Hvad er B2B-forudsigende markedsføring: En komplet guide

B2B-prædiktiv marketing bruger data og analyser til at forudsige, hvilke konti der med størst sandsynlighed vil engagere sig og konvertere, så du kan fokusere din tid og dine ressourcer dér, hvor de gør størst forskel.

I denne artikel viser jeg dig, hvordan du skærer igennem støjen, overvinder udfordringer med data og integrationer og opbygger skalerbare prædiktive marketingprogrammer, der skaber reelle forretningsresultater og gør din marketing smartere, hurtigere og mere effektiv.

Hvad er B2B-prædiktiv marketing?

Prædiktiv marketing omdanner dine historiske data til handlingsorienteret indsigt i fremtidig kundeadfærd. Fordi du kan bruge prædiktiv marketing til at vurdere, hvilke marketingstrategier der med størst sandsynlighed vil lykkes, resulterer det i mere omkostningseffektive kampagner.

Sådan beskriver Amit Bivas, tidligere VP for global marketing hos Optimove, brugen af prædiktiv marketing i det daglige under sin tid i organisationen:

EKSPERTTIP

“Du kommer til at se på alle de forskellige segmenteringer og resultaterne af forudsigelserne – altså forudsigelserne af fremtidig værdi, prognoserne, forudsigelserne af genaktivering, konverteringsforudsigelserne, alt det – og derefter vil du ud fra dette udarbejde handlingspunkter for, hvilken type marketingindsats du skal begynde at køre.”

I praksis kan det betyde automatisk at udløse et personligt tilbud til virksomhedskonti, der udviser høj købsintention, eller at justere dit annonceforbrug i realtid baseret på forudsagte konverteringsrater.

Prædiktiv marketing kan også hjælpe dig med at besvare spørgsmål som:

• Hvilke konti har størst sandsynlighed for at konvertere inden for de næste 30 dage?
• Hvad er det optimale prisniveau for hvert markedssegment?
• Hvilke kunder viser tidlige tegn på kundeafgang?
• Hvor bør vi allokere vores marketingbudget for at maksimere ROI?

Efter at have anvendt en prædiktiv marketingtilgang er slutresultatet marketingbeslutninger drevet af data, ikke mavefornemmelser – og muligheden for at være på forkant med kundernes behov i stedet for blot at reagere på dem.

Hvorfor bruge B2B-prædiktiv marketing?

Hvis du baserer dine marketingbeslutninger på mavefornemmelser, går du sandsynligvis glip af potentielle indtægter. 

"Først og fremmest er gætterier dårlige," siger Katie Robbert, CEO hos Trust Insights, en virksomhed inden for datavidenskab. "Hvis du ikke bruger dine egne data til at træffe beslutningen, introducerer du sandsynligvis en form for ubevidst bias."

Et andet almindeligt problem med traditionel marketing er spildte ressourcer, siger Katie Robbert:

“Prædiktiv prognosticering fortæller dig, hvor du skal bruge dine penge: hvornår du skal skrue op, hvornår du skal skrue ned, hvornår du skal bruge penge på annoncer, og hvornår du ikke skal bruge penge på annoncer. Det værst tænkelige, du kan gøre, er bare at begynde at hælde penge i alting og håbe på, at noget virker, for det fungerer sjældent.”

Tallene understøtter dette. Virksomheder, der bruger prædiktiv marketing, opnår op til 500 % højere rentabilitet ved at målrette de rigtige kunder med de rigtige tilbud på det rigtige tidspunkt – noget, der ikke er muligt med traditionelle marketingtilgange.

Fordelene ved prædiktiv marketing omfatter:

• Strategisk beslutningstagning: Brug dataanalyse til smartere, hurtigere og mere strategiske valg.
• Bedre leadkvalitet: Identificer din ideelle kundeprofil med avanceret segmentering.
• Meningsfuld personalisering: Send målrettede budskaber (og målrettede tilbud), der sandsynligvis vil inspirere til handling hos hver brugerpersona baseret på deres adfærd.
• Effektiv ressourceallokering: Fordel marketingindsatsen baseret på forventet ROI.
• Forbedret omsætningsprognosticering: Udarbejd mere præcise prognoser ved at identificere købssignaler og forudsige kundens livstidsværdi.

4 almindelige anvendelser af B2B-prædiktiv marketing

Der er uendeligt mange måder at anvende prædiktiv marketing på, men ikke alle er din tid værd. Her er fire gennemprøvede tilgange.

1. Forebyggelse af kundeafgang

Ingen SaaS-virksomhed er immun over for kundeafgang, men de mest succesfulde opdager den, før den sker. Tag for eksempel Hydrant: Ved at bruge forudsigende AI til tidligt at identificere konti i risikozonen opnåede de en 260 % højere konverteringsrate og øgede omsætningen pr. kunde med 310 %.

Nøglen er at gå fra reaktive til proaktive strategier for fastholdelse. Som marketingkonsulenten Dr. Cristina Tran forklarer, kan forudsigende analyse:

EKSPERTTIP

“…hjælpe virksomheder med at identificere de underliggende årsager til kundeafgang og håndtere dem på et systemisk niveau. Ved at analysere data om kundeinteraktioner, købshistorik, demografi og endda data fra overvågning af sociale medier kan virksomheder få indsigt i, hvilke faktorer der er tættest forbundet med kundeafgang. Det kan hjælpe dem med at identificere specifikke områder, hvor de skal forbedre sig, såsom kundeservice, produktkvalitet, priser og salgsinteraktioner.”

"…hjælpe virksomheder med at identificere de underliggende årsager til kundeafgang og håndtere dem på et systemisk niveau. Ved at analysere data om kundeinteraktioner, købshistorik, demografi og endda data fra overvågning af sociale medier kan virksomheder få indsigt i, hvilke faktorer der er tættest forbundet med kundeafgang. Det kan hjælpe dem med at identificere specifikke områder, hvor de skal forbedre sig, såsom kundeservice, produktkvalitet, priser og salgsinteraktioner."

Lad os for eksempel sige, at du driver en SaaS-app og gerne vil opdage kundeafgang tidligt. Du kan bruge AI i app-markedsføring og forudsigende markedsføring til at analysere kundedata fra forskellige datakilder, såsom CRM-systemer, brugsmålinger og supportinteraktioner.

Derefter kan du udforme en fastholdelseskampagne, der segmenterer kunder efter deres tilbøjelighed til at forlade virksomheden. Som i eksemplet nedenfor bør du tilbyde forskellige budskaber til hvert forudsigende segment:

Kilde: moengage

Eksperttips:

• Opbyg et samlet dashboard, der sporer produktbrug og kundesundhed
• Opsæt automatiserede indsatser, der udløses af risikofaktorer
• Fokuser ressourcerne til fastholdelse på konti med den højeste risiko

2. Efterspørgselsprognoser

Selvom forudsigende markedsføring ikke er en krystalkugle, kan den hjælpe dig med at træffe afgørende beslutninger om ressourcefordeling baseret på efterspørgselsprognoser. "Forudsigende analyse handler om at forstå, hvad der vil ske i fremtiden, baseret på historiske data," forklarer Katie Robbert fra Trust Insights. "Det giver virksomheder mulighed for at forudse efterspørgslen, optimere lagerbeholdningen og tilpasse deres ressourcer derefter."

Ved at kombinere traditionelle data med markedssignaler i realtid og data om købsintentioner kan du forudsige fremtidige resultater med bemærkelsesværdig præcision. Statworx, en konsulentvirksomhed inden for datavidenskab, udviklede for eksempel en prognosemotor, der kunne estimere efterspørgslen efter tusindvis af produkter op til 24 måneder frem i tiden. Modellen øgede også nøjagtigheden af efterspørgselsprognoserne med 10 %.

Eksperttips:

• Kombiner førstepartsdata med markedsindsigt for at få en mere fyldestgørende kontekst (det er noget, som AI til konkurrentindsigt kan hjælpe med)
• Udarbejd flere prognosescenarier (konservativt, forventet, offensivt)
• Planlæg regelmæssige prognosegennemgange med salgs- og produktteams for at validere forudsigelserne

3. Kvalificering af kundeemner

Traditionel kvalificering af kundeemner efterlader penge på bordet. Selvom grundlæggende demografiske data og virksomhedsdata måske fortæller dig, hvem dine kundeemner er, afslører forudsigende kvalificering af kundeemner, hvilke der faktisk er klar til at købe.

Ved at analysere tusindvis af datapunkter kan modeller til forudsigende kvalificering af kundeemner forbedre kvaliteten af kundeemner, samtidig med at de hjælper dit markedsføringsteam med at fokusere på de konti, der har størst sandsynlighed for at blive lukket. ActiveTrail, en leverandør af e-mail-marketing, oplevede for eksempel en stigning på 25 % i antallet af muligheder og en stigning på 20 % i andelen af afsluttede aftaler efter at have indført et system til forudsigende kvalificering af kundeemner.

Når du først har et pålideligt system til leadscoring på plads, kan du gå et skridt videre og udforme tilpassede konverteringsstrategier for hver gruppe af leads. I stedet for at tilbyde de samme incitamenter til alle kan du f.eks. tilbyde forskellige rabatter baseret på hver leadgruppes tilbøjelighed til at konvertere.

Sådan ser det ud i praksis:

Kilde: moengage

Eksperttips:

• Tilpas scoringsmodeller til indvirkningen på omsætningen, ikke kun til aktivitet
• Kombiner adfærds- og intentsignaler med grundlæggende demografiske data
• Kalibrer scoringssystemer ved hjælp af direkte feedback fra dit salgsteam

4. Indholdspersonalisering

Generisk indhold er ikke længere tilstrækkeligt i B2B. Med indholdspersonalisering kan du bruge prædiktiv analyse til at forstå præcis, hvor hver konto befinder sig i sin købsrejse, hvilke udfordringer den står over for, og hvilke oplysninger den har brug for som det næste. Derefter kan du automatisk levere det rigtige indhold gennem den rigtige kanal på det rigtige tidspunkt.

Gemini Sound, et e-handelsbrand, bruger f.eks. personaliseret markedsføring til at forudsige købsintention baseret på adfærd i realtid (og på ligheder med nuværende kunder). Dets motor til indholdspersonalisering viser derefter de produkter, som hver besøgende med størst sandsynlighed vil være interesseret i. Resultatet er en stigning på 73 % i Geminis konverteringsrate for besøgende samt en stigning på 128 % i omsætningen pr. besøgende.

Eksperttips:

• Tilpas budskaber i realtid baseret på engagements­signaler
• Brug maskinlæring til at skabe intelligente indholdsanbefalinger
• Gennemfør løbende eksperimenter for at optimere personaliseringsstrategier

Anbefalet læsning: 7 eksempler på prædiktiv analyse, der kan inspirere dit næste skridt

Bedste praksis for prædiktiv markedsføring i B2B

Succes med prædiktiv markedsføring afhænger af fire centrale søjler: robust dataindsamling, systemer i overensstemmelse med lovgivningen, løbende test og effektive analyseværktøjer. Sådan griber du hver af dem an.

1. Indsaml data af høj kvalitet

Dine prædiktive modeller er kun så gode som de data, der driver dem. Derfor bør dit første mål, når du opbygger et program for prædiktiv markedsføring, være et kompromisløst fokus på datakvalitet. Du kan indsamle enorme mængder data, så du er nødt til at fokusere på de vigtigste positive og negative signaler.

På den positive side bør du overvåge regelmæssig interaktion med markedsføringskampagner, hyppige besøg i apps eller på websites samt produktspecifikke søgninger. Adfærd med høj værdi omfatter også stabil månedlig aktivitet, engagerede svar på notifikationer, tilføjelser til indkøbskurven og selvstændig prisundersøgelse.

Lige så vigtige er de risikosignaler, der kan indikere kommende problemer. Hold øje med længere perioder uden aktivitet, uregelmæssige brugsmønstre og systematiske afvisninger af notifikationer. Andre advarselstegn omfatter manglende engagement i e-mails og SMS-beskeder, fravalg af kommunikation, problematiske supportinteraktioner og indsendelse af negativ feedback.

Eksperttips:

• Opret systematiske processer til dataindsamling på tværs af alle kanaler
• Indhent data fra flere kilder, herunder CRM-, sociale medier- og intentsignaler
• Afvej historiske mønstre med signaler i realtid

2. Opbyg dataindsamlingssystemer, der overholder databeskyttelsesreglerne

Regler som GDPR og CCPA har gjort kravene til dataindsamling større. Den gode nyhed er, at virksomheder, der overholder reglerne, får en dobbelt fordel: De undgår dyre problemer med overholdelse af reglerne, samtidig med at de opbygger kundernes tillid gennem gennemsigtige datapraksisser. (Denne tillid kan også føre til bedre datakvalitet, eftersom kunderne måske bliver mere villige til at dele oplysninger.)

Nøglen til at følge reglerne for databeskyttelse er at oprette tydelige samtykkemekanismer, som ofte administreres gennem platforme til samtykkeadministration, der præcist forklarer, hvordan kundedata vil blive brugt. Du skal også udforme rammer for datastyring, der sporer og beskytter følsomme oplysninger, samt gennemføre regelmæssige revisioner.

Eksperttips:

• Dokumentér hvert kontaktpunkt, hvor kundedata indsamles og opbevares
• Gennemfør regelmæssige overensstemmelsesgennemgange, og opdatér processerne, efterhånden som reglerne udvikler sig
• Implementér detaljerede kontroller af dataadgang og kryptering

3. Indfør en test-og-lær-tilgang

I sin bog Prædiktiv analyse siger forfatteren Eric Siegel det ligeud:

"Når du har udviklet en model, skal du ikke klappe dig selv på skulderen endnu. Forudsigelser hjælper ikke, medmindre du gør noget ved dem. De er bare tanker, bare idéer... Nøglen er løbende at teste og finjustere dine modeller i forhold til resultater fra den virkelige verden."

Selv de mest avancerede prædiktive modeller kan ændre sig over tid, efterhånden som markedsforholdene ændrer sig, og kundernes adfærd udvikler sig. Det betyder, at en filosofi om at "teste og lære" er nødvendig for at holde dine prædiktive markedsføringsprogrammer effektive.

Begynd med regelmæssigt at validere dine forudsigelsesmodeller i forhold til nye data for at sikre, at deres nøjagtighed ikke er blevet forringet. Du bør også holde øje med resultatmål, der signalerer, hvornår dine modeller har brug for justering.

Eksperttips:

• Planlæg månedlige valideringstjek af algoritmer i forhold til aktuelle konverteringsdata
• Følg førende indikatorer, der kan signalere, at modellen ændrer sig
• Fastlæg en regelmæssig kadence for opdatering af modeller

4. Brug de bedste analyseværktøjer

Din prædiktive markedsføringsstrategi er kun så effektiv som de værktøjer, du bruger til at føre den ud i livet. Når du vurderer dine muligheder, skal du holde øje med disse kritiske faktorer:

1. Problemfri integration: Din prædiktive platform skal kunne hente data problemfrit fra dit CRM-system, dine værktøjer til markedsføringsautomatisering og dine webanalyser. Sørg for, at den fungerer fejlfrit sammen med din eksisterende markedsføringsteknologiske stak.
2. Modelleringsfunktioner: Sørg for, at din analyseplatform kan analysere historiske data, forudsige fremtidig adfærd nøjagtigt og oprette tilpassede modeller og arbejdsgange.
3. Sikkerhed og overensstemmelse på virksomhedsniveau: Vælg værktøjer med robuste sikkerhedsforanstaltninger og indbygget overensstemmelse med GDPR, CCPA og andre regler for databeskyttelse.

Hvis du vil have dybdegående anbefalinger af værktøjer, kan du se vores liste over den bedste software til markedsføringsindsigt.

1. 1. Apollo.io — Bedst med pålidelige B2B-kontaktdata i realtid
2. 2. Salesforce CRM — Bedst til administration af kunderelationer
3. 3. Price2Spy — Bedst til prisovervågning i realtid
4. 4. Similarweb — Bedst til analyse af websites
5. 5. SpyFu — Bedst til konkurrentundersøgelser inden for PPC
6. 6. Semrush — Bedst til online synlighed og marketinganalyse
7. 7. Adverity — Bedst til AI-drevne indsigter i markedsføring
8. 8. ZoomInfo — Bedst til salgsindsigt og købsintentsignaler
9. 9. Sprout Social — Bedst til analyse af sociale medier
10. 10. 6sense — Bedst til B2B-marketing

Opnå bedre resultater med prædiktiv markedsføring

Prædiktiv markedsføring handler ikke kun om bedre prognoser – det handler om at skabe bedre resultater. For at citere Katie Robbert endnu en gang:

"Målet er ikke at forudsige; målet er at ændre adfærd for at ændre resultater. Prædiktiv analyse skal lede dig i den rigtige retning, så du kan træffe en mere datadrevet beslutning i stedet for bare at gætte."

Du kan bruge prædiktiv markedsføring til grundlæggende at forandre den måde, du interagerer med kunder på. Ved at bevæge dig ud over "mavefornemmelser" og bruge proaktive, datadrevne strategier kan du opnå højere konverteringsrater, dybere kunderelationer og mere effektiv vækst.

Hvis du vil vide mere om prædiktiv markedsføring, kan du se vores guides til tendenser inden for markedsføringssoftware og foreskrivende versus prædiktiv analyse. Og glem ikke at abonnere på nyhedsbrevet fra The CMO Club, så du kan holde dig ajour med markedstendenser og få flere strategiske indsigter, der er udviklet til marketingledere.