Pengakuan sejati seorang CMO, bagian 1: Siapa yang peduli dengan MQL?

Saya baru-baru ini diminta untuk berpartisipasi dalam webinar yang disebut "Pengakuan Sejati seorang CMO," dan topiknya adalah MQL.

Nah, inilah pengakuan saya yang sebenarnya: Saya tidak pernah peduli dengan MQL .

Bukannya saya tidak peduli dengan MQL karena saya semacam jenius pemasaran. Sejujurnya, justru sebaliknya: Saya masuk ke peran pemasaran dari penjualan, dan karena MQL tidak pernah melakukan apa pun untuk kami dalam penjualan, pada dasarnya saya tidak mendapatkan hype di sekitar mereka. Tapi tidak peduli dengan MQL telah terbukti menjadi keuntungan besar bagi saya sebagai CMO.

Saya selalu menghubungkan tim pemasaran saya untuk melihat rencana pendapatan dan kemudian mengubahnya menjadi target saluran. Ini membutuhkan pengetahuan tentang hal-hal seperti waktu siklus, tingkat kemenangan, dan ukuran kesepakatan rata-rata untuk membangun “kuota saluran.”

Untuk pemasar, menetapkan pandangan Anda pada peluang, saluran, dan pendapatan memastikan keselarasan yang lebih baik dengan rekan tim pendapatan Anda dalam penjualan dan kesuksesan pelanggan.

Itu menjauhkan kita dari MQL, yang masih menjadi sumber kehidupan banyak tim pemasaran. Meskipun MQL masih bisa menjadi indikator utama, mereka penuh dengan masalah:

3 skenario MQLs

Sebagian besar perjalanan pembelian B2B terjadi dalam kegelapan. Yang saya maksud adalah sebagian besar pembeli B2B cenderung tetap anonim — lebih suka melakukan riset sendiri — sampai sangat terlambat dalam siklus penjualan. MQL biasanya memerlukan kenaikan tangan atau pengisian formulir situs web untuk memberikan informasi yang cukup untuk memenuhi syarat memimpin.

Ini menciptakan tiga skenario yang mungkin:

skenario 1

Pembeli dari akun target tidak mengisi formulir kami karena mereka tahu persis apa yang akan terjadi selanjutnya, dan mereka hanya mencoba melakukan riset independen.

“Gerbang konten” kami mengarahkan mereka ke situs berikutnya yang terdaftar di hasil pencarian Google mereka, di mana mereka dapat mengumpulkan banyak konten tanpa kesulitan. Untuk beberapa alasan, kami baik-baik saja membiarkan mereka dididik oleh pesaing kami.

Skenario 2

Kami mendapatkan isian formulir pada konten terjaga keamanan kami dan itu adalah konsultan, pencari kerja, perusahaan di Slovakia yang tidak dapat kami dukung, atau [dilindungi email] "Prospek" ini diarahkan dan dijawab, dan kemudian menyumbat sistem dengan sampah atau — surga melarang - lolos ke penjualan. Itu menjadi pemborosan waktu yang sangat besar dan mungkin merusak kredibilitas kita.

Skenario 3

Kami mendapatkan pengisian formulir dari pembeli aktual di akun target aktual. Diberkati oleh para dewa MQL, kami mengurapinya sebagai "inbound panas." Saat itulah kami menemukan bahwa kami hanyalah salah satu dari beberapa vendor yang dipertimbangkan. Atau, pembeli telah melakukan sebagian besar penelitian mereka dan sedang menyelesaikan "daftar" mereka.

Ini JAUH TERLAMBAT untuk mendidik pembeli dengan benar dan secara bermakna memengaruhi peluang. Kami melewatkan waktu yang ideal untuk terlibat, semuanya atas nama MQL yang sulit dipahami.

MQL subjektif meleset dari sasaran

Kita tahu pembeli B2B membeli dalam tim, sering kali melibatkan enam hingga 10 orang dalam keputusan pembelian B2B yang kompleks. Tetapi MQL membuat pemasar terjebak memikirkan prospek atau kontak, bukan membeli tim.

Ini menciptakan pemisahan antara penjualan dan pemasaran dan merupakan peluang yang terlewatkan bagi pemasaran untuk mengelilingi dan melibatkan semua anggota tim pembelian untuk membangun saluran NYATA.

Tambahkan sifat subjektif dari MQL (dan SQL dalam hal ini). Perubahan sekecil apa pun dalam kriteria dapat menciptakan rejeki nomplok atau celah saluran dan semakin memecah tim penjualan dan pemasaran Anda.

Terlepas dari upaya terbaik kami untuk menjadikan "penilaian prospek" sebagai proses ilmiah, ini tetap merupakan latihan berbasis aturan yang dibangun di atas penilaian subjektif manusia.

Pada titik ini, saya harap banyak dari Anda yang mengangguk. Saya juga menduga Anda mungkin agak cemas. Lagi pula, bagaimana Anda bisa memahami dampak dari apa yang dilakukan pemasaran jika Anda tidak melacak MQL? Bagaimana Anda akan mengukur bagian atas corong? Bagaimana Anda bisa memastikan prospek yang tepat ditindaklanjuti dan "dikerjakan" dengan benar?

Transisi ke strategi berbasis akun

Pemasaran yang baik selalu tentang segmentasi dan penargetan; kami selalu tahu dan berusaha untuk ini. Namun, platform ABM saat ini memberi kami sarana untuk mengukur efektivitas kami — bukan untuk kredit atau sebagai tujuan akhir, tetapi sebagai cara untuk mengoptimalkan kampanye dan anggaran.

Pengukuran tidak dilakukan dalam jumlah prospek melainkan dalam keterlibatan akun, dan lebih khusus lagi keterlibatan akun dari segmen pelanggan ideal Anda. Jika Anda memiliki kemampuan segmentasi yang hebat, Anda dapat menyegmentasikan ICP Anda untuk lini produk tertentu, industri tertentu, atau pelanggan saat ini.

Kemudian, ini semua tentang menjalankan kampanye yang mendorong keterlibatan besar terhadap segmen tersebut. Beberapa kampanye berukuran besar dan menargetkan ratusan akun, sementara yang lain mungkin hanya memiliki 10 akun.

Namun SETIAP program terkait dengan kampanye, dan kami mengukur biaya versus meningkatkan atau menurunkan keterlibatan akun, membuka peluang, dan menyalurkan kampanye.

Hal ini memungkinkan kami menyesuaikan ketika sesuatu tidak berjalan baik, membandingkan kinerja kami secara keseluruhan dari waktu ke waktu, dan mengevaluasi program-program teratas.

Tim saya menerapkan metode Jack Welch pada model penyesuaian kami: setiap enam bulan, kami menyusun peringkat program kami dan memotong 10% yang berkinerja paling rendah. Ini membantu kami memastikan semua yang kami lakukan diarahkan untuk membuat kampanye menjadi lebih baik.

Transparansi juga membangun kepercayaan dalam tim kami. Kami memberikan tim penjualan dan kesuksesan pelanggan kami akses penuh ke hasil kami.

Untuk setiap akun, mereka dapat melihat kampanye pemasaran mana yang telah meningkatkan keterlibatan dan program persis yang kami gunakan untuk menghangatkan akun atau memelihara kesepakatan. Ini mencegah darah buruk antara penjualan dan pemasaran dan menggantikan MQL subjektif dengan keputusan yang didukung data.

Alih-alih bergantung pada handraise yang dibutuhkan MQL, kita bisa bermain menyerang dan mengejar petunjuk di mana mereka berada. Dengan platform ABM yang mengukur keterlibatan akun, kami mendapatkan gambaran yang lebih jelas tentang siapa yang siap membeli dan kemudian dapat mengirimi mereka kampanye yang paling diasah untuk memindahkan prospek ke saluran kami dan mencapai sasaran kami.