Menu
Tiếp theo nội dung của phần một, hôm nay chúng ta sẽ cùng tìm hiểu nội dung trong phần thứ 2 của chủ đề Marketing dựa trên tài khoản.
Các cách thức marketing truyền thống không còn mang lại hiệu quả cao
Bên cạnh chi phí cao và độ phức tạp, các công cụ marketing truyền thốn hoạt động chủ yếu bằng cách sử dụng tìm kiếm trên web, quảng cáo,… cũng đặt ra một số thách thức thực sự.
Cụ thể:
• Mạng quảng cáo có thể gặp phải vấn đề về phân bổ và quảng các vấn đề gian lận
• Việc xử lý dữ liệu tìm kiếm trên web có thể mất nhiều ngày để xác định khách truy cập trang web, khiến bạn hành động chậm
• Ý định được suy luận từ dữ liệu tìm kiếm trên web không phải lúc nào cũng chính xác, điều này dẫn đến những gì ABM sẽ giúp bạn phải ngăn chặn đó là sự lãng phí thời gian, công sức và nguồn lực vào các tài khoản mà không có ý định mua sản phẩm của bạn
Theo Viện Ehrenberg-Bass, có tới 95% người dân hoặc doanh nghiệp không tham gia thị trường mua nhiều hàng hóa và dịch vụ cùng một lúc.
Câu hỏi là:
Làm thế nào để bạn tìm thấy 5% số người hoặc công ty tích cực mua sản phẩm của bạn một cách hiệu quả tại bất kỳ thời điểm nào? Đặc biệt là khi, như viện nghiên cứu cho biết, “quảng cáo chủ yếu tiếp cận những người sẽ không sớm mua sản phẩm của bạn”.
Các giải pháp ABM tận dụng dữ liệu tìm kiếm trên web thường hoạt động bằng cách sử dụng thông tin được thu thập từ các nguồn trực tuyến để xác định và nhắm mục tiêu vào các công ty hoặc tài khoản cụ thể. Dưới đây là tổng quan về cách thức hoạt động của các giải pháp ABM dựa trên dữ liệu tìm kiếm trên web này:
Thu thập dữ liệu:
Các giải pháp ABM thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn trực tuyến khác nhau, bao gồm các trang web, nền tảng truyền thông xã hội, các ấn phẩm trong ngành và các thông tin công khai khác. Dữ liệu này có thể bao gồm thông tin chi tiết về quy mô, ngành, tin tức gần đây, hiệu quả tài chính, nhân sự chủ chốt của công ty, v.v.
Thu thập dữ liệu và quét thông tin trên web:
Một số giải pháp ABM sử dụng kỹ thuật thu thập dữ liệu và quét web để trích xuất thông tin liên quan từ các trang web. Điều này bao gồm các quy trình tự động điều hướng qua các trang web, trích xuất dữ liệu và sắp xếp dữ liệu thành định dạng có cấu trúc. Điều này giúp xây dựng hồ sơ toàn diện về các tài khoản mục tiêu.
Phân tích từ khóa:
Giải pháp ABM có thể sử dụng phân tích từ khóa để xác định nội dung có liên quan được liên kết với tài khoản mục tiêu. Bằng cách phân tích các từ khóa được sử dụng trên trang web của công ty hoặc trong các cuộc thảo luận trực tuyến, giải pháp có thể hiểu rõ hơn về các lĩnh vực trọng tâm, ưu tiên và thách thức của công ty.
Dữ liệu ý định:
Dữ liệu tìm kiếm trên web có thể bao gồm các tín hiệu về ý định, cho biết mức độ quan tâm hoặc mức độ tương tác của công ty đối với một số sản phẩm hoặc dịch vụ nhất định. Phân tích dữ liệu mục đích giúp các giải pháp ABM ưu tiên các tài khoản đang tích cực tìm kiếm các giải pháp tương tự như những gì công ty cung cấp.
Giám sát phương tiện truyền thông xã hội:
Các giải pháp ABM thường giám sát các nền tảng truyền thông xã hội để thu thập thông tin theo thời gian thực về các tài khoản mục tiêu. Điều này bao gồm theo dõi các bài đăng, tương tác và thảo luận liên quan đến tài khoản. Dữ liệu truyền thông xã hội có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị về các sáng kiến, thách thức và tình cảm hiện tại của công ty.
Tích hợp với Nền tảng tự động hóa tiếp thị và CRM:
Dữ liệu tìm kiếm trên web được thu thập thường được tích hợp với hệ thống Quản lý quan hệ khách hàng (CRM) và nền tảng tự động hóa tiếp thị. Việc tích hợp này đảm bảo rằng những hiểu biết sâu sắc thu được từ dữ liệu tìm kiếm trên web sẽ được sử dụng để cung cấp thông tin cho các chiến lược tiếp thị và bán hàng một cách hiệu quả.
Phân khúc và nhắm mục tiêu:
Dựa trên thông tin thu thập được, các giải pháp ABM giúp phân khúc và ưu tiên các tài khoản mục tiêu. Phân khúc này cho phép tạo các chiến dịch tiếp thị được cá nhân hóa và nhắm mục tiêu phù hợp với nhu cầu và đặc điểm cụ thể của từng tài khoản.
Đề xuất nội dung được cá nhân hóa:
Các giải pháp ABM sử dụng dữ liệu được thu thập để đề xuất và tạo nội dung được cá nhân hóa cho từng tài khoản mục tiêu. Điều này có thể bao gồm thông điệp phù hợp, nghiên cứu điển hình theo ngành cụ thể và nội dung khác có khả năng thu hút và gây tiếng vang với tài khoản.
Giám sát và tối ưu hóa:
Việc giám sát liên tục các tài khoản mục tiêu đảm bảo rằng chiến lược ABM vẫn phù hợp với nhu cầu và ưu tiên ngày càng tăng của từng tài khoản. Tối ưu hóa liên quan đến việc điều chỉnh cách tiếp cận dựa trên phản hồi và số liệu hiệu suất.
Theo dõi tương tác tài khoản:
Giải pháp ABM theo dõi hành vi trực tuyến của các cá nhân trong tài khoản mục tiêu để hiểu mức độ tương tác của họ với nội dung tiếp thị. Việc theo dõi này giúp đánh giá tính hiệu quả của các chiến dịch và cung cấp thông tin chi tiết về hành trình mua hàng của các bên liên quan chính.
Các vấn đề về quảng cáo có thể bao gồm nhiều thách thức, bao gồm cả việc nhắm mục tiêu quảng cáo không chính xác, khả năng hiển thị quảng cáo kém hoặc khó tạo nội dung quảng cáo hấp dẫn cho các tài khoản mục tiêu cụ thể. Duy trì mức độ cá nhân hóa cao trong các chiến dịch quảng cáo và đảm bảo rằng chúng phù hợp với nhu cầu và sở thích riêng của từng tài khoản được nhắm mục tiêu có thể là một thách thức nhưng lại rất quan trọng đối với sự thành công của ABM.
Các mô hình phân bổ trong ABM nhằm mục đích quy kết sự thành công của các nỗ lực tiếp thị cho các điểm tiếp xúc hoặc tương tác cụ thể. Các mô hình phân bổ lỏng lẻo có thể dẫn đến khó khăn trong việc đo lường chính xác tác động của các hoạt động tiếp thị đối với mức độ tương tác và chuyển đổi tổng thể của tài khoản. Việc thiết lập các mô hình phân bổ rõ ràng và chính xác là điều cần thiết để hiểu được sự đóng góp của từng điểm tiếp xúc trong hành trình của người mua.
Sự chậm trễ trong việc xử lý và phân tích dữ liệu có thể cản trở khả năng phản hồi theo thời gian thực cần thiết để ABM hiệu quả. Việc ra quyết định nhanh chóng và điều chỉnh kịp thời các chiến lược tiếp thị là rất quan trọng và sự chậm trễ trong việc xử lý dữ liệu có thể hạn chế tính linh hoạt của các chiến dịch ABM. Việc triển khai các hệ thống xử lý dữ liệu và công cụ phân tích hiệu quả là điều cần thiết để giảm thiểu thách thức này.
Chất lượng và độ tin cậy của nguồn dữ liệu rất quan trọng cho sự thành công của các sáng kiến ABM. Việc dựa vào dữ liệu không chính xác hoặc lỗi thời có thể dẫn đến những nỗ lực nhắm mục tiêu và cá nhân hóa sai lầm. Điều quan trọng là phải liên tục đánh giá và xác thực các nguồn dữ liệu để đảm bảo rằng thông tin được sử dụng cho ABM là cập nhật, phù hợp và đáng tin cậy.
