TO B企業如何做品牌營銷?

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B2B類型企業,也就是產品或服務面向企業客戶的業務類型。這部分的企業行銷如何做,這幾年成為行銷行業的熱門討論。但前些年並不是這樣,大部分B2B業務類型企業老闆更加青睞銷售在企業中的作用和地位,尤其是我們說的服務大B類的企業更是如此,對他們來說,找幾個優秀銷售,逐一盯住核心客戶,要比在市場部花錢更看得見效果。服務中小B客戶的企業雖然會略微重視市場部的作用,但銷售部依然是企業中絕對的英雄。

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想清楚行銷工作的終極目標

市場行銷的終極使命是為企業發掘及拓展市場,實現業務的健康增長。

這裡有幾個關鍵詞,第一個是發掘,未來的市場人不應該只是把企業生產的產品推向市場,而應該更多的去幫企業發掘客戶的潛在需求,並定義合適的產品去滿足客戶的需求,這才是正確的市場應對之道。當然,這也意味著市場人要對客戶的需求具有及時精準的洞察。

第二個關鍵詞是拓展,在具備優秀產品的情況下,市場人就需要盡最大努力去拓展市場了,讓更多的人了解並喜歡你們的產品,最終產生購買,並且保持對你們品牌和產品的忠誠。

第三個關鍵詞是增長,我們要理解,所有的行銷行為最終都是要形成企業業務增長的,沒有增長的業務是不健康的。這也是為什麼越來越多的企業在意識到增長的重要性,並重新定義增長方法論後開始取消CMO(首席市場官)這個崗位,而開始設立CGO(首席增長官)這個崗位。 CGO職能的出現更是打破了之前一些各自為政的內部壁壘,將品牌、傳播、數字、活動、線索管理、銷售管理、客戶忠誠度維護等各個職能全面打通,對最終的業務增長負責,這可能才是企業增長管理和行銷人發展的終極形態。


形成以數據為核心的運營管理

以上所有痛點的破局之點就是'數據'這個核心關鍵點,憑藉數據化思考、數據化運營企業的行銷工作就可以一一破解這些難點,走上科學行銷、精準行銷的道路。

那麼這裡的“數據”究竟是指什麼呢?在B2B的第三方數據平台模式還沒完善的情況下,目前比較現實的考慮就是先把企業自己的第一方數據利用起來。這裡又分兩個環節,一個是產生數據,也就是要讓企業所有的行銷場景實現數位化管理,由此可以從每次客戶交互中產生行為數據。這裡所說的交互數據,具體來說就是包括每次郵件閱讀、會議簽到、文章閱讀、下載、網站訪問等各種用戶可以留下的'數字痕跡',這樣的交互每天、每時都在發生,堅持記錄,企業就會慢慢形成自己的第一方數據庫了。

但這一步也是目前最難、最挑戰的一步,這需要把企業的所有行銷場景進行改造。譬如,把手工統計變成電子統計、把原本用紙質版的宣傳資料改成讓客戶掃碼下載電子手冊等,這裡面還有很多細節需要不斷創意思考,但總的目標都是能夠實現對於每次用戶交互的數位化記錄。這方面是需要企業市場部不斷開腦洞來進行各種行銷場景設計的,而同時又不能降低客戶的體驗。在這裡,我想強調一點就是企業千萬不可固守陳規,不要想當然的進行客戶接受度預判。譬如,有些公司固執的認為產品宣傳冊還是用紙質的好、客戶問詢表如果改成電子表格會給客戶造成不便等。這些固有思維是實現行銷場景數位化的障礙。我們需要理解數位化行銷,乃至整個企業運營數位化是一個不可逆轉的大趨勢。

第二個環節是收集數據,也就是要把各個行銷場景中產生的數據匯聚到一起,形成分析的可能性。這部分就需要藉助軟件的力量了,依托行銷自動化軟件,整合各個行銷場景中形成的數據。因為割裂的數據對於分析來說是沒有實際意義的,只有把數據整合化,才可以形成對一個人、對一件事更為全面的數字分析。這裡的核心關鍵是要建立一個可以貫穿所有數據的用戶ID,從而進行數據合併、歸納。

數據思路構建後,那麼以上說的幾方面行銷痛點就都可以迎刃而解了。比如,依靠每次行銷活動後的數據分析,我們可以客觀的方式對效果、花費進行數字評估,從而提出優化方案。對於行銷手段選擇的決策也可以基於數據來進行,找到效果點,這樣就避免了'知道預算有一半浪費,但不知道哪一半浪費'的難點了。

數據還可以幫助市場部更好的證明自己的工作成果,通過數據的呈現,市場部的每項工作所產生的實際結果就一目了然了,相應的也可以不斷獲得更多的內部支持和資源。

數據分析還可以形成對於客戶的洞察,未來的市場研究方式應該都是基於全數據的分析,企業通過客戶的交互數據,可以讀出客戶喜歡什麼、不喜歡什麼、喜歡什麼樣的溝通方式,不接受什麼樣的溝通方式等很多訊息。如果未來數據進一步豐富,還可以不斷進行市場需求、市場容量、增長潛力等更進一步的行業洞察分析。

數據分析的另外一個好處就是可以實現個性化行銷。目前太多的行銷場景都屬於'千人一面',也就是所有的客戶和潛客看到一樣的文章,一樣的郵件、一樣的產品,這是因為過去我們並不知道每個客戶的差異和喜好,如果通過數據分析形成的人群畫像來進行判斷,就可以進行更加個性化的接觸,從而優化客戶體驗,提升客戶對於品牌的好感度,進而進一步增加成單的可能性。

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Written by Zhihu QA

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