AI-движки персонализации помогают B2B-маркетинговым командам показывать каждому посетителю или аккаунту контент, соответствующий их отрасли, размеру компании, этапу покупки или интересам, на веб-сайте, в электронной почте и в рекламе. В B2B персонализация работает скорее на уровне аккаунта, чем на индивидуальном уровне, поскольку решения принимают закупочные комитеты, а не отдельные покупатели. Руководство заключается в том, чтобы начать с нескольких высокоценных сегментов, протестировать каждое изменение на контрольной группе и расширяться только там, где это увеличивает воронку продаж (pipeline).
Движки персонализации объединяют данные о посетителе с правилами или машинным обучением, чтобы решить, что показать. Примеры в B2B включают такие инструменты, как Mutiny, Optimizely, Adobe Target, Dynamic Yield, HubSpot smart content и платформы на основе аккаунтов, такие как 6sense и Demandbase. Некоторые идентифицируют компании по IP-адресу, другие полагаются на данные CRM и известные контакты.
Что могут изменить движки персонализации в B2B?
- Заголовки веб-сайтов, тематические исследования и логотипы, отображаемые в зависимости от отрасли посетителя
- Призывы к действию (CTA) в зависимости от этапа покупки: демо для позднего этапа, руководство для раннего этапа
- Блоки контента в электронной почте на основе роли или интереса к продукту
- Рекламные креативы, адаптированные под списки целевых аккаунтов в LinkedIn и программных платформах
- Рекомендуемый контент на страницах ресурсов на основе прошлых прочтений
- Чат или подсказки в формах, настроенные для известных аккаунтов в активных сделках
На каких данных основывается B2B-персонализация?
Качество персонализации зависит от того, насколько хорошо вы можете идентифицировать посетителя. В B2B есть три основных источника, каждый из которых имеет свои ограничения.
Обратный IP и фирмография
Поставщики сопоставляют IP-адреса посетителей с компаниями и добавляют фирмографические данные, такие как отрасль и размер. Точность снизилась из-за удаленной работы и VPN, поэтому относитесь к этому как к вероятностному сигналу и проверяйте показатели совпадений на своем трафике.
CRM и автоматизация маркетинга
Известные контакты, которые кликают по электронной почте или входят в систему, могут быть сопоставлены с записями CRM, которые сообщают вам их аккаунт, этап сделки и приобретенные продукты. Это более точно, но охватывает меньше посетителей.
Поведение и намерение
Просмотренные страницы, загруженный контент и сигналы намерений от третьих лиц показывают, что исследует аккаунт. Поведение на вашем собственном сайте является самым надежным из них.
Какие варианты использования должны быть первыми?
Начните там, где аудитория ценна, а изменение простое. Отраслевые сообщения на главной странице для ваших двух или трех основных вертикалей — это обычный первый тест. Замена общего заголовка и логотипов клиентов на отраслевые — это быстро и легко измерить.
- Этап 1: отраслевой заголовок и доказательства на главной странице и странице цен
- Этап 2: призывы к действию на основе этапа для известных контактов
- Этап 3: опыт целевых аккаунтов, связанный с ABM-кампаниями
- Этап 4: рекомендации машинного обучения на страницах ресурсов и блога
Как правильно тестировать персонализацию?
Каждый персонализированный опыт должен работать против контрольной группы, которая видит версию по умолчанию. Без контроля невозможно сказать, помогло ли изменение.
Выберите метрику, более близкую к доходу, чем клики: запросы на демо, квалифицированное заполнение форм или создание возможностей для охваченных аккаунтов. Объемы B2B-трафика часто низки, поэтому тесты требуют нескольких недель, а небольшие различия могут никогда не достичь статистической значимости. В этом случае ищите большие эффекты и используйте сравнения воронки продаж на уровне аккаунта за квартал.
Каковы риски?
- Неправильная идентификация: показ тематического исследования банка розничному продавцу выглядит небрежно
- Жуткость: приветствие посетителя по названию компании до того, как он им поделился, может показаться навязчивым
- Контентный долг: каждый сегмент нуждается в своем собственном тексте, изображениях и доказательствах, которые необходимо поддерживать
- Конфиденциальность: отслеживание на основе IP и данные о намерениях требуют раскрытия информации и законного основания в соответствии с GDPR и KVKK
- Шум измерения: слишком много сегментов со слишком малым трафиком не дают четких результатов
Полезное правило — персонализировать релевантность, а не идентичность. Показ примеров производства кому-то из производственной фирмы кажется полезным. Отображение названия их компании в заголовке часто — нет.
Как Alien Road применяет AI-движки персонализации
В типичном проекте мы начинаем с анализа того, какие отрасли и размеры компаний приносят наибольшую воронку продаж, и проверки того, какая часть трафика веб-сайта может быть идентифицирована по IP или совпадению CRM. Это говорит нам, реалистична ли персонализация и достаточно ли велики сегменты для тестирования.
Настройка включает выбор инструмента, который подходит для стека клиента, написание заголовков, доказательств и призывов к действию для конкретных сегментов, а также настройку контрольных групп. Мы подключаем события к аналитике и CRM, чтобы охваченные аккаунты можно было отслеживать до возможностей. Отчетность сравнивает персонализированный и контрольный опыт по конверсии и воронке продаж, перечисляет сегменты, которые не сдвинулись с места, и рекомендует, где расширяться или остановиться.
Сколько контента требует персонализация?
Больше, чем ожидает большинство команд. Каждый сегмент нуждается в соответствующем тематическом исследовании, нескольких логотипах клиентов, заголовке и часто коротком подтверждающем абзаце. Три отрасли на пяти ключевых страницах означают пятнадцать вариантов, которые нужно написать, утвердить и поддерживать в актуальном состоянии.
Инструменты генеративного AI могут быстро создавать варианты, но доказательства должны быть реальными. Персонализированная страница, которая заявляет об экспертизе в отрасли без единого названного клиента из нее, приносит больше вреда, чем общая страница.
Какие инструменты подходят каким командам?
Выбор инструмента зависит больше от вашего стека и трафика, чем от списков функций. Команды, уже использующие HubSpot, могут начать с умного контента и списков без дополнительных затрат на платформу. Команды, выполняющие крупные программы на основе аккаунтов, часто смотрят на 6sense или Demandbase для идентификации и оркестрации. Платформы веб-экспериментов, такие как Optimizely или Adobe Target, подходят командам с разработчиками и высоким трафиком.
Независимо от инструмента, проверьте три вещи в пробной версии: коэффициент совпадения идентификации на вашем реальном трафике, насколько легко маркетологи могут редактировать варианты без кода и можно ли экспортировать результаты в вашу CRM для анализа воронки продаж.
Короткого пилотного проекта на двух сегментах обычно достаточно, чтобы увидеть, подходит ли инструмент, прежде чем заключать годовой контракт.
Спланируйте объем работы с контентом перед выбором инструмента, потому что инструмент редко является узким местом.
С чего начать на этой неделе
Выгрузите закрытые-выигранные сделки за прошлый год из CRM и сгруппируйте их по отраслям. Выберите две лучшие отрасли, затем проверьте свою аналитику или пробную версию обратного IP, чтобы увидеть, сколько посетителей сайта из этих отраслей вы можете идентифицировать. Если цифры разумны, напишите альтернативный заголовок главной страницы и раздел доказательств для каждой отрасли и запланируйте контролируемый тест.
Продолжайте читать: ИИ-оптимизация · ИИ-оптимизация