البيانات الوصفية تنشط نية المشتري في G2 وتقلل CPL بنسبة 42٪

في بعض الأحيان ، تفرض منصات التسويق الجديدة قيودًا محبطة. ولكن إذا كنت مثل Metadata ، فستعمل بشكل حاذق على التغلب على هذه التحديات لتحقيق أهدافك.

البيانات الوصفية عبارة عن نظام أساسي لتوليد الطلب يطلق تجارب حملات مدفوعة ويحسنها ذاتيًا لتحقيق الأرباح. تستخدم المنصة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأتمتة الأجزاء التي تستغرق وقتًا طويلاً من الحملات بحيث يمكن للمسوقين التخلي عن المهام العادية والتركيز على الاستهداف والاستراتيجية.

مثل العلامات التجارية المبتكرة الأخرى ، لا تخشى Metadata تجربة استراتيجيات التسويق والإعلان الجديدة. في الواقع ، كانت الشركة من أوائل المتبنين لإعلانات المحادثة على LinkedIn ، حيث استفادت بشكل فعال من النظام الأساسي للتواصل مع العملاء المحتملين.

ولكن على الرغم من النجاح المبكر ، سرعان ما اصطدمت حملات Metadata بالحائط بسبب قيود منصة الإعلانات الجديدة.

سرعان ما تحولت البيانات الوصفية إلى التركيز على بناء جماهير أفضل وتعزيز الحملات المدفوعة. بدلاً من وضع رهانات عالية على الجماهير القديمة ، شرعت الشركة في إيجاد طرق موثوقة لتحديد المشترين في السوق ، وخفض تكاليف الحملة ، وتحسين الأداء العام للإعلان.

سر تحسين أداء الإعلان

في العام الماضي ، بدأ فريق تسويق Metadata في استخدام إعلانات المحادثة على LinkedIn لإنشاء طلبات تجريبية مؤهلة لفريق المبيعات. حققت الإستراتيجية الجديدة نجاحًا فوريًا ، حيث ولدت أكثر من 2000 طلب تجريبي وحققت خمسة أضعاف عائد الاستثمار على مدار عام.

للأسف ، لم تتمكن البيانات الوصفية من تحسين وتحسين هذه الحملات دون الابتكار.

يتأمل جيسون ويدوب ، نائب رئيس التسويق في Metadata ، في هذه التحديات: "عندما تدخل سوقًا جديدًا ، يجب عليك التجربة والتحسين والبحث باستمرار عن تعليقات البيانات".

يستمر Widup ، "ولكن نظرًا لأنه شكل إعلان جديد ، لا تحتوي إعلانات المحادثة على LinkedIn على العديد من المعايير أو البيانات السابقة للتحسين وفقًا لها."

استخدمت البيانات الوصفية الجماهير الباردة في LinkedIn بناءً على البيانات الديموغرافية والثابتة. كان التحدي هو أن البيانات تفتقر إلى مزيد من المعلومات الدقيقة خارج المسمى الوظيفي رفيع المستوى ، والصناعة ، وقطاعات السوق.

بدون رؤى أعمق من البيانات التقنية ، لم يكن لدى البيانات الوصفية أي مؤشر على أن جمهورها المستهدف موجود بالفعل في السوق للشراء.

عندما بدأت Metadata في تشغيل إعلانات محادثة LinkedIn ، أنفقوا ما بين 80 و 90 دولارًا لكل عميل متوقع. بعد عام من تشغيل الحملات وشرائح الجمهور المرهقة ، نما CPL للشركة إلى 200 دولار.

لتقليل CPL خارج النطاق وزيادة التحويلات ، قررت Metadata الانتقال من الجماهير الباردة ودمج بيانات النية لاستهداف المشترين في السوق.

تكامل G2 Buyer Intent مع النظام الأساسي العام لطلب البيانات الوصفية

علمت البيانات الوصفية أنها تريد بائعًا لا يعتمد فقط على بحث IP ، وهي طريقة شائعة لمقدمي النوايا لتتبع نشاط البحث للشركات عبر الإنترنت. بدلاً من ذلك ، احتاجت البيانات الوصفية إلى رؤى أعمق حول سلوك الجمهور المستهدف ونية الشراء.

وهنا يأتي دور G2. تعرف البيانات الوصفية بالفعل G2 كمصدر موثوق لأبحاث ومراجعات برامج B2B التي يمكن أن تقدم أيضًا بيانات نية محددة للمشترين المحتملين في السوق.

تمنح بيانات نية الطرف الأول من G2 إمكانية الوصول إلى البيانات الوصفية للشركات التي نظرت في صفحة ملف تعريف G2 الخاصة بـ Metadata ، أو صفحة أحد المنافسين ، أو صفحات فئات البرامج المختلفة التي تم إدراج البيانات الوصفية فيها.

ومع ذلك ، فإن مجرد وجود إشارات نية على مستوى الحساب لا يُترجم دائمًا إلى الظهور أمام الأشخاص المناسبين.

تستخدم البيانات الوصفية نظامها الأساسي الخاص لبناء الجماهير التي تظهر بواسطة G2 Buyer Intent ، ثم طبقات على سمات أخرى مثل المسمى الوظيفي والصناعة وحجم الشركة. يتيح لهم ذلك تنشيط بيانات النية من G2 في الوقت الفعلي من خلال تقديم إعلانات محادثة LinkedIn تلقائيًا في اليوم التالي للمشترين في السوق.

"النية تتغير دائمًا. نحتاج إلى معرفة أن بيانات النية لدينا حديثة ويتم تحديثها تلقائيًا في نظامنا الأساسي. ويمكننا فعل ذلك مع G2 ".

جايسون ويدوب
نائب الرئيس للتسويق في Metadata

مع تغير بيانات النية ، تقوم منصة إنشاء الطلب في البيانات الوصفية تلقائيًا بإيقاف الحملات مؤقتًا ، وتحديث الجماهير بأحدث بيانات النية ، ثم إعادة إطلاق الحملات.

المزيد من التحويلات. أحجام أكبر للصفقات. انخفاض CPL.

علمت البيانات الوصفية أن دمج بيانات النية في إستراتيجيتها من شأنه تحسين أداء حملتها الإعلانية. لقياس نتائجها ، تنظر Widup في كيفية مقارنة إعلانات محادثة LinkedIn التي تم إبلاغها بواسطة G2 Buyer Intent بمجموعة تحكم تستخدم فقط البيانات الديموغرافية مثل الصناعة وحجم الشركة والمسمى الوظيفي.

ودعنا نقول فقط أن الأرقام تتحدث عن نفسها.

كان متوسط ​​تكلفة الإعلانات التي تحتوي على G2 Buyer Intent 108.80 دولارًا أمريكيًا ، مقارنةً بـ 186.94 دولارًا أمريكيًا للمجموعة الضابطة. هذا يعني أن البيانات الوصفية كانت قادرة على خفض CPL بنسبة 42٪ بنجاح.

علاوة على ذلك ، شهدت الإعلانات التي تستخدم G2 Buyer Intent زيادة بنسبة 12٪ في معدلات التحويل وكان متوسط ​​حجم الصفقة أعلى بنسبة 18٪ من المجموعة الضابطة.

بينما حافظت المجموعة الضابطة على معدل فتح ثابت بنسبة 60٪ ونسبة النقر للفتح بنسبة 6.4٪ ، تجاوزت إعلانات بيانات الهدف G2 هذه الأرقام بمعدل فتح يبلغ 69٪ ومعدل نقر للفتح بنسبة 13.7٪.

يُترجم هذا إلى معدل فتح أعلى بنسبة 15٪ ومعدل نقر للفتح أعلى بنسبة 114٪ لإعلانات G2 Buyer Intent.

أثر G2 Buyer Intent بشكل كبير على أداء إعلانات المحادثة على LinkedIn في البيانات الوصفية. يمكن للبيانات الوصفية الآن أن تستثمر بثقة في الحملات التي تستهدف الجمهور المناسب ، وتعزز خط الأنابيب ، وتحقق المزيد من الإيرادات - وحقيقة أنها الآن أكثر فعالية من حيث التكلفة هي مجرد الكرز في المقدمة.

بيع أكثر ، في كثير من الأحيان. ابدأ بأقوى بيانات نية في السوق: G2 Buyer Intent .