استراتژی های خود را با داده های عملی قدرتمند کنید

در زمینه بازاریابی B2B، هوشمندی تقاضا تلفیقی از داده‌ها از منابع مختلف است که از طریق یک لنز عملی برای ارائه بینش‌های حیاتی فیلتر شده‌اند.

این داده ها را می توان برای پیش بینی تقاضای مشتری و اجرای استراتژی های هدفمند برای تعامل با سهامداران کلیدی مورد استفاده قرار داد.

به زبان ساده، هوشمندی تقاضا به تیم های بازاریابی و فروش امکان می دهد تا افراد علاقه مند، چرایی علاقه و احتمال تبدیل آنها را شناسایی کنند. با این حال، به دست آوردن این داده ها می تواند چالش برانگیز باشد.

در این مقاله، بهترین روش ها را برای منبع یابی، تجزیه و تحلیل و به کارگیری اطلاعات تقاضا برای به حداکثر رساندن بازگشت سرمایه (ROI) به اشتراک می گذارم.

اهمیت جمع آوری داده های عملی و استفاده موثر از آن

هزینه فرصت های از دست رفته به دلیل داده های قدیمی یا ناقص می تواند به سرعت به میلیون ها نفر برسد. زمان و منابع سرمایه گذاری شده در کمپین هایی را در نظر بگیرید که سرنخ های منسوخ یا مخاطبین با اطلاعات محدود را هدف قرار می دهند.

با میانگین طول عمر داده‌های احتمالی فقط 9 ماه – اغلب به دلیل تغییرات مکرر شغل و عنوان – تکیه بر داده‌های قدیمی اتلاف وقت و تلاش است.

فقط 16% از بازاریاب هایی که برای تحقیقات بازار سال 2024 خود ما مصاحبه کردند، از اطلاعات پیشرفته خریدار و حساب کاربری برای اطلاع از استراتژی های فروش و بازاریابی خود استفاده می کنند.

این یک فرصت قابل توجه برای استفاده از داده ها برای تعیین دقیق حساب ها و شخصیت های مناسب – کسانی که واقعاً برای راه حل های شما واجد شرایط هستند – برای دسترسی موثرتر نشان می دهد.

برای افزایش عملکرد تقاضا، تیم‌های فروش و بازاریابی به داده‌های به‌روز و قابل اجرا نیاز دارند که رفتار و ترجیحات خریدار را در سفر خریدشان به دقت منعکس کند.

بدون این بینش، کمپین‌های پرورشی موفق نمی‌شوند و باعث می‌شوند که مشتریان بالقوه به طور کامل از قیف فروش شما ناپدید شوند و اغلب باعث می‌شوند که آنها به سمت یک رقیب سوئیچ کنند.

داده های عملی چیست؟

داده‌های عملی را به‌عنوان بینش‌های بی‌درنگ در نظر بگیرید که قصد، رفتار و ترجیحات احتمالی را آشکار می‌کنند، در حالی که از تحلیل‌های پیش‌بینی نیز پشتیبانی می‌کنند.

این نوع داده‌ها نکات ارزشمندی را در مورد مشتریان بالقوه ارائه می‌کنند و به شما کمک می‌کنند تا نقاط دردناک آن‌ها را شناسایی کنید و دسترسی خود را به‌طور مؤثر تنظیم کنید.

با اطلاعات دقیق و به‌موقع، می‌توانید پیام‌هایی را ایجاد کنید که با چالش‌های احتمالی فعلی طنین‌انداز شده و تعامل را برای راه‌حل‌های خود افزایش دهید.

منابع اطلاعاتی تقاضا عبارتند از:

• داده های فنی: شناسایی فناوری‌های بالقوه برای کشف فرصت‌هایی برای افزایش سهم کیف پول فناوری شما.
• داده های تعامل: بینش از تعاملات وب سایت، فعالیت وبلاگ، رسانه های اجتماعی، و ارتباطات ایمیل.
• پرسونای خریدار و پروفایل های کلیدی حساب: مشخصات دقیق مخاطبان هدف موجود، تصمیم گیرندگان و حساب های کلیدی.
• داده های قصد خریدار: نشانه های رفتاری، مانند جستجوهای مکرر یا دانلودهای مرتبط با راه حل های خاص، نشان دهنده آمادگی برای خرید یا حداقل علاقه خریدار به راه حل های شما است.
• تجزیه و تحلیل تبدیل های موفق: بررسی رفتارها و الگوهای تبدیل های موفق برای اطلاع رسانی اطلاعات تقاضای آینده.
• میانگین اندازه معامله و درآمد: میانگین اندازه معامله می تواند به عنوان معیاری برای فرصت های فروش آینده عمل کند.
• ارزش طول عمر مشتری (CLTV): تیم های موفقیت مشتری می توانند ویژگی های مشترک مشتریان بالقوه را که بالاترین درآمد بلندمدت را ایجاد می کنند، شناسایی کنند.

نکته کلیدی این است که این منابع داده های متنوع را در یک سیستم تقاضای هوشمند یکپارچه کنیم – سیستمی که نشان می دهد تعامل در کجا در قیف و از طریق کدام کانال اتفاق می افتد تا پیش بینی کند که در آینده در کجا ممکن است رخ دهد.

این رویکرد پتانسیل بسیار زیادی برای سازمان‌ها دارد تا استراتژی‌های تعامل دقیق و به‌موقع را که منجر به نتایج معنی‌دار می‌شود، ایجاد کند – زیرا آنها می‌توانند خریداران مناسب را با مرتبط‌ترین پیام‌ها در زمان بهینه درگیر کنند.

نحوه جمع آوری داده های اطلاعاتی تقاضا

ایجاد پایگاه داده اختصاصی شما را قادر می سازد تا رفتارها و روندهای بازار را ردیابی کنید و استراتژی هایی را برای رسیدگی موثر به آنها توسعه دهید.

بهترین منابع اطلاعاتی برای پایگاه داده شما عبارتند از:

• داده های شخص اول: اطلاعاتی که مستقیماً از کانال های شما جمع آوری می شود، از جمله وب سایت، رسانه های اجتماعی، رویدادها و تجزیه و تحلیل مدیریت ارتباط با مشتری (CRM).
• شرکای داده: شرکای داده تأیید شده می توانند به داده های با ارزش، قصد، رفتار و فناوری شخص اول دسترسی داشته باشند.
• تیم های رو به مشتری: بینش‌های حاصل از فروش، بازاریابی و تیم‌های موفقیت مشتری، دیدگاه‌های دست اول ارزشمندی را در مورد مشتریان فعلی ارائه می‌دهد.
• مشارکت جامعه: از ابزارهای گوش دادن اجتماعی و تجزیه و تحلیل احساسات برای درک آنچه مشتریان آنلاین می گویند و جمع آوری بینش از نظرات استفاده کنید.
• نظرسنجی و بازخورد: مستقیماً از مشتریان در مورد نیازها و نقاط درد آنها بپرسید تا به اطلاع رسانی خود اطلاع دهید و راه حل های خود را اصلاح کنید.

این بینش ها را با تجزیه و تحلیل معیارهای صنعت و گزارش های رقبا که با مخاطبان هدف شما هماهنگ است، تقویت کنید. اگر بودجه شما اجازه می دهد، سرمایه گذاری در تخصص متخصصان خارجی را در نظر بگیرید.

ترکیب این منابع به شما کمک می کند تا یک نمایه اطلاعات جامع تقاضا ایجاد کنید.

چگونه چارچوبی برای جمع آوری، تجزیه و تحلیل و به کارگیری هوش تقاضا بسازیم

در زیر یک چارچوب سه مرحله ای برای توسعه استراتژی هوشمندی تقاضای شما آورده شده است:

1. ایجاد یک پایگاه داده برای هوشمندی تقاضا

اولین قدم شما در استفاده از هوش تقاضا به عنوان یک محرک رشد، جمع آوری بینش از سراسر سازمان و ایجاد یک مجموعه داده ایمن و متمرکز در ابزاری مانند CRM یا انبار داده است.

هدف این است که یک دید یکپارچه از مشتری بالقوه و داده های حساب خود ایجاد کنید که به راحتی توسط تیم های رو به مشتری شما قابل دسترسی باشد.

روی اطلاعات ضروری کمپین مانند نقاط درد و داده‌های هدف تمرکز کنید، که می‌توانند برای اصلاح اطلاعات تقاضای شما آزمایش شوند.

سیگنال‌های قصد می‌توانند افزوده‌ای ارزشمند باشند زیرا به بازاریابان کمک می‌کنند تا رفتار بالقوه را درک کنند تا بتوانند خدمات را با دقت بیشتری مطابق با نیازهای خریدار تنظیم کنند.

قبل از آزمایش مجموعه داده خود، باید خانه داری را انجام دهید:

• از نرم افزار پاکسازی خودکار داده ها یا هوش مصنوعی برای شناسایی موارد تکراری و خطاها استفاده کنید.
• فیلترها و معیارهایی را برای برجسته کردن عوامل قابل اجرا، مانند محدوده بودجه و خرید اندازه گروه، تنظیم کنید.
• در صورت لزوم، داده‌های خود را با داده‌های مصنوعی یا ثابت غنی کنید.
• اطمینان حاصل کنید که شیوه های داده های شما با قوانین حریم خصوصی منطقه ای مانند GDPR و CCPA مطابقت دارد.

2. راه اندازی، تجزیه و تحلیل، و تنظیم

یک کمپین کوتاه مدت راه اندازی کنید تا اولین مجموعه داده خود را آزمایش کنید و منابع، فیلترها و معیارهای اطلاعاتی تقاضای موجود خود را تأیید کنید. به عنوان مثال، این می تواند به صورت یک کمپین آگاه سازی از طریق ایمیل و رسانه های اجتماعی باشد.

شما باید فرآیندهایی را برای اطمینان از جریان داده ها به تجزیه و تحلیل خود تنظیم کنید، نه تنها برای اندازه گیری نتایج، بلکه برای امکان ارزیابی مداوم و بهبود کیفیت اطلاعات تقاضای شما.

این می تواند توسط:

• گیتینگ محتوا با فرم ها
• ایجاد لینک های ردیابی UTM
• استفاده از نقشه های حرارتی برای اندازه گیری تعامل وب سایت.
• ارسال ایمیل از طریق CRM شما.

هنگامی که کمپین آزمایشی شما کامل شد، نتایج را تجزیه و تحلیل کنید تا داده های خود را بیشتر اصلاح کنید. همچنین ارزش دارد که فرآیندهایی را برای به دست آوردن بازخورد مستقیم از مخاطبان خود اتخاذ کنید، مانند نظرسنجی ها یا تماس با تیم فروش.

تمرکز بر شاخص‌های کلیدی عملکرد و معیارهایی که به سازمان در دستیابی به اهداف GTM و رشد خود کمک می‌کنند، مانند:

• نرخ تبدیل.
• معیارهای تعامل مانند دانلودها، نرخ کلیک، ترافیک وب، نرخ پرش و تعامل اجتماعی.
• خرید تعامل گروهی در سطح حساب.
• فرصت های ایجاد شده
• فروش یا رزرو دمو
• نمرات رضایت (NPS، CSAT).

3. بهینه سازی مستمر

هنگامی که نتایج کمپین خود را به دست آوردید، آنها را به بینش های عملی تبدیل کنید تا استراتژی های بازاریابی و فروش مستمر را آگاه کنید.

فرآیندهایی که می توان برای این منظور اتخاذ کرد عبارتند از:

• تجزیه و تحلیل کلیدواژه و موضوع: موضوعات و بحث هایی را که بیشترین علاقه را در بین مشتریان احتمالی شما ایجاد می کند، شناسایی کنید.
• زمان و فرکانس درگیری: تعامل را دنبال کنید تا الگوهای تعامل را درک کنید و استراتژی ها را بر اساس آن برنامه ریزی کنید.
• ارزیابی سفر خریدار: سفر خریدار را تجزیه و تحلیل کنید و ارزیابی کنید که چگونه رفتار مشتری با آن هماهنگ است. زمینه های بالقوه را برای بهبود در نظر بگیرید.
• نقاط تماس محتوا موثر: شناسایی کنید که کدام نقاط تماس در ایجاد بحث بین تصمیم گیرندگان در گروه های خرید مؤثرتر هستند.

استراتژی خود را با تغییرات هدفمند در پیام‌رسانی و UVP خود تنظیم کنید و تأثیر آن را برای اصلاح بیشتر دنبال کنید. بهتر است تغییرات راهبردی انتخابی ایجاد شود که سپس برای ارزیابی عملکرد قابل نظارت باشد.

سه حوزه بهبود برای اولویت بندی عبارتند از:

• نگهداری پایگاه داده به روز شده: به طور مرتب کیفیت داده های خود و ارتباط آن با اهداف سازمانی خود را ارزیابی کنید تا مطمئن شوید که به روز و مفید باقی می مانند.
• پالایش مجموعه اطلاعات خریدار: روش‌های جمع‌آوری داده‌های خود را بر اساس بینش‌های به‌دست‌آمده، بازخوردهای دریافتی و هرگونه تغییر در اهداف یا فناوری خود به طور مداوم بهبود دهید.
• تقویت همسویی سازمانی: برای ارتقای همکاری و نوآوری در سازمان، داده‌ها را در بین تیم‌ها به اشتراک بگذارید و تراز کنید.

اگر به خوبی انجام شود، کمپین های تقاضا پتانسیل بسیار زیادی برای تقویت نتیجه یک سازمان دارند. هدف هوش تقاضا بهینه سازی استراتژی ها برای تعامل بهتر، پرورش و تبدیل خریداران است – مهم نیست در کجای سفر خود هستند.

کسب‌وکارهایی که بر تولید تقاضا تمرکز می‌کنند، برای گذر از پیچیدگی‌های چشم‌انداز B2B و رشد پایدار درآمد، مجهزتر هستند.

خوراکی های کلیدی

• اولویت بندی داده های شخص اول: داده های قابل اجرا از کانال ها و شرکای متعلق به شما به درک بهتر و پیش بینی تقاضای مشتری کمک می کند.
• دریافت بازخورد از تیم های رو به مشتری: بینش های منحصر به فرد و به موقع مشتری را می توان از تیم های خود برای هدایت استراتژی های تقاضای شما تهیه کرد.
• یک پایگاه داده تمیز بسازید: روی بینش‌های ضروری کمپین، مانند نقاط درد مشتری، قصد و اطلاعات حساب تمرکز کنید، در حالی که از نقاط داده غیرقابل عمل اجتناب کنید تا پایگاه داده خود را متلاشی نکنید.
• تست، تجزیه و تحلیل، تکرار: پایگاه داده خود را به طور مداوم به روز کنید تا نیازهای مخاطبان در حال تحول و ارزش هوش تقاضای شما را منعکس کند.

منابع بیشتر:

---

تصویر ویژه: Viktoria Kurpas/Shutterstock