Почему традиционная маркетинговая атрибуция B2B не работает и что с этим делать

Скажите мне, что отчетность по маркетинговой атрибуции B2B не работает, не сообщая мне, что отчетность по маркетинговой атрибуции B2B не работает…

Это один из многих запросов на цитаты, когда сообщение, полученное через Session Media, не соответствовало источнику атрибуции, заключенному либо Google Analytics, либо HubSpot.

И не только я — я разговаривал со многими маркетологами, которые обнаруживали, что их данные не отражают то, как пользователь на самом деле узнал о них. Борьба реальна — даже для SaaS-брендов, таких как Cognism, — приходится иметь дело со множеством входящих запросов.

Итак, давайте поговорим о проблемах традиционного цифрового отслеживания B2B и о том, как вы можете использовать Supermetrics, чтобы оптимизировать свои усилия по формированию спроса на нашем любимом социальном канале B2B — LinkedIn.

Но сначала, что такое атрибуция B2B?

Что такое модели атрибуции B2B

Прежде чем мы углубимся в вопросы, лежащие в основе атрибуции B2B, давайте вспомним различные типы моделей атрибуции, которые мы используем для отчета об успешном маркетинге.

Последний клик

Атрибуция по последнему клику относится к модели веб-аналитики, в которой «последнему клику» присваивается значение конверсии или продажи. Это модель атрибуции по умолчанию для Google Analytics и большинства данных CRM.

Распад времени

Атрибуция с временным затуханием — это модель атрибуции с несколькими касаниями, в которой каждая «точка соприкосновения» оценивается, но большее значение придается точке последнего касания.

Линейный

Линейная атрибуция распределяет ценность конверсии поровну между всеми взаимодействиями.

Позиционно

Модель атрибуции на основе позиции присваивает ценность всем точкам взаимодействия на пути к конверсии, но присваивает большую часть первому и последнему клику.

Первый клик

Атрибуция по первому клику — это модель атрибуции, которая присваивает 100% ценности лида или конверсии первому каналу, по которому щелкнул пользователь.

Проблема с моделями атрибуции

Теоретически эти модели имеют большой смысл и должны отвечать на все наши вопросы о том, как пользователи взаимодействуют с нашим брендом.

Именно так большинство аналитических программ, таких как Google Analytics и CRM-системы, такие как HubSpot и Salesforce, настроены по умолчанию, что повышает доверие к модели атрибуции.

Это почти идеально.

Есть только одна основная проблема, которая делает брешь в том, что должно быть идеальной системой атрибуции.

Это не то, как покупатели B2B покупают.

Время от времени мы получаем отслеживаемый путь пользователя, подобный приведенному выше, восстанавливая доверие к отслеживанию с несколькими точками взаимодействия.

Хотя это может дать отличное представление о том, какой контент работает, проблема заключается в том, чтобы рассматривать эти данные изолированно, чтобы принимать обоснованные решения о том, как масштабировать ваш маркетинговый бюджет.

Например, если вы размещаете видеообъявление на LinkedIn, пользователь может не всегда нажимать на ваше объявление, но он может просмотреть все 4 минуты контента. Позже они приходят на ваш сайт и заполняют форму с высоким намерением, и они классифицируются как «Прямая» конверсия.

Судя по тому, что мы видели и тестировали, это типичный путь покупателя. Но поскольку он не попадает в отчеты о последней атрибуции по умолчанию как «LinkedIn», подход к данным и маркетингу отходит на второй план.

Что еще хуже, неотслеживаемая деятельность, приводящая к результатам, заменяется отслеживаемой деятельностью, которая этого не делает. Например, видео заменяется статическими рекламными изображениями, которые приводят пользователя к рекламе «Получить демонстрацию» по единственной причине, по которой легче отслеживать рентабельность инвестиций.

В мире, насыщенном информацией, B2B-конверсии на первой точке взаимодействия становятся все реже.

Большая часть деятельности, которая гарантирует привлечение пользователей на ваш сайт — чтение блогов, тематических исследований, подкастов — редко будет источником прямого отклика. Это означает, что они редко будут получать атрибуцию за продажу.

Опять же, большая часть вашей целевой аудитории не будет теми, кто на самом деле вступает в контакт. Вместо этого они пересылают информацию кому-то другому, который заполняет форму «Получить предложение» или «Получить демонстрацию».

Это известно как темная социальная или темная воронка.

Темные социальные сети включают в себя все неотслеживаемые действия, которые происходят на таких платформах, как Slack, WhatsApp, DM, которые не так легко отследить.

Недавним примером этого в действии является наш руководитель PPC Алекс, который видел несколько объявлений LinkedIn о новом программном обеспечении для блокировки IP-адресов, которое, по его мнению, поможет в повседневной работе нашего агентства PPC. Он прислал мне название бренда через Slack, и в тот же день у нас была платная лицензия.

Забавно то, что реклама LinkedIn, которую он видел, не принесла бы такой доход. Он попал бы в категорию «Обычный поиск» — так я искал бренд и оплачивал программное обеспечение.

Как отнести к темной воронке

Есть несколько способов исправить это. Самый простой способ — вернуться к основам маркетинга и спросить пользователей, откуда они узнали о вашей компании. Вот пример нашего обязательного поля.

Если вы оставите это как открытое текстовое поле, вы будете удивлены тем, сколько информации пользователь даст вам о том, как он услышал о вашем бренде.

Затем вы можете настроить некоторые автоматические правила в своей CMS, которые обновляют атрибуцию с помощью ключевых слов, которые пользователи использовали в этом поле.

Реклама LinkedIn в Google Data Studio

Теперь к хорошему.

Используя интеграцию Supermetrics с Google Data Studio, мы разработали метод отчетности о более широком влиянии рекламы LinkedIn на итоговую прибыль.

Посмотрите, как мы это делаем, в этом пошаговом видео.

Начать

Попробуйте LinkedIn Ads с Google Data Studio бесплатно в течение 14 дней.

Начать пробную версию

Заворачивать

LinkedIn Ads не является каналом «намерения», поэтому вам не следует размещать рекламу с высоким намерением. Вместо этого вы можете использовать их гиперконкретный таргетинг для доставки контента, который находит отклик, а затем посмотреть, какие компании приходят через «прямой» или «обычный поисковый» трафик, которые видели вашу рекламу. И используйте эти данные для масштабирования.

Об авторе

Бен Браун — основатель Session Media, маркетингового агентства SaaS. Живя за счет буррито и кофейной карты Pret-a-Manger, Бен любит помогать компаниям B2B SaaS создавать стратегии, которые стимулируют рост бизнеса, — почти так же сильно, как он любит говорить о себе в третьем лице.