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如何精准转化潜力客户?答案都在IBM的数据营销案例中

数据侠

· 孙宁

王旭晶   04-25

“数据驱动营销”这个词并不陌生,业界有很多运用数据驱动营销的例子。数据驱动营销最核心的理念和价值就是在对客户数据和营销执行数据分析结果的基础上做出下一步的市场营销决策。近期数据侠实验室,DT君邀请到了IBM市场部大中华区数据分析部经理孙宁,她将用IBM的应用案例,为大家解读数据驱动营销之道。

IBM营销数据库的设计

IBM营销数据库的设计适应并支持目前新的市场营销趋势和营销管理需求。

目前B2B市场营销的有四大趋势:

  • 趋势一:市场营销技术的应用需求增多

市场营销技术的应用,遍布市场营销的平台、内容、数据到管理的各个方面。这些营销技术的后台都需要一个强大的数据库来支撑。

  • 趋势二:客户对营销实时响应要求提高

客户参加一场营销活动或者提出一个问题后,会期望我们立刻响应并满足他的要求。如果没有及时跟进客户需求,对方的满意度和转化率将大幅度降低。

而大量客户反馈的实时跟踪和筛选无法全由人工完成。要想及时来响应顾客需求,就需要后台对接强大的数据库来实现。

  • 趋势三:市场部和销售部合作逐渐加强

在传统B2B企业中,市场部的职能被理解为做企业品牌或产品推广发布会,跟具体销售没有直接联系。

近些年来IBM市场部通过市场活动直接激发客户需求,最后实现销售,即Demand generation。加深销售部和市场部的联系。在操作层面,市场部运用市场营销系统数据库,能从大量市场反馈数据分析结果中挑选潜在客户给销售。

  • 趋势四:B2B与B2C营销理念融合

企业的销售对象实质上是企业中的人,这意味着我们要从品牌营销转向个性化营销。企业中人的角色包含决策者、影响者和受益者等多方面人员。涉及到的市场营销对象的数量就会成倍的增加。也需要数据库的支撑。

营销数据库除了能够支撑数据营销,还能加强营销部门的内部管理。

无论是线下广告活动,还是在线讲座网络直播,管理层都希望产生销售,他们关注活动效果。这就要求数据库内包含往期营销活动的完整资料并且能够进行对比分析,市场营销内部不同的协作部门在其中能够找到可以优化的空间。

IBM市场营销数据库的设计和目前新的市场营销趋势和手段紧密结合。

它包含对市场营销技术的前台支持、数据收集支持、对户反馈实时响应、市场部销售部联动以及B2B/B2C理念融合等,为市场营销的投入产出分析及管理预测提供有效帮助。

IBM数据营销两大应用场景:

  • 场景一:利用IBM营销数据库跟进销售周期较长产品的潜客

对于销售周期比较长的产品,客户的购买有一个了解、比较和沟通的过程。

客户初步接触了解阶段:这个阶段销售方比较被动,只有感兴趣的客户才会产生反馈,并且和销售方产生互动。

销售机会的产生阶段:互动进展到一定程度后才会可以产生销售。

经过每一步,我们都会暂时损失一些机会。所以我们在每个阶段都会做激发的动作,这些动作都无论成功与否需要被记录下来,以便对客户进行持续的发酵。

有些公司的营销数据分属不同部门独立运行,为了提高客户的体验、防止重复传递信息和加强市场销售管理,必须将各个元件整合起来,营销数据库就是贯穿这个系统的纽带。

系统内每一部分激发客户需求时都会产生一些数据的运转。

客户初步了解产品阶段,我们的目的是扩大产品的影响。我们要综合考虑接触客户的频率和范围,避免狂轰乱炸浪费资源并确保信息足够覆盖。

销售线索产生阶段,我们要根据客户在不同渠道的综合反馈评价客户的赢单和购买潜力,安排不同的销售和市场资源进行跟踪。

  • 场景二:营销业绩仪表板和数据库的结合

这张仪表板是上一张图数据驱动营销系统的业绩体现,用于管理营销部门的投入产出比。

发现客户阶段:我们可记录的数据包括公司内部和外部接触客户的范围和数据量,观察它是否成功覆盖预期目标,可以加上营销费用数据。

客户反馈阶段:在这个阶段,我们需要记录所有低价值和高价值的互动。

低价值的客户在当前阶段不产生销售,但后期他们可能会转化。

我们可以通过分析一定时间内的高价值互动的比例来衡量营销的投入产出比,这个比例关系着本次活动成功与否。

比如两场同是一百人参加的在线网络会议,一场会议有30个人积极发言,参与讨论,另一场有80人积极参与讨论,那接下来继续培育的设计和投资也会不一样。

营销数据库的使用可以让仪表板持续不停地提供业绩数据,除开文档报告外,还能够为今后的投入产出优化提供历史标杆和预测。

IBM营销数据库的基本架构

IBM营销数据库的基本架构在市场营销的关键步骤中执行客户价值分析,帮助市场营销部门提供端到端的市场营销漏斗投入产出评估,展现营销业绩。

上图是IBM营销数据库的主要内容,包括个人信息、公司信息、市场活动的互动信息和客户交易信息四大部分,每一部分都包括了大量指标和数据,四部分之间互相关联。

由于IBM的业务性质是B2B的,采购实体是公司而营销对象是具体的人,所以市场的互动信息要和个人信息相关联,客户交易信息要和公司相关联,公司和个人也关联到一起。

有了关联的结构,我们想了解某个人对应公司的购买情况或者是某个市场活动积累下来的赢单信息,公司的组织结构就都可以实现了。

  • 个人信息

个人信息主要分基本信息和偏好信息两部分。上半部分是可以从公司外部和公开渠道收集或购买的信息,下半部分是公司内部的数据。

在程序化购买实践中,我们可以把外部数据和内部数据称为第三方数据和第一方数据。

第一方数据:联系方式、所在部门和职位、是否点击我们发送的邮件等。

第三方数据:IBM网站以外的线上活动偏好信息,比如在解决方案上的偏好,根据不同的偏好记录采用市场营销自动化系统推送相关的信息。

  • 企业信息

企业信息主要分基本信息和企业动向信息,也可以通过外部和内部两种渠道获取。

第一方数据:该客户和IBM的交易信息,比如历史订单、过去销售机会的赢单和丢单的分析、销售资源的分配等。

第三方数据:企业的销售额和员工人数、企业性质、发展趋势、公开的战略方向、各种榜单和上市公司的研究报告等。

企业数据在历史信息的基础上,能够对企业未来购买IBM产品的倾向性和销售额进行预测。对未来潜力预测的方法有很多,不同业务模式或者不同公司,可以采用不同的分析方法。

在市场部和销售部达成共识的基础上,对企业的近期或者远期购买潜力的预测,是公司制定下一步销售和市场计划的重要依据。

IBM每年春秋两季都会根据营销数据库中的企业数据做下一个半年的企业计划。

  • 互动信息

互动信息是一个庞大的市场活动数据库,整个市场部的运营数据都包含在其中。市场活动的数据分三类,事件表、行为表和反馈表。

事件表针对每个市场活动,无论是线上还是线下活动都会涉及预算、负责人、内容、渠道形式还有覆盖面等因素。

行为表和反馈表主要记录具体事件中参与人的行为和反馈,以及和联系人相关的关键信息。参与人在事件中的行为记录越详细,未来根据其表现可供挖掘的价值越多,市场营销自动化系统用来分配潜在的销售机会的依据也会越准确。

  • 产品销售信息

这部分信息在不同公司有不同的管理方法,可利用的现成数据库包括财务数据库和CRM数据库。和市场营销数据库结合的关键点是把订单信息、维保信息,按照公司层面整合起来,并且和营销数据库中的企业进行正确连接。

如果想让数据库支撑数据驱动营销系统,最关键的是不同层面的信息记录和整合。比如联系人和公司信息结合、联系人和市场活动行为结合以及市场活动事件和销售数据的结合。

只有做到四个维度都能横向和纵向地进行汇总和评估,建立在数据基础上的营销决策才有可能实现。

IBM营销数据库的应用

  • 应用1:市场营销数据库的整合信息绑定市场营销自动化系统跟踪客户

我们采用市场营销数据库的整合信息绑定市场营销自动化系统,制定销售潜力评分模型和客户档案整理系统。通过挖掘客户的互动行为,预测购买潜力。

将企业外部信息和市场互动整合,让销售人员可以快速全面地了解客户,并根据不同分数制定培养计划,提供最合适的跟踪方案。

当最左边客户各种类型的市场反馈进入中心数据库后,营销自动化系统会根据一定的模型为这条反馈信息进行打分。打分的依据是前面收集的所有该联系人的历史互动信息,包括他对IBM的兴趣倾向、它所在企业的基本信息等。

这个评分模型会根据整体的客户信息,把客户分为高价值、高潜力、待培育、待验证和低转化五个等级。

低转化和待验证的客户会进入我们通用的市场营销自动化系统,让这个客户自我成长,比如让他重回我们的网站,从外部被IBM的基本信息触及到。

待培育的客户会收到一些定制化的培育方案,提供给他感兴趣的产品和服务信息。

高价值和高潜力的客户会得到市场营销人员更有效更直接的咨询服务。客户档案的整理系统能全面地完善客户画像,使营销人员在与客户沟通之前就能快速对其有一个整体了解和判断,提供更高质量更无缝的客户服务。

  • 应用2:市场营销事件记录和业绩仪表板相结合进行市场营销投入产出的管理和预测

感兴趣的客户不一定全部选择注册参加线下会议,而注册的客户也不一定全都到场参加线下会议。一步步折损是我们市场活动漏斗中的典型特点。

我们打电话邀请客户参加线下会议的执行分为多个步骤,每一步都有相应的转化率和折损率。

第一步外呼名单的准确程度会影响我们的电话接通率,客户接到电话后会有不同的反馈。

市场营销数据库会记录下每一步行动的数据转化量以及影响数据转化量的各种因素。当这个数据积累到一定程度时,我们就会得到每一步转化的经验值。

不借助数据库,通过实际举办几场会议能获取同样的经验值么?

市场活动漏斗每一步转化的经验值有很多细分维度,包括准确率、接通率、到会率以及最后产生赢单的比例。

当你想看到这里面不同的细分人群和细分市场时,仅依靠经验和大脑的效果远不如数据库。我们对每个事件、每一类人群、每一类营销手段都可以形成转化漏斗。

转化漏斗的作用:

我们在做一场新的市场活动时,可以根据以往的转化率进行结果预测。

计划阶段:从下至上进行

计划阶段我们一般都会先确定营销目标,根据期望的目标进行层层转化运算获知市场活动需要覆盖的范围。

执行阶段:从上至下进行

我们从最开始的广撒网接触客户到最后实现盈单,每一步转化都要有相应的监督和管理。无论是活动的负责人还是领导层,都要参与转化率的衡量和监督,每个部门在其中找到投入产出的优化空间。

在IBM庞大的数据驱动营销环节中要利用数据决策的局部环节。在整个数据驱动营销运转过程中,每一步都可以找到相应的数据进行决策辅助。

我们使用结构化数据驱动营销外,还可以整合非结构化数据,包括我们给客户传达的信息、我们投向市场的内容以及其他的社会舆论等等。只有将两者融合在一起,才能使数据驱动营销的系统运转得更高效、更完善。

(注:以上内容根据数据侠孙宁在数据侠线上实验室的演讲实录整理。图片来自其现场PPT,已经本人审阅。本文仅为作者观点,不代表DT财经立场。)

数据侠门派

本文数据侠孙宁,现任IBM市场部大中华区数据分析部经理,负责整体绩效营销的商业数据分析和营销数据库管理。加入IBM之前在国家统计局工作。二十年的职业生涯都是和数据打交道。从做数据到看数据到用数据帮助业务增长,心得体会如滔滔江水,和大家共同分享。

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