Wie Sie ABM-Marketinganalysen zur Strategieentwicklung nutzen
Betrachten Sie Analysen für Account-based Marketing als den Kompass, der Sie zum ABM-Erfolg führt. Um die richtigen Zielkonten zu identifizieren und Inhalte zu erstellen, die ihre spezifischen Schmerzpunkte ansprechen, benötigen Sie Daten – und zwar viele.
Account-based Marketing (ABM) ist eine beliebte B2B-Marketingstrategie, die einzelne Zielunternehmen mit hochgradig personalisierten Kampagnen anspricht. Im ABM hängt der Erfolg vollständig von der Fähigkeit Ihres Marketingteams ab, die Datenerfassung und -analyse zu optimieren. Deshalb zeige ich Ihnen hier, wie Sie mit Daten aus Marketing-Analyse-Software Ihre ABM-Aktivitäten vorantreiben, sowie Best Practices zur Überwachung, Erfassung und Verarbeitung dieser Daten.
Was ist Account-based Marketing (ABM)?
Account-based Marketing richtet sich an spezifische Unternehmen, die Ihrem idealen Kundenprofil entsprechen und voraussichtlich eine bedeutende Rendite für Ihr Unternehmen bringen.
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Personalisierung steht im Mittelpunkt einer Account-based Marketing-Strategie, da jeder Schritt der Buyer Journey an hochwertige Zielkonten angepasst wird, einschließlich aller Botschaften, Inhalte und Kontaktaufnahmen. Das unterscheidet sich von traditionellem Marketing und Leadgenerierung, bei denen sich Ihre Marketingkampagnen an einen breiteren Markt potenzieller Kunden richten.
Durch den Fokus auf personalisierte Kampagnen ist eine enge Abstimmung zwischen Vertrieb und Marketing Voraussetzung für den Erfolg von Account-based Marketing-Maßnahmen. Erreichen Sie diese Abstimmung, berichten laut einer Studie von SiriusDecisions 30% der ABM-Anwender über einen ROI-Anstieg von 21%.
Was sind Account-based Marketing-Analysen?
Account-based Marketing-Analysen erfassen Daten aus verschiedenen Quellen wie Marketing-CRM-Software, sozialen Medien und Website-Analysen. Diese Daten sind notwendig, um verschiedene Aspekte Ihrer ABM-Strategie zu definieren, beispielsweise Listen mit Zielkonten, Marketingkampagnen und personalisierte Kontaktpunkte entlang der gesamten Customer Journey.
Die Bedeutung von Daten im ABM
Ein ABM-Ansatz ohne Personalisierung ist wie ein Puzzle mit fehlenden Teilen – Sie haben zwar Komponenten, aber nicht das vollständige Bild. Personalisierung beim Account-based Marketing beginnt mit dem Verständnis Ihrer Zielkonten und erfordert detaillierte Daten über deren Präferenzen, Verhaltensweisen und Bedürfnisse. Diese Daten sind sowohl für aktuelle Kampagnen als auch für zukünftige Vertriebsaktivitäten von unschätzbarem Wert.
Sie müssen jede Interaktion dieser Zielkonten mit Ihrer Marke verfolgen und analysieren. Das bedeutet, dass Sie Website-Besuche, E-Mail-Öffnungen, Content-Downloads, Social-Media-Engagement und weitere Kontaktpunkte überwachen sollten.
Jon Morgan, CEO & Chefredakteur von Venture Smarter
Datenarten, die im ABM verwendet werden
Jetzt, da wir wissen, warum eine große Menge an Daten für ABM entscheidend ist, sehen wir uns an, welche verschiedenen Datenformen Sie benötigen:
- Demografische Daten beinhalten grundlegende Informationen über die Einzelpersonen in den Zielkonten, wie Berufsbezeichnungen, Rollen, Verantwortlichkeiten und geografische Standorte. Mithilfe der demografischen Segmentierung lässt sich die Ansprache und der Inhalt gezielt auf bestimmte Zielgruppen abstimmen.
- Firmografische Daten konzentrieren sich auf die Merkmale der anvisierten Unternehmen oder Organisationen, wie Branche, Unternehmensgröße, Umsatz, Wachstumsphase und Struktur. Mithilfe dieser Informationen können Konten identifiziert werden, die dem idealen Kundenprofil entsprechen, und hochattraktive Ziele priorisiert werden.
- Technografische Daten geben Einblicke in den Technologie-Stack der Zielkonten, einschließlich verschiedener Software, Tools, Plattformen und IT-Infrastruktur. Das Verständnis des technologischen Umfelds der Konten ermöglicht es Marketingverantwortlichen, Lösungen und Angebote individuell so zu gestalten, dass sie sich nahtlos in bestehende Systeme integrieren.
- Verhaltensdaten erfassen die Aktionen und Interaktionen von Personen innerhalb der Zielkonten an unterschiedlichen Touchpoints, etwa Webseitenbesuche, Content-Downloads, personalisierte ABM-Landingpages, E-Mail-Öffnungen und Veranstaltungsbesuche.
- Engagement-Daten messen, wie intensiv und aktiv sich Zielkonten mit Marketingmaterialien und -kampagnen auseinandersetzen. Diese Kennzahlen umfassen zum Beispiel Klickraten, Verweildauer bei Inhalten, Social-Media-Interaktionen und Webinar-Teilnahmen.
- Intent-Daten zeigen die Wahrscheinlichkeit oder das Interesse der Zielkonten am Kauf bestimmter Produkte oder Lösungen an. Diese Daten leiten sich aus Signalen wie dem Online-Suchverhalten, Konsum-Mustern von Inhalten oder Interaktionen mit Websites von Wettbewerbern ab.
Mit diesen Daten in der Hand ist Ihr nächster Schritt, die Kraft dieser Informationen für zielgerichtete Kampagnen und nachhaltige Interaktionen zu nutzen.
Wie Sie ABM-Analytics nutzen
Sie haben Ihre Daten gesammelt – nun ist es an der Zeit, sie zu nutzen. Es gibt viele Möglichkeiten, Predictive Marketing Analytics für Ihre ABM-Initiativen einzusetzen, zum Beispiel zur Prognose des Kundenverhaltens, zur Qualifizierung oder Bewertung von Leads als MQLs vs. SQLs oder für die Analyse der verschiedenen Customer Touchpoints.
Predictive Analytics
Predictive Analytics nutzen historische Daten, maschinelles Lernen und statistische Algorithmen, um abschlussbereite Accounts zu identifizieren. B2B-Vertriebszyklen können langwierig, komplex und von verschiedenen Entscheidungsträgern geprägt sein. Es ist daher entscheidend, die Bedürfnisse und das Verhalten Ihrer Zielkonten vorauszusehen. Tatsächlich berichtet der Predictive Intelligence Benchmark Report von einer durchschnittlichen Steigerung der Conversion-Rate um 22,66 % bei durch Predictive Intelligence beeinflussten Sitzungen.
Beispiele für Predictive Analytics sind zum Beispiel:
- Kaufhistorie
- Surfverhalten
- Demografische Informationen
- Frühere Verkaufsdaten
Bewertung von Accounts und Leads
Lead Scoring bewertet und priorisiert Leads nach ihrer Wahrscheinlichkeit, zu Kunden zu werden. Die Einstufung der Leads als Marketing Qualified Leads (MQLs) oder Sales Qualified Leads (SQLs) sorgt für eine bessere Abstimmung zwischen Marketing und Vertrieb.
Für das Lead Scoring nutzen Sie Marketing-CRM-Software wie Hubspot oder Salesforce, um auf Basis von Kriterien wie Demografie, Firmografie, Engagement-Level und Verhalten numerische Bewertungen zu vergeben.
MQLs zeigen Interesse und Engagement gegenüber Ihren Marketingmaßnahmen, während SQLs bereits geprüft wurden und als bereit für den direkten Vertriebskontakt gelten. Durch die Priorisierung von SQLs können ABM-Kampagnen höhere Conversion-Rates erzielen und den ROI maximieren.
Beispiele für Daten, die beim Lead Scoring berücksichtigt werden:
- Unternehmensgröße, Branche und Standort
- Unternehmensumsatz
- Engagement-Raten
- Webinar-Teilnahmen
- Demonstrationsanfragen oder Vertriebsengagement
- E-Mail-Öffnungen oder Download von Ressourcen
- Budget und Kaufverantwortung
Datenanreicherung
Datenanreicherung erweitert und aktualisiert Ihre Kundendaten und -profile, sobald neue Informationen vorliegen. Eine stets aktuelle Datenbank verschafft Ihnen tiefere Einblicke in Ihre Zielgruppe und stärkt Content-Marketing, Vertriebsaktivitäten und Ihre gesamte ABM-Strategie.
Beispiele für Datenanreicherung sind:
- Verbesserung firmografischer Daten wie Unternehmensumsatz, Budget und Branchenklassifizierung
- Anreicherung von Kundenprofilen mit technografischen Daten, um Technologievorlieben und Nutzungsmuster zu identifizieren
Kontaktzuordnung für Schlüsselkunden
Kontaktzuordnung wird genutzt, um Beziehungen und Verbindungen innerhalb von Zielaccounts zu identifizieren und zu verstehen. Die Identifikation wichtiger Entscheidungsträger in jeder Organisation und das Verständnis ihrer Rolle im Kaufprozess verbessern Ihre Fähigkeit, Botschaften und personalisierte ABM-Inhalte gezielt auszurichten, um spezifische Pain Points und Interessen anzusprechen.
Datenpunkte, die bei der Zuordnung hilfreich sind, umfassen:
- Berufsbezeichnungen
- Abteilungsverantwortlichkeiten
- Organisationale Hierarchien
Datenvalidierung
Datenvalidierung stellt die Genauigkeit, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit der in einer Datenbank oder einem System gesammelten oder gespeicherten Daten sicher. Besonders für ABM-Programme ist es wichtig, Daten regelmäßig zu überprüfen und Fehler, Inkonsistenzen oder Ungenauigkeiten wie doppelte Einträge, fehlende Werte oder falsche Formatierungen zu korrigieren. Zuverlässige Daten sind notwendig für effektive ABM-Kampagnen – je besser die Daten, desto höher die Investitionsrendite und das Umsatzwachstum.
Messung des Kampagnenerfolgs
Die Beobachtung wichtiger Leistungsindikatoren (KPIs) wie Konversionsraten, Pipeline-Geschwindigkeit und Kundenakquisekosten ist erforderlich, um den ROI Ihrer ABM-Kampagnen zu verbessern und zu belegen. Account-based Marketing Software kann diesen Prozess vereinfachen, indem sie diese Kennzahlen automatisch verfolgt und analysiert. Durch diese Marketing-Automatisierungen erhalten Sie in Echtzeit Einblicke in das Engagement Ihrer Zielgruppe, die Performance Ihrer Inhalte sowie den Gesamteinfluss der Kampagne.
Kampagnendaten und ABM-Kennzahlen, die zur Erfolgskontrolle herangezogen werden, umfassen:
- Konversionsraten
- Pipeline-Geschwindigkeit
- Kundenakquisekosten (CAC)
- Account-Beteiligungsmetriken
- Klickrate (CTR)
- Verweildauer auf der Seite
- Absprungraten
- Generierter Umsatz
- Kundenlebenszeitwert (CLV)
Vorteile von Account-Based Marketing Analytics
Verbesserte Leistung von ABM-Kampagnen
ABM-Analytik informiert Ihre Kampagnenstrategie und -ausrichtung, da Sie damit KPIs wie Konversionsraten, Engagementmetriken und Return on Investment messen und verfolgen können.
Kampagnenanalysen machen sichtbar, was in Ihrer Strategie funktioniert und was verbessert werden muss. Durch die Analyse dieser Daten können Sie Ihre Zielgruppenstrategie verfeinern, Ihre Botschaften personalisieren und Ressourcen effizienter einsetzen, um die Kampagnenleistung zu maximieren.
Erhöhte Engagementrate bei Zielaccounts
Hochwertige Accounts verdienen hochwertige Ansprache – und ABM-Analytik liefert Ihnen die Informationen, die Sie für ein hervorragendes Kundenerlebnis benötigen. Darüber hinaus können Sie durch die Analyse von Zielaccount-Daten sicherstellen, dass Sie die besten Leads priorisieren.
Mit Daten und Erkenntnissen können Sie Ihre Ansprache und Ihre Botschaften gezielt auf die spezifischen Bedürfnisse und Vorlieben Ihrer Zielgruppe zuschneiden, was die ABM-Engagementrate steigert und stärkere Beziehungen zu wichtigen Entscheidungsträgern und Stakeholdern aufbaut. Verfolgen Sie den Fortschritt und die Interaktionen von Leads und Kontakten in den Accounts und unterstützen Sie so effektive Lead Nurturing- und Demand Generation-Maßnahmen.
Erweiterte Leadgenerierung und Dealgrößen
ABM-Analytik hilft Ihnen, neue Chancen zu identifizieren und Ihre Reichweite innerhalb der Zielaccounts zu erweitern, indem sie bisher unbekannte Leads und Kontakte aufdeckt. Durch die Analyse von Daten zum Account-Engagement und -verhalten können Sie Cross-Selling- und Upselling-Möglichkeiten sowie potenzielle Wachstumsbereiche in bestehenden Accounts erkennen.
Verfolgen Sie die Auswirkungen Ihrer Kampagnen auf die Leadgenerierung und Dealgrößen, sodass Sie den ROI Ihrer Bemühungen messen und Investitionen in ABM-Initiativen rechtfertigen können. Dies ist besonders nützlich für B2B-Unternehmen, die auf Inbound-Marketing-Strategien setzen.
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Genauso, wie Ihr Team auf Ihre Führung zählt, können Sie mit ABM-Analytik Ihre Strategie auf Erfolgskurs bringen. Dennoch ist es essenziell, die richtigen Prozesse zu implementieren, um diese effektiv zu analysieren und zu überwachen und sicherzustellen, dass Sie auf Kurs bleiben.
Indem Sie verschiedene Arten von Daten – demografische, firmografische, technografische, Verhaltens-, Engagement- und Intent-Daten – nutzen, können Sie Ihre Botschaften anpassen, wertvolle Zielgruppen identifizieren und Ihre Zielgruppe besser ansprechen.
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