避免潜在客户在社交意图数据评分中出现盲点

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哪种类型的客户最适合您的业务?

您的销售和市场部门花了很多时间和金钱来回答这个问题,这很奇怪。您可能会得到非常详细和准确的答案,涉及行业,公司规模,技术用途和职务。

但是您知道您的销售团队可以致电适合您的人 买方角色 完美,但最终仍无交易。这是为什么?

因为还有更多 线索评分 不仅适合。线索还必须有一个 需要 为您的产品或服务,并准备研究和评估解决方案。不幸的是,您无法通过仅根据适合度对其评分来判断销售线索是否准备就绪。 您还需要跟踪他们的行为。

如果您仅根据适合度对销售线索进行评分,就知道谁是合格的,但仍然不知道谁是合格的 准备 与您的销售人员交谈。如果行为潜在客户评分希望您对潜在客户的质量和销售准备情况有充分的了解,则它是您业务需要的第二个潜在客户评分模型。

希望到目前为止,您已经同意了。 “是的,我们已经通过网站访问,电子邮件点击,内容下载以及其他与我们品牌的互动来跟踪潜在客户的行为。”

这是行为线索评分的重要方面。不幸的是,它无法为您提供完整的故事。当潜在客户到达您的网站时,他们已经完成了 60%的其他在线研究。由于未能跟踪线索执行的活动 之前 他们与您的品牌互动,但您错过了他们的研究过程的前半部分!这会在销售线索评分系统中形成一个主要的盲点,并在最终发现销售线索时使您的销售团队有很多工作要做。

社交媒体意图数据可以帮助填补这一盲点。

社会意图数据如何使用?

您的许多潜在客户都将“数字足迹”留在网上。在研究业务问题时,他们在社交网络上发帖,阅读文章并在博客和第三方出版物上发表评论。如果跟踪得当,这些足迹可以告诉您很多有关领导的痛点,最重要的事情,与谁联系以及如何最佳地针对他们。社交网络上的信息是一些最有价值的数据,因为它是用户生成的,并且通常是新鲜且准确的。

使用行为数据来改善销售线索评分已有多年,但直到最近,营销人员还没有掌握社交活动评分所必需的技术。现在,社交意图数据可以 与您的营销自动化系统中的潜在客户匹配 大大改善您的潜在客户评分模型。

跟上日益复杂的买方之旅

B2B的买家可以进行自己的研究,可以通过多种渠道与您互动,并且可以吸引更多的决策者参与, 买家的旅程 从未如此复杂。因此,社交意图数据与公司的公司和联系人人口统计数据同样重要和有价值。

由于涉及了这么多的买家,而您的公司甚至还没有参与到如此漫长的研究过程中,因此仅将潜在客户评分与访问网站并填写表格的潜在客户隔离开来,您的可见度就非常有限。您不见了:

  1. 潜在客户在进入您的网站之前所做的一切。
  2. 所有活动都是由90%匿名的网站访问者完成的(除非您正在使用 网站个性化)。
  3. 有关其他未访问您网站或未填写表格的决策者的信息。

社交网络中的意图数据可以在购买周期的早期使您获得更大的可见性。

总的来说,跟踪社交行为数据的营销人员能够跟踪更多的活动,并且发现与社交相关的联系是更好的线索。在使用社交意图数据进行自己的潜在客户评分时, 索西多 发现,在一个月的时间里,由社交意图信号产生的线索转化为机会的可能性要高出45%,并且是传统上转化所需时间的三分之二。他们也以平均价格高出23%收盘。

当然,关于使用社交意图数据仍然会有一些怀疑。让我们解决三个主要反对意见:

社会意图数据是非结构化的

许多营销人员无法将社交媒体数据添加到潜在客户评分模型中的障碍是,这些数据是非结构化的。它不驻留在表中,您不能仅将其导入或将其推送到您的营销自动化数据库中。

但是现在,已经有了处理这种非结构化数据并使之可用于市场营销自动化系统的技术。 可以从社交媒体内容中提取信号 并与营销自动化数据库中的各个联系人进行匹配。随着这一新进展,社交数据已成为潜在客户评分的有用工具。

社交媒体覆盖率太低

一些营销人员认为“我的目标受众在社交方面不太活跃”。

社交媒体数据的一个关注点是营销人员的数据库中可能没有很多社交活跃的线索。

在Socedo,我们发现典型的营销数据库中Twitter个人资料的覆盖率约为10-12%。但是,即使您只能在数据库中潜在客户的10-12%上找到相关的意图信号,具体取决于数据库的大小,每个月您可能会开始使用数百或数千个额外潜在客户。

对于大多数B2B组织而言,他们数据库中仅有一小部分联系人将直接与公司联系。

如果通过添加社交数据,数据库中潜在客户的数量可以从5%增长到15%,那么这对于您的销售和营销团队而言将是一个巨大的优势。

社交媒体太嘈杂且难以收集真实意图数据

毫无疑问,社交媒体数据是嘈杂的。结束了 5亿条推文 每天发送。

关键是从噪音中提取信号并制定对您的业务有用的潜在客户评分规则。以下是一些技巧,可帮助您开发社交潜在顾客评分模型,该模型可输入与您的业务相关的特定活动:

  • 将社交活动与已知的KPI进行比较: 第一步只是开始广泛了解并跟踪您的潜在客户谈论的一切;从与品牌手柄的接触到竞争对手,行业活动以及您所在领域的关键影响者。
  • 查看不同的社交行为如何与渠道KPI相关联。例如,您可能会发现与某些主题相关的潜在客户,或者 在社交上关注某些影响者 正在以比其他潜在客户更高的速度打开您的电子邮件,或者以更高的速度转换为机会,或者比您的基线更快地通过渠道。通过查看数据,您可以查看应将哪些社交行为纳入潜在客户评分模型。
  • 与您的销售团队联系: 询问您的特别提款权和销售代表,如果牵头人采取了这种特定的社会行动,您能否与他们进行良好的对话?如果答案是肯定的,那么您可能想领导得分。
  • 使用预测线索评分模型:您可以通过预测线索评分模型将社交数据与您已经拥有的所有其他行为信号放在一起。通过将社交网络添加为行为数据的新来源,您将使潜在顾客评分模型更具预测性。

降低噪音的方法是不断测试社交活动是否可以为您的业务找到最佳线索。

不断测试和修改您要评分的社交行为,以获取最准确的模型。

营销人员了解聆听客户的价值,并知道社交媒体提供了丰富的数据来源。唯一的问题是,您是否可以有意义的方式收集这些数据并将其合并到您的 现有的潜在客户评分.

过去,社交数据仅用作市场研究的汇总数据。现在,您可以在各个联系人级别获得社交媒体活动,并将该数据可靠地集成到您的营销自动化和CRM系统中。

社交意图数据并不是学习有关潜在客户的所有知识的灵丹妙药。但是,当您将其添加到现有的潜在客户评分中时,它可以覆盖很大的盲点,并为您提供大量的相关实用数据。不要让异议使您无法从社交媒体数据中受益。

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