预测性分析在B2B市场营销中的应用

现代B2B市场和销售团队使用多种技术手段在整个购买旅程中与客户保持沟通,通过数据积累分析预测客户购买行为。

预测性分析技术在B2B营销中有哪些重要应用:

1、寻找新的潜客来源

预测性技术可以从内部和外部两类数据资源来帮助营销人员发现新的意向客户。一方面根据内部数据库中潜客表现出来的各种特征,预测出哪些人最有希望成交;另一方面持续监测各类可能影响产品销售成交可能性的外部信息, 例如某公司的业务线扩展,新的职位招聘或者管理层的变化等等,及时提示给销售人员。

2、为潜客线索打分(Leads scoring)

线索打分应该是预测性分析技术在B2B营销中最常见的应用。线索打分的基本原理是基于潜客数据(包括职位,公司行业,规模,浏览行为数据等)来判断此线索是否有效,成交的可能性如何,再依据潜客的价值高低给出销售团队跟进的优先级,推送不同类型的营销内容。

传统的线索打分工作是可以用人工来完成的,主要是结合销售团队积累多年的经验来判断哪些客户特征更有可能指向最终的成交并建立计算公式。而预测性分析技术则避免了人工判断可能的偏差,而且可以在静态人口学特征和公司信息的基础上,加入更多行为数据的分析,比如社交媒体互动行为,网站浏览,点击,下载文档等能够代表购买兴趣意向的行为。

下图很好的说明了采用潜客线索打分的必要性和效果。图中绿色的条带代表客户贡献的收益价值,橘黄色的条带代表的是在不同客户身上花费的时间或投入的营销资源。我们可以看到,其实公司的主要收入仅仅来自于一部分最优质的客户,而如果没有一个指标来指导销售团队的时候,为了不错过任何一个可能的大客户,大家往往只能平均分配精力,结果就是浪费大量的资源在质量很低的线索上。

而采用预测性线索打分之后,可以将投入的时间精力与客户潜在的价值匹配起来,比如成交可能性低的客户发送自动化的信息和邮件,而成交价值高的客户则采取销售人员跟进服务的方式。投入资源的优化,将从高价值客户身上获取更多的更持续的收益。

3、客户细分

根据客户公司,个人兴趣,采购角色等数据,预测性分析技术也可以帮助市场和销售团队实现客户细分的应用,尤其是可以对客户购买阶段的动态变化做出比人工更加准确的判断和分析。同时对接广告投放,营销自动化等系统向客户推送更有针对性的营销内容。

4、产品推荐

虽然B2B销售与 个人消费的产品数量相比要少的多,但是仍然可以利用推荐模型来为潜客客户推荐最合适的产品线,或者用于交叉销售,向上销售或者续费等场景。

5、优化客户接触方式

何种沟通渠道对于成交转化最有效?给潜在客户打几次电话是最合适的?基于历史数据的分析,预测性模型也可以对以上问题给出建议,帮助企业既可以控制销售团队人力成本又可达到最佳的客户沟通效果。

6、客户流失预警

预测性分析模型可以识别出有流失风险的客户,同时也可以分析出哪些客户更可能受到优惠折扣的激励而选择续费,这样企业为此付出的成本才能充分得到回报:本来就打算续订的客户无需提供折扣,而且也以免那些有流失风险的客户反倒因为收到续费优惠被提醒才退订。

7、销售应用

以上这些应用领域其实是同时适合营销团队和销售团队的,只要将预测性分析的结果对接到CRM系统中,销售人员即可随时获得客户相关状态变动的提醒,方便及时跟进和接触。

8、客户服务和支持

客服和支持团队也同样可以使用预测性分析模型,与销售和营销流程的原理类似,只是目标换成了预测客户未来最有可能遇到的问题,不同的支持方案可能产生的结果如何。同时,评估一个客户未来能给公司带来的价值也十分重要,因为将最好的支持资源优先提供给最有价值的客户是性价比最高的选择。

9、财务风险预警

及时识别可能拖欠费用或者使用未授权版本软件的客户,避免财务风险。

10、营销效果预测

预测性分析模型可以预测客户对于某个营销信息的即刻反应,此信息对于客户行为的长期作用,以及不同营销信息的积累效应。因此可以指导营销人员选择最佳的营销内容,识别不同营销计划的最佳组合。

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