B2B Henüz Büyük Veri için Hazır mı? – Bilgi İstemiBulut

Bir teknoloji olarak Büyük Veri, arama motorlarının interneti indekslemek ve kullanıcı sorgularına yanıt vermek istediğinde ortaya çıktığından beri geleneksel olarak B2C şirketleri ile ilişkilendirilmiştir. Bir diğer önemli faktör, tüketici şirketlerinin toplanacak ve analiz edilecek daha geniş bir veri noktası kümesiyle sonuçlanan devasa müşteri tabanıdır. B2C işletmelerinin tipik olarak milyonlarca müşterisi olmasına rağmen, B2B firmalarının nispeten daha az sayıda müşterisi vardır. Bununla birlikte, B2B segmenti de Büyük Veri uygulamasında önemli bir ivme kazanıyor.

Birkaç on yıl önce, pazarlamacılar, tüm endüstriler ve işletmeler için bir oyun değiştirici olması gereken “büyük veri” çağı hakkında heyecan duyuyorlardı. Zeka, etkili pazarlama için olmazsa olmazdır, ancak verilere ve en önemlisi tüketici verilerine ihtiyaç duyar.

Büyük veri, müşteri faaliyetlerine derinlemesine görünürlük sağlama yeteneğiyle birlikte geldi ve bu da onların kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları ve iyi performans göstermeleri gereken teklifler oluşturmalarına yardımcı olacak.

Ancak bugün bile, B2B işletmelerinin kullanımına sunulan veriler, öncelikle web verilerinden ve diğer bazı üçüncü taraf verilerinden oluşmaktadır. Milyonlarca müşterisi olan işletmelerin hala tekelinde olması dışında, Büyük veri ile her şey yolunda. İyi kurulmuş bir çevrimiçi varlığı olmayan geleneksel B2B işletmeleri, “küçük” verilerle bırakılır. B2B alanında, pazarlamacılar nispeten daha küçük bir müşteri havuzuyla uğraşıyor ve müşteri ilişkileri genellikle karmaşık ve olgun. Mevcut B2B senaryosu söz konusu olduğunda, dahili verileri harici verilerle artırmaktan başka, bireysel çok yönlü müşteri ilişkilerini analiz etmek daha iyi bir yaklaşım olacaktır.

B2B'deki Zorluklar

B2B işletmeleri, konu büyük veri kullanımı olduğunda B2C sektöründe olmayan bazı özel zorluklarla yüzleşmek zorundadır. İşte en öne çıkanlardan bazıları:

1. Önemli ölçüde daha küçük müşteri tabanı

Daha önce tartıştığımız gibi, daha küçük müşteri tabanı, B2C şirketlerinin etkili pazarlama için büyük verilerden yararlanmayı zor bulmasının temel nedenidir. Küçük bir müşteri havuzuyla, müşterilerin ürün veya hizmetle belirli bir şekilde nasıl ve neden etkileşime girdiğine dair sonuçlar çıkarmak zordur.

2. Daha az sayıda veri noktası

B2B şirketlerinin B2C'ye kıyasla daha az sayıda veri noktasına erişimi vardır. Bir E-ticaret şirketi, arama anahtar kelimeleri, ziyaret edilen URL'ler, cihaz adı ve daha fazlası gibi çok çeşitli tüketici davranışı verilerine erişebilirken, B2B şirketlerinin müşteri eylemlerine ilişkin görünürlüğü sınırlıdır.

3. Organize olmayan veriler

B2B işletmeleri için mevcut olan her türlü veriyi etkin bir şekilde kullanmak başlı başına bir zorluktur. Veri alanları e-postaların, sosyal medya hesaplarının, rastgele notların ve takvim girişlerinin içine gömülme eğilimindedir.

4. Özelleştirilmiş çözümler

Çoğu geleneksel B2B şirketi, müşteri gereksinimlerine göre büyük ölçüde özelleştirilebilen ürünler sunduğundan, tüm müşterileri tek bir çatı altında toplamak ve bir bütün olarak analiz etmek zorlaşıyor. Bu, müşterileri küçük bölümlere ayırmayı gerektirir ve bu da esasen büyük veri analizinden ziyade vaka analizini yapar.

5. Aynı hizmet/ürün için fiyat farklılıkları

Ürün/hizmet gibi fiyat da B2B alanında sabit değildir. B2B işletmeleri, gereksinim türü, müşteri şirket itibarı, pazarlama ortaklıkları ve gereksinimin doğası gibi diğer faktörleri hesaba katarak genellikle ürünlerini/hizmetlerini farklı müşterilere farklı fiyatlarla genişletir. Bu, veri analizi için iyi bir şey olmayan müşteri tabanını yeniden çeşitlendirecektir.

B2B için küçük verileri etkili bir şekilde kullanma

B2B firmaları için mevcut olan dahili veriler miktar olarak önemli ölçüde daha az olsa da, mevcut verilerden en iyi şekilde faydalanabilirler. B2B müşteri deneyimi uzmanları, "hazır" araçların sağladığı kolaylıktan yararlanamazken, müşteri tabanına ilişkin bazı bilgiler elde etmek için NPS (tek sorulu anket) gibi araçlardan yararlanabilirler. Bununla birlikte, küçük bir katılımcı havuzu, NPS puanının aşırı uçlarda dalgalanmasına neden olabilir.

Derinlemesine yönetici anketleri B2B'de başarı sağladığından, yüksek değere sahip müşteriler birlikte gruplandırılabilir ve bireysel olarak raporlanabilir. B2C'de olduğu gibi, müşteri tabanındaki temel sorunları belirlemek için verileri analiz etmek çok önemlidir. Ancak buradaki veriler küçük olduğu için verileri müşteriye özel bir düzeyde analiz etmeniz ve kullanmanız gerekebilir. Bu, müşterinin verilerle birlikte kimliğini ifşa etmek isteyip istemediğine bağlı olacaktır, ancak bu, onları bundan elde edebilecekleri faydalar konusunda ikna ederek mümkün olabilir. Geri bildirimden müşteriye özel eylem planları geliştirmeye hazırsanız, bunu doğru yapma şansınız yüksektir.

B2B için veri kaynakları

B2B şirketleri için mevcut olan dahili veriler, verilerin miktar olarak büyük olduğu ve toplanması ve analiz edilmesinin daha kolay olduğu B2C'ninkine hiçbir yerde yakın olmasa da, B2B, çeşitli kullanım durumları için alternatif kaynaklardan gelen verilerden faydalanabilir. Örneğin web, oradaki her sektör için bir şeyler içeren bir kaynaktır. Rakip faaliyetleriyle ilgili verileri toplayarak, pazarlama stratejinizi onlardan önde olmak için optimize edebilir ve nihayetinde pazarınızdan daha büyük bir pasta kazanabilirsiniz. Web verileri, kapsamlı bir pazar araştırması ve diğer iş zekası faaliyetleri için de etkin bir şekilde kullanılabilir. Sosyal medya izleme, yeni fırsatlardan yararlanmak isteyen B2B işletmeleri için geçerli olan başka bir kullanım durumudur. Salesforce kısa süre önce myEinstein aracına , müşterilerin işletmeleriyle alakalı kendi yapay zeka tabanlı uygulamalarını tasarlamalarına yardımcı olacak yeni özellikler ekledi . Bu, dahili verilerinden derin içgörüler elde etmek isteyen küçük işletmeler için ileriye doğru bir adım olarak görülebilir.

Çözüm

B2B için büyük veri hala ilk aşamalarında gibi görünse de, kapsam yüksek ve gelecek umutlu görünüyor. B2B alanında tüketici verilerinin elde edilmesi zor olsa da, onları dünya çapında ağda ücretsiz olarak bulunan büyük miktardaki verileri çıkarmaktan ve anlamlandırmaktan hiçbir şey alıkoyamaz.