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Por que uma modelagem de dados forte pode dar uma vantagem aos profissionais de marketing B2B

O cliente B2B é uma pessoa difícil de comercializar. Preferem ser deixados sozinhos a pesquisar online e são exigentes, procurando uma solução que se adapte a necessidades complexas, talvez para vários intervenientes. Os dias de enviar um grande catálogo ou colocar os clientes em uma página inicial genérica acabaram. Assim como os clientes B2C, uma abordagem mais personalizada funciona melhor.

Depois de anos testando canais digitais Рde webinars ao LinkedIn, e-mail e publicidade programática Рo marketing B2B tornou-se complexo o suficiente para exigir uma tomada de decisão real baseada em análises. Na verdade, 89% dos executivos de vendas e marketing B2B acreditam que a qualidade dos dados é o que impulsiona as melhores campanhas. Saber o máximo possível sobre os clientes potenciais, suas empresas e os canais e produtos que são importantes para eles é essencial para uma abordagem bem-sucedida.

Um dos elementos-chave de um plano de marketing B2B omnicanal inteligente √© ter modelos baseados em dados que podem ajudar na aloca√ß√£o de or√ßamento entre canais, pontua√ß√£o e gastos em metas ABM espec√≠ficas. Mas criar um programa de marketing baseado em dados completo com previs√Ķes, modelos preditivos e algoritmos n√£o √© um projeto √ļnico. Requer recursos comprometidos que v√£o al√©m do escopo da equipe de marketing B2B ou de um √ļnico analista de dados. Se voc√™ est√° trabalhando no desenvolvimento de sua pr√≥pria estrat√©gia de marketing baseada em dados, considere os itens essenciais a seguir para definir o escopo certo.

Os dados requerem cuidados de longo prazo

Acumular dados em um banco de dados valioso que possa orientar decis√Ķes de marketing n√£o √© um processo de uma √ļnica etapa, mas sim um compromisso cont√≠nuo. Se voc√™ planta um jardim, n√£o joga apenas algumas sementes no ch√£o. √Č preciso regar, capinar e podar para conseguir uma boa colheita. E na pr√≥xima temporada voc√™ ter√° que fazer tudo de novo, com as li√ß√Ķes aprendidas. Os dados requerem a mesma aten√ß√£o constante. Os profissionais de marketing B2B precisam ser realistas quanto a ter recursos dedicados a esse processo.

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O engenheiro da IBM, George Fuechsel, √© respons√°vel pelo conceito de ci√™ncia de dados de ‚Äúentra lixo, sai lixo‚ÄĚ. Em outras palavras, dados ruins equivalem a insights ruins e resultados ruins. Para que qualquer modelo funcione de forma eficaz, os dados que ele utiliza precisam ser robustos e de boa qualidade. Bons dados s√£o atualizados, precisos e multifacetados, e isso requer um recurso que verifique o desempenho dos dados e trabalhe para fazer atualiza√ß√Ķes quando eles ficarem antigos ou imprecisos. Para os profissionais de marketing B2B, a coleta e a limpeza de dados n√£o devem apenas ser um processo regular, mas novos dados devem ser constantemente avaliados para preencher lacunas com uma variedade de insights exclusivos, desde dados de inten√ß√£o at√© dados de pesquisa. Mais dados s√≥ ser√£o mais se ajudarem a criar uma imagem mais completa dos principais alvos. Isso significa um processo cont√≠nuo de avalia√ß√£o e teste em rela√ß√£o ao conjunto atual de modelos de clientes e clientes potenciais para ver se os novos dados compensam o custo e a complexidade adicionais.

Os modelos têm uma maneira de se multiplicar

Um modelo de marketing B2B nunca √© apenas um modelo. Considere uma marca B2B de fornecimento industrial global, usando um √ļnico modelo de propens√£o de compra de alto n√≠vel para orientar as decis√Ķes de aloca√ß√£o or√ßament√°ria. Depois de validar o modelo em v√°rios subuniversos e resultados, ficou claro que diferentes facetas do seu neg√≥cio poderiam beneficiar de diferentes modelos. Por exemplo, eles promovem produtos espec√≠ficos (por exemplo, primeiros socorros) em v√°rios pa√≠ses, com diversas personas de compradores e prazos de compra variados em diferentes canais. Eles tamb√©m observam comportamentos diferentes entre compradores de primeira viagem e compradores de longo prazo. E suas diferentes marcas e produtos t√™m nuances que tamb√©m justificam o teste de diferentes modelos. Some tudo isso e estamos falando de 80 modelos exclusivos que precisam ser criados e testados.

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A partir da√≠, esses modelos precisam de monitoramento e manuten√ß√£o dedicados, pois frequentemente vemos que o comportamento do comprador pode mudar com o tempo. Novos canais tornam-se mais importantes para a jornada do comprador ou novos produtos tornam-se mais atraentes. √Č fundamental criar um processo por meio do qual as pontua√ß√Ķes do modelo possam ser combinadas de forma eficiente com os resultados e os desvios do modelo possam ser monitorados com as a√ß√Ķes corretivas necess√°rias tomadas. A equipe de ci√™ncia de dados n√£o pode presumir que os modelos constru√≠dos h√° seis meses continuar√£o a prever com precis√£o o comportamento futuro.

Planejamento para Inovação

O pior cenário é ficar sobrecarregado assim que você está começando a usar modelos de marketing baseados em dados. Em vez disso, é importante criar uma boa largura de banda de 20% para testes e inovação. Por exemplo, se um profissional de marketing B2B quiser experimentar o CTV, criar um plano para testar novos dados e ver como o CTV como canal interage com o restante do mix de canais não deve significar um 6 esperar um mês para que um desenvolvedor ou cientista de dados finalmente tenha tempo para isso, mas sim, deve fazer parte da operação normal do negócio expandir e continuar testando.

Isso tamb√©m significa que os profissionais de marketing podem ter autonomia para fazer perguntas inteligentes e testar suposi√ß√Ķes de longo prazo. Por exemplo, uma empresa sempre iniciava o remarketing para clientes recentemente adquiridos ap√≥s 90 dias. Mas, ap√≥s uma an√°lise adicional, perceberam que um determinado perfil de cliente tinha muito mais probabilidade de ser um comprador recorrente e merecia uma percentagem mais elevada desse or√ßamento. Esses testes inteligentes podem melhorar continuamente o ROI para profissionais de marketing B2B com os recursos para execut√°-los.

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Vá grande ou cresça grande

Para o profissional de marketing B2B que está pronto para implementar estratégias baseadas em dados, vale a pena considerar o quadro completo, desde a aquisição de dados de qualidade e sua manutenção, até a construção de modelos especializados e a inovação para o crescimento. Caso contrário, um grande projeto pode se tornar uma grande dor de cabeça que parece nunca cumprir o que promete.

Mas mesmo que a sua empresa tenha poucos recursos para come√ßar, uma boa estrat√©gia baseada em dados est√° completamente ao seu alcance, basta come√ßar com a pegada certa para incluir todas as melhores pr√°ticas. Por exemplo, comece aos poucos e concentre-se apenas nos contatos de n√≠vel superior, obtenha os melhores dados para esse pequeno p√ļblico e teste um ou dois modelos para come√ßar. A cada nova campanha e a cada teste, o investimento em dados e modelagem deve provar seu valor com maior retorno para cada investimento em marketing gasto. A partir da√≠, o programa pode ser aumentado gradativamente conforme o investimento justificar.