คำสารภาพที่แท้จริงของ CMO ตอนที่ 2: ฉันโกง

ในบทความที่แล้ว ฉันได้แบ่งปันคำสารภาพที่แท้จริงของฉัน — ฉันไม่เคยสนใจ MQL มาก่อนเลย ฉันได้อธิบายปัญหาบางอย่างที่อาจทำให้เกิดการพึ่งพา MQL มากเกินไป และสาเหตุที่ฉันเชื่อว่ามีวิธีที่ดีกว่าในการวัดความสมบูรณ์ของไปป์ไลน์ของคุณไม่เพียงเท่านั้น แต่ยังรวมถึงประสิทธิภาพของทีมการตลาดและการขายของคุณด้วย

ตกลงเกี่ยวกับการโกงของฉัน…ฉันไม่ได้ขี้โกงเสมอไป เช่นเดียวกับพวกคุณหลายๆ คน ครั้งหนึ่งฉันเคยพยายามแก้ก้อนขนของเมตริกการตลาดด้วยการให้คะแนนและวิเคราะห์ทุกอย่างตั้งแต่ความตั้งใจของผู้ซื้อ ไปจนถึงความแข็งแกร่งของบัญชีและโอกาสในการขาย การระบุแหล่งที่มา ไปจนถึงอัตราการแปลงจาก MQL เป็น SQL จนกระทั่งฉันเป็น TOFO, MOFU และ BOFU ถึงตาย!

ความจริงก็คือ ฉันไม่ต้องการที่จะจัดการกับ Data Lake หรือจ่ายค่าเครื่องมือและแหล่งข้อมูลจำนวนมาก หรือรวมโซลูชัน 25 จุดเข้าด้วยกัน หรือจ้างทีมนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล เพื่อให้ทุกคนประทับใจกับ Cascading ของฉัน น้ำตกของกราฟการแปลง

แม้ว่าเราจะทำสิ่งเหล่านี้ การขายก็ยังคงจบลงด้วยการให้ความสนใจ เนื่องจากพวกเขาต้องการข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับบัญชีที่เกี่ยวข้องและมีความหมายมากขึ้น

เราขาดอะไรระหว่างการตลาดและการขาย?

เราร่วมมือกับ Heinz Marketing เพื่อค้นหาว่าอะไรคืออุปสรรคต่อบริษัท เมื่อพวกเขาดึงดูดลูกค้าและเพิ่มรายได้ที่คาดการณ์ได้

การค้นพบหนึ่งซึ่งไม่น่าแปลกใจอย่างเหลือเชื่อนั้นมีความโดดเด่น: เมตริกที่แข่งขันกันยังทำให้เกิดความคลาดเคลื่อนระหว่างการขายและการตลาด นักการตลาดพึ่งพา MQL ในขณะที่การขายหันไปใช้มาตรการเชิงคุณภาพ เช่น การมีส่วนร่วมของบัญชีและบุคคล ความเร็วของข้อตกลง และบัญชีที่มีแผนจะซื้อ

ปัจจุบันคุณติดตามและรายงานเมตริกใดต่อไปนี้

การแบ่งส่วนนี้เป็นประวัติศาสตร์ การตลาดเป็นเจ้าของช่องทางที่สำคัญที่สุด — การรับรู้ ตำแหน่งแบรนด์ และรุ่นลูกค้าเป้าหมาย ฝ่ายขายมีการศึกษา การเลี้ยงดู และการปิดการขาย

แต่ตอนนี้เส้นเหล่านี้เบลอแล้ว การตลาดรับผิดชอบ WAY มากกว่าเดิม โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับประสบการณ์ของผู้ซื้อ การตลาดและการขายจะต้องสอดคล้องกับชุดของมาตรการทั่วไป หากพวกเขาต้องการเพิ่มรายได้ที่คาดการณ์ได้

ดังนั้นฉันโกง แทนที่จะใช้การให้คะแนนตามอำเภอใจและตามอัตวิสัยกับเป้าหมายที่เคลื่อนไหวตลอดเวลา (การประเมิน MQL ของฉัน) ฉันใช้ AI เพื่อตัดสินใจว่าสิ่งใดที่ถือเป็นบัญชีที่ดีหรือนำไปสู่การขายเพื่อ "ทำงาน"

ที่ 6sense เราดื่มแชมเปญของเราเอง: เราใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์แบบ AI แบบเดียวกันในแพลตฟอร์มของเราเมื่อเรานำเสนอลูกค้าของเรา

ด้วยเหตุนี้ เราจึงไม่ต้องเดาว่าอะไรทำให้บัญชีคุ้มค่าที่จะทำต่อไป และเราไม่ต้องทะเลาะเบาะแว้งกับทีมขายเกี่ยวกับบัญชีที่ "ดีที่สุด"

เราเรียกมันว่า 6QA (6sense Qualified Account) และเมื่อบัญชี “6QAs” ยอดขายก็จบลง 6QA นำกระบวนการและวิทยาศาสตร์มาใช้ในการเป็นผู้นำและการให้คะแนนบัญชี ซึ่งจนถึงปัจจุบันส่วนใหญ่เป็นแบบฝึกหัดที่อิงตามกฎตามวิจารณญาณของมนุษย์

เราผสานข้อมูลโอกาสทางการขายในอดีตเข้ากับเกณฑ์การให้คะแนนเหล่านี้:

• คะแนนโปรไฟล์บัญชีพอดี – การวัดว่าบริษัทมีความคล้ายคลึงกันกับโปรไฟล์ลูกค้าในอุดมคติของคุณ (ICP) มากน้อยเพียงใด โดยใช้ปัจจัยด้านบริษัทและเทคโนโลยี
• Contact Profile Fit Score – การวัดว่าบุคคลนั้นมีความคล้ายคลึงกับผู้ซื้อทั่วไปหรือสมาชิกคณะกรรมการจัดซื้อโดยใช้ปัจจัยด้านประชากรศาสตร์อย่างไร
• คะแนนการมีส่วนร่วมในการติดต่อ – การวัดว่าบุคคลนั้นมีส่วนร่วมกับกลยุทธ์การขายและการตลาดของบุคคลที่หนึ่งของคุณมากเพียงใด เมื่อเทียบกับผู้ซื้อรายก่อนโดยใช้กิจกรรมการมีส่วนร่วม
• บัญชีที่มี แผนจะซื้อ – The Holy Grail: การวัดโอกาสทางการค้าที่บริษัทของคุณสามารถใช้ได้ใน ขณะนี้ โดยพิจารณาจากบัญชีที่ตรงกับ ICP ของคุณและขณะนี้อยู่ในตลาดสำหรับผลิตภัณฑ์หรือโซลูชันของคุณ

ไม่มีระบบคะแนนโดยพลการ คะแนนนั้นขับเคลื่อนโดย Big Data และการคาดการณ์ของ AI อัตวิสัยไม่อยู่ในสมการ (ไม่มีอีกแล้ว "ฉันคิดว่าการดาวน์โหลด eBook มีค่า 4 คะแนน และยอดขายคิดว่ามันคุ้มค่า 2 คะแนน") และคะแนนจะ "ทดสอบย้อนหลัง" เพื่อพิสูจน์ว่าอัลกอริธึมทำงาน อีกครั้ง ไม่มีการโต้เถียง — มันเป็นแค่คณิตศาสตร์

แล้วการวัดส่วนบนของกรวยล่ะ?

เพื่อให้เข้าใจถึงสิ่งที่เกิดขึ้น "ก่อนวางท่อ" ฉันได้ตั้งเป้าหมายในการรับบัญชีผ่านเส้นทางของผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าและไปที่ 6QA หรือพูดง่ายๆ ก็คือ ย้ายบัญชี "ที่มีแผนจะซื้อ" สำหรับโซลูชันของเรา เพื่อให้ฝ่ายขายมีส่วนร่วมอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

อีกครั้ง กระบวนการนี้ต้องการความเข้าใจอย่างลึกซึ้งว่าผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าอยู่ที่ไหนในเส้นทางการซื้อ ซึ่งผู้ซื้อ 77% รู้สึกว่าเป็นกระบวนการที่ซับซ้อน และสิ่งที่จำเป็นอย่างยิ่งในการขับเคลื่อนพวกเขาไปสู่การเปิดโอกาส

คุณต้องพิจารณาทุกสัญญาณความตั้งใจของทีมการซื้อทั้งหมด (ไม่ระบุชื่อและรู้จัก ในการโต้ตอบกับบุคคลที่หนึ่งและบุคคลที่สาม) บุคคลใดมีความสำคัญและมีส่วนร่วมหรือจำเป็นต้องเป็น และความสามารถในการคาดการณ์ไม่เพียงแต่ว่าแต่ละรายการอยู่ในเส้นทางของผู้ซื้อที่ไม่ซ้ำกันเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการดำเนินการที่ดีที่สุดลำดับถัดไปในการย้ายบัญชีด้วย

การจัดระเบียบช่องทางของเราโดยใช้ "ระดับความต้องการ" แบบเดิม (ความต้องการเป้าหมาย เป็น MQL เป็น SQL) อาจช่วยให้นักการตลาดนอนหลับได้ในเวลากลางคืน แต่ความจริงแล้ว น้ำตกไม่ได้เป็นมากกว่าผ้าห่มความปลอดภัยในสภาพแวดล้อมการซื้อ B2B ในปัจจุบัน

ฉันได้ยินคุณถามว่า “เราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าลูกค้าเป้าหมายหรือบัญชีที่มีแผนจะซื้อจะเปลี่ยนไปใช้ไปป์ไลน์และในที่สุดก็ 'ทำงาน' ได้หากไม่มีการส่งต่อ MQL ไปยัง SQL”

นอกเหนือจาก 6QA แล้ว การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่เกี่ยวข้องกับขั้นตอนการซื้อยังให้ข้อมูลเชิงลึกของช่องทางเต็มรูปแบบเพื่อแจ้งและประสานงานกิจกรรมการตลาดและการขายของฉัน เรายังติดตามกิจกรรมในกลุ่มไดนามิก ซึ่งบัญชีจะดำเนินไปโดยอัตโนมัติและถอยหลังตลอดเส้นทางการซื้อตามเจตนาด้านพฤติกรรม

การทำเช่นนี้ช่วยให้เราสามารถเรียกใช้แคมเปญและกิจกรรมที่เหมาะสม เพื่อให้ BDR ฝ่ายขาย และทีมสนับสนุนลูกค้าสามารถมีส่วนร่วมกับบัญชีในเวลาที่เหมาะสมโดยใช้ช่องทางที่ถูกต้องและข้อความที่เหมาะสม ในขณะเดียวกัน การตลาดสามารถให้ความคุ้มครอง เนื้อหา และยุทธวิธีได้อย่างเหมาะสม

กลวิธีบางอย่างที่เราประสานงานกับฝ่ายขายเพื่อมีส่วนร่วมกับบัญชีผ่านเส้นทางการซื้อ ได้แก่:

• ระยะการรับรู้: บัญชีเริ่มแสดงสัญญาณว่าพวกเขารู้ว่ามีปัญหา
  • ยุทธวิธี: เรียกใช้โฆษณาแบบดิสเพลย์เพื่อให้แน่ใจว่าผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าเชื่อมโยงแบรนด์ของเรากับคำหลักหรือหัวข้อที่พวกเขาสนใจ
• ขั้นตอนการพิจารณา: บัญชีต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้สำหรับปัญหาที่ระบุ
  • ยุทธวิธี: ศูนย์กลางเนื้อหาส่วนบุคคลโดยอิงตามคำหลักที่บัญชีสนใจ และกระตุ้นการปรับปรุงบัญชีโดยอัตโนมัติเพื่อสร้างทีมจัดซื้อ
• ขั้นตอนการตัดสินใจ: บัญชียังคงค้นคว้าและเรียนรู้ แต่เปิดให้มีส่วนร่วม ซึ่งเป็นการเปิดหน้าต่างแห่งโอกาสในการมีส่วนร่วม
  • ยุทธวิธี: กระตุ้นจังหวะขาออกของ BDR: ชุดการสื่อสารส่วนบุคคลที่เกี่ยวข้องและมีมูลค่าสูง 21 ส่วนตามบทบาท ความต้องการ และพื้นที่ที่น่าสนใจของผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้า
• ขั้นตอนการซื้อ: บัญชีกำลังจำกัดสาขาและต้องการตัดสินใจ
  • ยุทธวิธี: BDR รักษาความปลอดภัยการประชุมโดยใช้จังหวะ แต่ถ้าไม่ใช่ ให้เรียกใช้จดหมายโดยตรง

แน่นอนว่ามีทริกเกอร์และยุทธวิธีที่หลากหลายไม่รู้จบที่คุณสามารถปรับใช้ตามแคมเปญ งบประมาณ และประสบการณ์ที่คุณต้องการนำเสนอ

ประเด็นคือ พฤติกรรมของผู้ซื้อแจ้ง AI เพื่อเตรียมกลยุทธ์ตามขั้นตอนการซื้อ ซึ่งจะขับเคลื่อนการมีส่วนร่วมในการขายและการตลาด

ฉันขอสารภาพว่า ฉันปล่อยให้ AI ตัดสินใจเกี่ยวกับบัญชีที่ควรค่าแก่การติดตาม พร้อมที่จะมีส่วนร่วม มีแนวโน้มที่จะซื้อจากเรา และจากนั้นจึงดำเนินการอย่างดีที่สุด

อย่างไรก็ตาม ฉันมีอีกหนึ่งคำสารภาพที่อาจทำให้คุณตกใจ! ตกลง อาจเป็นการคลิกเล็กน้อย แต่ในบทความหน้า ฉันจะสารภาพความรู้สึกที่แท้จริงเกี่ยวกับไปป์ไลน์ที่มาจากการตลาดและเป้าหมายรายได้