Halo — kumulowanie pipeline'u B2B

Halo to platforma danych B2B z mocną trakcją produktu i działem marketingu, który działał po omacku. Wydawali rozsądnie, generowali leady, a jednak nikt w firmie nie potrafił podać — i obronić — jednej liczby kwalifikowanego pipeline'u. Najpierw przebudowaliśmy warstwę pomiaru, a następnie pozwoliliśmy jej napędzać każdą decyzję o wydatkach. W ciągu dziewięciu miesięcy kwalifikowany pipeline urósł o 234%.

Przegląd

Kiedy Halo zgłosiło się do nas, problemem nie była skala. Formularze były wypełniane, dema umawiane, a zespół sprzedaży miał ręce pełne roboty. Problemem było zaufanie. Trzy narzędzia analityczne przeczyły sobie nawzajem, CRM i platformy reklamowe opowiadały odmienne historie, a kwartalna prezentacja dla zarządu była sklejana ręcznie z arkuszy, których żadne dwie osoby nie budowały tak samo. Marketing nie umiał wskazać, które kanały tworzą przychód, więc budżet przesuwano na wyczucie i pod dyktando najgłośniejszej opinii w pokoju.

Nasz projekt miał jedną zasadę porządkującą: sprawić, by liczba pipeline'u stała się wiarygodna, a potem — by ruszyła. Wszystko, co budowaliśmy — atrybucja, scoring, realokacja — istniało po to, by służyć liczbie, którą VP ds. wzrostu mógłby położyć przed zarządem i obronić bez zastrzeżeń.

Wyzwanie

Analityka Halo była rozproszona po narzędziach, które nigdy się ze sobą nie zgadzały, i nie istniała żadna wiarygodna liczba pipeline'u, w którą ktokolwiek w firmie naprawdę by wierzył. Prośby o demo liczono na trzy różne sposoby, zależnie od tego, kto wyciągał raport. Płatne kanały przypisywały sobie te same szanse sprzedaży, więc sumy nigdy się nie zgadzały. Sprzedaż z zasady deprecjonowała liczby marketingu, a marketing nie potrafił udowodnić, że się myli. Bez wspólnego źródła prawdy każdy spór o realokację rozstrzygała hierarchia, a nie dowody — a wydatki tkwiły zamrożone w zeszłorocznym układzie.

Nasze podejście

Nie zaczęliśmy od kampanii. Zaczęliśmy od ksiąg. Pierwsze sześć tygodni poświęciliśmy na uzgodnienie definicji i podpięcie jednego, jedynego rejestru pipeline'u, tak by reszta pracy miała pod sobą twardy grunt. Stamtąd predykcja i realokacja mogły kumulować się na czystych danych, zamiast z nimi walczyć.

Ujednolicić prawdę

Skonsolidowaliśmy wszystkie źródła — analitykę webową, CRM i każdą platformę reklamową — w jeden model atrybucji z uzgodnionymi definicjami leada, szansy sprzedaży i kwalifikowanego pipeline'u. Jedna liczba, jedno miejsce, odświeżana codziennie.

Scoring i prognoza

Na czystych danych zbudowaliśmy predykcyjny model scoringu leadów, który szeregował napływające zgłoszenia według prawdopodobieństwa przekształcenia w realny pipeline, dzięki czemu sprzedaż obsługiwała najpierw właściwe konta, a marketing mógł prognozować pipeline na tygodnie przed zamknięciem.

• Ujednolicona atrybucja multi-touch w obrębie webu, CRM-u i kanałów płatnych
• Predykcyjny scoring leadów trenowany na historycznych wynikach szans sprzedaży
• Cotygodniowy rytuał realokacji przesuwający wydatki ku sprawdzonym źródłom
• Pulpit na żywo wiążący każde euro z kwalifikowanym pipeline'em
• Uporządkowany backlog eksperymentów, priorytetyzowany wg oczekiwanego wzrostu

Wyniki

Gdy liczba zyskała zaufanie, decyzje stały się szybsze i odważniejsze. Cotygodniowy rytm realokacji sprawiał, że nierentowne wydatki wyłapywano w dniach, a nie w kwartałach, a uwolniony budżet płynął tam, gdzie według modelu działało. Przepustowość eksperymentów wzrosła ponad trzykrotnie, bo zespół przestał się spierać o to, co się wydarzyło — odczytywał to z pulpitu i przechodził do następnego testu.

Spira zamieniła rozproszone dane w system, któremu ufa cały zarząd. Raportowanie przeszło od zgadywania do jasności — a liczba pipeline'u wreszcie się kumuluje.

— Nina Costa, VP Growth