预测性分析:打响新一轮B2B营销战

作者: 桉术CRM | 来源:发表于2016-07-25 14:43 被阅读42次

    桉树CRM:销售漏斗模型(Sales Funnel)告诉我们,做好客户需求挖掘(Demand Generation)是打响营销战的第一步。但怎样才能有效挖掘客户需求呢?一项新研究为企业指出了方向。

    调查显示,预测分析能为B2B营销机构增收,还能提高客户需求挖掘(Demand Generation)效率。

    由 Radius公司和 Demand Metric公司联合发起的《B2B企业客户需求挖掘及预测营销研究》指出,只有30%受访企业表示自己的客户需求挖掘策略能帮其达到盈利目标,而使用预测分析手段的企业则表示,通过客户需求挖掘达到盈利目标的几率达55%。

    专家分析道,“企业收入越发由营销活动所驱动。故营销人员需要肩负协助销售人员提高结单率的责任。这项新研究分析了影响客户需求挖掘效率的因素。有趣的是,我们发现,阻碍企业达到盈利目标的五大因素中,四个因素和销售漏斗(Sales Funnel)顶层阶段有关,即挖掘客户潜在阶段。想要有效挖掘客户需求的营销人员一般都注重数据准确度,而且善于预测分析。”

    研究指出,受访企业谈到 B2B市场中客户需求挖掘存在哪些困难时,强调了以下几个方面的重要性:改善销售流程,提高客户需求挖掘效率,细分现有潜在客户,提高潜在客户、现有客户相关信息的质量,挖掘新的可发展客户。

    研究还发现,数据准确性或质量过低会成为客户需求挖掘及预测分析的绊脚石。调查中,认为自己公司客户需求挖掘效率低下的企业中,超过80%表示数据质量对营销活动、销售环节有较大影响。

    提高数据质量只是走向成功的一小步,得到高质量的数据后,企业还需要合适的数据存放与管理系统,大部分企业会选择客户关系管理系统(CRM),营销人员通过营销项目发现销售线索后,把信息放入CRM系统,并通过这个系统了解与跟踪销售线索的进展。

    “通过研究,我们进一步发现,客户需求挖掘和预测分析紧密相关。” Demand Metric研究所的首席分析师Jerry Rackley说道,“若在客户需求挖掘环节中加入预测分析,客户需求挖掘效率会提高很多。所以,B2B营销企业绝对有必要为客户需求挖掘环节引入预测分析技术。”

    编译 | 桉云科技,原文有删改,转载请注明出处桉云科技,并附文章地址

    作者 | Patrick Gorman

    原文地址 | http://www.fiercecmo.com/story/study-predictive-analytics-drives-b2b-revenue-growth/2016-04-29

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