然后还有人口统计数据，这些数据可以识别目标市场中人员的详细信息，例如年龄范围、收入水平、教育程度和性别等等。所有这些数据都有助于细分目标列表并确定在营销和销售工作中要追求的目标。但如果您是像 Demandbase 这样的 SaaS 公司，您还需要考虑有关潜在客户的第三种信息：技术图表数据。
什么是技术图表数据？
技术图表数据是有关公司已采用的技术堆栈的信息。当您利用这种类型的洞察时，您就能了解业务的核心动力。从中您可以了解到您自己的基于技术的产品或服务如何与这些技术相辅相成。我们可以利用对目标账户的了解来提高目标市场的参与度和转化率。
Scott Brinker 的《营销技术格局超级图表》（2020 年）展示了营销技术格局多年来的变化。它在市场上拥有大约 8000 种技术。（自 2011 年以来增长了 5233%！）
随着市场环境不断扩大以满足我们开展业务的需求，现在比以往任何时候都更重要的是了解我们目标市场的技术堆栈是什么样的，以确保我们优先考虑正确的账户。
运用技术图表数据
在营销和销售工作中，有多种方法可以利用技术图表数据，但为了使本博客简洁，我们将重点介绍前四种方法。
您可以使用技术图表数据来：
对账户进行评分和优先排序；
完善理想客户档案（ICP）；
精准细分账户，方便销售和营销推广；
传递高度个性化的营销信息。
1. 利用技术图表数据对账户进行评分和优先排序
技术图表数据最重要的用途之一是对要关注的账户进行评分和优先排序。例如，如果您的解决方案与某项特定技术（如营销自动化系统 (MAS)）配合得特别好，那么可以为其分配一个分数范围，范围从 0 到 100。使用您已优化集成的 MAS 的公司可以获得 100 分。随着 MAS 价值的降低，分数也会降低。没有 MAS 的账户将获得 0 分。
找到帐户的“适合度”分数
您可以针对每项对您的业务至关重要的技术进行此练习，意大利电话号码资料 为每个帐户分配数据点分数。最终的技术分数可以添加到其他分数中，包括公司统计和人口统计分数。所有三个分数的总和可以作为帐户的总“适合度”分数。一旦您获得了每个帐户的适合度分数，您就可以根据它们成为客户的倾向对它们进行排名。
让你的人工智能完成工作
此外，技术图表数据可用于人工智能算法，以识别最佳客户。例如，Demandbase One 预测分析和管道预测分数会查看过去六个月的机会以及公司统计数据、技术统计数据、营销自动化活动、意向活动和网站活动，以帮助预测帐户转化为机会的可能性。然后，销售人员可以专注于管道预测分数较高的帐户，以联系并达成交易。
简而言之，将技术图表数据纳入您对账户的评分和优先排序方式中，可以为您提供另一个数据点来支持您的评分模型。
2. 技术图表数据完善理想客户档案
技术图表数据的另一个实际应用是完善理想客户档案 (ICP)。一旦您确定了过去合格帐户和最佳客户的技术图表特征，您就可以将该技术图表档案纳入您的 ICP。
在完善 ICP 时，请考虑客户的信息技术支出及其技术购买行为。通过收集这些情报，您可以专注于具有更高收入潜力的客户。
与我们在 Demandbase One Pipeline Predict 评分中使用技术图表的方式类似，我们也使用技术图表信息来为帐户创建资格评分。资格评分揭示了帐户与理想客户资料的匹配程度。通过在此模型中使用技术图表数据，我们基本上是在说，过去合格的帐户具有类似的技术资料，因此该帐户符合您的 ICP 并成为客户的可能性更高。
