা না পড়লে কম খরচের প্রচারকে ভুলভাবে বেশি লাভজনক মনে হতে পারে।

আরও পড়ুন: সেলস পাইপলাইন কী: লিড থেকে কাস্টমার হওয়ার ধাপগুলো সাজাবেন কীভাবে

প্রথম যোগাযোগ কোথায় হয়েছিল, সেটাও কি জানা আছে?

একজন গ্রাহক প্রথমে গুগলে খুঁজে প্রতিষ্ঠানের ওয়েবসাইটে এলেন। কয়েক দিন পর ফেসবুকে বিজ্ঞাপন দেখলেন। এরপর হোয়াটসঅ্যাপে যোগাযোগ করে শেষ পর্যন্ত ফোনে সেবা কিনলেন। বিক্রয়কর্মীর হিসাবে গ্রাহকটি ফোন থেকে এসেছেন। ফেসবুকের বিজ্ঞাপনও তাঁর আগ্রহ তৈরিতে অবদান রেখে থাকতে পারে। আবার গুগল থেকেই তিনি প্রথম প্রতিষ্ঠানটির পরিচয় পেয়েছিলেন।

এই ধরনের পরিস্থিতিতে শুধু শেষ যোগাযোগের মাধ্যম লিখে রাখলে আগের প্রচারগুলোর তথ্য হারিয়ে যায়। তাই প্রথম জানা উৎস, সর্বশেষ জানা উৎস এবং বিক্রির অবস্থা আলাদাভাবে সংরক্ষণ করা দরকার। এতে গ্রাহকের সঙ্গে কোন পর্যায়ে যোগাযোগ হয়েছে, তা বোঝা সহজ হয়।

কিন্তু সফটওয়্যার প্রথম যে উৎস শনাক্ত করেছে, সেটিই গ্রাহকের সঙ্গে প্রতিষ্ঠানের প্রথম পরিচয় ছিল, এমন নিশ্চয়তা নেই। আগে তিনি দোকানে এসে থাকতে পারেন। অন্য যন্ত্রে কোনো বিজ্ঞাপন দেখেও থাকতে পারেন।

আরেকটি সমস্যা হলো একই ব্যক্তিকে বারবার নতুন লিড হিসেবে গণনা করা। কেউ আজ ফরম জমা দিয়ে কাল আবার ফোন করলে তাঁকে দুটি স্বতন্ত্র লিড হিসেবে দেখানো উচিত নয়। এসব ভুল ছোট মনে হলেও মাস শেষে বিভিন্ন প্রচারের ফল তুলনা করার সময় প্রভাব ফেলতে পারে।

শুরুতেই গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনার সফটওয়্যার কেনার প্রয়োজন আছে?

ছোট ব্যবসার জন্য লিডের উৎসের হিসাব শুরু করার সবচেয়ে বাস্তবসম্মত উপায় অনেক ক্ষেত্রে একটি সুশৃঙ্খল তথ্যছক। প্রতিটি স্বতন্ত্র লিডের জন্য একটি রেকর্ড রাখলেই প্রাথমিক হিসাব তৈরি করা সম্ভব। সেখানে যোগাযোগের তারিখ, প্রথম জানা উৎস, সাম্প্রতিক উৎস, প্রচারের নাম, বিক্রির অবস্থা এবং বিক্রি সম্পন্ন হলে অর্থের পরিমাণ লেখা যেতে পারে।

এখানে সফটওয়্যারের চেয়ে নিয়মিত তথ্য সংরক্ষণ বেশি জরুরি। কেউ একই উৎসের নাম লিখলেন ‘ফেসবুক’, অন্যজন লিখলেন ‘ফেসবুক বিজ্ঞাপন’। পরে প্রতিবেদন তৈরি করতে গিয়ে এগুলো আলাদা উৎস হিসেবে দেখা যেতে পারে। একইভাবে কেউ ফরম জমা দিলেই তাঁকে যোগ্য লিড বলছেন, আবার অন্য কর্মী শুধু কেনার আগ্রহ নিশ্চিত হওয়ার পর সেই অবস্থায় নিচ্ছেন। তখন সংখ্যাগুলো আর নির্ভরযোগ্যভাবে তুলনা করা যায় না।

কোন অবস্থায় লিডকে যোগ্য বলা হবে, কখন বিক্রি সম্পন্ন ধরা হবে এবং একই ব্যক্তির একাধিক যোগাযোগ কীভাবে সংরক্ষণ করা হবে, তা শুরুতেই ঠিক করা ভালো। ব্যবসা বড় হলে অবশ্য সাধারণ তথ্যছকের সীমাবদ্ধতা দেখা দিতে পারে। একাধিক কর্মী লিড সামলাচ্ছেন, নিয়মিত পরবর্তী যোগাযোগ করতে হচ্ছে কিংবা বিক্রির বিভিন্ন পর্যায় আলাদা করে দেখতে হচ্ছে—এমন পরিস্থিতিতে গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনার সফটওয়্যার ব্যবহার সুবিধাজনক হতে পারে।

হাবস্পটের গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনার সফটওয়্যারে যেমন প্রথম জানা ট্রাফিক উৎস এবং সর্বশেষ জানা ট্রাফিক উৎস সংরক্ষণের আলাদা ব্যবস্থা রয়েছে। এগুলো গ্রাহকের প্রথম ও সাম্প্রতিক জানা ওয়েবসাইটে আসার উৎস সম্পর্কে ধারণা দেয়।

তবে রেকর্ড তৈরির উৎস আলাদা বিষয়। কোনো রেকর্ড সফটওয়্যারে কীভাবে তৈরি হয়েছে, যেমন বাইরে থেকে তথ্য আমদানি বা অন্য ব্যবস্থার সঙ্গে সংযোগের মাধ্যমে, তা বোঝাতে এই তথ্য ব্যবহৃত হয়। এটিকে গ্রাহকের প্রথম বিজ্ঞাপন দেখার উৎস ধরে নেওয়া ভুল।

গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনার সফটওয়্যার ব্যবহার করলেই ফোনকল, ব্যক্তিগত বার্তা কিংবা সরাসরি যোগাযোগের সব উৎস স্বয়ংক্রিয়ভাবে পাওয়া যাবে না। ওয়েবসাইটের ফরম থেকে প্রচারের তথ্য সফটওয়্যারে পাঠাতেও আলাদা তথ্যক্ষেত্র বা সংযোগ স্থাপনের প্রয়োজন হতে পারে।

সফটওয়্যার কেনার আগে তাই দেখা উচিত, প্রয়োজনীয় তথ্য সংগ্রহ করা যাচ্ছে কি না, একই ব্যক্তির একাধিক রেকর্ড শনাক্ত করা সম্ভব কি না এবং প্রয়োজনে তথ্য অন্যত্র নেওয়া যাবে কি না। ব্যবহারকারীর অনুমতি ও তথ্য সংরক্ষণের ব্যবস্থাও পরীক্ষা করা প্রয়োজন।

ইউটিএম দিয়ে বিজ্ঞাপনের উৎস আলাদা করবেন যেভাবে

একই ওয়েবপৃষ্ঠায় ফেসবুক, ইমেইল ও অন্যান্য প্রচার থেকে মানুষ আসতে পারেন। সবাই একই ওয়েব ঠিকানা ব্যবহার করলে কোন প্রচারের ফল কেমন, তা আলাদা করা কঠিন হয়ে যায়।

এ ধরনের কাজে ইউটিএম সংকেত ব্যবহার করা হয়। ধরা যাক, একটি প্রতিষ্ঠান ফেসবুকে বিশেষ সেবার বিজ্ঞাপন চালাচ্ছে। বিজ্ঞাপন থেকে ওয়েবসাইটে পাঠানোর ঠিকানায় আলাদাভাবে তিনটি তথ্য যুক্ত করা হলো। প্রথমটি ট্রাফিকের উৎস, দ্বিতীয়টি প্রচারের মাধ্যম এবং তৃতীয়টি নির্দিষ্ট প্রচারাভিযানের নাম।

এই তিনটি তথ্যের সাহায্যে গুগল অ্যানালিটিকস বুঝতে পারে, ওয়েবসাইটের দর্শক কোন প্রচার থেকে এসেছেন। প্রয়োজন হলে একই প্রচারের আলাদা বিজ্ঞাপন শনাক্ত করার জন্য আরও একটি সংকেত যোগ করা যায়।

গুগলের প্রচারাভিযানের ওয়েব ঠিকানা তৈরির সরঞ্জাম ব্যবহার করে এমন ঠিকানা তৈরি করা সম্ভব। কিন্তু ইউটিএম সংকেত বসালেই হিসাব নির্ভুল হবে, এমন নয়। নামকরণের নিয়ম ঠিক না থাকলে একই উৎস প্রতিবেদনে কয়েক ভাগ হয়ে যেতে পারে। একই শব্দের বড় ও ছোট হাতের ইংরেজি অক্ষরে লেখা রূপও আলাদা মান হিসেবে গণ্য হতে পারে।

ওয়েব ঠিকানাটি সঠিক পৃষ্ঠায় পৌঁছাচ্ছে কি না, সেটিও পরীক্ষা করা প্রয়োজন। মাঝখানে অন্য ঠিকানায় পাঠানোর কারণে ইউটিএম সংকেত হারিয়ে গেলে উৎস শনাক্ত করতে সমস্যা হতে পারে।

গুগল বিজ্ঞাপনের ক্ষেত্রে আরও একটি বিষয় আছে। স্বয়ংক্রিয় শনাক্তকরণ সংকেত চালু থাকলে গুগল অ্যানালিটিকস বিজ্ঞাপনসংক্রান্ত বাড়তি তথ্য পেতে পারে। হাতে তৈরি ইউটিএম সংকেতের সঙ্গে এই ব্যবস্থা ব্যবহার করলে কোন তথ্যকে অগ্রাধিকার দেওয়া হচ্ছে, তা বুঝে নিতে হবে। সমর্থিত সংযোগে স্বয়ংক্রিয় সংকেত ব্যবহার করলে সাধারণত বেশি বিস্তারিত প্রতিবেদন পাওয়া যায়।

নিজের ওয়েবসাইটের ভেতরের সাধারণ পৃষ্ঠাগুলোর মধ্যে যাতায়াতের ঠিকানায় নতুন প্রচার-সংকেত ব্যবহার করাও এড়িয়ে চলা উচিত। এতে ব্যবহারকারী প্রথম কোথা থেকে এসেছেন, সেই তথ্যের ব্যাখ্যায় বিভ্রান্তি তৈরি হতে পারে।

গুগল অ্যানালিটিকসে দর্শকসংখ্যা দেখলেই পুরো হিসাব পাওয়া যায় না

গুগল অ্যানালিটিকস ৪-এ ওয়েবসাইটের দর্শক কোন উৎস থেকে এসেছেন, তা দেখার ব্যবস্থা রয়েছে। প্রতিবেদনের ‘অর্জন’ অংশে গিয়ে ‘ট্রাফিক অর্জন’ প্রতিবেদনে বিভিন্ন উৎস থেকে আসা সেশনের তথ্য দেখা যায়। অন্যদিকে ‘ব্যবহারকারী অর্জন’ প্রতিবেদনে নতুন ব্যবহারকারীদের প্রথম জানা উৎস সম্পর্কে তথ্য পাওয়া যায়।

দুটি প্রতিবেদনের পরিমাপের পরিধি আলাদা। ফলে সংখ্যায় পার্থক্য থাকলে আগে বুঝতে হবে কোন প্রতিবেদন কী মাপছে। গুগল অ্যানালিটিকসের মেনু অ্যাকাউন্টের প্রতিবেদন বিন্যাস ও প্রয়োজন অনুযায়ী পরিবর্তিত হতে পারে। কোনো প্রতিবেদন দেখা না গেলে যথাযথ অনুমতিসম্পন্ন ব্যবহারকারী প্রতিবেদন সংগ্রহশালা থেকে সেটি যুক্ত করতে পারেন।

এখানে ব্যবসার জন্য আরও জরুরি একটি হিসাব রয়েছে। ওয়েবসাইটে আসা মানুষদের মধ্যে কতজন সত্যিকার অর্থে লিড হয়েছেন? ধরা যাক, একটি ওয়েবসাইটে সেবার নমুনা দেখার অনুরোধ জানানোর ফরম রয়েছে। কেউ ফরমের পৃষ্ঠাটি দেখেছেন মানেই তিনি লিড নন। সফলভাবে ফরম জমা দেওয়ার ঘটনাটি আলাদাভাবে শনাক্ত করতে হবে।

গুগল অ্যানালিটিকসের প্রস্তাবিত ‘লিড তৈরি’ ঘটনা শনাক্তকরণ ব্যবস্থা এ কাজে ব্যবহার করা যায়। এরপর সেটিকে গুরুত্বপূর্ণ ঘটনা হিসেবে চিহ্নিত করা সম্ভব। গুগল অ্যানালিটিকসের প্রশাসনিক অংশে তথ্য প্রদর্শনের অধীনে নতুন ঘটনা তৈরির ব্যবস্থা রয়েছে। ফরম জমার পর আলাদা নিশ্চিতকরণ পৃষ্ঠা খুললে সেই পৃষ্ঠা দেখার ঘটনার ভিত্তিতে নতুন ঘটনা তৈরি করা যেতে পারে। অন্য ধরনের ফরমে ওয়েবসাইটের প্রোগ্রাম সংকেত বা গুগল ট্যাগ ব্যবস্থাপকের সাহায্য লাগতে পারে।

ব্যবস্থা চালু করার পর পরীক্ষামূলকভাবে একটি ফরম জমা দিয়ে তাৎক্ষণিক প্রতিবেদন অথবা ত্রুটি পরীক্ষার বিশেষ প্রদর্শনে ঘটনাটি এসেছে কি না দেখতে হবে। ত্রুটি পরীক্ষার প্রদর্শন ব্যবহারের জন্য সংশ্লিষ্ট পরীক্ষামূলক ব্যবস্থা চালু থাকা প্রয়োজন।

এ সময় খেয়াল রাখুন, শুধু ফরম খুললেই যেন সফল লিড গণনা না হয়। আবার একটি ফরম জমা দেওয়ার ঘটনাও যেন একাধিকবার গণনা না হয়। গুগল অ্যানালিটিকসে লিড তৈরির তথ্য পাওয়া গেলেও সংশ্লিষ্ট ব্যক্তি পরে গ্রাহক হয়েছেন কি না, তা সাধারণত বিক্রয় দলের নথির সঙ্গে মিলিয়ে দেখতে হবে।

এই সংযোগ তৈরি না হলে দর্শকসংক্রান্ত প্রতিবেদন ওয়েবসাইটে আগ্রহের পরিমাণ দেখাবে, কিন্তু পুরো বিক্রির ফল জানাবে না।

ফোন, হোয়াটসঅ্যাপ ও দোকানে আসা গ্রাহকদের হিসাব কোথায় থাকবে?

বাংলাদেশে অনেক ব্যবসার গ্রাহক ওয়েবসাইটে ফরম জমা না দিয়ে সরাসরি যোগাযোগ করেন। ফেসবুক মেসেঞ্জারে দাম জানতে চান, হোয়াটসঅ্যাপে বিস্তারিত নেন কিংবা ফোনে পণ্য কেনার অনুরোধ জানান। কেউ দোকানে এসেও কেনাকাটা করেন।

এসব লিড বাদ দিয়ে শুধু ওয়েবসাইটের প্রতিবেদন দেখলে ব্যবসার বাস্তব বিক্রির একটি অংশ আড়ালে থেকে যেতে পারে। এখানে অতিরিক্ত জটিল প্রযুক্তির প্রয়োজন নাও হতে পারে। গ্রাহকের কাছে জানতে চাওয়া যায়, তিনি প্রথম কোথায় প্রতিষ্ঠানের প্রচার দেখেছেন। তবে তাঁর দেওয়া উত্তরকে নিশ্চিত প্রযুক্তিগত তথ্যের সঙ্গে এক করে ফেলা উচিত নয়।

নথিতে ‘গ্রাহকের বলা উৎস’ হিসেবে আলাদা করে রাখা যেতে পারে।

কিছু প্রচারের জন্য নির্দিষ্ট ওয়েব ঠিকানা বা কিউআর সংকেত ব্যবহার করলে উৎস সম্পর্কে বাড়তি ধারণা পাওয়া সম্ভব। কিন্তু একটি কিউআর সংকেত পড়ার মাধ্যমেই ওই ব্যক্তি পরে কেনাকাটা করেছেন, এমন সিদ্ধান্ত নেওয়া যায় না।

ওয়েবসাইটের দর্শক ও গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনার সফটওয়্যারে থাকা গ্রাহককে একই ব্যক্তি হিসেবে শনাক্ত করার ক্ষেত্রেও নির্ভরযোগ্য মিল প্রয়োজন। কাজগুলো কিছুটা সময়সাপেক্ষ। কিন্তু বিক্রির বড় অংশ যদি ফোন বা ব্যক্তিগত বার্তায় সম্পন্ন হয়, তাহলে এসব যোগাযোগ নথিভুক্ত না করে শুধু ওয়েবসাইটের দর্শকসংখ্যা দেখে বাজেট নির্ধারণ করা যথেষ্ট হবে না।

যে বিজ্ঞাপন শেষবার দেখা হয়েছে, বিক্রি কি তার জন্যই?

বিজ্ঞাপনের কার্যকারিতা নিয়ে আরেকটি সমস্যা দেখা দেয় যখন একাধিক মাধ্যম একই গ্রাহকের সঙ্গে যোগাযোগ করে। কোন যোগাযোগকে বিক্রির কতটা কৃতিত্ব দেওয়া হবে, তা নির্ধারণের পদ্ধতিকে অ্যাট্রিবিউশন বা কৃতিত্ব বণ্টন পদ্ধতি বলা হয়।

শেষ যোগাযোগভিত্তিক পদ্ধতিতে নির্ধারিত নিয়ম অনুযায়ী শেষ যোগ্য যোগাযোগকে কৃতিত্ব দেওয়া হয়। গুগল অ্যানালিটিকস ৪-এর তথ্যভিত্তিক কৃতিত্ব বণ্টন পদ্ধতি বিভিন্ন যোগাযোগের মধ্যে কৃতিত্ব ভাগ করে দিতে পারে।

গুগল অ্যানালিটিকসের বিজ্ঞাপন অংশে গুরুত্বপূর্ণ ঘটনা সংঘটিত হওয়ার আগের যোগাযোগের পথ এবং কৃতিত্ব বণ্টনসংক্রান্ত প্রতিবেদন থেকে নির্দিষ্ট ঘটনার আগে শনাক্ত হওয়া যোগাযোগ সম্পর্কে ধারণা পাওয়া যায়।

তবে এই পথ সব সময় সম্পূর্ণ থাকে না।

কুকি ব্যবহারের সীমাবদ্ধতা, বিজ্ঞাপন আটকে দেওয়ার সফটওয়্যার, ভিন্ন যন্ত্র, সরাসরি বিক্রি কিংবা ভুল ইউটিএম সংকেতের কারণে কিছু তথ্য পাওয়া নাও যেতে পারে।

গুগল অ্যানালিটিকসে কোনো সেশন ‘সরাসরি আগমন, উৎস অনির্দিষ্ট’ হিসেবে দেখানো হলেও তার অর্থ এই নয় যে ব্যবহারকারী আগে কখনো বিজ্ঞাপন দেখেননি। সাধারণত সংশ্লিষ্ট ট্রাফিকের জন্য পরিষ্কার রেফারেল উৎস পাওয়া যায়নি বলেই এমনটি দেখা যায়। কৃতিত্ব বণ্টনের প্রতিবেদন নিয়ে সবচেয়ে জরুরি সতর্কতাটি অন্য জায়গায়। কোনো বিজ্ঞাপন বিক্রির কৃতিত্ব পেয়েছে মানেই বিজ্ঞাপনটি না থাকলে বিক্রি হতো না, এমন প্রমাণ পাওয়া যায় না।

বিজ্ঞাপনের প্রকৃত অতিরিক্ত প্রভাব জানতে উপযুক্ত পরীক্ষামূলক পদ্ধতি বা অন্য ধরনের বিশ্লেষণ প্রয়োজন হতে পারে। এ কারণে বাজেট নির্ধারণের সময় শুধু কৃতিত্ব বণ্টনের প্রতিবেদন নয়, বিক্রির বাস্তব তথ্যও বিবেচনায় রাখতে হবে।

কখন বাজেট কমানো যুক্তিসংগত, কখন নয়

কোনো মাধ্যমে নিয়মিত খরচ হচ্ছে কিন্তু উপযুক্ত লিড খুব কম আসছে। এমন হলে বিজ্ঞাপনের লক্ষ্য, বার্তা, লক্ষ্যপাঠক ও যে ওয়েবপৃষ্ঠায় বিজ্ঞাপন থেকে মানুষ আসছেন, সেটি পরীক্ষা করার প্রয়োজন আছে।

সমস্যা সংশোধনের সুযোগ না থাকলে কিংবা পর্যাপ্ত তথ্য থেকে ধারাবাহিকভাবে দুর্বল ফল দেখা গেলে বাজেট কমানোর সিদ্ধান্ত নেওয়া যেতে পারে। কিন্তু লিডের সংখ্যা ভালো, অথচ বিক্রি কম—এমন পরিস্থিতিতে বিজ্ঞাপন বন্ধ করাই প্রথম সিদ্ধান্ত হওয়া উচিত নয়।

সমস্যা পণ্যের দামেও থাকতে পারে। গ্রাহক যোগাযোগ করার পর সময়মতো উত্তর পাচ্ছেন কি না, প্রস্তাব পাঠানোর ব্যবস্থা ঠিক আছে কি না কিংবা বিক্রয়কর্মীরা প্রয়োজনীয় তথ্য দিচ্ছেন কি না, সেসবও দেখা দরকার।

উল্টোভাবে কোনো মাধ্যম থেকে কম লিড এলেও সেখানকার গ্রাহক বেশি লাভজনক হতে পারেন। এমন মাধ্যমে সীমিত পরিসরে বাজেট বাড়িয়ে ফল পরীক্ষা করা সম্ভব। তবে খরচ বাড়ানোর পরও আগের দক্ষতা বজায় থাকবে, এমন নিশ্চয়তা নেই।

একই মাসের খরচ ও বিক্রি সব সময় তুলনাযোগ্য নয়

বিশেষ করে অন্যান্য প্রতিষ্ঠানের কাছে পণ্য বা সেবা বিক্রির ব্যবসায় প্রথম যোগাযোগের পর বিক্রি সম্পন্ন হতে কয়েক মাস লেগে যেতে পারে। ধরা যাক, জানুয়ারিতে বিজ্ঞাপন দেখে কেউ যোগাযোগ করেছিলেন। মার্চে এসে চুক্তি সম্পন্ন হলো। শুধু মার্চের বিজ্ঞাপন ব্যয়ের সঙ্গে মার্চের বিক্রি তুলনা করলে জানুয়ারির প্রচারের তথ্য বাদ পড়ে যেতে পারে।

এ জন্য একই সময়ে তৈরি হওয়া লিডগুলোর পরবর্তী ফল আলাদাভাবে পর্যবেক্ষণ করা প্রয়োজন। এই পদ্ধতিকে কোহর্ট বা একই সময়ের গোষ্ঠীভিত্তিক বিশ্লেষণ বলা হয়। প্রতি সপ্তাহে লিড ও খরচের প্রাথমিক পরিবর্তন দেখা যেতে পারে। কিন্তু বড় বাজেট সিদ্ধান্তের জন্য বিক্রয়চক্রের দৈর্ঘ্য, পর্যাপ্ত তথ্য এবং গ্রাহকের মান বিবেচনায় রাখা উচিত।

আর প্রচারের উদ্দেশ্য যদি প্রতিষ্ঠানের পরিচিতি তৈরি করা হয়, তাহলে শুধু শেষ যোগাযোগ থেকে হওয়া বিক্রি দিয়ে সেটির মূল্যায়ন যথেষ্ট হবে না।

সফটওয়্যারভিত্তিক সেবাপ্রতিষ্ঠানের ক্ষেত্রে হিসাব আরও কিছুটা আলাদা

একটি সফটওয়্যারভিত্তিক সেবাপ্রতিষ্ঠানের প্রচার থেকে প্রচুর মানুষ বিনামূল্যে অ্যাকাউন্ট খুলেছেন। প্রথম প্রতিবেদনে ফল ভালো দেখাতে পারে। কিন্তু তাঁদের কতজন পরে অর্থপ্রদানের পরিকল্পনায় গেছেন, সেটিও জানা প্রয়োজন।

সেবার নমুনা ব্যবহারের অনুরোধ, বিনামূল্যে নিবন্ধন, অর্থপ্রদানকারী গ্রাহক হওয়া এবং নির্দিষ্ট মেয়াদ শেষে সেবা নবায়ন একই ধরনের ঘটনা নয়। কোন মাধ্যম থেকে বেশি নিবন্ধন হচ্ছে, তা জানার পাশাপাশি গ্রাহক পাওয়ার খরচ এবং তাঁদের ধরে রাখার তথ্যও দেখতে হবে। ভবিষ্যৎ আয় অনুমান করতে গেলে বাস্তব গ্রাহক ধরে রাখার ফল, সেবা সরবরাহের খরচ এবং আয়সংক্রান্ত অনিশ্চয়তা বিবেচনায় আসে।

তবে ছোট দোকান বা সীমিত সেবাভিত্তিক ব্যবসায় শুরু থেকেই এত বিস্তারিত হিসাবের প্রয়োজন নাও হতে পারে। সেখানে প্রথমে লিডের উৎস, বিক্রির ফল এবং প্রতি নতুন গ্রাহক পাওয়ার খরচ নিয়মিতভাবে সংরক্ষণ করা বেশি বাস্তবসম্মত। ব্যবসার ধরন ও প্রয়োজন বাড়লে পরে বিস্তারিত বিশ্লেষণ যুক্ত করা যায়।

বিনিয়োগের বিপরীতে আয় হিসাবেও পুরো খরচ দেখতে হবে

লিডের উৎসের হিসাব ব্যবহার করে অনেক প্রতিষ্ঠান গ্রাহক অর্জনের ব্যয় বা সিএসি এবং বিপণনে বিনিয়োগের বিপরীতে প্রাপ্ত আয় বা আরওআই হিসাব করতে চায়। এখানে একটি সাধারণ বিভ্রান্তি হলো শুধু বিজ্ঞাপনে খরচ হওয়া টাকা দিয়ে গ্রাহক অর্জনের ব্যয় হিসাব করা।

পূর্ণ গ্রাহক অর্জনের ব্যয় বের করতে প্রাসঙ্গিক বিক্রয় ও বিপণন ব্যয় বিবেচনায় নিতে হয়। বিজ্ঞাপনের পাশাপাশি কর্মীদের প্রাসঙ্গিক ব্যয়, সফটওয়্যার, প্রচারের বিষয়বস্তু তৈরি এবং অন্যান্য গ্রাহক অর্জনসংক্রান্ত খরচও অন্তর্ভুক্ত হতে পারে।

গ্রাহক অর্জনের ব্যয় = মোট প্রাসঙ্গিক বিক্রয় ও বিপণন ব্যয় ÷ নতুন গ্রাহকের সংখ্যা

কোন খরচ হিসাবের মধ্যে রাখা হয়েছে, সেটি নির্দিষ্ট না থাকলে আলাদা মাস বা মাধ্যমের গ্রাহক অর্জনের ব্যয় সরাসরি তুলনা করা ঠিক হবে না। বিনিয়োগের বিপরীতে আয়ের ক্ষেত্রেও একই সতর্কতা প্রযোজ্য। বিক্রির মোট আয়কে বিজ্ঞাপনের খরচ দিয়ে ভাগ করলেই লাভ বোঝা যায় না।

একটি সীমিত বিপণন-ভিত্তিক ফেরতের হার হিসাবের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে:

ফেরতের হার = (বিপণনের সঙ্গে সম্পর্কিত অবদানমূলক মুনাফা − বিপণন ব্যয়) ÷ বিপণন ব্যয় × ১০০

এখানে অবদানমূলক মুনাফা বলতে বিপণন ব্যয় বাদ দেওয়ার আগের প্রাসঙ্গিক অবদান বোঝানো হচ্ছে।

তবে কোনো প্রচারের কারণে প্রকৃতপক্ষে কত অতিরিক্ত বিক্রি হয়েছে, তা নিশ্চিত করা না গেলে এই হিসাবও আনুমানিক মূল্যায়ন। প্রতিষ্ঠানের পূর্ণ বিনিয়োগ ফেরতের হার নির্ধারণে অন্যান্য প্রাসঙ্গিক খরচও বিবেচনায় নিতে হয়। তাই একটি প্রতিবেদনে বিনিয়োগের বিপরীতে আয়ের হার ভালো দেখালেই সেটিকে নিশ্চিত লাভের প্রমাণ ধরে নেওয়া উচিত নয়।

তথ্য সংগ্রহ করতে গিয়ে গ্রাহকের গোপনীয়তা নষ্ট করা যাবে না

বিজ্ঞাপনের উৎস শনাক্ত করার জন্য গ্রাহকের সব ব্যক্তিগত তথ্য সংগ্রহ করার প্রয়োজন নেই। নাম, ইমেইল, ফোন নম্বর কিংবা অন্য ব্যক্তিগত শনাক্তকারী তথ্য ইউটিএম সংকেতে ব্যবহার করা উচিত নয়। গুগল অ্যানালিটিকসে এ ধরনের তথ্য পাঠানোর ওপর নীতিগত নিষেধাজ্ঞা রয়েছে।

ওয়েবপৃষ্ঠার ঠিকানা, শিরোনাম ও বিভিন্ন ঘটনার তথ্যের মাধ্যমেও যেন ব্যক্তিগত শনাক্তকারী তথ্য পাঠানো না হয়, সেটি পরীক্ষা করা প্রয়োজন। গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনার সফটওয়্যারের ক্ষেত্রেও প্রয়োজনের অতিরিক্ত তথ্য সংগ্রহ না করে উপযুক্ত অনুমতি ও তথ্য দেখার অধিকার নিয়ন্ত্রণের ব্যবস্থা রাখতে হবে।

বাংলাদেশ, ভারত ও অন্যান্য দেশে ব্যক্তিগত তথ্য সংগ্রহ ও ব্যবহারের আইনি শর্ত ভিন্ন হতে পারে। ব্যবসা যে অঞ্চলে কার্যক্রম চালাচ্ছে, সেখানকার প্রযোজ্য নিয়ম মেনে চলা প্রয়োজন।

পরের মাসের বাজেট নির্ধারণের আগে যে হিসাবটি দরকার

লিডের উৎস সম্পর্কে স্পষ্ট ধারণা না থাকলে প্রথম কাজ নতুন সফটওয়্যার কেনা নয়। আগের কয়েকটি প্রচারের ব্যয়, স্বতন্ত্র লিড এবং সম্পন্ন বিক্রির তথ্য এক জায়গায় আনা যেতে পারে। সেখানে দেখা দরকার, কোন প্রচারের ফল সম্পর্কে তথ্য আছে আর কোনটির নেই। এরপর নতুন প্রচারগুলোর জন্য অভিন্ন ইউটিএম নামকরণ এবং লিডের অবস্থা নথিভুক্ত করার নিয়ম চালু করা সম্ভব।

পরের ধাপে কোন উৎসে কত টাকা খরচ করে কতজন নতুন অর্থপ্রদানকারী গ্রাহক পাওয়া যাচ্ছে, সেটি তুলনা করুন। সম্ভব হলে আয় ও মুনাফার তথ্যও যুক্ত করুন। তখন হয়তো দেখা যাবে, সবচেয়ে বেশি মানুষ সাড়া দেওয়া বিজ্ঞাপনটি ততটা লাভজনক নয়। আবার কম আলোচনায় থাকা কোনো প্রচার থেকে নিয়মিত ভালো গ্রাহক আসছেন।

তবে অল্প কিছু তথ্য দেখে বড় সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রয়োজন নেই। আগে হিসাবের নির্ভরযোগ্যতা পরীক্ষা করুন। দুর্বল প্রচার সংশোধনের সুযোগ থাকলে সেটি দেখুন। কার্যকর মাধ্যমে বাড়তি খরচ করতে চাইলে সীমিত পরিসরে পরীক্ষা করে ফল মিলিয়ে নিন।

লিডের উৎস শনাক্তকরণের আসল প্রয়োজন এখানেই। প্রতি মাসে কতজন মানুষ বিজ্ঞাপনে সাড়া দিয়েছেন, সেটি জানার পাশাপাশি তাঁদের কতজন সত্যিকার অর্থে গ্রাহক হয়েছেন, তা বোঝা। বেশি লিড দেখানো একটি প্রতিবেদন ব্যবসাকে আশ্বস্ত করতে পারে। কিন্তু পরের মাসের বাজেট কোথায় খরচ করা হবে, সেই সিদ্ধান্ত নিতে প্রয়োজন এমন হিসাব, যেখানে বিজ্ঞাপনের খরচের সঙ্গে প্রকৃত বিক্রি ও মুনাফার সম্পর্ক দেখা যায়।

প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন

১. ওয়েবসাইট না থাকলেও কি লিডের উৎস শনাক্ত করা সম্ভব?

হ্যাঁ। ওয়েবসাইট ছাড়াও ফোন, ফেসবুক মেসেঞ্জার, হোয়াটসঅ্যাপ কিংবা সরাসরি দোকানে আসা গ্রাহকদের উৎসের হিসাব রাখা যায়। এ জন্য একটি তথ্যছক বা গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনার সফটওয়্যার ব্যবহার করা যেতে পারে। গ্রাহক কোথা থেকে প্রতিষ্ঠানের পরিচয় পেয়েছেন, যোগাযোগের তারিখ এবং শেষ পর্যন্ত কেনাকাটা করেছেন কি না, তা সংরক্ষণ করতে হবে। তবে গ্রাহকের মুখে শোনা উৎসকে প্রযুক্তিগতভাবে নিশ্চিত তথ্য হিসেবে দেখানো উচিত নয়।

২. কোন লিডকে যোগ্য সম্ভাব্য গ্রাহক হিসেবে গণনা করা উচিত?

যিনি পণ্য বা সেবার প্রতি আগ্রহ দেখিয়েছেন এবং প্রতিষ্ঠানের নির্ধারিত ক্রেতার মানদণ্ড পূরণ করেন, তাঁকে যোগ্য লিড হিসেবে বিবেচনা করা যেতে পারে। এ ক্ষেত্রে গ্রাহকের চাহিদা, পণ্য বা সেবার উপযুক্ততা, সম্ভাব্য বাজেট এবং কেনার আগ্রহ দেখা হয়। সব ব্যবসার জন্য একই মানদণ্ড প্রযোজ্য নয়। গুরুত্বপূর্ণ হলো, প্রতিষ্ঠানের বিক্রয় ও বিপণন দল যেন একই নিয়মে যোগ্য লিড শনাক্ত করে।

৩. পুরোনো গ্রাহক আবার কেনাকাটা করলে তাঁকে কি নতুন লিড হিসেবে গণনা করতে হবে?

একজন বিদ্যমান গ্রাহকের নতুন কেনাকাটাকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে নতুন গ্রাহক অর্জন হিসেবে গণনা করা ঠিক নয়। তাঁর প্রথম জানা উৎস আগের রেকর্ডে সংরক্ষণ করা যেতে পারে। নতুন কোনো বিজ্ঞাপন বা প্রচারের মাধ্যমে আবার কেনাকাটা করলে সেই প্রচারের তথ্যও আলাদাভাবে রাখা সম্ভব। এতে নতুন গ্রাহক অর্জন এবং পুরোনো গ্রাহকের পুনঃক্রয়ের ফল আলাদা করে বোঝা যায়।

৪. কতটি লিড পাওয়ার পর মার্কেটিং বাজেট পরিবর্তন করা উচিত?

এ জন্য সবার ক্ষেত্রে প্রযোজ্য নির্দিষ্ট কোনো সংখ্যা নেই। সিদ্ধান্ত নির্ভর করে ব্যবসার ধরন, বিক্রয়চক্রের দৈর্ঘ্য, প্রচারের খরচ এবং লিড থেকে প্রকৃত গ্রাহক হওয়ার হারের ওপর। মাত্র কয়েকটি লিড বা এক-দুটি বিক্রি দেখে বড় বাজেট পরিবর্তন করা ঝুঁকিপূর্ণ। পর্যাপ্ত সময়ের তথ্য নিয়ে একই ধরনের প্রচারের ফল তুলনা করা এবং প্রয়োজনে সীমিত পরিসরে বাজেট পরিবর্তন করে ফল পরীক্ষা করা বেশি যুক্তিসংগত।

৫. লিডের উৎস জানা না গেলে প্রতিবেদনে কীভাবে দেখাতে হবে?

কোনো লিডের উৎস নিশ্চিত না হলে সেটিকে ‘অজানা’ হিসেবে নথিভুক্ত করা উচিত। অনুমানের ভিত্তিতে ফেসবুক, গুগল বা অন্য কোনো মাধ্যমের হিসাবে যোগ করলে প্রতিবেদনের নির্ভরযোগ্যতা কমে যেতে পারে। কতগুলো লিডের উৎস অজানা রয়েছে, সেই সংখ্যাটিও নিয়মিত পর্যবেক্ষণ করুন। অজানা উৎসের সংখ্যা বেশি হলে ইউটিএম সংকেত, ওয়েবসাইটের তথ্য সংগ্রহের ব্যবস্থা এবং বিক্রয় দলের নথি সংরক্ষণের পদ্ধতি পরীক্ষা করা প্রয়োজন।