Передовые методы персонализации в ABM: использование данных и технологий
Posted: Thu Dec 05, 2024 10:09 am
В быстро развивающемся ландшафте маркетинга на основе учетных записей (ABM) персонализация стала краеугольным камнем для стимулирования вовлеченности и доходов. Поскольку компании стремятся выстроить более прочные связи со своими целевыми учетными записями, использование передовых данных и технологий становится обязательным. В этом блоге рассматриваются передовые методы персонализации в ABM, с упором на то, как можно использовать данные и технологии для создания высокоиндивидуализированного маркетингового опыта.
Понимание роли данных в персонализации ABM
Данные формируют основу эффективной персонализации ABM. Собирая и анализируя всесторонние данные о целевых аккаунтах, маркетологи могут получить глубокое понимание поведения, предпочтений и болевых точек своих потенциальных клиентов. Это детальное понимание позволяет создавать высокорелевантный и интересный контент.
Типы данных, критически важных для персонализации ABM:
Фирмографические данные : информация о компании, такая как отрасль, размер, местоположение и доход.
Технографические данные : понимание технологического стека и программных инструментов, используемых целевыми аккаунтами.
Поведенческие данные : данные о действиях и взаимодействиях потенциальных клиентов в различных точках соприкосновения, включая посещения веб-сайтов, загрузки контента и взаимодействие по электронной почте.
Данные о намерениях : сигналы, указывающие на интерес или намерение потенциального клиента совершить покупку, полученные в результате онлайн-активности, такой как поиск, потребление контента и взаимодействие в социальных сетях.
Расширенные методы сбора и интеграции данных
Чтобы использовать весь потенциал данных, предприятия должны внедрять передовые методы сбора и интеграции. К ним относятся:
Интеграция CRM : бесшовная интеграция CRM-систем с платформами автоматизации маркетинга, гарантирующая централизацию всех данных о клиентах и их доступность для персонализированных маркетинговых мероприятий.
Аналитика веб-сайта : использование сложных аналитических инструментов для отслеживания и анализа поведения посетителей веб-сайта, выявление закономерностей, которые могут быть использованы Данные телемаркетинга могут помочь при разработке стратегий персонализации.
Сторонние поставщики данных : партнерство со сторонними поставщиками данных для обогащения существующих наборов данных дополнительными фирмографическими, технографическими и интенционными данными.
Стратегии персонализации на основе технологий
Имея надежную базу данных, следующим шагом будет использование технологий для предоставления персонализированного опыта. Вот несколько продвинутых стратегий:
1. Системы персонализации на базе искусственного интеллекта
Искусственный интеллект (ИИ) произвел революцию в подходе маркетологов к персонализации. Движки персонализации на базе ИИ анализируют огромные объемы данных, чтобы предсказать поведение и предпочтения клиентов. Эти движки могут автоматизировать доставку персонализированного контента, предложений и сообщений, гарантируя, что каждое взаимодействие будет максимально релевантным.
Понимание роли данных в персонализации ABM
Данные формируют основу эффективной персонализации ABM. Собирая и анализируя всесторонние данные о целевых аккаунтах, маркетологи могут получить глубокое понимание поведения, предпочтений и болевых точек своих потенциальных клиентов. Это детальное понимание позволяет создавать высокорелевантный и интересный контент.
Типы данных, критически важных для персонализации ABM:
Фирмографические данные : информация о компании, такая как отрасль, размер, местоположение и доход.
Технографические данные : понимание технологического стека и программных инструментов, используемых целевыми аккаунтами.
Поведенческие данные : данные о действиях и взаимодействиях потенциальных клиентов в различных точках соприкосновения, включая посещения веб-сайтов, загрузки контента и взаимодействие по электронной почте.
Данные о намерениях : сигналы, указывающие на интерес или намерение потенциального клиента совершить покупку, полученные в результате онлайн-активности, такой как поиск, потребление контента и взаимодействие в социальных сетях.
Расширенные методы сбора и интеграции данных
Чтобы использовать весь потенциал данных, предприятия должны внедрять передовые методы сбора и интеграции. К ним относятся:
Интеграция CRM : бесшовная интеграция CRM-систем с платформами автоматизации маркетинга, гарантирующая централизацию всех данных о клиентах и их доступность для персонализированных маркетинговых мероприятий.
Аналитика веб-сайта : использование сложных аналитических инструментов для отслеживания и анализа поведения посетителей веб-сайта, выявление закономерностей, которые могут быть использованы Данные телемаркетинга могут помочь при разработке стратегий персонализации.
Сторонние поставщики данных : партнерство со сторонними поставщиками данных для обогащения существующих наборов данных дополнительными фирмографическими, технографическими и интенционными данными.
Стратегии персонализации на основе технологий
Имея надежную базу данных, следующим шагом будет использование технологий для предоставления персонализированного опыта. Вот несколько продвинутых стратегий:
1. Системы персонализации на базе искусственного интеллекта
Искусственный интеллект (ИИ) произвел революцию в подходе маркетологов к персонализации. Движки персонализации на базе ИИ анализируют огромные объемы данных, чтобы предсказать поведение и предпочтения клиентов. Эти движки могут автоматизировать доставку персонализированного контента, предложений и сообщений, гарантируя, что каждое взаимодействие будет максимально релевантным.