Ker vse bolj vodimo svoje delo in osebno življenje na spletu, so B2B odnosi in povezave vstopili v novo hibridno dimenzijo. Računovodsko trženje (ABM) lahko pomaga pri zagotavljanju ustreznih sporočil sredi spreminjajočih se pogojev in lokacij – vendar le, če podjetja nove kompleksnosti delovnega mesta ujemajo z novimi razsežnostmi tehnologije, ki izkoriščajo kakovostne podatke, napovedne vpoglede in sinergije v realnem času.
Podjetja po vsem svetu so zaradi pandemije COVID-19 premislila o ureditvi dela na daljavo.
Skoraj polovica podjetij, ki jih je anketirala CNBC, pravi, da bodo sprejela hibridne pisarniške modele, pri čemer bodo zaposleni delali krajši delovni čas od doma, druga tretjina pa pravi, da se bodo vrnili v najprej osebno pogoji.
Medtem
Več kot polovica ameriških delavcev, ki raje delajo na daljavo, se odloči za odpoved, namesto da se vrne v pisarno, zaradi česar prodajne organizacije premešajo svoje sezname stikov med podjetji (B2B) kupci zapustijo stara podjetja in začnejo z novimi.
V času pandemije se je digitalno trženje izkazalo za rešilno vrv za povezovanje s ciljnim računom in potencialnimi strankami med odpovedanimi osebnimi dogodki in srečanji. Skoraj polovica podjetij pravi, da je njihovo trženje doživelo »dramatičen« premik med pandemijo, pri čemer se je ABM dvignil v ospredje. Štirje od petih voditeljev trženja podjetij pravijo, da bodo v prihodnjem letu povečali naložbe v ABM; personalizirane povezave ena proti ena, ki jih omogoča ABM, lahko povečajo prihodek do 30 % v primerjavi s tradicionalnimi kampanjami ena proti več.
Da bi dosegli ta potencial, pa morajo podjetja B2B sprejeti enoten pristop. Umetna inteligenca (AI) in strojno učenje (ML) lahko podjetjem pomaga uresničiti dolgo iskano en pogled na stranko— vendar le, če se zavežejo k tridimenzionalni strategiji podatkov.
Tri dimenzije podatkov ABM
- Količina podatkov in Kakovost
Podatki tehnološkega raziskovalca Forrester kažejo, da manj kot tri odstotne točke ločijo prvih 10 kanalov na lestvici virov, s katerimi se kupci B2B obrnejo pri raziskovanju potencialnih prodajalcev – kar kaže, da morajo podjetja tekoče obvladati več načinov in uporabljati vse stične točke, ki so jim na voljo za povezovanje. potencialne stranke in jim ponuditi ustrezno vsebino, ki spodbuja odločitve o nakupu.
Poleg tega podjetja, ki se zanašajo na prodajo nadgradenj, izboljšav in novih izdelkov ali storitev obstoječim strankam, verjetno že imajo uporabniške profile, ki temeljijo na dejavnosti na spletnem mestu podjetja, v njegovih forumih za podporo in drugih platformah v popolni lasti.
Ti podatki tvorijo hrbtenico učinkovitega ABM. Medtem ko je količina podatkov pomembna, sta kontekst in kakovost prav tako ključna, čeprav težje zajeti. Podjetja ocenjujejo uporabnost in integracijo podatkov med svoje glavne izzive ABM, ugotavlja Forrester. Na primer, v različnih regionalnih središčih posameznega podjetja lahko lokalizirane kampanje zbirajo različne podatkovne točke, ki jih je težko sinhronizirati. Celovita rešitev ABM lahko sprejme različne posamezne vhode, medtem ko uporablja algoritemsko inteligenco za pravilno interpretacijo in poenotenje informacij.
- Moč napovedovanja podatkov
Številni tržniki se zdaj zanašajo na umetno inteligenco, da ocenijo potencial potencialnih strank, da postanejo stranke, z uporabo izpopolnjenih algoritmov, ki združujejo pretekle interakcije z verjetnimi rezultati na podlagi podobnih vedenjskih profilov. Ti napovedni modeli so ključnega pomena za podjetja, da lahko zagotovijo individualizirano trženje v velikem obsegu.
Algoritemske napovedi in priporočila se sčasoma izboljšujejo, ko se pojavlja več interakcij, vendar se zanašajo tudi na poslovna pravila, ki jih oblikujejo industrijski standardi, regionalni običaji ali koledarji in drugi dejavniki, individualni za vsako B2B organizacijo. Notranje ekipe bi morale imeti možnost vplivati na napovedne modele, s čimer bi povečali moč obdelave AI s človeškim vpogledom, da bi ustvarili kampanje z največjo relevantnostjo.
- Zmogljivosti podatkov v realnem času in volja za njihovo uporabo
Pravočasen kontekst je ključnega pomena za kampanje ABM, da namestijo pravo sporočilo na prave kanale za določeno stopnjo potencialne stranke na poti obravnave nakupa. Ker so potencialni kupci, ki se ukvarjajo s spletno vsebino, dovzetni za nadaljnje pošiljanje sporočil največ 20 minut, so avtomatizirana opozorila za prodajne ekipe in prilagojene zmogljivosti sporočanja ključnega pomena za zagotovitev hitrega stika na ključnih točkah odločanja.
To tehnično moč je morda težko doseči, toda za nekatera podjetja je izgradnja zaupanja v tržne podatke, ki je potrebna za kar največje izkoriščanje avtomatizacije, prav tako strm izziv. Forrester je ugotovil, da več velikih podjetij kot majhnih podjetij pravi, da je "pomanjkanje prodajnega vložka" ovira za uspeh ABM. Samodejni ABM, ki temelji na podatkih, zahteva sodelovanje trženja in prodaje, podprto s strojno inteligenco, ki omogoča odzivnost v realnem času v obsegu.
Medsebojno odvisne dimenzije zahtevajo robustno tehnologijo
Čeprav je vsaka od teh treh dimenzij podatkov ključnega pomena, nobena ni samostojna rešitev. Večina podjetij že ima veliko podatkov, vendar nimajo orodij za poenotenje in delovanje na podlagi ločenih informacij. Napovedna analitika lahko zagotovi vpogled v prihodnost, vendar potrebuje kakovostne zgodovinske podatke za pripravo ustreznih priporočil. In samo z izkoriščanjem ML in vpogledov v podatke za spodbujanje prodaje in trženja lahko podjetja ustvarijo pravočasne povezave, ki sklepajo posle na nenehno razvijajočem se trgu.
Da bi poenotili vse tri elemente in spodbudili uspeh ABM, bi morala podjetja poiskati platformo ABM od konca do konca, ki omogoča enotnost podatkov, inteligenco, ki jo poganja AI, in obdelavo v realnem času. Dokazana uspešnost v regijah, ki so pomembne, ter zmožnost prilagajanja poročanja in funkcionalnosti za posamezne oddelke in skupine lahko podjetjem pomagajo tudi pri prilagajanju svojih ABM strategij za uspeh na dinamičnem trgu.
Z globalnim gospodarstvom v tranziciji nova hibridna delovna mesta in nakupni procesi B2B spreminjajo prodajo in trženje podjetja. Oborožena z robustnimi platformami ABM, ki jih poganja umetna inteligenca, lahko podjetja B2B uporabljajo podatke v treh dimenzijah, da zagotovijo sporočila, ki ustrezajo najnovejšim poslovnim pogojem, in vzpostavijo odnose, ki trajajo.
