Predictive analytics och intent data är två kraftfulla begrepp inom digital marknadsföring, särskilt när det gäller B2B (Business-to-Business), och de spelar en viktig roll i att optimera marknadsföringsinsatser för att förutse och agera på kundbeteenden.
1. Predictive Analytics (Prediktiv Analys)
Vad det är: Prediktiv analys är en metod som använder data, statistik och maskininlärning för att förutse framtida händelser och beteenden. Genom att analysera historiska data kan företag identifiera mönster och trender som gör det möjligt att göra välgrundade antaganden om framtiden. Inom marknadsföring används prediktiv analys för att förutsäga kundbeteenden, försäljningsresultat, kampanjframgång och andra viktiga affärsresultat.
Hur det används inom B2B-marknadsföring:
Lead scoring: För att avgöra vilken typ av leads som är mest benägna att konvertera till kunder. Genom att analysera historisk data (t.ex. från tidigare kunders köpmönster) kan marknadsförare skapa modeller för att förutsäga vilka leads som har störst potential.
Förutsäga churn (kundbortfall): Genom att analysera beteendemönster kan företag förutse vilka kunder som är i riskzonen att sluta köpa och ta proaktiva åtgärder för att behålla dem.
Sales forecasting: Genom att använda historiska data från tidigare försäljningar kan prediktiv analys förutse framtida försäljningsvolymer och hjälpa företag att planera sina resurser bättre.
Exempel på användning:Ett företag som säljer SaaS-lösningar kan använda prediktiv analys för att identifiera vilka leads som har störst sannolikhet att köpa deras produkt, baserat på faktorer som webbplatsbesök, nedladdningar av resurser eller tidigare interaktioner. Genom att använda dessa insikter kan marknadsföraren fokusera sina resurser på de leads som är mest benägna att konvertera.
2. Intent Data (Intentionsdata)
Vad det är:Intent data är data som samlas in för att identifiera och mäta en individs eller ett företags intentioner att vidta en viss åtgärd. Inom B2B-marknadsföring handlar det ofta om att förstå vilka kunder eller leads som är i ett köpbeslut eller aktivt söker lösningar som ditt företag erbjuder. Intent data kan samlas in från olika källor, som besök på webbplatser, interaktioner med innehåll (t.ex. nedladdning av en e-bok eller webinar), sökningar och sociala medier.
Hur det används inom B2B-marknadsföring:
Fokus på köpintention: Intent data hjälper marknadsförare att identifiera signaler på att ett företag eller en individ är i en fas där de aktivt söker efter en lösning på ett problem (t.ex. söker efter specifika produkter eller tjänster). Detta gör att marknadsföraren kan rikta sina insatser till de leads som är redan i köpprocessen.
Tidigare identifiering av potentiella kunder: Med hjälp av intentionsdata kan marknadsförare också identifiera potentiella kunder som kanske inte har kommit i kontakt med företaget än men som redan söker information om produkter som liknar dina.
Optimering av Account-Based Marketing (ABM): Intent data används ofta i ABM-strategier för att hitta rätt företag att rikta marknadsföringsinsatser mot. Genom att identifiera företag som aktivt söker efter lösningar på specifika problem kan du anpassa ditt budskap och din strategi för att maximera chanserna till konvertering.
Exempel på användning:Tänk dig att ett företag erbjuder en avancerad CRM-lösning. Genom att använda intent data kan företaget fånga upp signaler på att ett annat företag är intresserat av att byta CRM-system. Om företaget har besökt specifika sidor på din webbplats eller läst innehåll som rör CRM-lösningar, kan det vara en signal om att de har en högre intent att köpa – och att du ska följa upp med mer riktad kommunikation eller erbjudanden.
Skillnader mellan Predictive Analytics och Intent Data:
Predictive Analytics handlar om att använda historisk data för att förutsäga framtida beteenden och resultat. Den ger dig en prognos baserat på mönster från tidigare interaktioner.
Intent Data är mer fokuserad på att mäta aktuella signaler om en individs eller ett företags nuvarande köpsug eller behov. Det handlar om att förstå den aktuella intentionen att köpa.
Exempel på verktyg som samlar och analyserar Predictive Analytics och Intent Data:
6sense – Ett verktyg som samlar in och analyserar både intent data och andra beteendedata för att hjälpa B2B-företag att förutse när potentiella kunder är redo att köpa.
Bombora – En plattform som tillhandahåller intent data genom att övervaka och analysera webbtrafik från B2B-företag för att fånga upp signaler på köpbeteende.
Demandbase – Ett ABM-verktyg som kombinerar både predictive analytics och intent data för att hjälpa marknadsförare att hitta och engagera rätt företag vid rätt tidpunkt.
HubSpot – En plattform som tillhandahåller både analytiska verktyg för att förstå kundbeteenden och intentioner, samt möjligheter att skapa automatiserade marknadsföringsflöden baserat på dessa insikter.
Informind - Är en plattform som samlar historisk marknadsföringsdata och ger dig tips på hur du ska optimera dina marknadsaktiviteter framåt.
Slutsats:
Predictive Analytics hjälper företag att förutse framtida händelser och optimera sina strategier baserat på historiska data och mönster.
Intent Data ger insikter om aktuella kundbeteenden och signaler på att ett företag eller en individ är på väg att göra ett köp.
Genom att kombinera både prediktiv analys och intentionsdata kan B2B-företag skapa mer träffsäkra marknadsföringsstrategier, leverera relevanta budskap vid rätt tidpunkt och effektivisera sin försäljning och marknadsföring.
コメント