A tölcsér tetejének (TOFU) marketingje azokat a tartalmakat és terjesztési csatornákat jelenti, amelyek olyan embereknek szólnak, akik még csak most határozzák meg a problémájukat: blogbejegyzések, kutatási riportok, webinárok, útmutatók és közösségi posztok, amelyek tanítanak, nem eladnak. A B2B-ben a vásárló korai kutatásának nagy része itt zajlik, jóval azelőtt, hogy bárki kitöltene egy demóűrlapot. A csapatok komoly energiát fektetnek ebbe a tartalomba, és gyakran működik is: rangsorol, megosztják, forgalmat hoz. A gyenge pont az, ami utána történik. Ez a forgalom egy olyan weboldalra érkezik, amely minden látogatót egyformán kezel, így egy célcég marketingvezetője és egy esszét író diák ugyanazt a főoldalt látja. A hírlevelek azon kevés TOFU-csatorna közé tartoznak, amelyek ugyanazokat az embereket hozzák vissza; a B2B csapatoknak szóló marketinghírlevelekről szóló listánk megmutatja, hogyan csinálják a jók.
Ez a bejegyzés elmagyarázza, mit jelent a TOFU a B2B-ben, miért nem vezet gyakran sehová az ismertségi forgalom az első cikk után, hogyan kapcsold össze a TOFU-tartalmat azzal, amit a weboldal az egyes szegmenseknek mutat, mely mutatókat kövesd, és hogyan építs hidat a mérlegelési szakasz tartalmaihoz.
Mit jelent valójában a tölcsér tetejének marketingje a B2B-ben
A tölcsér tetejét célzó (TOFU) marketing a vásárlói út ismertségi szakaszára irányul (a teljes szakaszmodellért és a mutatókért lásd a B2B marketingtölcsér útmutatónkat). Az ebben a szakaszban lévő érdeklődők tudják, hogy van egy problémájuk, de még keresik rá a szavakat. Oktatási tartalmakra keresnek, iparági riportokat olvasnak, webinárokon vesznek részt. Nem értékelnek szolgáltatókat. Nem állnak készen egy demóra. Tanulnak. Az erre a szakaszra irányuló fizetett kampányoknak más közönségre van szükségük, mint az értékelőket célzóknak; lásd: affinitás vs. vásárlási szándék alapú célzás.
A TOFU egy háromszakaszos keretrendszer elején áll. Az ismertségi szakaszban (TOFU) az érdeklődők felismerik és megértik a problémájukat. A mérlegelési szakaszban (MOFU) már meghatározták a problémát, és a megoldási megközelítéseket értékelik. A döntési szakaszban (BOFU) konkrét szolgáltatókat hasonlítanak össze, és vásárolnak.
A TOFU-ban működő tartalom oktató jellegű és problémaközpontú. Blogbejegyzések, amelyek az ICP-d által keresett kérdésekre válaszolnak. Eredeti adatokat tartalmazó kutatási riportok. Webinárok, amelyek egy készséget vagy keretrendszert tanítanak. Közösségi posztok, amelyek hozzájárulnak az iparági beszélgetésekhez; egy másolható közösségimédia-ötletekből álló gyűjtemény segít egy kis csapatnak rendszeresen posztolni. A közös szál az, hogy a TOFU-tartalom segít az érdeklődőnek jobban megérteni a problémáját anélkül, hogy bármilyen konkrét megoldást ajánlana. A B2B SEO marketingről szóló útmutatónk megmutatja, hogyan válaszd ki ezeket a kérdéseket pipeline-érték szerint, a B2B videómarketing pedig az egyes szakaszokhoz illő videótípusokat tárgyalja.
A TOFU a későbbi szakaszok szempontjából is számít, mert eldönti, hogy egyáltalán bekerülsz-e a vásárló mérlegelési körébe, amikor elkezd értékelni. Egy olyan szállító, akitől a vásárló soha nem olvasott semmit, ritkán kerül fel a szűkített listára.
Miért pattan vissza a TOFU-forgalom: az általános weboldal problémája
Rengeteg B2B csapat jól kezeli a TOFU tartalmi oldalát: a cikkek rangsorolnak, az útmutatókat letöltik, a webinárok megtelnek. Aztán a forgalom egy olyan weboldalba ütközik, amelyet egyetlen átlagolt látogatóra terveztek. Arról, hogy hol törnek el a B2B inbound programok, külön részletesebben írunk.
Példa: egy középvállalati SaaS-marketinges és egy nagy gyártócég üzemeltetési vezetője ugyanarról a konverzióoptimalizálásról szóló bejegyzésről kattint át a kezdőlapra. Ugyanazt a hero-t, ugyanazokat az esettanulmányokat és ugyanazt a CTA-t látják. Egyikük sem lát semmit a saját helyzetéről, és a legegyszerűbb következő lépés a vissza gomb.
A tartalom egy konkrét problémára íródott; a forgalmat fogadó weboldal általános. Több tartalom nem zárja be ezt a rést. Az igen, ha a következő oldalt relevánssá teszed a látogató számára.
Hogyan javítja a weboldal-perszonalizáció a TOFU-konverziót
A TOFU látogatóknak szóló weboldal-személyre szabás úgy működik, hogy a rendelkezésre álló adatjelek alapján az oldalt ahhoz a kontextushoz igazítja, amellyel a látogató érkezett. Az ismertségi szakaszban lévő látogatóknál az adatjelek jellemzően korlátozottak (még nem töltöttek ki űrlapot, és nem kerültek kapcsolatba az értékesítéssel), de elég adat van ahhoz, hogy érdemi változtatásokat lehessen végezni.
Hivatkozó forrás. Ha egy látogató egy B2B analitikáról szóló blogcikkből érkezett, a kezdőlap a hero szekcióban kiemelheti az analitikai képességeket, és analitikához kapcsolódó esettanulmányokat hozhat elő. A látogató folytonosságot lát az őt érdeklő tartalom és a weboldal között, ahová érkezett.
Cégadatok. A látogatóazonosítás segítségével már az első oldalbetöltéskor az IP-címből megállapíthatod a látogató cégét, iparágát és méretét. A gyártóipari cég látogatója gyártóipari felhasználási eseteket lát. A fintech látogató megfelelőségközpontú üzenetet. Az oldal releváns, mielőtt a látogató egy szót is elolvasna.
Földrajzi hely. A regionális termékekkel, megfelelőségi követelményekkel vagy helyi esettanulmányokkal rendelkező B2B cégek a látogató földrajzi helyéhez igazíthatják a tartalmat. Egy európai látogató GDPR-releváns üzenetet lát. Egy amerikai látogató amerikai ügyfelek logóit.
Tartalomfogyasztási minták. Azoknál a visszatérő látogatóknál, akik korábbi látogatásaik során TOFU-tartalmakat fogyasztottak, a weboldal felismerheti a mintát, és a mérlegelési szakasz tartalmai felé fordulhat. Aki három blogbejegyzést olvasott el a látogatóazonosításról, előrébb tart, mint aki először jár az oldalon. A weboldalnak ezt tükröznie kell.
Ezek egyikéhez sem kell űrlapot kitölteni. Együtt viszont lehetővé teszik, hogy az oldal folytassa a beszélgetést, amelyet a tartalom elkezdett, ahelyett hogy újrakezdené.
TOFU-tartalmak hozzárendelése perszonalizált élményekhez
A hatékony TOFU-személyre szabás egy hozzárendelési gyakorlattal kezdődik. Minden előállított TOFU-tartalomhoz határozd meg, mit lásson a látogató, ha átkattint a weboldaladra.
Építs egy mátrixot. A bal oldalon sorold fel a legfontosabb ICP-szegmenseidet (iparág, cégméret vagy szerepkör szerint). Felül sorold fel azokat a fő fájdalompontokat, amelyekre a terméked megoldást ad. Minden cella egy tartalom–élmény hozzárendelést jelent.
Szemléltető példa egy B2B személyre szabási platformra (az esettanulmány-cellák a szükséges bizonyíték típusát nevezik meg, nem valódi eredményeket):
| Alacsony konverziós arányok | Általános weboldalas élmény | Nincs rálátás a látogatókra | |
|---|---|---|---|
| Középvállalati SaaS | Hero: „Alakíts több SaaS-weboldal-látogatót demóvá.” Esettanulmány: egy SaaS-ügyfél demóarány-eredménye. | Hero: „A megfelelő üzenet a megfelelő SaaS-vásárlónak.” Esettanulmány: egy SaaS-cég személyre szabási eredményei. | Hero: „Nézd meg, mely SaaS-cégek látogatják az oldaladat.” Esettanulmány: SaaS pipeline látogatóazonosításból. |
| Nagyvállalati gyártóipar | Hero: „Konvertáld a termékkatalógusod forgalmának nagyobb részét.” Esettanulmány: egy gyártócég ajánlatkérési eredménye. | Hero: „Egy oldal, öt vásárlótípus, mindegyiknek a megfelelő üzenet.” Esettanulmány: egy gyártócég személyre szabási bevezetése. | Hero: „Tudd meg, mely cégek böngészik a katalógusodat.” Esettanulmány: egy gyártócég pipeline-ja a látogatói adatokból. |
Ez a leképezés biztosítja, hogy a TOFU-tartalom (az adott fájdalompontokról szóló blogbejegyzések, útmutatók, webinárok) egy személyre szabott weboldal-élményhez kapcsolódjon, amikor a látogató megérkezik. A tartalom a megfelelő közönséget vonzza. A weboldal pedig úgy konvertálja őket, hogy ugyanazt a beszélgetést folytatja.
TOFU tartalomtípusok, amelyek a személyre szabást táplálják
Nem minden TOFU-tartalomformátum járul hozzá egyformán egy személyre szabott tölcsérhez. Azok a formátumok működnek a legjobban, amelyek azonosítható forgalmat generálnak, és jeleket adnak a szegmentáláshoz.
A SEO-optimalizált blogbejegyzések konkrét keresési lekérdezésekből hoznak organikus forgalmat. Maga a lekérdezés is jelzés. Aki „B2B látogatóazonosításra” keres rá, más dolgok érdeklik, mint aki „landing page A/B tesztelésre”. Ha a perszonalizációs platformod ki tudja olvasni a hivatkozó kulcsszót vagy az érkezési oldalt, a blogforgalom gazdag szándékadat-forrássá válik.
A kutatási jelentések és iparági adatok egy konkrét szakmai közönséget vonzanak. Ha valaki letölt egy jelentést a gyártóipar digitális átalakulásáról, ismered az iparágát és az érdeklődését. Ez az adat a látogató profilját gazdagítja, és alakítja, mit lát a következő látogatásán.
A webinárok és események gazdag űrlapadatokkal (cég, szerepkör, iparág) járó regisztrációkat hoznak. Ezek az adatok közvetlenül a CRM-be vagy CDP-be kerülnek, és a következő weboldal-látogatáskor elérhetők a perszonalizációhoz. Aki ABM-webinárra regisztrált, annak a következő látogatáskor ABM-specifikus üzeneteket mutathatsz. Személyes eseményekhez a rendezvényi leadgyűjtésről szóló útmutatónk a standos oldalt mutatja be.
A LinkedIn-tartalom szakmai kontextussal hoz minősített B2B forgalmat. A LinkedIn-bejegyzések UTM-paraméterei jelezhetik a témát és a közönséget, így a landing page aszerint alkalmazkodhat, melyik bejegyzés hozta a látogatást. Ezeket a linkeket egy UTM-építővel készítsd, hogy minden bejegyzés ugyanazt az elnevezést használja.
A kulcselv: minden TOFU érintési pontnak olyan adatpontot kell generálnia, amely relevánsabbá teszi a következő weboldal-látogatást. Így a tartalommarketing egyszeri ismertségnövelő taktikából halmozódó személyre szabási bemenetté válik.
Végigvezetés: TOFU kampány személyre szabott folytatással
Egy szemléltető példa: hogyan futtathat egy közepes méretű analitikai cég marketingcsapata egy TOFU-kampányt, amely a tartalmat személyre szabott weboldal-élményekhez köti. A cég és a számok kitaláltak.
1. lépés: azonosítsd a problémát
Az értékesítési hívásokból visszatérő téma rajzolódik ki: az érdeklődők nem értik, mennyi bevételt veszítenek a nem követett weboldal-látogatók miatt. Ez ismertségi hiány, nem termékkérdés. TOFU terület.
2. lépés: készítsd el az alaptartalmat
A csapat egy 2500 szavas útmutatót ír: „Mennyibe kerül valójában a vállalkozásodnak a névtelen weboldal-forgalom.” A cikk ad az olvasóknak egy számítást, amelyet a saját számaikkal futtathatnak le (havi látogatók, a soha nem konvertálók aránya, ezek közül az ICP-be illők aránya, tipikus üzletérték), elmagyarázza a problémát, és végigveszi a kezelésének módjait: IP-alapú azonosítás, űrlapoptimalizálás és szándékalapú célzás. Termékajánlás nélkül.
3. lépés: állíts be perszonalizált landing élményeket
Azoknak a látogatóknak, akik a cikk elolvasása után érkeznek a weboldalra, a csapat két személyre szabott élményt hoz létre. A SaaS-cégként azonosított látogatók egy SaaS-látogatóazonosításról szóló hero szekciót látnak egy SaaS-esettanulmánnyal. A gyártó- vagy ipari cégként azonosított látogatók egy katalógus-látogatókövetésről szóló herót látnak egy gyártóipari esettanulmánnyal. Mindenki más az alapértelmezett kezdőoldalt látja.
4. lépés: terjeszd és terelj rá forgalmat
A marketingvezető LinkedIn-posztban végigveszi a számítást, linkkel a cikkre. A csapat egy tömörített változatot ajánl fel egy B2B marketing szakkiadványnak, és kiküldi a cikket a hírlevéllistájára.
5. lépés: mérd a perszonalizáció hatását
Minden szegmens egy részét visszatartják, és ők az alapértelmezett főoldalt látják. A tervezett minta elérése után a csapat összehasonlítja a demókérési arányt a perszonalizált oldalt látó SaaS-látogatók és a visszatartott csoportba került SaaS-látogatók között, és ugyanezt teszi a gyártóiparral is. Azt a szegmenst, ahol a változat nem veri meg a visszatartott csoportot, visszaállítják az alapértelmezettre. Magánál a cikknél az organikus látogatásokat, a hírlevél-feliratkozásokat és azt követik, hány olvasó látogat később mérlegelési szakaszhoz tartozó oldalakat, vagy kerül értékesítési beszélgetésbe.
TOFU mutatók, amelyek számítanak, ha personalizáció is van a képben
A szokásos TOFU mutatók (forgalom, visszafordulási arány, oldalon töltött idő) továbbra is relevánsak, de a személyre szabás egy újabb réteget ad. Külön kell mérned a TOFU tartalom teljesítményét és a személyre szabott weboldal konverzióját.
Cikkenkénti organikus forgalom. Cikkenként kövesd, ne csak az egész oldalra, mert egy erős cikk elfedhet többet, amelyek soha nem rangsoroltak. Az elvárásokat a saját korábbi cikkeidből állítsd be, ne egy általános növekedési rátából. A TOFU cikkek helyezései más oldalakról érkező linkektől is függenek; ez az útmutató a SaaS linképítésről bemutatja, hogyan szereznek ilyet a szoftvercégek.
Konverziós ráta szegmensenként a személyre szabott oldalakon. Ezt a mutatót adja hozzá a személyre szabás. Hasonlítsd össze a személyre szabott élményt kapó látogatók konverziós rátáját ugyanannak a szegmensnek egy visszatartott csoportjával. Ez elkülöníti a személyre szabás hatását a szegmens természetes konverziós viselkedésétől.
Tartalom–látogatás folytonosság. A TOFU tartalmat fogyasztó látogatók hány százaléka látogat el ugyanabban a munkamenetben vagy 30 napon belül egy termék- vagy árazási oldalra? A személyre szabásnak növelnie kell ezt a számot, mert a weboldal-élmény folytatja a beszélgetést, amelyet a tartalom elkezdett.
Hírlevél- vagy tartalomfeliratkozások. Mérd cikkenként a cikkolvasóból lett feliratkozók arányát, és hasonlítsd össze a cikkeket egymással. A TOFU-oldalakon érdemes a perszonalizált CTA-kat (a feliratkozási ajánlat a látogató iparágához vagy érdeklődéséhez igazítva) az általános ajánlattal szemben tesztelni. A hírlevél működtetéséhez lásd a B2B marketing hírlevelekről szóló playbookunkat.
Elköteleződés a hosszú tartalmakon. Vesd össze az átlagos elköteleződési időt a cikk hosszával: ha egy 2000 szavas útmutató jóval egy percen belül elveszíti az olvasókat, a legtöbben a bevezető után távoznak. A görgetési mélység események megmutatják, hol állnak meg.
A TOFU–MOFU híd: a personalizáció mint összekötő szövet
A mérlegelés felé vezető út nélküli ismertség elpazarolja a tartalmat. A TOFU-ból MOFU-ba való átadásnál akad el sok B2B tartalomprogram, és a személyre szabás az egyik módja annak, hogy ezt az utat kiépítsd.
Személyre szabott lead magnetek. Ahelyett, hogy minden cikk alján egy általános „Iratkozz fel a blogunkra” CTA állna, kínálj valamit, ami az adott cikk értékét bővíti, és illik a látogató szegmenséhez. Egy gyártóipari látogató, aki a weboldal-konverzióról olvas, gyártóipari konverziós benchmark táblázatot kap ajánlatként. Egy SaaS látogató SaaS demóoldal-optimalizálási checklistet. Az ajánlat egyszerre releváns az elolvasott tartalomhoz és a látogató helyzetéhez.
Szegmensspecifikus nurturing-szekvenciák. Ha valaki feliratkozik, a nurturing-útvonalnak tükröznie kell, amit tudsz róla. Egy nagyvállalati pénzügyi szolgáltatóként azonosított látogató, aki letöltött egy megfelelőségről szóló útmutatót, a biztonságra, a megfelelésre és a nagyvállalati bevezetésre fókuszáló nurturing-folyamatot kap, nem egy általános „üdv a hírlevelünkön” szekvenciát. A szekvenciát úgy építsd fel, hogy néhány e-mailen át, néhány hétre elosztva a probléma megismertetésétől (TOFU) a megoldások feltárásáig (MOFU) haladjon.
Retargeting szegmenshez illő MOFU-tartalommal. Állíts be retargeting közönségeket a TOFU-oldalak látogatásai és a szegmensadatok alapján. Egy gyártóipari látogató, aki a látogatóazonosításról és cégkövetésről olvasott, gyártóipari összehasonlító útmutatóval kerül újracélzásra, nem általános termékdemó-hirdetéssel.
Progresszív profilozás a tartalmi elköteleződésen keresztül. Kövesd, mely TOFU témákkal foglalkozik az egyes feliratkozók. Aki három cikket olvas az analitikáról, annak más a MOFU útja, mint annak, aki ABM-stratégiáról olvas. Az elköteleződési adatokkal finomítsd a személyre szabott élményt minden további látogatáskor.
TOFU a különböző B2B vertikumokban
A TOFU-tartalom és a terjesztési stratégia iparáganként eltér. A perszonalizációs rétegnek ezeket a különbségeket kell tükröznie.
B2B SaaS. A vevők digitális bennszülöttek, sokat kutatnak, és szkeptikusak a szállítói állításokkal szemben. A blogbejegyzések és benchmark riportok jól teljesítenek. A LinkedIn az elsődleges terjesztési csatorna. Számíts több tartalmi érintésre, mielőtt egy prospect MOFU anyaggal foglalkozna. A személyre szabás oldalán a SaaS-vevők az adatgazdag üzenetekre és a hasonló cégekkel való összevetésre reagálnak. Mutass nekik a saját méretükhöz tartozó benchmarkokat. A csatornák kiválasztásáról és teszteléséről lásd: marketingcsatornák a B2B-ben.
Gyártóipar és ipar. A vevők gyakorlatiasak és időszűkében vannak. Technikai mélységet akarnak, nem marketinges csillogást. A whitepaperek és alkalmazási útmutatók hitelességet építenek. A szaklapok több TOFU forgalmat hoznak, mint a közösségi média. Szabd személyre ezeknek a látogatóknak a weboldal-élményt technikai nyelvezettel, mérnöki fókuszú esettanulmányokkal és letölthető PDF-formátumokkal (ezek a vevők belsőleg PDF-eket osztanak meg a beszerzéssel).
Szakmai szolgáltatások. A bizalom és a szakértelem mindennél fontosabb. A gondolatvezető tartalmak és a szabályozási elemzések szaktekintélyként pozicionálják a cégedet. Az érdeklődők ajánlásokon és szakmai hálózatokon keresztül találnak rá a TOFU-tartalmakra. Ezeknek a látogatóknak iparágspecifikus szabályozási tartalommal, partnerlogókkal és a szakterületi tudást jelző minősítésekkel szabd személyre a weboldalt.
Gyakori TOFU-hibák, amelyeket a perszonalizáció kijavít
Több tipikus TOFU-hibára közvetlen személyre szabási megoldás létezik.
Túl korán túl sales-központúnak lenni. A termékbrosúrának ható TOFU tartalom elbukik, mert az érdeklődők még nem állnak készen az értékelésre. A personalizáció ezt úgy oldja meg, hogy a TOFU tartalom tisztán oktató marad, miközben a weboldal-élmény a mérlegelési szakasz tartalmai felé tereli a látogatót, amikor az adatok készenlétet jeleznek.
Mindenkinek ugyanaz az utókövetés. Ha minden TOFU leadnek ugyanazt a nurture e-mailt küldöd, figyelmen kívül hagyod azt a kontextust, amely hozzád hozta őket. A perszonalizáció minden leadet a fogyasztott tartalom és az elérhető firmográfiai adatok alapján szegmensspecifikus útvonalra irányít.
Nincs út az ismertségtől a mérlegelésig. Sok csapat úgy készít TOFU-tartalmat, hogy nincs mechanizmusa a közönség megragadására és gondozására. A személyre szabott CTA-k, a szegmenshez illő lead magnetek és az alkalmazkodó weboldalélmények megteremtik ezt a mechanizmust anélkül, hogy minden tartalomhoz kézi munkát kellene hozzáadni.
Rossz tartalom rossz közönségnek. A TOFU-tartalom széles közönséget vonzhat, de a weboldalnak relevancia szerint kell szűrnie. Ha egy startup látogatónak nagyvállalati üzenetet mutatsz (vagy fordítva), elpazarolsz egy minősített látogatást. A személyre szabás biztosítja, hogy a weboldalas élmény a látogató tényleges profiljához illeszkedjen, akkor is, ha a TOFU-tartalom tág célzású volt.
Önmagát erősítő TOFU-rendszer felépítése
A tölcsér tetejét célzó marketing akkor hozza a legjobb eredményt, ha rendszerként működik, nem egymástól független tartalmak gyűjteményeként. Minden TOFU-cikk forgalmat generál. A forgalom látogatói adatokat termel. Az adatok személyre szabott weboldal-élményeket táplálnak. Ezek az élmények a tudatossági szakaszban lévő látogatókat leadekké alakítják. A leadek szegmensspecifikus nurturing-folyamatokba kerülnek. A nurturing-folyamatok pedig a mérlegelés és a vásárlás felé viszik a leadeket.
Egy cikk, amely tovább rangsorol, még sokáig a megjelenése után is táplálja ezt a hurkot, ezért a rendszer többet ér bármely egyes tartalomnál. A Markettailor összekapcsolja a látogatóazonosítási és a szegmentálási réteget, amelyekre ez épül, így a névtelen TOFU-forgalom látogatónkénti kézi munka nélkül kaphat szegmenshez illő oldalakat.
Kezdj egy ICP-szegmenssel, egy fájdalomponttal és egy horgonycikkel. Építsd meg a személyre szabott oldalt, amely ezt folytatja, mérd ezt a szegmenst egy visszatartott csoporttal szemben, és csak ezután adj hozzá szegmenseket és tartalmat.
