Prediktiv B2B-markedsføring bruker data og analyse til å forutse hvilke kontoer som har størst sannsynlighet for å engasjere seg og konvertere, slik at du kan fokusere tid og ressurser der de betyr mest.
I denne artikkelen viser jeg deg hvordan du kan skjære gjennom støyen, overvinne data- og integrasjonsutfordringer og bygge skalerbare prediktive markedsføringsprogrammer som gir reelle forretningsresultater og gjør markedsføringen smartere, raskere og mer effektiv.
Hva er prediktiv B2B-markedsføring?
Prediktiv markedsføring omdanner historiske data til handlingsrettet innsikt om fremtidig kundeatferd. Fordi du kan bruke prediktiv markedsføring til å vurdere hvilke markedsføringsstrategier som har størst sannsynlighet for å lykkes, resulterer det i mer kostnadseffektive kampanjer.
Slik beskriver Amit Bivas, tidligere VP for global markedsføring i Optimove, bruken av prediktiv markedsføring i det daglige arbeidet under tiden i organisasjonen:
EKSPERTTIPS
«Du skal se på all den forskjellige segmenteringen, resultatene av prediksjonene – altså prediksjonene for fremtidig verdi, terminprediksjonene, reaktiveringsprediksjonene, konverteringsprediksjonene, alt dette – og deretter skal du ut fra dette utarbeide tiltak for hvilken type markedsføring du skal begynne å kjøre.»
I praksis kan dette bety å automatisk utløse et personlig tilbud til bedriftskontoer som viser høy kjøpsintensjon, eller å justere annonseforbruket i sanntid basert på forventede konverteringsrater.
Prediktiv markedsføring kan også hjelpe deg med å besvare spørsmål som:
- Hvilke kontoer har størst sannsynlighet for å konvertere i løpet av de neste 30 dagene?
- Hva er det optimale prisnivået for hvert markedssegment?
- Hvilke kunder viser tidlige tegn på kundeavgang?
- Hvor bør vi fordele markedsføringsbudsjettet for å maksimere avkastningen på investeringen?
Etter å ha tatt i bruk en prediktiv markedsføringstilnærming er sluttresultatet markedsføringsbeslutninger drevet av data, ikke magefølelse – og muligheten til å ligge i forkant av kundenes behov i stedet for bare å reagere på dem.
Hvorfor bruke prediktiv B2B-markedsføring?
Hvis du baserer markedsføringsbeslutninger på magefølelse, går du sannsynligvis glipp av inntekter.
«Først og fremst er gjetting dårlig,» sier Katie Robbert, administrerende direktør i Trust Insights, et dataselskap. «Hvis du ikke bruker dine egne data til å ta beslutningen, introduserer du sannsynligvis en form for ubevisst skjevhet.»
En annen vanlig utfordring med tradisjonell markedsføring er sløsing med ressurser, sier Katie Robbert:
«Prediktiv prognostisering forteller deg hvor du bør bruke pengene dine: når du bør trappe opp, når du bør trappe ned, når du bør bruke penger på annonser, og når du ikke bør bruke penger på annonser. Det verste du kan gjøre, er å bare begynne å kaste penger etter alt og håpe at noe fungerer, for det gir sjelden gode resultater.»
Tallene underbygger dette. Bedrifter som bruker prediktiv markedsføring, oppnår opptil 500 % høyere lønnsomhet ved å målrette de riktige kundene med de riktige tilbudene på riktig tidspunkt – noe som ikke er mulig med tradisjonelle markedsføringstilnærminger.
Fordelene med prediktiv markedsføring omfatter:
- Strategisk beslutningstaking: Bruk dataanalyse til smartere, raskere og mer strategiske valg.
- Bedre kvalitet på potensielle kunder: Identifiser den ideelle kundeprofilen din med sofistikert segmentering.
- Meningsfull personalisering: Send målrettede meldinger (og målrettede tilbud) som sannsynligvis vil inspirere til handling hos hver brukerpersona, basert på atferden deres.
- Effektiv ressursfordeling: Fordel markedsføringsinnsatsen basert på forventet avkastning på investeringen.
- Forbedret inntektsprognostisering: Lag mer nøyaktige prognoser ved å identifisere kjøpssignaler og forutsi kundens livstidsverdi.
4 vanlige bruksområder for prediktiv B2B-markedsføring
Det finnes utallige måter å bruke prediktiv markedsføring på, men ikke alle er verdt tiden din. Her er fire dokumenterte tilnærminger.
Have an account? Log In
1. Forebygging av kundefrafall
Ingen SaaS-bedrifter er immune mot kundefrafall, men de mest suksessrike oppdager det før det skjer. Ta Hydrant som eksempel: Ved å bruke prediktiv KI til å identifisere kontoer med høy risiko tidlig oppnådde de en 260 % høyere konverteringsfrekvens og økte inntektene per kunde med 310 %.
Nøkkelen er å gå fra reaktive til proaktive strategier for kundebevaring. Som markedsføringskonsulenten dr. Cristina Tran forklarer, kan prediktiv analyse:
EKSPERTTIPS
“…hjelpe bedrifter med å identifisere de underliggende årsakene til kundefrafall og håndtere dem på et systemisk nivå. Ved å analysere data om kundeinteraksjoner, kjøpshistorikk, demografi og til og med data fra sosial lytting kan bedrifter få innsikt i hvilke faktorer som er sterkest forbundet med kundefrafall. Dette kan hjelpe dem med å identifisere konkrete områder der de må forbedre seg, for eksempel kundeservice, produktkvalitet, prissetting og salgsinteraksjoner.”
"…hjelpe bedrifter med å identifisere de underliggende årsakene til kundefrafall og håndtere dem på et systemisk nivå. Ved å analysere data om kundeinteraksjoner, kjøpshistorikk, demografi og til og med data fra sosial lytting kan bedrifter få innsikt i hvilke faktorer som er sterkest forbundet med kundefrafall. Dette kan hjelpe dem med å identifisere konkrete områder der de må forbedre seg, for eksempel kundeservice, produktkvalitet, prissetting og salgsinteraksjoner."
La oss for eksempel si at du driver en SaaS-app og ønsker å oppdage kundefrafall tidlig. Du kan bruke KI i appmarkedsføring og prediktiv markedsføring til å analysere kundedata fra ulike datakilder, for eksempel CRM-systemer, bruksmålinger og supportinteraksjoner.
Derfra kan du utforme en kampanje for kundebevaring som segmenterer kunder etter sannsynligheten for at de faller fra. Som i eksempelet nedenfor bør du tilby ulike budskap til hvert prediktive segment:
Kilde: moengage
Eksperttips:
- Bygg et samlet dashbord som følger med på produktbruk og kundestatus
- Sett opp automatiserte tiltak som utløses av risikosignaler
- Rett ressursene for kundebevaring mot kontoene med høyest risiko
2. Etterspørselsprognoser
Selv om prediktiv markedsføring ikke er en krystallkule, kan den hjelpe deg med å ta avgjørende beslutninger om ressursallokering basert på etterspørselsprognoser. "Prediktiv analyse handler om å forstå hva som vil skje i fremtiden, basert på historiske data," forklarer Katie Robbert fra Trust Insights. "Den gjør det mulig for bedrifter å forutse etterspørsel, optimalisere lagerbeholdningen og tilpasse ressursene deretter."
Ved å kombinere tradisjonelle data med markedssignaler i sanntid og data om kjøpsintensjon kan du forutsi fremtidige resultater med bemerkelsesverdig presisjon. Statworx, et konsulentselskap innen datavitenskap, utviklet for eksempel en prognosemotor som kan estimere etterspørselen etter tusenvis av produkter opptil 24 måneder frem i tid. Modellen økte også nøyaktigheten til etterspørselsprognosene med 10 %.
Eksperttips:
- Kombiner førstepartsdata med markedsinnsikt for en mer helhetlig kontekst (dette er noe KI i konkurrentinnsikt kan hjelpe med)
- Utvikle flere prognosescenarioer (konservativt, forventet, offensivt)
- Sett opp regelmessige prognosegjennomganger med salgs- og produktteamene for å validere prediksjonene
3. Poengsetting av potensielle kunder
Tradisjonell poengsetting av potensielle kunder lar penger ligge igjen på bordet. Selv om grunnleggende demografiske data og firmografiske data kan fortelle deg hvem de potensielle kundene dine er, viser prediktiv poengsetting hvilke av dem som faktisk er klare til å kjøpe.
Ved å analysere tusenvis av datapunkter kan prediktive modeller for poengsetting av potensielle kunder forbedre kvaliteten på kundeemnene, samtidig som de hjelper markedsføringsteamet ditt med å fokusere på kontoene som har størst sannsynlighet for å bli konvertert. ActiveTrail, en leverandør av e-postmarkedsføring, opplevde for eksempel en økning på 25 % i salgsmuligheter og en økning på 20 % i andelen avsluttede avtaler etter å ha tatt i bruk et prediktivt system for poengsetting av potensielle kunder.
Når du har et pålitelig system for poengsetting av potensielle kunder på plass, kan du gå et skritt videre og utforme tilpassede konverteringsstrategier for hver gruppe av potensielle kunder. I stedet for å tilby de samme insentivene til alle kan du for eksempel tilby ulike rabatter basert på hver kundegruppes tilbøyelighet til å konvertere.
Slik ser dette ut i praksis:
Kilde: moengage
Eksperttips:
- Tilpass poengsettingsmodeller til inntektsbidrag, ikke bare aktivitet
- Legg atferds- og intensjonssignaler oppå grunnleggende demografiske data
- Kalibrer poengsettingssystemer ved hjelp av direkte tilbakemeldinger fra salgsteamet
4. Innholdspersonalisering
Generisk innhold er ikke lenger tilstrekkelig i B2B. Med innholdspersonalisering kan du bruke prediktiv analyse til å forstå nøyaktig hvor hver konto befinner seg i kjøpsreisen, hvilke utfordringer de står overfor, og hvilken informasjon de trenger som det neste. Deretter kan du automatisk levere riktig innhold gjennom riktig kanal på riktig tidspunkt.
Gemini Sound, en merkevare innen netthandel, bruker for eksempel personalisert markedsføring til å forutsi kjøpsintensjon basert på atferd i sanntid (og på likheter med eksisterende kunder). Deretter viser motoren for innholdspersonalisering produkter som hver besøkende mest sannsynlig vil være interessert i. Resultatet er en økning på 73% i Geminis konverteringsrate blant besøkende og en økning på 128% i inntekten per besøkende.
Eksperttips:
- Juster budskapet i sanntid basert på engasjementssignaler
- Bruk maskinlæring til å drive intelligente innholdsanbefalinger
- Gjennomfør kontinuerlige eksperimenter for å optimalisere personaliseringsstrategier
Anbefalt lesning: 7 eksempler på prediktiv analyse som kan inspirere ditt neste steg
Beste praksis for prediktiv markedsføring i B2B
Hvor vellykket prediktiv markedsføring blir, avhenger av fire sentrale grunnpilarer: robust datainnsamling, systemer som overholder regelverket, kontinuerlig testing og effektive analyseverktøy. Slik kan du gå frem med hver av dem.
1. Samle inn data av høy kvalitet
De prediktive modellene dine er bare så gode som dataene de bygger på. Derfor bør det første målet ditt når du utvikler et program for prediktiv markedsføring, være et svært sterkt fokus på datakvalitet. Det finnes enorme mengder data du kan samle inn, så du må konsentrere deg om de viktigste positive og negative signalene.
På den positive siden bør du overvåke regelmessig interaksjon med markedsføringskampanjer, hyppige besøk i apper eller på nettsteder og produktsøk. Atferd med høy verdi omfatter også jevnlig månedlig aktivitet, engasjerte svar på varsler, varer som legges i handlekurven og egeninitiert prisundersøkelse.
Like viktige er risikosignalene som kan varsle om kommende problemer. Se etter lengre perioder med inaktivitet, uregelmessige bruksmønstre og systematiske avvisninger av varsler. Andre faresignaler omfatter manglende engasjement i e-post og SMS, avmelding fra kommunikasjon, problematiske supporthenvendelser og innsending av negative tilbakemeldinger.
Eksperttips:
- Opprett systematiske prosesser for datainnsamling på tvers av alle kanaler
- Hent inn data fra flere kilder, inkludert CRM-, sosiale medier- og intensjonssignaler
- Balanser historiske mønstre med sanntidssignaler
2. Bygg datainnsamlingssystemer som overholder personvernreglene
Regelverk som GDPR og CCPA har gjort kravene til datainnsamling strengere. Den gode nyheten er at selskaper som overholder regelverket, får en dobbel fordel: De unngår kostbare problemer knyttet til etterlevelse, samtidig som de bygger tillit hos kundene gjennom transparente datapraksiser. (Denne tilliten kan også føre til bedre datakvalitet, siden kundene kan bli mer villige til å dele informasjon.)
Nøkkelen til å følge personvernregelverket er å opprette tydelige samtykkemekanismer, ofte administrert gjennom samtykkeplattformer, som forklarer nøyaktig hvordan kundedata skal brukes. Du må også utforme rammeverk for datastyring som sporer og beskytter sensitiv informasjon, samt gjennomføre regelmessige revisjoner.
Eksperttips:
- Dokumenter hvert kontaktpunkt der kundedata samles inn og lagres
- Gjennomfør regelmessige samsvarsgjennomganger og oppdater prosessene etter hvert som regelverket utvikler seg
- Implementer detaljerte datatilgangskontroller og kryptering
More Articles
3. Innfør en test-og-lær-tilnærming
I boken sin Prediktiv analyse sier forfatteren Eric Siegel det rett ut:
"Når du har utviklet en modell, bør du ikke klappe deg selv på skulderen helt ennå. Forutsigelser hjelper ikke med mindre du gjør noe med dem. De er bare tanker, bare ideer ... Nøkkelen er å kontinuerlig teste og forbedre modellene dine opp mot resultater fra den virkelige verden."
Selv de mest avanserte prediktive modellene kan endre seg over tid når markedsforholdene endres og kundeatferden utvikler seg. Det betyr at en filosofi basert på «testing og læring» er nødvendig for å holde de prediktive markedsføringsprogrammene dine effektive.
Begynn med å validere prediksjonsmodellene dine regelmessig mot ferske data for å sikre at nøyaktigheten deres ikke er blitt dårligere. Du bør også følge med på resultatmålinger som signaliserer når modellene trenger justering.
Eksperttips:
- Planlegg månedlige valideringskontroller av algoritmene mot nyere konverteringsdata
- Følg med på ledende indikatorer som kan signalisere modellforskyvning
- Fastsett en regelmessig frekvens for oppdatering av modeller
4. Bruk de beste analyseverktøyene
Den prediktive markedsføringsstrategien din er bare så kraftig som verktøyene du bruker til å gjennomføre den. Når du vurderer alternativene, bør du følge med på disse kritiske faktorene:
- Sømløs integrasjon: Den prediktive plattformen din må hente data sømløst fra CRM-systemet, verktøyene for markedsføringsautomatisering og nettanalysen. Sørg for at den fungerer feilfritt med den eksisterende teknologistakken for markedsføring.
- Modelleringsfunksjoner: Sørg for at analyseplattformen kan analysere historiske data, forutsi fremtidig atferd nøyaktig og opprette tilpassede modeller og arbeidsflyter.
- Sikkerhet og samsvar på bedriftsnivå: Velg verktøy med robuste sikkerhetstiltak og innebygd samsvar med GDPR, CCPA og annet personvernregelverk.
Du finner grundige anbefalinger av verktøy i listen vår over den beste programvaren for markedsføringsinnsikt.
Oppnå bedre resultater med prediktiv markedsføring
Prediktiv markedsføring handler ikke bare om bedre prognoser – det handler om å skape bedre resultater. For å sitere Katie Robbert enda en gang:
"Målet er ikke å forutsi; målet er å endre atferd for å endre resultater. Prediktiv analyse skal lede deg i riktig retning, slik at du kan ta en mer datadrevet beslutning i stedet for å bare gjette."
Du kan bruke prediktiv markedsføring til å endre måten du kommuniserer med kunder på, fra grunnen av. Ved å gå bort fra «magefølelse» og bruke proaktive, datadrevne strategier kan du oppnå høyere konverteringsfrekvenser, dypere kunderelasjoner og mer effektiv vekst.
Hvis du vil vite mer om prediktiv markedsføring, kan du se veiledningene våre om trender innen markedsføringsprogramvare og foreskrivende kontra prediktiv analyse. Ikke glem å abonnere på nyhetsbrevet til The CMO Club for å ligge i forkant av markedstrendene og få flere strategiske innsikter utviklet for markedsføringsledere.
