Следующая статья поможет вам: что мы узнали о наших более чем 8000 лидах –
Когда вы генерируете новых потенциальных клиентов в Интернете, вам следует свести к минимуму количество форм, чтобы максимизировать конверсию.
Но когда вы настраиваете свои рекламные сообщения и анализируете источники потенциальных клиентов, вам нужно использовать как можно больше точек данных.
Ответ на эту дилемму? Обогащение данныхили собирать данные о потенциальных клиентах, не требуя их отправки.
Обогащение данных может выполняться вручную кем-то из вашей команды с использованием инструментов и парсеров, которые вы создаете самостоятельно, или с помощью сторонних инструментов.
Мы в Wix получаем сотни новых испытаний каждый месяц и анализируем десятки тысяч новых потенциальных клиентов для наших информационно-пропагандистских кампаний, поэтому ручная работа нецелесообразна. И хотя у нас сильная техническая команда, мы бы хотели, чтобы они сосредоточились на создании продукта. Итак, мы используем Клирбит обогащать данные обо всех новых регистрациях в нашей CRM, а также Построен с для улучшения таргетинга информационных кампаний.
Какие данные обогащения мы собираем с помощью Clearbit
Clearbit предлагает широкий диапазон точек данных но поскольку каждая дополнительная единица данных требует прямых или косвенных затрат, мы фиксируем подмножество в нашей CRM (Pipedrive) для всех новых потенциальных клиентов/контактов:
- Промышленность
- Описание Компании
- Местоположение/адрес
- Количество сотрудников
- Годовой доход
- Алекса ранг
- Технические теги (инструменты и технологии, связанные с их доменом)
Мы уже несколько лет синхронизируем данные Clearbit с Pipedrive, чтобы иметь больше информации о потенциальных клиентах при взаимодействии с ними. Полезно иметь возможность видеть, где находится компания, например, когда вы пишете ей электронное письмо.
Недавно мы также удалили название компании из формы регистрации, чтобы упростить процесс, и использовали Clearbit для получения названия компании.
Но мы никогда не анализировали цифры, чтобы увидеть, насколько точны и полезны данные Clearbit. До сих пор, то есть.
Как определить точность и «полезность» обогащения данных?
Один из способов — измерить каждую переменную по ключевому бизнес-показателю, например, по конверсии в платные услуги.
Наша конверсия из бесплатной пробной версии в платную составляет примерно 17%. Таким образом, если мы сможем определить переменные, которые коррелируют с гораздо более высокой или более низкой конверсией, мы сможем считать эту переменную точной и/или полезной.
Если бы мы узнали, что пользователи из определенной отрасли, страны или категории сотрудников действительно хорошо конвертируются в оплачиваемых, мы могли бы расставить приоритеты в этих сегментах в маркетинге и снизить приоритет других, и значительно повысить эффективность маркетинга, верно?
Выборка компаний, которые мы использовали в этом анализе, составляет ок. 8300 недавних лидов.
Насколько полезно дополнять лиды данными о стране (из Clearbit)?
Сначала мы изучили данные о местонахождении наших лидов, которые Clearbit имел. Из примерно 8000 проанализированных компаний Clearbit предоставил оценку почти 5000 из них.
Когда мы строим график конверсии по странам, результат на первый взгляд выглядит довольно показательным.
Кажется, существуют большие различия в конверсии в платную регистрацию между регистрациями из разных стран. И интуитивно, на первый взгляд, данные имеют смысл: страны с высоким уровнем использования инструментов SaaS и веб-платежей находятся наверху, а Индия — внизу. Но конвертация в Испании выше, чем в США, а на Филиппинах выше, чем в Ирландии?
Возможно, нам следует исключить из расчета страны, в которых менее 50 компаний/точек данных?
Дания с ее рекордно высоким коэффициентом конверсии исключена из рассмотрения, а в топе остались только страны Европы и Северной Америки — регионы с наибольшей конверсией для SaaS и электронной коммерции без приложений.
Внизу списка находится нет данныхчто означает нет в наличии, а не Северная Америка. Самый большой сегмент с точки зрения местоположений (примерно 35% всех компаний, добавленных в нашу CRM) — это тот, где Clearbit не смог определить местоположение. И кажется, что всего 6,6% таких регистраций конвертируются в платные, что почти в 3 раза меньше нашего среднего показателя.
Стоит отметить, что NA включает учетные записи, созданные с нерабочим адресом электронной почты, например gmail.com. Эти аккаунты, как правило, конвертируются в платные с заметно более низкой скоростью, но это не объясняет столь разительной разницы.
Насколько точны и полезны отраслевые данные (от Clearbit)?
Во-вторых, давайте посмотрим, как конверсия варьируется в разных отраслях (то есть в отраслях по версии Clearbit).
На первый взгляд это кажется полезным. Если отраслью новых потенциальных клиентов является «строительство», мы конвертируем целых 56% из них! А из нижних строк «веб-сервисы и приложения» имеют «всего» 32% конверсии в платные.
Итак, первое, что немного странно, это то, что все отрасли имеют более высокую конверсию в оплату, чем в среднем (красная линия на графике).
Второе, на что следует обратить внимание, — это объем компаний в каждой из отраслей, обозначенный красной точкой. Для большинства объем компаний очень мал. В сегменте «строительство» всего 44 компании, в сегменте «веб-сервисы и приложения» — 25.
Мое практическое правило кабинетного статистика заключается в том, что вы всегда должны игнорировать выводы, основанные на менее чем 100 точках данных. Если я сделаю это с нашим набором данных, я получу следующую таблицу.
Таким образом, похоже, что если Clearbit сможет добавить какую-либо вертикаль к компании в каком-то масштабе, мы сможем конвертировать как минимум 40% из них в оплату, что более чем вдвое превышает наш средний показатель.
И если Clearbit не сможет добавить ни одну отрасль (а это касается 75% наших потенциальных клиентов), коэффициент конверсии составит всего 6,5%.
Конвертация любой вертикали на уровне 40% и более звучит подозрительно высоко. Но давайте посмотрим еще на одну переменную, прежде чем делать какие-либо выводы.
Насколько полезно дополнять лиды данными о доходах
Clearbit легко предоставляет информацию о предполагаемом годовом доходе компаний: менее миллиона, 1–10 миллионов, 10–50 миллионов и т. д. (все в долларах США).
К сожалению, здесь наблюдается аналогичная картина. В шести сегментах, где годовой доход превышает 50 миллионов долларов США, имеется очень мало точек данных (от 4 до 30 компаний в каждом из сегментов).
А в диапазонах доходов, где имеется больше точек данных, коэффициент конверсии стабильно остается выше 40%. Но для примерно 73% наших потенциальных клиентов, которым не были предоставлены данные о доходах, конверсия в платные составляет всего 7,1%.
А как насчет дополнения данных количеством сотрудников? Алекса ранг?
Эти две переменные дали нам очень похожие результаты.
При указании любого ранга Alexa или диапазона количества сотрудников конверсия в платные всегда превышает 40%. А там, где Clearbit не предоставил никаких данных, коэффициент конверсии колеблется в пределах 5-7%.
Что это значит? Полезна ли обогащение данных или нет?
Трудно сказать окончательно.
Ясно одно: покрытие Clearbit недостаточно велико для такой компании, как мы, которая продает в основном малым предприятиям и продает по всему миру, а не только в Северной Америке. Охват составляет приличные 65% для таких переменных, как местоположение, и всего 25% для действительно интересных точек данных, таких как количество сотрудников или предполагаемый доход.
Одно из возможных объяснений заключается в том, что точность данных Clearbit может быть недостаточно высокой в нашем сегменте компаний малого и среднего бизнеса по всему миру. Это кажется вероятным, учитывая результаты по многим фирмографическим переменным, где любые предоставленные данные привели к конверсии более 40% потенциальных клиентов, а лиды без каких-либо данных конвертировались на 6-7%.
Другое объяснение: возможно, 8000 точек данных слишком мало, чтобы можно было сделать какие-либо выводы о точности и полезности обогащения данных. Возможно, нам нужен больший масштаб.
И еще одна теория: возможно, мы являемся уникальной породой компаний, где некий фактор X гораздо важнее, чем традиционные фирмографические данные, когда дело доходит до определения «хороших» потенциальных клиентов.
В любом случае, мы узнали, что обогащение данных Clearbit лишь частично полезно для такой компании, как Wix. Мы по-прежнему продолжим использовать Clearbit, потому что это помогает нам избежать одного поля в процессе регистрации и предоставляет полезный контекст для подмножества потенциальных клиентов, с которыми мы взаимодействуем.
Хотите проверить полезность обогащения данных на своих данных?
В настоящее время мы работаем над некоторыми функциями Wix, которые позволят вам анализ потенциальных клиентов и их источников. Мы набираем клиентов, которым нужна информация, подобная приведенной выше. на основе данных своих клиентов.
Лучше всего подходит для клиентов Wix, но мы можем работать с любой компанией, использующей Pipedrive, Copper, Hubspot или Salesforce. Свяжитесь с нами, если это звучит интересно.
