4 طرق لتقليل CPL الخاص بك على Facebook بنسبة 50٪

هذه هي المقالة الثانية في سلسلة المحتوى الجديدة ، No Fluffs Given. لقد سئمنا المحتوى الرقيق في خلاصات LinkedIn الخاصة بنا ، دون أي مضمون حقيقي أو وجبات سريعة قابلة للتنفيذ. لذلك نحن نتعاون مع بعض أفضل مسوقي B2B الذين نعرفهم. الأشخاص الذين فعلوا هذه الأشياء بالفعل من قبل. وإعطائك تكتيكات جديدة وقابلة للتنفيذ لتطبيقها اليوم.

لماذا لا يقوم المزيد من المسوقين B2B بالإعلان على Facebook؟

• لديها 2.41 مليار مستخدم نشط شهريًا
  
• إنه الموقع الثالث الأكثر زيارة في العالم
  
• يستخدمه 71 ٪ من البالغين الأمريكيين

ومع ذلك ، وفقًا لـ Social Media Examiner ، فإن 65 ٪ فقط من المسوقين B2B يستخدمون إعلانات Facebook. لماذا قليل جدا؟

حسنًا ، يعود سبب الكثيرين إلى البيانات. لكن يوجد طريق.

في العام الماضي ، جعلنا Facebook أولوية ، وكانت واحدة من أفضل قنواتنا أداءً.

لقد تمكنا من خفض تكاليفنا بنسبة 50٪ وتوجيه الطلبات الواردة من شركات مثل IBM و Workday و Cvent و Infor و Salesforce والمزيد.

إذن ما الذي فعلناه بشكل مختلف لتحقيق هذه النتائج؟

فيما يلي الخطوات الأربع التي اتخذناها للوصول إلى هناك.

الخطوة رقم 1: الوصول إلى الأشخاص المناسبين على Facebook

عدد قليل جدًا من الأشخاص لديهم بيانات مهنية دقيقة ، ومن المرجح أنهم سجلوا باستخدام بريد إلكتروني شخصي.

بمعنى أن معدلات مطابقة الإعلانات الأصلية على Facebook مروعة ، وعادة ما يكون الاستهداف ببيانات الوظائف بعيد المنال ، مما يؤدي إلى إهدار الكثير من الإنفاق والخيوط السيئة.

يمكنك استهداف مستخدمي Facebook بثلاث فئات أصلية لمنصة الإعلان:

1. المعلومات السكانية - مثل العمر والجنس ومعلومات العمل مثل المسمى الوظيفي والصناعة
2. السلوكيات - مثل عمليات الشراء السابقة واستخدام الجهاز
3. الاهتمامات - مثل الترفيه والأسرة والعلاقات والهوايات والأنشطة

هذه الفئات تطرح عدة مشاكل. إنهم على مستوى عالٍ بشكل لا يصدق.

باستخدام التركيبة السكانية لـ Facebook ، فإن أقرب ما يمكنني الوصول إليه لاستهداف الأشخاص في B2B SaaS هو "العمليات التجارية والمالية".

لذلك شرعنا في العثور على أداة من شأنها أن تساعدنا في التغلب على هذا الأمر وزيادة معدلات المطابقة. لذلك لجأنا إلى البيانات الوصفية.

الآن يمكننا استهداف الجمهور المناسب في كل قناة تقريبًا (بما في ذلك Facebook).

كانت معدلات المطابقة السابقة لدينا تدور حول 5٪ على Facebook. لقد رأينا متوسط ​​معدل تطابق 40-50٪ مع البيانات الوصفية.

كلما زاد عدد سمات البيانات التي يمكنك إضافتها ، كانت معدلات المطابقة أفضل للجماهير المخصصة.

فيما يلي ثلاث أدوات أخرى يجب البحث عنها لزيادة معدلات المطابقة من خلال بيانات أفضل:

• لوشا
• نسخة
• كليربت

الخطوة 2: استهداف العملاء المحتملين ذوي القيمة العالية فقط

أخذناها إلى المستوى التالي هنا.

الآن بعد أن أصبح بإمكاننا استهداف الأشخاص المناسبين على Facebook - كيف نحاول ونتوقع من هم العملاء الذين يمثلون أعلى قيمة بالنسبة لنا؟

يقوم Facebook تلقائيًا بتحسين الإعلانات من أجل "تحويلات موقع الويب" ، لكنني أفضل تحسينها للحصول على أعلى جودة ، مما يعني احتمال التحول إلى عملية بيع.

كيف يمكن أن تعرف هذا؟

كنا بالفعل نستخدم نموذج نقاط الرصاص الذي يمكن أن يتنبأ باحتمالية الشراء في مادكودو.

إليك كيفية عملها:

• قمنا بتغذية الخوارزمية الخاصة بهم بجميع بياناتنا من Salesforce لمدة 12 شهرًا: المعلومات السكانية الرئيسية ، ومعلومات الفرصة ، ومعلومات العملاء ، ومتوسط ​​ARR ، ووقت الإغلاق ، وما إلى ذلك.
• نظر النموذج في آلاف نقاط البيانات واكتشف السمات الأكثر شيوعًا في تلك التي تحولت إلى عميل يدفع
• كما نظر في السمات المشتركة من العملاء المحتملين الذين لم يذهبوا إلى أي مكان
• لقد قامت ببناء نموذج يسجل كل احتمال شراء من ذلك

بصفتنا مسوقًا متشككًا ، كان أول شيء فعلناه هو تشغيل النموذج وعدم إخبار أحد بمنعه من أن يصبح نبوءة تحقق ذاتها.

أردنا معرفة ما إذا كان النموذج في العالم الحقيقي يمكنه التنبؤ بدقة باحتمالية إغلاق العميل المتوقع.

لدهشتي السارة ، وجدناها دقيقة للغاية وبدأنا في استخدام النتيجة بعدة طرق مختلفة.

هناك العديد من مزودي تسجيل النقاط الرائدين ، وحتى العديد من منصات أتمتة التسويق التي يمكنك استخدامها.

من خلال منصة تسجيل النقاط الرئيسية في Madkudu ، يمكننا إرسال القيم المتوقعة لكل عميل متوقع ، بناءً على نموذجنا ، إلى Facebook حتى يتمكن من المزايدة فقط على العملاء المحتملين الأعلى قيمة.

إنه يدرب بشكل أساسي الذكاء الاصطناعي على Facebook على ما يجب البحث عنه في العملاء المحتملين. يمكنك التعرف على "Madspend" بمزيد من التفاصيل هنا.

الخطوة 3: استهدف فقط الأشخاص النشطين في السوق

الطريقة الأخرى التي رأينا بها مكاسب كبيرة في حملاتنا الإعلانية كانت في الواقع من خلال استهداف الأشخاص النشطين في السوق.

كان G2 Buyer Intent Data أحد أنواع الجمهور الأساسية التي استخدمناها مع البيانات الوصفية. أعتقد بشدة أن G2 - لقد قاد فريق النمو العالمي هناك لأكثر من عامين.

لدى G2 أكثر من 7 ملايين شخص شهريًا على موقعها يبحثون بنشاط عن أدوات في السوق. يتيح لك G2 Buyer Intent رؤية الشركات التي تبحث عن منتجك وفئتك ومنافسيك على G2.

في SaaS ، يتم حبس معظم الأشخاص في عقد لمدة عام أو عامين مع مزودهم الحالي. لذلك ، ما لم تكن تطارد شخصًا ما في سوق جديدة ، حتى الاستهداف الديموغرافي الأكثر طلبًا سيؤدي إلى إهدار الكثير من الإنفاق الإعلاني.

سمح استخدام بيانات النية بإنفاقنا الإعلاني لزيادة احتمالية التحويل.

الخطوة 4: استخدم أشخاصًا حقيقيين في تصميم إعلانك

قابلت CMO آخر ، وذكر أنه أثناء عمله في Hubspot ، قاموا باختبار آلاف الصور في الإعلانات ووجدوا أن إحداها تعمل بشكل أفضل من غيرها.

الصورة؟ صورة لشخص حقيقي على مكتبهم ينظر إلى الكاميرا.

قررنا اختبار هذه النظرية واستبدلنا لافتاتنا ذات التصميم الرائع بلقطات بسيطة لأشخاص في مكاتبهم.

بدت إعلاناتنا الأصلية كما يلي:

لذلك اختبرنا هذه الإعلانات بدلاً من ذلك:

قد يبدو الأمر وكأنه نصيحة مضحكة ، لكن التأثير الذي أحدثته كان حقيقيًا - استخدم أشخاصًا حقيقيين. يلفت انتباه الناس.

يمكنهم اكتشاف الإعلانات الجميلة على بعد ميل واحد. بالإضافة إلى ذلك ، لا يحب معظم الأشخاص رؤية الإعلانات في المقام الأول.

لقد رأينا انخفاضًا بنسبة 20٪ تقريبًا في التكلفة بسببها فقط.

كما أنها خلقت ديناميكية ممتعة في المكتب لمعرفة إعلان المسوق الذي كان يحقق أفضل أداء. احتفظنا بحوالي خمسة إصدارات منها تعمل في جميع الأوقات.

النتائج النهائية:

• انخفض CPL الخاص بنا على Facebook بنسبة 50٪
• تضاعف تحويلات هذه العروض إلى فرص مبيعات - تنافس طلباتنا التجريبية العضوية
• لقد فتحنا قناة جديدة تسمح لنا بالتوسع بكفاءة

يمكن أن يعمل Facebook مع B2B. انها فقط تأخذ القليل من العمل.

بينما قد يبدو أننا ألقينا الكثير من "التكنولوجيا" لحل المشكلة ، فإن الحقيقة هي أن معظم الشركات في B2B لديها بالفعل الكثير من هذه التكنولوجيا في مكانها الصحيح.

من تسجيل نقاط العميل المتوقع إلى بيانات النية إلى أداة مثل البيانات الوصفية.

وإذا لم يكن لديك أي من ذلك ... حسنًا ، فهذه مشكلة مختلفة تمامًا يجب حلها.

قابل آدم جوييت

نائب رئيس التسويق في Help Scout

يقود Adam حاليًا التسويق في Help Scout. سبق له أن قاد جميع عمليات تسويق Growth على مستوى العالم في G2 - التي تم تسميتها كواحدة من أسرع الشركات الخاصة نموًا في أمريكا من قبل Inc 500 و Deloitte. إنه متحمس للغاية لبناء فرق مذهلة وموجهة نحو النتائج تركز على تطوير استراتيجيات التسويق الرقمية والاجتماعية والمحتوى التي تحفز مشاركة العملاء وتوليد العملاء المحتملين ونمو الإيرادات. تواصل مع آدم على LinkedIn هنا.