Monthly Archives: July 2024

Ota aloite! B2B-markkinoinnin interventio

Posted in ABM, B2B, B2Bmarkkinointi, Intent Data, Myynti, Ostoaietieto by

B2B-markkinan syyslukukausi on käynnistetty. Lomien jälkeinen aika ja H2-aloitus on otollinen epäjatkuvuuskohta myyntiorganisaation lisäksi myös markkinointiimille tehdä aloitteita ja aktivoitua ns. perustekemisen ohella.

Miksi? B2B-yritykset liikehtivät ja käynnistävät sekä H2-operaatioita että seuraavan vuoden suunnittelua. Tiedonkeruun vaiheesta edetään jo kohti kumppaneiden vertailua ja valintaa. Lisäksi liiketoiminnan vaatimukset ovat saattaneet muuttua jo syksylle esimerkiksi myynnin haasteiden takia, jolloin apua kaivataankin odotettua ja ilmoitettua nopeammin.

B2B-markkinoinnin kannattaakin aktivoida erityisesti jo tunnistettuja ja tunnistautuneita kontakteja; yrityksiä ja päättäjiä jotka ovat jo liikahtaneet ostoprosessillaan. Näitä on varmasti kertynyt ja kerätty eri asiakaskohtaamispisteistä H1-aikana. HUOM! Vaikka tunnistautunut kontakti olisikin ns. inbound-kontakti, niin aktiivinen hoito eri outbound-kanavissa on perusteltua. Potentiaalisen asiakkaan seuraavan siirron tai yhteydenoton odottelu on yleensä huono strategia. Markkinatilanne ja kilpailukenttä huomioon ottaen.

Ota aloite, aktivoi, älä odota inboundia – tee taktinen interventio eri kohtaamispisteistä kerätyn datan avulla. Auta potentiaalista asiakasta ostamaan!

Hyödynnä esimerkiksi seuraavia CRM- & datalähteitä ja medioita kampanjoinnissa tai muodostaessasi uusia yleisöjä:

  1. Uudet tunnistautuneet tai tunnistetut CRM-kontaktit (ei myynnin omistajaa)
  2. Liidipisteet täyttäneet kontaktit
  3. Yksittäisten kampanjoiden top engage-kontaktit
  4. Liidien hoito-ohjelmissa, nurturoinnissa ja  drip-kampanjoissa olevat kontaktit
  5. Uutiskirjetilaajat
  6. CRM-kontaktit ilman aktiviteetteja
  7. Hävityt tarjoukset (CRM: deal, opportunity)
  8. Eri kanavista kerätty ostoaietieto: sopimuskaudet, tulevat hankkeet ja niiden aikataulut
  9. Uudet someseuraajat: LinkedIn, Meta, jne.
  10. www-kävijäseuranta, esimerkiksi Leadfeeder tai Leadforensics
  11. Myynnin tai ulkopuolisen kumppanin tuottama B2B-päättäjien haastatteludata
  12. Webinaari/seminaari-osallistujat ja no-showt
  13. Gated content-materiaalia ladanneet
  14. Aluekohdennetut display-kampanjat  – Kytke alueilta löytyviin, asiakasprofiilin täyttäviin yrityksiin B2B-päättäjät outboud-kampanjointia varten
  15. ABM/IP-kohdennetut kampanjat – Kytke kohdeyrityksiin B2B-päättäjät outbound-kampanjointia varten
  16. Re-marketing tai re-targeting uusin voimakkaammin kehottein (CTA)
  17. Oman median aktivointi, henkilöstö mukaan jakamaan eri some-kanavissa
  18. Nykyasiakasdata ja sen laajentaminen uusilla päättäjäkontakteilla
  19. Nykyasiakasdatan analyysin osoittamat lookalike-yleisöt
  20. Toimialaan liittyvät LinkedIn-ryhmät

Teksti: Kimmo Luoma, MicroMedia

GTM-suunnittelu, ostoaietieto ja AI

Posted in AI, B2B, B2Bmarkkinointi, Complex Sales, Go-To-Market, Liidit, Markkinointi, Ostoaietieto by

Go-to-Market (GTM) -suunnittelu on kriittinen prosessi B2B-yrityksille, jotka haluavat menestyä uusilla markkinoilla ja tuotteilla tai kehittää nykyistä liiketoimintaansa. Erityisen tärkeää se on ns. Complex Sales-yrityksille. Yksi tehokkaimmista tavoista parantaa GTM-strategiaa on analysoida jo kerättyä ja dokumentoitua ostoaietietoa AI-työkaluin. Dokumentoitu ostoaietieto on arvokas resurssi, joka voi merkittävästi parantaa B2B-yrityksen GTM-suunnittelua.

GTM-suunnittelu AI-työkaluin:

1. Tee datainventaari

Valitse tarjooma tai segmentti, jota analysoit. Kerää 2-3 vuoden ajalta kaikki haastatteluaineistot ja CRM-kirjaukset joita analyysin kohteeseen liittyy.  HUOM! litteroi myös mahdolliset audiot. Varmista, että vastausdatassa on mukana myös taustamuuttujia: toimiala, kokoluokka, liikevaihdon kehitys, sijainti, tms.

2. Tiukenna segmentointia ja ICP-profiilia

Millainen on parhaan potentiaalin profiili? Analysoi asiakastapaamiseen, tarjoukseen ja kauppaan johtaneita keskusteluja. Mitä yhteisiä piirteitä AI löytää?  Nouseeko jotakin demografisia yhteneväisyyksiä esille? Olet ehkä tehnyt myyntiä ja markkinointia varten Ideal Customer Profile-määrityksen. Miten AI täydentää tätä vastausdataa analysoituaan?

3. Täsmennä myyntiargumentaatio ja -viestit

Analysoi koko vastausdataa, myös jatkosta tai tarjotusta CTA:sta kieltäytyneiden osalta. Miten heidän vastauksensa eroavat myönteisesti vastanneista? Mitä yhteisiä tekijöitä löytyy kieltäytymisistä, ja miten niitä voi käyttää viestien ja argumenttien parantamiseen? Tunnista AI:n avulla tärkeimmät syyt kieltäytymisiin ja säädä myyntiargumentteja vastaavasti. Hyödynnä vastauksista saatua tietoa parantaaksesi sekä suoria myyntiväittämiä että tukimateriaaleja, kuten esityksiä ja markkinointimateriaaleja.

4. Tuota markkinointisisällöt ja -konseptit

Vastausdatasta löydetyt aineistot, kuten avainsanat, trendit ja demografiset tiedot, tarjoavat arvokasta materiaalia infograafien ja muiden visuaalisten sisältöjen luomiseen sekä aineksia esimerkiksi blogitekstejä, artikkeleita ja kokonaisia markkinoinnin luovia konsepteja varten. Lisäksi voit hyödyntää vastausdataa hakukonenäkyvyyttä optimoidessasi. Voit myös AI avulla seurata jatkuvasti kampanjoiden tuloksia ja optimoida sisältöstrategiaasi.

5. Tunnista latentit ostoaikeet

AI:n avulla voit analysoida suuria määriä vastausdataa tehokkaasti ja nopeasti. Eksplisiittisten hankkeiden ja tarpeiden lisäksi vastausdata sisältää usein piileviä tarpeita, joita asiakkaat eivät suoraan ilmaise. AI voi tunnistaa nämä latentit tarpeet analysoimalla dataa syvällisesti ja löytämällä yhteyksiä, joita perinteiset analyysimenetelmät eivät havaitse. Maksimoit siis vastausdatan arvon keräämällä ostoaietietoa ostoprosessin eri vaiheista.

6. Täydennä analyysi kvantitatiivisella analytiikalla

Yhdistä analyysiin esimerkiksi hakukonekäyttäytymiseen pohjautuvaa dataa. Voit jatkojalostaa kaikkia yllämainittuja tavoitteenasi esimerkiksi asiakaskokemuksen parantaminen eri asiakaskohtaamispisteissä tai digitaalisten kanavien konversio-optimointi.

Teksti: Kimmo Luoma, MicroMedia