Метрики и KPI в B2B-маркетинге: как не обмануться цифрами
Новый выпуск подкаста B2B Marketing Leaders на английском языке, на этот раз говорим про метрики и KPI в B2B-маркетинге. Обсудили, почему рост MQL сам по себе ничего не говорит о качестве маркетинга, как ставить реалистичные KPI, оценивать вклад маркетинга в выручку и где AI помогает в аналитике, а где решения по-прежнему должен принимать человек.
Спикеры:
Bridget Locke, VP of Strategic Marketing at VitalPath
Ravi Raj Pareek, Senior Marketing Data Manager at Sage
Nick Starikov, Manager, Marketing Analytics and Insights at Sun Life
О чем поговорили:
Большое количество MQL еще не означает, что маркетинг работает хорошо. Ravi рассказал про свой кейс, где количество MQL росло, но это почти не влияло на воронку продаж. Тогда команда начала смотреть глубже: соответствует ли лид ICP, сколько MQL превращаются в потенциальные сделки, на какую сумму эти сделки и какие каналы в итоге приводят наиболее качественные возможности. Nick поделился похожим примером: когда к данным маркетинга добавили обратную связь от продаж по каждому лиду, стало видно, что конверсия сильно отличается в зависимости от источника. А Bridget рассказала про трехмесячную кампанию VitalPath, которая за следующие шесть месяцев помогла сформировать воронку продаж примерно на $500 тыс.
Еще обсудили, как метрики могут создавать искаженную картину, даже если сами данные собраны корректно. Например, если оценивать кампанию слишком рано, сравнивать аудитории, которые на самом деле сильно отличаются, или смотреть только на общие результаты без детализации. Bridget привела пример с офлайн-мероприятием. В мероприятии от компании участвовали три сотрудника. Аудитория была около 30-35 человек. Если оценивать результат только по количеству лидов, инвестиции в поездку, спонсорство и выступление могли показаться неоправданными. Но в итоге мероприятие помогло получить две реальные потенциальные сделки. Для бизнеса это оказалось намного важнее, чем большое количество лидов на верхнем этапе воронки.
Отдельно поговорили про нереалистичные KPI. У всех спикеров был похожий подход: начинать с конечной бизнес-цели и дальше считать в обратную сторону, сколько для ее достижения потребуется потенциальных сделок, маркетинговых активностей и бюджета. Nick еще привел показательный кейс, когда план по привлечению новых партнеров оказался выше, чем само количество подходящих компаний на рынке. То есть иногда проблема не в том, что маркетинг плохо работает, а в том, что цель изначально невозможно выполнить.
И конечно, обсудили атрибуцию, ROI и AI. Bridget использует CRM как основной источник данных. Но при длинном цикле сделки, традиционном для B2B, и большом количестве касаний она не пытается получить "идеально точную" атрибуцию. Важнее договориться внутри компании, как именно оценивается вклад маркетинга, и использовать единый подход. Nick напомнил, что новый клиент может приносить компании деньги много лет, а первая сделка может быть только началом долгосрочного сотрудничества. Поэтому при расчете ROI важно учитывать не только доход от первой сделки, но и дальнейшую ценность клиента для бизнеса. Ravi использует Snowflake Cortex и Power BI Copilot для работы с данными, но финальное решение, по мнению всех спикеров, должно оставаться за человеком. AI хорошо ускоряет анализ и помогает находить закономерности, но результат все равно нужно проверять.
Посмотреть выпуск на YouTube
Послушать выпуск на Mave, Apple Podcasts, Spotify
Новый выпуск подкаста B2B Marketing Leaders на английском языке, на этот раз говорим про метрики и KPI в B2B-маркетинге. Обсудили, почему рост MQL сам по себе ничего не говорит о качестве маркетинга, как ставить реалистичные KPI, оценивать вклад маркетинга в выручку и где AI помогает в аналитике, а где решения по-прежнему должен принимать человек.
Спикеры:
Bridget Locke, VP of Strategic Marketing at VitalPath
Ravi Raj Pareek, Senior Marketing Data Manager at Sage
Nick Starikov, Manager, Marketing Analytics and Insights at Sun Life
О чем поговорили:
Большое количество MQL еще не означает, что маркетинг работает хорошо. Ravi рассказал про свой кейс, где количество MQL росло, но это почти не влияло на воронку продаж. Тогда команда начала смотреть глубже: соответствует ли лид ICP, сколько MQL превращаются в потенциальные сделки, на какую сумму эти сделки и какие каналы в итоге приводят наиболее качественные возможности. Nick поделился похожим примером: когда к данным маркетинга добавили обратную связь от продаж по каждому лиду, стало видно, что конверсия сильно отличается в зависимости от источника. А Bridget рассказала про трехмесячную кампанию VitalPath, которая за следующие шесть месяцев помогла сформировать воронку продаж примерно на $500 тыс.
Еще обсудили, как метрики могут создавать искаженную картину, даже если сами данные собраны корректно. Например, если оценивать кампанию слишком рано, сравнивать аудитории, которые на самом деле сильно отличаются, или смотреть только на общие результаты без детализации. Bridget привела пример с офлайн-мероприятием. В мероприятии от компании участвовали три сотрудника. Аудитория была около 30-35 человек. Если оценивать результат только по количеству лидов, инвестиции в поездку, спонсорство и выступление могли показаться неоправданными. Но в итоге мероприятие помогло получить две реальные потенциальные сделки. Для бизнеса это оказалось намного важнее, чем большое количество лидов на верхнем этапе воронки.
Отдельно поговорили про нереалистичные KPI. У всех спикеров был похожий подход: начинать с конечной бизнес-цели и дальше считать в обратную сторону, сколько для ее достижения потребуется потенциальных сделок, маркетинговых активностей и бюджета. Nick еще привел показательный кейс, когда план по привлечению новых партнеров оказался выше, чем само количество подходящих компаний на рынке. То есть иногда проблема не в том, что маркетинг плохо работает, а в том, что цель изначально невозможно выполнить.
И конечно, обсудили атрибуцию, ROI и AI. Bridget использует CRM как основной источник данных. Но при длинном цикле сделки, традиционном для B2B, и большом количестве касаний она не пытается получить "идеально точную" атрибуцию. Важнее договориться внутри компании, как именно оценивается вклад маркетинга, и использовать единый подход. Nick напомнил, что новый клиент может приносить компании деньги много лет, а первая сделка может быть только началом долгосрочного сотрудничества. Поэтому при расчете ROI важно учитывать не только доход от первой сделки, но и дальнейшую ценность клиента для бизнеса. Ravi использует Snowflake Cortex и Power BI Copilot для работы с данными, но финальное решение, по мнению всех спикеров, должно оставаться за человеком. AI хорошо ускоряет анализ и помогает находить закономерности, но результат все равно нужно проверять.
Посмотреть выпуск на YouTube
Послушать выпуск на Mave, Apple Podcasts, Spotify