签约制造营销代理前必问的关键问题清单
经营制造企业倾注大量时间、精力与能量。许多老板感到无余力营销业务。但若想提升制造销售、增业务，必须对营销做出承诺。
与营销代理合作能分担重压，让您专注经营，而由他们处理建立/强化在线形象等事务——内容营销、邮件营销、SEO、社媒等战术。
市场上渴望提供服务的营销公司众多——更渴望拿您的钱。如何筛选、选定适配制造业务的营销代理？关键在于问对问题。
签约前必问问题
我真的需要与制造营销代理合作吗？
先自问：是否该雇佣营销代理？
视情况而定。
若口碑推荐与冷电足以维持现状，且您对结果满意，可能不需要代理。但若想增长、或现有努力仅能勉强维持，投资营销能驱动更多线索、赢新业务。
为助您判断，我们制作了流程图测试。
您在制造企业合作方面有何经验？
多数数字营销代理能助公司在线卖更多消费品（如鞋）。但您卖的不是鞋。
极少代理拥有工业领域经验，熟悉您的特定产品与服务——这经验至关重要。 工业营销是独特学科，由漫长采购周期与特定B2B买家/工程师受众驱动。
故选代理前，必问：合作过哪些工业公司——特别是您细分市场的？他们如何助客户对齐工业采购周期？了解其画像定向方法。
能展示过往服务制造商的案例吗？
买家找供应商时，过往表现是决策最关键因素。找代理同理。
索要过往作品——电子书、博客、网站、PPC广告、完整战役。确保作品能正面、准确反映您业务。
比作品本身更关键的是作品产出的结果。了解代理过往为客户交付何种成果——更好排名、流量增涨、线索增多、营收增长。询问是否有满意客户名单可佐证工作质量与影响。客户证言与评价对验证合作意愿与预期结果至关重要。
团队中有工业工程师吗？
对许多工业企业——无论定制/产品/零部件制造商、服务商——工程师是赢新业务的最佳切入点。工程师通常驱动采购与寻源，其背书能助您中标。
遗憾的是，连接工程师极具挑战，许多代理无法逾越。工程师思维、工作、运作模式迥异于其他决策者——甚至B2B决策者——传统代理不懂与之共鸣。
谁比工程师更能打破壁垒、助您连接工程师？
若代理真专精制造业，团队必有工业工程师与工业营销师并肩，打造真正共鸣工程师的营销策略。
能讲讲您的交付流程吗？
买家期望您交付顺畅、一致、无故障，您对代理应同标准。
代理应提供战术建议助达目标，按优先级与时序高层级勾勒建议。还应识别成功最关键要素，给出执行计划。
简单说，签约前您应知预期。若仍模糊、或代理不预先提供建议，或应另觅伙伴。
如何衡量结果？
“不可衡量，不可管理。”若代理无法衡量影响，别让他们管工业营销。
收集、分析、行动于数据的能力是营销成功关键。故您必须理解每个潜在营销伙伴在以下方面的路径：
- 工具： 跨数字营销渠道与战术使用的工具与软件
- 指标： 持续监控追踪的具体指标。术语满天飞，别陷术语丛林——追求具体，确保全盘看懂
- 专长： 无对人驾驭，最佳工具指标皆废。深入了解将服务您账户的团队：认证、资质、实战经验
- 报告： 透明度是成功伙伴关系基石。您应定期、持续掌握营销工作与结果，信息应清晰易懂。索要相关服务样本报告
制造商新资源：查看2020工业营销基准，对标您的努力
建立合作伙伴关系后必问问题
数据在哪里？
数据是支撑工业制造营销代理为您业务产出ROI的关键。数据是代理伙伴让公司掌握变化与结果的方式。搜索排名、网站流量、转化率等指标应定期监控追踪。
无营销数据，您不知真在付费买什么。代理绝对应为所有努力捕获此信息，并在您询问时呈现。若代理不定期追踪战役数据，要求立即启动。
我的流量合格度如何？
多数代理合作聚焦提升SEO排名与网站流量。但流量不平等。本月网站新增5万命中若无买家，毫无意义。为付费流量未带来增量销售，投资值得吗？
延伸阅读： 驱动高质量网站流量分步指南
代理目标应为引入真实、活跃、在市工业买家。问题一的数据将支撑流量质量。还要确保报告数据不含无价值机器人流量干扰。
续约考量期必问问题
一切奏效吗？
高层营销统计可能是您最关心的，但线索与新客户才决定业务成败。工业营销代理有时难清晰展示努力与真实业务结果（达成或未达成）的关联。
机会智能工具如Thomas WebTrax能连接这些关键点。它赋予企业追踪、识别、触达在市买家、发掘营销ROI可能遗漏的隐形线索的能力。
还能为我做什么？
企业常从工业营销公司按菜单选服务。可能要新工业网站、一两本电子书，便找营销伙伴提特定需求。伙伴是乐于提供最低限度，还是寻找更多助您成功的路径？
代理伙伴应聚焦增值，能随您变化需求扩展服务。PPC、视频开发、重定向等领域能在现有营销基础上构建改进，助达目标。
与制造营销代理伙伴同行
那么，您是代理的绝佳匹配，还是需战略数字营销战术补充现有努力？
这些问题应助您锁定适配制造/工业公司的工业营销代理。
确保伙伴拥有基于咨询式方法的验证过的成功交付模型，愿花时间了解您公司与目标，识别达成目标的最佳战术。
您应预期代理致力透明、依赖数据驱动决策、持续改进结果。
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