Man mano che gestiamo sempre più il nostro lavoro e la nostra vita personale online, le relazioni e le connessioni B2B sono entrate in una nuova dimensione ibrida. Marketing basato su account (ABM) può aiutare a fornire messaggi pertinenti in condizioni e luoghi mutevoli, ma solo se le aziende abbinano le nuove complessità del posto di lavoro a nuove dimensioni della tecnologia che sfruttano dati di qualità, informazioni predittive e sinergie in tempo reale.
Catalizzato dalla pandemia di COVID-19, le aziende di tutto il mondo hanno ripensato alle modalità di lavoro a distanza.
Quasi la metà delle aziende intervistate da CNBC afferma che adotterà modelli di ufficio ibridi, con dipendenti che lavorano part-time da casa, mentre un altro terzo afferma che torneranno a prima di persona condizioni.
Nel frattempo
Più della metà dei lavoratori statunitensi che preferiscono il lavoro a distanza sceglie di smettere piuttosto che tornare in ufficio, portando le organizzazioni di vendita a mischiare i loro elenchi di contatti come business-to-business (B2B) gli acquirenti lasciano le vecchie aziende e ne iniziano di nuove.
Durante la pandemia, il marketing digitale si è dimostrato un'ancora di salvezza per connettersi con l'account di destinazione e i potenziali clienti in mezzo a eventi e riunioni di persona annullati. Quasi metà delle aziende afferma che il loro marketing ha subito un cambiamento "drammatico" durante la pandemia, con l'ABM in ascesa. Quattro leader di marketing aziendale su cinque affermano che aumenteranno gli investimenti in ABM nel prossimo anno; le connessioni personalizzate one-to-one abilitate da ABM possono produrre un aumento delle entrate fino al 30% rispetto alle tradizionali campagne one-to-many.
Per raggiungere tale potenziale, tuttavia, le aziende B2B aziendali devono adottare un approccio unificato. Intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico (ML) può aiutare le aziende a realizzare il tanto cercato visione unica del cliente— ma solo se si impegnano in una strategia di dati tridimensionali.
Le tre dimensioni dei dati ABM
- Quantità di dati e Qualità
I dati del ricercatore tecnologico Forrester mostrano che meno di tre punti percentuali separano i primi 10 canali in una classifica delle fonti che gli acquirenti B2B consultano durante la ricerca di potenziali fornitori, indicando che le aziende devono essere fluenti in più modalità e utilizzare tutti i punti di contatto a loro disposizione per connettersi con potenziali clienti e fornire loro i contenuti pertinenti che guidano le decisioni di acquisto.
Inoltre, le aziende che si affidano alla vendita di aggiornamenti, miglioramenti e nuovi prodotti o servizi ai clienti esistenti probabilmente dispongono già di profili utente basati sull'attività sul sito Web dell'azienda, all'interno dei suoi forum di supporto e su altre piattaforme interamente di proprietà.
Questi dati costituiscono la spina dorsale di un ABM efficace. Ma mentre la quantità dei dati è importante, il contesto e la qualità sono altrettanto cruciali, anche se più difficili da catturare. Le aziende considerano l'usabilità e l'integrazione dei dati tra le loro principali sfide ABM, ha scoperto Forrester. Ad esempio, in diversi hub regionali di una singola azienda, le campagne localizzate possono raccogliere diversi punti dati che risultano difficili da sincronizzare. Una soluzione ABM completa può accettare diversi input individuali applicando l'intelligenza algoritmica per interpretare e unificare correttamente le informazioni.
- Potere predittivo dei dati
Molti esperti di marketing ora si affidano all'intelligenza artificiale per valutare il potenziale dei potenziali clienti di diventare clienti, utilizzando algoritmi sofisticati che combinano le interazioni passate con risultati probabili basati su profili comportamentali simili. Questi modelli predittivi sono fondamentali affinché le aziende siano in grado di fornire un marketing personalizzato su larga scala.
Le previsioni e le raccomandazioni algoritmiche migliorano nel tempo man mano che si verificano più interazioni, ma si basano anche su regole aziendali modellate da standard di settore, consuetudini o calendari regionali e altri fattori individuali per ciascuna organizzazione B2B. I team interni dovrebbero essere in grado di influenzare i modelli predittivi, migliorando la potenza di elaborazione dell'IA con l'intuizione umana, per creare campagne con la massima rilevanza.
- Capacità di dati in tempo reale e volontà di implementarli
Il contesto tempestivo è fondamentale per le campagne ABM per distribuire la messaggistica giusta ai canali giusti per la fase di un determinato potenziale cliente nel percorso di considerazione dell'acquisto. Poiché i potenziali clienti che interagiscono con i contenuti online sono ricettivi a ulteriori messaggi per un massimo di 20 minuti, gli avvisi automatici per i team di vendita e le funzionalità di messaggistica personalizzata sono fondamentali per garantire un contatto tempestivo nei punti decisionali cruciali.
Questa abilità tecnica può essere difficile da raggiungere, ma per alcune aziende costruire la fiducia nei dati di marketing necessari per ottenere il massimo dall'automazione è una sfida altrettanto impegnativa. Forrester ha scoperto che più grandi aziende che piccole aziende affermano che la "mancanza di adesione alle vendite" è un ostacolo al successo di ABM. L'ABM automatizzato e basato sui dati richiede che marketing e vendite collaborino, supportati dall'intelligenza della macchina che consente la scalabilità della reattività in tempo reale.
Le dimensioni interdipendenti richiedono una tecnologia robusta
Sebbene ciascuna di queste tre dimensioni dei dati sia cruciale, nessuna è una soluzione autonoma. La maggior parte delle aziende dispone già di dati abbondanti, ma non dispone degli strumenti per unificare e agire su informazioni isolate. L'analisi predittiva può fornire informazioni lungimiranti, ma necessitano di dati storici di qualità per produrre raccomandazioni pertinenti. E solo sfruttando il machine learning e le informazioni sui dati per guidare le vendite e l'azione di marketing, le aziende possono creare le connessioni tempestive che concludono le trattative in un mercato in continua evoluzione.
Per unificare tutti e tre gli elementi e favorire il successo dell'ABM, le aziende dovrebbero cercare una piattaforma ABM end-to-end che consenta l'unità dei dati, l'intelligenza basata sull'intelligenza artificiale e l'elaborazione in tempo reale. Le prestazioni comprovate nelle regioni che contano e la capacità di personalizzare i report e le funzionalità per singole divisioni e team possono anche aiutare le aziende ad adattare le proprie strategie ABM per avere successo in un mercato dinamico.
Con l'economia globale in transizione, nuovi luoghi di lavoro ibridi e processi di acquisto B2B stanno trasformando le vendite e il marketing delle imprese. Armate di solide piattaforme ABM basate sull'intelligenza artificiale, le aziende B2B possono utilizzare dati in tre dimensioni per fornire messaggi pertinenti alle ultime condizioni di business, creando relazioni durature.
