B2B-prediktiv marknadsföring använder data och analyser för att förutse vilka konton som löper störst sannolikhet att engagera sig och konvertera, så att du kan fokusera din tid och dina resurser där de gör störst nytta.
I den här artikeln visar jag hur du kan sålla bort bruset, övervinna data- och integrationsutmaningar samt bygga skalbara prediktiva marknadsföringsprogram som ger verkliga affärsresultat och gör din marknadsföring smartare, snabbare och effektivare.
Vad är B2B-prediktiv marknadsföring?
Prediktiv marknadsföring omvandlar dina historiska data till användbara insikter om framtida kundbeteende. Eftersom du kan använda prediktiv marknadsföring för att bedöma vilka marknadsföringsstrategier som sannolikt kommer att lyckas, leder den till mer kostnadseffektiva kampanjer.
Så här beskriver Amit Bivas, tidigare VP för global marknadsföring på Optimove, användningen av prediktiv marknadsföring i det dagliga arbetet under sin tid på organisationen:
EXPERTTIPS
“Du kommer att titta på all den olika segmenteringen och resultaten av förutsägelserna – alltså förutsägelserna om framtida värde, terminsförutsägelserna, förutsägelserna om återaktivering och konvertering, allt det där – och sedan kommer du därifrån att ta fram åtgärdspunkter för vilken typ av marknadsföringsåtgärd som ska börja genomföras.”
I praktiken kan det innebära att automatiskt utlösa ett personligt erbjudande till företagskonton som visar hög köpintention eller att justera dina annonsutgifter i realtid baserat på förutspådda konverteringsgrader.
Prediktiv marknadsföring kan också hjälpa dig att besvara frågor som:
- Vilka konton löper störst sannolikhet att konvertera under de kommande 30 dagarna?
- Vilken är den optimala prisnivån för varje marknadssegment?
- Vilka kunder visar tidiga varningstecken på att de är på väg att lämna?
- Var bör vi fördela vår marknadsföringsbudget för maximal ROI?
Efter att ha tillämpat ett prediktivt marknadsföringssätt blir slutresultatet marknadsföringsbeslut som drivs av data, inte magkänsla – samt möjligheten att ligga steget före kundernas behov i stället för att bara reagera på dem.
Varför ska man använda B2B-prediktiv marknadsföring?
Om du förlitar dig på magkänsla när du fattar marknadsföringsbeslut lämnar du sannolikt pengar på bordet.
”Först och främst är det dåligt att gissa”, säger Katie Robbert, vd för data science-företaget Trust Insights. ”Om du inte använder dina egna data för att fatta beslutet introducerar du sannolikt någon form av omedveten partiskhet.”
Ett annat vanligt problem med traditionell marknadsföring är slöseri med resurser, säger Katie Robbert:
”Prediktiva prognoser visar var du ska spendera dina pengar: när du ska öka, när du ska minska, när du ska lägga pengar på annonser och när du inte ska lägga pengar på annonser. Det värsta du kan göra är att bara börja kasta pengar på allt och hoppas att något fastnar, eftersom det nästan aldrig fungerar.”
Siffrorna stöder detta. Företag som använder prediktiv marknadsföring ser upp till 500 % högre lönsamhet genom att rikta rätt erbjudanden till rätt kunder vid rätt tidpunkt – något som inte är möjligt med traditionella marknadsföringsmetoder.
Fördelarna med prediktiv marknadsföring omfattar:
- Strategiskt beslutsfattande: Använd dataanalys för smartare, snabbare och mer strategiska val.
- Bättre leadkvalitet: Identifiera din ideala kundprofil med avancerad segmentering.
- Meningsfull personalisering: Skicka riktade meddelanden (och riktade erbjudanden) som sannolikt inspirerar till handling hos varje användarpersona baserat på deras beteende.
- Effektiv resursfördelning: Fördela marknadsföringsinsatser baserat på förutspådd ROI.
- Förbättrad intäktsprognostisering: Skapa mer exakta prognoser genom att identifiera köpsignaler och förutsäga kundens livstidsvärde.
4 vanliga användningsområden för B2B-prediktiv marknadsföring
Det finns oändligt många sätt att tillämpa prediktiv marknadsföring, men alla är inte värda din tid. Här är fyra beprövade metoder.
Have an account? Log In
1. Förebyggande av kundbortfall
Inget SaaS-företag är immunt mot kundbortfall, men de mest framgångsrika företagen ser det komma innan det händer. Ta Hydrant som exempel: genom att använda prediktiv AI för att tidigt identifiera konton som riskerade att lämna uppnådde de en 260 % högre konverteringsgrad och ökade intäkten per kund med 310 %.
Nyckeln är att gå från reaktiva till proaktiva strategier för att behålla kunder. Som dr Cristina Tran, marknadsföringskonsult, förklarar kan prediktiv analys:
EXPERTTIPS
“…hjälpa företag att identifiera de bakomliggande orsakerna till kundbortfall och hantera dem på systemnivå. Genom att analysera data om kundinteraktioner, köphistorik, demografi och även data från social omvärldsbevakning kan företag få insikt i vilka faktorer som har starkast samband med kundbortfall. Detta kan hjälpa dem att identifiera specifika områden där de behöver förbättras, exempelvis kundservice, produktkvalitet, prissättning och säljinteraktioner.”
"…hjälpa företag att identifiera de bakomliggande orsakerna till kundbortfall och hantera dem på systemnivå. Genom att analysera data om kundinteraktioner, köphistorik, demografi och även data från social omvärldsbevakning kan företag få insikt i vilka faktorer som har starkast samband med kundbortfall. Detta kan hjälpa dem att identifiera specifika områden där de behöver förbättras, exempelvis kundservice, produktkvalitet, prissättning och säljinteraktioner."
Låt oss till exempel säga att du driver en SaaS-app och vill upptäcka kundbortfall tidigt. Du kan använda AI i appmarknadsföring och prediktiv marknadsföring för att analysera kunddata från olika datakällor, såsom CRM-system, användningsmått och supportinteraktioner.
Därifrån kan du utforma en kundlojalitetskampanj som delar in kunder efter deras benägenhet att lämna. Precis som i exemplet nedan vill du erbjuda olika budskap till varje prediktivt segment:
Källa: moengage
Experttips:
- Skapa en enhetlig instrumentpanel som följer produktanvändning och kundernas hälsa
- Konfigurera automatiserade åtgärder som utlöses av riskindikatorer
- Fokusera resurserna för att behålla kunder på konton med högst risk
2. Efterfrågeprognoser
Även om prediktiv marknadsföring inte är en kristallkula kan den hjälpa dig att fatta avgörande beslut om resursfördelning baserat på efterfrågeprognoser. "Prediktiv analys handlar om att förstå vad som kommer att hända i framtiden baserat på historiska data", förklarar Katie Robbert från Trust Insights. "Det gör det möjligt för företag att förutse efterfrågan, optimera lagret och anpassa sina resurser därefter."
Genom att kombinera traditionella data med marknadssignaler i realtid och data om köpintentioner kan du förutsäga framtida utfall med anmärkningsvärd precision. Statworx, ett konsultföretag inom datavetenskap, utvecklade exempelvis en prognosmotor som kunde uppskatta efterfrågan på tusentals produkter upp till 24 månader framåt. Modellen ökade också prognosernas träffsäkerhet med 10 %.
Experttips:
- Kombinera förstahandsdata med marknadsinformation för ett mer fullständigt sammanhang (detta är något som AI för konkurrentanalys kan hjälpa till med)
- Ta fram flera prognosscenarier (konservativt, förväntat, aggressivt)
- Planera in regelbundna prognosgenomgångar med sälj- och produktteam för att validera förutsägelserna
3. Poängsättning av leads
Traditionell poängsättning av leads lämnar pengar på bordet. Grundläggande demografiska och företagsografiska data kanske berättar vilka dina leads är, men prediktiv poängsättning av leads visar vilka som faktiskt är redo att köpa.
Genom att analysera tusentals datapunkter kan prediktiva modeller för poängsättning av leads förbättra leadskvaliteten och samtidigt hjälpa ditt marknadsföringsteam att fokusera på de konton som har störst sannolikhet att avslutas. ActiveTrail, en leverantör av e-postmarknadsföring, såg exempelvis en ökning av antalet möjligheter med 25 % och en ökning av andelen avslutade affärer med 20 % efter att ha infört ett prediktivt system för poängsättning av leads.
När du väl har ett tillförlitligt system för leadscoring på plats kan du gå ett steg längre och utforma anpassade konverteringsstrategier för varje grupp av leads. I stället för att erbjuda samma incitament till alla kan du till exempel erbjuda olika rabatter baserat på varje leadgrupps benägenhet att konvertera.
Så här ser det ut i praktiken:
Källa: moengage
Experttips:
- Anpassa poängmodellerna efter intäktspåverkan, inte bara aktivitet
- Lägg beteende- och avsiktssignaler ovanpå grundläggande demografiska uppgifter
- Kalibrera poängsystemen med hjälp av direkt feedback från säljteamet
4. Innehållsanpassning
Generiskt innehåll räcker inte längre inom B2B. Med innehållsanpassning kan du använda prediktiv analys för att förstå exakt var varje konto befinner sig i sin köpresa, vilka utmaningar de står inför och vilken information de behöver härnäst. Därefter kan du automatiskt leverera rätt innehåll via rätt kanal vid rätt tidpunkt.
Gemini Sound, ett e-handelsvarumärke, använder till exempel personaliserad marknadsföring för att förutsäga köpavsikt baserat på beteende i realtid (och på likheter med nuvarande kunder). Därefter visar deras motor för innehållsanpassning de produkter som varje besökare med störst sannolikhet är intresserad av. Resultatet är en ökning på 73 % av Geminis konverteringsgrad bland besökare och en ökning på 128 % av intäkten per besökare.
Experttips:
- Anpassa budskapet i realtid baserat på engagemangssignaler
- Använd maskininlärning för att driva smarta innehållsrekommendationer
- Genomför kontinuerliga experiment för att optimera strategierna för personalisering
Rekommenderad läsning: 7 exempel på prediktiv analys som kan inspirera ditt nästa steg
Bästa praxis för prediktiv B2B-marknadsföring
Framgång inom prediktiv marknadsföring bygger på fyra viktiga grundpelare: robust datainsamling, kompatibla system, kontinuerliga tester och kraftfulla analysverktyg. Så här kan du ta dig an var och en av dem.
1. Samla in data av hög kvalitet
Dina prediktiva modeller är bara så bra som de data som driver dem. Därför bör ditt första mål när du bygger ett program för prediktiv marknadsföring vara ett kompromisslöst fokus på datakvalitet. Det finns en enorm mängd data som du skulle kunna samla in, så du behöver fokusera på de viktigaste positiva och negativa signalerna.
På den positiva sidan vill du övervaka regelbunden interaktion med marknadsföringskampanjer, frekventa besök i appar eller på webbplatser samt produktspecifika sökningar. Värdefulla beteenden omfattar också konsekvent aktivitet varje månad, engagerade svar på aviseringar, tillägg i varukorgen och självständigt utförd prisundersökning.
Lika viktiga är riskindikatorerna som kan signalera att problem är på väg. Var uppmärksam på längre perioder av inaktivitet, oregelbundna användningsmönster och systematiskt avvisande av aviseringar. Andra varningssignaler är minskat engagemang i e-post och SMS, avregistrering från kommunikation, problematiska supportinteraktioner och inskickad negativ feedback.
Experttips:
- Skapa systematiska processer för datainsamling i alla kanaler
- Hämta in data från flera källor, inklusive CRM, sociala medier och avsiktssignaler
- Balansera historiska mönster med signaler i realtid
2. Bygg datainsamlingssystem som följer dataskyddsbestämmelserna
Bestämmelser som GDPR och CCPA har höjt kraven på datainsamling. Den goda nyheten är att företag som följer reglerna får dubbla fördelar: de undviker kostsamma efterlevnadsproblem samtidigt som de bygger förtroende hos kunderna genom transparenta datapraxis. (Detta förtroende kan också leda till bättre datakvalitet eftersom kunderna kan bli mer villiga att dela information.)
Nyckeln till att följa dataskyddsbestämmelser är att skapa tydliga samtyckesmekanismer, som ofta hanteras genom plattformar för samtyckeshantering, som förklarar exakt hur kunddata kommer att användas. Du behöver också utforma ramverk för datastyrning som spårar och skyddar känslig information samt genomföra regelbundna granskningar.
Experttips:
- Dokumentera varje kontaktpunkt där kunddata samlas in och lagras
- Genomför regelbundna efterlevnadsgranskningar och uppdatera processerna när bestämmelserna utvecklas
- Implementera detaljerade åtkomstkontroller för data och kryptering
3. Tillämpa en test- och lärandemetod
I sin bok Prediktiv analys uttrycker författaren Eric Siegel det rakt på sak:
"När du har utvecklat en modell ska du inte klappa dig själv på axeln riktigt än. Förutsägelser hjälper inte om du inte gör något åt dem. De är bara tankar, bara idéer ... Nyckeln är att hela tiden testa och förfina dina modeller mot verkliga resultat."
Även de mest avancerade prediktiva modellerna kan förändras över tid när marknadsförhållandena ändras och kundernas beteenden utvecklas. Det innebär att en filosofi baserad på ”testa och lär” är nödvändig för att hålla dina prediktiva marknadsföringsprogram effektiva.
Börja med att regelbundet validera dina prediktionsmodeller mot färska data för att säkerställa att deras träffsäkerhet inte har försämrats. Du bör också hålla koll på resultatmått som signalerar när dina modeller behöver justeras.
Experttips:
- Planera in månatliga valideringskontroller av algoritmer mot aktuella konverteringsdata
- Följ ledande indikatorer som kan signalera modellförändringar
- Fastställ en regelbunden frekvens för modelluppdateringar
4. Använd de bästa analysverktygen
Din strategi för prediktiv marknadsföring är bara så kraftfull som de verktyg du använder för att genomföra den. När du utvärderar alternativen bör du hålla utkik efter dessa kritiska faktorer:
- Sömlös integration: Din prediktiva plattform måste kunna hämta data sömlöst från ditt CRM, dina verktyg för marknadsföringsautomation och din webbanalys. Se till att den fungerar felfritt med din befintliga martechstack.
- Modelleringsfunktioner: Se till att din analysplattform kan analysera historiska data, exakt prognostisera framtida beteenden samt skapa anpassade modeller och arbetsflöden.
- Säkerhet och efterlevnad på företagsnivå: Välj verktyg med robusta säkerhetsåtgärder och inbyggd efterlevnad av GDPR, CCPA och andra dataskyddsbestämmelser.
För djupgående rekommendationer av verktyg kan du ta en titt på vår lista över den bästa programvaran för marknadsföringsinformation.
Nå bättre resultat med prediktiv marknadsföring
Prediktiv marknadsföring handlar inte bara om bättre prognoser – det handlar om att skapa bättre resultat. För att citera Katie Robbert ännu en gång:
"Målet är inte att förutsäga; målet är att förändra beteenden för att förändra resultaten. Prediktiv analys är avsedd att vägleda dig i rätt riktning så att du kan fatta ett mer datadrivet beslut i stället för att bara gissa."
Du kan använda prediktiv marknadsföring för att genomgripande förändra hur du interagerar med kunder. Genom att gå bortom ”magkänsla” och använda proaktiva, datadrivna strategier kan du skapa högre konverteringsgrader, djupare kundrelationer och effektivare tillväxt.
Om du vill läsa mer om prediktiv marknadsföring kan du ta en titt på våra guider om trender inom marknadsföringsprogramvara och preskriptiv jämfört med prediktiv analys. Glöm inte heller att prenumerera på nyhetsbrevet från The CMO Club för att hålla dig steget före marknadstrenderna och få fler strategiska insikter utformade för marknadsföringsledare.