B2Bマーケティングの実験は地獄です。 これを修正する方法は次のとおりです
公開: 2022-04-30
B2Bマーケティングでの実験は、B2Cでの実験よりもはるかに困難です。これは、販売サイクルが長く、その影響が大きいためです。
この投稿では、実験が優れたマーケティングの鍵である理由、B2Bマーケティングでそのような課題である理由、およびその課題に対応するための実験方法とフィードバックループを実装する方法を学習します。
マーケティングが芸術なのか科学なのか、誰もが意見を持っています。 しかし、実験に関しては議論の余地はありません。強力なマーケティング実験は因果関係を確立するためのゴールドスタンダードであり、すべてのマーケティングリーダーの科学に委ねられるべきです。
高校の化学実験室で過ごしたときから、実験は仮説のテストと証明（または反証）に役立つことを思い出すかもしれません。通常は、因果関係に関係しています。
マーケティングの実験も例外ではありません。 これらは、機能している（特定のメトリックに望ましい影響を与える）アクティビティを特定し、機能していないアクティビティを排除し、運が良ければ、途中で収集した洞察に基づいて新しい戦略を発見するのに役立ちます。
混乱の時代に、彼らは最先端のマーケティングを続けています–「機能する」ものは変化し続けるからです。 先を行く唯一の方法は、重要な活動を見つけて改善することです。テストと実験への構造化されたアプローチは、改善だけでなくブレークスルーにもつながる可能性があります。
これまでのところ、お互いに有利なように聞こえます。
では、なぜ、その明らかな必要性と利点にもかかわらず、B2Bマーケティングリーダーはマーケティングの実験を避けることが多いのでしょうか。
B2Bマーケティング実験の課題
多様な購入委員会（多くの場合、購入決定に関与する7人以上のメンバー）、およびマルチチャネル購入ジャーニー（数十、さらには数百のタッチポイント）が複雑さを増しますが、収益重視のB2Bマーケターにとっての実験の最大の課題は長いことです。販売サイクル–最初の連絡と最終的なコンバージョンの間の長いギャップ。
これが理由です。
長い販売サイクルでは、収益と最も密接に相関する指標は、目標到達プロセスの低い指標です。 たとえば、オポチュニティ（資格を取得し、顧客になる可能性が高い見込み客の数）、パイプライン（すべてのオポチュニティの潜在的な収益-つまり、すべてのオポチュニティが獲得された場合に生成されるすべての期待収益の合計）、販売サイクル速度（リードを有料顧客に変換するのにかかる時間）、変換率（実際に有料顧客に変換するリードの比率）。
このようなメトリックの最適化は難しい場合があります。 販売サイクルの延長は、実験の影響が活動が完了してから長い間しか目に見えないことを意味します。
B2Bマーケターは、自分たちの活動が機能しているかどうかを知るために何ヶ月も待つ余裕がありません。 それは販売サイクル全体が失われることを意味するかもしれません！
その結果、多くのマーケターは実験を完全に避け、代わりに光沢のある新しいツールを選択したり、競合他社の戦略をコピーしたり、収益への影響を測定するために「プロキシメトリック」の使用に頼ったりすることになります。 最後のものは人気があるかもしれませんが、それらがあなたが測定する唯一の測定基準である場合、それらはあなたの収入に焦点を合わせた実験に良いよりも害を及ぼすことになるかもしれません。
プロキシメトリクスが収益重視のB2Bマーケティング実験に十分でない理由
プロキシメトリクスは、それ自体で収益を生み出すことに直接結びついていないメトリクスですが、あるメトリクスの指標として使用できます。
B2Bマーケティングのコンテキストでは、潜在顧客、MQL、SQLなどの上位の目標到達プロセス（ToFu）の指標が、目標到達プロセスの低い指標の代役（またはプロキシ）として測定および最適化されていることがよくあります。
これは、その影響がより早く表示され、追跡と測定が比較的容易であり、1つの販売サイクルで複数回最適化できるためです。
ただし、目標到達プロセスのある段階から別の段階への「コンバージョン」を示す指標のテストと実験は、「実際のコンバージョン」を示す指標のテストと同じではないことを認識することが重要です。つまり、見込み顧客から有料顧客へのコンバージョンです。
残念ながら、販売サイクルがより複雑で長いため、目標到達プロセスの低い指標（収益に直接結びつく可能性のある指標）に対するプロキシ指標の相関ははるかに低くなります。 つまり、プロキシメトリックは、せいぜい指標であり、最悪の場合は無関係である可能性があります。
収益を最適化しようとしている場合、これは実際の障害です。 そのため、ToFuメトリックはその役割を果たしますが、収益にリンクされたB2B実験に最適なプロキシメトリックではない可能性があります。
目標到達プロセスの段階の指標と販売サイクルの長さの間のこの断絶は、善意のあるマーケティングリーダーにとってジレンマを提示します。
たとえば、SaaSビジネスとして、年間経常収益（ARR）を最適化する必要があります。これは、ビジネス収益に最も密接に関連し、全体的なビジネスの健全性を示す指標です。
平均販売サイクルは8〜12か月であり、これは、アクティビティがARRベンチマークを満たすコンバージョンにつながったかどうかを判断するために一年中待つことを意味します。 そんなに長く待つということは、今年は何も最適化できないことを意味します。
ただし、MQLなどのより高度な目標到達プロセスプロキシを使用する場合は、これらの指標を追跡および最適化して改善することができます。 何もないより良いものはありますか？
残念ながら、年末には、MQLを推進する活動をさらに行ったものの、目標到達プロセスでMQLから顧客へのコンバージョン率が低下したことがわかりました。 これで、この間ずっと収益にリンクされたコンバージョンと相関していなかったプロキシ指標を最適化したことがわかりました。
B2Bマーケターのジレンマ
間違いなく、B2Bマーケターは、自分たちの活動が収益に与える影響を知りたい（そして示したい）と考えています。
しかし、実際の収益はマーケティング活動からかなり離れており、最も収益に関連する指標が目標到達プロセスの最下部、または販売サイクルの終わり近くにあるため、選択する必要があります。
その選択は、プロキシメトリクスを使用してより頻繁な最適化サイクルを実行するか、収益にリンクされたメトリクスに集中し続けるが、はるかに少ない最適化サイクルを実行するかです。
前者の場合、フィードバックループは高速ですが、実際には収益に影響を与えないメトリックを最適化できるリスクがあります。 言い換えれば、無駄な努力（そして予算）です。
後者の場合、フィードバックが非常に遅くなり、最適化が遅すぎて違いが生じる可能性があることを恐れます。 同じ販売サイクルで最も収益に影響を与える活動にマーケティング費用を振り向ける機会さえ得られないかもしれません。
収益マーケティング手法によるB2B実験の課題の克服
幸いなことに、マーケティング実験を実行することは、オールオアナッシングの選択である必要はありません。 より頻繁なサイクルを実行できないことは、収益に結びついた指標を最適化するための実験をあきらめる理由にはなりません。 はるかに効果的で、確かに科学的な3番目の選択肢があります。
実際、この方法論では、選択する必要さえありません。 適切なバランスを見つける必要があります。
目標到達プロセスの低い指標の最適化と適切な数の最適化サイクルの実行のバランス。 つまり、最適化サイクルの頻度を犠牲にする必要も、目標到達プロセスの収益指標にレーザーを集中させる必要もありません。
仕組みは次のとおりです。
B2Bマーケティング実験のための適切な条件を設定する
収益指標を測定し、実験プログラムを最大限に活用するための十分な準備ができていることには、交渉不可能な3つの要素があります。
1.目標と収益を一致させる
販売とマーケティングでは、目標到達プロセスの各段階の指標と、（各機能だけでなく）ビジネスにとって最も重要な収益に関連する指標を完全に調整する必要があります。 たとえば、マーケターがトラフィックとリードを追いかけ、セールスがSQLに関心を持ち、勝ち目がない場合、本当に重要なことの最適化は不可能になります。
これまで見てきたように、収益に直接リンクされていないプロキシメトリックにフォールバックするのはあまりにも便利です。 堅実な収益モデルを作成することで、すべての利害関係者が目標到達プロセスの低い指標（収益の結果に最も影響を与える指標）に沿って調整され、方向付けられるようになります。
最近のインタビューで、ドリフト、セグメント、メンションの元成長担当副社長であるギヨーム「G」カバネは、マーケティングチーム全体が収益を中心に調整する必要がある理由を説明しています。
私が過去数年間に行った作業のいくつかを見ると、私が行ったことは、すべてのマーケティング指標を統一された予測収益、指標ドル指標に変換することです。
そしてそれは非常に重要であり、それは私の戦略の残りの部分に情報を与えます。 そうでなければ、あなたがそうするときに比較するのは難しいです。 一部のコンテンツにトラフィックを誘導します。 それはどれほど価値がありますか？ いいえ、言うのは難しいです。 今、他の誰かがウェビナーを行うつもりです。 彼らは登録し、参加しています。 それはどれほど価値がありますか？ […]目標到達プロセスのさまざまなステップで、さまざまなタイプのリードまたは顧客のエンゲージメントプロファイルがあるため、これらを一緒に比較することは困難です。 そしてそれらは、実験にはさまざまな時間と予算があります。
したがって、それを一意のメトリックに集約または単純化する方法を見つけない限り、比較することは不可能です。それが私が行ったことです。 そのため、いくつかの単純な予測モデルを使用して、すべてのエンゲージメント指標を将来の収益に変換します。 将来の収益には、エンゲージメントに基づく特定の見込み客の可能性に基づく要素の乗算があり、将来の日付で将来のパーセンテージと将来のACVで変換するサイズに基づいています。
そのため、私のチーム全体は将来の収益のみに注目しています。 これは、ロードマップを決定するのに大いに役立ちます。 最高のリフトはどこにありますか。 また、最も費用対効果の高い場所はどこですか？
Cabaneは、収益指標のみを測定することにより、かなり極端なアプローチを取っていると主張されるかもしれません。 それらを収益に結び付ける必要性を理解している限り、選択できる効果的な指標は幅広くあると思います。
2.堅牢なアトリビューションソリューションを設定する
最近の調査によると、すべてのマーケターの76％が、マーケティングアトリビューションを使用する機能を現在持っている、または今後12か月以内に持つと述べています。 各マーケティング活動（チャネル、キャンペーン、コンテンツなど）の収益への影響を適切に識別および測定できることは、機能している活動を2倍にするための前提条件であるため、すばらしいニュースです。
B2Bカスタマージャーニーは複雑な性質を持っているため、アトリビューションソリューションだけでは不十分です。 目標到達プロセスを通じて複数のオンラインおよびオフラインのマーケティング活動（チャネル、アセット、タッチポイント）を集約し、アトリビューションの結果をビジネスの結果に結び付けることができる、完全な目標到達プロセスのアトリビューションソリューションが必要です。
3.販売サイクルの正確な長さを知る
販売サイクルの長さは、通常、CRMシステムで測定した、販売を終了するのにかかる平均時間です。 期間は、販売プロセスの複雑さによって異なります。 実験プログラムはこの値に基づいているため、すべての利害関係者が正確な販売サイクルの長さに同意し、認識しておくことが重要です。
結果を早く表示するというプレッシャーは常にありますが、私たちは正しい結果、つまり収益を増やす結果を表示することに関心があります。 そのため、実験の重要な要素として販売サイクルの長さを無視すると、時期尚早の結論に飛びつくか、マーケティング活動を早すぎたり遅すぎたりするなどの誤った決定を下す可能性があります。
私たちの業界では、販売サイクルの長さを適切に考慮する必要があるという理解が高まっているようです。
RefineLabsの創設者兼CEOであるChrisWalkerは最近、マーケティングイニシアチブが影響を与えるのに十分な時間を与えることの重要性について言及しました。
エンタープライズSaaSの新しいマーケティングプログラムでは、成功を評価するための時間枠は4〜12か月である必要があります。 最低4ヶ月。
マーケティングチームが実際にビジネスの成果を促進する新しいプログラムを見つけるのに十分な時間/スペースを確保できるように、この認識を変える時が来ました。
B2Bマーケティング実験を実行する
あまりにも多くのB2Bマーケターは、実験を計画するときに実際には最適化サイクルを考慮せず、代わりに、より大きな目標到達プロセスのコンテキストから分離されたメトリックをランダムに選択します。
収益マーケティングの方法論は、年間を通じて必要な最適化サイクルの数を犠牲にすることなく、可能な限り収益に近い測定を可能にするため、より優れています。 目標到達プロセス全体のビューは、販売サイクルの全期間を通じてサイクルを定義および接続するのにも役立ちます。
私たちはそれをあなたの会社にとっての「最適化サイクルのスイートスポット」と呼んでいます。
例を見てみましょう。
ビジネスの販売サイクルが長く、目標到達プロセスの低い収益にリンクされた指標の最適化に取り組んでいる場合は、最終的な結果を出すために最適化サイクルを長くする必要があることを受け入れることが重要です。
たとえば、収益（成約）などの指標を最適化していて、販売サイクルが6か月である場合、最適化サイクルを6か月より短くする方法はありません。 したがって、年に2回の6か月のサイクルを計画して、クローズドウォンで収益を分析、測定、および最適化します。
ただし、収益の最適化は、半年ごとの2つの最適化サイクルに運命づけられていることを意味するわけではありません。 ここで、独自のコンテキストに基づいて目標到達プロセスをカスケードするカスタムサイクルを設計します。
最適化サイクルを把握する実際のB2Bの例
B2Bマーケティング計画について行った最近のインタビューで、メタデータのマーケティング担当副社長であるJason Widupは、需要モデルを使用して毎週KPIと収益目標を常に把握していることを共有しました。
キャンペーンや新しい戦略の実際の影響を理解するには、3か月から6か月かかります。 しかし、私たちは常にそこに沿って主要な指標を見ています。 主要な指標は、パイプラインの作成、会議の予約、デモリクエストです。 これらの主要な指標が近い限り…収益に近づくにつれて、これらのコンバージョン率を厳しくする必要があります。
おそらく週に一度[私の需要モデル]を見ています。 それで、私は今四半期にそれを見て、それが私に負の数を示していることを確認します、それで私は今四半期のためにもっとパイプラインを運転する必要がないことを知っています。 また、パイプラインがシフトしていないことを確認するために、次の四半期に月に2回見ています。
Widupは、需要モデルを使用してスケジュールされた最適化サイクルを実行し、収益メトリックとプロキシメトリックの両方を週次および月次ベースで追跡します。 Widupの回答から明らかなように、最適化サイクルをいつ設定するかを決定することは、あなた自身の不安のレベルと個人的な好みにも関係し、論理的でビジネス指向の決定ではありません。
カスタムウォーターフォール最適化スケジュールを作成する
ニーズに基づいて複数の期間の最適化サイクルに対応するには、ウォーターフォール最適化スケジュールを作成し、最も頻度の低い最適化サイクル（たとえば、月に6回または四半期ごと）から始めて、より頻度の高い最適化サイクル（たとえば、SQLおよびMQL）。
上記の例では、収益の6か月の最適化サイクル（クローズドウォン）から始めました。 次のサイクルでは、次に近い収益指標を選択します。 あなたのビジネス、つまり「機会」について考えてみましょう。それは、リードから機会まで3か月かかります。 次に、次の最適化サイクルは、機会のために四半期ごとに行うことができます。これは、収益ともかなり相関しています。
しかし、より頻繁に経営の進捗状況を示すことも求められています。 したがって、次に削除されるメトリックに対して、別のより頻繁な最適化サイクルを実行します。 ' SQL'としましょう。 SQLの月次分析を実行します。 これは、優れたプロキシメトリックであり、正しい方向に進んでいることを示す主要な指標になる可能性がありますが、四半期ごとの分析に取って代わるものではありません。
たとえば、「MQL」の場合、毎週の最適化サイクルまで実行することもできます。 ただし、これらの目標到達プロセスの上位指標と収益との正確な相関関係に注意する必要があります。おそらく、前のウォーターフォールアイテムよりも収益との相関関係が低くなります。
優先順位に合わせて最適化サイクルをカスタマイズする
組織ごとに異なる最適化サイクルのセットが必要であることに注意することが重要です。 ウォーターフォールスケジュールを設計する際には、販売サイクルの長さ、予算、選択したチャネル、ICP、ツール、チーム機能、管理の優先順位など、組織に固有の変数を考慮する必要があります。
相関分析をボーナスとして使用する
これまで見てきたように、収益と強く相関していない指標は、成功の有効な表現とは見なされません。 成長に焦点を当てたマーケターは、目標到達プロセスの高い指標よりも収益との相関性がはるかに高いため、目標到達プロセスの低い指標に合わせて調整することに挑戦する必要があります。
ただし、相関分析を使用して収益との相関関係を確認した後でも、プロキシとしてより高い目標到達プロセスの指標を使用する必要があるシナリオが2つあります。
これらのシナリオは
- 非常に長い販売サイクルでは、プロキシメトリックは、購入サイクルに沿った進捗状況またはボトルネックを示すのに役立ちます。 このような場合、マーケティング担当者は、リードと収益の相関関係を見つける限り、リードなどの目標到達プロセスの上位メトリックをプロキシメトリックとして使用できます。
- マーケティング担当者が目標到達プロセスの低い指標を最適化している場合でも、マーケティング活動の目標到達プロセスの上位の指標でさえ実際に収益と相関していることを取締役会またはC-Suiteに証明する必要があります。
相関分析はマーケティングの分野外であり、データサイエンティストまたは特別なソフトウェアを必要とするため、これらのシナリオは実験プログラムを強化するためのボーナスと見なすことができます。
パイプラインアクセラレーションでプロアクティブに
最適化サイクルは、既存の販売サイクルのタイムラインに基づいて設計されており、主に有効性（ボリューム）とコスト効率（ROI）の指標に対応しています。
これらの重要な指標を最適化するだけでなく、パイプラインアクセラレーション戦略を積極的に実装して、販売サイクルを短縮し、実験プログラムでより多くのテストサイクルを可能にすることもできます。
パイプラインの加速は、販売サイクルの短縮を意味します。 また、販売サイクルが短いということは、フィードバックループが速く、最適化サイクルが短いことを意味します。 パイプラインの加速はまた、収益の加速、より簡素化されたバイヤージャーニー、およびより少ない複雑さをもたらします。
すでに目標到達プロセス全体のアトリビューションソリューションを導入しているため、どのチャネルが販売サイクルの短縮または延長に貢献しているか、販売サイクルの保有期間に影響を与えているかをより簡単に検証できます。
その情報を使用して、パイプラインを加速するための多くの戦術から選択できます。これには、販売サイクルの延長に寄与する要因の特定（および合理化）、販売支援の取り組みの倍増、販売サイクルの速いオーディエンスセグメントへの集中、チャネルの最適化などが含まれます。とりわけ、より短い販売サイクルで。
お見逃しなく。 B2Bマーケティング実験の力をあなたのために働かせてください。
B2Bマーケティングの実験は課題ですが、収益関連の指標を最適化しないことは、収益の時代ではもはや選択肢ではありません。
ただし、プロセスについて現実的に保つことが重要です。1年かかる100万ドルの取引に影響を与える要因を測定することは、2分かかる50ドルの取引と同じ方法で行うことはできません。
長いB2B販売サイクルで収益関連の指標を最適化するための魔法の公式はありませんが、私たちが共有した方法論は、よりまとまりのある成功した実験プログラムを実行するのに役立ちます。
すでにこの方法論を使用している収益重視のマーケターが発見したように、目標到達プロセス全体と販売サイクルの長さのコンテキストで適切な指標を最適化することにより、マーケティング活動と収益の間の明確な関係だけでなく、目標到達プロセスを通じて機能している活動の背後にあるドル。
そして、この記事で概説した方法論では、B2Bマーケティング実験の力をビジネスに活用することを妨げるものは何もありません。
