Negócios B2B são focados no comprador. Eles sabem quem são seus compradores, quais são suas dores e como eles decidem pela compra. Esses tipos de insights são possíveis, em parte, em função dos dados. Em 2018, as empresas B2B continuarão a contar com dados e pesquisas profundas para melhor compreender e engajar seus clientes atuais e potenciais.
Para tanto, a consultoria eMarketer, listou três pontos fundamentais que todo marketing B2B precisa saber.
As empresas B2B têm acesso a dados de clientes e prospects de múltiplas fontes para garantir o sucesso das iniciativas de marketing e vendas.Pesquisa realizada em setembro de 2017 pela Informa Engage descobriu que 84% das companhias dos EUA usam dados de ferramentas de gerenciamento de relacionamento com clientes (CRM) e respostas de pesquisas para balizar as ações do marketing.
Outras fontes de dados populares citadas pelos entrevistados incluíram registros de sites e registros de transações (76%), análise de web/tráfego do site (71%) e leads on-line qualificados (49%).
Embora as fontes de dados sejam variadas, os negócios B2B geralmente se concentram em dois tipos diferentes de dados. O primeiro são os dados descritivos, categoria que inclui informações demográficas sobre um comprador individual e a empresa para a qual o comprador trabalha. Isso abrange aspectos básicos como nomes, cargos e detalhes de contato. Mas também pode adicionar contexto como organogramas da empresa, relatórios de desempenho ou mesmo orçamentos.
O segundo tipo de dados são dados comportamentais, o que acrescenta uma visão adicional sobre as interações do comprador com os pontos de contato de marketing e vendas na web. Esse tipo de dados diz coisas como quais partes de conteúdo foram baixadas, quais páginas foram clicadas e quais os e-mails abertos.
Claro, todos os dados são inúteis se não forem devidamente gerenciados e, em seguida, analisados para obter informações úteis que as empresas podem usar. Em julho de 2017, pesquisa da Bluewolf descobriu que mais de metade dos profissionais de vendas dos EUA investiu em análises preditivas que aplicam modelos estatísticos e técnicas de previsão para seus dados por meio de aprendizagem de máquinas ou inteligência artificial (AI, na sigla em inglês).
Outros tipos populares de análise incluem descritivo, que agrega e mina dados para fornecer um resumo de dados históricos, e descoberta, um método que busca por dados para padrões para revelar associações anteriormente pouco claras. Outras implementações menos comuns de análise de dados são diagnósticas, prescritivas e contextuais.À medida que a inteligência artificial e o aprendizado de máquinas crescem, companhias se inclinam mais fortemente para estratégias de marketing preditivas.
Provavelmente não será uma surpresa que quase nove em dez profissionais de marketing e vendas em todo o mundo disseram que a implementação de uma estratégia de marketing orientada a dados é complicada, de acordo com pesquisas de setembro de 2017 da Synthio.
Os motivos dessa complexidade dependem das circunstâncias únicas de cada empresa B2B. Uma pesquisa de profissionais de marketing e vendas B2B norte-americanos do Demand Gen Report (DGR) descobriu que 83% disseram que ter dados antigos ou desatualizados foi um grande desafio para manter a qualidade dos dados no banco de dados de contatos. Além disso, 71% disseram que eles simplesmente não têm tempo ou recursos para implementar um processo efetivo. Finalmente, dois em três responderam que não dispunham de dados suficientes sobre clientes atuais.
A experiência é outro grande obstáculo para o sucesso do marketing orientado a dados, de acordo com pesquisa de outubro de 2017 da Adweek Brandshare e Dun & Bradstreet. Quatro em dez talentos de marketing dos EUA disseram ter falta de conhecimento de dados. Outros obstáculos incluíam contar com fontes confiáveis de dados de terceiros, precisão e integração de plataformas técnicas.
Em 2018, companhias B2B precisarão aprimorar seus conhecimentos de dados para continuar a entender o público. Isso significa obter dados de qualidade de múltiplas fontes, construindo a infraestrutura adequada para hospedar e gerenciar todos os dados e, finalmente, dar sentido a isso usando análise e ciência de dados.
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