알아야 할 데이터 기반 판매 제품의 가장 과소평가된 최신 트렌드

B2B 판매는 데이터 및 분석 기술의 출현으로 패러다임 전환을 목격하고 있습니다. 이는 직관에 기반한 행동에서 측정된 결과를 위한 데이터 기반 방법으로 판매 프로세스를 진화시켜 더 나은 고객 확보로 이어졌습니다. 판매 주기를 단축하고 B2B 기업 의 매출 성장을 높일 수 있는 기반을 마련한 변화입니다.

업계 관찰자에 따르면 데이터 기반 접근 방식을 선택한 기업의 95%는 리드 생성에만 해당하지만 거래 성사율이 눈에 띄게 증가했습니다. 데이터 기반 영업 접근 방식은 마케팅과 영업을 통합하여 공통적이고 잘 정의된 비즈니스 결과를 달성합니다.

잠재 고객의 행동, 구매 패턴 및 다양한 비즈니스 기능에 의한 주요 관심사를 기반으로 일정 기간 동안 수집된 데이터는 고객 경험을 변화시킬 수 있습니다.

영업 및 마케팅이 더욱 역동적으로 변하는 시나리오에서는 영업 인텔리전스 데이터 가 가장 중요해졌습니다. 여기에는 의사 결정권자, 조직 보고 구조, 재무, 예산, 전년 대비 성장, 회사 이니셔티브, 인력 이동, 설치된 기술("기술 스택") 및 예측 기능에 대한 데이터가 모두 거의 실시간으로 포함됩니다.

그러나 원하는 비즈니스 결과를 생성하는 데 데이터가 얼마나 좋은가요? 다음은 B2B 데이터의 품질을 평가하는 데 도움이 되는 몇 가지 관련 질문입니다.

귀하의 비즈니스는 적격한 리드를 생성하고 있습니까?

리드의 품질은 조직도에서 잠재 고객의 위치에 따라 결정됩니다. 배치에 대한 지식은 리드가 불명확한 경우에도 추가 판매 기회를 제공합니다. 또한 리드를 풍부하게 하고 영업 팀이 대상 조직 전반에 걸쳐 관계를 구축하는 데 도움이 됩니다.

조직에는 올바른 잠재 고객을 찾는 데 전념하는 전체 팀이 있습니다. 콘텐츠 마케팅, SEO, 광고, 이메일 캠페인, 이벤트 및 목록 작성 연습은 양질의 리드를 빠르게 획득하고 다른 리드 생성 노력을 촉진하는 많은 방법 중 하나입니다.

데이터가 필수 품질 매개변수를 충족합니까?

데이터는 영업 인텔리전스의 필수적인 부분입니다. 수준 이하의 데이터는 ROI 수치를 왜곡하고, ​​메시지를 잘못 정렬하고, 영업 사원이 잘못된 잠재 고객을 부르게 만들 수 있습니다. 데이터의 30%는 사용되지 않거나 비효율적인 데이터를 차지하므로 이러한 현상을 방지해야 합니다.

다음은 영업 및 마케팅 성과를 개선하기 위해 데이터 분석을 구현할 때 찾아야 하는 몇 가지 주요 데이터 품질입니다.

• 완전성: 기록이 가능한 한 완전합니까?
• 고유성: 중복 레코드 없음
• 적시성: 데이터가 거의 실시간입니까?
• 유효성: 데이터가 일반적인 구문을 따르나요?
• 정확성: 정보가 정확합니까?
• 일관성: 유사한 레코드에서 데이터 구문이 동일합니까?

데이터가 이상적인 고객 페르소나를 정의합니까?

이상적인 고객 페르소나는 판매 및 수익 관문의 핵심입니다. 그것은 인식된 의견이 아니라 데이터에서 비롯되어야 합니다. 데이터에 기반한 고객 페르소나는 날카로운 전략의 기초가 됩니다.

영업 인텔리전스를 활용하면 올바른 페르소나를 식별하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 데이터 기반 ICP에 맞춰 집중된 고객 확보 전략을 개발하는 데 도움이 됩니다.

기술 스택을 사용하여 전환율을 높이십니까?

기술 스택은 회사가 판매 전환을 개선하는 데 사용할 수 있는 가장 가치 있는 정보입니다.

의도 데이터가 있는 기술 스택은 영업 사원이 적시에 잠재 고객에게 다가갈 수 있도록 도와줍니다. 의도 데이터는 검색 및 다운로드와 같은 잠재 고객의 웹 활동에 대한 거의 실시간 데이터입니다. 인공 지능(AI) 및 기계 학습 알고리즘과 통합된 인텐트 데이터는 과거 데이터를 분석하여 더 나은 컨텍스트와 훨씬 더 정확한 예측을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 기반 판매의 최신 동향

• 영업 및 마케팅 팀은 이전보다 더 많은 데이터를 사용할 수 있습니다.
• 잠재 고객과의 개인화된 참여로 ROI를 높이면 더 공감이 가는 마케팅으로 이어집니다.
• 데이터 전문가는 계획 및 타겟팅을 위해 인구통계학적 데이터를 넘어섰습니다.
• 인공 지능(AI)이 앞장서면서 데이터 전문가들은 AI 기능의 적용을 확대하기 위해 고품질의 과거 데이터를 개발하는 과정에 있습니다.

최근 개발에 따르면 스스로를 데이터 중심으로 생각하는 회사와 영업 팀이 훨씬 더 나은 ROI와 생산성을 달성하고 있음이 입증되었습니다. 데이터 기반 영업 전략을 수립하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

• 효과적인 메시징
• 중점 조치
• 파이프라인 가시성 향상
• 더 높은 유입경로 전환율
• 더 빠른 수익 창출

기업에는 소중한 데이터가 있습니다. 그러나 보안을 유지하거나 정기적으로 업데이트했을 수 있습니다. 점점 더 많은 기업이 접근이 용이하고 안전한 클라우드 기반 데이터 스토리지 시스템으로 이동하고 있습니다.

B2B 공간은 디지털 데이터로 급성장하고 있습니다. 마케팅 및 영업 팀이 정확한 데이터를 갖추고 영업 깔때기를 통해 분석한 후에는 영업 팀이 이를 사용하는 방법을 알아야 합니다.

데이터 기반 마케팅 은 영업 팀이 더 나은 결정을 내리고 적절한 지표를 설정하는 데 도움이 됩니다. 데이터에서 실행 가능한 모든 인사이트를 얻을 때까지 그리고 데이터는 가치가 없습니다. 전략적 데이터 기반 마케팅 기술을 갖추고 있다면 판매 파이프라인을 빠르게 높일 수 있습니다. 마케팅 및 영업 프로세스를 단순화하고 자동화해야 합니다.

검증된 리드에 집중

소수의 양질의 리드가 적격하지 않은 리드의 광범위한 목록보다 훨씬 더 효과적입니다. CXO 연락처는 여러 개별 계약자보다 낫습니다.

데이터 기반 타겟 마케팅을 통해 장기적으로 인기 있는 잠재 고객이 될 가능성이 더 큰 잠재 고객에게 올바른 메시지를 전달할 수 있습니다.

빠른 거래 종료를 위한 후속 조치

리드를 포착하고 모든 정보를 얻은 후에는 후속 조치를 취하여 핫하고 활성 상태를 유지해야 합니다. 리드에 대한 후속 조치가 빠를수록 판매 유입경로에 더 빨리 들어가고 유망한 잠재 고객이 될 수 있습니다.

데이터 기반 마케팅은 표적화된 후속 이메일을 보내는 데 도움이 됩니다. 가능한 최선의 방법으로 리드를 끌 수 있는 강력한 클릭 유도문안으로 타겟 랜딩 페이지로 유도하십시오. 이렇게 하면 오픈율, 클릭률이 크게 개선되고 판매 주기도 빨라집니다.

리드를 육성하여 비즈니스 혁신

리드를 유휴 상태로 두어서는 안 됩니다. 그들은 비활성 상태가 되고 차가워지며 마침내 휴면 상태가 됩니다. 따라서 리드 육성 프로세스를 거치고 모니터링하여 구매에 얼마나 근접했는지 확인해야 합니다.

마케팅 자동화 소프트웨어는 영업 프로세스의 어느 부분에서 잠재 고객과 잠재 고객이 영업 토론을 할 준비가 되었는지에 대한 좋은 아이디어를 제공하므로 이와 관련하여 매우 유용할 수 있습니다.

데이터 기반 마케팅을 통해 이러한 정보 등을 얻을 수 있습니다. 잠재 고객이나 고객의 행동 패턴, 구매 전략 및 기타 움직임을 매우 명확하게 연구할 수 있습니다.

판매 데이터 분석

오늘날의 경쟁이 치열한 시장에서 영업 팀은 직감, 직감, 단순한 예측 또는 추측에 근거하여 기능을 수행하거나 결정을 내릴 수 없습니다. 따라서 영업팀은 데이터만이 제공할 수 있는 분석이 필요합니다.

데이터 기반 접근 방식의 진정한 이점은 판매 유입 경로에 대한 통찰력입니다. 영업 퍼널 은 어떤 잠재 고객이나 고객에게 연락할지, 언제, 어떻게 연락할지 결정하기 위해 최고의 소스를 제공합니다. 또한 도달하는 데 사용할 채널, 얻을 수 있는 수익, 리드 예측: 전환 비율에 대한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

결론

마지막으로, 데이터 기반 접근 방식은 영업 팀이 더 나은 리드를 검증하여 더 나은 고객 경험을 보장하고 마감 후 더 높은 고객 유지를 보장하는 데 도움이 됩니다.