Che cos’è il marketing predittivo B2B: una guida completa
Proattivo, non reattivo: Il marketing predittivo utilizza l'analisi dei dati per prevedere il comportamento e le esigenze dei clienti, consentendo strategie di marketing proattive anziché reattive.
Casi d'uso quotidiani: I casi d'uso comuni includono la prevenzione dell'abbandono dei clienti, la previsione della domanda, la valutazione predittiva dei lead e la personalizzazione dei contenuti.
La qualità dei dati è fondamentale: Per implementare con successo il marketing predittivo, concentrati sulla qualità dei dati, sulla conformità normativa, sui test continui e su solidi strumenti di analisi.
Il marketing predittivo nel B2B può portare a risultati davvero notevoli. Ad esempio, Trend Micro è passata a una campagna ABM basata sull'analisi predittiva e ha registrato un aumento di 4 volte nel coinvolgimento di nuovi account.
Ma il marketing predittivo non è privo di difficoltà. I responsabili marketing spesso faticano a gestire integrazioni complesse. Può inoltre essere difficile dimostrare il ROI agli stakeholder. Un altro ostacolo è rappresentato dai dati di bassa qualità.
Anche con set di dati di alta qualità, non tutti i tuoi insight saranno attuabili: Peter Shafer, VP delle vendite e del marketing di The Prosper Group, stima che "probabilmente circa il 60% dei [dati] genera rumore e forse il 40% genera davvero qualcosa di utile e vantaggioso".
Vuoi di più da The CMO?
Iscriviti gratuitamente per terminare la lettura di questo articolo:
Have an account? Log In
Questa guida ti mostrerà come eliminare il rumore e creare programmi di marketing predittivo B2B in grado di generare risultati concreti per l'azienda. Tratteremo ogni aspetto, dalla scelta degli strumenti giusti alla costruzione di processi basati sui dati che crescono insieme alla tua azienda, con l'obiettivo di aiutarti a trasformare la tua organizzazione marketing da reattiva a predittiva.
Che cos'è il marketing predittivo B2B?
Il marketing predittivo trasforma i tuoi dati storici in insight attuabili sul comportamento futuro dei clienti. Poiché puoi utilizzare il marketing predittivo per valutare quali strategie di marketing hanno maggiori probabilità di successo, il risultato sono campagne più convenienti.
Ecco come Amit Bivas, ex VP of Global Marketing di Optimove, descrive l'uso del marketing predittivo nella quotidianità durante il suo periodo nell'organizzazione:
In pratica, ciò potrebbe significare attivare automaticamente un'offerta personalizzata per gli account enterprise che mostrano un'elevata intenzione di acquisto oppure modificare in tempo reale la spesa pubblicitaria in base ai tassi di conversione previsti.
Il marketing predittivo può inoltre aiutarti a rispondere a domande come:
- Quali account hanno maggiori probabilità di effettuare una conversione nei prossimi 30 giorni?
- Qual è il prezzo ottimale per ciascun segmento di mercato?
- Quali clienti stanno mostrando i primi segnali di abbandono?
- Dove dovremmo destinare il nostro budget di marketing per ottenere il ROI massimo?
Dopo aver adottato un approccio di marketing predittivo, il risultato finale consiste in decisioni di marketing guidate dai dati, non da supposizioni, e nella capacità di anticipare le esigenze dei clienti invece di limitarsi a reagire.
Perché adottare il marketing predittivo B2B?
Se ti affidi all'istinto per prendere decisioni di marketing, probabilmente stai lasciando denaro sul tavolo.
"Prima di tutto, tirare a indovinare è sbagliato", afferma Katie Robbert, CEO di Trust Insights, un'azienda di scienza dei dati. "Se non utilizzi i tuoi dati per prendere la decisione, è probabile che tu stia introducendo una sorta di pregiudizio inconscio."
Un altro problema comune del marketing tradizionale è lo spreco di risorse, afferma Katie Robbert:
“Le previsioni predittive ti dicono dove spendere il tuo denaro: quando aumentare gli investimenti, quando ridurli, quando spendere denaro per gli annunci e quando non farlo. La cosa peggiore che puoi fare è iniziare semplicemente a investire denaro in ogni attività, sperando che qualcosa funzioni, perché raramente questa strategia porta risultati.”
I numeri lo confermano. Le aziende che utilizzano il marketing predittivo registrano una redditività fino al 500% superiore, rivolgendosi ai clienti giusti con le offerte giuste al momento giusto, un risultato impossibile da ottenere con gli approcci di marketing tradizionali.
I vantaggi del marketing predittivo includono:
- Processo decisionale strategico: utilizza l’analisi dei dati per prendere decisioni più intelligenti, rapide e strategiche.
- Migliore qualità dei lead: identifica il profilo del cliente ideale con una segmentazione sofisticata.
- Personalizzazione significativa: invia messaggi mirati (e offerte mirate) che possano stimolare l’azione di ciascun profilo utente in base al suo comportamento.
- Allocazione efficiente delle risorse: assegna le attività di marketing in base al ROI previsto.
- Miglioramento delle previsioni dei ricavi: crea previsioni più accurate identificando i segnali di acquisto e prevedendo il valore del cliente nel corso della sua vita.
4 applicazioni comuni del marketing predittivo B2B
Esistono infiniti modi per applicare il marketing predittivo, ma non tutti meritano il tuo tempo. Ecco quattro approcci comprovati.
1. Prevenzione dell’abbandono
Nessuna azienda SaaS è immune all’abbandono dei clienti, ma quelle di maggior successo riescono a prevederlo prima che si verifichi. Prendiamo Hydrant, ad esempio: utilizzando l’IA predittiva per individuare tempestivamente gli account a rischio, ha ottenuto un tasso di conversione superiore del 260% e ha aumentato i ricavi per cliente del 310%.
La chiave consiste nel passare da strategie di fidelizzazione reattive a strategie proattive. Come spiega la dott.ssa Cristina Tran, consulente di marketing, l’analisi predittiva può:
"…aiutare le aziende a identificare le cause sottostanti dell’abbandono dei clienti e ad affrontarle a livello sistemico. Analizzando i dati sulle interazioni con i clienti, la cronologia degli acquisti, i dati demografici e persino i dati derivanti dall’ascolto dei social, le aziende possono comprendere quali fattori siano più strettamente associati all’abbandono. Questo può aiutarle a individuare le aree specifiche in cui devono migliorare, come il servizio clienti, la qualità del prodotto, i prezzi e le interazioni di vendita."
Ad esempio, supponiamo che tu gestisca un’app SaaS e voglia individuare tempestivamente l’abbandono. Puoi utilizzare l’IA nel marketing nell’app e il marketing predittivo per analizzare i dati dei clienti provenienti da diverse fonti, come i sistemi CRM, le metriche di utilizzo e le interazioni con il supporto.
A questo punto, puoi progettare una campagna di fidelizzazione che segmenti i clienti in base alla loro propensione all’abbandono. Come nell’esempio riportato di seguito, dovrai offrire messaggi diversi a ciascun segmento predittivo:
Fonte: moengage
Consigli pratici:
- Crea un pannello di controllo unificato che monitori l’utilizzo del prodotto e lo stato di salute dei clienti
- Configura interventi automatizzati attivati dagli indicatori di rischio
- Concentra le risorse per la fidelizzazione sugli account a più alto rischio
2. Previsione della domanda
Sebbene il marketing predittivo non sia una sfera di cristallo, può aiutarti a prendere decisioni cruciali sull’allocazione delle risorse sulla base della previsione della domanda. "L’analisi predittiva consiste nel comprendere cosa accadrà in futuro sulla base dei dati storici", spiega Katie Robbert di Trust Insights. "Permette alle aziende di anticipare la domanda, ottimizzare l’inventario e allineare di conseguenza le proprie risorse."
Combinando i dati tradizionali con i segnali di mercato in tempo reale e i dati sull’intento degli acquirenti, puoi prevedere i risultati futuri con una precisione straordinaria. Ad esempio, Statworx, una società di consulenza nell’ambito della scienza dei dati, ha sviluppato un motore di previsione in grado di stimare la domanda di migliaia di prodotti fino a 24 mesi nel futuro. Il modello ha inoltre aumentato del 10% l’accuratezza delle previsioni della domanda.
Consigli pratici:
- Combina i dati proprietari con le informazioni di mercato per un contesto più completo (è un aspetto in cui l’IA nell’analisi della concorrenza può essere d’aiuto)
- Sviluppa molteplici scenari previsionali (conservativo, previsto, aggressivo)
- Organizza revisioni periodiche delle previsioni con i team vendite e prodotto per convalidare le predizioni
3. Valutazione dei lead
La valutazione tradizionale dei lead lascia denaro sul tavolo. Sebbene i dati demografici e firmografici di base possano dirti chi sono i tuoi lead, la valutazione predittiva dei lead rivela quali sono effettivamente pronti ad acquistare.
Analizzando migliaia di punti dati, i modelli predittivi di valutazione dei lead possono migliorare la qualità dei lead, aiutando al contempo il tuo team di marketing a concentrarsi sugli account con maggiori probabilità di concludere l’acquisto. Ad esempio, ActiveTrail, un fornitore di marketing via email, ha registrato un aumento del 25% delle opportunità e un aumento del 20% dei tassi di chiusura delle trattative dopo aver adottato un sistema predittivo di valutazione dei lead.
Una volta implementato un sistema affidabile di valutazione dei lead, puoi fare un ulteriore passo avanti e progettare strategie di conversione personalizzate per ciascun gruppo di lead. Ad esempio, invece di offrire gli stessi incentivi a tutti, puoi proporre sconti diversi in base alla propensione alla conversione di ciascuna coorte di lead.
Ecco come si presenta nella pratica:
Fonte: moengage
Consigli degli esperti:
- Allinea i modelli di valutazione all’impatto sui ricavi, non solo all’attività
- Aggiungi i segnali comportamentali e di intenzione ai dati demografici di base
- Calibra i sistemi di valutazione utilizzando il feedback diretto del tuo team vendite
4. Personalizzazione dei contenuti
I contenuti generici non sono più sufficienti nel B2B. Con la personalizzazione dei contenuti, puoi utilizzare l’analisi predittiva per capire esattamente a che punto si trova ogni account nel percorso d’acquisto, quali sfide sta affrontando e di quali informazioni ha bisogno successivamente. Puoi quindi distribuire automaticamente i contenuti giusti attraverso il canale giusto al momento giusto.
Ad esempio, Gemini Sound, un marchio di commercio elettronico, utilizza il marketing personalizzato per prevedere l’intenzione d’acquisto sulla base del comportamento in tempo reale (e delle somiglianze con i clienti attuali). Il suo motore di personalizzazione dei contenuti propone quindi i prodotti a cui ciascun visitatore è più probabilmente interessato. Il risultato è un aumento del 73% del tasso di conversione dei visitatori di Gemini e un incremento del 128% dei ricavi per visitatore.
Consigli degli esperti:
- Adatta i messaggi in tempo reale sulla base dei segnali di coinvolgimento
- Utilizza l’apprendimento automatico per fornire consigli intelligenti sui contenuti
- Esegui esperimenti continui per ottimizzare le strategie di personalizzazione
Lettura consigliata: 7 esempi di analisi predittiva per ispirare la tua prossima iniziativa
Le migliori pratiche di marketing predittivo B2B
Il successo del marketing predittivo dipende da quattro pilastri fondamentali: una raccolta dati solida, sistemi conformi, test continui e potenti strumenti di analisi. Ecco come affrontare ciascuno di questi aspetti.
1. Raccogli dati di qualità
La qualità dei tuoi modelli predittivi dipende dalla qualità dei dati che li alimentano. Per questo, il tuo primo obiettivo nella creazione di un programma di marketing predittivo dovrebbe essere una forte attenzione alla qualità dei dati. Esiste un’enorme quantità di dati che potresti raccogliere, quindi dovrai concentrarti sui segnali positivi e negativi più importanti.
Per quanto riguarda gli aspetti positivi, ti conviene monitorare le interazioni regolari con le campagne di marketing, le visite frequenti all’app o al sito web e le ricerche specifiche sui prodotti. Tra i comportamenti di alto valore rientrano anche l’attività mensile costante, le risposte alle notifiche che dimostrano coinvolgimento, l’aggiunta di prodotti al carrello e la ricerca autonoma dei prezzi.
Altrettanto importanti sono gli indicatori di rischio che potrebbero segnalare problemi in arrivo. Presta attenzione a periodi prolungati di inattività, schemi di utilizzo irregolari e rifiuti sistematici delle notifiche. Altri segnali d’allarme includono il disimpegno dalle email e dagli SMS, la rinuncia alle comunicazioni, le interazioni problematiche con l’assistenza e l’invio di feedback negativi.
Consigli degli esperti:
- Creare processi sistematici per la raccolta dei dati su tutti i canali
- Raccogliere dati da più fonti, inclusi CRM, social e segnali di intenzione
- Bilanciare gli schemi storici con i segnali in tempo reale
2. Creare sistemi di raccolta dei dati conformi alle normative
Normative come il GDPR e il CCPA hanno aumentato l'importanza della raccolta dei dati. La buona notizia è che le aziende conformi ottengono un doppio vantaggio: evitano costosi problemi di conformità e, al contempo, costruiscono la fiducia dei clienti attraverso pratiche trasparenti nella gestione dei dati. (Questa fiducia può inoltre tradursi in una migliore qualità dei dati, poiché i clienti potrebbero essere più propensi a condividere informazioni.)
La chiave per rispettare le normative sulla privacy dei dati consiste nel creare meccanismi di consenso chiari, spesso gestiti tramite piattaforme per la gestione del consenso, che spieghino esattamente come verranno utilizzati i dati dei clienti. Sarà inoltre necessario progettare strutture di governance dei dati in grado di tracciare e proteggere le informazioni sensibili e condurre verifiche periodiche.
Consigli degli esperti:
- Documentare ogni punto di contatto in cui i dati dei clienti vengono raccolti e archiviati
- Condurre revisioni periodiche della conformità e aggiornare i processi man mano che le normative evolvono
- Implementare controlli granulari degli accessi ai dati e la crittografia
3. Adottare un approccio basato su test e apprendimento
Nel suo libro Analisi predittiva, l'autore Eric Siegel lo afferma senza mezzi termini:
"Una volta sviluppato un modello, non congratularti ancora con te stesso. Le previsioni non sono utili se non fai qualcosa al riguardo. Sono solo pensieri, solo idee... La chiave è testare e perfezionare continuamente i tuoi modelli confrontandoli con i risultati del mondo reale."
Anche i modelli predittivi più sofisticati possono perdere precisione nel tempo, man mano che cambiano le condizioni di mercato e si evolvono i comportamenti dei clienti. Ciò significa che una filosofia di “test e apprendimento” è necessaria per mantenere efficaci i programmi di marketing predittivo.
Inizia convalidando regolarmente i tuoi modelli previsionali rispetto a dati aggiornati, per assicurarti che la loro accuratezza non sia diminuita. Dovrai inoltre tenere sotto controllo le metriche delle prestazioni che indicano quando i modelli necessitano di modifiche.
Consigli degli esperti:
- Programmare controlli mensili di convalida degli algoritmi rispetto ai dati recenti sulle conversioni
- Monitorare gli indicatori anticipatori che potrebbero segnalare una deriva del modello
- Stabilire una cadenza regolare per gli aggiornamenti dei modelli
4. Utilizzare i migliori strumenti di analisi
La tua strategia di marketing predittivo è potente solo quanto gli strumenti che utilizzi per attuarla. Quando valuti le diverse opzioni, presta attenzione a questi fattori fondamentali:
- Integrazione fluida: la tua piattaforma predittiva deve acquisire dati senza problemi dal CRM, dagli strumenti di automazione del marketing e dagli strumenti di analisi web. Assicurati che funzioni perfettamente con il tuo insieme di strumenti tecnologici di marketing esistente.
- Funzionalità di modellazione: assicurati che la tua piattaforma di analisi sia in grado di analizzare i dati storici, prevedere con precisione i comportamenti futuri e creare modelli e flussi di lavoro personalizzati.
- Sicurezza e conformità di livello aziendale: scegli strumenti dotati di solide misure di sicurezza e conformità integrata al GDPR, al CCPA e ad altre normative sulla privacy dei dati.
Per consigli approfonditi sugli strumenti, consulta il nostro elenco dei migliori software di intelligence di marketing.
I clic sui link qui sotto possono generare una commissione, che sostiene i nostri test e le nostre recensioni indipendenti di software e servizi. Scopri di più su come rimaniamo trasparenti.
Ottieni risultati migliori con il marketing predittivo
Il marketing predittivo non riguarda soltanto previsioni più accurate: riguarda il raggiungimento di risultati migliori. Per citare ancora una volta Katie Robbert :
"L'obiettivo non è fare previsioni; l'obiettivo è cambiare il comportamento per cambiare i risultati. L'analisi predittiva serve a guidarti nella direzione giusta per prendere decisioni più basate sui dati invece di limitarti a tirare a indovinare."
Puoi utilizzare il marketing predittivo per trasformare radicalmente il modo in cui interagisci con i clienti. Andando oltre le “sensazioni istintive” e utilizzando strategie proattive basate sui dati, puoi favorire tassi di conversione più elevati, relazioni più solide con i clienti e una crescita più efficiente.
Per saperne di più sul marketing predittivo, consulta le nostre guide sulle tendenze dei software di marketing e sull'analisi prescrittiva e predittiva. E non dimenticare di iscriverti alla newsletter di The CMO Club per rimanere al passo con le tendenze del mercato e ricevere ulteriori approfondimenti strategici pensati per i leader del marketing.
