メタデータが G2 購入者の意図を活性化し、CPL を 42% 削減

新しいマーケティング プラットフォームは、苛立たしい制約をもたらす場合があります。 しかし、メタデータのような人であれば、目標を達成するためにこれらの課題を機知に富んだ方法で回避できます。

メタデータは、有料キャンペーンの実験を開始し、それらを収益に向けて自己最適化する需要生成プラットフォームです。 このプラットフォームは、AI と機械学習を使用してキャンペーンの時間のかかる部分を自動化し、マーケティング担当者が日常的なタスクを忘れてターゲティングと戦略に集中できるようにします。

他の革新的なブランドと同様に、Metadata は新しいマーケティングおよび広告戦略を試すことを恐れません。 実際、同社は早期に LinkedIn 会話広告を採用し、プラットフォームを効果的に活用して見込み顧客とつながりました。

しかし、初期の成功にもかかわらず、Metadata のキャンペーンは、新しい広告プラットフォームの制限により、すぐに壁にぶつかりました。

メタデータはすぐにピボットされ、より良いオーディエンスの構築と有料キャンペーンの強化に重点が置かれました。 古くなったオーディエンスに高い賭けをするのではなく、同社は、市場内のバイヤーを特定し、キャンペーンのコストを削減し、全体的な広告パフォーマンスを向上させるための信頼できる方法を見つけることに着手しました.

広告のパフォーマンスを最適化する秘訣

昨年、Metadata マーケティング チームは、LinkedIn Conversation Ads を使用して、営業チーム向けの適格なデモ リクエストを生成し始めました。 新しい戦略はすぐにヒットし、2,000 件以上のデモ リクエストが生成され、1 年で ROI が 5 倍になりました。

残念ながら、Metadata はイノベーションなしにこれらのキャンペーンをさらに改善および最適化することができませんでした。

Metadata のマーケティング担当副社長である Jason Widup 氏は、これらの課題について次のように振り返っています。

Widup は続けます。

メタデータは、人口統計データと会社統計データに基づいて、LinkedIn でコールド オーディエンスを使用しました。 課題は、高レベルの役職、業界、および市場セグメント以外の詳細な情報がデータに欠けていることでした。

テクノグラフィック データからのより深い洞察がなければ、Metadata はターゲット オーディエンスが実際に購買意欲を持っていることを示すことができませんでした。

メタデータが LinkedIn 会話広告の実行を開始したとき、彼らはリードごとに 80 ドルから 90 ドルを費やしました。 1 年間キャンペーンを実施し、オーディエンス セグメントを使い果たした後、同社の CPL は 200 ドルまで上昇しました。

範囲外の CPL を減らしてコンバージョンを増やすために、Metadata はコールド オーディエンスから移行し、インテント データを組み込んで市場内の購入者をターゲットにすることにしました。

G2 Buyer Intent を Metadata のデマンド ジェネレーション プラットフォームと統合する

メタデータは、インテント プロバイダーが企業の調査活動をオンラインで追跡する一般的な方法である IP ルックアップだけに依存しないベンダーが必要であることを認識していました。 代わりに、Metadata は、ターゲット オーディエンスの行動と購入意向に関するより深い洞察を必要としていました。

ここで G2 の出番です。メタデータは、G2 が B2B ソフトウェアの調査とレビューの信頼できる情報源であることをすでに知っていました。また、市場内の潜在的な購入者に関する特定の意図データを提供することもできます。

G2 のファースト パーティ インテント データにより、メタデータは、メタデータの G2 プロファイル ページ、競合他社のページ、またはメタデータがリストされているさまざまなソフトウェア カテゴリ ページを見た企業にアクセスできます。

ただし、アカウント レベルのインテント シグナルを持っているだけでは、必ずしも適切な人にアピールできるとは限りません。

メタデータは独自のプラットフォームを使用して、G2 Buyer Intent によって表面化されたオーディエンスを構築し、役職、業界、企業規模などの他の属性を重ねます。 これにより、LinkedIn 会話広告を市場内の購入者に翌日自動的に提供することで、G2 インテント データをリアルタイムでアクティブ化できます。

「意図は常に変化しています。 インテント データが新鮮であり、プラットフォームで自動的に更新されることを知る必要があります。 そして、G2でそれを行うことができます。」

ジェイソン・ウィダップ
Metadata のマーケティング担当副社長

インテント データが変更されると、メタデータのデマンド ジェネレーション プラットフォームは自動的にキャンペーンを一時停止し、オーディエンスを最新のインテント データで更新してから、キャンペーンを再開します。

より多くの変換。 取引規模が大きい。 CPL を下げる。

メタデータは、意図データを戦略に組み込むことで広告キャンペーンのパフォーマンスが向上することを知っていました。 結果を測定するために、Widup は、G2 Buyer Intent によって通知された LinkedIn 会話広告を、業界、企業規模、役職などの人口統計データのみを使用する対照グループと比較して調べます。

そして、数字がそれ自体を物語っているとだけ言っておきましょう。

G2 Buyer Intent の広告の平均 CPL は 108.80 ドルでしたが、対照グループの CPL は 186.94 ドルでした。 これは、Metadata がCPL を 42% 下げることに成功したことを意味します。

さらに、G2 Buyer Intent を使用した広告では、コンバージョン率が 12% 増加し、コントロール グループよりも平均取引規模が 18%増加しました。

対照群は堅実な 60% の開封率と 6.4% の Click-to-Open 率を維持しましたが、G2 インテント データ広告は 69% の開封率と 13.7% の Click-to-Open 率でこれらの数値を上回りました。

これは、G2 Buyer Intent 広告の開封率が15% 高く、クリックから開封率が 114% 高いことを意味します。

G2 Buyer Intent は、Metadata の LinkedIn Conversation Ads のパフォーマンスに大きな影響を与えました。 メタデータは、適切なオーディエンスをターゲットにし、パイプラインを促進し、より多くの収益を生み出すキャンペーンに自信を持って投資できるようになりました。そして、それらがより費用対効果が高くなったという事実は、まさに最高のチェリーです.

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