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如何打通B2B營銷閉環,喚醒數據沉睡的魔咒?

CMO訓練營2019-12-09 10:36:16



本文整理自CMO訓練營B2B高級研修班第三期(上海)于勇毅老師的課程《B2B數據驅動營銷》。


于勇毅:《大數據營銷》作者;上海師范大學數理學院兼職教授;北京航空航天大學,對外經濟貿易大學《大數據營銷》研究生課程講師;2003年加入國際商業機器有限公司(IBM);2012年服務于中國電信;2015年加入美庫爾(Merkle Inc.),服務于Dell,HP,NBA,利潔時,三星,美贊臣等多家知名公司。


靠譜君首先帶您思考:

1.數據營銷發展至今經歷了哪幾個階段?

2.國內B2B客戶是如何進行細分的?

3.B2B客戶數據如何收集和管理?

4.大數據對營銷產生了哪些影響?


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數據營銷發展歷程


一、直復營銷(19xx-1980年代)


直復營銷是最早的數據營銷,100多年前出現于美國,當時美國零售業碰到的問題包括:


  • 客戶分布率低,和B2B行業分布很像。

  • 客戶接觸頻率低,一般客戶到超市或大型商場買東西。

  • 客戶客單價中下。

  • 單個客戶接觸成本高。

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案例:宜家直復營銷



在宜家創始人英瓦爾還是瑞典一個小山村的商販,開零售店販賣雜貨時,他發現瑞典地廣人稀客戶接觸非常艱難,商品很難賣出。


后經協商,郵遞員送信時會順道將產品目錄附在包裹后。這是英瓦爾最早的營銷模式,也是數據營銷的雛形,賬單夾寄。


后來這家雜貨店發展成現在的宜家。目前宜家仍保留著一些直復營銷的模式,通過大量PR廣告吸引客戶到店,到店之后利用成為會員前后商品的價差吸引客戶辦會員,形成閉環。


1.B2B直復營銷的閉環

現階段,B2B直復營銷的操作方式是先通過一些PR的手段如媒體廣告、行業協會、行業展會和內部銷售與客戶產生聯系,形成銷售漏斗。然后通過直郵和客戶進行互動,最后去線下店鋪或上門拜訪的形式達成銷售。

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2.直復營銷存在的問題

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  • 營銷方式單一且成本昂貴: 直郵。

  • 對商品的標準化程度和品牌要求高 : 需要通過簡單文字和圖片吸引客戶購買欲望。

  • 溝通頻率低:廣告主通常以月為單位推進直郵的制作和印刷,無法及時抓住市場熱點。

  • 數據更新頻率低:僅能通過收集退信的方式對客戶數據進行修正,存在不確定性的郵政體系和信件整理需要投入大量人力和時間。


二、數據庫營銷(1980-2000年代)


CRM軟件、呼叫中心體系和數據源的出現,帶來了數據庫營銷。目前采購客戶數據在國內仍具備可操作性,能夠通過相關供應商獲取客戶名錄。


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案例:戴爾數據營銷


戴爾是整個市場上做數據庫營銷走得最遠的公司,它的核心業務是數據營銷系統。他們利用大量客戶數據,通過電話、外呼賣出電腦。由于戴爾產品高度標準化,在銷售時他們強調的賣點為“價格比國產的貴一點,但是比外資的便宜”以及“質量比國產的好”,迅速獲取市場份額。



戴爾的營銷套路主要依靠其呼叫中心,一方面在廣告上留電話帶來客戶呼入,另一方面在外面買數據、活動積累客戶名片進行客戶呼出。通過將呼叫團隊進行職能細分,利用CRM系統進行實時營銷效果查驗。


1.B2B數據庫營銷的閉環



B2B數據庫營銷在客戶接觸上增加了諸如客戶呼入、官網訂閱、第三方數據購買等方式。在客戶互動上增加了電話外呼和電子郵件,而銷售層面增加了電話銷售和代理商。

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2.數據庫營銷存在的問題

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  • 大廣告主專屬:高昂的投資和人才稀缺使數據庫營銷仍然只是大公司專屬方式。

  • 合規的風險:客戶數據以PII 為主,存儲使用存在合規風險。

  • 客戶接觸方式相對簡單: 只有外呼,電子郵件、直郵等少數手段容易使客戶厭倦。


三、數字營銷(2000-2010年代)


數據營銷需要投入大量成本建系統,尋找很多專業人才,且數據大部分以PII各類信息為主。這一時期出現了設備和平臺級的客戶ID識別、互聯網營銷生態圈趨于完善,電商系統走向成熟。

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對比傳統營銷,數字營銷最大的改變是從對“客戶”的營銷轉變為對“ ID ”的營銷。數據營銷的主要職責,也從復雜獲客、重復銷售等變為單一為電商渠道引流。

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1.B2B數字營銷閉環


數據營銷在與客戶接觸層面出現了程序化購買、社交媒體等新方式。與客戶互動層面增添了社交媒體和線上會議,而銷售環節增加了電商。


2.數字營銷存在的問題


  • 貴,不可控: 單觸點成本低廉, 但是從銷售漏斗轉換和可控度來看并不優于傳統營銷,需要大量時間優化成本。

  • 積累不到客戶數據: 客戶數據以數字數據為主,有效時間短,高度依賴第三方客戶。

  • 流量造假:系統化造假成本低廉。


四、大數據營銷(過去3-5年出現,未來仍需推進時代)


大數據營銷時代,很多營銷技術和生態圈出現,而且打通客戶ID后出現了千變萬化的營銷方式。目前提及營銷技術大家首先會聯想到營銷自動化,實際上營銷自動化只是整個營銷技術生態圈中非常小的一面。



案例:百度聚屏工具


百度今年5、6月份推出的這款產品投放門檻低、投放精準且監控高效。百度聚屏連上WIFI后,能夠在各種屏幕進行廣告投放。



場景:在客戶上下班和午休的三個小時中,利用百度聚屏能根據客戶方的特性在時間上和內容上進行精準廣告投放。


大數據營銷滲透入大家的每分每秒,各種能互動的屏幕都可以點對點精確地投放廣告,收取每位客戶的展現形式。


1.大數據營銷帶來的變革


  • 傳統廣告主——供應商關系,變為廣告主——廣告主以數據為核心的跨界合作。

  • 營銷滲透入客戶的每一秒時間,互動頻率無限提升。

  • 營銷滲透能獲取客戶的每一種展現形式。

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2.B2B大數據營銷閉環

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B2B大數據營銷主要完善了客戶接觸環節的手段,增加了諸如網站分析、第三方DMP和廣告主之間的跨界伙伴合作,客戶互動以及銷售層面變化不大。數據營銷的形式在時間和技術發展下,不斷演化和完善,但客戶是不變的。


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2

國內B2B客戶細分


我們如何判斷一個企業的采購量有多大?


企業的采購量取決于它所在的細分行業、規模和行政級別等,政府機關的采購量還與其采購權所屬有關。



上海深康醫療器械,光聽名字大家可能會覺得這是一家普通的出售醫療器械的公司,無法判斷其規模大小。但翻閱其背景能發現它其實是國資委下屬的一家公司,幾乎承包了整個上海三甲醫院之外所有醫療器械的采購。

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客戶細分法:



這個是一個常規的客戶細分辦法,我們做客戶細分時,通常將歷史收入作為衡量的第一維度。核心客戶是那些歷史收入在前80%的客戶。通過算法算出企業容量、即采購力劃分潛力客戶,潛力客戶也是我們的最大客戶。

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核心客戶需要專職銷售提供1對1的服務,而潛力客戶通常由市場部跟進,這些都是通過定量維度去判斷一個企業的規模。

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做客戶細分時,最難的部分在于數據缺失與不準確。數據不準確會造成營銷效果較差,我們要如何對客戶數據進行清理、打標簽和指派優先級?

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這種情況下,我們進行客戶細分時需要參考數據源。


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市場上企業的數量、官網的統計數據等,都可以作為數據參考。針對某類別企業做營銷時可以參照市場上存在的名單制客戶表,從中找尋所需的前X家公司信息。


3

客戶數據的收集與管理


有了CRM,也生成了客戶數據,為什么營銷效果這么差?

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我們收集到的可能只是那個時間點的客戶數據,在中國每年30%人員流動性下,僅是一年前收集的數據,到今天可能30%已經不準了。



在應用數據前,為確保數據質量,需要先進行數據收集、數據治理且配備數據平臺。

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一、數據收集

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1.數據獲取方式



  • 內部整合,通過系統打通、銷售錄入、售后數據和銷售收集獲取

  • 交換,找人進行數據租賃、數據補充和聯合營銷

  • 下載,通過API接口下載數據

  • 買,上文提及的B2B數據采購、數據補充、調研和DMP

  • 租賃,數據+營銷執行。數據租賃是指我們在向數據供應商說明所需的客戶畫像后,對方提供客戶的企業名稱和聯系人職位進行信息和郵件發送,我們無法直接獲取聯系信息,但最終有反饋的數據會交到我們手上

  • 扒,通過開放數據獲取


2.數據收集中的問題及解決方案

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在數據收集過程中,通常會遇到銷售離職帶走客戶、企業級數據標簽不準、決策樹數據缺失等多種情況,可以參照下表,從第一方數據、第二方數據、第三方數據和開放數據尋找解決方案。


3.第三方數據供應系統

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第三方數據供應商有下述幾種:


  • 企業信用類平臺,如天眼查,工商局。我們需要提供如公司名的數據信息,平臺會反饋一些數據標簽,包括所在行業、工商注冊地和注冊資金等,我們通常購買的是平臺的權限。

  • 純呼叫中心,成本高,主要進行聯系人清洗。

  • 第三方數據公司,有自己呼叫中心和數據庫。

  • 招聘網站。

  • 官網資料扒數據。

  • 第三方DMP,目前中國第三方DMP還無法實現ABM,即對企業做廣告定投,我們無法讓一家公司內的人打開手機都需要推送的廣告,但可以針對一定地域,比如500×500米區域內所有人看到廣告。

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二、數據治理


數據從拿回到使用,需要一系列的數據操作,保證數據使用時的精確度。

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  • 數據去重

  • 數據標準化,把混在一起的客戶數據與代理商數據進行分離

  • 異常數據識別

  • 企業標簽體系

  • 客戶數

  • 數據更新時間印戳


案例:通過分析國家電網客戶數確定采購形式


中國電力行業每年的基建投入幾萬億,國家電網的組織架構是從國家電網公司大區,下設東北電網華北電網等,再細分至各省級和市。



我們分析了他們的歷史數據, 發現在他們硬件、軟件和基礎三條產品線中,總部的硬件采購權是很小,大區的采購權也很小,采購的主動權落在省級公司。可以從中非常明顯地看出國家電網粉彩和集采分開后,集采很少,省級公司進行主要的分采。因此,如果要和國家電網做營銷,應該接近省級公司的老大。


4

大數據給營銷帶來的變化



一、數據層面


  • 出現了更多新的客戶數據源和數據收集技術。

  • 出現了大量第三方數據供應商。

  • 以往非實時的客戶數據打通技術變得實時。



中國市場上出現的大數據類型SoLoMoPa (SOcial、LOcation、PAyment、MObile)。


上圖是幾個大數據的主要收集技術,其中SDK存在于APP中,它能獲取我們裝過的APP、點開APP的時間等行為信息。


智能探針能與經過它的人的手機產生交互,成本很高。ibeacon和智能探針的差別在于它不是通過互聯網鏈接,而是通過藍牙,用得較少。DPI中有很多監測的東西,它能獲取我們通過硬件流出的流量,進行分析。


二、算法層面,從非實時到實時的改變


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三、營銷系統層面,出現了更復雜的營銷技術

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四、觸點層面,從以往單一的短信和電子郵件變得千變萬化

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五、數據驅動層面,出現了很多跨行業合作的生態圈

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互動環節


問題一:如果通過手機號來打通客戶數據,我們該選擇哪個工具?


于勇毅:今天有兩條路,一條是EDM,另一條是digital。比如今天有客戶加了微信公眾號,除開通過會員系統知道Ta的手機號外,其他信息都無法獲知。你可以把Ta手機號加密之后進行DSP投放。如果對方最終看到廣告,還是可借此將Ta吸引到官網,讓Ta留下信息。這樣可以通過一個閉環過來將數據打通。

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傳統數據的優勢是精準,我們能知道Ta來自哪個企業、企業規模以及企業員工的人均收入。數字營銷的優點是面特別大,成本特別低,但缺點在于不夠精準,可以把兩者結合在一起進行數據打通。

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問題二:那可以通過投放ID打通客戶數據么?


于勇毅ID的投放通常不需要得到客戶許可,但是基于PII的數據需要得到客戶許可,每一個ID背后是一種不同的投放方式。

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問題三:所以微信ID沒有辦法跟CRM融為一體?


于勇毅有一定幾率,我們通過微信其實能知道這個微信跟手機號的關聯,如果CRM里有手機號,可以把兩個都打通,但其中存在匹配率的問題,一般效果不會太高。



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