大数据对于基于客户的营销的未来发展至关重要

很多人了解数据分析在营销领域的重要性，因为其可以为努力提高市场份额的组织提供许多有用的见解。

数据分析的最佳应用之一是增强基于客户的营销(ABM)。有许多方法可以使用大数据来更好地了解目标客户群，这是任何组织采用的营销策略的重要组成部分。

将基于客户的营销与数据驱动的营销融合的本质

基于客户的营销是一个功能强大的工具，为了更多地进行了解，人们需要知道如何处理其所有组件。基于客户的营销(ABM)成功的最大因素之一是客户选择过程。当采用一个依靠数据分析的平台时，这个过程就容易多了。

找到合适的客户对组织的整体战略成功至关重要。最近对一些经验丰富的营销人员进行的一项调查显示，三分之二之上的营销人员计划使用大数据技术解决方案，以使他们的客户选择过程更加顺利。

组织确定客户选择过程很重要。但怎么才能正确选择?是否需要在合适的大数据营销解决方案上花费大笔资金?以下将解答这些问题，并介绍理想的客户特征这个概念。

什么是ICP?为什么重要?

理想的客户特征(ICP)指的是公司，而不是个人。这意味着，这种营销策略主要由B2B组织使用。这里的问题是，它为组织提供了像个人一样开展业务的机会。

组织对自己的客户是谁，客户的需求和愿望以及如何实现有着自己的理解。但是，虽然组织负责人了解理想的客户特征(ICP)，但其他员工却不了解。理想的客户特征(ICP)可以帮助他们定义客户。

一些组织还具有最低的客户特征(MCP)，以帮助他们确定可接受的客户的最低标准。最低的客户特征(MCP)和理想的客户特征(ICP)是否相同?不完全是。理想的客户特征(ICP)帮助确定应该关注的客户类型。最低的客户特征(MCP)定义了最低要求。

那么组织应该在哪个方面增加投资?当然是理想的客户特征(ICP)。

投资于那些对于报价几乎不感兴趣的客户是没有任何意义的。组织可能会联系这些客户，但应投入更多的时间、精力和资金来满足理想的客户的需求。内容创作、再营销和人物角色开发的成本并不低。

如何通过数据分析开发理想的客户资料?

新的数据分析解决方案使组织能够全面了解谁是理想的客户。组织可以使用它来定义理想的客户特征(ICP)，并查看空白区域中适合组织的产品或服务的细分市场。如果没有适当的商业智能(BI)解决方案，组织采用的理想的客户特征(ICP)将缺乏适当的细节。

这并不意味着不会进行人工操作。创建理想的客户特征(ICP)既需要人工工作，也需要自动化工作，因此需要执行以下操作：

• 向员工描述组织的理想客户，并写下所有重要特征。
• 与组织一些长期客户接触，进行访谈或让他们填写关于对组织业务是否喜好的调查。
• 准确定位理想客户的确切特征，并使用它们来创建理想客户对其业务概况的描述。
• 在数据驱动的商业智能解决方案中输入所有这些数据，并开始研究如何利用这些信息来指导营销工作。

组织以理想的客户特征(ICP)为基础，可以使用商业智能解决方案来建立客户评分模型，该模型将使组织看到哪些客户比其他客户对组织的业务更有价值。反过来，将知道需要首先吸引哪些客户。

什么是基于客户的营销(ABM)?

既然组织知道客户类型转换和购买产品的机会最大，那么可以更好地解决他们的一些问题，并实现他们的销售目标。商业智能解决方案可以帮助组织确定应该先联系哪些客户。

有些客户愿意花更多的费用在组织的产品/服务上。使用商业智能工具，组织应该获得更有价值的线索，以了解哪种类型的消息更能吸引这些客户。这些提示可以帮助组织自定义推广活动。

通过自定义的推广活动，更有可能吸引需要组织提供服务的客户的注意力。以下是使用商业智能工具改善基于客户的营销结果的几种方法：

(1) 定位竞争对手的客户

组织需要定位使用竞争对手服务的客户。如果组织拥有优质的产品和服务，则可以吸引竞争对手的客户，组织需要采取积极的方法来通过市场营销来定位，应该通过特定的消息与客户联系，并向他们展示如何从组织的产品中获得更多价值。

(2) 关注收入潜力

组织需要找到想要长期使用其产品/服务并保持忠诚的客户。使用组织的商业智能解决方案，以确保其营销工作严格集中在具有更大收入潜力的客户上。组织找出空白区域最大的客户，并将重点放在交叉销售和追加销售上。

(3) 尝试战略激励方法

组织不能坐等客户上门，需要采取主动的方法。无论组织现在已有多少客户，都应专注于获得更多客户。此外，还需要了解其竞争对手，分析他们的销售策略，从他们的错误中吸取教训，并对基于客户的营销(ABM)策略进行调整。

大数据是制定成功的基于客户的营销(ABM)策略的关键

通过使用正确的大数据解决方案，组织将能够更加准确地定义理想的客户资料。一旦这样做，便可以完善基于客户的营销策略，并更紧密地联系B2B客户。

通过使用最佳的数据分析工具正确处理策略，组织将确定并随后为基于客户的营销(ABM)计划确定最佳目标和销售机会，而收集相关的客户信息将变得轻而易举。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。