Kenaikan pelanggan biaya akuisisi (CAC) cukup mengurangi anggaran pemasaran, menempatkan tim pemasaran pada posisi di mana mereka harus melakukan lebih banyak dengan lebih sedikit.

Dalam hal kampanye akuisisi pengguna, beberapa kebakaran kecil perlu dipadamkan terlebih dahulu. Banyak masalah organisasi berasal dari keputusan prematur besar yang dibuat berdasarkan data yang tidak lengkap, dan ini adalah masalah yang lebih membebani startup yang menjual ke bisnis lain daripada yang menjual ke konsumen.

Sebagai permulaan, startup B2B biasanya memiliki corong yang lebih panjang daripada rekan mereka karena penawaran mereka sering menyertakan opsi freemium dan uji coba gratis. Akibatnya, startup ini tidak melihat banyak konversi dalam beberapa minggu pertama mendapatkan pelanggan baru. Bukan berarti tidak akan ada lebih banyak konversi — startup B2B yang mengikuti model pertumbuhan yang dipimpin produk hanya membutuhkan lebih banyak waktu.

Pada akhirnya, tim pemasaran di B2B seperti itu pada akhirnya harus membuat keputusan kampanye besar berdasarkan CAC awal atau metrik laba atas belanja iklan (ROAS) yang mengandalkan rata-rata historis. Mereka membutuhkan sedikit bantuan ekstra dalam bentuk pemasaran prediktif, yang beberapa elemennya dapat dengan mudah dilakukan sendiri.

Untuk membantu Anda mengevaluasi kampanye dengan lebih baik sejak dini, tim ilmu data kami membuat Simulator Kemungkinan Grup Iklan.

Sesuai dengan namanya, pemasar dapat menggunakan alat ini untuk memperkirakan kemungkinan kemampuan kampanye untuk menghasilkan ROAS yang tinggi dari waktu ke waktu hanya dengan memasukkan beberapa angka.

Cara menggunakan simulator

Langkah 1

Berdasarkan data kampanye historis Anda, isi klasifikasi grup kualitas, yang membagi kampanye Anda menjadi grup kelompok kualitas 1-5, dengan 5 adalah kualitas terbaik (dengan probabilitas tertinggi untuk berkonversi) dan 1 adalah yang paling tidak menguntungkan (probabilitas terendah untuk mengubah).

Secara alami, kampanye memiliki kemungkinan lebih tinggi untuk menjadi bagian dari yang terakhir. Jika Anda tidak memiliki data ini, minta tim BI untuk mengekstraknya untuk Anda dengan mengikuti petunjuk di bawah:

Pilih konversi rata-rata grup cluster kualitas. Misalkan Anda memiliki riwayat 500 grup iklan dan Anda tertarik dengan konversi yang terjadi dalam 12 bulan.

Pilihan 1

Ambil semua 500 grup iklan Anda dan hitung persentil ke-10, ke-30, ke-50, ke-70, dan ke-90 dari tingkat konversi 12 bulan. Ini adalah pusat dari tingkat konversi lima kelompok klaster Anda.

pilihan 2