B2B Pazarlamada Deneme Cehennemdir. İşte Nasıl Düzeltilir

B2B pazarlamasında deney yapmak, büyük ölçüde uzun satış döngüsü ve sonuçları nedeniyle B2C'den çok daha zordur.

Bu yazıda, denemenin neden iyi pazarlamanın anahtarı olduğunu, B2B pazarlamada neden bu kadar zor olduğunu ve bu zorluğa uyum sağlamak için bir deney metodolojisi ve geri bildirim döngüsünün nasıl uygulanacağını öğreneceksiniz.

Pazarlamanın bir sanat mı yoksa bir bilim mi olduğu konusunda herkesin bir fikri vardır. Ancak deneyler söz konusu olduğunda tartışma olmaz - sağlam pazarlama deneyleri nedensellik kurmak için altın standarttır ve her pazarlama lideri için bir bilime indirgenmelidir.

Lise kimya laboratuvarındaki zamanınızdan, deneylerin bir hipotezi test etmeye ve kanıtlamaya (veya çürütmeye) yardımcı olduğunu hatırlayabilirsiniz - genellikle bir neden-sonuç ilişkisi ile ilgili.

Pazarlamadaki deneyler farklı değildir. Çalışan aktiviteleri belirlemenize (belirli bir ölçüm üzerinde istenen etkiye sahip olmanıza), çalışmayanları ortadan kaldırmanıza ve şanslıysanız, yol boyunca toplanan içgörülere dayalı yeni stratejiler keşfetmenize yardımcı olurlar.

Yıkım çağında, pazarlamayı en üst düzeyde tutuyorlar - çünkü 'işe yarayan' sürekli değişiyor. Önde kalmanın tek yolu , önemli olan faaliyetleri bulmak ve geliştirmektir ve test etme ve denemeye yönelik yapılandırılmış bir yaklaşım, yalnızca iyileştirmelere değil, aynı zamanda atılımlara da yol açabilir.

Şimdiye kadar bir kazan-kazan gibi görünüyor.

Öyleyse, bariz ihtiyacına ve avantajlarına rağmen, B2B pazarlama liderleri neden genellikle pazarlama deneylerinden kaçınıyor?

B2B Pazarlama Deneyleri ile Zorluk

Çeşitli satın alma komiteleri (genellikle satın alma kararında yer alan 7 veya daha fazla üye) ve çok kanallı satın alma yolculukları (onlarca, hatta yüzlerce temas noktası) karmaşıklığı artırırken, gelir odaklı B2B pazarlamacıları için deney yapmanın en büyük zorluğu uzun satış döngüsü – ilk temas ve son dönüşüm arasındaki uzun boşluk.

İşte neden.

Uzun bir satış döngüsünde, gelirle en yakından ilişkili metrikler dönüşüm hunisinin alt metrikleridir. Örneğin, fırsatlar (kalifikasyondan geçen ve müşteri olması muhtemel olan potansiyel müşteri sayısı), boru hattı (tüm fırsatların potansiyel geliri - yani, tüm fırsatların kazanılması durumunda elde edilen tüm beklenen gelirin toplamı), satış döngüsü hızı (bir müşteri adayını ödeme yapan bir müşteriye dönüştürmek için geçen süre), dönüşüm oranı (gerçekte ödeme yapan müşterilere dönüşen olası satışların oranı).

Bu tür metrikler için optimizasyon yapmak zor olabilir. Genişletilmiş bir satış döngüsü, deneyin etkisinin ancak faaliyet tamamlandıktan uzun bir süre sonra somut olacağı anlamına gelir.

B2B pazarlamacıları, faaliyetlerinin işe yarayıp yaramadığını öğrenmek için aylarca bekleyemez. Tüm bir kayıp satış döngüsü anlamına gelebilir!

Sonuç olarak, pek çok pazarlamacı deney yapmaktan tamamen kaçınıyor, bunun yerine parlak yeni araçları tercih ediyor, rakip stratejilerini kopyalıyor veya gelir etkisini ölçmek için "vekil ölçümler" kullanımına geri dönüyor. Sonuncusu popüler olabilir, ancak ölçtüğünüz tek metrikse, gelir odaklı denemelerinize yarardan çok zarar verebilirler.

Gelir Odaklı B2B Pazarlama Deneyleri İçin Vekil Metrikleri Neden Yeterli Değil?

Proxy metrikleri, kendi başlarına gelir elde etmeye doğrudan bağlı olmayan, ancak bu metrikler için gösterge olarak kullanılabilen metriklerdir.

B2B pazarlama bağlamında, genellikle öncü nesil, MQL'ler ve SQL'ler gibi en iyi huni (ToFu) metriklerinin, dönüşüm hunisinin alt metrikleri için yedek veya vekil olarak ölçüldüğünü ve optimize edildiğini görüyoruz.

Bunun nedeni, etkilerinin daha hızlı görülebilmesi, izlenmesi ve ölçülmesi nispeten daha kolay olması ve tek bir satış döngüsünde birden çok kez optimize edilebilmesidir.

Ancak, bir huni aşamasından diğerine 'dönüşüm' gösteren metrikleri test etmek ve bunlarla denemeler yapmak, ' gerçek dönüşüm' gösteren metrikleri test etmekle aynı şey değildir – yani potansiyel müşteriden ödeme yapan müşteriye.

Ne yazık ki, daha karmaşık ve uzun satış döngüsü nedeniyle, proxy metriklerinin dönüşüm hunisinin alt kısmındaki metriklerle (doğrudan gelire bağlanabilenler) korelasyonu çok daha düşüktür. Bu, proxy metriklerinin en iyi ihtimalle gösterge niteliğinde, en kötü ihtimalle alakasız olabileceği anlamına gelir.

Gelir için optimize etmeye çalışıyorsanız, bu gerçek bir barikattır. Dolayısıyla, ToFu metriklerinin yeri olsa da, gelir bağlantılı B2B deneyleri için en iyi proxy metrikleri olmayabilirler.

Huni aşaması metrikleri ile satış döngüsünün uzunluğu arasındaki bu kopukluk, iyi niyetli pazarlama lideri için bir ikilem sunar.

Örneğin, bir SaaS işletmesi olarak, işletme gelirinizle en yakından ilgili ve genel işletme sağlığının göstergesi olan yıllık yinelenen gelir (ARR) için optimize etmek istiyorsunuz.

Ortalama 8 ila 12 aylık bir satış döngüsü ile bu, etkinliklerinizin ARR karşılaştırma ölçütünüzü karşılayan dönüşümlere yol açıp açmadığını anlamak için tüm yıl beklemek anlamına gelir. Bu kadar uzun süre beklemek, bu yıl hiçbir şeyi optimize edemeyeceğiniz anlamına gelir.

Ancak, MQL'ler gibi daha yüksek bir huni proxy'si ile giderseniz, bu metrikleri iyileştirmek için izleyebilir ve optimize edebilirsiniz. Bir şey hiç yoktan iyidir değil mi?

Ne yazık ki, yılın sonunda, MQL'leri yönlendiren etkinliklerden daha fazlasını yapmış olsanız da, MQL'den Müşteriye dönüşüm oranınızın dönüşüm hunisinde daha düşük olduğunu görüyorsunuz. Artık, tüm bu zaman boyunca gelire bağlı dönüşümle ilişkilendirilmemiş bir proxy metriğini optimize ettiğinizin farkındasınız.

B2B Pazarlamacıların İkilemi

Şüphesiz B2B pazarlamacıları, faaliyetlerinin gelirler üzerindeki etkisini bilmek (ve göstermek) ister.

Ancak, gerçek gelirler pazarlama faaliyetlerinden oldukça uzakta ve huninin en altında veya satış döngüsünün sonuna yakın olarak en gelir bağlantılı metrikler ile bir seçim yapmanız gerekir.

Bu seçim, proxy metriklerini kullanarak daha sık optimizasyon döngüleri çalıştırmak veya gelir bağlantılı metriklere odaklanıp çok daha az optimizasyon döngüsü çalıştırmak arasında yapılır.

İlkinde, geri bildirim döngüsü daha hızlıdır, ancak risk, geliri gerçekten etkilemeyen metrikler için optimize edebilmenizdir. Başka bir deyişle, boşa harcanan bir çaba (ve bütçe).

İkincisi ile, geri bildirimin çok yavaş olabileceğinden ve herhangi bir optimizasyonun bir fark yaratmak için çok geç olabileceğinden korkuyorsunuz. Pazarlama bütçenizi aynı satış döngüsünde geliri en çok etkileyen faaliyetlere yönlendirme şansınız bile olmayabilir.

Gelir Pazarlama Metodolojisi ile B2B Deneyi Zorluğunu Aşmak

Neyse ki, pazarlama denemeleri yürütmek ya hep ya hiç seçeneği olmak zorunda değil. Daha sık döngüler çalıştıramamak, gelire bağlı metrikleri optimize etmek için denemelerden vazgeçmek için bir neden değildir. Çok daha etkili ve evet, bilimsel olan üçüncü bir alternatif daha var.

Aslında, bu metodoloji ile seçim yapmak zorunda bile değilsiniz. Sadece doğru dengeyi bulmanız gerekiyor.

Dönüşüm hunisinin alt kısmındaki metrikler için optimizasyon yapmak ile doğru sayıda optimizasyon döngüsünü çalıştırmak arasında bir denge. Bu, ne optimizasyon döngülerinin sıklığından fedakarlık etmenize ne de huni sonu gelir ölçümlerine lazer odaklanmanıza gerek olmadığı anlamına gelir.

İşte nasıl çalıştığı.

B2B Pazarlama Deneyi için Doğru Koşulları Oluşturun

Gelir metriklerini ölçmeye ve deneme programınızdan en iyi şekilde yararlanmaya tam olarak hazır olmanın 3 tartışılmaz bileşeni vardır:

1. Hedefleri Gelirlerle Hizalayın

Satış ve pazarlamanın, her bir huni aşaması metriğinin yanı sıra bunlardan hangisinin işletmeniz için (yalnızca her işlev için değil) gelirle bağlantılı en önemli metrikler olduğu konusunda tam bir uyum sağlanması gerekir. Örneğin, pazarlamacılar trafiği ve olası satışları kovalarsa, satışlar SQL'ler ve kazan-kazan ile ilgilenirken, gerçekten önemli olanın optimizasyonu imkansız hale gelir.

Gördüğümüz gibi, doğrudan gelirle bağlantılı olmayan proxy metriklerine geri dönmek çok uygundur. Sağlam bir gelir modeli oluşturmak, tüm paydaşların, gelir sonuçlarını en çok etkileyenler olan alt huni metrikleri etrafında hizalanmasını ve bunlara yönlendirilmesini sağlar.

Yakın tarihli bir röportajda, Drift, Segment ve Mention'da Büyümeden sorumlu eski Başkan Yardımcısı Guillaume “G” Cabane, tüm pazarlama ekibinin neden gelir etrafında uyum sağlaması gerektiğini paylaşıyor:

Geçtiğimiz yıllarda yaptığım bazı çalışmalara bakarsanız, yaptığım tüm pazarlama ölçümlerini birleştirilmiş, tahmini gelir, metrik dolar ölçümüne dönüştürmektir.

Ve bu çok önemli ve stratejimin geri kalanını bilgilendiriyor. Aksi takdirde, yaptığınız zaman karşılaştırmak zor. İçeriğinizin bir kısmına trafik çekersiniz. Bu ne kadar değerli? Hayır, söylemesi zor. Şimdi, başka biri bir web semineri yapacak. Kayıtları ve katılımcıları var. Bu ne kadar değerli? […] Ve bunları birbiriyle karşılaştırmak zordur çünkü dönüşüm hunisinin farklı adımlarında farklı türde potansiyel müşteriler veya ilgili müşteri profilleri vardır. Ve bunlar, deneylerin farklı miktarlarda zamanları ve bütçeleri vardır.

Bu yüzden, bunu benzersiz bir metriğe toplamanın veya basitleştirmenin bir yolunu bulmazsanız, karşılaştırmanız imkansız, yaptığım şey bu. Ve böylece, bazı basit tahmin modelleri kullanarak, tüm katılım metriklerini gelecekteki gelire dönüştürüyoruz. Gelecekteki gelir, herhangi bir olası müşterinin katılımına dayalı olarak, gelecekteki bir tarihte, gelecekteki yüzdede dönüştürülecek büyüklüklerine ve gelecekteki bir ACV'ye dayalı olarak, faktörlerin çarpımına sahiptir.

Ve böylece tüm ekibim yalnızca gelecekteki gelire bakıyor. Bu, yol haritasının ne olduğuna karar vermemize çok yardımcı oluyor. Olması gereken en yüksek asansör nerede? Ayrıca, en uygun maliyetli nerede?

Cabane'nin yalnızca gelir ölçütlerini ölçerek oldukça aşırı bir yaklaşım benimsediği iddia edilebilir. Bunları tekrar gelire bağlamanın gerekliliğini anladığınız sürece, seçebileceğiniz çok çeşitli etkili metrikler olduğuna inanıyorum.

2. Güçlü Bir İlişkilendirme Çözümü Kurun

Yakın zamanda yapılan bir ankete göre, tüm pazarlamacıların %76'sı şu anda pazarlama atıfını kullanma becerisine sahip olduklarını veya önümüzdeki 12 ay içinde sahip olacaklarını söylüyor. Harika bir haber, çünkü her bir pazarlama etkinliğinin (kanal, kampanya, içerik vb.) gelir etkisini doğru bir şekilde tanımlayıp ölçebilmek, işe yarayanları ikiye katlamak için bir ön koşuldur.

B2B müşteri yolculuklarının karmaşık yapısı nedeniyle, yalnızca herhangi bir ilişkilendirme çözümü işe yaramaz. Birden fazla çevrimiçi ve çevrimdışı pazarlama etkinliğini (kanallar, varlıklar, temas noktaları) huni aracılığıyla bir araya getirebilen ve ilişkilendirme sonuçlarını iş sonuçlarına bağlayabilen tam dönüşüm hunisine sahip bir ilişkilendirme çözümüne ihtiyacınız var.

3. Satış Döngünüzün Tam Uzunluğunu Bilin

Satış döngüsü uzunluğu, tipik olarak, CRM sistemi tarafından ölçüldüğü üzere, bir satışı kapatmak için geçen ortalama süredir. Süre, satış sürecinizin karmaşıklığına bağlıdır. Deneme programınızı bu değere dayandıracağınız için, tüm paydaşların kesin satış döngüsü uzunluğu üzerinde anlaşmaya varmaları ve bunun farkında olmaları çok önemlidir.

Sonuçları hızlı göstermek için her zaman bir baskı olacak olsa da, biz daha çok doğru sonuçları, yani geliri artıranları göstermekle ilgileniyoruz. Bu nedenle, deneylerde önemli bir faktör olarak satış döngüsünün uzunluğunu göz ardı etmek, sizi erken sonuçlara varmanıza veya bir pazarlama faaliyetini çok erken veya çok geç kesmek gibi yanlış kararlar vermenize neden olabilir.

Satış döngüsünün uzunluğunun uygun şekilde dikkate alınması gerektiği konusunda sektörümüzde büyüyen bir anlayış var gibi görünüyor.

Refine Labs'ın kurucusu ve CEO'su Chris Walker, kısa süre önce pazarlama girişimlerinin etki yaratması için yeterli zaman ayırmanın öneminden bahsetti:

Enterprise SaaS'ta yeni bir pazarlama programı ile başarıyı değerlendirmek için zaman pencereniz 4-12 ay olmalıdır. en az 4 ay.

Pazarlama ekiplerinin gerçekten iş sonuçlarını yönlendiren yeni programlar bulmak için yeterli zamana/mekana sahip olması için bu algıyı değiştirmenin zamanı geldi .

B2B Pazarlama Deneyi Yürütün

Çok sayıda B2B pazarlamacısı, deneyleri planlarken aslında optimizasyon döngülerini dikkate almıyor, bunun yerine daha büyük dönüşüm hunisinin bağlamından izole edilmiş metrikleri rastgele seçiyor.

Gelir pazarlama metodolojisi daha iyidir çünkü yıl boyunca ihtiyaç duyduğunuz optimizasyon döngüsü sayısından ödün vermeden gelire mümkün olduğunca yakın ölçüm yapmanızı sağlar. Tam huni görünümü, satış döngüsünün tamamı boyunca döngüleri tanımlamaya ve bağlamaya da yardımcı olur.

Biz buna şirketiniz için 'optimizasyon döngüsü tatlı noktasını' bulmak diyoruz.

Bir örnek alalım.

İşletmenizin daha uzun bir satış döngüsü varsa ve dönüşüm hunisinin alt kısmındaki gelir bağlantılı metrikler için optimizasyon yapmaya kararlıysanız, kesin sonuçlar elde etmek için optimizasyon döngüsünün daha uzun olması gerektiğini kabul etmek önemlidir.

Diyelim ki gelir (kapandı-kazandı) gibi bir metrik için optimizasyon yapıyorsunuz ve altı aylık bir satış döngünüz var, altı aydan daha kısa bir optimizasyon döngüsüne sahip olmanın bir yolu yok. Dolayısıyla, kapalı-kazanılmış geliri analiz etmek, ölçmek ve optimize etmek için yılda iki altı aylık döngü planlarsınız.

Ancak, gelir için optimizasyon yapmak, iki yarım yıllık optimizasyon döngüsüne mahkum olduğunuz anlamına gelmez! Burası, benzersiz bağlamınıza göre dönüşüm hunisini basamaklandıran özel bir döngü tasarlayacağınız yerdir.

Optimizasyon Döngülerini Belirlemeye İlişkin Gerçek Dünya B2B Örneği

Yakın zamanda B2B pazarlama planlaması hakkında yaptığımız bir röportajda, Metadata'da pazarlamadan sorumlu başkan yardımcısı Jason Widup, her hafta TPG'lerinin ve gelir hedeflerinin zirvesinde kalmak için talep modelini nasıl kullandığını paylaştı.

Bir kampanyanın veya yeni bir stratejinin gerçek etkisini anlamamız üç ay altı ay sürer. Ancak, oradaki yol boyunca her zaman öncü göstergelere bakıyoruz. Önde gelen göstergeler, oluşturulan boru hattı, rezerve edilen toplantılar, demo istekleridir. Bu öncü göstergelerin yakın olduğunu gördüğümüz sürece… Gelire yaklaştıkça bu dönüşüm oranlarının daha sıkı olması gerekiyor.

Muhtemelen haftada bir [talep modelime] bakıyorum. Bu yüzden mevcut çeyreğe bakıyorum ve bana negatif bir sayı gösterdiğinden emin oluyorum, bu yüzden mevcut çeyrek için daha fazla boru hattı sürmem gerekmediğini biliyorum. Ayrıca, boru hattının değişmediğinden emin olmak için önümüzdeki çeyrek için ayda iki kez bakıyorum.

Widup, planlanmış optimizasyon döngülerini çalıştırmak ve hem gelir ölçümlerini hem de proxy ölçümlerini haftalık ve aylık olarak izlemek için talep modelini kullanır. Widup'ın cevabından da anlaşılacağı gibi, optimizasyon döngülerinizi ne zaman ayarlayacağınıza karar vermek aynı zamanda kendi endişe seviyeniz ve kişisel tercihinizle de ilgilidir ve yalnızca mantıklı ve iş odaklı bir karar değildir.

Özel Şelale Optimizasyon Programınızı Oluşturun

İhtiyaçlarınıza göre birden çok süreli optimizasyon döngüsüne uyum sağlamak için, en az sıklıkta optimizasyon döngüsünden başlayarak (örneğin altı aylık veya üç aylık) bir şelale optimizasyon programı oluşturun ve daha sık optimizasyon döngülerine devam edin (örneğin, SQL'lere göre aylık veya haftalık). MQL'ler).

Yukarıdaki örneğimizde, gelir (kapalı-kazanılan) için altı aylık bir optimizasyon döngüsüyle başladık. Bir sonraki döngü için bir sonraki en yakın gelir metriğini seçersiniz. Diyelim ki işiniz için bu 'fırsat' ve kurşundan fırsata 3 ay sürüyor. Ardından, bir sonraki optimizasyon döngüsü, gelirle de oldukça ilişkili olan, fırsat için üç ayda bir olabilir.

Bununla birlikte, yönetimin ilerlemesini daha sık gösterme baskısı da vardır. Böylece, bir sonraki kaldırılan metrik için daha sık bir optimizasyon döngüsüne girersiniz. ' SQL' diyelim. Aylık bir SQL analizi çalıştırıyorsunuz. Bu, iyi bir proxy metriği ve doğru yolda olduğunuzu gösteren öncü bir gösterge olabilir, ancak üç aylık analizin yerini almaz.

Hatta 'MQL'ler için haftalık optimizasyon döngüsüne kadar gidebilir. Ancak, dönüşüm hunisinin üst kısmındaki bu metriklerin gelirle tam korelasyonunun farkında olmalısınız - büyük olasılıkla, önceki şelale öğesinden gelirle daha az ilişkili olacaktır.

Optimizasyon Döngünüzü Önceliklerinizi Karşılayacak Şekilde Özelleştirin

Her organizasyonun farklı bir optimizasyon döngüsü seti gerektirdiğini unutmamak önemlidir. Satış döngüsünün uzunluğu, bütçe, seçilen kanallar, ICP, araçlar, ekip yetenekleri, yönetim öncelikleri gibi organizasyonunuza özel değişkenleri şelale planınızı tasarlarken göz önünde bulundurmalısınız.

Korelasyon Analizini Bonus Olarak Kullanın

Gördüğümüz gibi, gelirle güçlü bir şekilde ilişkili olmayan metrikler, başarının geçerli bir temsili olarak görülmemektedir. Büyüme odaklı pazarlamacılar, yüksek huni metriklerinden ziyade gelirlerle çok daha yakından ilişkili olduklarından, alt huni metrikleri etrafında uyum sağlamak için kendilerini zorlamak zorundadır.

Ancak, korelasyon analizini kullanarak gelirle korelasyonlarını (ne kadar uzak olursa olsun) belirledikten sonra da olsa, dönüşüm hunisinin üst kısmındaki metrikleri proxy olarak kullanmanız gerekebilecek iki senaryo vardır.

Bu senaryolar

1. Çok uzun satış döngülerinde, proxy metrikleri satın alma döngüsü boyunca ilerlemeyi veya darboğazları göstermeye yardımcı olabilir. Bu gibi durumlarda, pazarlamacı, müşteri adayları arasında gelirle ilgili bir korelasyon buldukları sürece, müşteri adayları gibi dönüşüm hunisinin üst metriklerini bir proxy metriği olarak kullanabilir.
2. Pazarlamacı, dönüşüm hunisinin alt kısmındaki metrikleri optimize ediyor olsa bile, pazarlama faaliyetlerinin huni üst metriklerinin bile gerçekten gelirle ilişkili olduğunu yönetim kuruluna veya C-Suite'e kanıtlama ihtiyacı vardır.

Korelasyon analizi, pazarlama alanının dışında olduğundan ve bir veri bilimcisi veya özel yazılım gerektirdiğinden, bu senaryolar deney programını güçlendirmek için bir bonus olarak görülebilir.

Pipeline Acceleration ile Proaktif Olun

Optimizasyon döngüleriniz, mevcut satış döngüsü zaman çizelgelerine göre tasarlanmıştır ve çoğunlukla etkinlik (hacim) ve maliyet verimliliği (ROI) ölçümlerini ele alır.

Bu önemli metrikler için optimizasyonun yanı sıra, satış döngüsünü kısaltmak ve deneme programınızda daha fazla test döngüsüne izin vermek için proaktif olarak bir işlem hattı hızlandırma stratejisi uygulayabilirsiniz.

Hızlandırılmış boru hatları, daha kısa satış döngüleri anlamına gelir. Daha kısa satış döngüleri, daha hızlı geri bildirim döngüleri ve daha kısa optimizasyon döngüleri anlamına gelir. Ardışık düzen hızlandırma ayrıca gelir hızlandırma, daha basitleştirilmiş bir alıcı yolculuğu ve daha az karmaşıklık sağlar.

Halihazırda bir tam dönüşüm hunisi ilişkilendirme çözümünü uygulamaya koyduğumuz için, hangi kanalların daha kısa veya daha uzun satış döngülerine katkıda bulunduğunu veya satış döngüsünün süresini etkilediğini daha kolay doğrulayabiliriz.

Bu bilgilerle, daha uzun bir satış döngüsüne katkıda bulunan faktörlerin belirlenmesi (ve rasyonelleştirilmesi), satış etkinleştirme çabalarının iki katına çıkarılması, daha hızlı satış döngülerine sahip kitle segmentlerine odaklanma ve kanallar için optimizasyon dahil olmak üzere, boru hattını hızlandırmak için birçok taktik arasından seçim yapabilirsiniz. diğerleri arasında daha kısa satış döngüleri ile.

Kaçırmayın. B2B Pazarlama Deneylerinin Gücünün İşinize Yaramasını Sağlayın.

B2B pazarlama denemesi bir zorluk olsa da, gelirle ilgili metrikleri optimize etmemek artık gelir çağında bir seçenek değil.

Bununla birlikte, süreç hakkında gerçekçi olmak önemlidir: Kapanması bir yıl süren milyon dolarlık bir anlaşmayı etkileyen faktörleri ölçmek, kapanması 2 dakika süren 50 dolarlık bir anlaşma ile aynı şekilde yapılamaz.

Uzun B2B satış döngülerinde gelirle ilgili metrikleri optimize etmek için sihirli bir formül olmasa da, paylaştığımız metodoloji daha uyumlu ve başarılı bir deneme programı yürütmenize yardımcı olabilir.

Bu metodolojiyi halihazırda kullanan gelir odaklı pazarlamacıların, tam huni ve satış döngüsü uzunluğu bağlamında doğru metrikleri optimize ederek keşfettikleri gibi, getiri yalnızca pazarlama faaliyetleri ve gelir arasında net bir bağlantı değil, aynı zamanda dönüşüm hunisinde çalışan etkinliklerin gerisinde dolar.

Ve bu makalede sizin için özetlediğimiz metodolojiyle, işletmeniz için B2B pazarlama deneylerinin gücünden yararlanmanızı hiçbir şey engelleyemez.