Использование аналитических данных для успеха ABM в SaaS
Posted: Wed Dec 04, 2024 6:51 am
В быстро развивающемся ландшафте SaaS способность эффективно использовать данные становится критически важным фактором для компаний, стремящихся получить конкурентное преимущество. Маркетинг на основе учетных записей (ABM) по сути своей заключается в предоставлении высокоперсонализированного опыта целевым учетным записям, и данные лежат в основе этой персонализации. В этом блоге будет рассмотрена роль аналитических данных в формировании стратегий ABM для SaaS-бизнеса, с выделением ключевых методов и технологий без опоры на конкретные тематические исследования или примеры.
Часть 1: Почему данные, полученные с помощью анализа, важны в ABM
Понимание поведения и предпочтений клиентов
В SaaS знание своего клиента — это половина дела. Данные открывают окно в поведение, предпочтения и болевые точки клиентов, позволяя компаниям SaaS соответствующим образом адаптировать свои маркетинговые усилия. Анализируя данные из различных источников, таких как взаимодействие с веб-сайтом, модели использования продукта и вовлеченность в социальных сетях, компании могут получить всестороннее понимание своих целевых аккаунтов. Этот детальный уровень понимания бесценен для создания персонализированных сообщений, которые соответствуют уникальным потребностям каждого аккаунта.
Улучшение персонализации и вовлеченности
Персонализация больше не роскошь; это необходимость на сегодняшнем конкурентном рынке SaaS. Инсайты на основе данных позволяют маркетологам создавать гипертаргетированные кампании, которые напрямую обращаются к индивидуальным болевым точкам и интересам каждого аккаунта. Это не только улучшает взаимодействие, но и способствует более сильной эмоциональной связи между клиентом и брендом. Когда клиенты чувствуют, что их понимают и ценят, они с большей вероятностью будут взаимодействовать, конвертироваться и оставаться лояльными.
Часть 2: Ключевые источники данных для SaaS ABM
Данные управления взаимоотношениями с клиентами (CRM)
Системы CRM — это золотая жила клиентских данных, предлагающая детальное Ресурс телефонных номеров Алжира понимание взаимодействия с клиентами, истории транзакций и коммуникационных предпочтений. Используя данные CRM, компании SaaS могут определить, какие учетные записи наиболее ценны, какие подвержены риску оттока и как лучше всего с ними взаимодействовать. Интеграция данных CRM с платформами ABM позволяет бесперебойно проводить целевые кампании, основанные на исторических данных и прогнозной аналитике.
Данные об использовании продукта
Понимание того, как клиенты взаимодействуют с вашим продуктом, имеет решающее значение в SaaS. Данные об использовании продукта показывают, какие функции клиенты используют чаще всего, где они могут столкнуться с проблемами и какую дополнительную ценность они могут искать. Эту информацию можно использовать для персонализации коммуникации, например, для отправки адаптированных материалов для онбординга или целевых предложений по допродажам аккаунтам, которые демонстрируют признаки вовлеченности или интереса к определенным функциям.
Данные третьих лиц
Хотя данные первой стороны имеют решающее значение, данные третьей стороны могут предоставить дополнительный контекст о целевых аккаунтах, например, фирмографические, технографические и данные о намерениях. Данные фирмы включают информацию о размере компании, отрасли и местоположении, в то время как технографические данные раскрывают технологический стек, который использует компания. С другой стороны, данные о намерениях указывают, активно ли компания исследует или проявляет интерес к вашей категории продуктов. Объединение данных третьей стороны с внутренними идеями позволяет получить более целостное представление о целевых аккаунтах и более эффективные кампании ABM.
Часть 3: Методы использования данных в ABM
Прогностическая аналитика
Предиктивная аналитика использует алгоритмы машинного обучения для прогнозирования будущих результатов на основе исторических данных. В контексте ABM предиктивная аналитика может помочь определить, какие учетные записи с наибольшей вероятностью конвертируются, какие подвержены риску оттока и какие предложения или сообщения, скорее всего, будут наиболее эффективными. Используя предиктивные модели, компании SaaS могут расставлять приоритеты в своих усилиях и распределять ресурсы более эффективно, сосредоточившись на учетных записях с наивысшим потенциалом возврата.
Часть 1: Почему данные, полученные с помощью анализа, важны в ABM
Понимание поведения и предпочтений клиентов
В SaaS знание своего клиента — это половина дела. Данные открывают окно в поведение, предпочтения и болевые точки клиентов, позволяя компаниям SaaS соответствующим образом адаптировать свои маркетинговые усилия. Анализируя данные из различных источников, таких как взаимодействие с веб-сайтом, модели использования продукта и вовлеченность в социальных сетях, компании могут получить всестороннее понимание своих целевых аккаунтов. Этот детальный уровень понимания бесценен для создания персонализированных сообщений, которые соответствуют уникальным потребностям каждого аккаунта.
Улучшение персонализации и вовлеченности
Персонализация больше не роскошь; это необходимость на сегодняшнем конкурентном рынке SaaS. Инсайты на основе данных позволяют маркетологам создавать гипертаргетированные кампании, которые напрямую обращаются к индивидуальным болевым точкам и интересам каждого аккаунта. Это не только улучшает взаимодействие, но и способствует более сильной эмоциональной связи между клиентом и брендом. Когда клиенты чувствуют, что их понимают и ценят, они с большей вероятностью будут взаимодействовать, конвертироваться и оставаться лояльными.
Часть 2: Ключевые источники данных для SaaS ABM
Данные управления взаимоотношениями с клиентами (CRM)
Системы CRM — это золотая жила клиентских данных, предлагающая детальное Ресурс телефонных номеров Алжира понимание взаимодействия с клиентами, истории транзакций и коммуникационных предпочтений. Используя данные CRM, компании SaaS могут определить, какие учетные записи наиболее ценны, какие подвержены риску оттока и как лучше всего с ними взаимодействовать. Интеграция данных CRM с платформами ABM позволяет бесперебойно проводить целевые кампании, основанные на исторических данных и прогнозной аналитике.
Данные об использовании продукта
Понимание того, как клиенты взаимодействуют с вашим продуктом, имеет решающее значение в SaaS. Данные об использовании продукта показывают, какие функции клиенты используют чаще всего, где они могут столкнуться с проблемами и какую дополнительную ценность они могут искать. Эту информацию можно использовать для персонализации коммуникации, например, для отправки адаптированных материалов для онбординга или целевых предложений по допродажам аккаунтам, которые демонстрируют признаки вовлеченности или интереса к определенным функциям.
Данные третьих лиц
Хотя данные первой стороны имеют решающее значение, данные третьей стороны могут предоставить дополнительный контекст о целевых аккаунтах, например, фирмографические, технографические и данные о намерениях. Данные фирмы включают информацию о размере компании, отрасли и местоположении, в то время как технографические данные раскрывают технологический стек, который использует компания. С другой стороны, данные о намерениях указывают, активно ли компания исследует или проявляет интерес к вашей категории продуктов. Объединение данных третьей стороны с внутренними идеями позволяет получить более целостное представление о целевых аккаунтах и более эффективные кампании ABM.
Часть 3: Методы использования данных в ABM
Прогностическая аналитика
Предиктивная аналитика использует алгоритмы машинного обучения для прогнозирования будущих результатов на основе исторических данных. В контексте ABM предиктивная аналитика может помочь определить, какие учетные записи с наибольшей вероятностью конвертируются, какие подвержены риску оттока и какие предложения или сообщения, скорее всего, будут наиболее эффективными. Используя предиктивные модели, компании SaaS могут расставлять приоритеты в своих усилиях и распределять ресурсы более эффективно, сосредоточившись на учетных записях с наивысшим потенциалом возврата.