B2B:n ennakoivassa markkinoinnissa hyödynnetään dataa ja analytiikkaa sen ennakoimiseksi, mitkä tilit todennäköisimmin sitoutuvat ja konvertoituvat, jotta voit keskittää aikasi ja resurssisi sinne, missä niillä on suurin merkitys.
Tässä artikkelissa näytän, kuinka voit suodattaa olennaisen tiedon kohinan seasta, ratkaista dataan ja integraatioihin liittyvät haasteet sekä rakentaa skaalautuvia ennakoivan markkinoinnin ohjelmia, jotka tuottavat todellisia liiketoimintatuloksia ja tekevät markkinoinnistasi älykkäämpää, nopeampaa ja tehokkaampaa.
Mitä B2B:n ennakoiva markkinointi on?
Ennakoiva markkinointi muuntaa aiemmat tietosi toimiviksi näkemyksiksi tulevasta asiakaskäyttäytymisestä. Koska ennakoivan markkinoinnin avulla voit arvioida, mitkä markkinointistrategiat todennäköisimmin onnistuvat, se johtaa kustannustehokkaampiin kampanjoihin.
Näin Optimoven entinen maailmanlaajuisen markkinoinnin varatoimitusjohtaja Amit Bivas kuvaa ennakoivan markkinoinnin käyttöä päivittäisessä työssään organisaatiossa:
ASIANTUNTIJAN VINKKI
“Tarkastelet kaikkia erilaisia segmentointeja ja ennusteiden tuloksia – siis tulevan arvon ennusteita, aikavälien ennusteita, uudelleenaktivoinnin ennusteita, konversioennusteita, kaikkea tätä – ja sen jälkeen ryhdyt toimenpiteisiin sen suhteen, millaista markkinointitoimenpidettä alat toteuttaa.”
Käytännössä tämä voi tarkoittaa henkilökohtaisen tarjouksen automaattista lähettämistä yritysasiakkaille, jotka osoittavat vahvaa ostoaikomusta, tai mainoskulujen reaaliaikaista säätämistä ennustettujen konversioasteiden perusteella.
Ennakoiva markkinointi voi auttaa vastaamaan myös esimerkiksi seuraaviin kysymyksiin:
- Mitkä tilit todennäköisimmin konvertoituvat seuraavien 30 päivän aikana?
- Mikä on optimaalinen hintapiste kullekin markkinasegmentille?
- Mitkä asiakkaat osoittavat varhaisia merkkejä asiakaspoistumasta?
- Mihin meidän tulisi kohdentaa markkinointibudjettimme maksimaalisen sijoitetun pääoman tuoton saavuttamiseksi?
Ennakoivan markkinointitavan käyttöönoton lopputuloksena markkinointipäätökset perustuvat dataan eivätkä arvauksiin – ja pystyt ennakoimaan asiakkaiden tarpeet sen sijaan, että vain reagoisit niihin.
Miksi B2B:n ennakoivaan markkinointiin kannattaa panostaa?
Jos perustat markkinointipäätöksesi intuitioon, jätät todennäköisesti rahaa hyödyntämättä.
”Ensinnäkin arvailu on huono asia”, sanoo Trust Insightsin toimitusjohtaja Katie Robbert, joka työskentelee datatieteeseen erikoistuneessa yrityksessä. ”Jos et käytä omaa dataasi päätöksen tekemiseen, tuotat todennäköisesti jonkinlaisen tiedostamattoman vinouman.”
Toinen perinteiseen markkinointiin liittyvä yleinen ongelma on resurssien tuhlaaminen, Katie Robbert sanoo:
“Ennakoiva ennustaminen kertoo, mihin rahasi kannattaa käyttää: milloin lisätä panostusta, milloin vähentää sitä, milloin käyttää rahaa mainoksiin ja milloin olla käyttämättä rahaa mainoksiin. Pahinta, mitä voit tehdä, on yksinkertaisesti alkaa kaataa rahaa kaikkeen ja toivoa, että jokin toimii, sillä se onnistuu harvoin.”
Luvut tukevat tätä. Ennakoivaa markkinointia käyttävät yritykset ovat saavuttaneet jopa 500 % suuremman kannattavuuden kohdentamalla oikeille asiakkaille oikeat tarjoukset oikeaan aikaan – perinteisillä markkinointitavoilla tämä ei ole mahdollista.
Ennakoivan markkinoinnin hyötyjä ovat:
- Strateginen päätöksenteko: Hyödynnä data-analytiikkaa älykkäämpien, nopeampien ja strategisempien valintojen tekemiseen.
- Parempi liidien laatu: Tunnista ihanteellisen asiakkaasi profiili kehittyneen segmentoinnin avulla.
- Merkityksellinen personointi: Lähetä kohdennettuja viestejä (ja kohdennettuja tarjouksia), jotka todennäköisesti innostavat jokaista käyttäjäpersoonaa toimimaan heidän käyttäytymisensä perusteella.
- Tehokas resurssien kohdentaminen: Kohdenna markkinointitoimenpiteet ennustetun sijoitetun pääoman tuoton perusteella.
- Parantunut liikevaihdon ennustaminen: Laadi tarkempia ennusteita tunnistamalla ostosignaaleja ja ennustamalla asiakkaan elinkaariarvoa.
4 yleistä B2B:n ennakoivan markkinoinnin sovellusta
Ennakoivaa markkinointia voi soveltaa lukemattomilla tavoilla, mutta kaikki niistä eivät ole aikasi arvoisia. Tässä on neljä hyväksi todettua lähestymistapaa.
Have an account? Log In
1. Asiakaspoistuman ehkäiseminen
Mikään SaaS-yritys ei ole immuuni asiakaspoistumalle, mutta menestyneimmät yritykset näkevät sen tulevan ennen kuin se tapahtuu. Otetaan esimerkiksi Hydrant: käyttämällä ennakoivaa tekoälyä riskialttiiden asiakkuuksien tunnistamiseen varhaisessa vaiheessa yritys saavutti 260 % korkeamman konversioasteen ja kasvatti asiakaskohtaista liikevaihtoa 310 %.
Avainasemassa on siirtyminen reaktiivisista ennakoiviin asiakaspysyvyyden strategioihin. Kuten markkinointikonsultti tohtori Cristina Tran selittää, ennakoiva analytiikka voi:
ASIANTUNTIJAN VINKKI
“…auttaa yrityksiä tunnistamaan asiakaspoistuman taustalla olevat syyt ja käsittelemään niitä järjestelmätasolla. Analysoimalla asiakasvuorovaikutuksia, ostohistoriaa, demografisia tietoja ja jopa sosiaalisen kuuntelun tietoja yritykset voivat saada selville, mitkä tekijät liittyvät läheisimmin asiakaspoistumaan. Tämä voi auttaa tunnistamaan erityisiä kehityskohteita, kuten asiakaspalvelun, tuotteen laadun, hinnoittelun ja myyntivuorovaikutukset.”
"…auttaa yrityksiä tunnistamaan asiakaspoistuman taustalla olevat syyt ja käsittelemään niitä järjestelmätasolla. Analysoimalla asiakasvuorovaikutuksia, ostohistoriaa, demografisia tietoja ja jopa sosiaalisen kuuntelun tietoja yritykset voivat saada selville, mitkä tekijät liittyvät läheisimmin asiakaspoistumaan. Tämä voi auttaa tunnistamaan erityisiä kehityskohteita, kuten asiakaspalvelun, tuotteen laadun, hinnoittelun ja myyntivuorovaikutukset."
Oletetaan esimerkiksi, että ylläpidät SaaS-sovellusta ja haluat havaita asiakaspoistuman varhaisessa vaiheessa. Voit käyttää sovelluksen sisäisen markkinoinnin tekoälyä ja ennakoivaa markkinointia analysoidaksesi asiakastietoja eri tietolähteistä, kuten CRM-järjestelmistä, käyttömittareista ja tukipalveluvuorovaikutuksista.
Sen jälkeen voit suunnitella asiakaspysyvyyskampanjan, jossa asiakkaat segmentoidaan heidän asiakaspoistumataipumuksensa perusteella. Kuten alla olevassa esimerkissä, sinun kannattaa tarjota erilaisia viestejä kullekin ennakoivalle segmentille:
Lähde: moengage
Vinkkejä:
- Luo yhtenäinen koontinäyttö, joka seuraa tuotteen käyttöä ja asiakkuuksien tilaa
- Määritä automaattiset toimenpiteet, jotka käynnistyvät riskisignaalien perusteella
- Kohdista asiakaspysyvyyteen käytettävät resurssit suurimman riskin asiakkuuksiin
2. Kysynnän ennustaminen
Vaikka ennakoiva markkinointi ei ole kristallipallo, se voi auttaa tekemään tärkeitä resurssien kohdentamista koskevia päätöksiä kysynnän ennustamisen perusteella. "Ennakoivassa analytiikassa on kyse sen ymmärtämisestä, mitä tulevaisuudessa tapahtuu historiallisen datan perusteella", selittää Trust Insightsin Katie Robbert. "Sen avulla yritykset voivat ennakoida kysyntää, optimoida varastoa ja kohdentaa resurssinsa sen mukaisesti."
Yhdistämällä perinteisen datan reaaliaikaisiin markkinasignaaleihin ja ostoaikomuksia koskeviin tietoihin voit ennustaa tulevia tuloksia huomattavan tarkasti. Esimerkiksi datatieteen konsultointiyritys Statworx kehitti ennustemoottorin, joka pystyy arvioimaan tuhansien tuotteiden kysynnän jopa 24 kuukauden päähän. Malli paransi myös kysyntäennusteiden tarkkuutta 10 %.
Vinkkejä:
- Yhdistä omistamasi data markkinatietoon saadaksesi kattavamman kokonaiskuvan (tässä voi auttaa kilpailijatiedon tekoäly)
- Kehitä useita ennusteskenaarioita (varovainen, odotettu, aggressiivinen)
- Järjestä säännöllisiä ennusteiden katselmointeja myynti- ja tuotetiimien kanssa ennusteiden vahvistamiseksi
3. Liidien pisteytys
Perinteinen liidien pisteytys jättää rahaa pöydälle. Vaikka perustason demografiset ja yritystä koskevat tiedot saattavat kertoa, keitä liidisi ovat, ennakoiva liidien pisteytys paljastaa, ketkä niistä ovat todella valmiita ostamaan.
Analysoimalla tuhansia datapisteitä ennakoivat liidien pisteytysmallit voivat parantaa liidien laatua ja auttaa markkinointitiimiäsi keskittymään asiakkuuksiin, jotka todennäköisimmin johtavat kauppaan. Esimerkiksi sähköpostimarkkinoinnin palveluntarjoaja ActiveTrail saavutti 25 %:n kasvun mahdollisuuksissa ja 20 %:n kasvun kauppojen päätösasteessa otettuaan käyttöön ennakoivan liidien pisteytysjärjestelmän.
Kun käytössäsi on luotettava liidien pisteytysjärjestelmä, voit ottaa seuraavan askeleen ja suunnitella mukautettuja konversiostrategioita jokaiselle liidiryhmälle. Sen sijaan, että tarjoaisit kaikille samat kannustimet, voit esimerkiksi tarjota erilaisia alennuksia kunkin liidikohortin konversiotodennäköisyyden perusteella.
Tältä tämä näyttää käytännössä:
Lähde: moengage
Asiantuntijavinkit:
- Sovita pisteytysmallit liikevaihtovaikutukseen, älä pelkästään aktiivisuuteen
- Yhdistä käyttäytymis- ja aieindikaattorit perustason demografisiin tietoihin
- Kalibroi pisteytysjärjestelmät myyntitiimiltä saadun suoran palautteen avulla
4. Sisällön personointi
Yleinen sisältö ei enää riitä B2B:ssä. Sisällön personoinnin avulla voit käyttää ennakoivaa analytiikkaa ymmärtääksesi tarkasti, missä vaiheessa ostopolkua kukin tili on, millaisia haasteita se kohtaa ja mitä tietoa se tarvitsee seuraavaksi. Sen jälkeen voit toimittaa automaattisesti oikean sisällön oikean kanavan kautta oikealla hetkellä.
Esimerkiksi verkkokauppabrändi Gemini Sound käyttää personoitua markkinointia ennustaakseen ostoaikeita reaaliaikaisen käyttäytymisen perusteella (sekä nykyisiä asiakkaita koskevien samankaltaisuuksien perusteella). Sen jälkeen sisällön personointimoottori näyttää kullekin kävijälle tuotteita, joista tämä todennäköisimmin kiinnostuu. Tuloksena on 73 prosentin kasvu Geminin kävijöiden konversioasteessa sekä 128 prosentin kasvu kävijäkohtaiseen liikevaihtoon.
Asiantuntijavinkit:
- Mukauta viestintää reaaliajassa sitoutumisesta kertovien signaalien perusteella
- Hyödynnä koneoppimista älykkäiden sisältösuositusten tuottamiseen
- Toteuta jatkuvia kokeiluja personointistrategioiden optimoimiseksi
Suositeltavaa luettavaa: 7 ennakoivan analytiikan esimerkkiä seuraavan siirtosi innoittajaksi
B2B:n ennakoivan markkinoinnin parhaat käytännöt
Ennakoivan markkinoinnin onnistuminen perustuu neljään keskeiseen pilariin: kattavaan tiedonkeruuseen, vaatimustenmukaisiin järjestelmiin, jatkuvaan testaamiseen ja tehokkaisiin analytiikkatyökaluihin. Näin voit lähestyä kutakin osa-aluetta.
1. Kerää laadukasta tietoa
Ennakoivat mallisi ovat vain niin hyviä kuin niiden perustana oleva tieto. Siksi ennakoivaa markkinointiohjelmaa rakentaessasi ensimmäisen tavoitteesi tulisi olla tinkimätön keskittyminen tiedon laatuun. Kerättävissäsi voi olla valtava määrä tietoa, joten sinun on keskityttävä tärkeimpiin positiivisiin ja negatiivisiin signaaleihin.
Positiivisista signaaleista kannattaa seurata säännöllistä vuorovaikutusta markkinointikampanjoiden kanssa, toistuvia sovellus- tai verkkosivukäyntejä sekä tuotekohtaisia hakuja. Arvokkaisiin käyttäytymismalleihin kuuluvat myös johdonmukainen kuukausittainen aktiivisuus, sitoutuneet reaktiot ilmoituksiin, tuotteiden lisääminen ostoskoriin ja oma-aloitteinen hintojen tutkiminen.
Yhtä tärkeitä ovat riskimerkit, jotka voivat ennakoida tulevia ongelmia. Tarkkaile pitkiä toimettomuusjaksoja, epäsäännöllisiä käyttömalleja ja ilmoitusten järjestelmällistä sulkemista. Muita hälytysmerkkejä ovat sähköpostien ja tekstiviestien huomiotta jättäminen, viestinnästä kieltäytyminen, ongelmalliset tukipalvelutilanteet ja negatiivisen palautteen lähettäminen.
Asiantuntijavinkit:
- Luo järjestelmälliset prosessit tiedonkeruuseen kaikissa kanavissa
- Hae tietoa useista lähteistä, kuten CRM-järjestelmästä, sosiaalisesta mediasta ja aiesignaaleista
- Yhdistä aiemmat käyttäytymismallit reaaliaikaisiin signaaleihin
2. Rakenna tietosäännösten mukaiset tiedonkeruujärjestelmät
GDPR:n ja CCPA:n kaltaiset säädökset ovat nostaneet tiedonkeruun vaatimuksia. Hyvä uutinen on, että säädöksiä noudattavat yritykset saavat kaksinkertaisen hyödyn: ne välttyvät kalliilta vaatimustenmukaisuusongelmilta ja rakentavat samalla luottamusta asiakkaisiin läpinäkyvien tietokäytäntöjen avulla. (Tämä luottamus voi myös parantaa tiedon laatua, sillä asiakkaat saattavat olla halukkaampia jakamaan tietojaan.)
Tietosuojasäännösten noudattamisen avain on luoda selkeät suostumusmekanismit, joita hallitaan usein suostumustenhallinta-alustojen avulla ja joissa selitetään tarkasti, miten asiakastietoja käytetään. Sinun on myös suunniteltava tiedonhallintakehykset, joilla arkaluonteisia tietoja seurataan ja suojataan, sekä suoritettava säännöllisiä tarkastuksia.
Asiantuntijavinkit:
- Dokumentoi jokainen kosketuspiste, jossa asiakastietoja kerätään ja säilytetään
- Suorita säännöllisiä vaatimustenmukaisuuden tarkasteluja ja päivitä prosesseja säännösten kehittyessä
- Ota käyttöön yksityiskohtaiset tietojen käyttöoikeuksien hallintakontrollit ja salaus
More Articles
3. Ota käyttöön testaa ja opi -lähestymistapa
Kirjassaan Ennakoiva analytiikka kirjailija Eric Siegel toteaa asian suoraan:
"Kun olet kehittänyt mallin, älä vielä taputa itseäsi olalle. Ennusteista ei ole hyötyä, ellet tee niiden perusteella jotain. Ne ovat vain ajatuksia, vain ideoita... Avain on testata ja kehittää mallejasi jatkuvasti tosielämän tulosten perusteella."
Edistyneimmätkin ennustemallit voivat ajan myötä ajautua, kun markkinaolosuhteet muuttuvat ja asiakkaiden käyttäytyminen kehittyy. Tämä tarkoittaa, että ”testaa ja opi” -ajattelutapa on välttämätön, jotta ennakoivan markkinoinnin ohjelmat pysyvät tehokkaina.
Aloita validoimalla ennustemallisi säännöllisesti tuoretta dataa vasten varmistaaksesi, ettei niiden tarkkuus ole heikentynyt. Sinun kannattaa myös seurata suorituskykymittareita, jotka osoittavat, milloin mallejasi on säädettävä.
Asiantuntijavinkit:
- Aikatauluta algoritmien kuukausittaiset validointitarkistukset tuoreita konversiotietoja vasten
- Seuraa ennakoivia mittareita, jotka voivat osoittaa mallin ajautumista
- Määritä säännöllinen aikataulu mallien päivittämiselle
4. Käytä parhaita analytiikkatyökaluja
Ennakoivan markkinointistrategiasi tehokkuus riippuu täysin työkaluista, joita käytät sen toteuttamiseen. Arvioidessasi vaihtoehtoja kiinnitä huomiota näihin kriittisiin tekijöihin:
- Saumaton integrointi: Ennakoivan analytiikan alustan on pystyttävä noutamaan tietoja saumattomasti CRM-järjestelmästäsi, markkinoinnin automaatiotyökaluistasi ja verkkoanalytiikastasi. Varmista, että se toimii moitteettomasti nykyisen markkinointiteknologiapinosi kanssa.
- Mallinnusominaisuudet: Varmista, että analytiikka-alustasi pystyy analysoimaan historiallisia tietoja, ennustamaan tulevaa käyttäytymistä tarkasti sekä luomaan mukautettuja malleja ja työnkulkuja.
- Yritystason tietoturva ja vaatimustenmukaisuus: Valitse työkalut, joissa on vankat tietoturvatoimet ja sisäänrakennettu GDPR:n, CCPA:n ja muiden tietosuojasäännösten mukaisuus.
Perusteellisia työkalusuosituksia löydät tutustumalla parhaiden markkinatiedon ohjelmistojen luetteloomme.
Saavuta parempia tuloksia ennakoivalla markkinoinnilla
Ennakoivassa markkinoinnissa ei ole kyse vain paremmasta ennustamisesta – kyse on parempien tulosten saavuttamisesta. Katie Robbertin sanoin vielä kerran:
"Tavoitteena ei ole ennustaa, vaan muuttaa käyttäytymistä tulosten muuttamiseksi. Ennakoivan analytiikan tarkoitus on ohjata sinua oikeaan suuntaan, jotta voit tehdä tietoon perustuvamman päätöksen sen sijaan, että vain arvaisit."
Voit käyttää ennakoivaa markkinointia muuttaaksesi perusteellisesti tapaasi olla vuorovaikutuksessa asiakkaiden kanssa. Kun siirryt ”mututuntuman” tuolle puolen ja käytät ennakoivia, dataan perustuvia strategioita, voit saavuttaa korkeampia konversioasteita, syvempiä asiakassuhteita ja tehokkaampaa kasvua.
Lisätietoja ennakoivasta markkinoinnista löydät oppaistamme, jotka käsittelevät markkinointiohjelmistojen trendejä ja ohjailevaa ja ennakoivaa analytiikkaa. Muista myös tilata The CMO Clubin uutiskirje, jotta pysyt markkinatrendien edellä ja saat lisää markkinointijohtajille suunnattuja strategisia näkemyksiä.
