Se seu negócio tem foco em Leads, a qualificação é um ponto fundamental! E se essa qualificação e filtragem dos leads pudesse ser mais automática?

Com esse artigo, temos o objetivo de ajudar a entender como o tipo de email no sign up (cadastro no formulário) influencia nas vendas. Assim, permitir o cálculo de um valor monetário para cada tipo de lead e retornar essa informação para as plataformas de anúncio: Google e Facebook Ads.

 

Desafios da Qualificação em Marketing

Um dos maiores desafios entre Marketing e Vendas é entender quão qualificados são os leads e como otimizar as campanhas de mídia paga para que elas tragam cada vez mais leads qualificados.

Muitos anunciantes criam formulários com diversos campos e, com base nas respostas, tentam gerar um valor para cada lead. O maior problema com essa prática é a subjetividade e falta de dados para fundamentar os parâmetros.

Neste artigo, analisaremos um caso real, com os leads cadastrados no site da Pareto através do processo de Sign Up na nossa plataforma, onde na primeira etapa já pedimos o e-mail do usuário:

O objetivo é analisar os e-mails cadastrados e chegar a um valor monetário para cada lead. O critério é bem simples: comparar o impacto nas vendas dos e-mails não profissionais (gmail.com e hotmail.com, por ex.) versus e-mails profissionais (que usam o domínio de uma empresa, como [email protected]).

 

Como o e-mail é um campo fundamental em qualquer formulário, esse método é útil para qualquer empresa B2B! 

Para realizar todo o processo, nós utilizamos o Pipedrive, plataforma usada para gerenciar todo o pipeline de vendas e o Google Tag Manager, onde definimos os valores de conversão que serão enviados para o Google e Facebook Ads.

Analisando dados para o período selecionado, vemos que quase um terço das vendas vêm de e-mails não profissionais, sendo que o domínio profissional representa 68% das vendas:

Agora, olhando para a receita recorrente gerada, aproximadamente 29% vem de e-mails não profissionais:

Analisando através do “tamanho” dos clientes, o comportamento permanece. Mas os clientes de empresas menores (classificados como HPO), surpreendentemente, possuem menos vendas com e-mails não profissionais do que os clientes maiores (classificados como SPO).

Para esse estudo, vemos que e-mails não profissionais dos seguintes domínios Gmail e Hotmail representam aproximadamente 88% do total.

Analisando a quantidade de vendas segmentada por tipo de e-mail, a representatividade do e-mail Não Profissional diminui em relação à análise anterior. De qualquer forma, a variação é pequena. De 32% para 29% e de 29% para 23%.

Cálculo do Valor do Lead e Fluxo de Venda

Para o cálculo do valor do Lead, é preciso compreender o ciclo de venda. Há leads que acabaram de entrar em validação ou qualificação, por exemplo. Por isso, para esse estudo eles foram desconsiderados, pois não houve tempo para fechamento.

Como o Ciclo de Venda (Deal Duration, no Pipedrive) é de 27 dias, olhando para o ano todo de 2020 e também para o trimestre atual (último trimestre de 2020, quando o estudo foi concluído), vamos arredondar para 30 e considerar o funil até 30 dias atrás:

OBS.: Os valores a seguir foram editados para preservar o sigilo, por isso se referem a valores em Unidades Monetárias (UM) fictícias.

  • Won Deals Value: 41.14.000 UM
  • Valor por Lead: 6.875 UM

Aqui também foram incluídos os deals criados nos últimos 30 dias e que fecharam antes disso.

OBS.: Os valores a seguir foram editados para preservar o sigilo, por isso se referem a valores em Unidades Monetárias (UM) fictícias.

  • Won Deals Value: 29.810.000, UM
  • Valor por Lead: 4.840 UM

Análise de Leads fechados por Tipo de E-mail (12 meses)

Agora queremos analisar o Valor por Lead segmentado pelo Email Type apresentado e analisado acima.

Com o funil de conversão segmentado, foi possível ao valor monetário de cada tipo de lead usando como critério o e-mail do usuário cadastrado.

Lembrando que os valores da tabela foram editados para preservar o sigilo, por isso se referem a valores em Unidades Monetárias (UM) fictícias.

Conclusão

Portanto, quanto vale um lead de um e-mail profissional versus um e-mail não profissional?

Neste exemplo vimos que o lead com e-mail profissional vale mais de 7x o valor do não profissional. 

É importante ressaltar que o e-mail não profissional também tem seu valor. Esse é o principal ganho da análise. Agora não precisamos assumir que ele não vale nada ou atribuir um valor aleatório. De tempos em tempos, você poderá analisar novamente e atualizar esses valores para o seu negócio especificamente.

[AVANÇADO] Como configurar esse Valor de Lead no Google Tag Manager (GTM)?

Agora mostraremos como configurar o valor de conversão de acordo com o Email Type de forma estática. Portanto, caso os seus resultados mudem ao longo do tempo, é importante que atualize o valor definido no GTM.

Outra alternativa é deixar o valor dinâmico sendo atualizado automaticamente conforme novas vendas forem ocorrendo no Pipedrive. Assim é como fazemos aqui na Pareto.

Caso tenha interesse, basta contratar o Add-on CRM Integration através do Pareto Ads em Upgrade. Se ainda não for cliente Pareto, pode entrar em contato com nosso time através do nosso site.

Configuração do Código

Primeiro precisamos consultar o e-mail cadastrado no formulário, e para isso, usaremos a Variável do GTM. Através de uma função de Javascript, consultamos o campo e recolhemos seu valor. Como por exemplo: 

function() {

var inputField = document.getElementsByClassName(“email”)[0];

return inputField.value || “”; }

Essa função retorna o que foi escrito no campo e agora conseguimos atribuir uma nota ao que foi escrito. A partir disso, é realizada uma consulta externa a mais de 2000 domínios de e-mails gratuitos em todo o mundo. Essa consulta externa é importante para não aumentar o tempo de carregamento de página, caso a consulta fosse feita direto no GTM, teríamos que dividir o script em pelo menos 17 partes, o que aumenta consideravelmente o número de tags. 

Consultando o domínio utilizado no cadastro do Lead, atribuímos outra variável com base na pontuação do estudo apresentado acima. Ficando com a seguinte função: 

function() {

  return {{listagemEmails}}.find(function(emailDomain) {

   return {{emailcookie}}.includes(emailDomain);

  }) ? 31.02 : 225.64; }

Após criar a pontuação para os tipos de e-mails, não podemos esquecer de colocar como valor nas tags das plataformas para possibilitar a otimização das campanhas por valor de conversão (e uso da métrica ROAS). 

 

Bitnami