La science derrière l'utilisation des données d'intention dans les campagnes de MBA

Lorsqu'il s'agit de génération de la demande, le Marketing Basé sur les Comptes (ABM) est une stratégie puissante pour cibler des prospects à forte valeur ajoutée avec des messages et un soutien personnalisés. Mais même les campagnes ABM les plus soigneusement conçues peuvent échouer si elles ne comprennent pas un élément : les données d'intention. Comprendre la science derrière l'utilisation des données d'intention dans l'ABM peut faire toute la différence pour vos efforts marketing, transformant les suppositions en actions précises et ciblées avec des résultats mesurables.

Lisez la suite pour tout savoir sur la science derrière les données d'intention pour l'ABM et comment les utiliser pour un impact maximal.

Compréhension des données d'intention

Qu'est-ce que les données d'intention?

Les données d'intention sont des informations collectées sur les comportements et les actions des clients potentiels qui indiquent leur volonté d'effectuer un achat. Ces données seront généralement de première ou de troisième partie.

Comment les données d'intention sont-elles collectées ?

La collecte de données d'intention implique la surveillance et l'analyse du comportement en ligne, tel que la consommation de contenu, les recherches de mots-clés et l'interaction avec les supports marketing. Les données de première partie peuvent être collectées via des outils comme Google Analytics ou des systèmes CRM, tandis que les données de tierce partie proviennent souvent de fournisseurs spécialisés qui agrègent et anonymisent les comportements des utilisateurs sur le web.

La valeur des données d'intention dans la prédiction du comportement des acheteurs

Les données d'intention vous aident à prédire le comportement des acheteurs car elles offrent des informations en temps réel sur ce qui intéresse les clients potentiels. En suivant leurs activités en ligne telles que la lecture de blogs, la participation à des webinaires ou le téléchargement de livres blancs, les marketeurs peuvent évaluer où se situe un prospect dans le cycle d'achat et adapter leur approche en conséquence.

Les avantages des données d'intention en ABM

Il existe de nombreux avantages à utiliser des données d'intention dans une stratégie d'ABM, mais voici quelques-uns des plus importants.

Nommer des cibles de grande valeur

L'un des avantages les plus importants des données d'intention dans l'ABM est sa capacité à trouver des cibles à forte valeur. En analysant les signaux d'intention, les marketeurs peuvent cibler les comptes qui recherchent activement des solutions que leur entreprise propose. Cela permet une approche marketing plus ciblée, avec la capacité d'exécuter:

• Ciblage amélioré: Concentrer les efforts sur les comptes ayant la plus grande probabilité de conversion.

• Personnalisation améliorée: Créer des messages et un contenu qui résonnent avec des besoins et des intérêts spécifiques.

• Taux de conversion plus élevé: Impliquer les prospects qui montrent déjà des signaux d'achat.

• Allocation efficace des ressources: La priorisation des comptes à haute intention réduit les efforts gaspillés.

Les données d'intention offrent une approche basée sur les données pour comprendre et agir sur les signaux d'achat des clients potentiels. Cela conduit à des campagnes ABM plus efficaces et efficientes.

Améliorer les efforts de marketing personnalisé

La personnalisation est ce qui alimente le marketing ABM, avec des données d'intention rendant possible la création de campagnes marketing hautement personnalisées. Lorsque vous savez ce qui intéresse un prospect, vous pouvez personnaliser individuellement votre contenu pour répondre à leurs besoins et points de douleur. Ce niveau de personnalisation augmente l'engagement et les taux de conversion.

La science derrière les données d'intention dans les stratégies ABM

Les données d'intention sont une partie essentielle de toute campagne de marketing ABM. C'est là que les marketeurs utilisent une analyse intelligente des données et un suivi comportemental pour améliorer le ciblage et la personnalisation.

Et ce n'est pas difficile de comprendre pourquoi. Les annonces basées sur l'intention se révèlent être 2,5 fois plus efficaces que les campagnes utilisant un ciblage standard. Elles ont également un taux de clics 220% plus élevé que les annonces qui ne sont pas basées sur l'intention.

La science derrière les données d'intention implique plusieurs principes clés et technologies :

1. Collecte de données

Les données d'intention sont collectées à partir de diverses sources pour obtenir des informations sur les intérêts d'un prospect et son intention d'achat potentielle. Cela inclut les informations de première partie recueillies à partir de vos propriétés numériques détenues, telles que votre site web, les interactions par e-mail et les données de CRM.

En outre, des données de tiers sont collectées à partir de sites web externes et de sources englobant le comportement de navigation, la consommation de contenu et les interactions sur les réseaux sociaux.

2. Suivi comportemental

Les technologies de suivi avancées observent les activités des utilisateurs sur les canaux numériques, y compris les analyses de site Web qui suivent les pages consultées, le temps passé sur les pages et les chemins de clics. Elles mesurent également les indicateurs d'engagement du contenu comme les téléchargements, les vues des vidéos et les interactions avec des types de contenu spécifiques tels que les livres blancs et les études de cas.

De plus, ces technologies analysent le comportement de recherche en examinant les mots clés et les termes de recherche utilisés par les acheteurs potentiels.

3. Collecte et intégration de données

Les données collectées sont intégrées dans une vue unifiée, souvent au sein d'une plateforme de données client (CDP) ou d'une plateforme de données d'intention spécialisée. Cela vous offre une meilleure compréhension du parcours et du comportement de l'acheteur.

4. Analyse des données et reconnaissance des motifs

Les algorithmes d'apprentissage automatique et d'IA analysent ces données agrégées pour identifier des schémas et des signaux indiquant une intention d'achat. Ce processus implique des analyses prédictives, qui utilisent des données historiques et des tendances comportementales pour prévoir les actions futures et les étapes d'achat.

Les modèles de notation attribuent des scores aux prospects en fonction de leurs interactions et niveaux d'engagement, aidant à prioriser les comptes à forte intention. 

5. Segmentation et ciblage

After this analysis, prospects are segmented into different categories. Les prospects à forte intention sont ceux qui démontrent des signaux d'achat forts, tandis que les prospects à intention moyenne montrent une certaine interaction avec une intention moins définie.

En revanche, les prospects à faible intention montrent une engagement minimal.

6. Personnalisation et engagement

En utilisant les informations provenant des données d'intention, les campagnes de marketing ABM peuvent ensuite être hautement personnalisées pour fournir un contenu sur mesure qui correspond aux intérêts du prospect et à son stade dans le parcours d'achat.

Cette approche personnalisée peut inclure des signatures d'e-mails professionnelles personnalisées, des publicités ciblées et des argumentaires de vente, le tout basé sur des signaux d'intention.

7. Boucle de rétroaction et optimisation

La surveillance continue et l'analyse permettent des ajustements en temps réel à la stratégie de gestion de compte ABM. Cela comprend les tests A/B, où différents messages sont testés pour affiner l'engagement et les performances.

En suivant les performances d'une campagne à travers des métriques telles que les taux de conversion, les taux d'engagement et le ROI, les équipes marketing peuvent affiner leurs stratégies pour obtenir de meilleurs résultats.

Exemple de flux de travail

Voici un exemple de flux de travail d'une campagne ABM typique, utilisant des données d'intention.

• Identifier les comptes montrant de l'intention: Utilisez des données tierces pour trouver des entreprises recherchant activement des sujets pertinents.

• Enrichir les données: Combinez cela avec des données internes provenant de votre site Web et de votre CRM.

• Analyser: Appliquez l'IA pour identifier les schémas et noter les comptes.

• Segmenter et cibler: Concentrez-vous sur les comptes les mieux notés avec un contenu personnalisé.

• Impliquer et convertir: Utilisez des campagnes ciblées pour impliquer ces comptes et les faire avancer dans l'entonnoir.

• Réviser et affiner: Optimisez continuellement en fonction des données de performance.

Technologies clés impliquées

Pour maximiser vos données d'intention pour une campagne ABM réussie, voici quelques outils clés que vous devriez envisager d'utiliser:

• Analyse de données massives: Traitement et analyse de vastes quantités de données.

• Apprentissage automatique et intelligence artificielle: Modélisation prédictive et reconnaissance de motifs.

• Plateformes de gestion des données (DMP): Stockage et gestion des données d'intention.

• Systèmes de gestion de la relation client (CRM): Intégration des données d'intention avec les informations clients existantes.

Exploiter les données d'intention pour des campagnes ABM réussies

Pour intégrer efficacement les données d'intention dans vos campagnes ABM, commencez par définir le profil de votre client idéal et identifier les signaux d'intention clés qui correspondent à votre solution. Ensuite, intégrez les données d'intention dans vos plateformes d'automatisation marketing existantes pour créer des campagnes ciblées.

Plusieurs outils peuvent aider à faciliter l'intégration des données d'intention dans votre stratégie ABM. Des plateformes comme Bombora, 6sense et Demandbase proposent des solutions robustes de données d'intention qui peuvent être intégrées de manière transparente à votre CRM et à vos systèmes d'automatisation marketing.

Analyser les données d'intention nécessite une approche stratégique. Concentrez-vous sur l'identification des schémas et des tendances dans le temps plutôt que de réagir à des événements isolés. Passez régulièrement en revue les données pour ajuster votre ciblage et vos messages afin que vos campagnes restent pertinentes et efficaces.

Défis et considérations

Malgré ses avantages, les données d'intention présentent leur propre lot de défis. Notamment:

• Surcharge de données - Passer au crible de nombreuses données pour trouver des informations exploitables peut être écrasant. De plus, l'intégration des données d'intention avec les systèmes existants peut nécessiter une expertise technique et des ressources.

• Confidentialité - Avec un examen accru de la confidentialité des données, il est essentiel de traiter les données d'intention de manière éthique. Assurez-vous que vos pratiques de collecte de données respectent les réglementations telles que le RGPD et le CCPA. Être transparent avec votre public sur l'utilisation de leurs données renforce également la confiance et la crédibilité.

• Éthique - Les considérations éthiques sont primordiales lors de l'utilisation des données d'intention. Évitez les méthodes de suivi intrusives et respectez la vie privée des utilisateurs. Priorisez toujours le consentement et la transparence, en veillant à ce que votre utilisation des données soit en accord avec les valeurs et obligations légales de votre entreprise.

Un changement de jeu pour votre stratégie ABM

Les données d'intention alimentent les stratégies de MBA les plus réussies. Elles fournissent les informations nécessaires pour cibler avec précision les comptes à forte valeur ajoutée et personnaliser efficacement les efforts marketing. En comprenant le pouvoir des données d'intention, les marketeurs de génération de la demande peuvent améliorer leurs campagnes de MBA, stimulant ainsi l'engagement et de meilleurs résultats commerciaux.

Pour rester en tête dans le paysage concurrentiel, il est crucial d'explorer les données d'intention pour renforcer vos efforts marketing. Commencez par intégrer les données d'intention dans votre stratégie de MBA et constatez l'impact transformateur qu'elles auront sur vos campagnes.

Utilisation d'Exclaimer

En utilisant Exclaimer dans votre stratégie ABM, chaque point de contact, du premier contact à la conversion finale, est unifié, maximisant l'impact de vos efforts ABM. Exclaimer vous donne également le pouvoir de placer des CTAs stratégiques dans un canal détenu, basé sur les données de la campagne ABM.

En ciblant des comptes en fonction de critères spécifiques tels que le titre du poste, l'industrie ou la localisation, vous pouvez personnaliser davantage vos campagnes. Cela stimule l'engagement des prospects, améliore l'alignement entre les ventes et le marketing, et maximise le retour sur investissement grâce au suivi et aux tests A/B.

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