ABM(四):找对人,营销事半功倍
编辑导语:ABM理论的关键之一在于找到正确的目标用户,那么,在找到目标客户企业之后,我们应怎么找到账户(Account)里的关键决策人?本篇文章里,作者就如何找对目标客户做了几种方法总结,也许会对你有所帮助。
之前,我们已经讨论了有关ABM的基础内容,并且谈到了要找到我们的目标客户企业。
但这只是第一步,因为最后的生意是和人做。
理论上,只要我们能找到ToB的关键决策人,生意一定是能做成的,只是时间长短、方法好坏问题。
于是,现在矛盾的关键点就变成了怎么找人?
确切地说,怎么找账户(Account)里的关键决策人。
因为中国的数据基础本来就不好,外国的一套模式其实不适用,而且中国有许多特色化的本土渠道,因此不能直接套用外国的工具。因此在中国的ABM中,找人其实是有点“费时费力”。
目前常见的方法有:
- 买数据:最常用,涉及合规性和时效性的问题;
- 爬数据:质量不好,需要人工处理。
这两种方法比较常见,但也都有自己的弊端。如果是重量不重质的人海战术,还可以考虑。ToB企业比较在意的是成交转换率,所以更在意的数据质量。
或者再说一个更极端的情况:我们特别想搞定一家目标客户企业,但是既买不到数据、也抓不到数据,甚至这家公司连官网、公众号都没搭建起来,都没有可以用的数据来源,这种情况我们怎么搞?
接下来重点讲讲一些看起来不那么明显的“隐性”方法,专制这种“疑难杂症”。我打赌,读这篇文章的或多或少也被这样套路过。
一、定向内容投放
理论上,我们如果能发现这家目标客户企业,应该是可以通过天眼查找到其办公地点的和法人联系方式的,这就给了我们一个切入点。
有了办公地点,我们可以根据地理位置进行投放。这个功能抖音已经开放了。
之前还有情感博主出了一个段子:编辑一段你的自我介绍,然后选定“金融街”、“西二旗”等白领聚集地投放,你就能找到你的理想对象。
虽然是个段子,但其实思路确实不谋而合。
只要我们有了准确的地理位置,然后投放,大概率是能够曝光给我们的定向人群的。
唯一的要求是:
- 内容要够吸引人;
- 预算足够。
如果内容足够精彩,那么按照流行的算法机制,是能够获得更多的曝光的,这个时候我们只需要“不差钱”即可;如果内容不够精彩,那我们就用钱砸出来投放的量:p。
但只做到这其实只完成了一半,因为我们只用内容找到了人,但这些人还没找到我们。
所以,内容的最后一定要留一个入口,比如留下联系方式或者授权获取其信息等,否则如果客户真的想找我们,就又变得曲线救国了,所以这个入口一定要直接。
当然,现在还有技术是类似我在万能的朋友圈一文里提到的,一旦观看者有互动,我们就能追踪到这个行为,甚至知道他是谁,可能还会意外收获一些潜在客户。
还可以想象,我们可以借助其他更精彩的非原创内容(比如通过授权获得其他企业的相似内容使用权)来吸引我们的目标人群。连原创都省了,效率更高。
二、多轮留资
通常是通过一个引流小活动来诱导客户主动提供资料,通常线上填表单、线下写资料两大类。
这种方法比较直接,但成本比较高,尤其是一次要填写的内容过多时。
因此,我们在实践中觉得可以分次分批地来获取资料,而且只要我们无法通过授权快速得到的资料(比如微信号、地理位置等),比如这次要手机号、下次要邮箱、再下次要公司地址和职位等,顺次补全;对于可以间接得到的信息,尽量不骚扰客户主动提供。
这样,一般通过三到四轮,我们能够得到比较完整的客户信息了。
但这种方法有一个极高的要求,就是我们每次都得精准找到同一个人留资,而不能“有了这次没下次”。
留资一般是伴随着营销活动的,所以可以做一个标准化的模块,每次活动的留资入口设置在何处、何时、后续如何跟进等等,只用在每次营销活动时候直接接入即可。
三、主动搜集
第三种方法相对技术含量最低,但对人工的要求较高。说白了,就是需要一个行走的人肉质能“爬虫机”。
比如时刻瞄准公众号、抖音、知乎等平台的评论区,看有谁留言和点赞,然后根据其行为和内容来推理它的意向,必要时可以与之互动引导来获取更多信息。
事实上,很多专业自媒体的运营都是有这一块分工的,也就是专门去看观众对于内容的反馈,而这时候,我们只需要再多走一步。
在了解其反馈后,能够和其进行更详细的对话,获取他的联系方式等信息。一般在这种深度交流中,观看者是不会排斥提供信息的。如果这个客户是来自目标客户企业的,那基本是有很大几率转为SQL的。
当然,在这一步之前,可以用一些自动化手段,(基于行为或者语义)先对人群做一个初步分层,基于这个分层来排序联络的优先级,也是很好的一种手段。
这个方法只适用于评论数有限的情况,如果是一个爆火的内容,那么首先需要过滤出来哪些是C端客户,哪些是B端客户,然后再对后者做分层。
以上就是ABM中“找人”的办法。不过是在中国市场特有的一些方法,因为国外已经有相对很好的数据源了,并且外国客户的邮件使用率较高。因此,ABM进了中国,其实已经做了本土化的诸多改良。后续的文章中,我们也会涉及相关的内容。
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