Geleneksel B2B pazarlama ilişkisi neden bozulur ve bu konuda ne yapabilirsiniz?

Bana B2B pazarlama ilişkilendirme raporlamasının bozulduğunu söyle, bana B2B pazarlama ilişkilendirme raporlamasının bozulduğunu söylemeden…

Bu, Session Media'ya gelen mesajın, Google Analytics veya HubSpot tarafından sonuçlandırılan ilişkilendirme kaynağıyla uyumlu olmadığı birçok alıntı isteğinden biridir.

Ve bu sadece ben değilim—Verilerinin, kullanıcının onlar hakkında gerçekte nasıl öğrendiğini yansıtmadığını bulan birçok pazarlamacıyla konuştum. Birçok gelen sorguyla uğraşan Cognism gibi SaaS markaları için bile mücadele gerçektir.

O halde, geleneksel dijital B2B takibi sorunları ve favori B2B sosyal kanalımız LinkedIn'de talep oluşturma çabalarınızı optimize etmeye yardımcı olması için Supermetrics'i nasıl kullanabileceğinizden bahsedelim.

Ama önce, B2B ilişkilendirmesi nedir?

B2B ilişkilendirme modelleri nelerdir?

B2B ilişkilendirmenin ardındaki sorunlara daha derinden girmeden önce, pazarlama başarısını raporlamak için kullandığımız farklı ilişkilendirme modellerini özetleyelim.

Son tıklama

Son tıklama ilişkilendirmesi, bir dönüşüm veya satış için 'son tıklamaya' kredi verildiği bir web analizi modelini ifade eder. Bu, Google Analytics ve çoğu CRM verisi için varsayılan ilişkilendirme modelidir.

Zaman bozulması

Zaman azalmalı ilişkilendirme, her bir "temas noktası" kredisini veren ancak son temas noktasına doğru daha fazla ağırlık veren bir çoklu temas ilişkilendirme modelidir.

Doğrusal

Doğrusal ilişkilendirme, dönüşüm kredisini tüm etkileşimlere eşit olarak dağıtır.

pozisyon bazlı

Konum tabanlı ilişkilendirme modeli, dönüşüm yolculuğu boyunca tüm temas noktalarına kredi verir, ancak çoğunluğu ilk ve son tıklamaya atar.

İlk Tıklama

İlk tıklama ilişkilendirmesi, bir olası satış veya dönüşüm için kredinin %100'ünü kullanıcının tıkladığı ilk kanala atayan bir ilişkilendirme modelidir.

İlişkilendirme modelleriyle ilgili sorun

Teorik olarak, bu modeller çok mantıklı ve kullanıcıların markamızla nasıl etkileşime girdiğine dair sahip olduğumuz her soruyu yanıtlamalıdır.

Google Analytics ve HubSpot ve Salesforce gibi CRM Sistemleri gibi çoğu analiz yazılımı varsayılan olarak bu şekilde kurulur ve ilişkilendirme modelinin güvenilirliğini güçlendirir.

Neredeyse mükemmel.

Mükemmel bir ilişkilendirme sisteminin ne olması gerektiği konusunda bir delik açan tek bir ana sorun var.

B2B alıcılarının satın alma şekli değil.

Arada bir, yukarıdaki gibi izlenen bir kullanıcı yolculuğu elde ederek çoklu temas noktası takibine olan güveni geri kazanıyoruz.

Bu, hangi içeriğin işe yaradığına dair bazı harika bilgiler sunabilse de, sorun, pazarlama bütçenizi nasıl ölçeklendireceğiniz konusunda bilinçli kararlar vermek için bu verilere ayrı ayrı bakıldığında ortaya çıkar.

Örneğin, LinkedIn'de bir video reklam yayınlıyorsanız, kullanıcı her zaman reklamınızı tıklamayabilir, ancak 4 dakikalık içeriğin tamamını izlemiş olabilir. Daha sonra web sitenize gelirler ve yüksek amaçlı bir form doldururlar ve 'Doğrudan' dönüşüm olarak sınıflandırılırlar.

Gördüğümüz ve test ettiğimiz kadarıyla, bu tipik bir alıcı yolculuğu. Ancak 'LinkedIn' olarak varsayılan son ilişkilendirme raporlarına girmediği için veri ve pazarlama yaklaşımı bir kenara bırakılıyor.

Daha da kötüsü, sonuçları yönlendiren izlenebilir olmayan faaliyetin yerini, sonuç vermeyen izlenebilir faaliyet alır. Örneğin, videonun yerini, yalnızca yatırım getirisini izlemenin daha kolay olması nedeniyle kullanıcıyı bir 'Demoyu Al' reklamına yönlendiren statik resim reklamlar alır.

Bilgi açısından zengin bir dünyada, ilk temas noktasında B2B dönüşümleri daha nadir hale geliyor.

Kullanıcıları web sitenize çekmeyi garanti eden etkinliklerin çoğu (blogları, vaka incelemelerini, podcast'leri okumak için) nadiren doğrudan yanıt veren potansiyel müşterilerin kaynağı olacaktır. Bu, nadiren bir satış için atıf alacakları anlamına gelir.

Bir kez daha, hedef kitlenizin çoğu gerçekten iletişime geçenler olmayacak. Bunun yerine, bilgileri 'Teklif Al' veya 'Demo Al' formunu dolduracak başka birine iletirler.

Bu, karanlık sosyal veya karanlık huni olarak bilinir.

Dark Social, Slack, WhatsApp, DMs gibi kolayca takip edilemeyen platformlarda gerçekleşen tüm izlenmeyen etkinlikleri içerir.

Bunun yakın tarihli bir örneği, PPC Başkanımız Alex'in, PPC Ajansımızın günlük çalışmasına yardımcı olacağını düşündüğü yeni bir IP engelleme yazılımı parçası için birden fazla LinkedIn Reklamı görmesidir. Slack aracılığıyla bana markanın adını gönderdi ve aynı gün ücretli lisansımız vardı.

İşin komik yanı, gördüğü LinkedIn reklamı bu gelir için kredi almayacaktı. 'Organik Arama' kapsamına girerdi - çünkü markayı bu şekilde aradım ve yazılım için ödeme yaptım.

Karanlık huniye nasıl atfedilir

Bunu düzeltmenin birkaç yolu var. En basit yol, pazarlamayı temel bilgilere geri götürmek ve kullanıcılara şirketiniz hakkında neler duyduklarını sormaktır. İşte zorunlu alanımızın bir örneği.

Bunu açık bir metin alanı olarak bırakırsanız, kullanıcının markanızı nasıl duyduğuna dair size ne kadar bilgi verdiğine şaşıracaksınız.

Ardından, CMS'nizde, kullanıcıların o alanda kullandığı anahtar kelimelerle ilişkilendirmeyi güncelleyen bazı otomatik kurallar oluşturabilirsiniz.

Google Data Studio'ya LinkedIn Reklamları

Şimdi iyi kısma.

Google Data Studio ile Supermetrics entegrasyonunu kullanarak, LinkedIn Reklamlarının alt satırda sahip olduğu daha geniş etkiyi raporlamak için bir yöntem geliştirdik.

Bu adım adım videoda nasıl yaptığımıza göz atın.

Başlamak

Google Data Studio ile LinkedIn Ads'i 14 gün boyunca ücretsiz deneyin

Bir deneme başlatın

Sarmak

LinkedIn Ads bir "niyet" kanalı değildir, bu nedenle yüksek amaçlı reklamlar yayınlamamalısınız. Bunun yerine, yankı uyandıran içerik sunmak için hiper-spesifik hedeflemelerini kullanabilir ve ardından reklamlarınızı gören hangi işletmelerin 'Doğrudan' veya 'Organik Arama' trafiğinden geldiğini görebilirsiniz. Ve bu verileri ölçeklendirmek için kullanın.

Yazar hakkında

Ben Brown, bir SaaS Pazarlama Ajansı olan Session Media'nın Kurucusudur. Burrito ve Pret-a-Manger kahve kartıyla geçinen Ben, B2B SaaS şirketlerinin işlerini büyütmeye yönelik stratejiler oluşturmasına yardım etmeye bayılıyor - neredeyse kendisinden 3. kişi olarak bahsetmeyi sevdiği kadar.