Luôn có cơ hội để cải thiện cách các công ty B2B tìm kiếm khách hàng tiềm năng, tạo và thực hiện các chiến dịch cũng như quản lý các cơ hội để đảm bảo sự hài lòng lâu dài.
Việc thu thập dữ liệu trong quá trình thực hiện là điều cần thiết để xem điều gì đang hiệu quả, điều gì không và chỗ nào có thể lặp lại để có thể mở ra những hiệu quả mới và cơ hội mới.
Theo McKinsey, các công ty thường xuyên sử dụng chiến lược dựa trên dữ liệu để dẫn đầu nỗ lực thu hút khách hàng của họ báo cáo “mức tăng trưởng thị trường trên mức trung bình và Thu nhập trước lãi vay, thuế, khấu hao và khấu hao (EBITDA) là 15-25%. Các công ty sẽ dễ dàng hơn nhiều trong việc thiết lập các đường cơ sở đo lường hiệu suất và xác định cách mỗi nhân viên bán hàng đóng góp vào nỗ lực bán hàng với dữ liệu chính xác.
Nếu không có chiến lược dựa trên dữ liệu, mọi thứ đều mang tính chủ quan. Việc đo lường đầy đủ hiệu suất, xác định các điểm yếu và khu vực cần cải thiện cũng như xác định nơi nào có cơ hội để tăng gấp đôi các chiến lược thu hút khách hàng hiệu quả sẽ khó khăn hơn nhiều.
Vai trò của dữ liệu trong việc bán hàng và thu hút khách hàng
Có nhiều cách mà dữ liệu đóng vai trò trực tiếp trong các chiến dịch B2B thành công. Một số đang hoạt động; những người khác tập trung vào phân tích cạnh tranh hoặc tìm kiếm cơ hội mới để công ty bạn theo đuổi.
Ở đây, chúng ta sẽ đi sâu vào năm lĩnh vực mà bạn có thể tạo ra tác động nhiều nhất bằng dữ liệu.
1. Tin nhắn tiếp thị và bán hàng thống nhất
Việc các nhóm bán hàng và tiếp thị tồn tại riêng lẻ không phải là điều hiếm gặp. Trong khi Các công ty B2B đang bắt đầu rời xa mô hình truyền thống này, nhiều người tiếp tục phải đối mặt với sự sai lệch của bộ phận. Hoạt động tiếp thị tiến hành các hoạt động hàng ngày của họ, xây dựng các chiến dịch dựa trên các phương pháp hay nhất và trực giác, đồng thời không tính đến phản hồi từ những người lãnh đạo bán hàng tương tác với khách hàng. Điều ngược lại cũng đúng.
Nhân viên bán hàng đang nói chuyện với khách hàng hàng ngày và không phải lúc nào cũng có thể theo dõi các chiến dịch hoặc điểm neo tâm lý mà bộ phận tiếp thị muốn họ sử dụng. Với dữ liệu phù hợp, đội ngũ bán hàng và tiếp thị sẽ dễ dàng điều chỉnh thông điệp chung hơn và bán sản phẩm cho khách hàng tiềm năng.
Tập trung vào việc thu thập cả dữ liệu định lượng và định tính. Dữ liệu định lượng giúp bạn hỗ trợ các giả định của mình bằng những con số và sự kiện thực tế. Dữ liệu định tính giúp bạn hiểu rõ hơn về cách những người ra quyết định tại công ty suy nghĩ, cảm nhận và hành động, điều này tác động đến cách họ đưa ra quyết định mua hàng cho công ty của họ.
Điều này có thể giúp bạn tạo thông điệp thống nhất mà nhân viên bán hàng của bạn chia sẻ trong các cuộc họp và nhóm tiếp thị của bạn trong chiến dịch của họ.
2. Cải thiện chất lượng chì
Trong bán hàng B2B, chất lượng khách hàng tiềm năng tương đương trực tiếp với khả năng mua hàng của khách hàng tiềm năng đó. Với dữ liệu phù hợp, việc vẽ ra bức tranh về khách hàng tiềm năng và đặc điểm của họ sẽ dễ dàng hơn nhiều. Triển khai bê tông kế hoạch quản trị dữ liệu cũng bảo vệ mọi người tương tác với dữ liệu – từ nhân viên bán hàng, quản lý, đến bất kỳ nhà thầu nào mà bạn có thể tuyển dụng để thực hiện các vai trò khác nhau trong chiến lược của mình.
Khi bạn hiểu được đặc điểm nhân khẩu học, tâm lý và hành vi độc đáo của khách hàng tiềm năng, bạn sẽ dễ dàng hơn tin nhắn tiếp thị thủ công và các phương pháp bán hàng trực tiếp giải quyết các điểm yếu của họ.
Bạn cũng xây dựng một vòng phản hồi tích cực. Khi bạn hiểu rõ hơn ai là khách hàng có ý định cao và điều gì khiến họ chú ý, bạn sẽ dễ dàng thu hút họ hơn thông qua thông điệp tiếp thị và bán hàng.
Khi những khách hàng đó bắt đầu sử dụng nền tảng, dịch vụ hoặc công cụ của bạn, họ sẽ có mối quan hệ tự nhiên hơn với giải pháp mà bạn cung cấp, do đó, họ có nhiều khả năng gắn bó lâu hơn. Trong trường hợp tốt nhất, họ trở thành người ủng hộ thương hiệu, giới thiệu bạn với bạn bè và gia đình họ như một lựa chọn. Bán thêm, giữ chân và ưu đãi đặc biệt cũng dễ dàng hơn để tạo ra khi bạn biết những yếu tố nào cần đưa vào và bạn không chơi trò đoán mò.
3. Tối ưu hóa chiến lược bán hàng
Việc phát triển chiến lược bán hàng có thể được cải thiện thông qua phân tích dữ liệu bằng cách cung cấp cái nhìn toàn diện về khách hàng.
Khi những khách hàng tốt nhất của bạn là những người mua sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn nhiều lần, một số điểm dữ liệu nhất định sẽ báo hiệu lý do tại sao họ trung thành với thương hiệu của bạn. Những điều này có thể bao gồm mức độ dịch vụ khách hàng của thương hiệu bạn, các chương trình khách hàng thân thiết khuyến khích mua hàng lặp lại (thường là đổi lại được giảm giá cho những lần mua hàng trong tương lai) và các đặc quyền khác. làm cho việc giữ chân khách hàng trung thành trở nên hấp dẫn hơn. Khi khách hàng tốt nhất của bạn là khách hàng thường xuyên, điều này sẽ nâng cao giá trị trọn đời của khách hàng.
Những người hài lòng với công ty của bạn cũng sẽ giới thiệu sản phẩm của bạn cho đồng nghiệp của họ. Việc mua lại trong loại tình huống này đến từ sự giới thiệu và truyền miệng.
Dữ liệu từ các chiến dịch tiếp thị, quảng cáo và truyền thông xã hội của bạn có thể giúp tận dụng hơn nữa những gì hoạt động từ góc độ nhắn tin. Điều này giúp đội ngũ tiếp thị và bán hàng của bạn điều chỉnh cách họ tương tác với khách hàng hiện tại và tiềm năng.
4. Phân tích cạnh tranh dễ dàng hơn
Phân tích cạnh tranh luôn là một nhiệm vụ đầy thách thức. Bạn đang đưa ra các giả định, bất kỳ giả định nào bạn có về cách đối thủ cạnh tranh hoạt động và những gì bạn có thể thu thập được từ việc nói chuyện với những người khác trong ngành của mình.
Phân tích dữ liệu giúp bạn dễ dàng xem cách thức hoạt động của đối thủ cạnh tranh và giúp bạn trả lời các câu hỏi về đối thủ cạnh tranh như:
- Cốt lõi của nội dung và chiến lược tiếp thị của họ là gì?
- Những từ khóa nào họ đang theo đuổi trong nội dung của họ?
- Điều đó mang lại những cơ hội gì cho tổ chức của chúng ta?
- Khách hàng tiêu biểu của họ là ai? Khách hàng đó khác với khách hàng lý tưởng của bạn như thế nào?
- Họ đang đạt được thành công lớn nhất trên nền tảng nào?
- Đối thủ cạnh tranh của bạn đang thiếu dấu ấn ở đâu? Bạn làm gì tốt hơn?
Khi bạn có các điểm dữ liệu hỗ trợ cho câu trả lời cho những câu hỏi này, các quyết định chiến thuật của bạn sẽ có nền tảng tập trung vào thực tế hơn là giả định. Nền tảng này giúp việc tiếp tục tinh chỉnh chiến lược thu hút khách hàng phù hợp nhất với cách bạn tiếp cận hoạt động tiếp thị và vị trí của bạn trong thị trường ngách của mình trở nên dễ dàng hơn nhiều.
Nói tóm lại, không còn trò chơi đoán mò nào nữa. Sự thật cụ thể giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn.
5. Phân khúc khách hàng tốt hơn
Để tiếp thị hiệu quả tới toàn bộ hệ sinh thái khách hàng của mình, bạn phải dành thời gian để phân khúc khách hàng của bạn bởi hành vi mua hàng và nhân khẩu học của họ, trong số các yếu tố khác. Bạn càng thu thập được nhiều dữ liệu trong suốt hành trình của khách hàng thì việc tạo phân khúc sẽ càng dễ dàng hơn.
Những phân khúc này cho phép bạn thử nghiệm các chiến lược thu hút khách hàng khác nhau và tìm ra điểm phù hợp cho thương hiệu của bạn.
Một số phân khúc khách hàng tiềm năng dựa trên dữ liệu bao gồm:
- Firmographics
- Dựa trên hành vi
- Tiềm năng lợi nhuận/CLV
- Sự tinh tế của khách hàng/nhận thức thị trường
Trong việc thu hút khách hàng B2B, sự tương tác giữa đặc điểm doanh nghiệp và nhân khẩu học đặt nền tảng cho thông điệp tiếp thị phù hợp. Khi nhân khẩu học minh họa các đặc điểm cá nhân độc đáo của một cá nhân, thì bản đồ công ty sẽ đi sâu vào các đặc điểm tương tự của công ty.
Ví dụ về hình ảnh công ty bao gồm:
- Ngành công nghiệp
- Quy mô công ty
- Vị trí
- Doanh thu
- Cơ cấu hoạt động
Tối ưu hóa chiến lược thu hút khách hàng của bạn
Không thể phủ nhận việc học cách thu thập và giải thích dữ liệu là một yếu tố quan trọng trong chiến lược thu hút khách hàng B2B của bạn. Bằng cách tận dụng dữ liệu phù hợp, doanh nghiệp có thể hợp lý hóa các nỗ lực tiếp thị và bán hàng, nâng cao chất lượng khách hàng tiềm năng, tối ưu hóa chiến lược bán hàng, thực hiện phân tích cạnh tranh chính xác hơn và phân khúc khách hàng hiệu quả hơn.
Các công ty có thể kết hợp hiệu quả những hiểu biết họ thu được từ dữ liệu vào chiến lược tổng thể của mình sẽ tiếp tục dẫn đầu trong bối cảnh kinh doanh ngày càng phức tạp, cạnh tranh và nhiều sắc thái.
Tìm hiểu thêm về cách tối ưu hóa chiến lược phân tích dữ liệu với nền tảng dữ liệu khách hàng đây.
Nguồn : cdp.com (post by Automation bot)
