Data-driven B2B marketing: как данные помогают лучше понять клиента и найти новые возможности для роста бизнеса
Подготовили 15-минутное видео с самыми лучшими инсайтами про data-driven B2B-маркетинг.
Спикеры:
• Dina Habib O'Mara, Global, Industry Partner Strategy, GTM Co-Sell Lead at Microsoft
• Christiaan Davel, Global Marketing Manager at Hilti Group
• Kristi Berg McCutchen, Global Marketing Executive at aXs, recent VP of Marketing at T-Mobile
О чем поговорили:
Dina поделилась кейсом, как Intel пересобрала go-to-market-подход для глобальных системных интеграторов. Задача была в том, чтобы помочь партнерам продвигать решения Intel, создавать больше возможностей для продаж и дать команде продаж нужные инструменты для работы с клиентами. Для этого команда Dina объединила разрозненные данные о партнерах и клиентах в единый хаб с учетом GDPR и интегрировала его с ICP-системами и Salesforce. В результате подход можно было масштабировать с одного партнера на шесть приоритетных глобальных системных интеграторов.
Kristi рассказала кейс, как аналитические команды в AWS и Google Cloud использовали данные из CRM, информацию о компаниях и intent-сигналы для оценки перспективности аккаунтов и отдельных buying groups. Например, если одна команда уже пользовалась их продуктом, а другая работала с конкурентом, модель показывала потенциальную точку роста. Buying groups получали цветовой приоритет в зависимости от степени вероятности сделки и потенциала для увеличения share of wallet. Подход сначала тестировали на отдельных аккаунтах, а затем масштабировали, определяя также, какие партнеры - VAR, alliance partners или GSI - могут помочь выйти на нужные подразделения клиента.
Christiaan рассказал, как в Hilti Group команда маркетинга сопоставляла данные об использовании софта, этапы строительных проектов, инженерные спецификации и account-based buying data, чтобы определить момент, когда продукт становится релевантным для клиента. Это помогло предоставить аккаунт-менеджерам более качественные и своевременные лиды, что привело к росту продаж. Перед масштабированием гипотезы проверяли с текущими клиентами.
Также обсудили использование AI для data-driven маркетинга.
Kristi рассказала о своем опыте на примере записей executive briefings. С согласия клиентов AI собирал из разговоров c клиентами обратную связь и следующие шаги для команд, отвечающих за продукт, ценообразование и подготовку коммерческих предложений. То, на что раньше уходили недели и месяцы, теперь занимало часы. Это помогло определить проекты, которые можно запустить уже в текущем финансовом году, а также найти задачу, для которой конкуренты еще не предлагали решения.
Dina дополнила Kristi и добавила про важность контроля результатов, которые выдает AI. По оценке Forbes Insights и Fivetran, ошибки AI могут обойтись B2B-компаниям в $10 млрд. Поэтому все результаты AI должен проверять человек - и на качество, и чтобы не получать одинаковые шаблонные сообщения. Christiaan привел пример из Hilti: он помогал обучать модель для инженеров-конструкторов на предыдущих вопросах пользователей. AI хорошо обрабатывал эти данные, но без проверки эксперта неподходящий ответ мог попасть прямо к клиенту.
Отдельно обсудили, как меняется сам подход к data-driven маркетингу в B2B. Dina также отметила, что маркетинговая воронка больше не линейная: одного MQL уже недостаточно, нужно смотреть на всю buying group и сигналы от разных участников покупки. По данным Forrester, в такой группе в среднем 12-14 человек. Christiaan добавил, что избыток данных может увести от выбранного курса, поэтому интерпретировать их нужно через стратегию. В SaaS данные об использовании продукта также помогают лучше понимать клиента и постоянно давать ему ценность, предотвращая отток до того, как он станет проблемой.
Посмотреть видео можно на YouTube: https://youtu.be/CCaQxFVQN5o
Еще больше инсайтов про data-driven B2B marketing от экспертов можно прочитать в статье по ссылке: https://modumup.com/blog/data-driven_b2b_marketing
Подготовили 15-минутное видео с самыми лучшими инсайтами про data-driven B2B-маркетинг.
Спикеры:
• Dina Habib O'Mara, Global, Industry Partner Strategy, GTM Co-Sell Lead at Microsoft
• Christiaan Davel, Global Marketing Manager at Hilti Group
• Kristi Berg McCutchen, Global Marketing Executive at aXs, recent VP of Marketing at T-Mobile
О чем поговорили:
Dina поделилась кейсом, как Intel пересобрала go-to-market-подход для глобальных системных интеграторов. Задача была в том, чтобы помочь партнерам продвигать решения Intel, создавать больше возможностей для продаж и дать команде продаж нужные инструменты для работы с клиентами. Для этого команда Dina объединила разрозненные данные о партнерах и клиентах в единый хаб с учетом GDPR и интегрировала его с ICP-системами и Salesforce. В результате подход можно было масштабировать с одного партнера на шесть приоритетных глобальных системных интеграторов.
Kristi рассказала кейс, как аналитические команды в AWS и Google Cloud использовали данные из CRM, информацию о компаниях и intent-сигналы для оценки перспективности аккаунтов и отдельных buying groups. Например, если одна команда уже пользовалась их продуктом, а другая работала с конкурентом, модель показывала потенциальную точку роста. Buying groups получали цветовой приоритет в зависимости от степени вероятности сделки и потенциала для увеличения share of wallet. Подход сначала тестировали на отдельных аккаунтах, а затем масштабировали, определяя также, какие партнеры - VAR, alliance partners или GSI - могут помочь выйти на нужные подразделения клиента.
Christiaan рассказал, как в Hilti Group команда маркетинга сопоставляла данные об использовании софта, этапы строительных проектов, инженерные спецификации и account-based buying data, чтобы определить момент, когда продукт становится релевантным для клиента. Это помогло предоставить аккаунт-менеджерам более качественные и своевременные лиды, что привело к росту продаж. Перед масштабированием гипотезы проверяли с текущими клиентами.
Также обсудили использование AI для data-driven маркетинга.
Kristi рассказала о своем опыте на примере записей executive briefings. С согласия клиентов AI собирал из разговоров c клиентами обратную связь и следующие шаги для команд, отвечающих за продукт, ценообразование и подготовку коммерческих предложений. То, на что раньше уходили недели и месяцы, теперь занимало часы. Это помогло определить проекты, которые можно запустить уже в текущем финансовом году, а также найти задачу, для которой конкуренты еще не предлагали решения.
Dina дополнила Kristi и добавила про важность контроля результатов, которые выдает AI. По оценке Forbes Insights и Fivetran, ошибки AI могут обойтись B2B-компаниям в $10 млрд. Поэтому все результаты AI должен проверять человек - и на качество, и чтобы не получать одинаковые шаблонные сообщения. Christiaan привел пример из Hilti: он помогал обучать модель для инженеров-конструкторов на предыдущих вопросах пользователей. AI хорошо обрабатывал эти данные, но без проверки эксперта неподходящий ответ мог попасть прямо к клиенту.
Отдельно обсудили, как меняется сам подход к data-driven маркетингу в B2B. Dina также отметила, что маркетинговая воронка больше не линейная: одного MQL уже недостаточно, нужно смотреть на всю buying group и сигналы от разных участников покупки. По данным Forrester, в такой группе в среднем 12-14 человек. Christiaan добавил, что избыток данных может увести от выбранного курса, поэтому интерпретировать их нужно через стратегию. В SaaS данные об использовании продукта также помогают лучше понимать клиента и постоянно давать ему ценность, предотвращая отток до того, как он станет проблемой.
Посмотреть видео можно на YouTube: https://youtu.be/CCaQxFVQN5o
Еще больше инсайтов про data-driven B2B marketing от экспертов можно прочитать в статье по ссылке: https://modumup.com/blog/data-driven_b2b_marketing