如何精準轉化潛力客戶？答案都在IBM的數據營銷案例中
文/孫寧
「數據驅動營銷」這個詞並不陌生，業界有很多運用數據驅動營銷的例子。數據驅動營銷最核心的理念和價值就是在對客戶數據和營銷執行數據分析結果的基礎上做出下一步的市場營銷決策。近期數據俠實驗室，DT君邀請到了IBM市場部大中華區數據分析部經理孫寧，她將用IBM的應用案例，為大家解讀數據驅動營銷之道。
IBM營銷資料庫的設計
IBM營銷資料庫的設計適應並支持目前新的市場營銷趨勢和營銷管理需求。
目前B2B市場營銷的有四大趨勢：
- 趨勢一：市場營銷技術的應用需求增多
市場營銷技術的應用，遍布市場營銷的平台、內容、數據到管理的各個方面。這些營銷技術的後台都需要一個強大的資料庫來支撐。
- 趨勢二：客戶對營銷實時響應要求提高
客戶參加一場營銷活動或者提出一個問題後，會期望我們立刻響應並滿足他的要求。如果沒有及時跟進客戶需求，對方的滿意度和轉化率將大幅度降低。
而大量客戶反饋的實時跟蹤和篩選無法全由人工完成。要想及時來響應顧客需求，就需要後台對接強大的資料庫來實現。
- 趨勢三：市場部和銷售部合作逐漸加強
在傳統B2B企業中，市場部的職能被理解為做企業品牌或產品推廣發布會，跟具體銷售沒有直接聯繫。
近些年來IBM市場部通過市場活動直接激發客戶需求，最後實現銷售，即Demand generation。加深銷售部和市場部的聯繫。在操作層面，市場部運用市場營銷系統資料庫，能從大量市場反饋數據分析結果中挑選潛在客戶給銷售。
- 趨勢四：B2B與B2C營銷理念融合
企業的銷售對象實質上是企業中的人，這意味著我們要從品牌營銷轉向個性化營銷。企業中人的角色包含決策者、影響者和受益者等多方面人員。涉及到的市場營銷對象的數量就會成倍的增加。也需要資料庫的支撐。
營銷資料庫除了能夠支撐數據營銷，還能加強營銷部門的內部管理。
無論是線下廣告活動，還是在線講座網路直播，管理層都希望產生銷售，他們關注活動效果。這就要求資料庫內包含往期營銷活動的完整資料並且能夠進行對比分析，市場營銷內部不同的協作部門在其中能夠找到可以優化的空間。
IBM市場營銷資料庫的設計和目前新的市場營銷趨勢和手段緊密結合。
它包含對市場營銷技術的前台支持、數據收集支持、對戶反饋實時響應、市場部銷售部聯動以及B2B/B2C理念融合等，為市場營銷的投入產出分析及管理預測提供有效幫助。
IBM數據營銷兩大應用場景：
- 場景一：利用IBM營銷資料庫跟進銷售周期較長產品的潛客
對於銷售周期比較長的產品，客戶的購買有一個了解、比較和溝通的過程。
客戶初步接觸了解階段：這個階段銷售方比較被動，只有感興趣的客戶才會產生反饋，並且和銷售方產生互動。
銷售機會的產生階段：互動進展到一定程度後才會可以產生銷售。
經過每一步，我們都會暫時損失一些機會。所以我們在每個階段都會做激發的動作，這些動作都無論成功與否需要被記錄下來，以便對客戶進行持續的發酵。
有些公司的營銷數據分屬不同部門獨立運行，為了提高客戶的體驗、防止重複傳遞信息和加強市場銷售管理，必須將各個元件整合起來，營銷資料庫就是貫穿這個系統的紐帶。
系統內每一部分激發客戶需求時都會產生一些數據的運轉。
客戶初步了解產品階段，我們的目的是擴大產品的影響。我們要綜合考慮接觸客戶的頻率和範圍，避免狂轟亂炸浪費資源並確保信息足夠覆蓋。
銷售線索產生階段，我們要根據客戶在不同渠道的綜合反饋評價客戶的贏單和購買潛力，安排不同的銷售和市場資源進行跟蹤。
- 場景二：營銷業績儀錶板和資料庫的結合
這張儀錶板是上一張圖數據驅動營銷系統的業績體現，用於管理營銷部門的投入產出比。
發現客戶階段：我們可記錄的數據包括公司內部和外部接觸客戶的範圍和數據量，觀察它是否成功覆蓋預期目標，可以加上營銷費用數據。
客戶反饋階段：在這個階段，我們需要記錄所有低價值和高價值的互動。
低價值的客戶在當前階段不產生銷售，但後期他們可能會轉化。
我們可以通過分析一定時間內的高價值互動的比例來衡量營銷的投入產出比，這個比例關係著本次活動成功與否。
比如兩場同是一百人參加的在線網路會議，一場會議有30個人積極發言，參與討論，另一場有80人積极參与討論，那接下來繼續培育的設計和投資也會不一樣。
營銷資料庫的使用可以讓儀錶板持續不停地提供業績數據，除開文檔報告外，還能夠為今後的投入產出優化提供歷史標杆和預測。
IBM營銷資料庫的基本架構
IBM營銷資料庫的基本架構在市場營銷的關鍵步驟中執行客戶價值分析，幫助市場營銷部門提供端到端的市場營銷漏斗投入產出評估，展現營銷業績。
上圖是IBM營銷資料庫的主要內容，包括個人信息、公司信息、市場活動的互動信息和客戶交易信息四大部分，每一部分都包括了大量指標和數據，四部分之間互相關聯。
由於IBM的業務性質是B2B的，採購實體是公司而營銷對象是具體的人，所以市場的互動信息要和個人信息相關聯，客戶交易信息要和公司相關聯，公司和個人也關聯到一起。
有了關聯的結構，我們想了解某個人對應公司的購買情況或者是某個市場活動積累下來的贏單信息，公司的組織結構就都可以實現了。
- 個人信息
個人信息主要分基本信息和偏好信息兩部分。上半部分是可以從公司外部和公開渠道收集或購買的信息，下半部分是公司內部的數據。
在程序化購買實踐中，我們可以把外部數據和內部數據稱為第三方數據和第一方數據。
第一方數據：聯繫方式、所在部門和職位、是否點擊我們發送的郵件等。
第三方數據：IBM網站以外的線上活動偏好信息，比如在解決方案上的偏好，根據不同的偏好記錄採用市場營銷自動化系統推送相關的信息。
- 企業信息
企業信息主要分基本信息和企業動向信息，也可以通過外部和內部兩種渠道獲取。
第一方數據：該客戶和IBM的交易信息，比如歷史訂單、過去銷售機會的贏單和丟單的分析、銷售資源的分配等。
第三方數據：企業的銷售額和員工人數、企業性質、發展趨勢、公開的戰略方向、各種榜單和上市公司的研究報告等。
企業數據在歷史信息的基礎上，能夠對企業未來購買IBM產品的傾向性和銷售額進行預測。對未來潛力預測的方法有很多，不同業務模式或者不同公司，可以採用不同的分析方法。
在市場部和銷售部達成共識的基礎上，對企業的近期或者遠期購買潛力的預測，是公司制定下一步銷售和市場計劃的重要依據。
IBM每年春秋兩季都會根據營銷資料庫中的企業數據做下一個半年的企業計劃。
- 互動信息
互動信息是一個龐大的市場活動資料庫，整個市場部的運營數據都包含在其中。市場活動的數據分三類，事件表、行為表和反饋表。
事件錶針對每個市場活動，無論是線上還是線下活動都會涉及預算、負責人、內容、渠道形式還有覆蓋面等因素。
行為表和反饋表主要記錄具體事件中參與人的行為和反饋，以及和聯繫人相關的關鍵信息。參與人在事件中的行為記錄越詳細，未來根據其表現可供挖掘的價值越多，市場營銷自動化系統用來分配潛在的銷售機會的依據也會越準確。
- 產品銷售信息
這部分信息在不同公司有不同的管理方法，可利用的現成資料庫包括財務資料庫和CRM資料庫。和市場營銷資料庫結合的關鍵點是把訂單信息、維保信息，按照公司層面整合起來，並且和營銷資料庫中的企業進行正確連接。
如果想讓資料庫支撐數據驅動營銷系統，最關鍵的是不同層面的信息記錄和整合。比如聯繫人和公司信息結合、聯繫人和市場活動行為結合以及市場活動事件和銷售數據的結合。
只有做到四個維度都能橫向和縱向地進行匯總和評估，建立在數據基礎上的營銷決策才有可能實現。
IBM營銷資料庫的應用
- 應用1:市場營銷資料庫的整合信息綁定市場營銷自動化系統跟蹤客戶
我們採用市場營銷資料庫的整合信息綁定市場營銷自動化系統，制定銷售潛力評分模型和客戶檔案整理系統。通過挖掘客戶的互動行為，預測購買潛力。
將企業外部信息和市場互動整合，讓銷售人員可以快速全面地了解客戶，並根據不同分數制定培養計劃，提供最合適的跟蹤方案。
當最左邊客戶各種類型的市場反饋進入中心資料庫後，營銷自動化系統會根據一定的模型為這條反饋信息進行打分。打分的依據是前面收集的所有該聯繫人的歷史互動信息，包括他對IBM的興趣傾向、它所在企業的基本信息等。
這個評分模型會根據整體的客戶信息，把客戶分為高價值、高潛力、待培育、待驗證和低轉化五個等級。
低轉化和待驗證的客戶會進入我們通用的市場營銷自動化系統，讓這個客戶自我成長，比如讓他重回我們的網站，從外部被IBM的基本信息觸及到。
待培育的客戶會收到一些定製化的培育方案，提供給他感興趣的產品和服務信息。
高價值和高潛力的客戶會得到市場營銷人員更有效更直接的諮詢服務。客戶檔案的整理系統能全面地完善客戶畫像，使營銷人員在與客戶溝通之前就能快速對其有一個整體了解和判斷，提供更高質量更無縫的客戶服務。
- 應用2：市場營銷事件記錄和業績儀錶板相結合進行市場營銷投入產出的管理和預測
感興趣的客戶不一定全部選擇註冊參加線下會議，而註冊的客戶也不一定全都到場參加線下會議。一步步折損是我們市場活動漏斗中的典型特點。
我們打電話邀請客戶參加線下會議的執行分為多個步驟，每一步都有相應的轉化率和折損率。
第一步外呼名單的準確程度會影響我們的電話接通率，客戶接到電話後會有不同的反饋。
市場營銷資料庫會記錄下每一步行動的數據轉化量以及影響數據轉化量的各種因素。當這個數據積累到一定程度時，我們就會得到每一步轉化的經驗值。
不藉助資料庫，通過實際舉辦幾場會議能獲取同樣的經驗值么？
市場活動漏斗每一步轉化的經驗值有很多細分維度，包括準確率、接通率、到會率以及最後產生贏單的比例。
當你想看到這裡面不同的細分人群和細分市場時，僅依靠經驗和大腦的效果遠不如資料庫。我們對每個事件、每一類人群、每一類營銷手段都可以形成轉化漏斗。
- 轉化漏斗的作用：
我們在做一場新的市場活動時，可以根據以往的轉化率進行結果預測。
- 計劃階段：從下至上進行
計劃階段我們一般都會先確定營銷目標，根據期望的目標進行層層轉化運算獲知市場活動需要覆蓋的範圍。
- 執行階段：從上至下進行
我們從最開始的廣撒網接觸客戶到最後實現盈單，每一步轉化都要有相應的監督和管理。無論是活動的負責人還是領導層，都要參與轉化率的衡量和監督，每個部門在其中找到投入產出的優化空間。
在IBM龐大的數據驅動營銷環節中要利用數據決策的局部環節。在整個數據驅動營銷運轉過程中，每一步都可以找到相應的數據進行決策輔助。
我們使用結構化數據驅動營銷外，還可以整合非結構化數據，包括我們給客戶傳達的信息、我們投向市場的內容以及其他的社會輿論等等。只有將兩者融合在一起，才能使數據驅動營銷的系統運轉得更高效、更完善。
註：以上內容根據孫寧在數據俠實驗室的演講實錄整理。圖片來自其現場PPT，已經本人審閱。本文僅為作者觀點，不代表DT財經立場。
編輯 | 王旭晶
題圖 | 拍信
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數據俠門派
本文數據俠孫寧，現任IBM市場部大中華區數據分析部經理，負責整體績效營銷的商業數據分析和營銷資料庫管理。加入IBM之前在國家統計局工作。二十年的職業生涯都是和數據打交道。從做數據到看數據到用數據幫助業務增長，心得體會如滔滔江水，和大家共同分享。
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