B2B 準備好迎接大數據了嗎？ – 提示雲

大數據作為一種技術，傳統上與 B2C 公司相關聯，因為當搜索引擎想要索引互聯網並為用戶查詢提供答案時，它就出現了。 另一個重要因素是消費者公司龐大的客戶群，導致需要收集和分析更廣泛的數據點。 雖然 B2C 企業通常擁有數百萬客戶，但 B2B 公司的客戶數量相對較少。 然而，B2B 領域在大數據的應用中也獲得了顯著的發展勢頭。

幾十年前，營銷人員對“大數據”時代感到興奮，這本應改變所有行業和企業的遊戲規則。 智能是有效營銷的必要條件，但它需要數據，最重要的是消費者數據。

大數據具有深入了解客戶活動的能力，這將幫助他們創建個性化的營銷活動和必將表現良好的優惠。

但即使在今天，B2B 企業可用的數據主要包括網絡數據和一些其他形式的第三方數據。 大數據一切都很好，除了它仍然是擁有數百萬客戶的企業的壟斷。 沒有完善的在線業務的傳統 B2B 業務只剩下“小”數據。 在 B2B 領域，營銷人員處理的客戶群相對較少，客戶關係往往復雜而成熟。 就目前的 B2B 場景而言，更好的方法是分析單個多方面的客戶關係，而不是用外部數據擴充內部數據。

B2B 中的挑戰

在利用大數據時，B2B 企業必鬚麵臨一些 B2C 領域不存在的特定挑戰。 以下是一些最突出的：

1. 客戶群明顯減少

正如我們之前所討論的，較小的客戶群是 B2C 公司難以利用大數據進行有效營銷的關鍵原因。 在客戶群很少的情況下，很難就客戶如何以及為何以某種方式參與產品或服務做出結論。

2. 更少的數據點

與 B2C 相比，B2B 公司可以訪問較少數量的數據點。 雖然電子商務公司可能可以訪問廣泛的消費者行為數據，例如搜索關鍵字、訪問過的 URL、設備名稱等，但 B2B 公司對客戶行為的可見性有限。

3. 無組織的數據

有效使用 B2B 業務可用的任何數據本身就是一個挑戰。 數據字段往往隱藏在電子郵件、社交媒體帳戶、隨機筆記和日曆條目中。

4. 定制解決方案

由於大多數傳統 B2B 公司提供的產品可根據客戶要求進行高度定制，因此很難將所有客戶歸為一個整體並進行整體分析。 這需要將客戶分組為小部分，這實質上使其成為案例分析而不是大數據分析。

5. 相同服務/產品的價格差異

就像產品/服務一樣，價格在 B2B 領域也不是一成不變的。 B2B 企業通常以不同的價格將其產品/服務擴展到不同的客戶，同時考慮其他因素，例如需求類型、客戶公司聲譽、營銷夥伴關係和需求性質。 這將再次使客戶群多樣化，這對於數據分析來說不是一件好事。

有效利用 B2B 小數據

雖然 B2B 公司可用的內部數據數量明顯減少，但它們仍然可以充分利用可用數據。 雖然 B2B 客戶體驗專家無法享受“現成”工具提供的便利，但他們可以利用 NPS（單一問題調查）等工具來深入了解客戶群。 但是，一小部分受訪者可能會導致 NPS 分數波動到極端。

由於深入的高管調查在 B2B 中取得了成功，因此可以將高價值客戶分組並單獨報告。 與 B2C 一樣，分析數據以識別整個客戶群的關鍵問題至關重要。 但是，由於這裡的數據很小，您可能必須在特定於客戶的級別上分析和利用數據。 這將取決於客戶是否願意與數據一起透露他們的身份，但這可以通過讓他們相信他們可以從中獲得好處來實現。 如果您準備好根據反饋制定客戶特定的行動計劃，那麼很有可能做到這一點。

B2B 的數據源

儘管 B2B 公司可用的內部數據遠不及 B2C 數據量大且更易於收集和分析的內部數據，但 B2B 仍然可以將來自替代來源的數據用於各種用例。 例如，網絡是一個資源，可以為每個垂直行業提供一些東西。 通過匯總競爭對手活動的數據，您可以優化您的營銷策略以領先於他們並最終贏得更大的市場份額。 Web 數據還可以有效地用於廣泛的市場研究和其他商業智能活動。 社交媒體監控是另一個與尋求挖掘新機會的 B2B 企業相關的用例。 Salesforce 最近為其 myEinstein 工具添加了新功能，這將幫助客戶設計與他們的業務相關的基於 AI 的應用程序。 對於希望從內部數據中獲得深刻見解的小型企業而言，這可以被視為向前邁出的一步。

結論

雖然 B2B 的大數據似乎仍處於早期階段，但范圍很大，未來看起來充滿希望。 雖然 B2B 領域的消費者數據採集具有挑戰性，但沒有什麼能阻止他們提取和理解萬維網上免費提供的大量數據。