Embora o ABM possa ajudar você a segmentar os principais tomadores de decisão em suas contas, os cargos nem sempre são o que parecem. A colunista Sonjoy Ganguly explica como incorporar a hierarquia à sua estratégia de ABM.
O Marketing Baseado em Contas (ABM) é uma maneira poderosa de segmentar os tomadores de decisão dentro das suas contas-alvo. No entanto, sua capacidade de alcançar as pessoas certas depende da qualidade dos seus dados e das ferramentas utilizadas para atingir seus objetivos.
Mas ainda existe uma complicação quando se trata de entender os dados relacionados às funções dentro da conta. Veja bem, os títulos dos cargos nem sempre são o que parecem. Essa nuance por si só pode comprometer sua estratégia e abordagem de ABM.
Permitir mudanças desenfreadas de título dentro da sua estratégia
À medida que as empresas de hoje se tornam mais complexas, as hierarquias internas de tomada de decisão se tornam mais especializadas. Com startups e empresas de tecnologia emergentes competindo para reter talentos, os títulos dos cargos, a hierarquia e os organogramas refletem a nova dinâmica do mercado. O "Executivo de Contas Júnior" de hoje é o "Vice-Presidente Sênior de Gestão de Contas e Desenvolvimento de Mercado" de amanhã.
Considerando os títulos não estruturados e definidos pelos usuários presentes nas mídias sociais, como identificar seus tomadores de decisão? Se o seu potencial cliente tiver um título não tradicional, é muito fácil ignorá-lo ao executar um programa ABM tradicional.
A hierarquia corporativa atual, mais complexa, exige níveis e graus de especialização cada vez maiores. Portanto, é necessária uma visão cada vez mais matizada do papel do tomador de decisões que você pretende alcançar.
Dada a complexidade inerente às iniciativas de ABM (Account-Based Marketing) atuais, a ciência de audiência B2B mais recente, que aborda a segmentação de forma mais granular, é o seu recurso mais importante para mapear o caminho até as contas. Ela ajudará você a segmentar seus tomadores de decisão com grande especificidade, nutrir esses contatos de forma mais atenciosa e personalizar seu marketing de conteúdo, resultando em engajamentos mais significativos.
Primeiramente, pergunte-se: quem você gostaria de engajar? Seu público-alvo é determinado por tipo de indústria, região, nível de autoridade e assim por diante? Qual é o espectro de todas as suas funções? Se sua campanha for como a maioria, você usará uma combinação de filtros para definir seu público.
Para chegar aos contatos que mais lhe interessam, não se limite a pensar em cargos, mas desenvolva uma taxonomia de tomadores de decisão. Considerações-chave incluem setor, especialidade e função — sendo as subfunções mais importantes do que nunca.
A automação e o aprendizado de máquina ajudam
À medida que a tecnologia ABM continua a evoluir, modelos de aprendizado de máquina aprimorados para limpar seus ativos de dados podem ajudar a identificar uma função principal e também uma subfunção, com base em cargos, o que pode auxiliar em uma segmentação mais específica e refinada. Afinal, assim como a diversidade e o tamanho dos comitês de compras deram origem à venda por consenso, vincular o perfil do seu cliente ideal a cargos específicos é o equivalente a procurar um número de quarto de hotel específico quando você está viajando.
Para aprimorar a metodologia por trás desse método de trabalho, é importante reconhecer que cada empresa terá sua própria "matriz de títulos", o conjunto de títulos usados internamente. Essa matriz pode ser não estruturada ou estruturada em planos de carreira. No entanto, essa estrutura raramente é revelada a terceiros e muda com o tempo.
Requisitos para domínio
Embora existam tendências comuns para títulos dentro de um setor e para funções que abrangem diversos setores, cada empresa decide, em última análise, seu próprio conjunto de títulos. Em casos raros, a empresa que você pretende contatar utilizará um sistema de títulos uniforme. Os Laboratórios Bell, por exemplo, atribuíram a todos os engenheiros um único título: "Membro da Equipe Técnica".
Portanto, como ponto de partida para enfrentar esse desafio, poder visualizar a matriz de títulos da sua conta ajudaria você, como profissional de marketing ABM, a segmentar com base na autoridade do público. No entanto, esse é apenas um dos muitos requisitos, que incluem:
- Conhecer os títulos principais e explícitos — O título individual transmite informações sobre a autoridade relativa. Como profissional de marketing ABM, você está interessado em influenciar elos-chave na cadeia que leva a uma decisão de compra. Portanto, obter informações sobre a autoridade é fundamental. O aprendizado de máquina pode ajudar a padronizar essas taxonomias e fornecer insights sobre a cadeia de autoridade mais provável que leva a uma decisão. Com essas informações, uma campanha ABM pode segmentar com precisão os influenciadores de compra.
- Compreendendo as subfunções — A chave para começar a avaliar tua escola A autoridade está buscando informações funcionais que tornem mais provável que uma pessoa ocupe um determinado cargo e, em seguida, faz a correspondência com base nesses cargos. Considere trabalhar com frases estatisticamente improváveis, porém frequentes. Elas são raras e peculiares, mas perceptíveis e, portanto, importantes.
- Lidando com seus preconceitos Além disso, como você só pode treinar um modelo de aprendizado de máquina com os dados aos quais tem acesso, é fundamental obter acesso a conjuntos de dados bem rotulados e estatisticamente representativos, e mantê-los atualizados ao longo do tempo. Atualmente, existe um excesso de dados, principalmente sobre profissões técnicas e empresas de tecnologia específicas, o que gera viés nos dados e limita sua usabilidade. Esse viés dificulta a previsão em áreas onde não há dados disponíveis. Para lidar com as fontes de viés no aprendizado de máquina, é essencial identificá-las e, em seguida, treinar a máquina para superá-las, desenvolvendo soluções alternativas.
A seguir: Decifrando o código
Um modelo inteligente para atribuição de títulos em um contexto de ABM (Account-Based Marketing) se resume a algumas medidas básicas para começar:
- Identifique seu grupo de empresas-alvo.Identificá-las significa que essas empresas compartilham uma característica definidora. Mesmo que as contas-alvo abranjam diversos setores ou países, considere tratá-las como um grupo próprio.
- Identifique o conjunto de cargos utilizados pela coorte e a frequência com que ocorrem em cada empresa.Isso requer acesso a um grande conjunto de dados de público-alvo B2B, que seu provedor de soluções deve possuir.
- Normalizar os títulos das coortesAqui, identificamos títulos equivalentes entre empresas de um mesmo setor e consolidamos vários títulos equivalentes em um único rótulo. O resultado é um conjunto de títulos menor e mais consistente.
- Identificar hierarquiaAs regras gramaticais identificarão algumas estruturas — por exemplo, "sênior" está acima de "júnior". Um conjunto de currículos dentro do setor revelará transições comuns de títulos à medida que as pessoas progridem na carreira. Além disso, identificar a frequência de uso de títulos dentro de uma empresa (como mencionado acima) fornecerá uma verificação de consistência; títulos executivos são mais raros do que títulos de nível júnior.
Uma análise bem-sucedida revelará um gráfico de trajetórias de carreira abstratas dentro de um setor, agrupadas por área funcional, com arestas que indicam a probabilidade de antiguidade. Você também terá os títulos reais que correspondem aos pontos no gráfico.
Graças à magia do aprendizado de máquina, você conseguiu decifrar a matriz de títulos da conta alvo. Código quebrado.
Em sua essência, o aprendizado de máquina é apenas a ciência da estatística, uma disciplina secular. Mas o aprendizado de máquina também inclui uma classe de técnicas agora viáveis para extrair insights de grandes quantidades de dados.
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by Sonjoy Ganguly
fonte: MARTECH TODAY
