Как данные о намерениях могут дополнить вашу B2B стратегию?

Нынче маркетологи не могут жаловаться на недостаток данных о своих аудиториях. В любой момент можно собрать информацию касательно практически любого интересующего критерия. Однако, в сегменте B2B можно отдельно выделить значимость intent data.

С помощью intent data организация может улучшить свое общение с аудиторией, подправить тактику и вывести стратегию на правильный курс. Сбор и анализ intent data позволяет установить более живую, а потому и более релевантную связь с покупателем. Таким образом, управление спросом на основе этих данных повышает уровень вовлечения, сокращает циклы продаж и увеличивает количество сделок.

Что такое intent data?

Intent data (или данные о намерениях) – это информация о намерении покупателя (или группы покупателей) сделать какое-либо действие. В рамках B2B эти данные очень важны, когда нужно понять, чем пользователь заинтересовался и что потенциально привело его к покупке.

Intent data бывает двух видов:

  • Неявные – то есть те данные, которые мы получаем проанализировав паттерны поведения в сети
  • Явные – прямое заявление пользователя (запрос, заполнение анкеты и тд).

Эти данные могут быть как first party, так и third party. В первом случае они собираются на основе активности пользователя на сайте компании. Во втором – закупаются у организаций, которые занимаются сбором intent data.

Почему же intent data так полезна для бизнеса?

Маркетологи B2B рынка буквально плавают в океанах данных. От общей информации до инсайтов по компаниям, прошлым контрактам и лидам – маркетологи могут рисовать целые карты взаимодействий компании-потенциального клиента на каждом этапе пути покупателя. Однако, есть небольшая проблемка, к моменту, как обработанный массив информации поступает в CRM, данные уже зачастую устаревшие.

Часто такую методику работы с данными сравнивают с вождением автомобиля глядя в зеркало заднего вида. Вроде бы данных много и есть на чем выстроить достойную стратегию, но вся информация 3-месячной давности и на данный момент уже не имеет той значимости.

Смотреть все-таки стоит в лобовое – предвидеть, что потенциальный покупатель делает именно сейчас, интерпретировать старые данные с учетом нынешних реалий. Именно по этому intent data настолько полезны – аспект прогнозирование исхода ситуаций. Таким образом, организация, основываясь на фирмографических данных потенциального клиента может идентифицировать, когда именно клиент расположен к общению.

Откуда появляется intent data?

Потенциальный покупатель перед тем, как совершить покупку часто делает небольшой ресерч. Этот ресерч он может делать непосредственно на сайте продавца – читать блог, загружать вайтпейперы, анализировать отзывы предыдущих покупателей. Или же на сайте третьей стороны – то есть смотреть контент, который имеет отношение к продукту.

Каждое взаимодействие в ходе этого исследования – богатый источник данных касательно интересов покупателя и может стать основой для прогнозирования будущей покупки.

Провайдеры third party intent data собирают данные о взаимодействиях на уровне аккаунтов. К примеру, они могут владеть информацией о интересах компании А. Такая информация может быть очень полезна на этапе выявления интереса и потенциальных покупателей.

First party data более персонализирована, так как собирается на основе интересов личности, посетившей сайт. Она позволяет идентифицировать не только человека и его роль в компании, но и саму компанию. Таким образом, у вас будет информация по работнику Б из  компании А.

В любом случае, схема возникновения intent data едина:

  • Контент привязывается к метаданным, которые обобщают разные интересы.
  • Каждое взаимодействие клиента отслеживается и используется для создания профилей данных.

Единое различие – это чьи данные используются и точность идентификации интересов (обычно сайт продукта более “затеганный” и потому на нем легче отследить интересы пользователя).

Где найти first party intent data у себя на сайте?

Итак, то, что данные о намерениях и B2B рынок отлично пляшут вместе мы уже выяснили. Но что делать, если хромает процесс анализа тонн данных и сложных портфолио продукта.

Для того, чтобы получиться first-party data с вашего собственного контента нужно его качественно “протегать” метаданными, которые будут систематизировать каждый кусочек данных. Темы могут быть совершенно разные – люди, организации, продукт, места… к примеру, эту статья можно тегнуть по “first party intent data”.

Совершенно справедливо будет замечено, что одной статьи будет очень мало, чтобы идентифицировать интересы посетителя сайта. Но если задаться целью анализа действий пользователя именно в рамках B2B анализа маркетинга, эта статья уже даст пищу для размышлений. В ходе исследования можно будет понять, какие темы зацепили, что привлекло внимание и тд.

Как только контент соответственно протеган, можно соединить эти данные с вашей базой данных CRM (имеется в виду привязать к ID покупателя).

Для чего использовать intent data?

В принципе, не одними инсайтами же будем сыты. Чуть ниже список потенциальных возможностей intent data, которые значительно улучшат производительность бизнеса:

  • Оптимизация контента. Отслеживая статистику взаимодействия с топиками на вашем сайте, вы можете понять, что заходит/не заходит вашей аудитории. В дальнейшем от этого можно отталкиваться, скажем, разрабатывая стратегию спроса, уделяя внимание тем темам, которые были более близки посетителям сайта и привели к желаемым действиям.
  • Источник инсайтов для схем продаж. Представим, что у вас есть живой лид с высоким показателем вовлеченности – что делать с сием счастьем? Ведь вы не уверены, что именно привлекло потенциального клиента, а он уже пытается выйти с вами на связь для уточнения деталей. В таком случае с intent data вы будете знать, о чем говорить с первых же минут диалога и тем самым вырастете в глазах заинтересованного пользователя.
  • Более качественная сегментация. Вполне возможно вы уже просегментировали свою аудиторию по должностным характеристикам и секторам рынка. Однако, не ошибемся, если скажем, что исполнительный директор компании А никоим образом не будет похож на директора компании Б. Это две совершенно разных личности со своими уникальными интересами и привычками. Так что такая общая систематизация может быть временами не уместна. Если же сегментировать согласно intent data, да еще с учетом других паттернов, можно построить ультра-корректный способ общения с ЦА. Вы заранее будете знать, какие темы близки вашим “собеседникам” и какого они мнения о каждой из них.
  • Оптимизация ознакомительных программ. Зачастую маркетологи грешат тем, что создают ознакомительные программы для лидов, основанные на своих личных наблюдениях касательно интересов той или иной профессии. Загоняя в шаблоны каждого работника одной профессиональной сферы или целой компании, вы теряете саму цель такой программы. С другой стороны, если заняться управлением спроса на основе сигналов intent data можно предложить покупателю именно то, что ему нужно, и именно в том формате, который ему необходим.

Источник: https://www.b2bmarketing.net

Facebook Comment

Еще не знаете о MAD?

Давайте знакомиться! Мы скинем вам интро-материалы о нас и Data-продуктах. Обещаем - никакого спама ;)