这种并排比较所带来的

[Reddi2]

洞察让 Piras 的团队能够准确地看到他们的关键决策者对他们的广告的反应，并相应地优化他们的定位和信息传递。他们甚至可以对不同的定位和信息传递进行 AB 测试，以查看它们对实时收入的影响，让他们最直接地了解哪些有效，哪些无效。 Piras 和他的团队利用从 RAR 数据中了解到的所有信息，设计了一项新的 LinkedIn 策略，该策略会向关键决策者传达他们认为效果最好的条款。


这项新活动取得了巨大成功：Net Zero Now 能够证明其在六个月内实现了 rcs 数据韩国 倍的广告支出回报率 (ROAS)。 Net Zero Now 的成功故事说明了 RAR 改变游戏规则的价值：它为营销人员提供所需的收入信息，将他们的营销直接与底线结果联系起来。 为什么收入信息对于收入归因至关重要 历史上，BB 营销人员之所以无法将自己的努力与所获收入挂钩，是因为收入数据存在于组织的 CRM 中。


这使得收入数据与营销数据隔绝，难以进行一对一比较 — 尤其是在比较有用的时间范围内。 RAR 通过将 LinkedIn 互动数据（如点击次数、浏览次数和分享次数）与 CRM 中的销售数据关联起来，解决了这个问题。营销人员和销售团队成员可以直接将 LinkedIn 互动数据与实时销售指标（如收入、ROAS 和潜在客户转化率）进行比较。