B2B はまだビッグデータの準備ができていますか? –プロンプトクラウド

テクノロジーとしてのビッグ データは、検索エンジンがインターネットのインデックスを作成し、ユーザー クエリへの回答を提供するために登場して以来、伝統的に B2C 企業と関連付けられてきました。 もう 1 つの重要な要因は、消費財企業の巨大な顧客ベースが、収集および分析するデータ ポイントの幅を広げることです。 通常、B2C ビジネスには数百万の顧客がいますが、B2B 企業には顧客の数が比較的少なくなります。 ただし、B2B セグメントもビッグデータの適用において大きな勢いを増しています。

数十年前、マーケティング担当者は、すべての業界やビジネスにとってゲームチェンジャーとなるはずだった「ビッグデータ」の時代に興奮していました。 効果的なマーケティングにはインテリジェンスが不可欠ですが、それにはデータ、そして最も重要な消費者データが必要です。

ビッグデータには、顧客の活動を詳細に可視化する機能が備わっており、パーソナライズされたマーケティング キャンペーンやパフォーマンスの高いオファーを作成するのに役立ちます。

しかし今日でも、B2B ビジネスで利用できるデータは、主に Web データとその他の形式のサードパーティ データで構成されています。 ビッグデータは何百万もの顧客を持つビジネスの独占であることを除けば、すべてうまくいっています。 確立されたオンライン プレゼンスのない従来の B2B ビジネスには、「小さな」データが残されます。 B2B スペースでは、マーケティング担当者が扱う顧客は比較的少なく、顧客との関係は複雑で成熟していることがよくあります。 現在の B2B シナリオに関する限り、より良いアプローチは、内部データを外部データで補強することとは別に、個々の多面的な顧客関係を分析することです。

B2B における課題

B2B ビジネスは、ビッグデータの活用に関して、B2C セクターには存在しない特定の課題に直面する必要があります。 最も顕著なもののいくつかを次に示します。

1. 顧客基盤の大幅な縮小

前に説明したように、B2C 企業がビッグデータを効果的なマーケティングに活用するのが難しいと感じる主な理由は、顧客ベースが小さいことです。 顧客の数が少ないため、顧客が特定の方法で製品やサービスに関与する方法と理由について結論を出すのは困難です。

2.データ点数が少ない

B2B 企業は、B2C と比較して少ない数のデータ ポイントにアクセスできます。 e コマース企業は、検索キーワード、訪問した URL、デバイス名など、幅広い消費者行動データにアクセスできますが、B2B 企業は顧客の行動に対する可視性が限られています。

3. 整理されていないデータ

B2B ビジネスで利用可能なデータを効果的に使用すること自体が課題です。 データ フィールドは、電子メール、ソーシャル メディア アカウント、ランダムなメモ、カレンダー エントリに埋もれがちです。

4. カスタマイズされたソリューション

従来の B2B 企業のほとんどは、クライアントの要件に応じて大幅にカスタマイズ可能な製品を提供しているため、すべての顧客を 1 つの傘の下にグループ化し、全体として分析することは困難になっています。 これには、顧客を小さなセグメントにグループ化する必要があり、本質的にビッグデータ分析ではなく、ケースバイケースの分析になります。

5. 同じサービス・商品の価格差

製品/サービスと同様に、B2B スペースに関しても価格は一定ではありません。 B2B ビジネスは通常、要件の種類、クライアント企業の評判、マーケティング パートナーシップ、要件の性質などの他の要因を考慮して、さまざまな顧客にさまざまな価格で製品/サービスを提供します。 これにより、顧客ベースが再び多様化しますが、これはデータ分析には適していません。

B2B向けのスモールデータの有効活用

B2B 企業が利用できる内部データの量は大幅に少なくなりますが、利用可能なデータを最大限に活用することができます。 B2B カスタマー エクスペリエンスの専門家は、「既製の」ツールが提供する利便性を利用することはできませんが、NPS (単一質問調査) などのツールを活用して、顧客ベースに関する洞察を得ることができます。 ただし、回答者のプールが小さいと、NPS スコアが極端に変動する可能性があります。

詳細なエグゼクティブ調査がB2Bで成功を収めているため、価値の高い顧客をグループ化し、個別に報告することができます。 B2C と同様に、データを分析して顧客ベース全体の主要な問題を特定することが重要です。 ただし、ここでのデータは小さいため、顧客固有のレベルでデータを分析して活用する必要がある場合があります。 これは、顧客がデータとともに身元を明らかにする意思があるかどうかによって異なりますが、データから得られるメリットについて顧客に納得してもらうことで可能になります。 フィードバックから顧客固有のアクション プランを作成する準備ができている場合は、それが正しく行われる可能性が高くなります。

B2B のデータ ソース

B2B 企業が利用できる内部データは、データが大量で収集と分析が容易な B2C のデータには遠く及びませんが、B2B はさまざまなユースケースで代替ソースからのデータを活用できます。 たとえば、Web はあらゆる業界のバーティカルに対応する情報源です。 競合他社の活動に関するデータを集約することにより、マーケティング戦略を最適化して競合他社よりも先に進み、最終的に市場のより大きなパイを獲得することができます. Web データは、広範な市場調査やその他のビジネス インテリジェンス活動にも有効に活用できます。 ソーシャル メディアの監視は、新しい機会を活用しようとしている B2B ビジネスに関連するもう 1 つのユース ケースです。 Salesforce は最近、myEinstein ツールに新しい機能を追加しました。これは、顧客がビジネスに関連する独自の AI ベースのアプリを設計するのに役立ちます。 これは、内部データから深い洞察を得ようとしている中小企業にとって、一歩前進と見なすことができます。

結論

B2B のビッグデータはまだ初期段階にあるようですが、その範囲は広く、将来は有望に見えます。 B2B 空間での消費者データの取得は困難ですが、ワールド ワイド ウェブ上で自由に入手できる膨大な量のデータを抽出して理解することを止めるものは何もありません。