如何使用行為和興趣數據提高潛在客戶評分

幾十年來,營銷人員一直在為領先者和客戶打分,通過他們的購買漏鬥來推動消費者的發展。無論是涉及銷售團隊的排名線索、定義市場區隔,還是個人化在線購物,評分都需要標準、標識碼和數據。

幸運的是,隨著數字繁榮,所有類型的數據從未像現在這樣豐富或多樣化。此外,計算機處理能力已經增長到足以將所有這些數據用於和使人工智慧 (AI) 成為家庭詞彙和體驗。

真正的變化是,如今的消費者希望營銷人員 知道他們關心什麼 。實現廣告效率,岩石投資回報率就像找到完美的食譜。秘密成分不是糖或其他填充物, 它是廣告效率。結果是將行為和利益消費者數據與同意的數據以及預算、權威、需求和時間線 (BANT) 數據等第三方數據相結合。 

行為評分-這真的值得嗎?答案是肯定的。

早在2012年, 市場 根據適合性和興趣獲得領先優勢的公司的收入和銷售業績進行基準測試。結果令人印象深刻。對於沒有得分或只是適合評分的公司來說,收入增長不僅具有可比性,而且相同。銷售時間略有改善,適合得分。那些使用適合 利息評分獲得領先優勢的公司收入增長了 12%, 銷售 時間增長了 17%。自那時以來,隨著數據訪問量的增長和技術收益允許營銷人員以越來越複雜的方式將這些資訊投入工作,情況就更加引人注目了。 

有相當多的方法來得分領先,但其中大多數分為兩種類型的得分:明確或隱含。 

明確的評分基於人口資訊,而隱性評分基於在線行為和推斷資訊。

例如,適合分數(用於評估傳入的前景與潛在買家的相似程度)是一種明確的評分類型。他們對年齡、性別、位置、職稱、行業等廣泛屬性進行排名,並將它們與品牌理想的買家形象進行比較。最明確的評分方法提出的問題是 「它們適合我們嗎?

興趣分數是個人的,也是隱含的,因為它們包含的詳細資訊可以根據個人的在線行為推斷。他們對潛在客戶與您的活動和內容的互動方式進行排名。他們在分享嗎?他們是回復和轉推,下載論文,還是點擊您的Facebook或橫幅廣告?他們是在手機或其他設備上互動?一天中的什麼時間?這裡要問的問題是 ,『你適合他們嗎?

通過添加意圖來獲得時間洞察,加強您的評分

添加預算、問責制、需求和時間 (BANT) 標準可以進一步完善您的評分。這一點很重要,因為儘管目標可能重視您的產品或品牌,但它可能不是他們現在所關注的。或者,他們可能還有其他更迫切的需求。例如,可能與進入購買週期的前景高度相關的行為可能包括單擊橫幅廣告以進行演示、共用詳細的價格頁面或下載安裝指南。

對於每個業務或活動,營銷人員將希望確定指示所需意圖級別的具體行為。將意圖分數與擬合和興趣分數相結合,可以產生有用的信息,從而觸發相應的啟動。例如,購買意向得分低的高適合性和興趣分數可能表明需要更多的產品或教育選項。相反的配置將指示目標已準備好採取行動。這些觸發因素可能是直銷電話、10% 的折扣時間限制或批量折扣選項。 

三個用例

定位與啟動 

個人護理公司使用帶有原始或精心策劃的數據模式元素的事件源(每天交付),以獲取有關消費者重訪其網站的額外行為數據,然後觸發個人化體驗。 

他們用這些見解做了什麼? 該品牌發現一大群消費者對可持續肥皂有濃厚的興趣,但尚未購買。該品牌以兩部分個性化體驗為目標: 

  • 首次購買時享受 10% 的獨家折扣 
  • 關於品牌如何獲得可持續產品收益的百分比的內容歸非盈利組織,專注於減少浪費。 
個人護理品牌的數據洞察可以幫助為潛在客戶創造量身定製的體驗

產品開發

一家食品公司使用帶有原始或精心策劃的數據圖譜元素的事件飼料(每天交付)和 CPG 興趣評分,以針對在美國對素食、酮和無麩質產品表現出興趣的消費者。

他們用這些見解做了什麼? 在這種情況下,數據證明增加對新素食、酮和無麩質產品的投資是合理的,以滿足不斷增長的需求。 

一家食品供應商根據消費者興趣的數據,加大了對新酮和無麩質產品的開發力度

客戶獲取 

一個品牌使用精心策劃的數據與同步源來了解消費者如何跨不同零售商購買一類產品,然後優化購買旅程。

他們用這些見解做了什麼? 這些資料使得辨識效果較差變得簡單: 

  • 廣告圖像,可以快速增強,測試和優化 
  • 在線用戶體驗,如網站組織和在線支持計劃  
CPG 品牌使用數據洞察為潛在客戶創造個人化體驗

運營洞察

家用用品品牌使用歷史和持續的數據來推進其預測分析並改進其供應鏈流程。

他們用這些見解做了什麼? 例如,消費者模式變得可見: 

  • 以前未被發現的採購模式,包括天氣、季節、產品線和位置,使品牌能夠更有效地分配庫存並滿足消費者的喜好。 
家用用品品牌使用數據洞察來揭示消費者模式

如今的營銷人員有更多的選擇來瞭解哪些數據可以揭示,這要歸功於其出色的擴散和技術進步。將廣泛的人口統計數據與類別、意圖和行為消費者數據相結合,可以產生遠不止"評分"的收益。它可以講述一個故事,包括英雄,旅程和快樂永遠后:個性化的競選經驗,有效的旅程,和快樂的遭遇。投資回報率的可靠配方。

外賣

將明確和隱含的數據相結合,可以產生更可靠的評分。策劃和分析很重要。結合行為、適合和利息數據已證明可以增加收入和銷售時間。  

關於 ShareThis

ShareThis 自 2007 年以來,通過綜合社會共用、興趣和意圖數據,解鎖了全球數位行為的力量。受全球超過300萬個功能變數名稱的消費者行為推動, ShareThis 觀察真實人員在真實數位目的地上的即時操作。

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