Caso illustrativo · SaaS · B2B · Globale · 6 mesi
−44% Costo per lead
Situazione
Una piattaforma SaaS B2B rivolta al mid-market spendeva su Google e LinkedIn a $310 per lead — e il sales ne qualificava meno di uno su cinque. Il team marketing puntava il dito sul volume di lead; il team revenue sulla loro qualità. Nessuno era in grado di dimostrare quale canale, campagna o keyword producesse clienti anziché semplici compilazioni di form.
Diagnosi
- Il bidding ottimizzava sugli invii di form, quindi le piattaforme compravano diligentemente sempre più di ciò che il sales scartava.
- Search brand e non-brand condividevano campagne e budget, nascondendo il vero costo della crescita dietro conversioni branded a basso costo.
- Circa $9K al mese finivano su query che non avevano mai prodotto una singola opportunità qualificata.
Sistema costruito
La correzione decisiva è stata chiudere il loop: gli stadi del CRM sono stati reimportati in Google come conversioni offline, così il bidding ha imparato che aspetto ha un'opportunità qualificata invece di un form compilato. La search è stata ricostruita per cluster di intento, con il brand rigorosamente separato dal non-brand, ciascuno con budget e target propri. Lo spreco a livello di query è stato tagliato nel primo mese e tenuto fuori con una disciplina continua di esclusioni.
Il reporting è passato dalle dashboard di piattaforma a una vista pipeline: spesa per canale contro pipeline qualificata generata, riconciliata mensilmente con il CRM.
Risultati
Il costo per lead è sceso del 44% mentre la qualità dei lead è salita — il tasso di SQL è migliorato di oltre la metà. La pipeline qualificata attribuita al paid è triplicata in due trimestri, e la disputa marketing–revenue è finita, perché ora entrambi i team leggono lo stesso numero.
Prima / Dopo
| Metrica | Prima | Dopo |
|---|---|---|
| Costo per lead | $310 | $174 |
| Tasso di SQL | 18% | 29% |
| Pipeline qualificata / trimestre | $140K | $450K |
| Spesa sprecata su query | $9.2K/mese | $1.1K/mese |
Materiale illustrativo. Questi scenari sono costruiti per mostrare come il sistema viene costruito e misurato: non sono account di clienti e i numeri non sono risultati reali di clienti.
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