為什麼傳統的 B2B 營銷歸因被破壞以及您可以做些什麼

告訴我 B2B 營銷歸因報告已損壞，但實際上並未告訴我 B2B 營銷歸因報告已損壞……

這是通過 Session Media 收到的消息與 Google Analytics 或 HubSpot 得出的歸因來源不一致的眾多報價請求之一。

不僅僅是我——我與許多營銷人員交談過，他們發現他們的數據並不能反映用戶實際上是如何發現他們的。 這場鬥爭是真實的——即使對於像 Cognism 這樣的 SaaS 品牌來說——處理許多入站查詢也是如此。

因此，讓我們談談傳統數字 B2B 跟踪的問題，以及如何使用 Supermetrics 來幫助優化我們最喜歡的 B2B 社交渠道——LinkedIn 上的需求生成工作。

但首先，什麼是 B2B 歸因？

什麼是 B2B 歸因模型

在深入探討 B2B 歸因背後的問題之前，讓我們回顧一下我們用來報告營銷成功的不同類型的歸因模型。

最後一次點擊

最終點擊歸因是指一種網絡分析模型，其中“最終點擊”被賦予轉化或銷售功勞。 這是 Google Analytics 和大多數 CRM 數據的默認歸因模型。

時間衰減

時間衰減歸因是一種多點觸控歸因模型，它賦予每個“接觸點”功勞，但更偏重於最後一個接觸點。

線性

線性歸因將轉化功勞平均分配給所有互動。

基於位置

基於位置的歸因模型將功勞歸於轉化過程中的所有接觸點，但將大部分歸於第一次和最後一次點擊。

首次點擊

首次點擊歸因是一種歸因模型，它將潛在客戶或轉化的 100% 功勞分配給用戶點擊的第一個渠道。

歸因模型的問題

從理論上講，這些模型很有意義，應該回答我們關於用戶如何與我們的品牌互動的每一個問題。

這就是大多數分析軟件（如 Google Analytics）和 CRM 系統（如 HubSpot 和 Salesforce）的默認設置方式——增強了歸因模型的可信度。

這幾乎是完美的。

只有一個主要問題在應該是完美的歸因係統中戳了一個洞。

這不是 B2B 買家的購買方式。

時不時地，我們會得到一個像上面那樣被跟踪的用戶旅程，恢復對多接觸點跟踪的信任。

雖然這可以對哪些內容有效，但問題在於孤立地查看這些數據以就如何擴展營銷預算做出明智的決定。

例如，如果您在 LinkedIn 上投放視頻廣告，用戶可能不會總是點擊您的廣告，但他們可能已經觀看了整整 4 分鐘的內容。 後來，他們來到您的網站並填寫了一份高意向表格，他們被歸類為“直接”轉化。

從我們所看到和測試的情況來看，這是一個典型的買家旅程。 但由於它不屬於默認的最後歸因報告“LinkedIn”，因此數據和營銷方法被擱置了。

更糟糕的是，推動結果的不可追踪活動被沒有的可追踪活動所取代。 例如，視頻被靜態圖片廣告取代，這將用戶吸引到“獲取演示”廣告，唯一原因是投資回報率更容易跟踪。

在信息豐富的世界中，第一個接觸點上的 B2B 轉換越來越少。

保證將用戶吸引到您的網站的大多數活動——閱讀博客、案例研究、播客——很少會成為直接響應線索的來源。 這意味著他們很少會收到銷售歸因。

再一次，你的很多目標受眾不會是真正接觸的人。 相反，他們會將信息轉發給填寫“獲取報價”或“獲取演示”表格的其他人。

這被稱為黑暗社交或黑暗漏斗。

黑暗社交涉及在 Slack、WhatsApp、DM 等平台上發生的所有未被追踪的活動，這些活動不容易追踪。

最近的一個實際例子是我們的 PPC 負責人 Alex 看到了多個 LinkedIn 廣告，宣傳一種新的 IP 阻止軟件，他認為這將有助於我們 PPC 機構的日常運行。 他通過 Slack 向我發送了品牌名稱，同一天我們獲得了付費許可證。

有趣的是，他看到的 LinkedIn 廣告不會因為這筆收入而獲得榮譽。 它應該屬於“有機搜索”——因為這就是我搜索品牌並為軟件付費的方式。

如何歸因於暗漏斗

有幾種方法可以解決此問題。 最簡單的方法是將營銷回歸基礎，並實際詢問用戶他們是如何了解您的公司的。 這是我們的必填字段的示例。

如果您將其保留為一個開放的文本字段，您會驚訝於用戶向您提供了多少關於他們如何了解您的品牌的信息。

然後，您可以在 CMS 中設置一些自動規則，使用用戶在該字段中使用的關鍵字更新屬性。

LinkedIn 廣告到 Google 數據洞察

現在到好一點了。

通過使用與 Google Data Studio 的 Supermetrics 集成，我們開發了一種方法來報告 LinkedIn 廣告對底線的更廣泛影響。

在這個分步視頻中查看我們是如何做到的。

開始使用

使用 Google Data Studio 免費試用 LinkedIn 廣告 14 天

開始試用

包起來

LinkedIn 廣告不是一個“意向”渠道，因此您不應該投放高意向廣告。 相反，您可以使用他們的超特定定位來提供引起共鳴的內容，然後查看哪些企業通過“直接”或“自然搜索”流量獲得了您的廣告。 並使用這些數據進行擴展。

關於作者

Ben Brown 是 SaaS 營銷機構 Session Media 的創始人。 Ben 以墨西哥捲餅和他的 Pret-a-Manger 咖啡卡為生，喜歡幫助 B2B SaaS 公司製定推動業務增長的戰略——幾乎就像他喜歡以第三人稱稱呼自己一樣。