Программное обеспечение для анализа маркетинговых данных — это категория платформ, разработанных для того, чтобы помочь организациям B2B выявлять, исследовать и расставлять приоритеты в отношении целевых клиентов, используя данные для анализа. Эти инструменты объединяют информацию из множества источников, включая фирмографические базы данных, технографические профили, сигналы намерений и данные о взаимодействии, чтобы создать подробную картину потенциальных клиентов. Цель состоит в том, чтобы позволить командам маркетинга и продаж сосредоточить свои усилия на клиентах, которые с наибольшей вероятностью совершат конверсию, взаимодействовать с ними с помощью правильных сообщений и выбирать наиболее подходящее время для взаимодействия с ними для достижения максимального эффекта.
Рост популярности маркетинга, ориентированного на конкретных клиентов (account-based marketing), как доминирующей стратегии B2B, подстегнул развитие платформ анализа клиентских данных. Традиционные подходы к маркетингу, основанные на привлечении потенциальных клиентов, где отдельные контакты обрабатываются в рамках масштабных кампаний, уступили место моделям, ориентированным на конкретных клиентов, где целые закупочные комитеты в целевых организациях вовлечены в скоординированные, персонализированные усилия. Программное обеспечение для анализа клиентских данных обеспечивает основу данных, которая делает этот подход возможным, предоставляя командам информацию, необходимую для понимания того, какие компании активно изучают соответствующие решения, какие технологии они используют в настоящее время, насколько велики и структурированы их организации, и кто может быть ключевыми лицами, принимающими решения в этих организациях.
Рынок решений для анализа клиентских аккаунтов быстро расширяется, и платформы предлагают все более сложные возможности сбора, анализа и активации данных. Некоторые инструменты в основном ориентированы на обогащение данных и профилирование компаний, в то время как другие делают упор на сигналы поведенческих намерений, указывающие на то, когда целевой аккаунт активно заинтересован в конкретном решении. Понимание различий между этими подходами, а также более широкого спектра функций, имеет важное значение для выбора платформы, соответствующей стратегии вашей организации, ориентированной на работу с конкретными аккаунтами. В этом руководстве рассматриваются основные преимущества, сегменты пользователей, типы платформ, функции и критерии оценки, которые важны при выборе программного обеспечения для анализа клиентских аккаунтов в маркетинге.
Почему стоит использовать программное обеспечение для анализа маркетинговых данных: ключевые преимущества, которые следует учитывать.
Программное обеспечение для анализа маркетинговых данных решает фундаментальные проблемы согласования маркетинга и продаж в сегменте B2B. Преимущества выходят за рамки простого доступа к данным, меняя подход организаций к выявлению возможностей и распределению ресурсов на протяжении всего цикла получения дохода. Наиболее значимые преимущества включают:
Точное таргетирование и приоритизация клиентов
Платформы анализа клиентских аккаунтов позволяют организациям выйти за рамки догадок при выборе целевых аккаунтов. Сочетая фирмографические данные, такие как размер компании, отрасль, доход и местоположение, с технографической информацией об используемом компанией технологическом стеке, команды могут создавать идеальные профили клиентов, основанные на данных, а не на предположениях. Сигналы намерений добавляют еще один уровень, показывая, какие аккаунты активно изучают темы, связанные с вашим продуктом или услугой. Такой многомерный таргетинг гарантирует, что маркетинговые бюджеты и усилия по продажам будут направлены на аккаунты с наибольшей вероятностью конверсии.
Улучшенное согласование продаж и маркетинга
Одна из самых распространенных проблем в B2B-организациях — это несогласованность между отделами продаж и маркетинга относительно того, с какими клиентами и когда следует работать. Программное обеспечение для анализа клиентских данных предоставляет общую базу данных, на которую могут полагаться обе команды, устраняя разногласия по поводу качества и готовности клиентов. Когда маркетинг выявляет клиента, демонстрирующего явные признаки заинтересованности, и обогащает ее фирмографическим контекстом, отдел продаж получает квалифицированного и контекстуализированного потенциального клиента, а не просто имя. Такое общее понимание приоритетов и статуса клиента улучшает сотрудничество и снижает трения между отделами, отвечающими за получение дохода.
Повышение коэффициента конверсии за счет персонализации.
Обобщенные сообщения дают обобщенные результаты. Программное обеспечение для анализа клиентских данных предоставляет командам подробную информацию, необходимую для персонализации сообщений на уровне отдельных клиентов и пользователей. Понимание отраслевых проблем целевой компании, текущей технологической среды, недавних событий, связанных с привлечением финансирования, или организационных изменений позволяет маркетологам и продавцам создавать сообщения, демонстрирующие актуальность и понимание. Такой уровень персонализации неизменно приводит к более высоким показателям вовлеченности, более продуктивным диалогам и, в конечном итоге, к лучшим показателям конверсии на всем протяжении воронки продаж.
Эффективное распределение ресурсов
Циклы продаж B2B часто бывают длительными и ресурсоемкими, включают множество точек контакта, заинтересованных сторон и этапов принятия решений. Попытки привлечь клиентов, которые вряд ли приведут к конверсии, приводят к пустой трате времени, бюджета и энергии команды. Платформы анализа клиентских данных помогают организациям избежать этой траты, оценивая и ранжируя клиентов на основе соответствия и намерений, что позволяет руководству распределять ресурсы пропорционально качеству возможностей. Это повышение эффективности особенно ценно для организаций с ограниченным штатом сотрудников отдела продаж или маркетинговыми бюджетами, которым необходимо получить максимальную отдачу от ограниченных ресурсов.
Сокращение времени выхода на рынок.
Программное обеспечение для анализа клиентских аккаунтов, выявляя уже существующих и готовых к взаимодействию клиентов, сокращает начальные этапы цикла продаж. Вместо того чтобы тратить месяцы на работу с уже заинтересованными клиентами, команды могут сосредоточиться на тех, кто уже проявил интерес, проявив активность в процессе поиска информации. Такое ускорение процесса на начальном этапе воронки продаж напрямую приводит к сокращению времени получения дохода и более предсказуемому формированию воронки продаж.
Кто использует программное обеспечение для анализа маркетинговых данных?
Программное обеспечение для анализа маркетинговых данных — это, прежде всего, инструмент для B2B-сектора, предназначенный для организаций, которые продают товары и услуги другим компаниям в рамках продуманных циклов закупок. Наиболее распространенные сегменты пользователей включают:
B2B-маркетинговые команды
Основными пользователями платформ анализа клиентских данных являются маркетинговые команды, отвечающие за генерацию спроса, программы маркетинга на основе целевых клиентов и таргетинг кампаний. Эти специалисты используют данные для создания целевых списков клиентов, сегментации аудитории для персонализированных кампаний, запуска рекламы, ориентированной на конкретных клиентов, и измерения вовлеченности на уровне отдельных клиентов. Специалисты по маркетинговым операциям также используют эти платформы для обогащения и очистки существующих данных о клиентах в CRM-системах. Автоматизация маркетинга систем.
Представители по развитию продаж
Специалисты по развитию продаж используют информацию о клиентах для исследования целевых компаний перед началом взаимодействия, выявления нужных контактов в организации и адаптации своих сообщений на основе имеющихся данных о текущих потребностях и интересах клиента. Данные о намерениях особенно ценны для команд специалистов по развитию продаж, поскольку помогают им определить приоритетность контактов и предоставляют темы для начала разговора, основанные на реальном поведении клиента в процессе поиска информации.
Команды по управлению доходами и аналитике
Специалисты по управлению доходами используют платформы анализа клиентских аккаунтов для поддержания качества данных во всей технологической инфраструктуре, построения моделей оценки аккаунтов и создания отчетов, которые связывают аналитические данные по аккаунтам с результатами воронки продаж и доходами. Эти команды, как правило, отвечают за интеграцию данных анализа аккаунтов с CRM-системами, системами автоматизации маркетинга и инструментами бизнес-аналитики для создания единого представления о взаимодействии с аккаунтами и их развитии.
Корпоративные отделы продаж
Специалисты по корпоративным продажам, управляющие сложными и дорогостоящими сделками, используют аналитику по клиентам для построения организационных структур, определения членов закупочного комитета и отслеживания активности клиентов на протяжении длительных циклов продаж. Понимание того, какие отделы в рамках целевого клиента изучают актуальные темы, какие конкурентные решения они используют в настоящее время и как меняются их организационные приоритеты, помогает корпоративным продавцам разрабатывать комплексные стратегии работы с клиентами и взаимодействовать с заинтересованными сторонами в нужное время с правильным сообщением.sage.
Различные типы программного обеспечения для анализа маркетинговых данных
В сфере аналитики учетных записей представлено несколько различных категорий платформ, каждая из которых делает акцент на разных типах данных и сценариях использования:
-
Поставщики фирмографических и технологографических данных: Эти платформы специализируются на создании подробных профилей компаний на основе фирмографических характеристик, таких как отрасль, размер компании, выручка, местоположение и корпоративная иерархия, а также технологической информации о программном обеспечении и технологических продуктах, используемых компанией. Этот тип инструментов является основополагающим для создания идеальных профилей клиентов и списков целевых клиентов. Команды используют фирмографические и технологические данные для выявления компаний, наиболее соответствующих характеристикам их клиентов, и для понимания конкурентной технологической среды в целевых компаниях.
-
Платформы данных о намерениях: Платформы, анализирующие намерения пользователей, отслеживают поведение в интернете при поиске информации, чтобы выявлять аккаунты, активно изучающие темы, связанные с продуктами или услугами поставщика. Эти инструменты обычно собирают данные о моделях потребления контента с тысяч B2B-сайтов, платформ отзывов и исследовательских публикаций. Анализ намерений помогает организациям выявлять заинтересованность в покупке на ранних этапах и расставлять приоритеты в работе с аккаунтами, которые в данный момент находятся на стадии рассмотрения покупки.
-
Платформы оркестрации на основе учетных записей: Эти комплексные платформы сочетают в себе агрегацию данных с автоматизацией рабочих процессов и возможностями управления кампаниями. Помимо простого предоставления аналитической информации, они позволяют командам действовать на основе этой информации, запуская рекламные кампании, последовательности электронных писем, задачи продаж и уведомления в зависимости от поведения учетных записей и пороговых значений оценки. Платформы управления предназначены для координации маркетинговых и сбытовых мероприятий, ориентированных на конкретных клиентов, по всем каналам.
Особенности программного обеспечения для анализа маркетинговых аккаунтов
Функционал платформ анализа учетных записей значительно различается у разных поставщиков, но основные возможности подразделяются на несколько четко определенных категорий. Понимание как стандартных, так и отличительных функций помогает покупателям оценивать платформы в соответствии со своими конкретными требованиями.
Стандартные функции
Идентификация и профилирование учетных записей
Наиболее важной характеристикой является способность выявлять и создавать исчерпывающие профили целевых клиентов. Это включает в себя агрегирование фирмографических данных, информации о корпоративной иерархии, контактных данных ключевых сотрудников, а также базовой финансовой и операционной информации. Профили должны быть точными, актуальными и доступными в формате, интегрируемом с последующими инструментами.
Технографическая разведка
Технографические данные показывают, какое программное обеспечение и технологические продукты в настоящее время использует целевой клиент. Эта информация ценна для позиционирования на рынке, выявления возможностей интеграции и понимания уровня развития существующей технологической среды потенциального клиента. Технографическая информация обычно собирается посредством веб-сканирования, партнерских программ по сбору данных и исследований на основе опросов.
Обнаружение и обогащение контактной информации
Помимо данных на уровне учетных записей, командам необходимо выявлять и связываться с конкретными лицами в целевых организациях. Функции поиска контактов предоставляют имена, должности, адреса электронной почты, номера телефонов и профили в социальных сетях лиц, принимающих решения, и влиятельных лиц в учетных записях. Возможности обогащения данных поддерживают актуальность и полноту этой контактной информации, постоянно обновляя записи по мере того, как люди меняют должности или организации.
Отслеживание сигналов намерения
Мониторинг и интерпретация сигналов о намерениях совершить покупку в интернете — ключевая функция многих платформ анализа поведения пользователей. Эти сигналы формируются на основе моделей потребления контента, поискового поведения, активности на сайтах с отзывами и других цифровых действий, указывающих на то, что пользователь активно ищет решения в определенной категории. Сигналы о намерениях обычно оцениваются и представляются в виде трендовых тем или индикаторов всплеска активности.
Интеграция CRM и системы автоматизации маркетинга
Данные об учетных записях наиболее ценны, когда они беспрепятственно интегрируются в системы, где работают отделы маркетинга и продаж. Стандартная интеграция с основными CRM-платформами и инструментами автоматизации маркетинга позволяет передавать данные об учетных записях, сигналы о намерениях и расширенную контактную информацию непосредственно в существующие рабочие процессы без ручного ввода данных или импорта файлов.
Основные характеристики, на которые следует обратить внимание
Прогнозируемая оценка аккаунтов
Передовые платформы используют машинное обучение для оценки учетных записей на основе вероятности конверсии, объединяя данные о соответствии с поведенческими сигналами для создания приоритетных списков учетных записей. Прогнозная оценка выходит за рамки простых моделей, основанных на правилах, выявляя закономерности в исторических данных о выигрышах/проигрышах, которые могут быть неочевидны для аналитиков-людей. Эта функция особенно ценна для организаций с большими целевыми рынками, которым необходимо сосредоточиться на наиболее перспективных учетных записях.
Оповещения и уведомления в реальном времени
Возможность получать оповещения о значительных изменениях в поведении целевого клиента, таких как всплеск сигналов о намерениях, смена руководства, раунд финансирования или внедрение новой технологии, позволяет командам быстро реагировать на возникающие возможности. Уведомления в режиме реального времени гарантируют, что на важные сигналы будут приняты меры до того, как они устареют.
Аналитика вовлеченности на уровне учетных записей
Понимание того, как целевой аккаунт взаимодействует со всеми маркетинговыми каналами, включая посещения веб-сайта, показы рекламы, взаимодействие по электронной почте и посещение мероприятий, обеспечивает целостное представление о развитии аккаунта. Аналитика на уровне аккаунта объединяет действия отдельных контактов в единый показатель вовлеченности аккаунта, помогая командам оценить, насколько эффективны их усилия в работе с ключевыми клиентами.
Активация пользовательской аудитории
Возможность напрямую передавать списки целевых аккаунтов на рекламные платформы для проведения рекламных кампаний, ориентированных на конкретные аккаунты, является важной функцией активации. Это позволяет маркетинговым командам показывать персонализированные баннерные, социальные и видеообъявления отдельным лицам в целевых аккаунтах, усиливая другие методы взаимодействия и поддерживая прозрачность на протяжении всего процесса покупки.
Важные моменты, которые следует учитывать при выборе программного обеспечения для анализа маркетинговых данных.
Оценка платформ анализа клиентских данных требует тщательного внимания к нескольким факторам, которые существенно влияют на долгосрочную ценность и внедрение:
Точность и охват данных
Ценность любой аналитической платформы полностью зависит от точности и полноты лежащих в её основе данных. Неточная информация о компаниях, устаревшие контактные данные или ненадежные сигналы о намерениях подрывают каждое решение, принятое на основе этих данных. Покупателям следует оценивать качество данных, тестируя платформы на основе уже хорошо известных им учетных записей, сравнивая информацию платформы с проверенными источниками и запрашивая у поставщиков информацию об их методологии сбора данных, частоте обновления и процессах обеспечения качества.
Глубокая интеграция с существующим технологическим стеком.
Программное обеспечение для анализа клиентских данных должно быть тесно интегрировано с CRM-системой, системами автоматизации маркетинга, системами взаимодействия с отделом продаж и т.д. аналитика Инструменты, которые организация уже использует. Поверхностные интеграции, требующие ручного экспорта и импорта данных, создают узкие места и снижают уровень внедрения. Покупателям следует оценить конкретные возможности интеграции для их конкретного технологического стека, включая двустороннюю синхронизацию данных, гибкость сопоставления полей и надежность автоматизированных потоков данных.
Соблюдение требований конфиденциальности и прозрачность источников данных
Поскольку правила защиты данных продолжают расширяться по всему миру, крайне важно понимать, как поставщик решений для анализа учетных записей получает данные и какие меры по обеспечению соответствия он принимает. Покупателям следует интересоваться соответствием поставщика соответствующим нормативным требованиям, методами получения данных, механизмами отказа от обработки данных и правовыми основаниями для обработки предоставляемых данных. Неучет соображений конфиденциальности может подвергнуть организацию регуляторным рискам и нанести ущерб репутации.
совокупную стоимость владения
Платформы для анализа учетных записей часто имеют сложную структуру ценообразования, основанную на количестве пользователей, кредитах данных, объеме сигналов намерения или уровнях интеграции. Понимание общей стоимости владения, включая внедрение, обучение, текущие абонентские платежи и любые другие затраты, имеет важное значение.sageСтоимость услуг, рассчитываемая на основе полученных данных, важна для принятия обоснованного решения о покупке. Покупателям также следует учитывать стоимость снижения качества данных с течением времени и необходимость постоянных инвестиций в платформу для поддержания качества данных.
Программное обеспечение для анализа маркетинговых данных функционирует в рамках более широкой экосистемы технологий получения дохода. Понимание того, как оно связано со смежными категориями, помогает организациям создать интегрированный и эффективный технологический комплекс для выхода на рынок:
Программное обеспечение для управления взаимоотношениями с клиентами
CRM платформы В большинстве B2B-организаций CRM-системы являются основной системой учета данных об учетных записях и контактах. Программное обеспечение для анализа данных об учетных записях передает обогащенные данные и сигналы о намерениях в CRM, предоставляя отделам продаж более полный контекст для взаимодействия с клиентами. Качество интеграции с CRM напрямую влияет на эффективность использования данных в повседневной работе отдела продаж.
Платформы автоматизации маркетинга
автоматизация маркетинга Инструменты используют данные об учетных записях для запуска целевых кампаний, персонализации контента электронных писем и оценки потенциальных клиентов на основе атрибутов на уровне учетных записей. Связь между данными об учетных записях и автоматизацией маркетинга позволяет разрабатывать сложные стратегии кампаний на основе учетных записей, которые координируют обмен сообщениями по каналам электронной почты, рекламы и персонализации веб-сайтов.
Платформы для взаимодействия с продавцами
Участие в продажах Инструменты, управляющие исходящими последовательностями, графиками звонков и email-кампаниями, извлекают выгоду из данных об учетных записях, позволяя торговым представителям расставлять приоритеты в работе с клиентами и персонализировать сообщения. Сигналы о намерениях, передаваемые с платформ анализа учетных записей в инструменты взаимодействия с клиентами, помогают торговым представителям сосредоточиться на тех клиентах, которые с наибольшей вероятностью положительно отреагируют на обращение.
Инструменты бизнес-аналитики и анализа данных
Платформы бизнес-аналитики могут интегрировать данные об учетных записях для создания панелей мониторинга и отчетов, которые связывают информацию об учетных записях с показателями воронки продаж, результатами выручки и рентабельностью маркетинговых инвестиций. Эта интеграция помогает руководителям понять, какие сегменты клиентов приносят наибольшую ценность и дают ли их стратегии, ориентированные на конкретных клиентов, желаемые результаты.
