Понимание персонализации в маркетинге B2B
Персонализация в маркетинге B2B относится к практике адаптации маркетинговых усилий и коммуникаций к индивидуальным целевым аккаунтам, лицам, принимающим решения, и влиятельным лицам в этих аккаунтах. В отличие от маркетинга B2C, где персонализация часто фокусируется на отдельных потребителях, персонализация B2B нацелена на организации и вовлекает множество заинтересованных сторон, каждая из которых имеет уникальные потребности и проблемы.
В сфере B2B персонализация не ограничивается обращением к получателю по имени в электронном письме. Она охватывает более широкий спектр действий, включая персонализированные рекомендации по контенту, индивидуальные маркетинговые сообщения, индивидуальные продажи и индивидуальные предложения продуктов. Цель состоит в том, чтобы создать релевантный и привлекательный опыт, который резонирует с конкретными бизнес-целями и болевыми точками каждого целевого аккаунта.
Роль данных в персонализации
Данные — это основа, на которой строятся успешные стратегии персонализации. Маркетологи B2B имеют доступ к широкому спектру точек данных, которые можно использовать для получения информации о целевых аккаунтах и создания высокорелевантных сообщений. Источники данных включают:
Данные фирмы: Информация о компании, например, ее размер, отрасль, местоположение и годовой доход. Данные фирмы помогают маркетологам сегментировать целевые аккаунты и персонализировать охват соответствующим образом.
Поведенческие данные: данные, полученные из онлайн-поведения потенциального клиента, такие как посещения веб-сайта, модели потребления контента и взаимодействие с маркетинговыми электронными письмами. Эти данные имеют решающее значение для понимания интересов потенциального клиента и этапа его пути к покупке.
Технографические данные: информация о технологическом стеке, используемом компанией, включая программное обеспечение, оборудование и цифровые инструменты. Понимание технологий, используемых потенциальным клиентом, может помочь адаптировать маркетинговые сообщения, подчеркивающие преимущества совместимости и интеграции.
Данные о намерениях: сигналы, указывающие на намерение потенциального клиента приобрести продукт или услугу. Данные о намерениях собираются из онлайн-поведения, например, поиска определенных ключевых слов, посещений страниц продуктов и взаимодействия с контентом конкурентов. Это мощный инструмент для выявления потенциальных лидов и создания целевых сообщений.
Использование технологий для расширенной персонализации
Технология играет решающую роль в обеспечении расширенной персонализации в маркетинге B2B. Несколько инструментов и платформ могут помочь маркетологам автоматизировать и масштабировать свои усилия по персонализации. Вот некоторые из наиболее эффективных технологий для персонализации:
Платформы данных клиентов (CDP): CDP агрегируют данные Ресурс телефонных номеров Афганистана из различных источников для создания единого профиля клиента. Объединяя данные в единое представление, CDP позволяют маркетологам предоставлять более персонализированный опыт по разным каналам.
Искусственный интеллект и машинное обучение: алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения анализируют огромные объемы данных для выявления закономерностей и прогнозирования будущего поведения. Эти знания можно использовать для предоставления персонализированного контента, рекомендаций по продуктам и таргетированной рекламы.
Инструменты автоматизации маркетинга: Платформы автоматизации маркетинга позволяют маркетологам доставлять персонализированные сообщения в масштабе. Эти инструменты могут автоматизировать кампании по электронной почте, публикации в социальных сетях и другие маркетинговые мероприятия на основе предопределенных триггеров и поведения пользователей.
Системы динамической доставки контента: эти системы позволяют маркетологам создавать контент, который динамически меняется в зависимости от профиля и поведения зрителя. Например, веб-сайт может отображать различные тематические исследования или записи блога для разных пользователей в зависимости от их отрасли или предыдущих взаимодействий с брендом.
Предиктивная аналитика: Инструменты предиктивной аналитики используют исторические данные для прогнозирования будущих результатов. Маркетологи могут использовать эти инструменты для прогнозирования того, какие потенциальные клиенты с наибольшей вероятностью конвертируются, и нацеливать их на персонализированные сообщения и предложения.
Создание структуры персонализации
Для эффективного внедрения расширенной персонализации в маркетинге B2B важно разработать структурированную структуру. Вот пошаговый подход к построению структуры персонализации:
Определите свои цели: начните с постановки четких целей персонализации. Чего вы хотите добиться с помощью своих усилий по персонализации? Обычные цели включают в себя повышение вовлеченности, улучшение показателей конверсии и повышение удержания клиентов.
