기존의 B2B 마케팅 속성이 깨진 이유와 이에 대해 할 수 있는 일

B2B 마케팅 귀인 보고가 고장났다는 사실을 알려주지 않고 B2B 마케팅 귀인 보고가 고장났다고 말해줘…

이것은 Session Media를 통해 수신된 메시지가 Google Analytics 또는 HubSpot에서 결론지어진 어트리뷰션 소스와 일치하지 않는 많은 견적 요청 중 하나입니다.

저 뿐만이 아닙니다. 저는 데이터가 사용자가 실제로 자신에 대해 알게 된 방식을 반영하지 않는다는 사실을 알게 된 많은 마케터와 이야기를 나눴습니다. 많은 인바운드 문의를 처리하는 Cognism과 같은 SaaS 브랜드의 경우에도 투쟁은 현실입니다.

따라서 기존의 디지털 B2B 추적 문제와 Supermetrics를 사용하여 우리가 가장 좋아하는 B2B 소셜 채널인 LinkedIn에서 수요 창출 노력을 최적화하는 방법에 대해 이야기해 보겠습니다.

하지만 먼저 B2B 어트리뷰션이란 무엇입니까?

B2B 기여 모델이란

B2B 기여의 이면에 있는 문제에 대해 더 깊이 알아보기 전에 마케팅 성공을 보고하는 데 사용하는 다양한 유형의 기여 모델을 다시 살펴보겠습니다.

마지막 클릭

마지막 클릭 기여는 '마지막 클릭'에 전환 또는 판매에 대한 기여도가 부여되는 웹 분석 모델을 나타냅니다. 이것은 Google Analytics 및 대부분의 CRM 데이터에 대한 기본 기여 모델입니다.

시간 감퇴

시간 감소 기여는 각 '터치포인트' 크레딧을 제공하지만 마지막 터치 포인트에 더 많은 가중치를 부여하는 멀티터치 기여 모델입니다.

선의

선형 기여는 전환에 대한 기여도를 모든 상호작용에 균등하게 분배합니다.

위치 기반

위치 기반 기여 모델은 전환 여정의 모든 터치포인트에 기여도를 부여하지만 대부분은 첫 번째 클릭과 마지막 클릭에 할당합니다.

첫 번째 클릭

첫 번째 클릭 기여는 사용자가 클릭한 첫 번째 채널에 리드 또는 전환에 대한 기여도를 100% 할당하는 기여 모델입니다.

기여 모델의 문제

이론적으로 이러한 모델은 많은 의미가 있으며 사용자가 우리 브랜드에 참여하는 방식에 대한 모든 질문에 답해야 합니다.

이것이 Google Analytics와 같은 대부분의 분석 소프트웨어와 HubSpot 및 Salesforce와 같은 CRM 시스템이 기본적으로 설정되는 방식으로 기여 모델의 신뢰성을 강화합니다.

거의 완벽합니다.

완벽한 어트리뷰션 시스템에 구멍을 뚫는 한 가지 주요 문제가 있습니다.

B2B 구매자가 구매하는 방식이 아닙니다.

때때로 우리는 위와 같은 추적된 사용자 여정을 얻고 다중 터치 포인트 추적에 대한 신뢰를 회복합니다.

이것은 어떤 콘텐츠가 작동하는지에 대한 훌륭한 통찰력을 제공할 수 있지만 문제는 마케팅 예산을 확장하는 방법에 대한 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 이 데이터를 개별적으로 볼 때 있습니다.

예를 들어 LinkedIn에서 동영상 광고를 실행하는 경우 사용자가 항상 광고를 클릭하는 것은 아니지만 4분 분량의 콘텐츠를 시청했을 수 있습니다. 나중에 그들은 귀하의 웹사이트에 와서 의도가 높은 양식을 작성하고 '직접' 전환으로 분류됩니다.

우리가 보고 테스트한 바에 따르면 이것은 일반적인 구매자의 여정입니다. 그러나 'LinkedIn'으로 기본 마지막 어트리뷰션 보고서에 포함되지 않기 때문에 데이터 및 마케팅 접근 방식은 곁길로 떨어집니다.

더 나쁜 것은 결과를 주도하는 추적 불가능한 활동이 그렇지 않은 추적 가능한 활동으로 대체된다는 점입니다. 예를 들어, ROI를 추적하기가 더 쉽다는 이유로 사용자를 '데모 받기' 광고로 유도하는 정적 이미지 광고로 비디오가 대체되었습니다.

정보가 풍부한 세상에서 첫 번째 터치포인트에서 B2B 전환은 점점 더 드물어지고 있습니다.

블로그, 사례 연구, 팟캐스트를 읽기 위해 사용자를 웹사이트로 유도하는 대부분의 활동이 직접 응답 리드의 출처가 되는 경우는 거의 없습니다. 그들은 판매에 대한 귀속을 거의 받지 않을 것임을 의미합니다.

다시 한 번, 많은 타겟 청중이 실제로 연락하는 사람들이 아닐 것입니다. 대신 '견적 받기' 또는 '데모 받기' 양식을 작성할 다른 사람에게 정보를 전달합니다.

이를 다크 소셜 또는 다크 퍼널이라고 합니다.

다크 소셜에는 쉽게 추적되지 않는 Slack, WhatsApp, DM과 같은 플랫폼에서 발생하는 모든 추적되지 않은 활동이 포함됩니다.

이에 대한 최근 사례는 PPC 책임자인 Alex가 새로운 IP 차단 소프트웨어에 대한 여러 LinkedIn 광고를 보고 PPC 에이전시의 일상적인 운영에 도움이 될 것이라고 생각했습니다. 그는 Slack을 통해 브랜드 이름을 보냈고, 그날 우리는 유료 라이선스를 받았습니다.

재미있는 것은 그가 본 LinkedIn 광고는 이 수익에 대한 크레딧을 얻지 못했을 것입니다. 내가 브랜드를 검색하고 소프트웨어 비용을 지불한 방식이기 때문에 '유기적 검색'에 해당했을 것입니다.

다크 퍼널에 기여하는 방법

이 문제를 해결할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 가장 간단한 방법은 마케팅을 기본으로 되돌리고 실제로 사용자에게 회사에 대해 어떻게 들었는지 묻는 것입니다. 다음은 필수 필드의 예입니다.

열린 텍스트 필드로 남겨두면 사용자가 브랜드에 대해 어떻게 들었는지에 대해 얼마나 많은 정보를 제공하는지 놀랄 것입니다.

그런 다음 사용자가 해당 필드에서 사용한 키워드로 속성을 업데이트하는 몇 가지 자동화된 규칙을 CMS에서 설정할 수 있습니다.

Google 데이터 스튜디오에 대한 LinkedIn 광고

이제 좋은 비트로.

Google 데이터 스튜디오와 Supermetrics 통합을 사용하여 LinkedIn 광고가 수익에 미치는 광범위한 영향을 보고하는 방법을 개발했습니다.

이 단계별 비디오에서 이를 수행하는 방법을 확인하십시오.

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평가판 시작

마무리

LinkedIn 광고는 '의도' 채널이 아니므로 의도가 높은 광고를 게재해서는 안 됩니다. 대신 매우 구체적인 타겟팅을 사용하여 반향을 불러일으키는 콘텐츠를 제공한 다음 귀하의 광고를 본 '직접' 또는 '자연 검색' 트래픽을 통해 유입되는 비즈니스를 확인할 수 있습니다. 그리고 이 데이터를 사용하여 확장합니다.

저자 소개

Ben Brown은 SaaS 마케팅 대행사인 Session Media의 설립자입니다. 부리또와 Pret-a-Manger 커피 카드로 생활하는 Ben은 B2B SaaS 회사가 비즈니스 성장을 주도하는 전략을 세울 수 있도록 돕는 것을 좋아합니다.