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3-D Account-Based Marketing (ABM): Wie Sie Ihr B2B-Marketing zum Leben erwecken

Da wir unsere Arbeit und unser Privatleben zunehmend online abwickeln, haben B2B-Beziehungen und -Verbindungen eine neue hybride Dimension erreicht. Kontobasiertes Marketing (ABM). 

Durch die COVID-19-Pandemie katalysiert, haben Unternehmen auf der ganzen Welt Fernarbeitsregelungen überdacht. 

Fast die Hälfte der von CNBC befragten Unternehmen sagt, dass sie hybride Büromodelle einsetzen werden, bei denen die Mitarbeiter Teilzeit von zu Hause aus arbeiten, während ein weiteres Drittel sagt, dass sie zurückkehren werden persönlich zuerst Gesundheitsproblemen.

CNBC

Inzwischen

Mehr als die Hälfte der US-Beschäftigten, die Remote-Arbeit bevorzugen, entscheiden sich dafür, aufzugeben, anstatt ins Büro zurückzukehren, was dazu führt, dass Vertriebsorganisationen ihre Kontaktlisten als Business-to-Business (B2B) Käufer verlassen alte Unternehmen und beginnen bei neuen.

Pew Research

Während der gesamten Pandemie hat sich digitales Marketing als Lebensader erwiesen, um sich inmitten abgesagter persönlicher Veranstaltungen und Meetings mit dem Zielkonto und den Interessenten zu verbinden. Fast die Hälfte der Unternehmen gibt an, dass ihr Marketing einen „dramatischen“ Wandel durchgemacht hat während der Pandemie, wobei ABM in den Vordergrund rückte. Vier von fünf Führungskräften im Unternehmensmarketing sagen, dass sie ihre Investitionen in ABM im kommenden Jahr erhöhen werden; Die von ABM ermöglichten One-to-One-Verbindungen können im Vergleich zu herkömmlichen One-to-Many-Kampagnen zu einer Umsatzsteigerung von bis zu 30 % führen.

Um dieses Potenzial zu erreichen, müssen B2B-Unternehmen jedoch einen einheitlichen Ansatz verfolgen. Künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) kann Unternehmen helfen, das lang ersehnte Einzelansicht des Kunden— aber nur, wenn sie sich zu einer dreidimensionalen Datenstrategie verpflichten.

Die drei Dimensionen von ABM-Daten

  1. Datenmenge und Qualität

Daten des Technologieforschers Forrester zeigen, dass die Top-10-Kanäle in einem Ranking der Quellen, die B2B-Käufer bei der Suche nach potenziellen Anbietern konsultieren, um weniger als drei Prozentpunkte voneinander getrennt sind Interessenten und bieten ihnen die relevanten Inhalte, die Kaufentscheidungen antreiben.  

Darüber hinaus verfügen Unternehmensunternehmen, die auf den Verkauf von Upgrades, Erweiterungen und neuen Produkten oder Dienstleistungen an bestehende Kunden angewiesen sind, wahrscheinlich bereits über Benutzerprofile basierend auf Aktivitäten auf der Website des Unternehmens, in seinen Support-Foren und anderen hundertprozentigen Plattformen. 

Diese Daten bilden das Rückgrat einer effektiven ABM. Aber während die Datenquantität wichtig ist, sind Kontext und Qualität ebenso entscheidend, wenn auch schwieriger zu erfassen. Laut Forrester zählen Enterprise-Unternehmen die Benutzerfreundlichkeit und die Integration von Daten zu ihren größten ABM-Herausforderungen. Beispielsweise können lokalisierte Kampagnen in verschiedenen regionalen Hubs eines einzelnen Unternehmens unterschiedliche Datenpunkte sammeln, die sich als schwierig zu synchronisieren erweisen. Eine umfassende ABM-Lösung kann verschiedene individuelle Eingaben akzeptieren und gleichzeitig algorithmische Intelligenz anwenden, um die Informationen richtig zu interpretieren und zu vereinheitlichen. 

  1. Datenvorhersagekraft

Viele Marketer verlassen sich jetzt auf KI, um das Potenzial potenzieller Kunden zu bewerten, indem sie ausgeklügelte Algorithmen verwenden, die vergangene Interaktionen mit wahrscheinlichen Ergebnissen basierend auf ähnlichen Verhaltensprofilen kombinieren. Diese Vorhersagemodelle sind für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um in der Lage zu sein, individualisiertes Marketing in großem Maßstab bereitzustellen. 

Algorithmische Vorhersagen und Empfehlungen verbessern sich im Laufe der Zeit, wenn mehr Interaktionen auftreten – aber sie basieren auch auf Geschäftsregeln, die von Branchenstandards, regionalen Gepflogenheiten oder Kalendern und anderen Faktoren, die für jede B2B-Organisation individuell sind, geprägt sind. Interne Teams sollten in der Lage sein, Vorhersagemodelle zu beeinflussen, die KI-Rechenleistung mit menschlichen Erkenntnissen zu verbessern, um Kampagnen mit maximaler Relevanz zu erstellen.

  1. Datenechtzeitfunktionen und der Wille, sie bereitzustellen

Der rechtzeitige Kontext ist für ABM-Kampagnen entscheidend, um die richtigen Botschaften für die richtigen Kanäle für die jeweilige Phase der Kaufentscheidung eines Interessenten bereitzustellen. Da potenzielle Kunden, die sich mit Online-Inhalten beschäftigen, höchstens 20 Minuten lang für weitere Nachrichten empfänglich sind, sind automatisierte Benachrichtigungen für Vertriebsteams und personalisierte Nachrichtenfunktionen entscheidend, um einen schnellen Kontakt an entscheidenden Entscheidungspunkten sicherzustellen. 

Dieses technische Können mag schwierig zu erreichen sein, aber für einige Unternehmen ist es eine ebenso große Herausforderung, das Vertrauen in Marketingdaten aufzubauen, das erforderlich ist, um das Beste aus der Automatisierung herauszuholen. Forrester hat festgestellt, dass mehr große Unternehmen als kleine Unternehmen sagen, dass „fehlendes Verkaufsargument“ eine Hürde für den Erfolg von ABM ist. Datengesteuertes, automatisiertes ABM erfordert die Zusammenarbeit von Marketing und Vertrieb, unterstützt durch maschinelle Intelligenz, die eine skalierbare Reaktionsfähigkeit in Echtzeit ermöglicht. 

Interdependente Dimensionen erfordern robuste Technologie

Obwohl jede dieser drei Datendimensionen von entscheidender Bedeutung ist, handelt es sich bei keiner um eigenständige Lösungen. Die meisten Unternehmen verfügen bereits über umfangreiche Daten, es fehlen jedoch die Tools, um isolierte Informationen zu vereinheitlichen und darauf zu reagieren. Predictive Analytics kann zukunftsweisende Erkenntnisse liefern, benötigt jedoch hochwertige historische Daten, um relevante Empfehlungen zu geben. Und nur durch die Nutzung von ML- und Dateneinblicken, um Vertriebs- und Marketingaktionen voranzutreiben, können Unternehmen zeitnahe Verbindungen herstellen, die Geschäfte in einem sich ständig weiterentwickelnden Markt abschließen. 

Um alle drei Elemente zu vereinen und den Erfolg von ABM zu steigern, sollten Unternehmen nach einer End-to-End-ABM-Plattform suchen, die Dateneinheit, KI-gestützte Intelligenz und Echtzeitverarbeitung ermöglicht. Bewährte Leistung in den relevanten Regionen und die Möglichkeit, Berichte und Funktionen für einzelne Abteilungen und Teams anzupassen, können Unternehmen auch dabei helfen, ihre ABM-Strategien anzupassen, um in einem dynamischen Markt erfolgreich zu sein.

Angesichts der sich im Umbruch befindlichen Weltwirtschaft verändern neue hybride Arbeitsplätze und B2B-Einkaufsprozesse den Vertrieb und das Marketing von Unternehmen. Ausgestattet mit robusten, KI-gestützten ABM-Plattformen können B2B-Unternehmen Daten in drei Dimensionen nutzen, um Nachrichten bereitzustellen, die für die neuesten Geschäftsbedingungen relevant sind, und dauerhafte Beziehungen aufbauen. 

Jennifer Gold

Jennifer Golden ist Director of Corporate Marketing mit globaler Verantwortung für Marketingstrategie und -ausführung bei MRP. Jennifer bringt tiefe Erfahrung in der Verbindung von Daten, Erkenntnissen und Aktionen mit, um bleibende Käufereindrücke zu hinterlassen. Vor ihrer Tätigkeit bei MRP war sie als Marketing- und Markenberaterin tätig und hatte Marketing-Führungspositionen bei Acxiom, Rigzone und anderen inne.

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