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营销大咖说 | 角色营销(Role based Marketing)B2B营销中的联系人策略

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“张总,您好,我是XX公司的销售小王啊,您方便我明天来找您汇报下工作么?”

“小王您好,不好意思我刚刚转到其他部门去了,现在这摊事情是李总来负责了”

“……谢谢您啊,我们继续保持联系吧”。

以上场景每天都会出现,这也是B2B和B2C营销的一个本质差别:B2C营销的目标是具体的“人”,不管这个“人”如何变化,以往的营销都会在这个“人”身上留上印记。而B2B营销的目标却是采购决策链上的具体“岗位”,这些“岗位”上的人是会变化的,所以经常会出现广告主做了无数努力,好不容易打动了客户关键决策人,转瞬就需要重新再来一次。

笔者以前看过的几个数字和一些项目经验:

  • 中国中小企业的平均寿命是3年
  • 每年会有30%的人员更换雇主或岗位
  • 清洗完的联系人数据,一年后的电话接通率仅为30%

国内市场变化迅速,因此B2B数据的衰老速度是远高于国外成熟市场的,最终造成在国内B2B数据营销中,投在数据清洗本身的费用比率要远高于其他国家。以维护30万企业100万联系人的B2B营销数据库为例,要达到电话接通率超过40%,需要保持20%的数据年度刷新率,数据清洗的年度投资超过500万人民币。

如何找到CRM中联系人数量和质量的有效平衡点呢?

角色营销(RBM, Role based marketing)是B2B数据营销中联系人级别的理论,回答的是两个问题:

1. CRM中联系人的数据维护和使用优先级的问题

2. B2B个性化营销(”Personalized campaign”)的落地问题。B2B的营销内容制作比B2C艰难的多,无法实现B2C千人千面的营销场景,B2B制作营销内容的最小颗粒度,只能做到针对不同的”职位”讲述不同的内容。

RBM在实际使用中会和ABM(Account Base Marketing)等企业级B2B数据营销理论有所交叉,在针对中小客户和大客户营销的含义会有不同。

针对大客户的角色营销:

在政,教,医疗和大型企业内部有着复杂的采购决策链,一个项目的审批可能会涉及到使用方,实施方,财务方,审批方,甚至第三方专家等各种角色,对于广告主来说,CRM的联系人数据层面需要解决三个问题:

1. 确认采购决策链上的核心职位

下图是来自Gartner,以一个大公司的IT部门为例的理想组织架构,列举了差不多30个子部门。对于B2B的IT设备广告主来说,一个大公司IT部门下面可能有成千上万员工,但绝大部分并不在采购决策链中。广告主需要结合调研和行业专家的输入,找到采购决策链中正确的部门和有决策权的正确职位。需要提醒的是,不同级别的职位有不同的审批权,级别高的联系人的营销价值,不一定优于级别低的联系人。

在确定这些核心职位后,可以把已掌握的联系人数据匹配进去,了解已有联系人数据的价值,作为后期数据清理的优先级。同时也能知道缺失的重要职位联系人数据,通过外部采购进行补充。

考虑到不同细分行业有着截然不同的采购决策链,对于决策链上核心职位的判别需要长时间的积累和打磨。

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2. 职位标准化标签的建立

以下几个职位哪个级别会高点?

  • 首席信息官
  • 信息中心主任
  • 科技处处长
  • 信息化工作办公室主任
  • IT部总经理
  • 金盾办公室主任

其实以上都是在不同行业扮演CIO角色的称谓,他们在企业采购决策链中的作用和营销价值是一样的。

在营销活动提取客户数据的过程中,业务侧的市场经理经常会要求“这次活动目标是CIO”,但是关于”CIO”的定义就会比较模糊了。数据营销人员需要将不同行业的客户职位进行定义和标准化。以下IT行业常用job role(职位角色)分类:

  • CEO:企业一把手,主要销售行业解决方案,咨询等战略性产品
  • CXO:各部门总监,负责各部门各自需求的审批
  • CFO:财务侧决策人
  • CIO:IT部门一把手
  • ITM:IT部门的中层经理,负责IT项目的规划,实施和运维
  • LOB:业务侧的中层,IT系统实际使用者,也是需求的发起者

为不同的联系人打上Job Role的标签同样需要结合调研或者行业专家的输入,了解这些关键角色在不同行业的称谓,比如上文提到不同行业的CIO称谓。在实际数据收集和清理过程中,就能仅凭名片上印的称谓,知道联系人的价值。在之后的数据使用中,可以通过Job Role找个标签,找到和营销内容匹配的客户联系人角色。

3. 个性化营销内容和角色的匹配

在采购决策链上的各个角色有着不同的痛点,如果营销只是一味介绍产品本身的优势并不能打动所有的角色

  • 对于使用方介绍产品简单好用
  • 对于实施和维护方介绍产品易于维护,故障率低
  • 对于财务方介绍价格优势(低价)或者长期保值(高价)
  • 对于决策方介绍行业案例或者企业战略上的作用

这些基于Role based标签进行的个性化营销,使得B2B的营销更加有针对性,而能打动客户

针对中小客户的角色营销:

  • 企业名称:上海XX信息咨询有限公司
  • 所在行业:咨询业
  • 公司总机:021-654321XX
  • 地址:上海市XX路XX号XX室
  • 联系人姓名:张X
  • 联系人职务:信息中心主任
  • 手机号码:189XXXXXXXX
  • 电子邮件地址:zhangX@XXX.com
  • 客户营销许可方式:电子邮件同意,手机外呼同意

以上是一条完整的客户数据,经过呼叫中心数据核实后的市场价大约30人民币,按照中国有1000万中小企业计,要获取每个客户一个关键决策人数据,再考虑每年超过30%的人员变化,这样的客户联系人数据投资是任何一家广告主无法承担的。

此外,传统B2B CRM的架构(例如Siebel,Salesforce)都是先企业(account)后联系人(contact)的,广告主有很多渠道只能获取字段非常有限的数据(例如网站订阅),除了能确认的电子邮件地址,微信号等有限字段,客户手工输入的大部分字段(例如企业名称,规模等)精准度非常差。这些数据收集回来因为缺失对应企业数据,会面临无法录入CRM的问题。

换种思路,一个中小企业的采购决策人,无论在哪家公司,都会和采购决策链有一定关系,他/她的工作性质是不会有很大改变的,那就意味着在采集和管理中小企业客户数据的时候,只要确定联系人是正确的角色,这些联系人所在企业并非那么重要。在建立中小企业客户数据库的时候,可以按照以下的金字塔结构执行。

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1. 海量联系人:来源于各种营销渠道,数据除联系方式外其他字段缺失或不可信,在CRM中全部挂在一个虚假的企业名称下,不花费成本进行主动数据清洗,不需要去寻找联系人对应企业信息。当长期营销没有反馈的时候,从数据库中批量删除。

2. 精准联系人:当海量联系人通过参加线上线下会议等营销方式产生反馈,而获取对应企业信息,同样不主动进行数据清洗,但是不进行删除。

3. 用户联系人:当产生商机或者销售的客户下的联系人,需要定期进行数据清理。

4. 海量联系人退出:有些CRM是按照数据量进行收费,同时短信,电子邮件的发送也会产生成本,对于长期没有反馈的海量联系人定期进行删除。

5. 联系人提升:在不同层级的联系人,根据联系人是否有营销反馈,是否有商机和销售,在CRM中进行不同操作。

笔者著作《大数据营销:如何利用数据精准定位客户及重构商业模式》


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