Effizientes Wachstum und B2B-Marketingmessung

Wichtige Punkte

• Wichtigkeit zu wissen, was im Marketing funktioniert und was nicht, um die Ressourcenzuweisung zu optimieren.
• Betonung auf Menge, Konversion und Geschwindigkeit als Schlüsselmetriken in Marketing- und Vertriebsprozessen.
• Multi-Touch-Attribution (MTA) ist ein Tool, das Einblicke liefert, aber nicht ausreicht; muss durch eine robuste Pipeline-Architektur ergänzt werden.
• Notwendigkeit eines ganzheitlichen Ansatzes in Go-to-Market (GTM) Strategien, die hybride Modelle (produktgesteuert, vertriebsgesteuert, Partnerschaften usw.) umfassen.
• Entwicklung von Marketingoperationen zu Go-to-Market-Operationen (GTM Ops).
• Einheitlicher Ansatz zur Messung und Optimierung der Bemühungen aller GTM-Teams.

Pipeline-Architektur und Funnel-Metriken

• Pipeline-Architektur hilft bei der Messung wichtiger Metriken (Menge, Konversion, Geschwindigkeit).
• Traditionelle (isolierte) Modelle und deren Einschränkungen.
• Einheitliche Datenmodelle aggregieren Daten aus verschiedenen Quellen (Leads, Kontakte, Chancen) in einem benutzerdefinierten Objekt.
• Ermöglicht eine robuste, skalierbare Datenverfolgung und -berichterstattung, die Komplexitäten und Inkonsistenzen vermeidet.

Häufige Probleme in Unternehmen

• Unternehmen investieren oft zu wenig in skalierbare, genaue Datenmodelle, was zu Problemen bei der Messung der Kampagneneffektivität führt, wenn die Komplexität zunimmt.
• Fehlende Abstimmung der Umsatzteams kann zu fragmentierten, unzuverlässigen Daten führen.
• Suboptimale Messstrategien, die sich typischerweise zu stark auf MQLs konzentrieren, ohne die Aktivitäten auf den Umsatz zurückzuführen.

Lösungsschritte

1. Frühzeitige Investition: In skalierbare, genaue Datenmodelle mit gut strukturierter Pipeline-Architektur unter Verwendung benutzerdefinierter Objekte für umfassende Verfolgung und Berichterstattung.
2. Einheitliches Datenmodell: Ein einziges Rahmenwerk, um Daten aus mehreren Quellen (z.B. Marketingsignale, Partnerempfehlungen, Outbound-Bemühungen) zusammenhängend zu erfassen und zu berichten.
3. Retrospektive Analyse: Um wahre Indikatoren des ROI zu bestimmen und die Signalverfolgung entsprechend anzupassen.
4. Granulare Metrikanalyse: Schlüssel-Funnel-Metriken (Menge, Konversion und Geschwindigkeit) umfassend verfolgen, um Vertriebsprozesse zu optimieren und leistungsstarke Kampagnen zu identifizieren.

Vorteile der angepassten Pipeline-Architektur

• Einheitliche Berichterstattung: Beseitigt die Notwendigkeit fehleranfälliger manueller Datenverarbeitungen und Excel-Manipulationen.
• Verbesserte Konversionsanalyse: Ermöglicht die effiziente Analyse mehrerer Verkaufszyklen/Ereignisse für jeden Kontakt/jedes Konto.

Empfehlungen

• Mengen-Bias entfernen: Fokus auf effektive Signale statt bloßer Menge, um die Verkaufseffizienz zu verbessern.
• Fit und Absicht: Sicherstellen, dass Marketingaktivitäten und Zielkontoprofile übereinstimmen für optimale Engagements und Konversionen.

Zusammenfassung

Die Sitzung betonte die Bedeutung eines einheitlichen, strategischen Ansatzes zur GTM-Messung, durch Nutzung umfassender Pipeline-Architektur und Funnel-Metriken. Es wurden Schritte zur Verbesserung der Datenzuverlässigkeit und Entscheidungsprozesse skizziert, durch Integration unterschiedlicher GTM-Aktivitäten unter einem einheitlichen Datenmodell.

Q&A Einblicke

• Dynamics 365 vs Salesforce: Besprach Einschränkungen und mögliche Integrationsstrategien für Microsoft-Partner, die Dynamics 365 verwenden.
• Messung von Partnerprogrammen: Anleitung zur Einrichtung der Infrastruktur zur effektiven Messung von Partnerempfehlungen innerhalb eines einheitlichen GTM-Rahmens.
• Multi-Touch Attribution vs Signal-basierter Vertrieb: Umfeldete die Unterschiede und Anwendungsfälle für Multi-Touch-Attribution versus signalbasierte Vertriebsverfolgung, wobei die Wichtigkeit klarer, datengestützter Kriterien für Vertriebssignale betont wurde.