Gli obiettivi trimestrali erano stabiliti in base alle quote di vendita, indipendentemente dalle sfumature a livello di prodotto o di regione (che variano notevolmente da regione a regione in base alle dimensioni del TAM). Inoltre, gli obiettivi MQL basati sul volume non sono stati convalidati dalla domanda di ricerca, il che ha reso gli obiettivi di crescita aggressivi irraggiungibili agli attuali livelli di performance ed efficienza. Nel secondo trimestre, ConnectWise e NP Digital hanno collaborato a un esercizio di reforecasting per informare meglio la definizione degli obiettivi MQL sulla domanda di ricerca e sui dati storici. Il risultato di questa analisi ha dato il via a uno spostamento dell’attenzione dalla qualità alla quantità, bilanciando l’esigenza di un volume di MQL con la necessità di migliorare i tassi di conversione SQL e SQO per ottenere più pipeline dai nostri MQL. ConnectWise e NPD hanno deciso di cambiare radicalmente la strategia di ottimizzazione, dando priorità alle campagne con alti tassi di conversione SQO rispetto a quelle con alti volumi di MQL e bassi CPL.
Prima di questo momento, l’impatto della pipeline era stato storicamente misurato per canale, ma non ricondotto a campagne specifiche. Questa lacuna cruciale nei dati significava che tutte le campagne venivano trattate allo stesso modo, nonostante alcune contribuissero con lead di qualità superiore e con un maggiore impatto sulla pipeline nella parte medio-bassa dell’imbuto. Ma il compito più ampio di integrare la conversione offline richiedeva molte risorse e si prevedeva che ci sarebbero voluti ancora diversi mesi prima che i dati del CRM di ConnectWise fossero completamente integrati nella piattaforma.
Al posto di questa automazione, NP Digital ha accettato di assumersi il compito manuale di mappare le prestazioni e la spesa di Paid Search front-end con il contributo di MQL, SQL, SQO e Pipeline per centinaia di campagne.