เหตุใดการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดแบบ B2B แบบดั้งเดิมจึงเสียหาย และคุณสามารถทำอะไรกับมันได้

บอกฉันว่าการรายงานการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดแบบ B2B ใช้งานไม่ได้โดยไม่ได้บอกฉันว่าการรายงานการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดแบบ B2B นั้นใช้งานไม่ได้...

นี่เป็นหนึ่งในคำขอใบเสนอราคาจำนวนมากที่ข้อความที่เข้ามาในสื่อเซสชันไม่สอดคล้องกับแหล่งที่มาของที่มาที่สรุปโดย Google Analytics หรือ HubSpot

และไม่ใช่แค่ฉันเท่านั้น ฉันได้พูดคุยกับนักการตลาดหลายคนที่พบว่าข้อมูลของพวกเขาไม่ได้สะท้อนถึงวิธีที่ผู้ใช้ค้นพบเกี่ยวกับพวกเขาจริงๆ การต่อสู้เกิดขึ้นจริง แม้แต่กับแบรนด์ SaaS เช่น Cognism ที่ต้องรับมือกับคำถามขาเข้ามากมาย

มาพูดถึงประเด็นของการติดตาม B2B แบบดิจิทัลแบบดั้งเดิมและวิธีที่คุณสามารถใช้ Supermetrics เพื่อช่วยเพิ่มประสิทธิภาพความพยายามในการสร้างความต้องการของคุณบนช่องทางโซเชียล B2B ที่เราโปรดปราน - LinkedIn

แต่ก่อนอื่น การระบุแหล่งที่มาแบบ B2B คืออะไร?

รูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบ B2B คืออะไร

ก่อนที่เราจะเจาะลึกถึงปัญหาเบื้องหลังการระบุแหล่งที่มาแบบ B2B เรามาสรุปเกี่ยวกับรูปแบบการระบุแหล่งที่มาประเภทต่างๆ ที่เราใช้ในการรายงานความสำเร็จทางการตลาดกันก่อน

คลิกสุดท้าย

การระบุแหล่งที่มาของคลิกสุดท้ายหมายถึงรูปแบบการวิเคราะห์เว็บที่ 'คลิกสุดท้าย' จะได้รับเครดิตสำหรับการแปลงหรือการขาย นี่คือรูปแบบการระบุแหล่งที่มาเริ่มต้นสำหรับ Google Analytics และข้อมูล CRM ส่วนใหญ่

เวลาเสื่อมลง

การระบุแหล่งที่มาแบบลดเวลาเป็นรูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัช ซึ่งให้เครดิต 'จุดสัมผัส' แต่ละรายการ แต่ให้น้ำหนักมากขึ้นสำหรับจุดสัมผัสสุดท้าย

เชิงเส้น

การระบุแหล่งที่มาเชิงเส้นจะกระจายเครดิตสำหรับ Conversion อย่างเท่าเทียมกันในการโต้ตอบทั้งหมด

ตามตำแหน่ง

รูปแบบการระบุแหล่งที่มาตามตำแหน่งให้เครดิตกับจุดติดต่อทั้งหมดตลอดเส้นทาง Conversion แต่กำหนดส่วนใหญ่ให้กับคลิกแรกและคลิกสุดท้าย

คลิกแรก

การระบุแหล่งที่มาของคลิกแรกเป็นรูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่ให้เครดิต 100% สำหรับโอกาสในการขายหรือ Conversion แก่แชแนลแรกที่ผู้ใช้คลิกผ่าน

ปัญหาเกี่ยวกับรูปแบบการระบุแหล่งที่มา

ตามทฤษฎีแล้ว โมเดลเหล่านี้สมเหตุสมผลมากและควรตอบทุกคำถามที่เรามีเกี่ยวกับวิธีที่ผู้ใช้มีส่วนร่วมกับแบรนด์ของเรา

นี่คือวิธีที่ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ส่วนใหญ่ เช่น Google Analytics และ CRM Systems เช่น HubSpot และ Salesforce ได้รับการตั้งค่าโดยค่าเริ่มต้น ซึ่งช่วยเสริมความน่าเชื่อถือของรูปแบบการระบุแหล่งที่มา

มันเกือบจะสมบูรณ์แบบ

มีประเด็นหลักเพียงประเด็นเดียวที่ทำให้เกิดช่องโหว่ในระบบการระบุแหล่งที่มาที่สมบูรณ์แบบ

ไม่ใช่วิธีที่ผู้ซื้อ B2B ซื้อ

ทุกๆ ครั้ง เราได้รับเส้นทางของผู้ใช้ที่ถูกติดตามเช่นเดียวกับที่กล่าวไว้ข้างต้น เพื่อฟื้นฟูความเชื่อถือในการติดตามหลายจุดติดต่อ

แม้ว่าข้อมูลนี้จะให้ข้อมูลเชิงลึกที่ดีเกี่ยวกับเนื้อหาที่ใช้งานได้ แต่ปัญหาอยู่ที่การดูข้อมูลนี้แบบแยกส่วนเพื่อทำการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการปรับขนาดงบประมาณการตลาดของคุณ

ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังแสดงโฆษณาวิดีโอบน LinkedIn ผู้ใช้อาจไม่คลิกโฆษณาของคุณทุกครั้ง แต่อาจดูเนื้อหาทั้งหมด 4 นาทีเต็มแล้ว หลังจากนั้นพวกเขาจะมาที่เว็บไซต์ของคุณและกรอกแบบฟอร์มที่มีความตั้งใจสูง และจัดประเภทเป็น Conversion 'โดยตรง'

จากสิ่งที่เราได้เห็นและทดสอบ นี่คือการเดินทางโดยทั่วไปของผู้ซื้อ แต่เนื่องจากไม่อยู่ในรายงานการระบุแหล่งที่มาล่าสุดที่เป็นค่าเริ่มต้นว่าเป็น 'LinkedIn' ข้อมูลและแนวทางการตลาดจึงตกอยู่ด้านข้าง

ที่แย่ไปกว่านั้น กิจกรรมที่ไม่สามารถติดตามได้ซึ่งเป็นผลการขับขี่จะถูกแทนที่ด้วยกิจกรรมที่ติดตามได้ซึ่งไม่ได้ติดตาม ตัวอย่างเช่น วิดีโอที่ถูกแทนที่ด้วยโฆษณาแบบภาพนิ่งซึ่งนำผู้ใช้ไปยังโฆษณา 'รับการสาธิต' ด้วยเหตุผลเพียงอย่างเดียว ROI นั้นง่ายต่อการติดตาม

ในโลกที่เต็มไปด้วยข้อมูล การแปลง B2B บนจุดติดต่อแรกเริ่มหายากขึ้น

กิจกรรมส่วนใหญ่ที่รับประกันการดึงดูดผู้ใช้ให้มาที่เว็บไซต์ของคุณ—เพื่ออ่านบล็อก, กรณีศึกษา, พอดคาสต์—จะไม่ค่อยเป็นแหล่งของลีดที่ตอบกลับโดยตรง หมายความว่าพวกเขาจะไม่ค่อยได้รับการแสดงที่มาเพื่อขาย

อีกครั้ง กลุ่มเป้าหมายของคุณจำนวนมากจะไม่ใช่คนที่ได้รับการติดต่อจริงๆ แต่จะส่งต่อข้อมูลไปยังบุคคลอื่นที่จะกรอกแบบฟอร์ม 'ขอใบเสนอราคา' หรือ 'รับการสาธิต'

สิ่งนี้เรียกว่า dark social หรือ dark funnel

Dark Social เกี่ยวข้องกับกิจกรรมที่ไม่ได้ติดตามทั้งหมดที่เกิดขึ้นบนแพลตฟอร์มเช่น Slack, WhatsApp, DM ซึ่งไม่สามารถติดตามได้ง่าย

ตัวอย่างล่าสุดของการดำเนินการนี้คือ Alex หัวหน้าฝ่าย PPC ของเราได้เห็นโฆษณา LinkedIn หลายรายการสำหรับซอฟต์แวร์บล็อก IP ชิ้นใหม่ ซึ่งเขาคิดว่าจะช่วยในการทำงานประจำวันของหน่วยงาน PPC ของเรา เขาส่งชื่อแบรนด์มาให้ฉันทาง Slack และในวันเดียวกันนั้นเราก็ได้รับใบอนุญาตแบบชำระเงิน

สิ่งที่ตลกคือโฆษณา LinkedIn ที่เขาเห็นว่าจะไม่ได้รับเครดิตสำหรับรายได้นี้ มันคงอยู่ภายใต้ 'การค้นหาทั่วไป' เพราะนั่นคือวิธีที่ฉันค้นหาแบรนด์และจ่ายเงินสำหรับซอฟต์แวร์

วิธีการระบุถึงช่องทางมืด

มีสองสามวิธีที่คุณสามารถแก้ไขได้ วิธีที่ง่ายที่สุดคือการนำการตลาดกลับไปสู่พื้นฐานและถามผู้ใช้จริงว่าพวกเขาได้ยินเกี่ยวกับบริษัทของคุณอย่างไร นี่คือตัวอย่างฟิลด์บังคับของเรา

หากคุณปล่อยให้เป็นช่องข้อความเปิด คุณจะแปลกใจว่าผู้ใช้ให้ข้อมูลมากน้อยเพียงใดเกี่ยวกับวิธีที่พวกเขาได้ยินเกี่ยวกับแบรนด์ของคุณ

จากนั้น คุณสามารถตั้งค่ากฎอัตโนมัติบางอย่างใน CMS ของคุณที่อัปเดตการระบุแหล่งที่มาด้วยคำหลักที่ผู้ใช้ใช้ในฟิลด์นั้น

โฆษณา LinkedIn ไปยัง Google Data Studio

ตอนนี้ไปที่บิตที่ดี

ด้วยการใช้การรวม Supermetrics กับ Google Data Studio เราได้พัฒนาวิธีการรายงานผลกระทบในวงกว้างที่โฆษณา LinkedIn มีต่อบรรทัดล่างสุด

ดูวิธีที่เราทำได้ในวิดีโอทีละขั้นตอนนี้

เริ่ม

ทดลองใช้โฆษณา LinkedIn กับ Google Data Studio ฟรี 14 วัน

เริ่มการทดลองใช้

สรุป

โฆษณา LinkedIn ไม่ใช่ช่องทาง 'เจตนา' ดังนั้น คุณไม่ควรแสดงโฆษณาที่มีความตั้งใจสูง แต่คุณสามารถใช้การกำหนดเป้าหมายที่เจาะจงมากเกินไปเพื่อนำเสนอเนื้อหาที่ตรงใจ แล้วดูว่าธุรกิจใดที่ผ่านเข้ามาในรูปแบบ 'โดยตรง' หรือ 'การค้นหาทั่วไป' ที่ได้เห็นโฆษณาของคุณ และใช้ข้อมูลนี้ในการปรับขนาด

เกี่ยวกับผู้เขียน

Ben Brown เป็นผู้ก่อตั้ง Session Media ซึ่งเป็นหน่วยงานด้านการตลาด SaaS เบ็นอาศัยอยู่นอกเบอร์ริโตและบัตรกาแฟ Pret-a-Manger ชอบช่วยบริษัท B2B SaaS สร้างกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนการเติบโตของธุรกิจ เกือบเท่ากับที่เขาชอบพูดถึงตัวเองในบุคคลที่สาม