大数据营销专家解读如何打通B2B营销闭环Word文件下载.docx
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1.B2B直复营销的闭环
现阶段,B2B直复营销的操作方式是先通过一些PR的手段如媒体广告、行业协会、行业展会和内部销售与客户产生联系,形成销售漏斗。
然后通过直邮和客户进行互动,最后去线下店铺或上门拜访的形式达成销售。
2.直复营销存在的问题
∙营销方式单一且成本昂贵:
直邮。
∙对商品的标准化程度和品牌要求高:
需要通过简单文字和图片吸引客户购买欲望。
∙沟通频率低:
广告主通常以月为单位推进直邮的制作和印刷,无法及时抓住市场热点。
∙数据更新频率低:
仅能通过收集退信的方式对客户数据进行修正,存在不确定性的邮政体系和信件整理需要投入大量人力和时间。
二、数据库营销(1980-2000年代)
CRM软件、呼叫中心体系和数据源的出现,带来了数据库营销。
目前采购客户数据在国内仍具备可操作性,能够通过相关供应商获取客户名录。
戴尔数据营销
戴尔是整个市场上做数据库营销走得最远的公司,它的核心业务是数据营销系统。
他们利用大量客户数据,通过电话、外呼卖出电脑。
由于戴尔产品高度标准化,在销售时他们强调的卖点为“价格比国产的贵一点,但是比外资的便宜”以及“质量比国产的好”,迅速获取市场份额。
戴尔的营销套路主要依靠其呼叫中心,一方面在广告上留电话带来客户呼入,另一方面在外面买数据、活动积累客户名片进行客户呼出。
通过将呼叫团队进行职能细分,利用CRM系统进行实时营销效果查验。
1.B2B数据库营销的闭环
B2B数据库营销在客户接触上增加了诸如客户呼入、官网订阅、第三方数据购买等方式。
在客户互动上增加了电话外呼和电子邮件,而销售层面增加了电话销售和代理商。
2.数据库营销存在的问题
大广告主专属:
高昂的投资和人才稀缺使数据库营销仍然只是大公司专属方式。
合规的风险:
客户数据以PII为主,存储使用存在合规风险。
客户接触方式相对简单:
只有外呼,电子邮件、直邮等少数手段容易使客户厌倦。
三、数字营销(2000-2010年代)
数据营销需要投入大量成本建系统,寻找很多专业人才,且数据大部分以PII各类信息为主。
这一时期出现了设备和平台级的客户ID识别、互联网营销生态圈趋于完善,电商系统走向成熟。
对比传统营销,数字营销最大的改变是从对“客户”的营销转变为对“ID”的营销。
数据营销的主要职责,也从复杂获客、重复销售等变为单一为电商渠道引流。
1.B2B数字营销闭环
数据营销在与客户接触层面出现了程序化购买、社交媒体等新方式。
与客户互动层面增添了社交媒体和线上会议,而销售环节增加了电商。
2.数字营销存在的问题
∙贵,不可控:
单触点成本低廉,但是从销售漏斗转换和可控度来看并不优于传统营销,需要大量时间优化成本。
∙积累不到客户数据:
客户数据以数字数据为主,有效时间短,高度依赖第三方客户。
∙流量造假:
系统化造假成本低廉。
四、大数据营销(过去3-5年出现,未来仍需推进时代)
大数据营销时代,很多营销技术和生态圈出现,而且打通客户ID后出现了千变万化的营销方式。
目前提及营销技术大家首先会联想到营销自动化,实际上营销自动化只是整个营销技术生态圈中非常小的一面。
XX聚屏工具
XX今年5、6月份推出的这款产品投放门槛低、投放精准且监控高效。
XX聚屏连上WIFI后,能够在各种屏幕进行广告投放。
场景:
在客户上下班和午休的三个小时中,利用XX聚屏能根据客户方的特性在时间上和内容上进行精准广告投放。
大数据营销渗透入大家的每分每秒,各种能互动的屏幕都可以点对点精确地投放广告,收取每位客户的展现形式。
1.大数据营销带来的变革
∙传统广告主——供应商关系,变为广告主——广告主以数据为核心的跨界合作。
∙营销渗透入客户的每一秒时间,互动频率无限提升。
∙营销渗透能获取客户的每一种展现形式。
2.B2B大数据营销闭环
B2B大数据营销主要完善了客户接触环节的手段,增加了诸如网站分析、第三方DMP和广告主之间的跨界伙伴合作,客户互动以及销售层面变化不大。
数据营销的形式在时间和技术发展下,不断演化和完善,但客户是不变的。
2
国内B2B客户细分
我们如何判断一个企业的采购量有多大?
企业的采购量取决于它所在的细分行业、规模和行政级别等,政府机关的采购量还与其采购权所属有关。
上海深康医疗器械,光听名字大家可能会觉得这是一家普通的出售医疗器械的公司,无法判断其规模大小。
但翻阅其背景能发现它其实是国资委下属的一家公司,几乎承包了整个上海三甲医院之外所有医疗器械的采购。
客户细分法:
这个是一个常规的客户细分办法,我们做客户细分时,通常将历史收入作为衡量的第一维度。
核心客户是那些历史收入在前80%的客户。
通过算法算出企业容量、即采购力划分潜力客户,潜力客户也是我们的最大客户。
核心客户需要专职销售提供1对1的服务,而潜力客户通常由市场部跟进,这些都是通过定量维度去判断一个企业的规模。
做客户细分时,最难的部分在于数据缺失与不准确。
数据不准确会造成营销效果较差,我们要如何对客户数据进行清理、打标签和指派优先级?
这种情况下,我们进行客户细分时需要参考数据源。
市场上企业的数量、官网的统计数据等,都可以作为数据参考。
针对某类别企业做营销时可以参照市场上存在的名单制客户表,从中找寻所需的前X家公司信息。
3
客户数据的收集与管理
有了CRM,也生成了客户数据,为什么营销效果这么差?
我们收集到的可能只是那个时间点的客户数据,在中国每年30%人员流动性下,仅是一年前收集的数据,到今天可能30%已经不准了。
在应用数据前,为确保数据质量,需要先进行数据收集、数据治理且配备数据平台。
一、数据收集
1.数据获取方式
∙内部整合,通过系统打通、销售录入、售后数据和销售收集获取
∙交换,找人进行数据租赁、数据补充和联合营销
∙下载,通过API接口下载数据
∙买,上文提及的B2B数据采购、数据补充、调研和DMP
∙租赁,数据+营销执行。
数据租赁是指我们在向数据供应商说明所需的客户画像后,对方提供客户的企业名称和联系人职位进行信息和邮件发送,我们无法直接获取联系信息,但最终有反馈的数据会交到我们手上
∙扒,通过开放数据获取
2.数据收集中的问题及解决方案
在数据收集过程中,通常会遇到销售离职带走客户、企业级数据标签不准、决策树数据缺失等多种情况,可以参照下表,从第一方数据、第二方数据、第三方数据和开放数据寻找解决方案。
3.第三方数据供应系统
第三方数据供应商有下述几种:
∙企业信用类平台,如天眼查,工商局。
我们需要提供如公司名的数据信息,平台会反馈一些数据标签,包括所在行业、工商注册地和注册资金等,我们通常购买的是平台的权限。
∙纯呼叫中心,成本高,主要进行联系人清洗。
∙第三方数据公司,有自己呼叫中心和数据库。
∙招聘网站。
∙官网资料扒数据。
∙第三方DMP,目前中国第三方DMP还无法实现ABM,即对企业做广告定投,我们无法让一家公司内的人打开手机都需要推送的广告,但可以针对一定地域,比如500×
500米区域内所有人看到广告。
二、数据治理
数据从拿回到使用,需要一系列的数据操作,保证数据使用时的精确度。
∙数据去重
∙数据标准化,把混在一起的客户数据与代理商数据进行分离
∙异常数据识别
∙企业标签体系
∙客户数
∙数据更新时间印戳
通过分析国家电网客户数确定采购形式
中国电力行业每年的基建投入几万亿,国家电网的组织架构是从国家电网公司大区,下设东北电网华北电网等,再细分至各省级和市。
我们分析了他们的历史数据,发现在他们硬件、软件和基础三条产品线中,总部的硬件采购权是很小,大区的采购权也很小,采购的主动权落在省级公司。
可以从中非常明显地看出国家电网粉彩和集采分开后,集采很少,省级公司进行主要的分采。
因此,如果要和国家电网做营销,应该接近省级公司的老大。
4
大数据给营销带来的变化
一、数据层面
∙出现了更多新的客户数据源和数据收集技术。
∙出现了大量第三方数据供应商。
∙以往非实时的客户数据打通技术变得实时。
中国市场上出现的大数据类型SoLoMoPa(SOcial、LOcation、PAyment、MObile)。
上图是几个大数据的主要收集技术,其中SDK存在于APP中,它能获取我们装过的APP、点开APP的时间等行为信息。
智能探针能与经过它的人的手机产生交互,成本很高。
ibeacon和智能探针的差别在于它不是通过互联网链接,而是通过蓝牙,用得较少。
DPI中有很多监测的东西,它能获取我们通过硬件流出的流量,进行分析。
二、算法层面,从非实时到实时的改变
三、营销系统层面,出现了更复杂的营销技术
四、触点层面,从以往单一的短信和电子邮件变得千变万化
五、数据驱动层面,出现了很多跨行业合作的生态圈
互动环节
问题一:
如果通过手机号来打通客户数据,我们该选择哪个工具?
于勇毅:
今天有两条路,一条是EDM,另一条是digital。
比如今天有客户加了微信公众号,除开通过会员系统知道Ta的手机号外,其他信息都无法获知。
你可以把Ta手机号加密之后进行DSP投放。
如果对方最终看到广告,还是可借此将Ta吸引到官网,让Ta留下信息。
这样可以通过一个闭环过来将数据打通。
传统数据的优势是精准,我们能知道Ta来自哪个企业、企业规模以及企业员工的人均收入。
数字营销的优点是面特别大,成本特别低,但缺点在于不够精准,可以把两者结合在一起进行数据打通。
问题二:
那可以通过投放ID打通客户数据么?
ID的投放通常不需要得到客户许可,但是基于PII的数据需要得到客户许可,每一个ID背后是一种不同的投放方式。
问题三:
所以微信ID没有办法跟CRM融为一体?
有一定几率,我们通过微信其实能知道这个微信跟手机号的关联,如果CRM里有手机号,可以把两个都打通,但其中存在匹配率的问题,一般效果不会太高。
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