Преодоление трудностей и использование решений при применении психографической сегментации в ABM
Posted: Wed Dec 18, 2024 8:35 am
Маркетинг на основе счетов (ABM) — это стратегический подход, который согласовывает усилия по продажам и маркетингу, чтобы сосредоточиться на ценных целевых счетах. Традиционно ABM полагался на фирмографические данные (размер компании, отрасль, доход) и демографические данные (должность, местоположение) для сегментации и таргетирования счетов. Однако с ростом потребности в более персонализированном и точном таргетинге психографическая сегментация стала ценным инструментом. Психографическая сегментация выходит за рамки базовых демографических и фирмографических данных, классифицируя счета на основе психологических характеристик, таких как ценности, отношения, интересы и образ жизни. Хотя этот подход дает значительные преимущества, он также представляет уникальные проблемы. В этом блоге рассматриваются эти проблемы и предлагаются решения для эффективной реализации психографической сегментации в ABM.
Понимание психографической сегментации в ABM
Прежде чем углубляться в проблемы и решения, важно понять, что подразумевает номер израиль психографическая сегментация в контексте ABM. Психографическая сегментация подразумевает группировку целевых счетов на основе их психологических черт. Эти черты могут включать:
Ценности: принципы, на которых строится деятельность компании, и ее основные убеждения.
Отношение: Позиция компании в отношении различных отраслевых тенденций и инноваций.
Интересы: Области интересов, которые соответствуют продуктам или услугам компании.
Образ жизни: общая культура труда и стиль работы организации.
Понимая эти особенности, маркетологи могут создавать более персонализированные и убедительные сообщения, которые найдут глубокий отклик у целевых аккаунтов.
Проблемы применения психографической сегментации
1. Сбор данных и точность
Одной из основных проблем психографической сегментации является сбор точных и релевантных данных. В отличие от фирмографических и демографических данных, психографическая информация не является легкодоступной и часто субъективна.
Решение: используйте инструменты ИИ и машинного обучения для анализа активности в социальных сетях, моделей потребления контента и поведения в сети. Опросы и интервью с ключевыми лицами, принимающими решения в целевых аккаунтах, также могут предоставить ценную информацию. Кроме того, интеграция сторонних источников данных, специализирующихся на психографической информации, может повысить точность данных.
2. Интеграция данных
Интеграция психографических данных с существующими системами CRM и маркетинговыми платформами может быть сложной. Эти данные часто необходимо объединять с фирмографическими и демографическими данными, чтобы создать комплексное представление о целевом аккаунте.
Решение: Используйте расширенные инструменты интеграции данных, которые могут легко объединять психографические данные с другими типами данных. Используйте методы нормализации данных, чтобы обеспечить согласованность и точность во всех точках данных.
Понимание психографической сегментации в ABM
Прежде чем углубляться в проблемы и решения, важно понять, что подразумевает номер израиль психографическая сегментация в контексте ABM. Психографическая сегментация подразумевает группировку целевых счетов на основе их психологических черт. Эти черты могут включать:
Ценности: принципы, на которых строится деятельность компании, и ее основные убеждения.
Отношение: Позиция компании в отношении различных отраслевых тенденций и инноваций.
Интересы: Области интересов, которые соответствуют продуктам или услугам компании.
Образ жизни: общая культура труда и стиль работы организации.
Понимая эти особенности, маркетологи могут создавать более персонализированные и убедительные сообщения, которые найдут глубокий отклик у целевых аккаунтов.
Проблемы применения психографической сегментации
1. Сбор данных и точность
Одной из основных проблем психографической сегментации является сбор точных и релевантных данных. В отличие от фирмографических и демографических данных, психографическая информация не является легкодоступной и часто субъективна.
Решение: используйте инструменты ИИ и машинного обучения для анализа активности в социальных сетях, моделей потребления контента и поведения в сети. Опросы и интервью с ключевыми лицами, принимающими решения в целевых аккаунтах, также могут предоставить ценную информацию. Кроме того, интеграция сторонних источников данных, специализирующихся на психографической информации, может повысить точность данных.
2. Интеграция данных
Интеграция психографических данных с существующими системами CRM и маркетинговыми платформами может быть сложной. Эти данные часто необходимо объединять с фирмографическими и демографическими данными, чтобы создать комплексное представление о целевом аккаунте.
Решение: Используйте расширенные инструменты интеграции данных, которые могут легко объединять психографические данные с другими типами данных. Используйте методы нормализации данных, чтобы обеспечить согласованность и точность во всех точках данных.