계정 타겟팅 전략: 필요한 모든 데이터 포인트
게시 됨: 2022-04-10매출의 가장 큰 변화 중 하나는 B2B 시장으로의 전환이다.
ABE(계정 기반 모든 것)라고 하는 새로운 판매 및 마케팅 방법이 있습니다. 사람마다 다르게 부르지만 결국은 같은 생각입니다.
계정 선택을 위한 계획을 세우는 것이 중요하며 이는 좋은 데이터에서 시작됩니다.
어떤 데이터가 필요하고 어디서 얻을 수 있는지 살펴보겠습니다.
- 계정 기반 판매 프로그램은 판매자와 구매자 간의 강력한 관계를 기반으로 구축됩니다.
- 계정 기반 영업 사원이 성공하기 위해 필요한 세 가지 유형의 데이터는 잠재 고객 정보, 비즈니스 인텔리전스 및 제품 지식입니다.
- 데이터 공급업체를 선택할 때 확인해야 할 사항.
영업 전망 프로세스를 자동화하는 데 도움이 필요하십니까?
LeadFuze는 전체 연락처 정보를 포함하여 이상적인 리드를 찾는 데 필요한 모든 데이터를 제공합니다.
다양한 필터를 통해 도달하려는 리드에 집중하십시오. 이것은 매우 구체적이지만 다음과 일치하는 모든 사람을 찾을 수 있습니다.
- 금융 서비스 또는 은행 산업에 종사하는 회사
- 직원이 10명 이상인 자
- AdWords에 돈을 쓰는 것
- Hubspot을 사용하는 사람
- 현재 마케팅 지원을 위한 채용 정보가 있는 사람
- HR 관리자의 역할로
- 이 역할을 맡은 지 1년 미만입니다.
계정 타겟팅 전략 프로그램의 기초
ABE는 단순한 마케팅 전략이나 판매 기술 그 이상입니다.
이 전략은 개인 마케팅, 영업 및 성공 노력을 결합하여 명명 계정에서 참여를 유도하는 시장 진출 방식입니다.
계정 기반 모델은 소수의 계정에 초점을 맞추므로 시간을 잘 활용해야 합니다.
많은 계정 기반 프로그램은 임의의 고객을 따라갈 수 없다는 아이디어에 기반을 두고 있습니다.
"우리는 사람들에게 질문하고 다른 사람들로부터 피드백을 받을 수 있는 기회를 제공하고 있습니다."
계정 선택 프로세스의 목표는 큰 수익을 낼 가능성이 가장 높은 계정에 중점을 두어 영업 및 마케팅 리소스 시간, 인원 수 및 예산을 최적화하는 것입니다.
과거에는 많은 관리자가 영업 담당자에게 원하는 사람을 발굴할 수 있는 자유권을 부여했습니다. 똑똑한 사람들은 직감이나 고객 관계 관리 프로그램에서 수집한 데이터를 기반으로 말이 되는 대상 계정 목록을 작성할 것입니다.
기술을 통해 우리는 레이저에 집중할 수 있습니다. 올바른 계정을 선택하지 않고 성공적인 계정 기반 프로그램을 가질 수 없습니다.
세 가지 필수 타겟팅 전략 유형 필수
좋은 고객을 찾고 선택하려면 올바른 데이터가 필요합니다.
타겟 고객을 구축할 때는 세 가지 유형의 데이터를 고려해야 합니다.
- 기업 데이터
- 기술 데이터
- 행동 데이터.
이 세 가지 유형의 데이터는 대상 계정을 이해하고 성공을 예측하는 데 도움이 됩니다.
Firmographics(회사 프로필 데이터)
Firmographics는 조직의 특성입니다. 인구 통계로 정의할 수 있지만 기업용입니다.
특정 인구통계학적 특성을 가진 회사는 마감 비율이 더 높습니다.
회사 프로필의 일부 데이터에는 다음이 포함됩니다.
- 조직 규모
- 산업, 시장 및 수직
- 예상 재정
- 성장 추세
- 위치 수
- 업계에서 회사의 위치.
LinkedIn 및 CrunchBase와 같이 회사에 대한 정보를 찾는 데 도움이 되는 리소스가 인터넷에 많이 있습니다.
회사 사람들에 대해 더 알고 싶다면 도움을 줄 수 있는 회사가 몇 군데 있습니다. 여기에는 Mattermark, DiscoverOrg, Dun & Bradstreet 및 Reachforce가 포함됩니다.
Technographics(기술 스택 데이터)
기술 데이터에는 조직이 상호 작용하는 기술 유형이 포함됩니다.
조직이 어떻게 기능하고 어떤 기술을 사용하는지 안다면 미래에 대한 조직의 요구 사항에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
기술 데이터에는 다음이 포함됩니다.
- 대상 회사는 정기적으로 몇 가지 기술을 사용합니다.
- 그들은 또한 경쟁자들이 사용하는 것과 동일한 소프트웨어를 많이 사용합니다.
- 제품과 서비스를 보완하는 많은 기술이 있습니다.
- 스타트업은 새로운 시스템을 찾을 때 일반적으로 상태를 알릴 수 있는 시스템(예: Netsuite)을 선택합니다.
Datanyze, HG Data 및 BuiltWith는 모두 기술 정보에 대한 좋은 소스입니다. 필요한 기술에 대한 더 나은 아이디어를 얻기 위해 직업 설명이나 LinkedIn을 볼 수도 있습니다.
구매자 행동(행동 데이터)
구매자에게 적합한 데이터를 찾는 것이 어려울 수 있지만 노력할 가치가 있습니다.
행동 데이터는 측정하기가 훨씬 더 어렵습니다. 여기에는 의도와 참여 또는 행동의 변화를 유발하는 이벤트가 포함될 수 있습니다.
의도 및 참여 데이터는 계정 기반 마케팅의 가장 중요한 측면입니다. 이를 통해 먼저 타겟팅해야 하는 계정의 우선 순위를 지정할 수 있습니다.
SHiFT(Trigger Events in Sales)라는 책의 저자인 Craig Elias는 계정 관리자 변경이 공급업체 변경의 일반적인 원인 중 하나임을 발견했습니다. 이것은 28%의 시간에 발생했습니다.
행동 데이터는 문제를 이해하고 해결책을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
행동 데이터에는 다음도 포함됩니다.
- 나는 활동 메트릭을 사용하여 얼마나 많은 사람들이 내 콘텐츠를 다운로드하고 상호 작용하는지 확인합니다.
- 채용 공고
- 최근 자금 조달 라운드 또는 새로운 임원과 같은 회사 전체에 대한 회사 업데이트.
대상 회사에 대한 정보는 웹사이트, 소셜 미디어 계정, 포럼 토론 게시판 및 구인 목록에서 찾을 수 있습니다.
수동 조사에 관심이 없다면 다양한 플랫폼에서 참여 데이터를 추적하는 데 도움이 되는 Outreach와 같은 AI 지원 도구가 있습니다.
ABSD에 적합한 데이터 공급업체를 선택하는 방법
위에 나열된 데이터 포인트를 수집하는 것은 시간이 많이 걸리지만 이 정보를 제공하는 회사가 있습니다. 나쁜 소식은 너무 늦을 때까지 좋은 벤더와 나쁜 벤더를 구분하기가 어렵다는 것입니다.
회사의 공급업체를 선택하기 전에 몇 가지 조사를 하는 것이 중요합니다.
대상 계정이 누구인지 알고 나면 해당 계정에 대한 연락처 정보를 얻으십시오. 당신의 회사가 그들이 필요로 하는 것과 그들의 요구에 가장 잘 도달할 수 있는 방법을 알아낼 수 있는 것이 중요합니다.
1. 필요한 기본 데이터 결정
데이터 제공자에게 가능한 한 많은 정보를 요청하십시오. 그들은 이름, 회사 규모 및 기타 세부 정보를 제공할 수 있습니다.
최소 요구 사항을 충족하지 않는 공급업체는 아무 것도 할 수 없습니다. 계속 진행할 시간입니다.
가장 일반적인 데이터 포인트는 다음과 같습니다.
- 이름과 성
- 회사
- 제목
- 핸드폰
- 이메일
- 실제 주소
- 수익
- 직원 수
- 회사 사이트
2. 공급자의 평판 조사
제품이나 서비스에 대해 좋은 말을 할 수 있는 사람을 한 명 이상 찾을 수 없다면 시간을 할애할 가치가 없을 것입니다.
제품에 관해서는 조사를 확실히 하십시오. 리뷰 전용 사이트가 많이 있습니다.
회사의 소셜 미디어 계정으로 이동하거나 현재 고객 및 고객에게 추천을 요청할 수도 있습니다.
가장 기본적인 웹 스크래핑 도구를 사용하는 해외 서비스를 피하고 싶을 것입니다. 리드당 저렴한 가격이 매력적이지만 다른 비용이 있습니다.
3. 데이터의 정확성 및 무결성 검사
사람들이 끊임없이 직업을 바꾸기 때문에 고용주에게 힘든 시장입니다. 노동부에 따르면 그들은 점점 더 자신의 위치에 머물고 있습니다.
이것이 현재 데이터를 가져와야 하는 이유입니다.
데이터 제공업체는 모두 평판이 좋기 때문에 항상 데이터를 최신 상태로 유지합니다.
최고의 공급업체가 귀하와 협력하여 귀하의 기준에 일치하는 항목을 찾고 부정확한 데이터를 대체할 것입니다. 그들 중 다수는 리드가 불량할 때 환불 또는 교체를 제안합니다.
일부 회사는 95%의 정확도를 자랑하지만 대부분의 경우 그 약속을 이행하지 못합니다.
잠재적인 데이터 소스를 처음 알게 되면 샘플 정보를 요청하십시오. 더 높은 것을 목표로 하는 것은 비현실적입니다. 정확도는 80%면 충분합니다.
하나의 제공자에만 의존하지 말고 다른 제공자와 상호 참조하여 데이터를 강화하십시오.
4. 영업 담당자와 전화 통화
이제 모든 정보를 얻었으므로 목록을 좁힐 차례입니다. 공급자에게 전화를 걸어 질문을 하고 싶습니다.
? 당신이 가지고 있는 정보는 얼마나 신뢰할 수 있습니까? (소금 한 알과 함께 섭취하세요.)
? 데이터베이스가 최신 상태이고 정확한지 확인하기 위해 얼마나 자주 데이터베이스를 확인합니까?
? 스팸, 허니팟, 블랙리스트 도메인을 피하기 위해 다양한 기술을 사용합니다.
품질 보증 프로그램은 어떻습니까?
모든 질문에 대해 조금 더 깊이 파고들어 전체 그림을 파악하고 있는지 확인하는 것이 중요합니다.
담당자와 이야기할 때 그들이 응답하고 당신과 함께 일할 의향이 있는지 확인하십시오. 데이터가 정확하더라도 작업하기 쉽지 않으면 아무 소용이 없습니다.
5. 샘플 데이터 세트 가져오기
공급업체는 몇 가지 기본 요구 사항을 충족하는 샘플 데이터 세트를 제공합니다. 발송하기 전에 목록을 확인해야 합니다.
Brightverify나 Kickbox.io와 같은 기존 서비스를 통해 데이터를 실행하는 것이 좋습니다.
공급업체는 데이터를 테스트하고 유지 관리를 위한 권장 사항을 제시합니다.
6. 공급업체 선택
항상 둘 이상의 영업 인텔리전스와 데이터 제공업체가 있어야 합니다. 한 가지 정보 출처에만 의존하지 마십시오.
비즈니스에서 가장 위험한 숫자는 1이라는 말을 들었다. 판매 프로세스에서 리드 또는 다른 것에 대한 단일 소스에 의존해서는 안 됩니다.
요약하자면
데이터는 압도적일 수 있지만 앉아서 데이터를 이해할 수 있는 팀을 갖는 것이 중요합니다.
계정 기반 전략에 대한 좋은 데이터가 없으면 아무데도 갈 수 없습니다.
영업 전망 프로세스를 자동화하는 데 도움이 필요하십니까?
LeadFuze는 전체 연락처 정보를 포함하여 이상적인 리드를 찾는 데 필요한 모든 데이터를 제공합니다.
다양한 필터를 통해 도달하려는 리드에 집중하십시오. 이것은 매우 구체적이지만 다음과 일치하는 모든 사람을 찾을 수 있습니다.
- 금융 서비스 또는 은행 산업에 종사하는 회사
- 직원이 10명 이상인 자
- AdWords에 돈을 쓰는 것
- Hubspot을 사용하는 사람
- 현재 마케팅 지원을 위한 채용 정보가 있는 사람
- HR 관리자의 역할로
- 이 역할을 맡은 지 1년 미만입니다.