Czy B2B jest już gotowe na Big Data? – Szybka chmura

Big Data jako technologia jest tradycyjnie kojarzona z firmami B2C, odkąd pojawiła się, gdy wyszukiwarki chciały indeksować Internet i udzielać odpowiedzi na zapytania użytkowników. Innym ważnym czynnikiem jest ogromna baza klientów firm konsumenckich, co skutkuje szerszym zestawem punktów danych do zebrania i analizy. Podczas gdy firmy B2C mają zwykle miliony klientów, firmy B2B mają stosunkowo mniejszą liczbę klientów. Jednak segment B2B również nabiera znacznego rozpędu w zastosowaniu Big Data.

Kilka dekad temu marketerzy byli podekscytowani erą „big data”, która miała zmienić zasady gry dla wszystkich branż i firm. Inteligencja jest niezbędna do skutecznego marketingu, ale wymaga danych, a przede wszystkim danych konsumenckich.

Big data pojawiła się wraz z możliwością zapewnienia głębokiego wglądu w aktywność klientów, co pomogłoby im w tworzeniu spersonalizowanych kampanii marketingowych i ofert, które z pewnością będą dobrze funkcjonować.

Ale nawet dzisiaj dane dostępne dla firm B2B obejmują głównie dane internetowe i niektóre inne formy danych stron trzecich. Z Big Data wszystko jest w porządku, z wyjątkiem tego, że nadal jest to monopol firm z milionami klientów. Tradycyjne firmy B2B bez ugruntowanej obecności w Internecie pozostają z „małymi” danymi. W przestrzeni B2B marketerzy mają do czynienia ze stosunkowo mniejszą pulą klientów, a relacje z klientami są często skomplikowane i dojrzałe. W przypadku obecnego scenariusza B2B lepszym podejściem byłaby analiza poszczególnych wieloaspektowych relacji z klientami, poza uzupełnianiem danych wewnętrznych o dane zewnętrzne.

Wyzwania w B2B

Firmy B2B muszą stawić czoła pewnym specyficznym wyzwaniom, które nie istnieją w sektorze B2C, jeśli chodzi o wykorzystanie big data. Oto niektóre z najbardziej znanych:

1. Znacznie mniejsza baza klientów

Jak wspomnieliśmy wcześniej, mniejsza baza klientów jest głównym powodem, dla którego firmom B2C trudno jest wykorzystać big data do skutecznego marketingu. Przy niewielkiej puli klientów trudno jest wyciągnąć wnioski, w jaki sposób i dlaczego klienci angażują się w produkt lub usługę w określony sposób.

2. Mniejsza liczba punktów danych

Firmy B2B mają dostęp do mniejszej liczby punktów danych w porównaniu do B2C. Podczas gdy firma e-commerce może mieć dostęp do szerokiego zakresu danych o zachowaniach konsumentów, takich jak słowa kluczowe wyszukiwania, odwiedzane adresy URL, nazwa urządzenia i inne, firmy B2B mają ograniczony wgląd w działania klientów.

3. Niezorganizowane dane

Skuteczne wykorzystanie wszelkich danych dostępnych dla biznesu B2B jest wyzwaniem samym w sobie. Pola danych są zwykle ukryte w wiadomościach e-mail, kontach w mediach społecznościowych, przypadkowych notatkach i wpisach w kalendarzu.

4. Indywidualne rozwiązania

Ponieważ większość tradycyjnych firm B2B oferuje produkty, które można w dużym stopniu dostosować do wymagań klienta, trudno jest zgrupować wszystkich klientów pod jednym parasolem i analizować ich jako całość. Wymaga to grupowania klientów w małe segmenty, a to zasadniczo sprawia, że ​​jest to analiza przypadku do przypadku, a nie analiza dużych zbiorów danych.

5. Różnice cenowe dla tej samej usługi/produktu

Podobnie jak produkt/usługa, cena również nie jest stała, jeśli chodzi o przestrzeń B2B. Firmy B2B zazwyczaj udostępniają swoje produkty/usługi różnym klientom po różnych cenach, biorąc pod uwagę inne czynniki, takie jak rodzaj wymagań, reputacja firmy klienta, partnerstwa marketingowe i charakter wymagań. To ponownie zdywersyfikuje bazę klientów, co nie jest dobre dla analizy danych.

Efektywne wykorzystanie małych danych dla B2B

Chociaż wewnętrzne dane dostępne dla firm B2B są znacznie mniejsze, nadal mogą one najlepiej wykorzystać dostępne dane. Podczas gdy specjaliści ds. obsługi klienta B2B nie mogą cieszyć się wygodą zapewnianą przez narzędzia „z półki”, mogą wykorzystać narzędzia takie jak NPS (ankieta z jednym pytaniem), aby uzyskać wgląd w bazę klientów. Jednak niewielka pula respondentów może powodować skrajne wahania wyniku NPS.

Klienci o wysokiej wartości mogą być grupowani i raportowani indywidualnie, ponieważ dogłębne ankiety dla kadry kierowniczej wykazały sukces w B2B. Podobnie jak w przypadku B2C, kluczowa jest analiza danych w celu zidentyfikowania kluczowych problemów w bazie klientów. Jednak ponieważ dane tutaj są niewielkie, może być konieczne przeanalizowanie i wykorzystanie danych na poziomie specyficznym dla klienta. Będzie to zależało od tego, czy klient zechce ujawnić swoją tożsamość wraz z danymi, ale można to zrobić, przekonując go o korzyściach, jakie może z tego wyciągnąć. Jeśli jesteś gotowy do opracowania konkretnych planów działania dla klientów na podstawie opinii, istnieje duża szansa, że ​​zrobisz to dobrze.

Źródła danych dla B2B

Chociaż wewnętrzne dane dostępne dla firm B2B nie są zbliżone do danych B2C, gdzie dane są duże i łatwiejsze do zebrania i analizy, B2B może nadal wykorzystywać dane z alternatywnych źródeł w różnych przypadkach użycia. Na przykład sieć jest źródłem, które ma coś dla każdej branży branżowej. Agregując dane o aktywności konkurencji, możesz zoptymalizować swoją strategię marketingową, aby wyprzedzić ich i ostatecznie zdobyć większy tort na swoim rynku. Dane internetowe mogą być również skutecznie wykorzystywane do szeroko zakrojonych badań rynkowych i innych działań związanych z analizą biznesową. Monitorowanie mediów społecznościowych to kolejny przypadek użycia, który jest istotny dla firm B2B, które chcą wykorzystać nowe możliwości. Salesforce niedawno dodał nowe funkcje do swojego narzędzia myEinstein , które pomogłyby klientom w projektowaniu własnych aplikacji opartych na sztucznej inteligencji, odpowiednich dla ich firm. Można to postrzegać jako krok naprzód dla małych firm, które chcą uzyskać dogłębny wgląd w swoje wewnętrzne dane.

Wniosek

Chociaż duże zbiory danych dla B2B wciąż wydają się być na wczesnym etapie, zakres jest duży, a przyszłość wygląda obiecująco. Podczas gdy pozyskiwanie danych konsumenckich w przestrzeni B2B jest wyzwaniem, nic nie stoi na przeszkodzie, aby wyodrębnić i zrozumieć ogromne ilości danych dostępnych bezpłatnie w sieci WWW.