Facebook에서 CPL을 50% 줄이는 4가지 방법

이것은 새로운 콘텐츠 시리즈 No Fluffs Given의 두 번째 게시물입니다. 실제 내용이나 실행 가능한 테이크아웃 없이 LinkedIn 피드의 푹신한 콘텐츠에 지쳤습니다. 그래서 우리는 우리가 아는 최고의 B2B 마케터들과 협력하고 있습니다. 실제로 이전에 이 작업을 수행한 사람들입니다. 그리고 오늘 구현할 새롭고 실행 가능한 전술을 제공합니다.

더 많은 B2B 마케터가 Facebook에서 광고하지 않는 이유는 무엇입니까?

• 월간 활성 사용자 수는 24억 1천만 명입니다.
  
• 세계에서 세 번째로 많이 방문한 웹사이트입니다.
  
• 미국 성인의 71%가 사용

그러나 Social Media Examiner에 따르면 B2B 마케터의 65%만이 Facebook 광고를 사용합니다. 왜 그렇게 적습니까?

글쎄, 많은 이유는 데이터로 귀결됩니다. 하지만 방법이 있습니다.

작년에 우리는 Facebook을 최우선 순위로 삼았고 Facebook은 가장 실적이 좋은 채널 중 하나였습니다.

비용을 50% 절감하고 IBM, Workday, Cvent, Infor, Salesforce 등과 같은 회사의 인바운드 요청을 유도할 수 있었습니다.

그렇다면 이러한 결과를 얻기 위해 우리는 무엇을 다르게 했는가?

여기 우리가 거기에 도달하기 위해 취한 4단계가 있습니다.

1단계: Facebook에서 적합한 사람들에게 도달하기

정확한 경력 데이터를 가지고 있는 사람은 거의 없으며 개인 이메일로 가입했을 가능성이 큽니다.

즉, Facebook의 기본 광고 일치율은 끔찍하고 경력 데이터를 사용한 타겟팅은 일반적으로 잘못된 지출과 잘못된 리드로 이어집니다.

광고 플랫폼 고유의 세 가지 카테고리로 Facebook 사용자를 타겟팅할 수 있습니다.

1. 인구 통계 – 연령, 성별 및 직위 및 산업과 같은 업무 정보
2. 이전 구매 및 기기 사용과 같은 행동
3. 관심사 – 엔터테인먼트, 가족 및 관계, 취미 및 활동 등

이러한 범주에는 몇 가지 문제가 있습니다. 그들은 엄청나게 높은 수준입니다.

Facebook의 인구 통계를 사용하여 B2B SaaS에서 사람들을 대상으로 할 수 있는 가장 가까운 것은 "비즈니스 및 재무 운영"입니다.

그래서 우리는 이 문제를 해결하고 일치율을 높이는 데 도움이 되는 도구를 찾기 시작했습니다. 그래서 우리는 메타데이터로 눈을 돌렸습니다.

이제 거의 모든 채널(Facebook 포함)에서 올바른 잠재고객을 타겟팅할 수 있습니다.

우리의 이전 일치율은 Facebook에서 약 5%를 맴돌았습니다. 메타데이터와의 평균 일치율은 40-50%였습니다.

추가할 수 있는 데이터 속성이 많을수록 맞춤 대상에 대한 일치율이 높아집니다.

다음은 더 나은 데이터를 통해 일치율을 높이는 세 가지 다른 도구입니다.

• 루샤
• 버전
• 클리어빗

2단계: 가치가 높은 리드만 타겟팅

우리는 여기에서 다음 단계로 가져갔습니다.

이제 Facebook에서 적합한 사람들을 타겟팅할 수 있습니다. 가장 가치 있는 리드가 누구인지 예측하고 시도하려면 어떻게 해야 할까요?

Facebook은 "웹사이트 전환"에 대해 자동으로 광고를 최적화하지만, 저는 차라리 최고 품질, 즉 판매로 전환될 가능성을 의미하는 최적화를 원합니다.

어떻게 이것을 알 수 있겠습니까?

우리는 이미 Madkudu에서 구매할 가능성을 예측할 수 있는 리드 스코어링 모델을 사용하고 있었습니다.

작동 방식은 다음과 같습니다.

• 리드 인구 통계, 기회 정보, 고객 정보, 평균 ARR, 마감 시간 등 12개월 동안 Salesforce의 모든 데이터를 알고리즘에 입력했습니다.
• 이 모델은 수천 개의 데이터 포인트를 살펴보고 유료 고객으로 전환한 데이터 포인트의 가장 일반적인 특성을 파악했습니다.
• 또한 아무데도 가지 않은 리드의 공통 특성을 살펴 보았습니다.
• 모든 리드를 구매할 가능성을 평가한 모델을 구축했습니다.

회의적인 마케터로서 우리가 가장 먼저 한 일은 모델을 켜고 모델이 자기 충족적 예언이 되는 것을 막으라고 아무에게도 말하지 않는 것이었습니다.

우리는 실제 모델이 리드 마감 가능성을 정확하게 예측할 수 있는지 확인하고 싶었습니다.

놀랍게도 우리는 이 점수가 매우 정확하다는 것을 알았고 다양한 방법으로 점수를 사용하기 시작했습니다.

많은 리드 스코어링 제공업체가 있으며 사용할 수 있는 마케팅 자동화 플랫폼 고유의 것도 많습니다.

Madkudu의 리드 스코어링 플랫폼을 사용하면 모델을 기반으로 각 리드의 예측 값을 Facebook으로 다시 보낼 수 있으므로 가장 높은 가치의 리드에만 입찰할 수 있습니다.

본질적으로 잠재적인 리드에서 무엇을 찾아야 하는지에 대해 Facebook의 AI를 훈련시킵니다. 여기에서 "Madsspend"에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

3단계: 구매 의도가 있는 사람들만 타겟팅

광고 캠페인에서 상당한 이득을 본 또 다른 방법은 실제로 시장에 적극적으로 진출한 사람들을 타겟팅하는 것이었습니다.

메타데이터와 함께 사용한 주요 잠재고객 유형 중 하나는 G2 구매자 의도 데이터였습니다. 2년 넘게 글로벌 성장 팀을 이끌었던 G2를 꽤 높이 평가합니다.

G2는 매월 700만 명이 넘는 사람들이 시장에서 도구를 적극적으로 연구하고 있습니다. G2 Buyer Intent를 통해 G2에서 귀하의 제품, 카테고리 및 경쟁업체를 조사하는 회사를 볼 수 있습니다.

SaaS에서 대부분의 사람들은 현재 공급업체와 1년 또는 2년 계약에 묶여 있습니다. 따라서 새로운 시장에서 누군가를 쫓지 않는 한 가장 전화를 많이 받은 인구 통계학적 타겟팅조차도 여전히 엄청난 광고 지출을 낭비하게 됩니다.

의도 데이터를 사용하면 광고 지출이 훨씬 더 높은 전환 가능성을 유도할 수 있습니다.

4단계: 광고 소재에 실제 인물 사용

다른 CMO를 만났는데, 그가 Hubspot에서 일하는 동안 광고에서 수천 개의 이미지를 테스트한 결과 하나가 다른 것보다 훨씬 더 잘 작동한다는 것을 알게 되었다고 말했습니다.

이미지? 책상에 앉아 카메라를 바라보는 실제 인물의 사진.

우리는 이 이론을 테스트하기로 결정하고 멋진 디자인의 배너를 책상에 있는 사람들의 간단한 사진으로 교체했습니다.

원래 광고는 다음과 같았습니다.

그래서 대신 다음 광고를 테스트했습니다.

재미있는 팁처럼 보일 수 있지만 실제 영향을 미쳤습니다. 실제 사람을 사용하십시오. 사람들의 시선을 사로잡고 있습니다.

그들은 1마일 떨어진 곳에서도 예쁜 광고를 발견할 수 있습니다. 또한 대부분의 사람들은 처음부터 광고를 보는 것을 좋아하지 않습니다.

그것만으로도 비용이 거의 20% 감소했습니다.

또한 사무실에서 어떤 마케터의 광고가 가장 실적이 좋은지 알아보는 재미있는 역동성을 만들었습니다. 우리는 항상 약 5가지 버전을 실행했습니다.

최종 결과:

• Facebook의 CPL이 50% 감소했습니다.
• 이러한 리드를 판매 기회로 전환하는 데 두 배로 – 우리의 유기적 데모 요청에 필적합니다.
• 효율적으로 확장할 수 있는 새로운 채널을 열었습니다.

페이스북은 B2B를 위해 일할 수 있습니다. 약간의 작업이 필요합니다.

우리가 문제에 많은 "기술"을 던진 것처럼 보일 수 있지만 현실은 B2B의 대부분의 회사가 이미 이 기술을 많이 보유하고 있다는 것입니다.

리드 스코어링에서 의도 데이터, 메타데이터와 같은 도구에 이르기까지.

그리고 만약 당신이 그 어떤 것도 가지고 있지 않다면… 글쎄, 그것은 해결해야 할 완전히 다른 문제입니다.

아담 고예트를 만나다

마케팅 부사장 @ Help Scout

Adam은 현재 Help Scout에서 마케팅을 이끌고 있습니다. 그는 이전에 Inc 500과 Deloitte에 의해 미국에서 가장 빠르게 성장하는 민간 기업 중 하나로 선정된 G2에서 전 세계적으로 모든 성장 마케팅을 이끌었습니다. 그는 고객 참여, 리드 생성 및 수익 성장을 주도하는 디지털, 소셜 및 콘텐츠 마케팅 전략 개발에 중점을 둔 놀라운 결과 지향적인 팀을 구축하는 데 매우 열정적입니다. 여기 LinkedIn에서 Adam과 연결하십시오.