4 maneiras de reduzir sua CPL no Facebook em 50%

Este é o segundo post da nossa nova série de conteúdo, No Fluffs Given. Estamos cansados ​​do conteúdo fofo em nossos feeds do LinkedIn, sem conteúdo real ou conclusões acionáveis. Por isso, estamos nos unindo a alguns dos melhores profissionais de marketing B2B que conhecemos. Pessoas que REALMENTE fizeram isso antes. E dando a você novas táticas acionáveis ​​para implementar hoje.

Por que mais profissionais de marketing B2B não estão anunciando no Facebook?

• Possui 2,41 bilhões de usuários ativos mensais
  
• É o terceiro site mais visitado do mundo
  
• 71% dos adultos americanos usam

No entanto, de acordo com o Social Media Examiner, apenas 65% dos profissionais de marketing B2B usam anúncios no Facebook. Por que tão poucos?

Bem, a razão para muitos se resume a dados. Mas, existe um jeito.

No ano passado, fizemos do Facebook uma prioridade e tem sido um dos nossos canais com melhor desempenho.

Conseguimos reduzir nossos custos em 50% e direcionamos solicitações de entrada de empresas como IBM, Workday, Cvent, Infor, Salesforce e muito mais.

Então, o que fizemos de diferente para alcançar esses resultados?

Aqui estão os quatro passos que demos para chegar lá.

Passo #1: Alcance as pessoas certas no Facebook

Muito poucas pessoas têm dados de carreira precisos e provavelmente se inscreveram com um e-mail pessoal.

O que significa que as taxas de correspondência de publicidade nativa do Facebook são horríveis, e a segmentação com dados de carreira geralmente está longe, levando a toneladas de gastos desperdiçados e leads ruins.

Você pode segmentar usuários do Facebook com três categorias nativas da plataforma de anúncios:

1. Dados demográficos – como idade, sexo e informações de trabalho, como cargo e setor
2. Comportamentos - como compras anteriores e uso do dispositivo
3. Interesses – como entretenimento, família e relacionamentos e hobbies e atividades

Essas categorias apresentam vários problemas. Eles são incrivelmente de alto nível.

Usando os dados demográficos do Facebook, o mais próximo que posso chegar de segmentar pessoas em B2B SaaS é “Negócios e Operações Financeiras”.

Então, partimos para encontrar uma ferramenta que nos ajudasse a contornar isso e aumentar nossas taxas de correspondência. Então nos voltamos para Metadados.

Agora podemos segmentar o público certo em praticamente todos os canais (incluindo o Facebook).

Nossas taxas de correspondência anteriores giravam em torno de 5% no Facebook. Vimos uma taxa média de correspondência de 40-50% com Metadados.

Quanto mais atributos de dados você puder adicionar, melhores serão suas taxas de correspondência para públicos personalizados.

Aqui estão três outras ferramentas a serem analisadas para aumentar suas taxas de correspondência por meio de dados melhores:

• Lusha
• Versium
• Clearbit

Etapa 2: segmente apenas leads de alto valor

Nós levamos isso para o próximo nível aqui.

Agora que podemos segmentar as pessoas certas no Facebook – como tentamos prever quem são os leads de maior valor para nós?

O Facebook otimiza automaticamente os anúncios para “conversões do site”, mas eu prefiro otimizar para a mais alta qualidade, o que significa a probabilidade de converter em uma venda.

Como poderia saber disso?

Já estávamos usando um modelo de pontuação de leads que poderia prever a probabilidade de compra em Madkudu.

Veja como funcionou:

• Alimentamos o algoritmo deles com todos os nossos dados do Salesforce por 12 meses: dados demográficos de leads, informações de oportunidades, informações de clientes, ARR médio, tempo de fechamento etc.
• O modelo analisou milhares de pontos de dados e descobriu as características mais comuns naqueles que se converteram em clientes pagantes
• Ele também analisou traços comuns de leads que não levaram a lugar nenhum
• Ela construiu um modelo que pontuava todas as chances de leads para comprar esse

Como um profissional de marketing cético, a primeira coisa que fizemos foi ligar o modelo e não dizer a ninguém para evitar que ele se tornasse uma profecia auto-realizável.

Queríamos ver se o modelo no mundo real poderia prever com precisão a probabilidade de fechamento de um lead.

Para minha agradável surpresa, achamos muito preciso e começamos a usar a pontuação de várias maneiras diferentes.

Existem muitos provedores de pontuação de leads por aí e até mesmo muitos nativos de plataformas de automação de marketing que você pode usar.

Com a plataforma de pontuação de leads da Madkudu, podemos enviar valores previstos de cada lead, com base em nosso modelo, de volta ao Facebook para que ele possa dar lances apenas nos leads de maior valor.

Essencialmente, ele treina a IA do Facebook sobre o que procurar em leads em potencial. Você pode aprender sobre “Madspend” em mais detalhes aqui.

Etapa 3: segmente apenas pessoas que estão ativamente no mercado

A outra maneira de vermos ganhos significativos em nossas campanhas publicitárias foi segmentando pessoas que estão ativamente no mercado.

Um dos principais tipos de público-alvo que usamos com metadados foi o G2 Buyer Intent Data. Eu considero muito bem a G2 – tendo liderado a equipe de crescimento global lá por mais de dois anos.

A G2 tem mais de 7 milhões de pessoas por mês em seu site pesquisando ativamente ferramentas no mercado. G2 Buyer Intent permite que você veja as empresas pesquisando seu produto, categoria e concorrentes no G2.

No SaaS, a maioria das pessoas está presa a um contrato de um ou dois anos com seu provedor atual. Portanto, a menos que você esteja perseguindo alguém em um novo mercado, mesmo a segmentação demográfica mais discada ainda resultará em uma tonelada de gastos com anúncios desperdiçados.

O uso de dados de intenção permitiu que nossos gastos com anúncios gerassem uma probabilidade muito maior de conversão.

Etapa 4: use pessoas reais no criativo do anúncio

Conheci outro CMO e ele mencionou que enquanto trabalhava na Hubspot, eles testaram milhares de imagens em anúncios e descobriram que uma funcionava muito melhor do que qualquer outra.

A imagem? Uma foto de uma pessoa real em sua mesa olhando para a câmera.

Decidimos testar essa teoria e substituímos nossos banners sofisticados por fotos simples de pessoas em suas mesas.

Nossos anúncios originais eram assim:

Então, testamos estes anúncios:

Pode parecer uma dica engraçada, mas o impacto que teve foi real – use pessoas reais. Chama a atenção das pessoas.

Eles podem identificar os anúncios bonitos a um quilômetro de distância. Além disso, a maioria das pessoas não gosta de ver anúncios em primeiro lugar.

Vimos uma redução de quase 20% em nosso custo apenas com isso.

Também criou uma dinâmica divertida no escritório para ver qual anúncio do profissional de marketing estava tendo o melhor desempenho. Mantivemos cerca de cinco versões deles rodando o tempo todo.

Os resultados finais:

• Nossa CPL no Facebook diminuiu 50%
• As conversões desses leads em oportunidades de vendas dobraram – rivalizando com nossas solicitações de demonstração orgânica
• Abrimos um novo canal que nos permite escalar com eficiência

O Facebook pode funcionar para B2B. Só dá um pouco de trabalho.

Embora possa parecer que jogamos muita “tecnologia” no problema, a realidade é que a maioria das empresas em B2B já possui muita dessa tecnologia.

De pontuação de leads a dados de intenção a uma ferramenta como Metadados.

E se você não tem nada disso... bem, esse é um problema totalmente diferente para resolver.

Conheça Adam Goyette

VP de Marketing @ Help Scout

Adam está atualmente liderando o Marketing na Help Scout. Anteriormente, ele liderou todo o marketing de crescimento globalmente na G2 – nomeada uma das empresas privadas de crescimento mais rápido da América pela Inc 500 e pela Deloitte. Ele é extremamente apaixonado por construir equipes incríveis e orientadas a resultados, focadas no desenvolvimento de estratégias de marketing digital, social e de conteúdo que impulsionam o envolvimento do cliente, a geração de leads e o crescimento da receita. Conecte-se com Adam no LinkedIn aqui.