AI kişiselleştirme motorları, B2B pazarlama ekiplerinin web sitesinde, e-postada ve reklamlarda her bir ziyaretçiye veya hesaba sektörlerine, şirket büyüklüklerine, satın alma aşamalarına veya ilgi alanlarına uygun içerik göstermelerine yardımcı olur. B2B’de kişiselleştirme, kararları tekil alıcılardan ziyade satın alma komiteleri verdiği için bireysel düzeyden çok hesap düzeyinde çalışır. Kılavuz, birkaç yüksek değerli segmentle başlamayı, her değişikliği bir kontrol grubuyla test etmeyi ve yalnızca pipeline’ı artırdığı yerlerde genişletmeyi önerir.
Kişiselleştirme motorları, ziyaretçi hakkındaki verileri kurallar veya makine öğrenimi ile birleştirerek neyin gösterileceğine karar verir. B2B örnekleri arasında Mutiny, Optimizely, Adobe Target, Dynamic Yield, HubSpot smart content ve 6sense ve Demandbase gibi hesap tabanlı platformlar bulunur. Bazıları şirketleri IP adresine göre tanımlarken, diğerleri CRM verilerine ve bilinen kişilere güvenir.
Kişiselleştirme motorları B2B’de neleri değiştirebilir?
- Ziyaretçi sektörüne göre gösterilen web sitesi başlıkları, vaka çalışmaları ve logolar
- Satın alma aşamasına göre harekete geçirici mesajlar (CTA): geç aşama için demo, erken aşama için rehber
- Role veya ürün ilgisine dayalı e-posta içerik blokları
- LinkedIn ve programatik platformlardaki hedef hesap listelerine göre uyarlanmış reklam kreatifleri
- Geçmiş okumalara dayalı kaynak sayfalarındaki önerilen içerik
- Aktif anlaşmalardaki bilinen hesaplar için ayarlanmış sohbet veya form istemleri
B2B kişiselleştirmesi hangi verilere dayanır?
Kişiselleştirmenin kalitesi, ziyaretçiyi ne kadar iyi tanımlayabildiğinize bağlıdır. B2B’nin her birinin kendi sınırları olan üç ana kaynağı vardır.
Ters IP ve firmografi
Satıcılar, ziyaretçi IP adreslerini şirketlerle eşleştirir ve sektör ve büyüklük gibi firmografik veriler ekler. Doğruluk, uzaktan çalışma ve VPN’lerle düştü, bu yüzden bunu olasılıksal bir sinyal olarak kabul edin ve kendi trafiğinizde eşleşme oranlarını test edin.
CRM ve pazarlama otomasyonu
Bir e-postaya tıklayan veya giriş yapan bilinen kişiler, hesaplarını, anlaşma aşamalarını ve sahip oldukları ürünleri size bildiren CRM kayıtlarıyla eşleştirilebilir. Bu daha doğrudur ancak daha az ziyaretçiyi kapsar.
Davranış ve niyet
Görüntülenen sayfalar, indirilen içerik ve üçüncü taraf niyet sinyalleri, bir hesabın neyi araştırdığını gösterir. Kendi sitenizdeki davranış bunların en güveniliridir.
Hangi kullanım durumları önce gelmelidir?
Hedef kitlenin değerli olduğu ve değişikliğin basit olduğu yerden başlayın. En iyi iki veya üç dikeyiniz için sektöre özel ana sayfa mesajlaşması yaygın bir ilk testtir. Genel bir başlığı ve müşteri logolarını sektöre uygun olanlarla değiştirmek hızlıdır ve ölçülmesi kolaydır.
- Aşama 1: ana sayfada ve fiyatlandırma sayfasında sektör başlığı ve kanıt noktaları
- Aşama 2: bilinen kişiler için aşama tabanlı harekete geçirici mesajlar
- Aşama 3: ABM kampanyalarına bağlı hedef hesap deneyimleri
- Aşama 4: kaynak ve blog sayfalarında makine öğrenimi önerileri
Kişiselleştirmeyi nasıl düzgün bir şekilde test edersiniz?
Her kişiselleştirilmiş deneyim, varsayılan sürümü gören bir kontrol grubuna karşı çalışmalıdır. Bir kontrol olmadan, değişikliğin yardımcı olup olmadığını söylemek imkansızdır.
Tıklamalardan ziyade gelire daha yakın bir metrik seçin: demo talepleri, nitelikli form doldurmaları veya maruz kalan hesaplar için fırsat yaratma. B2B trafik hacimleri genellikle düşüktür, bu nedenle testler birkaç hafta sürer ve küçük farklılıklar asla istatistiksel güvene ulaşmayabilir. Bu durumda, büyük etkiler arayın ve bir çeyrek boyunca hesap düzeyinde pipeline karşılaştırmaları kullanın.
Riskler nelerdir?
- Yanlış tanımlama: bir bankanın vaka çalışmasını bir perakendeciye göstermek dikkatsizce görünür
- Ürperticilik: bir ziyaretçiyi paylaşmadan önce şirket adıyla selamlamak müdahaleci hissettirebilir
- İçerik borcu: her segmentin kendi kopyasına, görsellerine ve kanıtına ihtiyacı vardır, bunların bakımı yapılmalıdır
- Gizlilik: IP tabanlı izleme ve niyet verileri, GDPR ve KVKK kapsamında açıklama ve yasal dayanak gerektirir
- Ölçüm gürültüsü: çok az trafiğe sahip çok fazla segment hiçbir net sonuç üretmez
Faydalı bir kural, kimliği değil, alaka düzeyini kişiselleştirmektir. Üretim firmasından birine üretim örnekleri göstermek yardımcı hissettirir. Başlıkta şirket adını göstermek genellikle hissettirmez.
Alien Road AI kişiselleştirme motorlarını nasıl uygular
Tipik bir çalışmada, hangi sektörlerin ve şirket büyüklüklerinin en çok pipeline ürettiğini analiz ederek ve web sitesi trafiğinin ne kadarının IP veya CRM eşleşmesi ile tanımlanabileceğini kontrol ederek başlarız. Bu bize kişiselleştirmenin gerçekçi olup olmadığını ve hangi segmentlerin test etmek için yeterince büyük olduğunu söyler.
Kurulum, müşterinin yığınına uygun bir araç seçmeyi, segmente özel başlıklar, kanıt noktaları ve harekete geçirici mesajlar yazmayı ve kontrol gruplarını yapılandırmayı içerir. Olayları analitiğe ve CRM’e bağlıyoruz, böylece maruz kalan hesaplar fırsatlara kadar izlenebilir. Raporlama, kişiselleştirilmiş ve kontrol deneyimlerini dönüşüm ve pipeline açısından karşılaştırır, hareket etmeyen segmentleri listeler ve nerede genişletileceğini veya durdurulacağını önerir.
Kişiselleştirme ne kadar içerik gerektirir?
Çoğu ekibin beklediğinden daha fazla. Her segmentin ilgili bir vaka çalışmasına, birkaç müşteri logosuna, bir başlığa ve genellikle kısa bir destekleyici paragrafa ihtiyacı vardır. Beş ana sayfada üç sektör, yazılması, onaylanması ve güncel tutulması gereken on beş varyasyon anlamına gelir.
Üretken AI araçları varyasyonları hızlı bir şekilde taslak haline getirebilir, ancak kanıt noktaları gerçek olmalıdır. Bir sektörde uzmanlık iddia eden ancak o sektörden tek bir adlandırılmış müşterisi olmayan kişiselleştirilmiş bir sayfa, genel bir sayfadan daha fazla zarar verir.
Hangi araçlar hangi ekiplere uygundur?
Araç seçimi, özellik listelerinden çok yığınınıza ve trafiğinize bağlıdır. Halihazırda HubSpot’ta olan ekipler, ek platform maliyeti olmadan akıllı içerik ve listelerle başlayabilir. Büyük hesap tabanlı programlar yürüten ekipler, tanımlama ve orkestrasyon için genellikle 6sense veya Demandbase’e bakar. Optimizely veya Adobe Target gibi web deney platformları, geliştiricileri ve yüksek trafiği olan ekiplere uygundur.
Araç ne olursa olsun, bir denemede üç şeyi kontrol edin: gerçek trafiğinizde tanımlama eşleşme oranı, pazarlamacıların kod olmadan varyasyonları ne kadar kolay düzenleyebildiği ve sonuçların pipeline analizi için CRM’inize aktarılıp aktarılamayacağı.
İki segmentte kısa bir pilot çalışma, yıllık bir sözleşme yapmadan önce aracın uygun olup olmadığını görmek için genellikle yeterlidir.
Bir araç seçmeden önce içerik iş yükünü planlayın, çünkü araç nadiren darboğazdır.
Bu hafta nereden başlamalı
Geçen yılın kapatılan-kazanılan anlaşmalarını CRM’den çekin ve bunları sektöre göre gruplandırın. En iyi iki sektörü seçin, ardından o sektörlerden kaç site ziyaretçisini tanımlayabileceğinizi görmek için analitiğinizi veya bir ters IP denemesini kontrol edin. Rakamlar makulse, her sektör için bir alternatif ana sayfa başlığı ve kanıt bölümü yazın ve kontrollü bir test planlayın.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu