Como Integrar Campanhas de ABM no LinkedIn para Resultados Eficazes

Você já ouviu falar sobre ABM? Essa estratégia pode transformar suas campanhas de marketing B2B. Vamos explorar como integrá-la no LinkedIn e maximizar seus resultados!

Como Integrar Campanhas de ABM no LinkedIn para Resultados Eficazes

Você já ouviu falar sobre ABM? Essa estratégia pode transformar suas campanhas de marketing B2B. Vamos explorar como integrá-la no LinkedIn e maximizar seus resultados!

O que é ABM e por que ele é um divisor de águas no B2B

Pensa comigo: no marketing B2B, não adianta sair atirando para todo lado, certo? É como tentar acertar um alvo com os olhos vendados. O ABM, ou Account-Based Marketing, é exatamente o oposto disso. É uma estratégia de precisão, onde você foca seus esforços nas contas que realmente importam, aquelas que se encaixam perfeitamente no seu perfil de cliente ideal (ICP).

E o LinkedIn, meu amigo, é um campo fértil para isso! Ele já tem recursos de segmentação nativos que te permitem mirar nesses alvos sem precisar gastar uma fortuna com plataformas de martech super caras. Isso significa que seu orçamento fica focado onde realmente importa: nas contas que vão trazer resultado.

Mas, ó, não se engane: campanhas de ABM no LinkedIn podem ser um investimento considerável. Por isso, planejamento e medição cuidadosa são a chave do sucesso. Muita gente acaba caindo na armadilha de focar só em gerar leads (o famoso “fundo de funil”), esquecendo que construir reconhecimento de marca lá no início (o “topo de funil”) é igualmente vital. A verdade é que o ABM brilha de verdade quando essas duas pontas — a de criar consciência e a de capturar a demanda — trabalham juntas, em sintonia.

Estratégias de campanhas no LinkedIn: o experimento que mudou o jogo

Para provar que essa integração de topo e fundo de funil realmente funciona, nossa equipe desenvolveu uma abordagem inovadora no LinkedIn. A ideia era simples, mas poderosa: integrar campanhas de topo de funil com as de geração de leads e, o mais importante, medir como os esforços de reconhecimento de marca influenciam os resultados lá na frente.

Nosso cliente nos forneceu uma lista de mais de 5.800 contas (de um universo de quase 20.000) para segmentar, com base em dados firmográficos, intenção de compra e pontuação de adequação. A partir daí, dividimos essa lista em dois grupos: um de teste e outro de controle, quase meio a meio.

• No grupo de teste: Primeiro, rodamos campanhas de topo de funil no LinkedIn (anúncios de imagem patrocinados com o objetivo de visitas ao site) para “aquecer” essas contas, criando reconhecimento. Depois, entramos com as campanhas de fundo de funil/geração de leads (também anúncios de imagem patrocinados, mas com objetivo de lead gen) para capturar a demanda que havíamos construído.
• No grupo de controle: Essas contas viram apenas os anúncios de fundo de funil/geração de leads.

A segmentação inicial focou em cargos específicos, como cientistas de dados, engenheiros de dados, arquitetos de dados e líderes de plataforma de dados (o cliente, no caso, é uma plataforma SaaS que ajuda a construir pipelines de dados). Depois de aproximadamente seis semanas, fizemos um ajuste: separamos os cargos de cientistas/engenheiros de dados dos arquitetos/líderes de plataforma, pois os primeiros estavam dominando o volume de impressões.

Essa metodologia de teste foi crucial para criar um experimento online controlado, capaz de medir o aumento real (incrementalidade) da mídia paga de topo de funil em campanhas de ABM. Sem um teste assim, é muito difícil atribuir o valor do topo de funil, já que várias equipes (marketing, vendas, sucesso do cliente) frequentemente atuam nas mesmas contas.

Para dividir as 5.800 contas, identificamos grupos que tiveram um volume de leads diário similar nos meses anteriores. Isso nos deu confiança estatística de que qualquer diferença de desempenho seria atribuída à nossa intervenção. Antes do teste, a diferença era mínima (efeito de 0,09% e p-valor de 0,37), mostrando que os grupos eram bem equilibrados.

Nossa hipótese era clara: iniciativas de ABM de topo de funil no LinkedIn ajudam a aumentar o volume de leads das campanhas de fundo de funil. O teste durou 90 dias e usamos o método Causal Impact para medir a variação em sessões e leads ao longo do tempo.

Os resultados que vão mudar sua visão sobre ABM

Com os grupos de teste e controle bem estabelecidos, começamos a rodar nossas campanhas de ABM de topo de funil. E os resultados? Incríveis! Usando o método Causal Impact, conseguimos medir com precisão como as contas de teste se comportaram em comparação com as de controle.

Após um período de 45 dias, descobrimos um aumento de 30% nos leads nas contas de teste em relação às contas de controle, com um p-valor abaixo de 0,05. Isso é super importante, porque significa que a probabilidade de esse efeito ter ocorrido por puro acaso era muito pequena. Em outras palavras, pudemos concluir com confiança que a iniciativa de ABM de topo de funil foi a causa desse aumento significativo!

O relatório de análise detalhou que, enquanto o valor total da variável de resposta foi de 139,00, sem a intervenção, esperaríamos um total de 109,48. Em termos relativos, o aumento foi de +30%, com um intervalo de confiança de 95% entre -2% e +78%. A probabilidade de obter esse efeito por acaso foi de p = 0,039, o que confirma a significância estatística do efeito causal.

Além dos números: medindo o sucesso e a qualidade dos leads

Os resultados desse teste foram tão convincentes que nos levaram a priorizar a integração de campanhas de topo de funil com nossas campanhas de ABM de geração de leads já existentes. E a boa notícia é que estamos replicando esses testes para outros clientes, adaptando a segmentação (por exemplo, por verticais ou regiões geográficas), mas mantendo a mesma estrutura de medição.

Estamos vendo resultados muito positivos e consistentes, especialmente quando as campanhas promovem produtos novos ou particularmente complexos, que se beneficiam enormemente da construção de reconhecimento e educação no início da jornada de compra.

Mas aqui vai um lembrete crucial, e isso é algo que todo mundo no B2B precisa ter em mente: mesmo começando com uma lista ABM super segmentada, gerar leads por si só raramente é o suficiente. Os números contam apenas uma parte da história.

Você precisa ter certeza de que esses leads são qualificados, de alto valor e, acima de tudo, reais. Por isso, recomendamos fortemente que você estabeleça uma forma de medir a pontuação de adequação (fit scoring) dos leads. Isso vai construir confiança na qualidade dos leads incrementais que suas campanhas de ABM estão trazendo.

Ao avaliar a qualidade de um lead, considere fatores como:

• O cargo do contato.
• Métricas de engajamento no site (visualizações de página, tempo de permanência, etc.).
• O tipo e volume de conteúdo consumido.
• O feedback da sua equipe de vendas sobre a qualidade do lead ou a intenção de compra.
• Pesquisas pós-engajamento com prospects ou clientes.

E, para fechar com chave de ouro, crie um ciclo de feedback contínuo. Use todas essas informações para refinar sua segmentação e suas campanhas. Isso vai te ajudar a gerar um impacto ainda maior e mais incremental com suas iniciativas de topo de funil. É um jogo de estratégia e ajuste constante, assim como uma boa corrida!