B2B 准备好迎接大数据了吗？ – 提示云

大数据作为一种技术，传统上与​​ B2C 公司相关联，因为当搜索引擎想要索引互联网并为用户查询提供答案时，它就出现了。 另一个重要因素是消费者公司庞大的客户群，导致需要收集和分析更广泛的数据点。 虽然 B2C 企业通常拥有数百万客户，但 B2B 公司的客户数量相对较少。 然而，B2B 领域在大数据的应用中也获得了显着的发展势头。

几十年前，营销人员对“大数据”时代感到兴奋，这本应改变所有行业和企业的游戏规则。 智能是有效营销的必要条件，但它需要数据，最重要的是消费者数据。

大数据具有深入了解客户活动的能力，这将帮助他们创建个性化的营销活动和必将表现良好的优惠。

但即使在今天，B2B 企业可用的数据主要包括网络数据和一些其他形式的第三方数据。 大数据一切都很好，除了它仍然是拥有数百万客户的企业的垄断。 没有完善的在线业务的传统 B2B 业务只剩下“小”数据。 在 B2B 领域，营销人员处理的客户群相对较少，客户关系往往复杂而成熟。 就目前的 B2B 场景而言，更好的方法是分析单个多方面的客户关系，而不是用外部数据扩充内部数据。

B2B 中的挑战

在利用大数据时，B2B 企业必须面临一些 B2C 领域不存在的特定挑战。 以下是一些最突出的：

1. 客户群明显减少

正如我们之前所讨论的，较小的客户群是 B2C 公司难以利用大数据进行有效营销的关键原因。 在客户群很少的情况下，很难就客户如何以及为何以某种方式参与产品或服务做出结论。

2. 更少的数据点

与 B2C 相比，B2B 公司可以访问较少数量的数据点。 虽然电子商务公司可能可以访问广泛的消费者行为数据，例如搜索关键字、访问过的 URL、设备名称等，但 B2B 公司对客户行为的可见性有限。

3. 无组织的数据

有效使用 B2B 业务可用的任何数据本身就是一个挑战。 数据字段往往隐藏在电子邮件、社交媒体帐户、随机笔记和日历条目中。

4. 定制解决方案

由于大多数传统 B2B 公司提供的产品可根据客户要求进行高度定制，因此很难将所有客户归为一个整体并进行整体分析。 这需要将客户分组为小部分，这实质上使其成为案例分析而不是大数据分析。

5. 相同服务/产品的价格差异

就像产品/服务一样，价格在 B2B 领域也不是一成不变的。 B2B 企业通常以不同的价格将其产品/服务扩展到不同的客户，同时考虑其他因素，例如需求类型、客户公司声誉、营销伙伴关系和需求性质。 这将再次使客户群多样化，这对于数据分析来说不是一件好事。

有效利用 B2B 小数据

虽然 B2B 公司可用的内部数据数量明显减少，但它们仍然可以充分利用可用数据。 虽然 B2B 客户体验专家无法享受“现成”工具提供的便利，但他们可以利用 NPS（单一问题调查）等工具来深入了解客户群。 但是，一小部分受访者可能会导致 NPS 分数波动到极端。

由于深入的高管调查在 B2B 中取得了成功，因此可以将高价值客户分组并单独报告。 与 B2C 一样，分析数据以识别整个客户群的关键问题至关重要。 但是，由于这里的数据很小，您可能必须在特定于客户的级别上分析和利用数据。 这将取决于客户是否愿意与数据一起透露他们的身份，但这可以通过让他们相信他们可以从中获得好处来实现。 如果您准备好根据反馈制定客户特定的行动计划，那么很有可能做到这一点。

B2B 的数据源

尽管 B2B 公司可用的内部数据远不及 B2C 数据量大且更易于收集和分析的内部数据，但 B2B 仍然可以将来自替代来源的数据用于各种用例。 例如，网络是一个资源，可以为每个垂直行业提供一些东西。 通过汇总竞争对手活动的数据，您可以优化您的营销策略以领先于他们并最终赢得更大的市场份额。 Web 数据还可以有效地用于广泛的市场研究和其他商业智能活动。 社交媒体监控是另一个与寻求挖掘新机会的 B2B 企业相关的用例。 Salesforce 最近为其 myEinstein 工具添加了新功能，这将帮助客户设计与他们的业务相关的基于 AI 的应用程序。 对于希望从内部数据中获得深刻见解的小型企业而言，这可以被视为向前迈出的一步。

结论

虽然 B2B 的大数据似乎仍处于早期阶段，但范围很大，未来看起来充满希望。 虽然 B2B 领域的消费者数据采集具有挑战性，但没有什么能阻止他们提取和理解万维网上免费提供的大量数据。