4 способа снизить CPL на Facebook на 50%

Это второй пост в нашей новой серии контента No Fluffs Given. Мы устали от напыщенного контента в наших каналах LinkedIn, без реального содержания или практических выводов. Поэтому мы объединились с одними из лучших маркетологов B2B, которых мы знаем. Люди, которые ДЕЙСТВИТЕЛЬНО делали это раньше. И дать вам новые, действенные тактики для реализации сегодня.

Почему больше маркетологов B2B не размещают рекламу на Facebook?

• У него 2,41 миллиарда активных пользователей в месяц.
  
• Это третий по посещаемости веб-сайт в мире.
  
• 71% взрослых американцев используют его

Тем не менее, по данным Social Media Examiner, только 65% маркетологов B2B используют рекламу в Facebook. Почему так мало?

Ну, причина для многих просто сводится к данным. Но есть способ.

В прошлом году мы сделали Facebook своим приоритетом, и это был один из наших самых эффективных каналов.

Нам удалось сократить наши расходы на 50 % и увеличить количество входящих запросов от таких компаний, как IBM, Workday, Cvent, Infor, Salesforce и других.

Так что же мы сделали по-другому, чтобы добиться таких результатов?

Вот четыре шага, которые мы предприняли, чтобы добраться туда.

Шаг № 1. Обратитесь к нужным людям на Facebook

Очень немногие люди имеют точные данные о карьере, и они, скорее всего, зарегистрировались с личной электронной почтой.

Это означает, что показатели соответствия нативной рекламы в Facebook ужасны, а таргетинг с данными о карьере обычно далеко, что приводит к тоннам потраченных впустую расходов и плохим лидам.

Вы можете настроить таргетинг на пользователей Facebook с тремя категориями, присущими рекламной платформе:

1. Демографические данные — например, возраст, пол и информация о работе, например название должности и отрасль.
2. Поведение — например, предыдущие покупки и использование устройства.
3. Интересы — например, развлечения, семья и отношения, хобби и занятия.

Эти категории создают несколько проблем. Они невероятно высокого уровня.

Используя демографические данные Facebook, я больше всего могу подобрать таргетинг на людей в B2B SaaS — это «Бизнес и финансовые операции».

Поэтому мы решили найти инструмент, который помог бы нам обойти эту проблему и повысить коэффициент соответствия. Поэтому мы обратились к метаданным.

Теперь мы можем настроить таргетинг на нужную аудиторию практически на каждом канале (включая Facebook).

Наши предыдущие показатели соответствия колебались около 5% на Facebook. Мы увидели средний уровень совпадения 40-50% с метаданными.

Чем больше атрибутов данных вы можете добавить, тем выше будут ваши показатели соответствия для пользовательских аудиторий.

Вот еще три инструмента, которые помогут вам увеличить коэффициент соответствия за счет более качественных данных:

• Луша
• Версия
• Клирбит

Шаг 2. Таргетинг только на ценные лиды

Здесь мы поднялись на новый уровень.

Теперь, когда мы можем настроить таргетинг на нужных людей на Facebook, как нам попытаться предсказать, кто для нас наиболее ценен?

Facebook автоматически оптимизирует рекламу для «конверсий веб-сайта», но я бы предпочел, чтобы она была оптимизирована для самого высокого качества, что означает вероятность конвертации в продажу.

Откуда оно может это знать?

Мы уже использовали модель оценки потенциальных клиентов, которая могла предсказать вероятность покупки в Madkudu.

Вот как это работало:

• Мы передали их алгоритму все наши данные из Salesforce за 12 месяцев: демографические данные потенциальных клиентов, информацию о возможностях, информацию о клиентах, средний ARR, время закрытия и т. д.
• Модель рассмотрела тысячи точек данных и определила наиболее распространенные черты тех, кто превратился в платного клиента.
• Также были рассмотрены общие черты лидов, которые ни к чему не привели.
• Она построила модель, которая учитывала вероятность того, что каждый лид откупится от этого

Как скептически настроенный маркетолог, мы первым делом включили модель и никому не говорили, чтобы она не превратилась в самосбывающееся пророчество.

Мы хотели посмотреть, сможет ли модель в реальном мире точно предсказать вероятность закрытия лида.

К моему приятному удивлению, мы сочли его очень точным и начали использовать счет множеством различных способов.

Существует множество поставщиков услуг по подсчету лидов и даже множество собственных платформ автоматизации маркетинга, которые вы можете использовать.

С платформой подсчета лидов Madkudu мы можем отправлять предсказанные значения каждого лида, основанные на нашей модели, обратно в Facebook, чтобы он мог делать ставки только на самые ценные лиды.

По сути, он обучает искусственный интеллект Facebook тому, что искать в потенциальных лидах. Более подробно о «Madspend» можно узнать здесь.

Шаг 3. Таргетинг только на тех, кто активно присутствует на рынке

Другой способ, которым мы добились значительных успехов в наших рекламных кампаниях, заключался в том, что мы нацеливались на людей, которые активно присутствуют на рынке.

Одним из основных типов аудитории, которые мы использовали с метаданными, были данные о намерениях покупателя G2. Я очень высокого мнения о G2, поскольку руководил там командой глобального роста более двух лет.

Сайт G2 ежемесячно посещают более 7 миллионов человек, которые активно изучают инструменты на рынке. G2 Buyer Intent позволяет вам увидеть компании, изучающие ваш продукт, категорию и конкурентов на G2.

В SaaS большинство людей заключают контракт на один или два года со своим текущим провайдером. Так что, если вы не гонитесь за кем-то на новом рынке, даже самый продуманный демографический таргетинг все равно приведет к массе потраченных впустую затрат на рекламу.

Использование данных о намерениях позволило нашим расходам на рекламу повысить вероятность конверсии.

Шаг 4. Используйте реальных людей в своем рекламном креативе

Я встретил другого директора по маркетингу, и он упомянул, что, пока он работал в Hubspot, они протестировали тысячи изображений в рекламе и обнаружили, что одно из них работает намного лучше, чем другие.

Изображение? Изображение реального человека за столом, смотрящего в камеру.

Мы решили проверить эту теорию и заменили наши причудливые баннеры простыми снимками людей за рабочими местами.

Наши оригинальные объявления выглядели так:

Поэтому вместо этого мы протестировали эти объявления:

Это может показаться забавным советом, но его влияние было реальным — используйте реальных людей. Это привлекает внимание людей.

Они могут заметить красивую рекламу за милю. Кроме того, большинству людей вообще не нравится видеть рекламу.

Только благодаря этому мы увидели снижение стоимости почти на 20%.

Это также создало забавную динамику в офисе, чтобы увидеть, реклама какого маркетолога работает лучше всего. У нас постоянно работало около пяти их версий.

Окончательные результаты:

• Наш CPL на Facebook снизился на 50%
• Преобразование этих потенциальных клиентов в возможности продаж удвоилось, что соответствует нашим обычным запросам на демонстрацию.
• Мы открыли новый канал, который позволяет нам эффективно масштабироваться

Facebook может работать на B2B. Просто нужно немного поработать.

Хотя может показаться, что мы применили много «технологий» для решения проблемы, реальность такова, что большинство компаний в B2B уже имеют много этих технологий.

От оценки потенциальных клиентов до данных о намерениях и таких инструментов, как метаданные.

А если у вас ничего из этого нет… ну, это совсем другая проблема.

Познакомьтесь с Адамом Гойеттом

Вице-президент по маркетингу @ Help Scout

В настоящее время Адам возглавляет отдел маркетинга в Help Scout. Ранее он руководил глобальным маркетингом роста в G2, названной Inc 500 и Deloitte одной из самых быстрорастущих частных компаний в Америке. Он очень увлечен созданием потрясающих, ориентированных на результат команд, сосредоточенных на разработке стратегий цифрового, социального и контент-маркетинга, которые стимулируют взаимодействие с клиентами, привлечение потенциальных клиентов и рост доходов. Свяжитесь с Адамом в LinkedIn здесь.