Quels sont les problèmes que StackAdapt résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
Excellente question. Pour moi, StackAdapt résout principalement trois défis clés dans les campagnes médias payantes des clients :
1. Atteindre des audiences B2B très spécifiques à grande échelle.
Pour des clients comme AEM et LTN, nous ciblons souvent des titres de poste, des industries ou des entreprises très spécifiques. Les données d'intention de StackAdapt, le ciblage par entreprise et les capacités d'audience superposées nous permettent d'aller au-delà du ciblage standard de LinkedIn et d'atteindre les décideurs plus tôt dans la phase de recherche.
2. Combler la performance entre le haut et le milieu de l'entonnoir.
La recherche capte la demande, mais StackAdapt nous aide à la générer. Nous l'utilisons pour accroître la notoriété et générer du trafic qualifié via le natif et l'affichage, puis nous retargetons les utilisateurs à forte intention pour les pousser vers des réservations de démonstrations ou des inscriptions à des événements. Cela comble le fossé entre la notoriété et la conversion.
3. Segmentation plus propre et tests de performance.
Nous sommes capables d'isoler les audiences (par exemple, segments d'intention actualisés vs segments hérités) et de garder les campagnes séparées pour évaluer la performance sans perturber ce qui fonctionne déjà. Cette flexibilité est cruciale lorsque les délais sont serrés et que les budgets comptent.
Dans l'ensemble, StackAdapt nous donne plus de contrôle sur la précision du ciblage, plus de flexibilité dans les tests, et une meilleure visibilité sur la façon dont les efforts en haut et milieu de l'entonnoir influencent les conversions en aval. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.