Duże zbiory danych oraz uczenie maszynowe zmieniają oblicze marketingu B2B

Już wkrótce rzeczywistość marketerów B2B może ulec zmianie. Przeprowadzone badania rynku dowiodły, że już ponad 50% odbiorców usług B2B wykazuje zamiar zakupu oprogramowania lub usług wsparcia technicznego wyszukując o nich uprzednio informacji w Internecie – jeszcze zanim zainicjują rozmowy z dostawcami.

Duże zbiory danych (ang. Big Data) oraz uczenie maszynowe (ang. Machine Learning) stanowią esencję nowych technologii. Zmieniają oblicze marketingu B2B i kampanii typu lead generation inicjujących transakcje – zwłaszcza w odniesieniu do organizacji oferujących oprogramowanie i dostarczających usługi wsparcia technicznego. Narzędzia semantyczne dużych zbiorów danych zostały rozwinięte do tego stopnia, że mogą przetwarzać masowe ilości treści i danych. Algorytmy uczenia maszynowego mogą w miarę upływu czasu „nauczyć się” subtelnych niuansów w zakresie definiowania i powiązywania tematyki biznesowej przez odbiorców. Algorytmy te mogą na przykład oceniać, jak ważne dla wymogów dotyczących oprogramowania oferowanego przez firmę są kwestie zgodności z przepisami prawa.

Marketing Intencji (ang. Intent Marketing) polega na identyfikowaniu sygnałów gotowości zakupowej i reagowanie na nie w czasie rzeczywistym. Działa to następująco.

Narzędzia do analizy dużych zbiorów danych/uczenia maszynowego analizują charakterystykę pobierania plików z repozytoriów agregujących treści o najwyższej popularności (białe księgi, webinaria itp.), pochodzących ze stron najbardziej zaufanych wydawców i ewaluatorów informacji technologicznych.
Narzędzia „namierzają” firmy, które wydają się być na wczesnym etapie poszukiwania informacji o rynku oprogramowania i/lub usług wsparcia technicznego – co tym samym oznacza, że podjęły intencję zakupienia takiego oprogramowania lub usług.
Następnie marketer kontaktuje się z potencjalnymi nabywcami wyodrębnionymi w ten sposób.
Nawiązanie kontaktu na wczesnym etapie gotowości zakupowej daje marketerowi możliwość większej kontroli nad tym, w jaki sposób potencjalni klienci określą swoje wymogi oraz oczywiście nad wysokością ceny produktu/usługi.
Filtry predykcyjne umożliwiają eliminację wielu „fałszywych tropów”, tj. studentów, osób poszukujących pracy, czy osób posługujących się fikcyjnym nazwiskiem.
Wraz z upływem czasu marketer może „nauczyć” mechanizm uczenia maszynowego analizować takich potencjalnych klientów na wczesnym etapie tak, aby udoskonalić niuanse profilu kluczowych klientów.

W 80% przypadków zakupu oprogramowania przez firmy, personel firmy pobiera zaufane treści doradcze w ciągu trzech miesięcy od dokonania zakupu. Potencjalni klienci wykazują czterokrotnie wyższe prawdopodobieństwo dokonania zakupu w ciągu kolejnych 90 dni, niż klienci pozyskani dzięki listom lub bazom danych. Następnym krokiem jest skontaktowanie się z takimi potencjalnymi klientami w ramach kampanii mailingowych typu multi-touch i multi-offer, które budują świadomość marki i stanowią zachętę do nawiązania kontaktu.

Z technik marketingu intencji korzysta większość największych światowych przedsiębiorstw zajmujących się dystrybucją oprogramowania. Firmy specjalizujące się w kampaniach inicjowania transakcji korzystają z dużych zbiorów danych, aby wspomóc rozwijające się firny z branży najnowszych technologii oraz firmy ze środkowego segmentu rynku w korzystaniu z tych samych technik, tak aby stworzyć równe szanse na rynku dla wszystkich podmiotów.

Wiele firm zaczyna korzystać z marketingu intencji w celu wzmocnienia procesu inicjowania transakcji. Nieumiejętność skorzystania z możliwości jakie oferuje ta nowa technika może postawić Twoją firmę w niekorzystnej sytuacji konkurencyjnej w stosunku do tych firm, które z niej już korzystają lub zamierzają korzystać.