Tænk på kontobaseret marketinganalyse som kompasset, der guider dig mod succes med ABM. For at målrette de rigtige konti og skabe indhold, der taler til deres specifikke udfordringer, får du brug for data – og masser af det.
Kontobaseret marketing (ABM) er en populær B2B-marketingstrategi, der målretter individuelle konti med meget personligt tilpassede kampagner. I ABM afhænger succesen fuldstændigt af dit marketingteams evne til at optimere dataindsamling og -analyse, så her deler jeg, hvordan data fra marketinganalysesoftware kan styrke din ABM-indsats, samt de bedste metoder til at overvåge, indsamle og behandle dataene.
Hvad er kontobaseret marketing (ABM)?
Kontobaseret marketing målretter specifikke konti, der matcher din ideelle kundeprofil og sandsynligvis vil skabe et betydeligt investeringsafkast for din virksomhed.
Personalisering er centralt i en kontobaseret marketingstrategi, eftersom hvert trin i køberens rejse er tilpasset konti med høj værdi, herunder al kommunikation, alt indhold og alle opsøgende aktiviteter. Dette adskiller sig fra traditionel marketing og leadgenerering, hvor dine marketingkampagner fokuserer på et bredere marked af potentielle kunder.
På grund af fokuseringen på personligt tilpassede kampagner skal der være overensstemmelse mellem salg og marketing, for at kontobaserede marketingtaktikker kan fungere. Når denne overensstemmelse er opnået, rapporterer 30 % af de marketingfolk, der bruger ABM, en stigning på 21 % i deres investeringsafkast ifølge en undersøgelse fra SiriusDecisions.
Hvad er kontobaseret marketinganalyse?
Kontobaseret marketinganalyse sporer data fra forskellige kilder som marketing-CRM-software, sociale medier og websiteanalyse. Disse data er nødvendige for at definere flere aspekter af din ABM-strategi, såsom lister over målkonti, marketingkampagner og personligt tilpassede kontaktpunkter gennem hele kunderejsen.
Dataens betydning i ABM
En ABM-tilgang uden personalisering er som et puslespil med manglende brikker – du har delene, men ikke det fulde billede. Personalisering inden for kontobaseret marketing begynder med at forstå dine målkonti, hvilket kræver dybdegående data om deres præferencer, adfærd og behov. Disse data er uvurderlige både for kampagner og fremtidige salgsaktiviteter.
Du skal spore og analysere enhver interaktion, disse konti har med dit brand. Det betyder, at du skal overvåge websitebesøg, åbninger af e-mails, download af indhold, engagement på sociale medier og alle andre kontaktpunkter.
Jon Morgan, administrerende direktør og chefredaktør for Venture Smarter
Have an account? Log In
Datatyper, der bruges i ABM
Nu hvor vi forstår, hvorfor det er afgørende at have masser af data til ABM, kan vi se nærmere på de forskellige datatyper, du har brug for:
- Demografiske data omfatter grundlæggende oplysninger om personerne i de målrettede konti, såsom jobtitler, roller, ansvarsområder og geografisk placering. Brug af demografisk segmentering hjælper med at tilpasse budskaber og indhold, så de appellerer til specifikke målgruppesegmenter.
- Firmografiske data fokuserer på egenskaber ved de målrettede virksomheder eller organisationer, såsom branche, virksomhedsstørrelse, omsætning, vækstfase og struktur. Disse oplysninger hjælper med at identificere konti, der passer til den ideelle kundeprofil, og prioritere målgrupper med høj værdi.
- Teknografiske data giver indsigt i den teknologistak, som de målrettede konti anvender, herunder forskellige former for software, værktøjer, platforme og IT-infrastruktur. En forståelse af kontienes teknologiske miljø gør det muligt for marketingmedarbejdere at tilpasse løsninger og tilbud, så de integreres problemfrit med deres eksisterende systemer.
- Adfærdsdata registrerer handlinger og interaktioner fra personer i de målrettede konti på tværs af forskellige kontaktpunkter, såsom besøg på webstedet, downloads af indhold, personaliserede ABM-landingssider, åbning af e-mails og deltagelse i arrangementer.
- Engagementdata måler niveauet af interaktion og involvering fra målrettede konti med marketingmaterialer og kampagner. Dette omfatter målinger såsom klikrater, tid brugt på indhold, interaktioner på sociale medier og deltagelse i webinarer.
- Intendata angiver sandsynligheden for eller interessen hos målrettede konti for at købe specifikke produkter eller løsninger. Disse data stammer fra signaler såsom online-søgeadfærd, mønstre i indholdsforbrug og interaktioner med konkurrenters websteder.
Med disse data til rådighed er dit næste skridt at udnytte styrken i disse oplysninger til målrettede kampagner og meningsfuldt engagement.
Sådan bruger du ABM-analyse
Du har indsamlet dine data, og nu er det tid til at tage dem i brug. Der er mange måder at udnytte prædiktiv markedsføringsanalyse til dine ABM-initiativer på, herunder forudsigelse af kundeadfærd, kvalificering eller vurdering af leads som MQLs vs SQLs samt kortlægning af kundernes kontaktpunkter.
Prædiktiv analyse
Prædiktiv analyse bruger historiske data, maskinlæring og statistiske algoritmer til at identificere konti, der er klar til konvertering. B2B-salgscyklusser kan være lange og komplekse og involvere forskellige beslutningstagere. Det er afgørende at forudse dine målrettede konties behov og adfærd. Faktisk viser rapporten om prædiktiv intelligens en gennemsnitlig stigning på 22.66% i konverteringsraten for sessioner, der er påvirket af prædiktiv intelligens.
Eksempler på prædiktiv analyse omfatter:
- Købshistorik
- Browsingadfærd
- Demografiske oplysninger
- Tidligere salgsdata
Vurdering af konti og leads
Leadscoring rangerer og vurderer leads ud fra deres sandsynlighed for at konvertere til kunder. Klassificering af leads som enten marketingkvalificerede leads (MQLs) eller salgskvalificerede leads (SQLs) understøtter overensstemmelsen mellem marketing og salg.
Brug marketing-CRM-software som HubSpot eller Salesforce til at vurdere dine leads og tildele numeriske rangeringer baseret på kriterier som demografi, firmografi, engagementsniveau og adfærd.
MQLs udviser interesse for og engagement i marketingindsatser, mens SQLs er blevet vurderet og anses for at være klar til direkte salgsengagement. Ved at prioritere SQLs kan ABM-kampagner opnå højere konverteringsrater og maksimere ROI.
Eksempler på data, der bruges til leadscoring, omfatter:
- Virksomhedens størrelse, branche og placering
- Organisationens omsætning
- Engagementrater
- Deltagelse i webinarer
- Demoanmodninger eller salgsengagement
- Åbning af e-mails eller downloads af ressourcer
- Budget og købsbemyndigelse
Dataforbedring
Dataforbedring styrker dine kundedata og personaer ved at tilføje eller opdatere oplysninger, efterhånden som de bliver tilgængelige. Ved at holde dine databaser opdaterede får du dybere indsigt i din målgruppe, hvilket forbedrer indholdsmarkedsføring, salgsopsøgende arbejde og din overordnede ABM-strategi.
Eksempler på dataforbedring omfatter:
- Forbedring af firmografiske data såsom virksomhedens omsætning, budget og brancheklassifikation
- Berigelse af kundeprofiler med teknografiske data for at identificere teknologipræferencer og brugsmønstre
Kortlægning af kontakter på nøglekonti
Kontaktkortlægning bruges til at identificere og forstå relationerne og forbindelserne inden for målkonti. Ved at identificere de vigtigste interessenter i hver organisation og forstå deres rolle i købsprocessen bliver du bedre i stand til at tilpasse budskaber og personalisere ABM-indhold, så det imødekommer specifikke problemstillinger og interesser.
Datapunkter, der kan hjælpe med kortlægningen, omfatter:
- Jobtitler
- Afdelingsansvar
- Organisatoriske hierarkier
Datavalidering
Datavalidering sikrer nøjagtigheden, fuldstændigheden og pålideligheden af data, der indsamles eller lagres i en database eller et system. Især for ABM-programmer er det vigtigt regelmæssigt at gennemgå data og rette fejl, uoverensstemmelser eller unøjagtigheder såsom dubletter, manglende værdier eller forkert formatering. Pålidelige data er nødvendige for effektive ABM-kampagner, og bedre data medfører et højere investeringsafkast og øget omsætningsvækst.
Måling af kampagnesucces
Det er nødvendigt at holde øje med vigtige resultatindikatorer (KPI'er) såsom konverteringsrater, pipelinehastighed og omkostninger ved kundeanskaffelse for at forbedre og validere ROI for dine ABM-kampagner. Software til kontobaseret markedsføring kan strømline denne proces ved automatisk at spore og analysere disse målepunkter. Gennem disse marketingautomatiseringer kan du få indsigt i realtid i målgruppens engagement, indholdets resultater og kampagnens samlede effekt.
Kampagnedata og ABM-målepunkter, der bruges til at overvåge succes, omfatter:
- Konverteringsrater
- Pipelinehastighed
- Omkostninger ved kundeanskaffelse (CAC)
- Målepunkter for kontoengagement
- Gennemklikningsrater (CTR)
- Tid brugt på siden
- Afvisningsrater
- Genereret omsætning
- Kundens livstidsværdi (CLV)
Fordele ved analyser af kontobaseret markedsføring
Forbedret effektivitet af ABM-kampagner
ABM-analyser informerer din kampagnestrategi og -retning, så du kan måle og spore KPI'er såsom konverteringsrater, engagementsmålepunkter og investeringsafkast.
Kampagneanalyser tydeliggør, hvad der fungerer i din strategi, og hvad der skal forbedres. Ved at analysere disse data kan du finjustere dine målretningsstrategier, personalisere dine budskaber og fordele ressourcerne mere effektivt for at maksimere kampagnens resultater.
Øget engagement på målkonti
Værdifulde konti fortjener engagement af høj kvalitet, og ABM-analyser giver dig de oplysninger, der er nødvendige for at skabe en fremragende kundeoplevelse. Derudover kan du ved at analysere data om målkonti være sikker på, at du prioriterer de bedste potentielle kunder.
Med data og indsigt kan du tilpasse din opsøgende kommunikation og dine budskaber til de specifikke behov og præferencer hos din målgruppe, hvilket øger ABM-engagementet og opbygger stærkere relationer til de vigtigste beslutningstagere og interessenter. Spor udviklingen og interaktionerne for potentielle kunder og kontakter på tværs af konti, hvilket understøtter effektiv pleje af potentielle kunder og indsatser for efterspørgselsgenerering.
Øget generering af potentielle kunder og større aftaler
ABM-analyser hjælper dig med at identificere nye muligheder og udvide din rækkevidde inden for målkonti ved at afdække tidligere ukendte potentielle kunder og kontakter. Ved at analysere data om kontoengagement og adfærd kan du identificere muligheder for krydssalg og mersalg samt potentielle områder for udvidelse eller vækst inden for eksisterende konti.
Spor dine kampagners indvirkning på genereringen af potentielle kunder og aftalestørrelser, så du kan måle ROI for din indsats og begrunde investeringer i ABM-initiativer. Dette er især fordelagtigt for B2B-virksomheder, der er afhængige af indgående marketingstrategier.
Få flere indsigter i kontobaseret markedsføring
Ligesom dit team ser til dig for at få retning, kan ABM-analyser styre din strategi mod succes. Det er dog vigtigt at have de rette processer på plads for effektivt at analysere og overvåge dem, så du sikrer, at du holder kursen.
Ved at udnytte forskellige datatyper—demografiske, virksomhedsrelaterede, teknografiske, adfærdsmæssige samt data om engagement og hensigt—kan du skræddersy dine budskaber, identificere målgrupper med høj værdi og engagere dig bedre med dit publikum.
Leder du efter mere vejledning om ABM? Hold dig opdateret med den nyeste indsigt og de seneste tendenser inden for kontobaseret markedsføring ved at abonnere på nyhedsbrevet fra The CMO!
