Pazarlama ilişkilendirmesi neden hem bir zorluk hem de bir zorunluluktur?

Müşteri adayı eşleştirme uzmanları LeanData, pazarlama ilişkilendirme çözümlerini geri çekmeye karar verdiğinde, bir faydalanıcı, pazarlama performansı ölçüm platformu Full Circle Insights oldu. Full Circle Insights Başkanı ve CEO'su Bonnie Crater, "Birçok müşterimiz yönlendirmelerini yönetiyor" dedi. "Büyük bir satış organizasyonunuz ve karmaşık yönlendirme sorunlarınız varsa, gerçekten güzel bir sistemleri var."

Üstelik hem LeanData hem de Full Circle Insights, tekliflerini yerel olarak Salesforce platformunda oluşturdu. Crater, "Satışlar için kayıt sisteminin olduğu yer burasıdır," dedi. "Bu duyuruyu yaptıklarında, Full Circle'ı keşfeden bazı müşterilerinden telefonlar almaya başladık, çünkü bu müşterilerin gitmesi gereken mantıklı satıcı biziz, çünkü bu Salesforce platformu üzerine inşa etme felsefesiyle aynı. Yönlendirme uygulamalarına yatırım yaptılar ve biz de ilişkilendirmeye, huni ölçümlerine ve tüm dijital tıklamaları toplayan bir sistem oluşturmaya yatırım yaptık - çok daha büyük bir pazarlama sistemi. Bu müşterilere, atıflarını değiştirmek ve bu konuda biraz daha fazla esneklik sağlamak konusunda yardımcı olabiliriz."

LeanData neden ilişkilendirmeden çekildi?

B2B müşteri yolculuğu her zamankinden daha dijital hale geldikçe, geleneksel ilişkilendirme modellemesinin uygulanabilirliği hakkında tartışmalar büyüdü ve bazıları, dijital temas noktalarının başarısını önceden tahmin etmek için "statik ölçümler" kullanmanın artık mümkün olup olmadığı konusunda radikal bir yeniden düşünme çağrısında bulundu. . LeanData'nın pazarlama ilişkilendirmesinden çekilme kararı, değeriyle ilgili şüpheleri yansıtıyor mu? Hayır - ama sonra tekrar, bir bakıma evet.

LeanData CEO'su Evan Liang, "İlişkilendirme işine gerçekten çok erken girdik," dedi, "esas olarak yaptığımız müşteri-hesap eşleştirmesi nedeniyle. Eşleştirme teknolojisine sahiptik ve iki ana, farklı amaç için kullanılıyordu. İnsanlar onu yönlendirme için kullanıyordu ve bazıları onu ilişkilendirmek için kullanıyordu. İki paralel yol gibiydi.” LeanData için, yönlendirme işi birincildi. Liang, geçtiğimiz yıl 229 milyondan fazla kaydı yönlendirdiklerini tahmin ediyor. “Bizim için daha büyük ve daha hızlı büyüyen bir işti. İlişkilendirme daha yavaş büyüyordu ve ayrıca daha yüksek kayıp oranlarına sahipti.”

İlişkilendirmeden uzaklaşma kararı bir yıldan uzun bir süre önce alındı, ancak LeanData geçişi müşterileri için kademeli ve sorunsuz hale getirmeye çalıştı.

İlişkilendirme amacıyla LeanData'nın müşteri adayı eşleştirme verilerini kullanmak mantıklıydı. Bir noktaya kadar. "İyi olduğumuz şey, hiçbir dokunuşu kaçırmadığımızı söylemekti. Her müşteri adayı ilgili kişi bir hesapla ilişkilendirilecektir. O sorunu çözdük. Modeller basit – matematik budur. İlk dokunuş, son dokunuş, çoklu dokunuş istiyorsun, işte bu matematik. Ancak bununla ne yaptığınız ve hangi kampanyaların yürütüleceği hakkında nasıl düşündüğünüz, bu farklı.”

LeanData, müşteri yolculuğundaki tüm temas noktalarına görünürlük sağladı, ancak Liang için meselenin sonu bu değil. “Hem teknoloji hem de veri” dedi ve “yorum ve analiz – bana göre, bizimkiler de dahil olmak üzere ürünlerin hiçbiri bu hikayeyi tutarlı bir şekilde anlatmayı gerçekten kolaylaştırmıyor. Bunu yapmak için neredeyse bir danışmana ihtiyacınız var. Hikayeyi anlatacak birine ihtiyacın var. Bu bizim harika olduğumuz bir konu değildi ve bunu yapmak için bir danışmanlık kolu kurmayacağız. Verileri size ulaştırmada iyi olduğumuzu biliyorduk. Veriler doğru, ama nasıl bir hikaye anlatmak istiyorsunuz? 'Gelecek yıl hangi pazarlama kampanyalarını yapmam gerektiğini söyle.' Ne? Bunu bilmiyoruz. Pazarlama kampanyalarınız hakkında yeterince bilgimiz yok ve ikincisi bu bizim uzmanlığımız değil.”

Liang'ın şüpheciliğinin daha da derinleştiği ortaya çıktı. "Pazarlamacılar bazen verilerin gerçekten destekleyip desteklemediğine bakılmaksızın bir hikayeyi döndürmek isterler. Pek çok pazarlamacı, açıkçası, verilerin kendilerine söylediklerini istemedi; farklı bir hikaye anlatmak istediler.”

Full Circle Insights neden ilişkilendirme konusunda her şeyi içeriyor?

Krater, ilişkilendirme modellemesinin çok daha olumlu bir resmini çiziyor. Eski bir söze atıfta bulunarak, “Reklamlara harcadığım paranın yarısı boşa gidiyor; sorun şu ki, hangi yarı bilmiyorum” diyor: “Hala doğru, ama yaklaşıyoruz. Sistemler, 20 yıl öncesine göre çok daha iyi.”

Ayrıca B2B müşteri yolculuğunun kulağa nispeten basit gelmesini sağlıyor. “Bulduğumuz şey, müşterilerimizin çoğu için, kişinin 'Hey, bir demo istiyorum' demeden önceki dijital temas noktalarının sayısının beş ila 20 arasında olduğu ve çoğu insan 10 veya 12 civarında olduğudur. bunlar B2B şirketleri. 20 dokunuş önemlidir, ancak bir şeye tıklayıp o sayfada 0,5 saniye geçirmiş olabilirler - bu nedenle modellerinizi oluştururken bu dijital dokunuşları nasıl saydığınız konusunda bilinçli olmanız gerekir.”

Markaların yolculuklarına basit modellerle başlamaları gerektiğini söyledi. “Hemen yabani otlara girme. Modellerin her biri bize farklı bir hikaye anlatıyor. İlk dokunuş modeli, bu müşteriyi satış döngüsünün en başında nasıl elde ettiğinizi anlatır. Eşit yayılmış, çok dokunuşlu bir model size tüm satış döngüsünde neler olduğu hakkında daha büyük bir hikaye anlatır. Son bir dokunuş modeli, müşteri bir formu doldurmadan ve aktif olarak etkileşimde bulunmak istediğini söylemeden hemen önce kampanyalarınızdan hangisinin etkili olduğunu söyler. Gerçekten hazır olana kadar formu doldurmazlar. Sadece ortalığı karıştırırken bir çağrı almak istemiyorlar. ”

Buradaki zorluk, sadece "etrafta dolaşan" potansiyel müşterilerin genellikle kendilerini tanımlamamasıdır. Bu, nihai olarak dönüşüm gerçekleştiren potansiyel müşteri üzerinde olumlu etkisi olan içeriği belirlemeyi zorlaştırıyor. Bazı satıcılar –Crater'dan bahsetmiştik Demandbase ve 6Sense – iş IP adresleri de dahil olmak üzere kapsamlı firmaografik verileri kullanarak bu zorluğun üstesinden gelir.

Sonraki okuyun: Pazarlama yatırım getirisi ile ilgili temel bilgilere geri dönme

Yatırım getirisi ve ilişkilendirme aynı değil

Crater, pazarlama ilişkilendirmesi hakkındaki önceki makalelerimizden birini okumuş ve yatırım getirisi ile ilişkilendirmenin aynı şey olmadığını göstermek istemiştir. ROI, pazarlamacılar için zor bir terimdir, diye açıkladı. “ROI, gelir eksi maliyetle ilgilidir. İyi bir maliyet rakamınız yoksa, yatırım getirisi yapmak zordur ve pazarlamada yaptığımız ve gerçekten iyi maliyet rakamlarına sahip olmayan birçok şey vardır. Örneğin, beş yıl önce yazdığınız bir beyaz kağıt hala çok iyi gidiyor, ancak şirkete bunu oluşturmak için yalnızca 2,500 dolara mal oldu - bu yıl gerçekten maliyet bu mu? Bir web sayfasının maliyeti nedir? Bunlar zor sorular.”

Öte yandan dijital reklamcılığın maliyetini ölçmek kolaydır. “Finans bu maliyetleri çok iyi takip ediyor” dedi. "Fakat bireysel bir kampanyanın maliyeti oldukça zor. Akıllı insanlar bunu atlıyor ve çok daha yüksek bir seviyede takip ediyor.”

Ayrıca, ilişkilendirmeyi huni metriklerinden ayırt etmek istedi. “İki tür pazarlama ölçümü vardır. Boru hattı ve gelir üzerinde etkisi olan ilişkilendirme var, ancak aynı zamanda huni metrikleri de var - ve huni metrikleri, süreci ölçmek için gerçekten önemlidir. Pazarlamada verimlilik, özellikle daha uzun, daha karmaşık bir satış döngüsünde, sürecinizle ilgilidir. Diğer atıf parçası bütçeleme için gerçekten önemlidir. Sonuçlara göre kampanya programlarına veya kampanya türlerine öncelik vermek içindir.”

Crater, yalnızca geçmiş sonuçlara dayanarak gelecekteki kampanyaların sonucunu tahmin etmenin mümkün olduğunu düşünmekle kalmaz. O da gerekli olduğunu düşünüyor. “Herkesin pazarlamasını ölçmesi gerekiyor.”