Enten det er å detaljstyre sin markedsføring eller holde styr på sine kunder, kan teknologien i B2B-salg i disse dager ikke unngås.
Teknologiene selskaper bruker etterlater seg digitale fotavtrykk som kan hjelpe deg som en moderne selger å forstå deres identitet eller fremtidige retning.
Å bruke teknografisk data i prospektering refererer til selgeres forsøk på å bedre forstå sine potensielle kunder ved å analysere deres teknologier. Beslutninger selskapene har gjort med hensyn til teknologi, kan gi nyttig innsikt i prospektenes intensjoner, deres prioriteringer og måten de ønsker å drive sin virksomhet på.
Denne artikkelen utgjør kapittel tre i Vainus e-bok Den ultimate guiden til B2B prospektering. Du kan laste ned e-boken i sin helhet her.
Smarter datainnsamling gir bedre teknografisk data
Tidligere tilbød flere leverandører denne type informasjon om ulike selskaper, men det var vanskelig å gjøre i skala, fordi datainnsamlingen var manuell. Junioranalytikere intervjuet ledere og prøvde å samle så mye informasjon som mulig om verktøyene og applikasjonene selskapene bruker. Nylig har flere programvareleverandører, inkludert Vainu, begynt å samle denne typen informasjon automatisk ved systematisk indeksering av selskapenes nettsteder.
Hva er teknografisk data?
Teknografisk data inkluderer titalls kategorier som markedsføringsautomatisering, e-handelsplattformer, kundeserviceplattformer, livechat, arrangementshåndtering og mange flere. For eksempel når Synopsys, et selskap som jobber ut fra California i USA, slapp ut sin nye e-bok ga det å utforske deres kampanjeside etter den e-boken mye nyttig innsikt. De bruker systematisk storskala innholdsmarkedsføring (de bruker Eloqua), de jobber systematisk mot å forbedre samtalekonverteringsfrekvensen (de bruker Crazy Egg til A/B testing) og de er villige til å annonsere innholdet (de bruker Facebook Pixel). I tillegg tror de på kontobasert markedsføring og webpersonalisering fordi de bruker leverandører fra disse kategoriene (Demandbase og Adobe Target).
Men hvorfor er disse dataene nyttig for prospektering? For noen leverandører er verdien krystallklar uten ytterligere forklaring. Hvis programvareleverandøren tilbyr praktiske integrasjoner med andre programvareplattformer og prospekterer selskaper som bruker de andre plattformene, gir dette ofte en høyere konverteringsfrekvens enn å prospektere de selskapene som bruker plattformer uten integreringsalternativer.
Å bruke teknografisk data i prospektering refererer til selgeres forsøk på å bedre forstå sine potensielle kunder ved å analysere deres teknologier
Et byrå som tilbyr innholdsmarkedsføringstjenester vil sannsynligvis segmentere sine prospekter basert på hvor mange selskaper som allerede investerer i innholdsmarkedsføring i dag. Noen ganger kan teknologiske data fungere som viktig erstatning for ting og behov som tilsynelatende ikke er relatert til teknologien. For eksempel her på Vainu prospekterer vi systematisk selskaper som bruker moderne markedsføringsløsninger, selv om vi er i en egen fagfelt. Vi har oppdaget at selskaper som opererer med markedsføringsautomatisering, har en tendens til å ha et visst nivå av teknisk raffinement og forsøker vanligvis systematisk å forbedre sine nøkkelindikatorer både i markedsførings- og salgsavdelinger.
Kunstig intelligens kan hjelpe selgere å avdekke sammenhenger som ville være svært vanskelig å forstå. Moderne selgere skreddersyr sine salgsreplikker, ikke bare basert på firmografisk data, men i tillegg basert på den tekniske profilen til prospektet. Når det er gjort systematisk, fører det til mer meningsfulle diskusjoner med prospekter, fordi en del av funn og behovsanalyse allerede er gjort automatisk før den første kontakten med kunden.
