AI dəstəkli marketinq miks modelləşdirməsi B2B komandalarına LinkedIn reklamlarından tutmuş tədbirlərə və axtarışa qədər hər bir kanalın boru kəmərinə (pipeline) və gəlirə nə qədər töhfə verdiyini, istifadəçi səviyyəsində izləmə əvəzinə cəmlənmiş həftəlik məlumatlardan istifadə edərək qiymətləndirməyə kömək edir. Bu, boru kəməri mərhələlərini real vaxt gecikmələri ilə modelləşdirdiyiniz, modeli təcrübələrlə birləşdirdiyiniz və istehlakçı markalarının əldə etdiyindən daha geniş qeyri-müəyyənliyi qəbul etdiyiniz halda B2B-də işləyir. Google-un Meridian və Meta-nın Robyn kimi açıq mənbəli alətləri bunu böyük bir məlumat elmi komandası olmadan əlçatan edir.
Marketinq miks modelləşdirməsi və ya MMM, istehlakçı markaları tərəfindən onilliklər ərzində istifadə edilən reqressiya əsaslı bir metoddur. AI dəstəkli hissə müasir alətlərə aiddir: qeyri-müəyyənliyi idarə edən Bayes modelləri, avtomatlaşdırılmış hiperparametr axtarışı və məlumatları hazırlamağa və nəticələri izah etməyə kömək edən dil modelləri. Çərəz məhdudiyyətləri və məxfilik qaydaları klik əsaslı atributu zəiflətdikcə onun cəlbediciliyi artdı.
Niyə MMM B2B-də istehlakçı marketinqindən daha çətindir?
İstehlakçı markaları hər həftə çoxlu sayda məhsul satır, ona görə də modelin kifayət qədər siqnalı var. B2B şirkəti hər rübdə bir neçə onlarla sövdələşmə bağlaya bilər, hər biri satınalma komitəsində aylarla davam edən təmaslardan sonra. Bu, üç xüsusi problem yaradır.
- Kiçik nəticə sayları: qapalı-qazanılmış sövdələşmələr həftəlik modelləşdirmək üçün çox azdır, ona görə də daha erkən mərhələlərdən istifadə edilməlidir
- Uzun gecikmələr: mart ayındakı vebinar oktyabrda imzalanmış sövdələşməyə təsir edə bilər
- Oflayn təsir: satış zəngləri, tərəfdaşlar və tədbirləri ardıcıl şəkildə kəmiyyətləşdirmək çətindir
Bunların heç biri MMM-i yararsız etmir. Onlar onu necə qurduğunuzu dəyişdirirlər. Əksər B2B modelləri nəticə kimi ixtisaslaşmış boru kəmərindən, satış tərəfindən qəbul edilmiş potensial müştərilərdən və ya imkan dəyərindən istifadə edir və xərclərin təsirinin yavaş-yavaş azalması üçün uzun reklam stoku parametrləri əlavə edir.
B2B miks modeli hansı məlumatlara ehtiyac duyur?
Məlumatların hazırlanması modelləşdirmədən daha çox vaxt aparır. İlk layihənin çox hissəsini burada keçirməyi gözləyin.
- Kanal üzrə ən azı iki illik həftəlik xərclər: LinkedIn, Google Ads, Microsoft Ads, displey, məzmun sindikasiyası, tədbirlər
- Həftəlik nəticə: CRM-dən yeni imkanlar və ya ixtisaslaşmış boru kəməri dəyəri
- Ödənişsiz fəaliyyət: keçirilən vebinarlar, göndərilən e-poçtlar, üzvi axtarış klikləri
- Nəzarət dəyişənləri: mövsümilik, qiymət dəyişiklikləri, məhsul buraxılışları, satış heyətinin sayı
- Müvafiq hallarda xarici amillər: sənaye tədbirləri, makro dəyişikliklər, rəqiblərin buraxılışları
Ardıcıllıq dəqiqlikdən daha vacibdir. Əgər tədbir xərcləri bir il aylıq, növbəti il isə hər tədbir üçün qeydə alınıbsa, başqa heç nə etməzdən əvvəl onu standartlaşdırın. Dil modelləri burada qarışıq kampaniya adlarını təmiz kanal qruplarına xəritələmək üçün faydalıdır, xəritələşdirməni yoxlayan bir şəxs ilə.
B2B komandaları hansı alətlərdən istifadə edə bilər?
Açıq mənbəli seçimlər
Google-un Meridian-ı, əhatə dairəsi və tezlik məlumatları üçün dəstəyi və təcrübələrlə məlumatlandırılmış prioritetləri olan, açıq mənbə kimi buraxılmış Bayes MMM çərçivəsidir. Meta-nın Robyn-i avtomatlaşdırılmış model seçimindən istifadə edir və büdcə ayırıcısı ilə məşhurdur. PyMC-Marketing Python ilə rahat olan komandalar üçün çevik Bayes tikinti blokları təklif edir.
Kommersiya platformaları
Bir neçə satıcı idarə panelləri və ssenari planlaşdırması ilə idarə olunan xidmət kimi MMM təklif edir. Bunlar daxili analitikləri olmayan komandalar üçün uyğundur, baxmayaraq ki, imzalamazdan əvvəl modelin aşağı nəticə həcmi və uzun gecikmələrlə necə işlədiyini soruşmalısınız.
B2B miks modelini necə yoxlayırsınız?
Model tarixə yaxşı uyğunlaşa bilər və hələ də nəyin səbəb olduğu barədə səhv ola bilər. Yoxlama onu büdcə qərarları üçün istifadə edilə bilən edən şeydir.
- Holdout testi: əvvəlki həftələrdə məşq edin, ən son rübü proqnozlaşdırın, faktiki göstəricilərlə müqayisə edin
- İnandırıcılıq yoxlaması: bildiklərinizə əsasən kanal gəlirləri məqbul diapazondadırmı?
- Kalibrləmə: bir və ya iki kanalda geo və ya auditoriya holdout testləri keçirin və nəticələri prioritet kimi geri qaytarın
- Sabitlik: bir parametri dəyişdikdə nəticə kəskin şəkildə dəyişirmi?
- Satış icmalı: hesab menecerləri modelin danışdığı hekayəni tanıyırmı?
Təcrübələrlə kalibrləmə ən güclü addımdır. LinkedIn və Google hər ikisi lift testinin formalarını dəstəkləyir və sadə coğrafi holdout, bəzi regionlarda kanalı dayandırmaq, regionlar müqayisə edilə bilərsə, işləyə bilər.
B2B komandaları nəticələrdən necə istifadə etməlidir?
Modeldən dəqiq rəqəmlər üçün deyil, istiqamət və diapazonlar üçün istifadə edin. LinkedIn sponsorlu məzmununun boru kəmərində xərcinin 1.5 ilə 3 qatı arasında gəlir gətirdiyini deyən nəticə faydalıdır. Dəqiq 2.37 olduğunu iddia edən nəticə yalançı dəqiqlikdir.
Robyn və ya Meridian kimi alətlərdəki büdcə ayırıcısı azalan gəlir əyrilərinə əsasən yenidən bölüşdürmələri təklif edir. Büdcəni addım-addım, bəlkə də hər dəfə on-iyirmi faiz köçürün, sonra boru kəmərinin proqnozu izləyib-izləmədiyini izləyin. İlk modelə əsaslanan böyük tullanışlar risklidir.
Alien Road AI dəstəkli marketinq miks modelləşdirməsini necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıqda kəşfiyyat məlumat inventarı ilə başlayır: xərclərin harada qeydə alındığı, CRM-in boru kəməri mərhələlərini necə müəyyən etdiyi və etibarlı məlumatların nə qədər geriyə getdiyi. Əgər tarix çox qısadırsa və ya uyğunsuzdursa, biz bunu deyirik və əvvəlcə məlumat toplanmasını qururuq, çünki zəif məlumatlar üzərindəki model əminliklə yanlış cavablar verir.
Quraşdırma məlumatların həftəlik təmizlənməsini və cəmlənməsini, kampaniya adlarını insan baxışı ilə təsnif etməyə kömək etmək üçün dil modelindən istifadə etməyi və müştərinin satış dövrünə uyğun gecikmə parametrləri ilə Meridian və ya Robyn kimi açıq mənbəli modelin tətbiqini əhatə edir. Biz əsas kanalı kalibrləmək üçün ən azı bir lift testi planlaşdırırıq. Hesabat kanalın töhfəsini diapazonlar, cavab əyriləri və addımlarla tövsiyə olunan yenidən bölüşdürmə kimi təqdim edir, ardınca proqnozlaşdırılan boru kəmərini faktiki nəticələrlə müqayisə edən rüblük yeniləmə gəlir.
B2B MMM-in uğursuz olmasına səbəb olan səhvlər
Yalnız qapalı-qazanılmış gəlirdən yeganə nəticə kimi istifadə etmək çox az sövdələşmə ilə səs-küy yaradır. Satışın etibar etmədiyi boru kəməri mərhələsindən istifadə etmək mübahisələr yaradır. Modelləşdirmədən əvvəl nəticə tərifini satış rəhbərliyi ilə razılaşdırın.
Brend və üzvi təsirləri görməməzlikdən gəlmək başqa bir ümumi səhvdir. Əgər xərclər böyük məhsul buraxılışı ilə eyni vaxtda artıbsa, model reklamları buraxılışın etdiyi işə görə kreditləşdirə bilər. Buraxılışı dəyişən kimi daxil edin.
Nəhayət, MMM-ə birdəfəlik layihə kimi yanaşmaq onu israf edir. Bazarlar dəyişir, kanal xərcləri dəyişir və yeni kanallar peyda olur. Rüblük yenilənən model faydalı qalır; bir dəfə qurulub unudulan isə slayda çevrilir.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Reklam platformalarınızdan və maliyyə qeydlərinizdən kanal üzrə iki illik həftəlik xərcləri və CRM-dən həftəlik ixtisaslaşmış boru kəmərini bir vərəqə ixrac edin. Boşluqları, yenidən adlandırılmış kampaniyaları və xərclərin toplu şəkildə qeyd olunduğu ayları yoxlayın. Əgər vərəq bir yerdədirsə, ilk kəşfiyyat modelini işlətmək üçün kifayət qədər məlumatınız var; əgər deyilsə, həmin vərəqi düzəltmək bu rübdə edə biləcəyiniz ən dəyərli analitik işdir.
Oxumağa davam edin: Reklam · AI Reklam Optimizasiyası