我们的账户选择工作也是如此。在过去五年中，我们尝试了不少模型，从挑选个人账户到利用更复杂的技术，如预测分析和人工智能 (AI)。下面，我们将分享我们构建自己的目标账户列表的方法，以及您在开始考虑自己的目标账户列表时可以借鉴的一些最佳实践。
我们的名单的演变。
第 1 阶段：手动选择账户
我们第一次尝试建立目标帐户列表主要是手动操作。营销团队的几个人与销售团队（当时只有 8 人）聚在一起，共同建立了一个他们认为适合我们技术的帐户列表。虽然这种方法确实有效——我们发现目标帐户列表中的帐户实际上比入站工作表现更好——但它不可扩展。
第二阶段：预测分析
因此，下一步就是投资技术。不幸的是，当时市场上没有那么多针对 ABM 的特定技术，因此我们转向了下一个最佳选择：预测技术。然而，我们评估的几乎所有预测解决方案都侧重于个人，而不是账户。这要求我们在 CRM 系统中构建一些自定义角色，并将分数汇总到账户级别。使用此账户分数，我们能够将列表扩展到 3,000 个账户，并开始针对它们执行程序。但鉴于预测数据的有限性，我们发现我们的管道百分比随着时间的推移正在减少，这意味着我们需要再次改进我们的模型。
第三阶段：基于人工智能的工具
我们的一位客户告诉我们一项名为 Spiderbook 的巧妙新技术（事实上，我们非常喜欢它，以至于最终收购了它。如果您感兴趣，可以在此处阅读更多相关信息），它不仅从我们的 CRM 解决方案中引入数据，还依靠 AI 技术搜索互联网并传递意图信号，帮助我们识别甚至不在我们关注范围内的公司。使用我们自己的帐户选择技术，我们能够将列表扩展到包含 4,000 个这个列表，我们在内部称之为 DB4K，是我们当前的目标帐户列表。我们对这 4,000 个帐户进行迭代、细分、运行程序并对其进行衡量。
列表管理流程。
在 Demandbase，我们每季度更新一次目标客户名单。多米尼加共和国电话号码库 虽然这是标准的最佳做法，但根据您所处的阶段和经验，您可以更频繁地审查和更新您的名单——每两周或每月一次。
请记住：这并不意味着您必须彻底修改您的列表，但您应该花一些时间删除已关闭的帐户并引入显示意图信号的新机会。这需要一些时间，但您很快就会意识到更新列表实际上可以让您的努力更有效。
账户选择的最佳实践。
从小处着手。证明您的模式是成功的，然后从那里开始努力。当您开始看到初始列表取得成功时，您可以添加更多帐户，并在您准备好扩大努力时逐步引入技术。
测试，测试，测试。对您的账户选择工作进行 A/B 测试。按方法划分您的列表：一半使用手动选择或预测模型，一半使用 AI 工具。相应地运行 ABM 程序并比较和对比您的努力。
评估基于 AI 的解决方案。测试不同的基于 AI 的账户选择模型并确定关键增长领域。您可以在此处了解有关我们自己的账户选择解决方案的更多信息。
让销售人员随时了解情况。无论您选择哪种模式，建立和维护目标客户列表都是一项协作工作。在大多数情况下，您需要建立一个 ABM 领导团队，他们将管理此列表，跟踪销售和营销工作并报告成功和失败。
如果您有兴趣了解更多有关该团队的信息，请查看此博客文章，其中介绍了我们自己的 ABM 领导团队，并包括一些构建您自己的团队的最佳实践。
