Convertlab 高鹏:从线索驱动的营销(LBM)到基于客户的营销(ABM)

2020年8月11日 上午10:49 作者:admin 阅读(741)

 

营销人员认识到未来的客户是一个整体而不是一个单独的线索,ABM给营销人员提供了一个高效的方法论和战略思考,因此基于客户的营销(Account Based Marketing,以下简称ABM)已经被营销人员广泛关注。

今天我们之所以梳理ABM策略的逻辑,一方面,ABM对本身在做复杂销售的SaaS企业来讲是非常适用的。而且对ABM的深入思考会有很多值得借鉴和启发。第二方面,Convertlab也在今年启动了一个内部的培育项目,希望能够在ABM领域里面做一些探索和尝试,并在之后会有新产品产出。

 

什么是LBM与ABM?

 

首先第一点,当我们讲到“Account Based Marketing”是和所谓的LBM(Lead Based Marketing线索驱动的营销,以下简称LBM)相对应的。而事实上,在更早之前,也有称之为叫“List Based Marketing”的方式,那个时候的LBM其实就是直接去买数据库,买名单,根据名单来做相应的营销。现在的LBM,“marketing”在这里面主要的任务就是要生成leads,这种获取方式可能通过inbound的手段或者outbound手段,也可能通过活动、通过渠道产生各种各样的leadsgen。 通过自动化或者电销的方式,会有一种线索培育的过程。不过国内绝大部分的B2B类型的企业,可能还停留在人工培育阶段。

 

 

Convertlab加强TO B方面的能力,并不想在LBM上面花太多精力,我们想直接尝试ABM的手段来做个新的过渡。
“Acount Based Marketing”也不是一个新生事物,但实践过程会产生大客户部门和中小企业部门的执行差距。从执行的角度,市场部底下中小企业客户部门的商业资源,都是要被大客户部门收割。这种收割如果不是半年内没发生,一年后也会被大客户部门收割一轮。“收割”的意思是中小企业客户部门培育出来的有潜力的大客户往往就会被大客户部门转走。收割之后,大客户部门会对这些大客户做额外的分层,比如说把它分成战略客户或者大客户,大客户经理在这些这里面直接命名掉匿名客户。 

 

所谓ABM的客户选择,以战略客户为例,ABM对“客户”选择的标准一定要很精准,尤其是对于体量比较小的这种创业公司来讲,客户的选择只有一两个。但哪怕是对于大一点的公司,战略客户数量也不应该超过10个。

这些战略客户定义的标准不一定是供应商的身份,甚至需要达到合作伙伴的程度,才能称之为战略客户。而且战略客户的确定一定也会牵扯到相应的公司计划。 这个计划极有可能是整个团队,甚至是通过管理层、客户经理、市场部门一起来制定的。战略客户的衡量标准不仅仅是单纯以营收来衡量,更重要的衡量标准应该是公司是否因此获得了新的能力,或者这些战略客户在市场上能否带来外部正效应等等各种各样的标准。关于战略客户衡量标准的争论,也是ABM起初被关注的原因之一。

 

数据的获得以及数据的运用

如何影响人的行为——《无理之战》

 

在讲ABM的前世今生之前,先提一个有点另类的案例。2015年到2017年,有好几起国际政治上的黑天鹅事件,比如说意大利的修宪公投、英国的脱欧,也包括美国特朗普当选。之后上映了一部电影叫《脱欧:无理之战》,故事讲的是运用高科技大数据的手段是怎么影响政治事件的发展和结果。

故事里面提到了两家公司——剑桥分析和聚合智慧。剑桥分析这家公司曾直接导致Facebook被起诉,剑桥分析公司通过偷扒Facebook上的数据,联合专门做沟通策略的公司——“聚合智慧”来做政治事件的营销。

 

 

电影里面的主角试图证明政治家搞政治营销不行,他把“脱欧不脱欧”做成一个大规模大数据营销的社会实验。

基于今天的社交媒体可以大规模地收集人们的行为的背景下,通过各种渠道,诸如你想不想离婚?你晚上不回家在想啥?你的政治倾向究竟是什么?你究竟是个激进派,还是一个保守派?这些问题都可以通过分析人们在网络上的行为来推定。把数据归总到一块,再做细分,通过广告技术做精准的定位,定位到最微小的群体,甚至是个体。

通过定向的,极其个性化的,而且带有强烈偏见的内容去引导相应的群体或者个体去做政治投票,最后影响政治的走向。而正是这样的操作主角带动了300万人去现场投票,这种大数据分析的营销手段,某种程度上起到了影响事态发展的决定性的因素。

当然影片是一个非常极端的案例,告诉人们新营销技术如何大规模操纵人群的认知和行为。

现有的新的营销工具和方法也有新的特点。第一,大规模地覆盖沟通;第二,采取各种各样诱导性质的调研,来进行数据的收集。比如:在电影中利用5000万欧元大奖作为填写调研报告的诱导,通过调研报告获得人们详细的个人信息。调研信息的内容包括失业与否?对现有的政策什么想法等等。诱使所有的人主动提供信息,而这些信息通过第三方或者第二方是很难拿到的。这种诱导性质的调研,在信息化的今天做起来是非常方便的。

这种新的营销方式的特征就是人群细分,对微小甚至是个体目标精准定位,定位之后寻找痛点,最后戳痛点,提供个性化内容。内容落地的方式有很多种,App、小程序、新媒体以及一些传统的web2.0(如论坛)的手段。这些手段都很容易完成传播,并达到效果。

影片也阐述了对这种大数据营销的担忧,一方面个体可以通过这些手段诱导群体的认知,另外一方面群体还会深刻地互相影响,反过头来影响个体的行为,最后的结果就是导致了一系列反智的认知,甚至包括社会的割裂……影片检讨互联网真的带动了社会进步吗?结果看起来是先天不足的,没有免疫能力。

不过从另外一个面来说,这种新的营销手段,如果真的把它用到沟通和发展上面,用技术重新赋能,它的力量是非常强大的。单纯从营销角度,互联网大规模程序化、自动化和智能化,会大大提高B2B营销人员的效率。这件事情并不是遥不可及,这些功能手段已经在北美有了大概2~3年的实践。北美这类ABM公司在2017年前后就已经出现,到目前为止不能说特别成熟,但是发展得一发不可收拾。在北美的 B2B的行业里面,“Acount Based Marketing”已经被描述成为一种标准的企业能力

 

2017-2018年ABM的实践

 

 

ABM具体是怎么实践的?第一步我们要找到最合适的客户,针对大量的客户进行分层,重要的战略客户可能只有两家,大客户可能50家,剩下来就是命名客户。第一步客户的分层就出来了。

第二步扩大搜寻行为。我们要找到客户里边的联系人,要尽一切手段去扩大跟客户的接触面,认识体系中更多的人。尤其是要能够认识到体系中的关键决策人。如果做大客户销售,这种搜寻的行为和传统的销售操作差不了太多。接下来需要考虑到的事情就是如何用技术来高效地做这件事情,或者说用技术怎么把事情做得更好。所以第二步就是所谓的扩大。

第三步交互。原本如果说做交互 ,技术手段往往就是单纯地做outbound。更传统一点就是做拜访,但这些手段相对来讲还是比较单一。今天的营销,真正的目的是什么?就是占领客户的时间,占用客户的心智。

另外销售人员也未必会轻易接触到合适的决策人,所以怎么可以把各种各样的交互形式都用起来,增加和客户的接触面,是ABM需要考虑的问题。做ABM要控制好营销内容的调性,或者控制好公司在这些关键决策人面前的形象。这些因素考虑起来,关键点就是内容的个性化。所以在交互层面,怎么大规模地提供个性化的内容,广泛地进行覆盖,在整个交互过程中可以把内容组织好,协调好,是交互的关键。

第四步如何获取客户。能不能让这些战略性的客户反过头来在内部帮忙做推荐。发自内心的或者心甘情愿地成为支持者,甚至主动对内对外推荐?如果是,这就是ABM获取客户过程中最成功的实践。

最后是如何衡量效果,ABM不仅仅是单纯衡量客户的合同价值,而是衡量客户整体的价值,甚至包括在销售手段上面能节省下来的费用和精力。包括客户体验也会是衡量的一部分。所以总的来讲,ABM首先是一个整体的战略,也是一个长期的战略。

 

ABM在北美B2B企业内的实践情况

 

大规模应用ABM,没有工具是很低效的。有很多过程如果不做程序化,靠手工来做,完成代价很大。如果纯用手工来做,针对单个战略型的客户,可行性还稍微高一点。

 

 

在北美的整体情况,ABM的方式基本上属于迅速得到普遍接受,早期的实践,大家都认同这是一个正确的道路。对于能够解决稍微复杂一点的销售流程的解决方案,肯定是将来的方向。ABM的实践还只是刚刚出现,包括工具厂商。差不多从18年之后,才慢慢地开始出现了一些具备完整能力或者相对完整能力的厂商。今天不能说有完整地具有ABM能力的企业,绝大部分还只是相对来讲具备了能力,所以ABM还处于在发展的早期。

 

企业实施ABM的收益

 

ABM概念的提出者——ITSMA做了ABM的收益调研,从调研的结果可以看出一些现阶段的ABM收益的情况

第一,ABM落地产生收益的增长需要时间。已经应用两年内的ABM,调研显示带来显著价值的比例只有23%,但是如果已经落地并实践了两年以上的ABM,“有显著价值”的企业比例就上升到55%。所以给我们的启示,ABM的运用是一个非常长期的实践过程,不能说短期就可以看到ABM带来的爆发 ,让效果显现需要长时间的投入。

 

 

第二,ABM收益的体现。它首先表现出销售和市场的收益体现是协同起来的。之所以会这样体现,也不难理解。过去营销带来了哪些收益经常会被质疑,也就是说营销的收益很难被量化。市场部门花的钱究竟在做什么?这些事情究竟给销售带来多大的帮助?从这个逻辑来看,ABM的重点不是做demand gen或者生成leads。ABM本身就是在辅助销售,企业中销售和市场的功劳被绑定在一起。

这也是为什么北美市场部门这么多人这么积极地落地ABM的原因之一。调研的结果里有一个很有意思的情况,overall的life time value提高,客户的up sale /cross sale就会变动。如果你产品有矩阵,用到ABM做交叉营销或者做客户成功,会更轻松。从调研的结果来讲sales market的ROI是不清晰的,没有说sales market的 ROI会引发更多的leads。

 

LBM和ABM的异同

 

如果我们真的把LBM和ABM做比较 ,LBM相对来讲,是一切围绕线索的营销。而且从沟通的手段上来讲,绝大部分的方式还是inbound。最后衡量它的标准极有可能就是leads的数量。 但是对于ABM来讲一切都是围绕着客户的营销,这是一种新形态的outbound手段,甚至会需要用付费广告来做这种触达。

传统情况的企业服务,比如说微软,很早就开始做电视广告,但是国内到现在为止,用广告手段来推广自己产品的B2B公司不多。原因是因为预算实在是蛮高的,TO B 没有这么多的利润来支撑,流量红利已经消失了。

 

高价的广告投放是不合理,今天是有很多精准触达手段,在部分媒体上面,哪怕投放的量小一点,单价出的高一点,还是有曝光机会。所以在今天并不是对投放量出价,把投放量的权重放得更高,单价放得更低,把出价的单价权重放得更低的那些媒体,我觉得很快也会发生一些变化。

所以对于B2B企业来讲,只要能够精准触达到最关键的时间节点。比如:在客户回家打开电视的时候,花两毛钱三毛钱的广告投放费用,在他的屏幕上曝光一个非常重要的信息,还是值得的。所以回过头来讲,这种投放是ABM的一种新形态。它的目标不是做leads gen,它的目标是为了赢取目标客户,选取的那些目标客户能不能更快的速度做到客户成功的标准,甚至是通过这些目标客户再来做对内对外的各种各样的推广。

 

 

最后ABM的衡量的主要是质量。所以两者的差别一个是鱼网,一个是鱼叉。ABM也会有两个侧重点,一个是新客户,一个是老客户。如果是老客户 ,客单价就会高一点,数量会少一点。但如果目标是新客户,是那种客单价相对比较低的产品,甚至在梯形的最底层,还是希望定位的更精准一点,交互的手段更多一点,但是在个性化内容生产上面,两者肯定是差了好几个台阶。

 

ABM具体流程模型

 

ABM的流程的第一步:选择客户。客户是肯定需要分层的,要做客户分层,而且把数量约束到比较小的数量级,比如说已经有了一两个头部客户,想想在一两个头部客户的垂直行业细分里边拓展,这是比较简单的。 但是如果说真的做大规模的客户做往往会涉及到Net New的套路。

 

 

第二点寻找联系人。我们会建议尤其是在早期的时候,永远都不要在客户名单里面放太多的客户,而是用季度为单位,在这里面不停地刷新扩大或者置换客户。因为如果真的放几千几万的客户,这个ABM就跟传统LBM没什么两样。关键点是在内容的个性化,并且涉及到优先考虑问题。

 

 

如果数据越来越多,加工数据的能力需求越强,历史数据越丰富,模型能力需要更强一点,事实上就会慢慢的从手工选择,到利用基础数据进行简单的模型评分,甚至是完全委托给机器,让机器在这里面来做预测的模型评分。

所以站在这个角度上来讲,ABM的实践肯定还是很长。因为这依赖于我们怎么样有效地,真正迅速地在数据合规性的前提之下,构建出企业的基础画像。

在这里面需要有一些第三方可以用合规的方式,提供出一些有用的数据。相对来讲在2C领域里边做数据的增值服务,往往会涉及到GDPR信息,所以是非常敏感的,而且不适合。但是在TO B领域里面还是存在一定空间的。

比如第二步寻找联系人,一方面我们把现有的数据全都整合起来。里面肯定会有大量的数据,参加各种活动收集到的名片的数据等等。把手机号码直接通过一定的手段做一些精准的投放,这种方式在中国市场上还是很多的。另一方面,也存在很多调研手段可以补充更多的数据进来。ABM虽然不是数据库营销,还是得用自己的方式慢慢通过运营把联系人的库建起来,最后形成一个资产。

另外也会有一些不一样,比如针对头部的几家,就不一定需要自动化和程序化。 手工的过程完全可以建立起更多的交互的连接,建立起更多的温度, 怎么样提高他对我们的印象。

寻找联系人还存在一个技术挑战,数据量稍微大一点的时候,进来的线索怎么对应到已经存在于ABM库里面的某一个客户是比较难的。传统的手段,比如说通过IP合并等等,但总的来讲这里面是有技术挑战的,国内做这个挑战会更加突出一点。

第三步洞察客户,洞察客户的一个很关键的目标是为了做个性化。ABM发出去的是垃圾内容还是干货? 别人看了之后会开心还是觉得有趣?首先就取决于客户洞察。这种洞察绝大部分没有办法完全地自动化和程序化,尤其在国内,但是存在一些相对来讲数字化程度比较高的企业,可以做一些聚合。比如说企业自己的内容分发渠道做过规划,还是存在自动化的可能性。如果对于战略性的客户,能够迅速地建立聚合,就很有意义。

 

 

另外一方面是客户洞察的资产。比如说到企业到后期都是要做规模化,针对几千个客户来做洞察,每个客户都建立了两个到三个洞察,在内容上面这些洞察的意义已经可以产生很大的意义,这些洞察慢慢地会变成公司的资产。我们之前知道有客户画像,但客户往往是一个个人,但现在针对企业画像,正在形成一些新的产品,甚至一些新的产品的形态,国内应该也有若干早期的企业也在尝试做这样的事情。

再往下就是要生成客户的个性化内容和话术。比如:在四五个行业里面整理大概七八个案例,由这些行业和案例的重新组合就会形成个性的摘要和总结,把这些内容在发出去,以落地页或者其他形态展页发出自己的名片,从客户获得客户正面反馈的角度来说,这种方式就会有意义很多。

 

 

高阶的个性化一般来讲都涉及到一些数字化的产品。数字化的产品得结合企业自身的现有业务来展开。比如说Convertlab是专门帮助企业做营销数字化建设,如果邀请企业来评估企业自身的数字化成熟度,或者营销的数字化驱动的成熟度,发出了一些调研,调研结束立即生成一个报告,而且在这个报告里面会提供针对性的建议,以及下一步适合去采取的场景,对这些场景做重要性排序,这就是一个高级个性化内容和话术呈现的典型例子。用这种方式去打开企业沟通的大门是非常稳妥的,而且很体面的。

 

如果我们真的需要简单地形容ABM 是什么,那它应该是不择手段地去做沟通的覆盖,体体面面地呈现内容。如果说企业已经有一个成熟的内容聚合载体,比如说内容管理系统,这时候便需要做一个个性化适配的工程,把它生成一个内容矩阵。内容矩阵第一个就是确定维度,维度可以是由客户在购买生命周期所处的阶段来确定,来确定客户企业当前的agenda,这个过程就结合了洞察,客户企业目前使用技术和产品的情况、联系人的角色等信息就会决定我们慢慢形成的内容矩阵, 结合起来确定了这些维度之后,就会呈现一个个性化的内容。

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