L'expérimentation en marketing B2B, c'est l'enfer. Voici comment y remédier

L'expérimentation en marketing B2B est beaucoup plus difficile qu'en B2C, en grande partie à cause du long cycle de vente et de ses implications.

Dans cet article, vous apprendrez pourquoi l'expérimentation est la clé d'un bon marketing, pourquoi c'est un tel défi dans le marketing B2B et comment mettre en œuvre une méthodologie d'expérimentation et une boucle de rétroaction pour relever ce défi.

Tout le monde a une opinion sur la question de savoir si le marketing est un art ou une science. Mais quand il s'agit d'expériences, il n'y a pas de débat - des expériences marketing solides sont la référence pour établir la causalité, et devraient être une science pour chaque responsable marketing.

De votre passage au laboratoire de chimie du lycée, vous vous souviendrez peut-être que les expériences aident à tester et à prouver (ou à réfuter) une hypothèse - généralement liée à une relation de cause à effet.

Les expériences en marketing ne sont pas différentes. Ils vous aident à identifier les activités qui fonctionnent (ayant l'impact souhaité sur une métrique spécifique), à ​​éliminer celles qui ne le sont pas et, si vous avez de la chance, à découvrir de nouvelles stratégies basées sur les informations recueillies en cours de route.

À l'ère de la perturbation, ils maintiennent le marketing à la pointe, car ce qui « fonctionne » ne cesse de changer. La seule façon de garder une longueur d'avance est de trouver et d'améliorer les activités qui comptent, et une approche structurée des tests et de l'expérimentation peut conduire non seulement à des améliorations mais aussi à des percées.

Sonne comme un gagnant-gagnant jusqu'à présent.

Alors pourquoi, malgré son besoin et ses avantages évidents, les responsables du marketing B2B évitent-ils souvent l'expérimentation marketing ?

Le défi des expériences de marketing B2B

Alors que divers comités d'achat (souvent 7 membres ou plus impliqués dans la décision d'achat) et des parcours d'achat multicanaux (des dizaines, voire des centaines de points de contact) ajoutent à la complexité, le plus grand défi de l'expérimentation pour les spécialistes du marketing B2B axés sur les revenus est le long cycle de vente - le long intervalle entre le premier contact et la conversion finale.

Voici pourquoi.

Dans un long cycle de vente, les mesures les plus étroitement corrélées aux revenus sont les mesures de l'entonnoir inférieur. Par exemple, les opportunités (nombre de prospects qui sont passés par la qualification et susceptibles de devenir clients), le pipeline (le revenu potentiel de toutes les opportunités - c'est-à-dire la somme de tous les revenus attendus générés si toutes les opportunités sont gagnées), vitesse du cycle de vente (temps nécessaire pour convertir un prospect en client payant), taux de conversion (ratio de prospects qui se convertissent réellement en clients payants).

L'optimisation pour de telles métriques peut être difficile. Un cycle de vente prolongé signifie que l'impact de l'expérimentation ne sera tangible que longtemps après la fin de l'activité.

Les spécialistes du marketing B2B ne peuvent pas se permettre d'attendre des mois pour savoir si leurs activités fonctionnent ou non. Cela pourrait signifier tout un cycle de vente perdu !

En conséquence, de nombreux spécialistes du marketing finissent par éviter complètement l'expérimentation, optant plutôt pour de nouveaux outils brillants, copiant les stratégies des concurrents ou se rabattant sur l'utilisation de « métriques proxy » pour mesurer l'impact sur les revenus. Le dernier peut être populaire, mais s'il s'agit de la seule mesure que vous mesurez, il se peut qu'il fasse plus de mal que de bien à vos expériences axées sur les revenus.

Pourquoi les métriques proxy ne suffisent pas pour les expériences de marketing B2B axées sur les revenus

Les métriques proxy sont des métriques qui ne sont pas directement liées à la génération de revenus par elles-mêmes, mais qui peuvent être utilisées comme indicateurs pour les métriques qui le sont.

Dans le contexte du marketing B2B, nous voyons souvent des métriques de l'entonnoir supérieur (ToFu) telles que la génération de leads, les MQL et les SQL étant mesurées et optimisées en tant que substituts - ou proxys - pour les métriques de l'entonnoir inférieur.

En effet, leur impact est visible plus rapidement, ils sont relativement plus faciles à suivre et à mesurer, et peuvent être optimisés plusieurs fois au cours d'un cycle de vente.

Cependant, il est important de reconnaître que tester et expérimenter des métriques qui montrent la "conversion" d'une étape de l'entonnoir à l'autre n'est pas la même chose que tester des métriques qui montrent une " conversion réelle" , c'est-à-dire du prospect au client payant.

Malheureusement, en raison du cycle de vente plus complexe et plus long, la corrélation des mesures indirectes avec les mesures de l'entonnoir inférieur - celles qui peuvent être directement liées aux revenus - est beaucoup plus faible. Cela signifie que les métriques proxy peuvent être au mieux indicatives, au pire sans rapport.

C'est un véritable obstacle si vous essayez d'optimiser vos revenus. Ainsi, bien que les métriques ToFu aient leur place, elles ne sont peut-être pas les meilleures métriques proxy pour l'expérimentation B2B liée aux revenus.

Cette déconnexion entre les mesures de l'étape de l'entonnoir et la durée du cycle de vente présente un dilemme pour le leader marketing bien intentionné.

Par exemple, en tant qu'entreprise SaaS, vous souhaitez optimiser les revenus récurrents annuels (ARR), une mesure la plus étroitement liée aux revenus de votre entreprise et indicative de la santé globale de l'entreprise.

Avec un cycle de vente moyen de 8 à 12 mois, cela signifierait attendre toute l'année pour déterminer si vos activités ont conduit à des conversions conformes à votre référence ARR. Attendre aussi longtemps signifiera que vous ne pourrez rien optimiser cette année.

Cependant, si vous optez pour un proxy d'entonnoir plus élevé tel que les MQL, vous pourrez suivre et optimiser pour améliorer ces métriques. Quelque chose vaut mieux que rien, n'est-ce pas ?

Malheureusement, à la fin de l'année, vous constatez que bien que vous ayez effectué davantage d'activités qui généraient des MQL, votre taux de conversion MQL en client a chuté plus bas dans l'entonnoir. Vous réalisez maintenant que vous avez optimisé une métrique proxy qui n'était pas corrélée avec la conversion liée aux revenus pendant tout ce temps.

Le dilemme des spécialistes du marketing B2B

Il ne fait aucun doute que les spécialistes du marketing B2B veulent connaître (et montrer) l'impact de leurs activités sur les revenus.

Mais avec des revenus réels à bonne distance des activités de marketing et des mesures les plus liées aux revenus fermement au bas de l'entonnoir - ou proches de la fin du cycle de vente - vous devez faire un choix.

Ce choix consiste à exécuter des cycles d'optimisation plus fréquents à l'aide de métriques proxy ou à rester concentré sur les métriques liées aux revenus, mais en exécutant beaucoup moins de cycles d'optimisation.

Avec le premier, la boucle de rétroaction est plus rapide, mais le risque est que vous puissiez optimiser des métriques qui n'ont pas réellement d'impact sur les revenus. En d'autres termes, un effort (et un budget) inutile.

Avec ce dernier, vous craignez que les retours soient si lents que toute optimisation puisse arriver trop tard pour faire la différence. Vous n'aurez peut-être même pas la possibilité de rediriger vos dollars de marketing vers les activités ayant le plus d'impact sur les revenus dans le même cycle de vente.

Surmonter le défi de l'expérimentation B2B avec la méthodologie de marketing des revenus

Heureusement, la réalisation d'expériences marketing ne doit pas nécessairement être un choix tout ou rien. Ne pas pouvoir exécuter des cycles plus fréquents n'est pas une raison pour renoncer aux expériences afin d'optimiser les mesures liées aux revenus. Il existe une troisième alternative qui est beaucoup plus efficace, et oui, scientifique.

En fait, avec cette méthodologie, vous n'avez même pas à choisir. Il suffit de trouver le bon équilibre.

Un équilibre entre l'optimisation des métriques d'entonnoir inférieur et l'exécution du bon nombre de cycles d'optimisation. Cela signifie que vous n'avez pas à sacrifier la fréquence des cycles d'optimisation, ni à vous concentrer sur les mesures de revenus de l'entonnoir final.

Voici comment ça fonctionne.

Mettre en place les bonnes conditions pour l'expérimentation du marketing B2B

Être parfaitement préparé pour mesurer les revenus et tirer le meilleur parti de votre programme d'expérimentation comporte 3 éléments non négociables :

1. Aligner les objectifs sur les revenus

Les ventes et le marketing ont besoin d'un alignement complet sur chaque métrique d'étape de l'entonnoir, ainsi que sur celles qui sont les métriques les plus importantes liées aux revenus pour votre entreprise (et pas seulement pour chaque fonction). Par exemple, si les spécialistes du marketing recherchent le trafic et les prospects, tandis que les ventes se soucient des SQL et des contrats conclus, l'optimisation de ce qui compte vraiment devient impossible.

Comme nous l'avons vu, il n'est que trop pratique de se rabattre sur des mesures indirectes qui ne sont pas directement liées aux revenus. La création d'un modèle de revenus solide garantit que toutes les parties prenantes sont alignées et orientées vers les mesures de l'entonnoir inférieur - celles qui ont le plus d'impact sur les résultats des revenus.

Dans une récente interview, Guillaume "G" Cabane, ancien vice-président de la croissance chez Drift, Segment et Mention, explique pourquoi toute l'équipe marketing devrait s'aligner sur les revenus :

Si vous regardez une partie du travail que j'ai effectué ces dernières années, ce que j'ai fait, c'est convertir toutes les mesures de marketing en revenus unifiés et prévus, en dollars métriques.

Et c'est très important et cela informe le reste de ma stratégie. Sinon, il est difficile de comparer quand vous le faites. Vous générez du trafic vers une partie de votre contenu. Quelle valeur cela a-t-il ? Non, difficile à dire. Maintenant, quelqu'un d'autre va faire un webinaire. Ils sont inscrits et participants. Quelle valeur cela a-t-il ? […] Et les comparer ensemble est difficile car vous avez différents types de prospects ou profils de clients engagés, à différentes étapes de l'entonnoir. Et ces expériences ont des durées et des budgets différents.

Il est donc impossible de comparer, à moins que vous ne trouviez un moyen d'agréger ou de simplifier cela en une métrique unique, c'est ce que j'ai fait. Ainsi, en utilisant des modèles de prévision simples, nous convertissons toutes les mesures d'engagement en revenus futurs. Les revenus futurs ont une multiplication de facteurs basés sur la probabilité d'un prospect donné en fonction de son engagement, en fonction de sa taille à convertir à une date future au pourcentage futur et d'une VCA future.

Et donc toute mon équipe ne regarde que les revenus futurs. Cela nous aide beaucoup à décider quelle est la feuille de route. Où est l'ascenseur le plus élevé à avoir. Et aussi, où est-ce le plus rentable ?

On pourrait faire valoir que Cabane adopte une approche plutôt extrême en ne mesurant que les paramètres de revenus. Je crois qu'il existe un large éventail de mesures efficaces que vous pouvez choisir, tant que vous comprenez la nécessité de les relier aux revenus.

2. Configurer une solution d'attribution robuste

Selon une enquête récente, 76 % de tous les spécialistes du marketing déclarent avoir actuellement ou auront dans les 12 prochains mois la capacité d'utiliser l'attribution marketing. Bonne nouvelle, car être capable d'identifier et de mesurer correctement l'impact sur les revenus de chaque activité marketing (canal, campagne, contenu, etc.) est une condition préalable pour doubler celles qui fonctionnent.

En raison de la nature complexe des parcours clients B2B, toutes les solutions d'attribution ne suffiront pas. Vous avez besoin d'une solution d'attribution complète capable d'agréger plusieurs activités de marketing en ligne et hors ligne (canaux, actifs, points de contact) via l'entonnoir et de connecter les résultats d'attribution aux résultats commerciaux.

3. Connaître la durée exacte de votre cycle de vente

La durée du cycle de vente correspond généralement au temps moyen nécessaire pour conclure une vente, tel que mesuré par le système CRM. La durée dépend de la complexité de votre processus de vente. Il est essentiel que toutes les parties prenantes s'entendent sur la durée exacte du cycle de vente et en soient conscientes, car vous baserez votre programme d'expérimentation sur cette valeur.

Bien qu'il y ait toujours une pression pour montrer des résultats rapidement, nous sommes plus intéressés à montrer les bons résultats - ceux qui augmentent les revenus. C'est pourquoi ignorer la durée du cycle de vente en tant que facteur clé dans les expériences peut vous conduire soit à tirer des conclusions prématurées, soit à prendre de mauvaises décisions, comme couper une activité marketing trop tôt ou trop tard.

Il semble y avoir une compréhension croissante dans notre industrie qu'il faut tenir compte de la durée du cycle de vente.

Chris Walker, fondateur et PDG de Refine Labs, a récemment mentionné l'importance de donner suffisamment de temps pour que les initiatives marketing aient un impact :

Avec un nouveau programme de marketing dans Enterprise SaaS, votre fenêtre de temps pour évaluer le succès devrait être de 4 à 12 mois. 4 mois minimum.

Il est temps de changer cette perception afin que les équipes marketing disposent de suffisamment de temps/d'espace pour trouver de nouveaux programmes qui génèrent réellement des résultats commerciaux .

Exécuter une expérimentation marketing B2B

Trop de spécialistes du marketing B2B ne tiennent pas compte des cycles d'optimisation lors de la planification des expériences, choisissant plutôt des mesures au hasard, isolées du contexte de l'entonnoir plus large.

La méthodologie de marketing des revenus est meilleure car elle vous permet de mesurer le plus près possible des revenus, sans sacrifier le nombre de cycles d'optimisation dont vous avez besoin tout au long de l'année. La vue complète de l'entonnoir permet également de définir et de connecter les cycles sur toute la durée du cycle de vente.

Nous appelons cela trouver le « point idéal du cycle d'optimisation » pour votre entreprise.

Prenons un exemple.

Si votre entreprise a un cycle de vente plus long et que vous vous engagez à optimiser les métriques liées aux revenus de l'entonnoir inférieur, il est important d'accepter que le cycle d'optimisation devra simplement être plus long pour fournir des résultats concluants.

Supposons que vous optimisez pour une métrique telle que les revenus (fermé-gagné) et que vous avez un cycle de vente de six mois, il n'y a aucun moyen d'avoir un cycle d'optimisation plus court que six mois. Vous planifiez donc deux cycles semestriels par an pour analyser, mesurer et optimiser les revenus avec le gain fermé.

Cependant, l'optimisation des revenus ne signifie pas que vous êtes condamné à deux cycles d'optimisation semestriels ! C'est là que vous concevrez un cycle personnalisé qui remontera l'entonnoir en fonction de votre contexte unique.

Exemple B2B réel de détermination des cycles d'optimisation

Dans une récente interview que nous avons faite sur la planification du marketing B2B, Jason Widup, vice-président du marketing chez Metadata, a expliqué comment il utilise son modèle de demande pour rester au top de ses KPI et de ses objectifs de revenus chaque semaine.

Il nous faut trois mois, six mois pour comprendre l'impact réel d'une campagne ou d'une nouvelle stratégie. Mais, nous regardons toujours les indicateurs avancés en cours de route. Les indicateurs avancés sont le pipeline créé, les réunions réservées, les demandes de démonstration. Donc, tant que nous voyons que ces indicateurs avancés sont proches… À mesure que nous nous rapprochons des revenus, ces taux de conversion doivent être plus serrés.

Je regarde [mon modèle de demande] une fois par semaine, probablement. Donc, je le regarde dans le trimestre en cours, et je m'assure qu'il me montre un nombre négatif, donc je sais que je n'ai pas besoin de générer plus de pipeline pour le trimestre en cours. Je le regarde également deux fois par mois pour le prochain trimestre, juste pour m'assurer que le pipeline n'a pas changé.

Widup utilise son modèle de demande pour exécuter des cycles d'optimisation planifiés et suivre à la fois les mesures de revenus et les mesures indirectes sur une base hebdomadaire et mensuelle. Comme il ressort de la réponse de Widup, décider quand définir vos cycles d'optimisation est également lié à votre propre niveau d'anxiété et à vos préférences personnelles et n'est pas une décision uniquement logique et orientée vers les affaires.

Créez votre calendrier d'optimisation de cascade personnalisé

Pour s'adapter à plusieurs cycles d'optimisation de durée en fonction de vos besoins, créez un calendrier d'optimisation en cascade, en commençant par le cycle d'optimisation le moins fréquent (par exemple, semestriel ou trimestriel), et continuez jusqu'aux cycles d'optimisation les plus fréquents (par exemple, mensuel ou hebdomadaire selon SQL et MQL).

Dans notre exemple ci-dessus, nous avons commencé par un cycle d'optimisation semestriel des revenus (fermé-gagné) . Pour le cycle suivant, vous choisissez la prochaine mesure de revenus la plus proche. Disons que pour votre entreprise, c'est une "opportunité" et qu'il faut 3 mois entre le prospect et l'opportunité. Ensuite, le prochain cycle d'optimisation peut être trimestriel, pour l'opportunité, qui est également assez corrélé au chiffre d'affaires.

Cependant, il y a aussi une pression pour montrer les progrès de la gestion sur une base plus fréquente. Vous prenez donc un autre cycle d'optimisation plus fréquent pour la prochaine métrique supprimée. Disons ' SQL' . Vous exécutez une analyse mensuelle des SQL. Cela peut être une bonne mesure indirecte et un indicateur avancé que vous êtes sur la bonne voie, mais cela ne remplace pas l'analyse trimestrielle.

Cela peut même aller jusqu'à un cycle d'optimisation hebdomadaire, par exemple pour les « MQL ». Cependant, vous devez être conscient de la corrélation exacte entre ces mesures de l'entonnoir supérieur et les revenus - elles seront très probablement moins corrélées aux revenus que l'élément de cascade précédent.

Personnalisez votre cycle d'optimisation pour répondre à vos priorités

Il est important de noter que chaque organisation nécessite un ensemble différent de cycles d'optimisation. Vous devez prendre en considération des variables telles que la durée du cycle de vente, le budget, les canaux choisis, l'ICP, les outils, les capacités de l'équipe, les priorités de gestion, etc. qui sont spécifiques à votre organisation lors de la conception de votre calendrier en cascade.

Utilisez l'analyse de corrélation en bonus

Comme nous l'avons vu, les mesures qui ne sont pas fortement corrélées aux revenus ne sont pas considérées comme une représentation valable du succès. Les spécialistes du marketing axés sur la croissance doivent se mettre au défi de s'aligner sur des mesures d'entonnoir inférieures, car elles sont beaucoup plus étroitement corrélées avec les revenus que les mesures d'entonnoir plus élevées.

Cependant, il existe deux scénarios dans lesquels vous devrez peut-être utiliser des métriques d'entonnoir plus élevées comme proxy, mais après avoir vérifié leur corrélation avec les revenus - aussi éloignés soient-ils - à l'aide d'une analyse de corrélation.

Ces scénarios sont

1. Dans les cycles de vente très longs, les mesures indirectes peuvent aider à indiquer les progrès ou les goulots d'étranglement tout au long du cycle d'achat. Dans de tels cas, le spécialiste du marketing peut utiliser des métriques de l'entonnoir supérieur telles que les prospects comme métrique indirecte, tant qu'il trouve une certaine corrélation entre les prospects et les revenus.
2. Il est nécessaire de prouver au conseil d'administration ou à la C-Suite que même les mesures de l'entonnoir supérieur des activités de marketing sont en effet corrélées avec les revenus, même si le spécialiste du marketing optimise les mesures de l'entonnoir inférieur.

Étant donné que l'analyse de corrélation est en dehors du domaine du marketing et nécessite un data scientist ou un logiciel spécial, ces scénarios peuvent être considérés comme un bonus pour renforcer le programme d'expérimentation.

Soyez proactif avec l'accélération du pipeline

Vos cycles d'optimisation sont conçus autour des délais de cycle de vente existants et traitent principalement des mesures d'efficacité (volume) et de rentabilité (ROI).

Parallèlement à l'optimisation de ces mesures cruciales, vous pouvez également mettre en œuvre de manière proactive une stratégie d'accélération du pipeline pour raccourcir le cycle de vente et permettre davantage de cycles de test dans votre programme d'expérimentation.

Des pipelines accélérés signifient des cycles de vente plus courts. Et des cycles de vente plus courts signifient des boucles de rétroaction plus rapides et des cycles d'optimisation plus courts. L'accélération du pipeline apporte également une accélération des revenus, un parcours d'achat plus simplifié et moins de complexité.

Comme nous avons déjà mis en place une solution d'attribution complète, nous pouvons plus facilement valider quels canaux contribuent à des cycles de vente plus courts ou plus longs ou ont un impact sur la durée du cycle de vente.

Avec ces informations, vous pouvez choisir parmi de nombreuses tactiques pour accélérer le pipeline, y compris l'identification (et la rationalisation) des facteurs qui contribuent à un cycle de vente plus long, le doublement des efforts d'activation des ventes, la concentration sur les segments d'audience avec des cycles de vente plus rapides et l'optimisation des canaux. avec des cycles de vente plus courts, entre autres.

Ne manquez pas. Tirez parti de la puissance des expériences de marketing B2B.

Bien que l'expérimentation du marketing B2B soit un défi, ne pas optimiser les mesures liées aux revenus n'est plus une option à l'ère des revenus.

Il est cependant important de rester réaliste quant au processus : mesurer les facteurs qui ont un impact sur une transaction d'un million de dollars qui prend un an pour se conclure ne peut pas être fait de la même manière qu'une transaction de 50 $ qui prend 2 minutes pour se conclure.

Bien qu'il n'y ait pas de formule magique pour optimiser les mesures liées aux revenus dans les longs cycles de vente B2B, la méthodologie que nous avons partagée peut vous aider à exécuter un programme d'expérimentation plus cohérent et plus réussi.

Comme l'ont découvert les spécialistes du marketing axés sur les revenus qui utilisent déjà cette méthodologie, en optimisant les bonnes mesures dans le contexte de l'entonnoir complet et de la durée du cycle de vente, le gain comprend non seulement un lien clair entre les activités de marketing et les revenus, mais aussi la confiance nécessaire pour mettre votre dollars vers le bas derrière les activités qui fonctionnent à travers l'entonnoir.

Et avec la méthodologie que nous vous avons décrite dans cet article, rien ne vous empêche d'exploiter la puissance des expériences marketing B2B pour votre entreprise.