Come utilizzare l’analisi del marketing basato sugli account per definire la strategia

La personalizzazione è fondamentale in una strategia di marketing basato sugli account, poiché ogni fase del percorso d'acquisto è adattata agli account di alto valore, inclusi tutti i messaggi, i contenuti e le attività di contatto. Questo approccio è diverso dal marketing tradizionale e dalla generazione di lead, in cui le campagne di marketing si concentrano su un mercato più ampio di potenziali clienti. 

Data l'enfasi sulle campagne personalizzate, per far funzionare le tattiche di marketing basato sugli account è necessario che vi sia un allineamento tra vendite e marketing. Quando questo allineamento viene raggiunto, il 30% dei professionisti del marketing che utilizzano l'ABM segnala un aumento del 21% del ROI, secondo uno studio di SiriusDecisions. 

Che cosa sono le analisi del marketing basato sugli account?

Le analisi del marketing basato sugli account monitorano i dati provenienti da diverse fonti, come i software CRM per il marketing, i social media e le analisi del sito web. Questi dati sono necessari per definire diversi aspetti della tua strategia ABM, come gli elenchi degli account target, le campagne di marketing e i punti di contatto personalizzati durante il percorso del cliente. 

L'importanza dei dati nell'ABM

Un approccio ABM privo di personalizzazione è come un puzzle a cui mancano dei pezzi: hai i componenti, ma non hai il quadro completo. La personalizzazione del marketing basato sugli account inizia dalla comprensione dei tuoi account target, che richiede dati approfonditi sulle loro preferenze, sui loro comportamenti e sulle loro esigenze. Questi dati sono preziosi sia per le campagne sia per le future attività di contatto commerciale. 

Devi monitorare e analizzare ogni interazione che questi account hanno con il tuo brand. Ciò significa monitorare le visite al sito web, le aperture delle e-mail, i download dei contenuti, il coinvolgimento sui social media e qualsiasi altro punto di contatto.

Jon Morgan, CEO e caporedattore di Venture Smarter

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Tipi di dati utilizzati nell'ABM

Ora che abbiamo capito perché disporre di molti dati è fondamentale per l'ABM, esploriamo le diverse forme di dati di cui hai bisogno:

• Dati demografici includono informazioni di base sulle persone all'interno degli account target, come titoli professionali, ruoli, responsabilità e posizione geografica. Utilizzare la segmentazione demografica aiuta ad adattare i messaggi e i contenuti affinché risuonino con specifici segmenti di pubblico.
• I dati firmografici si concentrano sulle caratteristiche delle aziende o organizzazioni target, come settore, dimensioni dell'azienda, ricavi, fase di crescita e struttura. Queste informazioni aiutano a identificare gli account in linea con il profilo del cliente ideale e a dare priorità ai target di alto valore.
• I dati tecnografici forniscono informazioni sullo stack tecnologico utilizzato dagli account target, inclusi diversi software, strumenti, piattaforme e infrastrutture IT. Comprendere l'ambiente tecnologico degli account consente ai professionisti del marketing di adattare soluzioni e offerte che si integrano perfettamente con i sistemi esistenti.
• I dati comportamentali tracciano le azioni e le interazioni delle persone all'interno degli account target attraverso diversi punti di contatto, come visite al sito web, download di contenuti, pagine di destinazione ABM personalizzate, aperture delle email e partecipazione agli eventi. 
• I dati sul coinvolgimento misurano il livello di interazione e partecipazione degli account target rispetto ai materiali e alle campagne di marketing. Includono metriche come tassi di clic, tempo trascorso sui contenuti, interazioni sui social media e partecipazione ai webinar. 
• I dati di intenzione indicano la probabilità o l'interesse degli account target ad acquistare prodotti o soluzioni specifici. Questi dati derivano da segnali come il comportamento di ricerca online, i modelli di fruizione dei contenuti e le interazioni con i siti web dei concorrenti.

Con questi dati a tua disposizione, il passo successivo consiste nello sfruttare la potenza di queste informazioni per campagne mirate e interazioni significative. 

Come utilizzare l'analisi ABM

Hai raccolto i dati e ora è il momento di metterli al lavoro. Esistono molti modi per sfruttare l'analisi predittiva del marketing per le tue iniziative ABM, tra cui prevedere il comportamento dei clienti, qualificare o assegnare un punteggio ai lead come MQL e SQL e mappare i punti di contatto con i clienti. 

Analisi predittiva

L'analisi predittiva utilizza dati storici, apprendimento automatico e algoritmi statistici per identificare gli account pronti alla conversione. I cicli di vendita B2B possono essere lunghi e complessi e coinvolgere diversi responsabili delle decisioni.  Anticipare le esigenze e il comportamento degli account target è essenziale. Infatti, il Rapporto di benchmark sull'intelligenza predittiva rivela un aumento medio del 22.66% del tasso di conversione per le sessioni influenzate dall'intelligenza predittiva.

Gli esempi di analisi predittiva includono: 

• Storico degli acquisti
• Comportamento di navigazione
• Informazioni demografiche
• Dati storici sulle vendite 

Assegnazione del punteggio agli account e ai lead

L'assegnazione del punteggio ai lead classifica e valuta i lead in base alla loro probabilità di trasformarsi in clienti. Classificare i lead come lead qualificati dal marketing (MQL) o lead qualificati dalle vendite (SQL) favorisce l'allineamento tra marketing e vendite. 

Per assegnare un punteggio ai lead, utilizza un software CRM per il marketing, come Hubspot o Salesforce, per attribuire punteggi numerici sulla base di criteri quali dati demografici, dati firmografici, livello di coinvolgimento e comportamento. 

Gli MQL dimostrano interesse e coinvolgimento nelle attività di marketing, mentre gli SQL sono stati verificati e ritenuti pronti per un'interazione diretta con il team di vendita. Dando priorità agli SQL, le campagne ABM possono ottenere tassi di conversione più elevati e massimizzare il ROI.

Tra gli esempi di dati utilizzati per l'assegnazione del punteggio ai lead rientrano:

• Dimensioni, settore e posizione dell'azienda
• Ricavi dell'organizzazione
• Tassi di coinvolgimento
• Partecipazione ai webinar
• Richieste di demo o interazioni con il team di vendita
• Aperture delle email o download di risorse 
• Budget e autorità di acquisto 

Arricchimento dei dati

L'arricchimento dei dati migliora i dati e i profili dei clienti aggiungendo o aggiornando le informazioni man mano che diventano disponibili. Mantenere aggiornati i database fornisce informazioni più approfondite sul pubblico target, migliorando il marketing dei contenuti, le attività di contatto del team di vendita e la strategia ABM complessiva.

Tra gli esempi di arricchimento dei dati rientrano:

• Miglioramento dei dati firmografici, come il fatturato, il budget e la classificazione del settore dell’azienda
• Arricchimento dei profili dei clienti con dati tecnografici per identificare le preferenze tecnologiche e i modelli di utilizzo

Mappatura dei contatti degli account chiave

La mappatura dei contatti viene utilizzata per identificare e comprendere le relazioni e le connessioni all’interno degli account target. Identificare gli stakeholder chiave all’interno di ogni organizzazione e comprenderne il ruolo nel processo di acquisto migliora la capacità di personalizzare i messaggi e i contenuti ABM per rispondere a specifici punti dolenti e interessi. 

I dati che possono aiutare nella mappatura includono:

• Qualifiche professionali
• Responsabilità dipartimentali
• Gerarchie organizzative

Convalida dei dati

La convalida dei dati garantisce l’accuratezza, la completezza e l’affidabilità dei dati raccolti o archiviati all’interno di un database o sistema. In particolare, per i programmi ABM è importante esaminare periodicamente i dati e correggere errori, incoerenze o imprecisioni, come voci duplicate, valori mancanti o formattazione errata. Dati affidabili sono necessari per campagne ABM efficaci e, con dati migliori, aumentano il ritorno sull’investimento e la crescita dei ricavi.

Misurazione del successo della campagna

Tenere sotto controllo gli indicatori chiave di prestazione (KPI), come i tassi di conversione, la velocità della pipeline e i costi di acquisizione dei clienti, è necessario per migliorare e convalidare il ROI delle campagne ABM. I software di marketing basato sugli account possono semplificare questo processo monitorando e analizzando automaticamente queste metriche. Attraverso queste automazioni di marketing è possibile ottenere informazioni in tempo reale sul coinvolgimento del pubblico, sulle prestazioni dei contenuti e sull’impatto complessivo della campagna.

I dati della campagna e le metriche ABM utilizzati per monitorare il successo includono: 

• Tassi di conversione
• Velocità della pipeline
• Costi di acquisizione dei clienti (CAC)
• Metriche di coinvolgimento degli account
• Tassi di clic (CTR)
• Tempo trascorso sulla pagina
• Tassi di rimbalzo
• Ricavi generati 
• Valore del cliente nel corso della sua vita (CLV)

Vantaggi dell’analisi del marketing basato sugli account

Miglioramento delle prestazioni delle campagne ABM

Le analisi ABM forniscono indicazioni sulla strategia e sulla direzione della campagna, consentendo di misurare e monitorare KPI come i tassi di conversione, le metriche di coinvolgimento e il ritorno sull’investimento.

Le analisi delle campagne fanno luce su ciò che funziona nella strategia e su ciò che deve essere migliorato. Analizzando questi dati, è possibile perfezionare le strategie di targeting, personalizzare i messaggi e allocare le risorse in modo più efficiente per massimizzare le prestazioni della campagna.

Maggiore coinvolgimento degli account target

Gli account ad alto valore meritano un coinvolgimento di alta qualità e le analisi ABM forniscono le informazioni necessarie per offrire un’esperienza cliente eccezionale. Inoltre, analizzando i dati degli account target è possibile assicurarsi di dare priorità ai lead migliori. 

Con dati e informazioni approfondite, è possibile adattare le attività di contatto e i messaggi alle esigenze e alle preferenze specifiche del pubblico target, aumentando il coinvolgimento ABM e costruendo relazioni più solide con i principali responsabili delle decisioni e stakeholder. Monitora i progressi e le interazioni di lead e contatti tra gli account, supportando attività efficaci di coltivazione dei lead e generazione della domanda.

Espansione della generazione di lead e delle dimensioni degli accordi

Le analisi ABM aiutano a identificare nuove opportunità e ad ampliare la portata all’interno degli account target, portando alla luce lead e contatti precedentemente sconosciuti. Analizzando i dati sul coinvolgimento e sul comportamento degli account, è possibile identificare opportunità di vendita incrociata e vendita aggiuntiva, nonché potenziali aree di espansione o crescita all’interno degli account esistenti.

Monitora l’impatto delle campagne sulla generazione di lead e sulle dimensioni degli accordi, consentendo di misurare il ROI delle attività e giustificare gli investimenti nelle iniziative ABM. Ciò è particolarmente vantaggioso per le aziende B2B che si affidano a strategie di marketing in entrata.

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Proprio come il tuo team si rivolge a te per ricevere indicazioni, le analisi ABM possono guidare la tua strategia verso il successo. Tuttavia, è essenziale disporre dei processi giusti per analizzarle e monitorarle in modo efficace, assicurandoti di rimanere sulla buona strada. 

Sfruttando vari tipi di dati—demografici, firmografici, tecnografici, comportamentali, di coinvolgimento e di intenzione—puoi personalizzare i tuoi messaggi, identificare i target di alto valore e interagire meglio con il tuo pubblico. 

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