Hesap tabanlı pazarlama analitiğini, sizi ABM başarısına yönlendiren pusula olarak düşünün. Doğru hesapları hedeflemek ve onların kendine özgü sorunlarına hitap eden içerikler oluşturmak için verilere (hem de çok miktarda veriye) ihtiyacınız olacak.
Hesap tabanlı pazarlama (ABM), bireysel hesapları son derece kişiselleştirilmiş kampanyalarla hedefleyen popüler bir B2B pazarlama stratejisidir. ABM'de başarı tamamen pazarlama ekibinizin veri toplama ve analizini optimize etme becerisine bağlıdır. Bu nedenle burada, pazarlama analitiği yazılımından elde edilen verilerin ABM çalışmalarınızı nasıl destekleyebileceğini ve bu verileri izlemek, toplamak ve işlemek için en iyi uygulamaları paylaşacağım.
Hesap Tabanlı Pazarlama (ABM) Nedir?
Hesap tabanlı pazarlama, ideal müşteri profilinize uyan ve işletmeniz için önemli bir yatırım getirisi oluşturma olasılığı yüksek olan belirli hesapları hedefler.
Kişiselleştirme, hesap tabanlı pazarlama stratejisinin merkezinde yer alır; çünkü alıcının yolculuğundaki her adım, tüm mesajlar, içerikler ve erişim çalışmaları da dahil olmak üzere yüksek değerli hesaplara göre uyarlanır. Bu yaklaşım, pazarlama kampanyalarınızın daha geniş bir potansiyel müşteri pazarına odaklandığı geleneksel pazarlama ve potansiyel müşteri yaratmadan farklıdır.
Kişiselleştirilmiş kampanyalara verilen önem nedeniyle, hesap tabanlı pazarlama taktiklerinin işe yaraması için satış ve pazarlama uyumunun mevcut olması gerekir. SiriusDecisions tarafından gerçekleştirilen bir araştırmaya göre, bu uyum sağlandığında ABM kullanan pazarlamacıların %30'u yatırım getirilerinde %21'lik bir artış bildiriyor.
Hesap Tabanlı Pazarlama Analitiği Nedir?
Hesap tabanlı pazarlama analitiği; pazarlama CRM yazılımı, sosyal medya ve web sitesi analitiği gibi farklı kaynaklardan gelen verileri izler. Bu veriler; hedef hesap listeleri, pazarlama kampanyaları ve müşteri yolculuğu boyunca kişiselleştirilmiş temas noktaları gibi ABM stratejinizin çeşitli unsurlarını tanımlamak için gereklidir.
ABM'de Verinin Önemi
Kişiselleştirme içermeyen bir ABM yaklaşımı, eksik parçaları olan bir yapboz gibidir: Elinizde bileşenler vardır, ancak bütün resmi göremezsiniz. Hesap tabanlı pazarlama kişiselleştirmesi, hedef hesaplarınızı anlamakla başlar; bunun için de onların tercihleri, davranışları ve ihtiyaçları hakkında derinlemesine verilere sahip olmanız gerekir. Bu veriler hem kampanyalar hem de gelecekteki satış erişimi için paha biçilmezdir.
Bu hesapların markanızla gerçekleştirdiği her etkileşimi izlemeli ve analiz etmelisiniz. Bu; web sitesi ziyaretlerini, e-posta açılışlarını, içerik indirmelerini, sosyal medya etkileşimlerini ve diğer tüm temas noktalarını takip etmek anlamına gelir.
Venture Smarter CEO'su ve Genel Yayın Yönetmeni Jon Morgan
Have an account? Log In
ABM'de Kullanılan Veri Türleri
ABM için çok miktarda veriye sahip olmanın neden önemli olduğunu artık anladığımıza göre, ihtiyacınız olan farklı veri türlerini inceleyelim:
- Demografik veriler hedeflenen hesaplar içindeki bireyler hakkında iş unvanları, roller, sorumluluklar ve coğrafi konum gibi temel bilgileri içerir. demografik segmentasyon kullanmak, mesajların ve içeriğin belirli kitle segmentlerinde yankı uyandıracak şekilde uyarlanmasına yardımcı olur.
- Firmografik veriler, sektör, şirket büyüklüğü, gelir, büyüme aşaması ve yapı gibi hedeflenen şirketlerin veya kuruluşların özelliklerine odaklanır. Bu bilgiler, ideal müşteri profili ile uyumlu hesapların belirlenmesine ve yüksek değerli hedeflere öncelik verilmesine yardımcı olur.
- Teknografik veriler, farklı yazılımlar, araçlar, platformlar ve BT altyapısı dahil olmak üzere hedeflenen hesaplar tarafından kullanılan teknoloji yığını hakkında içgörüler sağlar. Hesapların teknolojik ortamını anlamak, pazarlamacıların mevcut sistemleriyle sorunsuz şekilde entegre olan çözümleri ve teklifleri uyarlamasını sağlar.
- Davranışsal veriler, hedeflenen hesaplar içindeki bireylerin web sitesi ziyaretleri, içerik indirmeleri, kişiselleştirilmiş ABM açılış sayfaları, e-posta açılışları ve etkinlik katılımı gibi çeşitli temas noktalarındaki eylemlerini ve etkileşimlerini izler.
- Etkileşim verileri hedeflenen hesapların pazarlama materyalleri ve kampanyalarıyla etkileşim ve katılım düzeyini ölçer. Buna tıklama oranları, içerikte geçirilen süre, sosyal medya etkileşimleri ve web semineri katılımı gibi ölçümler dahildir.
- Niyet verileri, hedeflenen hesapların belirli ürünleri veya çözümleri satın alma olasılığını ya da ilgisini gösterir. Bu veriler, çevrim içi arama davranışı, içerik tüketim kalıpları ve rakip web siteleriyle etkileşimler gibi sinyallerden elde edilir.
Bu veriler elinizdeyken bir sonraki adımınız, hedefli kampanyalar ve anlamlı etkileşim için bu bilgilerin gücünden yararlanmaktır.
ABM Analitiği Nasıl Kullanılır
Verilerinizi topladınız ve şimdi onları kullanıma koymanın zamanı geldi. ABM girişimleriniz için tahmine dayalı pazarlama analitiğinden yararlanmanın; müşteri davranışını tahmin etmek, potansiyel müşterileri MQL'ler ve SQL'ler olarak nitelendirmek veya puanlamak ve müşteri temas noktalarının haritasını çıkarmak gibi birçok yolu vardır.
Tahmine Dayalı Analitik
Tahmine dayalı analitik, dönüşüme hazır hesapları belirlemek için geçmiş verileri, makine öğrenimini ve istatistiksel algoritmaları kullanır. B2B satış döngüleri uzun ve karmaşık olabilir ve çeşitli karar vericileri içerebilir. Hedef hesaplarınızın ihtiyaçlarını ve davranışlarını öngörmek çok önemlidir. Nitekim Tahmine Dayalı Zekâ Karşılaştırma Raporu, tahmine dayalı zekâdan etkilenen oturumlarda dönüşüm oranında ortalama %22.66 artış olduğunu ortaya koymaktadır.
Tahmine dayalı analitik örnekleri şunları içerir:
- Satın alma geçmişi
- Tarama davranışı
- Demografik bilgiler
- Geçmiş satış verileri
Hesap ve Potansiyel Müşteri Puanlaması
Potansiyel müşteri puanlaması, potansiyel müşterileri müşteriye dönüşme olasılıklarına göre sıralar ve değerlendirir. Potansiyel müşterileri Pazarlama İçin Nitelikli Potansiyel Müşteriler (MQL'ler) veya Satış İçin Nitelikli Potansiyel Müşteriler (SQL'ler) olarak sınıflandırmak, pazarlamanın satışla uyumunu destekler.
Potansiyel müşterilerinize puan vermek için Hubspot veya Salesforce gibi pazarlama CRM yazılımlarını kullanarak demografik özellikler, firmografik özellikler, etkileşim düzeyi ve davranış gibi kriterlere göre sayısal sıralamalar atayın.
MQL'ler pazarlama çalışmalarına ilgi ve etkileşim gösterirken SQL'ler incelenmiş ve doğrudan satış etkileşimine hazır oldukları değerlendirilmiş potansiyel müşterilerdir. SQL'lere öncelik verilmesiyle ABM kampanyaları daha yüksek dönüşüm oranları sağlayabilir ve yatırım getirisini en üst düzeye çıkarabilir.
Potansiyel müşteri puanlamasında kullanılan veri örnekleri şunlardır:
- Şirket büyüklüğü, sektör ve konum
- Kuruluş geliri
- Etkileşim oranları
- Web semineri katılımı
- Demo talepleri veya satış etkileşimi
- E-posta açılışları veya kaynak indirmeleri
- Bütçe ve satın alma yetkisi
Veri Zenginleştirme
Veri zenginleştirme, mevcut hale geldikçe bilgiler ekleyerek veya güncelleyerek müşteri verilerinizi ve kişilik profillerinizi geliştirir. Veritabanlarınızı güncel tutmak, hedef kitleniz hakkında daha derin içgörüler sağlayarak içerik pazarlamasını, satış erişimini ve genel ABM stratejinizi iyileştirir.
Veri zenginleştirme örnekleri şunlardır:
- Şirket geliri, bütçe ve sektör sınıflandırması gibi firmaografik verileri iyileştirme
- Teknoloji tercihlerini ve kullanım kalıplarını belirlemek için müşteri profillerini teknografik verilerle zenginleştirme
Önemli Hesapların İletişim Haritalamasını Yapma
İletişim haritalaması, hedef hesaplar içindeki ilişkileri ve bağlantıları belirlemek ve anlamak için kullanılır. Her kuruluş içindeki önemli paydaşları belirlemek ve satın alma sürecindeki rollerini anlamak, belirli sorunlu noktaları ve ilgi alanlarını ele alacak şekilde mesajları uyarlama ve ABM içeriğini kişiselleştirme becerinizi geliştirir.
Haritalamaya yardımcı olabilecek veri noktaları şunlardır:
- İş unvanları
- Departman sorumlulukları
- Kurumsal hiyerarşiler
Veri Doğrulama
Veri doğrulama, bir veritabanında veya sistemde toplanan ya da depolanan verilerin doğruluğunu, eksiksizliğini ve güvenilirliğini sağlar. Özellikle ABM programları için, verilerin düzenli aralıklarla incelenmesi ve yinelenen kayıtlar, eksik değerler veya hatalı biçimlendirme gibi hataların, tutarsızlıkların ya da yanlışlıkların düzeltilmesi önemlidir. Etkili ABM kampanyaları için güvenilir veriler gereklidir; daha iyi veriler ise daha yüksek yatırım getirisi ve gelir artışı sağlar.
Kampanya Başarısını Ölçme
Dönüşüm oranları, satış hattı hızı ve müşteri edinme maliyetleri gibi temel performans göstergelerini (KPI'lar) takip etmek, ABM kampanyalarınızın yatırım getirisini iyileştirmek ve doğrulamak için gereklidir. Hesap tabanlı pazarlama yazılımı, bu metrikleri otomatik olarak izleyip analiz ederek süreci kolaylaştırabilir. Bu pazarlama otomasyonları sayesinde kitle etkileşimi, içerik performansı ve genel kampanya etkisi hakkında gerçek zamanlı içgörüler elde edebilirsiniz.
Başarıyı izlemek için kullanılan kampanya verileri ve ABM metrikleri şunları içerir:
- Dönüşüm oranları
- Satış hattı hızı
- Müşteri edinme maliyetleri (CAC)
- Hesap etkileşimi metrikleri
- Tıklama oranları (CTR)
- Sayfada geçirilen süre
- Hemen çıkma oranları
- Oluşturulan gelir
- Müşteri yaşam boyu değeri (CLV)
Hesap Tabanlı Pazarlama Analitiğinin Faydaları
ABM Kampanya Performansının İyileştirilmesi
ABM analitiği, kampanya stratejinizi ve yönünüzü belirlemenize yardımcı olarak dönüşüm oranları, etkileşim metrikleri ve yatırım getirisi gibi KPI'ları ölçmenizi ve izlemenizi sağlar.
Kampanya analitiği, stratejinizde nelerin işe yaradığını ve nelerin iyileştirilmesi gerektiğini ortaya çıkarır. Bu verileri analiz ederek hedefleme stratejilerinizi geliştirebilir, mesajlarınızı kişiselleştirebilir ve kampanya performansını en üst düzeye çıkarmak için kaynakları daha verimli şekilde tahsis edebilirsiniz.
Hedef Hesap Etkileşiminin Artırılması
Yüksek değerli hesaplar yüksek kaliteli etkileşimi hak eder ve ABM analitiği, olağanüstü bir müşteri deneyimi sunmak için gereken bilgileri sağlar. Bunun yanı sıra, hedef hesap verilerini analiz ederek en iyi potansiyel müşterilere öncelik verdiğinizden emin olabilirsiniz.
Veriler ve içgörüler sayesinde erişim ve mesajlarınızı hedef kitlenizin özel ihtiyaçlarına ve tercihlerine göre uyarlayabilirsiniz. Bu da ABM etkileşimini artırır ve kilit karar vericiler ile paydaşlarla daha güçlü ilişkiler kurar. Hesaplar genelinde potansiyel müşterilerin ve kişilerin ilerlemesini ve etkileşimlerini izleyerek etkili potansiyel müşteri besleme ve talep oluşturma çalışmalarını destekleyin.
Potansiyel Müşteri Oluşturma ve Anlaşma Boyutlarının Genişletilmesi
ABM analitiği, daha önce keşfedilmemiş potansiyel müşterileri ve kişileri ortaya çıkararak yeni fırsatları belirlemenize ve hedef hesaplar içindeki erişiminizi genişletmenize yardımcı olur. Hesap etkileşimi ve davranışlarıyla ilgili verileri analiz ederek çapraz satış ve üst satış fırsatlarının yanı sıra mevcut hesaplar içinde genişleme veya büyüme için potansiyel alanları belirleyebilirsiniz.
Kampanyalarınızın potansiyel müşteri oluşturma ve anlaşma boyutları üzerindeki etkisini izleyerek çalışmalarınızın yatırım getirisini ölçebilir ve ABM girişimlerine yapılan yatırımı gerekçelendirebilirsiniz. Bu, özellikle gelen pazarlama stratejilerine dayanan B2B şirketleri için faydalıdır.
Hesap Tabanlı Pazarlama Hakkında Daha Fazla İçgörü İçin Bize Katılın
Ekibinizin yönlendirme için size güvendiği gibi, ABM analitiği de stratejinizi başarıya doğru yönlendirebilir. Ancak, doğru yolda kalmanızı sağlamak için bunları etkili bir şekilde analiz edip izlemeye yönelik doğru süreçlerin oluşturulması önemlidir.
Çeşitli veri türlerinden—demografik, firmaografik, teknografik, davranışsal, etkileşim ve niyet—yararlanarak mesajlarınızı kişiselleştirebilir, yüksek değerli hedefleri belirleyebilir ve kitlenizle daha iyi etkileşim kurabilirsiniz.
ABM hakkında daha fazla rehberlik mi arıyorsunuz? The CMO bültenine abone olarak hesap tabanlı pazarlamadaki en son içgörülerden ve trendlerden haberdar olun!
