−44% Koszt pozyskania leada

Sytuacja

Platforma B2B SaaS sprzedająca do firm segmentu mid-market wydawała budżety w Google i na LinkedIn przy koszcie 310 $ za lead — a sprzedaż kwalifikowała mniej niż jednego na pięciu. Zespół marketingu wskazywał na wolumen leadów; zespół przychodów — na ich jakość. Nikt nie potrafił udowodnić, który kanał, która kampania czy które słowo kluczowe przynosi klientów, a nie tylko wypełnione formularze.

Diagnoza

• Licytacja optymalizowała się pod wysłanie formularza, więc platformy posłusznie kupowały więcej tego, co sprzedaż odrzucała.
• Kampanie brandowe i non-brand dzieliły struktury i budżety, ukrywając realny koszt wzrostu za tanimi konwersjami brandowymi.
• Około 9 tys. $ miesięcznie szło na zapytania, które ani razu nie przyniosły kwalifikowanej szansy sprzedażowej.

Zbudowany system

Decydującą poprawką było domknięcie pętli: etapy lejka z CRM zostały zaimportowane z powrotem do Google jako konwersje offline, więc licytacja nauczyła się, jak wygląda kwalifikowana szansa sprzedażowa, a nie wypełniony formularz. Search przebudowaliśmy wokół klastrów intencji, ze ścisłym oddzieleniem brandu od non-brandu — każdy z własnym budżetem i celem. Przepalane zapytania wycięliśmy w pierwszym miesiącu i trzymaliśmy poza kontem dzięki stałej dyscyplinie wykluczeń.

Raportowanie przeniosło się z dashboardów platform do widoku pipeline'u: wydatki per kanał zestawiane z wartością wygenerowanego kwalifikowanego pipeline'u i uzgadniane co miesiąc z CRM.

Wyniki

Koszt pozyskania leada spadł o 44%, a jakość wzrosła — odsetek SQL poprawił się o ponad połowę. Kwalifikowany pipeline przypisany do kanałów płatnych potroił się w dwa kwartały, a spór między marketingiem a działem przychodów się skończył, bo oba zespoły patrzą teraz na tę samą liczbę.

Przed / Po

Case studies są zanonimizowane w celu ochrony poufności klientów. Wskaźniki odzwierciedlają rzeczywiste wyniki kont w podanych okresach.