意向数据可视作目标客户当前对卖家兴趣水平的“指示器”。它使用特定技术手段来追踪目标客户行为,并据此发现高意向的目标客户,可以指导成交、辅助决策等,助力企业增长。
结合上期所涉及的FIRE模型,它区别于FIRE模型中的E(Engage):I强调的是客观行为分析,而E更关注主动互动行为。意图数据更关注目标客户各种行为所呈现出的购买意向程度,而非看重产生了哪些互动行为。笔者认为,意图数据强调基于行为来分析意图,而非利用互动行为统计直接得出结论。
行为的捕捉与分析也正是意图数据的难点所在。相比欧美,国内意图数据尚处于初级阶段。诸多迈出探索步伐的厂商中,火眼云开辟出了意图数据的独家获取和应用实践,借助企业图谱、主动浏览、竞品访问、关键词访问等手段和维度来洞察数据,并基于此分析出目标客户意图。
在某数据安全服务厂商案例中,火眼云通过建立网络行为分析算法,观察到目标企业搜索查看了“备份容灾”、“数据安全”、“一体机”、“勒索软件”等相关话题,监测到某国内知名通信厂商曾在一个月内访问“数据安全“话题高达51次。基于火眼云洞察的意图信息,客户更有针对性地定制营销策略,仅用2个月就成功与该卖家签约。
既然意图数据可以产生如此卓越的效果,那么如何实现意图数据的收集与分析呢?
Step 1: 收集信号
意图数据收集者采集到的信息通常是包含访问者IP地址、匿名cookie、时间戳和地理位置信息的信号(signal),其中不包含任何个人信息,保证了数据安全。智能意图平台的工作原理是:通过监控和存储来自网络、广告网络和社交媒体的此类信号,从数千个地点采集的数十亿个行为信号来分析和预测意图。
从欧美国家经验上来讲,Demandbase通过在超过200万个网站的B2B广告中埋码来收集意图数据,Bombora使则通过与4000+B2B出版商、供应商和内容供应商等合作来获取意图数据,国内唯一一家能够实现意图数据收集和分析的ABM服务商火眼云也是采取数据智能分析方式来收集企业的基础意图数据。
Step 2:识别目标客户企业
意图数据的原理是先检测到行为(即所收集的信号),再逆向寻找是哪个目标客户产生了该行为。识别目标客户的过程可以理解为将信号实名化的过程。实名化是一个逆向过程,将收集到的信号与其他数据源交叉引用,以重新识别个人身份信息。实名化的技术和手段有很多,比如:如果行为来自于某注册账号,可以利用信息授权、IP追踪等手段(如小程序、网页等登录授权)识别出这个用户来自哪个目标客户企业,其他场景下可以使用cookie、IP信息、数据库授权等手段来识别目标客户。
对于市场营销人员,无需过多关注和掌握L2A(线索-目标客户匹配)技术,只需将其交给专业的意图分析服务供应商即可,比如Demandbase、Zoominfo和火眼云等。
Step 3:分析行为和内容,确定意图
意图分析是确定用户行为背后的潜在意图的过程。意图分析可以对多渠道来源的不同行为进行处理,其涉及到数据智能、自然语言等技术分支。我们仅列举内容访问的简单案例来作说明。
案例1(来自Demandbase)中,作者分析了页面内容分类的关键字和主题。例如“领先得分者(lead scorer)”是指B2B热门线索?还是顶尖篮球运动员?即使特定关键词没有出现在页面上,但如果相关概念出现,那仍然可视作意图信号。
案例2来自火眼云的实践:客户利用火眼云情报监测与分析能力了解到哪些目标企业查看了竞品网站和公众号的,并且监测到了这些目标企业的相关访问频率,基于此做出了营销策略调整和商业决策。
最后,可以利用算法来对目标客户呈现的行为综合分析并得出结论。以下是基于访问页面的意图维度和分析结果:
经过对上述维度综合分析评估,企业可以得出买家的意向图高低,并基于此做出营销策略和动作变更。
意图数据用途
掌握意图数据固然很好,但如果不能充分利用这些数据,竞争对手或许会比你更早发现商机。根据TOPO数据,67%公司发现最大的挑战是理清如何使用意图数据。下面列举了意图数据的十大用途,B2B企业可做参考:
01 在客户旅程的考虑和决策阶段为潜在客户创建和发起具有高度针对性的营销动作
02 评估全域内的意图信号并关注最有可能的成交触点
03 通过意图数据和分析发现SQL
04 综合考虑买家信息和服务团队能力,更准确地判断成交可能性
05 利用意图数据创建ICP
06 监控竞争对手的市场活动及互动参与情况
07 提供高针对性与个性化的营销策略
08 指导营销自动化,在适当的客户旅程阶段发出预警
09 基于搜索意图进行SEO优化,高效呈现关键词
10 识别客户意图变化并通知销售和服务团队,防止客户流失
当前,意图数据在中国的流行和发展程度不及欧美。由于国情特殊性,收集和分析意图数据的途径和手段也与欧美有所区别。ABM增长研究院调研发现:火眼云的意图数据和情报云产品在国内几乎是独家优势。如果想进一步了解和体验意图数据,可以申请免费试用。