2024年AI和+销售线索营销进阶.pdf
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1、中国B2B企业管理层的增长意识已发生转变,期待开展销售线索营销支持增长企业管理层渴望通过数字营销加销售团队的复合模式来实现增长,销售线索营销就是数字营销中的重点取得增长的企业处于负增长的企业应用复合增长模式使用传统单一增长模式应用复合增长模式使用传统单一增长模式57436040复合增长模式:销售团队+数字营销的增长模式传统单一增长模式:单纯以销售团队完成KPI为指标的增长模式销售+数字营销的复合增长模式有更高可能帮助企业取得市场份额的大幅增长25应用复合增长模式的企业获得更大市场份额增长的可能性高79%61%单一增长模式市场份额增长10%的企业占比 The multiplier effect:
2、How B2B winners grow麦肯锡集团165 Strategy-Changing Digital Marketing Statistics for 2023World Stream61%的企业认为他们2023年数字营销所面临的最大挑战是获取流量及线索复合增长模式市场份额增长10%的企业占比+79%145.41%5.41%4.05%中国B2B销售线索营销普及率并不高,且普遍面临较大挑战MQL、SQL转化率低,与销售协作不畅,以及获客困难是中国B2B企业开展销售线索营销面临的主要挑战客户线索到MQL转化率低销售和市场在MQL标准和跟进反馈 市场获取客户线索成本高,且无法 MQL到SQL
3、转化率低其他老板和销售管理层不重视,不配合SQL到成交转化率低27.03%14.86%13.51%10.81%数据来源:SalesDriver调研34.58%65.42%对销售线索营销的满意度6.86%5.88%开展销售线索营销所遇到的挑战已实施销售线索营销比例非常满意满意一般不满意是否21.57%65.69%实现高效销售线索营销需解决好六大关键要点要点市场与销售协作全周期营销体系有助于提升线索质量大幅提升线索转化率受制于管理层和销售的支持,无法跑通整体转化流程缺失预算和内容实施销售线索营销运营目标客户画像制定有助于提升线索质量有助于降低MQL产出成本市场部门不够了解企业客户画像销售部门不愿意
4、帮助市场部门厘清目标客户画像各阶段数据质量标准制定大幅提升线索转化率有助于降低MQL/SQL产出成本市场部门缺乏质量标准意识市场部门重视线索数量大于线索质量销售部门不肯配合对齐质量标准,不愿接受标准制约工具选择提升线索流转速度,提高转化率降低销售线索营销实施人工成本支持个性化触达,有助于提升线索转化率支持结果追踪过于迷信工具没有足够的资源(人力,内容等)支持工具的应用有助于发现线索转化流程中各节点问题大幅提升线索转化率企业CEO对市场部门增长能力的认同和支持摇摆不定销售管理层在前期否定市场的努力,在销售线索营销有成绩后打击市场的价值市场部门不愿意承担增长压力无法追踪到销售端的转化情况转化不好时
5、,不能正确定位原因,推卸责任有助于提升线索质量决定线索转化率结果追踪与流程优化挑战价值PART 01销售线索营销第一步:搭建销售线索运营体系愉快的市场和销售协作流程有助于降低无效投入,提高销售线索营销效率销售线索营销的整个运营过程,需要市场部门和销售部门有清晰的分工协作机制常见状况负责实施获客项目线索打分,甄别MQLSDR跟进,甄别MQL潜客孵化提升MQL 品牌信任转化内容制作辅助触达决策组合协作确定目标客户画像指定客户名单梳理分析目标客户内容需求明确MQL质量标准明确MQL派发规则流程明确SQL质量标准明确销售跟进反馈规则分析SQL转化率分析SQL转化内容需求分析决策组合触达需求分析Deal
6、转化率负责跟进MQL,推动客户进到下一个阶段销售转化打单目标客户画像未达成一致,导致销售不认可市场提供的线索没有定义好MQL/SQL标准,导致线索转化率低销售跟进反馈无规则,导致转化无法追踪/转化不正常,项目无法推进理想中的分工协作机制Lead获客MQLSQL销售部门市场部门搭建全周期销售线索营销体系能够持续产出高质线索,降低线索产出成本,提升线索转化率销售线索营销的运营从目标客户画像细分开始,策划实施获客项目,核实线索价值,到线索孵化转化,是系统工程常见状况理想中的全周期销售线索营销体系目标客户画像及细分线索打分核实派发跟进,孵化,转化获客规划及实施缺少对SQL转化的支持,导致成交转化率低无
7、潜客孵化环节,线索只能一次性转化,导致MQL转化率低无清晰MQL标准,缺失线索质量甄别环节,导致MQL质量低目标客户画像不清晰,未能匹配适合的获客渠道,导致线索质量低清晰的目标客户画像和细分策略可以提高获客效率,提升Lead到MQL转化率从沉淀客户数据,销售经验出发,通过集中讨论,AI推荐等方法构建用户画像,进行客户细分常见状况市场部对企业的目标客户画像认知不够清晰市场部的目标客户画像比较宽泛,销售部认可的目标客户画像比较狭窄常见方法基于积累客户数据及销售经验构建目标用户画像CRM数据库InstallBase市场数据库市场销售讨论竞品客户销售指定用户画像行业企业规模业务范围地域决策组合特征分布
8、统计理想方法基于积累客户数据通过AI推荐模型进行目标用户挖掘,在此基础上构建目标客户画像及细分补齐SD企业数据库SD 企业数据库-4500w包括行业,地区,城市,注册资金,年营业额,企业性质、员工人数,营业收入,总资产,融资,产品服务,行业地位,采购产品等100+维度SalesDriver数据平台目标企业训练数据验证数中高价值。低价值。中价值。高价值30%70%数据据ii;客户分级模型,进行客户分级Neural CF企业推荐+MLP训练模型数据整合预处理数据整合构建企业价值细分模型构建企业推荐模型各阶段清晰的数据质量标准能够有效提升线索转化率确保MQL和SQL标准一致,同时通过价值打分,SDR
9、外呼等方式进行MQL甄别常见状况MQL打分甄别法基于企业购买力和购买意向两维打分,筛选高价值线索甄别为MQLSDR外呼甄别法SDR电话沟通所有线索,基于BANT标准甄别MQL企业内部针对MQL,SQL都缺乏清晰的标准,拿到线索后直接交由销售跟进,导致销售跟进积极性低,转化率低企业内部有MQL标准,但缺乏SQL标准,SQL标准由销售灵活掌控,导致MQL到SQL转化率低且原因不清晰采购意向模型核心打分维度:购买力:企业规模、行业、地域、部门职位等特征维度购买意向:来源渠道、互动频率、互动行为等特征维度A联系人具有采购决策权T明确的预期采购时间N是否有明确的需求Budget预算是否达标eedimeu
10、thority企业内部有MQL,SQL标准,但未曾交流达成一致,导致MQL到SQL转化率低合适的营销工具可以支持全周期销售线索营销落地,提高线索流转效率,提升线索转化率从获客管理,线索甄别管理,线索孵化转化,合适的营销工具可以提供全方位支持常见状况过于迷信工具,认为买了工具就已经在开展销售线索营销了工具用不起来,没有明确的转化流程在系统中落地,缺乏人才和内容的支持工具应用较多聚焦在活动管理,微信公众号运营两个营销场景,没有支持全周期销售线索营销的落地理想中的营销工具(MA)应用线索派发潜客孵化商机促转化数据营销应用功能获客项目管理落地页表单来源行为追踪派发线下活动线上直播搜索引擎网络广告内容营
11、销线索派发线索打分自动化触达CRM系统对接客户标签分组营销数据库多渠道获客孵化销售线索打分线索;%MQL%跟进反馈%潜客SQL明确各阶段评估标准并实时追踪结果可以有效衡量工作成效,并进行优化针对不同阶段设置KPI,通过数量,成本,转化率等指标多维度评估各阶段工作效率销售线索营销KPI组合获客阶段MQLSQLDeal SQL数量 SQL成本 SQL 购买预算 SQL到Deal转化率 获客数量 获客成本 客户线索到MQL转化率MQL数量MQL成本MQL到SQL转化率Deal数量Deal成本 成交收入 平均DealSize重视获客成本和获客数量,不重视线索到MQL转化率重视SQL成本和数量,不关注M
12、QL到SQL的转化率,以及带来的预期收入简单粗暴只考核成交收入,导致市场和销售责任不清常见状况PART 02销售线索营销第二步:获取客户线索不同的获客渠道特点不同,需要根据获客数量/成本/MQL转化率进行获客渠道组合获客渠道/项目适配客户价值类型可获客数量获客成本MQL转化率搜索引擎中价值、中高价值、高价值中低高垂直媒体投放高价值低高低线上直播高价值、中高价值、中价值中低中线下活动/巡展所有类型低高高信息流广告低价值、中价值中高低基于数据的销售线索营销低价值、中价值高低高基于数据的ABM营销中价值、中高价值高中高不同类型/特点的企业适合不同的获客渠道组合客户较广 技术含量不高品牌有一定的知名度
13、,面向的客群比较广泛,产品技术含量较低推荐获客渠道组合:搜索引擎 信息流广告线上直播 线下活动推荐获客渠道组合:基于数据的ABM营销线下活动推荐获客渠道组合:搜索引擎信息流广告基于数据的销售线索营销推荐获客渠道组合:搜索引擎信息流广告 线下活动线上直播基于数据的销售线索营销基于数据的ABM营销新品牌、新技术知名度较低、以创新技术为卖点,需要打开品牌知名度,构建客户信任有知名度 技术含量较高品牌有一定的知名度,面向的客群比较广泛,产品技术含量较高垂直细分客户群体比较细分且数量不大的企业,需要更加精准的获客渠道2024年获客趋势及优化方向海外趋势国内趋势01 ABM营销ABM营销越来越受欢迎且占据
14、主导地位03 多获客渠道组合选择多渠道组合实现多元触达和客户覆盖05 KOL营销加强行业专家和思想领袖的合作,扩大覆盖增强信任02 社交媒体注重社交媒体,并通过重定向实现更加个性化04 个性化内容个性化内容以提升线索产出06 打造品牌信任获客的同时注重打造线索的品牌信任01 定向信息流基于社交媒体的流量,越来越多的企业愿意选择定向信息流作为获客渠道03 多渠道组合根据项目选择不同的渠道组合的策略,更加聚焦预算,越来越得到认可02 ABM营销ABM营销越来越被国内企业认可,并得到重视04 打造品牌信任获客的同时注重打造线索的品牌信任2024年社交媒体信息流广告获客渠道优化趋势从投放人群、内容创意
15、、数据跟踪等多维度实现信息流广告的全流程优化,提升效果 流量大,到达率高:B2B企业目标客户流量严重碎片,社交媒体流量为唯一的大流量入口 精准度不高:由于各个平台的标签更倾向于消费者特征,对B2B企业精确度不高 投放专业:信息流需要持续优化,否则可能不起量或转化成本高转化成本高:精准度不高导致线索转化成本高,或者线索成本低,但转化率低导致MQL成本高www.sales AI模型预测AI模型预测兴趣跟进:基于有点击行为的客户进行相似企业推荐,找到可能有兴趣的目标客户进行跟进,进一步提升转化多版位组合多版位组合:平台内不同的版位组合(如广点通朋友圈、小程序、订阅号及搜索等),不同平台版位组合(广点
16、通+巨量)提升曝光A/B测试创意/落地页/CTA测试:通过对比测试,找到成本及转化率比较好的投放组合点击找回点击用户找回:数据包定向信息流可通过对点击用户找回再跟进,进一步提升整体转化效率定向投放人群包定向:通过目标人群数据包定向、目标客群LBS定向的方式,实现精准投放优化方向优势&挑战2024年基于数据的销售线索营销获客渠道优化趋势基于数据的销售线索营销获客项目起量快,成本低,但对销售跟进要求高,2024年需提升质量,优化销售接收 精准度高:可以精准筛选目标客户进行触达,没有浪费无需等待,快速起量:1对1触达互动率高,能快速产出销售线索MQL成本低:相对于其他渠道,MQL产出成本最低 不适合
17、所有类型企业:更适合品牌知名度高或知名度不高但有新技术热点的品牌,客户面较广的企业客户沟通主动性偏弱,对销售跟进要求高:通过outboud触达产出的MQL沟通主动性偏弱,需要销售主动推动沟通市场参与度低,认可度低:当前实施的基于数据销售线索获客更多以电话为主,多数市场部门对电话营销不了解,参与度较低,导致对此类项目认可度低,且优化有困难AI让数据更精准基于成交数据进行AI价值筛选:分析成交数据特点,构建企业打分模型,用来筛选高价值的目标企业基于成交数据进行AI企业推荐:基于成交企业的特征构建推荐模型,筛选高概率的目标企业基于行为数据进行AI企业推荐:基于有点击行为的客户进行相似企业推荐找到可能
18、有兴趣的目标企业统一MQL标准与SDR或销售统一标准:确保市场制定的MQL标准跟SDR或者销售接收的标准一致;不因为成本问题刻意降低市场MQL标准,导致SDR或者销售接收低MQLWarm up在跟进反馈期进行Warm up:在跟进反馈期加强触达,加强MQL对品牌的信任,防止MQL沟通热情降低个性化沟通个性化沟通脚本:基于AIGC创作更个性化的沟通脚本让用户体验更好,转化率更高,SQL转化率更高优势&挑战优化方向基于数据的ABM营销是2024年销售线索营销的重点,聚焦中大型企业线索,更易得到销售认可ABM聚焦高价值客户,持续孵化,单个客户投入更高,预期产出更高,内容压力大更精准聚焦:聚焦销售指定
19、客户,或者聚焦中大型等高价值客户,无浪费 销售配合度更高:销售更关注指定客户和获取高价值客户,对低价值客户不愿意投入时间和关注回报更高:指定客户或者中大型等高价值客户的客单价更高,整体项目回报相对于中小型客户更高很容易跟基于数据的销售线索营销混淆:基于数据的销售线索营销考核更关注MQL数量和成本,基于数据的ABM更关注客户的持续孵化,但在实战中很容易混淆ABM投入更高:ABM项目的特点是聚焦预算在少量客户或者部分客户上,但单个客户的预算投入需要更高内容个性化压力更高:ABM项目的转化率跟内容个性化程度关系更高优势挑战联系人数据库联系人数据库6000w包括地理信息、部门,职位,手机,座机,邮件,
20、微信等等多种触达及用户维度C-Level业务决策者技术决策者使用者采购者2024年利用AI进行客户聚焦和差异化触达,基于AIGC实现内容个性化,实现AI+ABM降本增效AI+全域ABM营销流程规划客户分级模型,进行客户分级高价值中高价值中价值O-低价值有应用场景,有兴趣的客户(兴趣客户)有需求的客户(leads)销售协同线索协同内容协同客户行为动态协同个性化旅程规划基于AI的个性化用户触达旅程根据企业分级、用户属性、用户行为,动态自动化规划触达。数据补齐SD企业数据库SD 企业数据库-4500w包括行业,地区,城市,注册资金,年营业额,企业性质、员工人数,营业收入,总资产,融资,产品服务,行业
21、地位,采购产品等100+维度基于客户价值差异化触达根据高、中高、中、低客户价值不同,进行不同预算的差异化触达规划。训练数据AIGC驱动个性化内容产出企业推荐模型低预算一维触达验证数据高预算立体触达模型分析内容偏好适中预算二维触达中高预算三维触达Neural CF企业推荐+MLP训练模型ABM目标企业分级抓联系人数据数据差异化触达策略个性化内容及触达规划差异化预算触达规划数据整合预处理联系人匹配预期产出30%数据整合;70%构建企业采购意向模型PART 03销售线索营销第三步:MQL的甄别和转化影响线索到MQL转化率的六大因素目标客户画像不清晰,触达过于广泛可能导致线索质量偏低,MQL转化率低M
22、QL标准不同的MQL标准直接影响MQL转化率获客来源/渠道不同来源和渠道的线索质量不同,MQL转化率不同MQL甄别方式不同的MQL甄别方式导致不同的MQL转化率CTA和Offer不同CTA和Offer带来的线索质量不同,MQL转化率不同潜客孵化开展潜客孵化能大幅提升MQL转化率目标客户洞察不同的CTA带来的线索,MQL转化率不同无论海外还是国内,产品试用、下载干货优惠券都是转化率更高的CTA,但面向中大型客户试用可能导致线索转化率低海外B2B企业不同CTA的Leads到MQL转化率36%33%29%25%23%20%FirstPageSage国内B2B行业不同CTA的Leads到MQL转化率免
23、费试用转化率高低下载案例限时优惠券40%35%30%25%20%15%10%5%0%下载白皮书预约演示立即咨询注册参会38%38%35%30%近半企业当前的MQL甄别方式是导致MQL质量低的主要原因调 研 发 现44.86%的企业对于MQL没有明确的甄别方式,会直接派发给销售,同时36.17%的企业选择的是人工判定,这两种方式都会影响MQL质量;近3/4企业服务行业Marketer不会对销售线索进行判定甄别,高科技行业不判定的比例最少,只有21.74%,工业制造企业应用营销自动化判定比例最高;过半大型企业不判定MQL,相比之下,中小企业更多选择了人工判定方式;目标为大型企业的Marketer,
24、50%选择了不判定MQL直接派发,而目标为中小企业的Marketer选择人工判定MQL和不判定MQL的比例都为39.13%基于什么方式判定MQL不判定,所有客户线索都作为MQL派发给销售人工按条件筛选部分作为MQL派发给销售用营销自动化系统打分,筛选分值高的给销售其他:电销跟进客户线索,基于明确的MQL标准筛选36.17%10.64%4.26%4.26%44.68%不同行业企业的MQL判定方式不判定,所有客户线索都作为MQL派发人工按条件筛选部分作为MQL派发给销售用营销自动化系统打分,筛选分值高的给其他:电销跟进客户线索,基于明确的MQL标73.33%55.56%21.74%26.67%22
25、.22%47.83%22.22%13.04%企业服务工业制造高科技不同规模企业的MQL判定方式37.50%21.74%4.17%17.39%4.17%4.35%4.17%4.35%不同规模目标客户企业的MQL判定方式不判定,所有客户线索都作为MQL派发人工按条件筛选部分作为MQL派发给销售用营销自动化系统打分,筛选分值高的给其他:电销跟进客户线索,基于明确的MQL标39.13%39.13%33.33%13.04%8.33%4.35%4.17%50.00%中小企业大型企业4.35%4.17%不判定,所有客户线索都作为MQL派发人工按条件筛选部分作为MQL派发给销售用营销自动化系统打分,筛选分值高
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