Если бы вы только могли клонировать лучших клиентов, полученных в результате ваших маркетинговых кампаний на основе аккаунтов…
Ну, в принципе, вы можете это сделать, используя хорошо известный и эффективный приём в наборе инструментов B2C, который B2B-специалистам следует стремиться внедрить: таргетинг на похожую аудиторию.
Вместо того чтобы вручную выбирать потенциальных клиентов, моделирование похожих аудиторий автоматически создаёт идеальных потенциальных клиентов на основе общих характеристик клиентов, совершивших конверсию.
Сегодня мы рассмотрим, что такое похожие аудитории, и как моделирование похожих аудиторий может улучшить вашу маркетинговую игру — возможно, до уровня маркетинга B2C.
Что такое похожая аудитория?
Похожая аудитория — это своего рода идеальное представление ваших лучших потенциальных клиентов. Она создаётся с использованием биографических и поведенческих данных, собранных об успешных лидах, что даёт вам представление о том, какой человек или компания с наибольшей вероятностью совершит покупку.
Может показаться, что охват широкой аудитории — это хорошая идея для таргетинга, но у вас будет больше шансов на конверсию, если вы будете искать тех, кто ведёт себя так же, как успешные клиенты.
После того как ваша маркетинговая команда создаст идеальные профили клиентов, пора собрать данные из первоисточника и найти наиболее общие факторы среди текущих аккаунтов. Инструменты таргетинга похожих аудиторий берут эти данные, ищут в сторонних наборах данных, а затем возвращают данные о вашей похожей аудитории.
Аудитории VK, похожие на вашу
Хотя это не единственное решение для моделирования похожих аудиторий, VK, безусловно, является одним из самых популярных.
Несомненно, у VK больше всего пользователей с гигантским объёмом свободно предоставленной личной информации (работа, группы, образование и интересы). Этого объёма данных достаточно, чтобы создать обширную экосистему контактной информации — всё, что нужно маркетологам, это выбрать то, что они хотят.
Помимо таргетированной рекламы, маркетологи B2C используют VK для моделирования похожих аудиторий. С помощью искусственного интеллекта маркетологи B2B могут предоставить набор данных о «начальной» аудитории, чтобы интеллект мог просмотреть эти данные и найти эту желанную идеальную аудиторию.
Как таргетинг похожих аудиторий улучшает маркетинговые кампании B2B?
B2B-сообщения представляют собой проблему для маркетологов, потому что они обычно нацелены на более нишевые рынки. Следовательно, универсальное сообщение просто не подойдёт.
Таргетинг похожих аудиторий гарантирует, что ваша сгенерированная аудитория будет заинтересована и квалифицирована для покупки вашего продукта. Эта идеальная аудитория облегчает стратегии взаимодействия отделов продаж и маркетинга.
С помощью машинного обучения и инструментов искусственного интеллекта моделирование похожих аудиторий оптимизирует охват на основе данных, улучшая качество обслуживания клиентов. (Это огромная победа и для ABM!)
Как создать похожие аудитории? И как они работают?
Поиск похожей аудитории начинается с создания вашего внутреннего набора данных, «начальной» аудитории. Начальные аудитории включают сегментированные данные о клиентах по наиболее распространённым признакам, начиная от местоположения, должности и заканчивая покупательским поведением.
Инструменты моделирования похожих аудиторий анализируют вашу начальную аудиторию и ищут потенциальных клиентов, наиболее похожих на них.
Выполните следующие шаги, чтобы найти и создать свою похожую аудиторию:
- Соберите данные из первоисточника с помощью пикселей, отслеживания и заполнения форм.
- Проанализируйте закономерности и определите повторяющиеся характеристики, чтобы сформировать данные для вашей начальной аудитории.
- Экспортируйте свой набор данных в сжатый файл (и сохраните его для дальнейшего использования!)
- Введите начальные данные в цифровой инструмент, который просматривает свою базу данных и выдаёт данные о вашей похожей аудитории.
Эти данные о похожей аудитории имеют решающее значение для более точного таргетинга в ваших маркетинговых кампаниях.
B2B-данные + искусственный интеллект
Персонализация маркетинга теперь является основным элементом B2B-маркетинга, что увеличивает спрос на решения в области искусственного интеллекта.
В отличие от сбора данных B2C, пользователи и аудитории в сфере B2B не предоставляют свою информацию так же свободно. B2B-маркетологи принимают дополнительные меры предосторожности для сбора и использования контактной информации потенциальных покупателей с рабочих контактных данных, которые более защищены, чем личная информация, хранящаяся дома.
Как ценный инструмент в области прогнозной аналитики, решения в области искусственного интеллекта также могут заполнить пробелы в контактной информации, пропущенные при ручном лидогенерации.
Увеличьте размер своей аудитории с помощью таргетинга похожих
Цифровые маркетологи могут многое выиграть от моделирования похожих аудиторий — особенно за счёт экономии ресурсов, затрачиваемых на привлечение клиентов, генерацию лидов и вовлечение.
Важно привлекать потенциальных клиентов ценными идеями и конкретными сообщениями.
Например, если тема вашей электронной кампании звучит так: «Увеличьте свои продажи с нами», она может быть слишком расплывчатой, чтобы привлечь внимание. Однако более конкретная тема, ориентированная на болевые точки, например: «Узнайте, какие методы поиска клиентов мешают вам создать полноценный канал продаж», может привести к лучшему вовлечению и открытию писем.
Можно многого добиться с помощью передовых аналитических инструментов и инструментов машинного обучения, но всё начинается со стратегии, основанной на данных. Чтобы узнать больше, узнайте, как данные ZoomInfo могут обеспечить таргетированную рекламу для потенциальных клиентов.