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Big Data to Big Sales: 预测性分析在B2B营销中的10大应用

大数据和预测性分析技术(Predictive Technology) 并不是什么新鲜事,在金融风控,电子商务,数字广告投放等领域都已经有相当成熟的应用。随着数字经济的发展深入,大数据技术应用将不再局限于以上这些相对新兴的领域,而会全面进入到更传统更核心的业务流程中,比如我们今天将要谈到的B2B销售和营销。
 
由于现代 B2B营销和销售团队已经可以依赖多种技术手段在整个购买旅程中来与客户保持沟通,例如营销自动化引擎的使用就让收集客户在各个接触点的行为数据成为可能,这些大量数据的积累也成为预测性分析技术能够在欧美B2B市场快速获得认知和应用推广的基础。Forrester Research 在2015年的一项调查显示,已经有61% 的企业采用了相关的技术。

 
 
目前国际上主要的几家提供预测性分析技术公司包括Mintigo, Lattice Engine, Everstring, 6Sense, Infer, LeadSpace,Radius等等,感兴趣的朋友可以深入了解,后续我们也会持续为大家分享来自这些行业领导者的最新动态。
 
下面我们就来看看预测性分析技术在B2B营销销售环节中都有哪些重要的应用。
 
 
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。
 
 
 
3 客户细分
根据客户公司特征,个人兴趣,采购决策角色等数据,预测性分析技术也可以帮助营销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
什么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。
 
说了这么多预测性分析强大的功能,其实最根本的先决条件还是要有足够的数据积累,否则再厉害的算法和技术也是无米之炊。因此对于还没有应用营销自动化,CRM,用户数据分析等工具的企业,将营销和销售流程数据化,技术化可能是需要迈出的第一步。
 
 

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2 Comments on “Big Data to Big Sales: 预测性分析在B2B营销中的10大应用

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