3 Jenis Data Pelanggan yang Perlu Dikumpul oleh Setiap Syarikat B2B

Mengumpul data pelanggan ialah salah satu cara terpantas untuk syarikat B2B meningkatkan prestasi jualan, memperkemas pemasaran, dan mewujudkan pengalaman pelanggan yang lebih baik. Masalahnya bukanlah perniagaan mengumpul terlalu sedikit data secara keseluruhan. Masalahnya ialah mereka sering mengumpul data yang salah, atau mengumpul data yang betul tanpa rancangan yang jelas untuk menggunakannya.

Jika anda mahu lebih banyak petunjuk yang berkualiti, kitaran jualan yang lebih pendek, dan perbualan yang lebih relevan, anda memerlukan rangka kerja yang mudah untuk menentukan apa yang perlu direkodkan. Data pelanggan yang paling berguna biasanya tergolong dalam tiga kategori:

1. Maklumat pengenalan asas
2. Keperluan, cabaran, dan konteks
3. Tingkah laku pembelian dan data membuat keputusan

Apabila anda mengumpul tiga jenis data ini secara konsisten, anda boleh membina gambaran yang lebih jelas tentang siapa pelanggan anda, apa yang mereka perlukan, dan bagaimana mereka membuat pembelian.

Mengapa Data Pelanggan Penting dalam Jualan B2B

Jualan B2B jarang sekali dibuat melalui satu sentuhan sahaja. Kebanyakan pembelian melibatkan beberapa pihak berkepentingan, tempoh masa yang lebih panjang, dan proses kelulusan yang lebih kompleks berbanding jualan pengguna. Tanpa data yang boleh dipercayai, pasukan anda terpaksa meneka.

Teka-tekaan itu boleh menyebabkan masalah seperti:

• Kelayakan petunjuk yang lemah
• Usaha susulan yang sia-sia kepada kenalan yang salah
• Mesej umum yang tidak sejajar dengan keperluan pembeli
• Peluang yang terlepas untuk mengenal pasti pembuat keputusan lebih awal
• Tindak balas susulan yang lebih perlahan dan kadar penukaran yang lebih rendah

Data yang baik membantu menyelesaikan masalah tersebut. Ia memberi pasukan jualan dan pemasaran konteks yang mereka perlukan untuk mencapai orang yang betul dengan mesej yang betul pada masa yang betul.

1. Maklumat Pengenalan Asas

Lapisan pertama data pelanggan harus menjawab soalan mudah: akaun ini siapa, dan bagaimana kita boleh menghubunginya?

Tanpa data pengenalan yang tepat, sukar untuk mengagihkan petunjuk, memperibadikan susulan, atau memastikan rekod tersusun merentas CRM, platform e-mel, dan saluran jualan anda.

Apa yang perlu dikumpul

Sekurang-kurangnya, kumpulkan butiran berikut:

• Nama syarikat
• Nama kenalan
• Jawatan atau peranan
• Alamat e-mel
• Nombor telefon
• Alamat surat-menyurat
• URL laman web
• Industri
• Saiz syarikat
• Lokasi

Bagi kebanyakan syarikat B2B, maklumat pada peringkat syarikat sama pentingnya dengan maklumat pada peringkat kenalan. Seorang kenalan mungkin berhenti, bertukar peranan, atau tidak lagi memberi respons. Data syarikat memberi anda rekod akaun yang lebih stabil untuk digunakan dari semasa ke semasa.

Mengapa ia penting

Data pengenalan asas membantu pasukan anda:

• Mengelakkan rekod pendua
• Membahagikan kenalan mengikut jenis akaun
• Mengarahkan pertanyaan kepada wakil yang betul
• Memperibadikan usaha menghubungi mengikut peranan dan industri
• Menjaga pengebilan, susulan, dan pemenuhan pesanan agar teratur

Data ini juga menyokong pelaporan yang lebih tepat. Jika anda tahu industri, saiz syarikat, atau wilayah mana yang menukar paling baik, anda boleh menumpukan usaha prospek pada kawasan yang paling berpotensi memberikan hasil.

Amalan terbaik untuk mengumpulkannya

Pastikan borang ringkas, tetapi jangan terlalu ringkas. Minta hanya medan yang anda perlukan pada sentuhan pertama, kemudian kumpulkan butiran tambahan kemudian dalam proses jualan.

Anda boleh meningkatkan kualiti data dengan:

• Menggunakan medan wajib untuk maklumat teras
• Menyeragamkan format medan dalam CRM anda
• Mengelakkan medan teks bebas apabila senarai pilihan atau medan berstruktur lebih sesuai
• Mengesahkan alamat e-mel dan nombor telefon
• Membersihkan rekod pendua atau yang sudah lapuk secara berkala

Matlamatnya bukan untuk mengumpul semuanya sekali gus. Matlamatnya ialah membina asas yang boleh dipercayai.

2. Keperluan, Cabaran, dan Konteks

Jenis data pelanggan kedua menerangkan mengapa prospek sedang bercakap dengan anda pada mulanya.

Kategori ini selalunya lebih bernilai daripada butiran kenalan asas kerana ia membantu anda menyesuaikan cadangan anda. Apabila anda memahami titik kesakitan, matlamat, dan situasi semasa prospek, usaha menghubungi anda menjadi lebih relevan dan berguna.

Apa yang perlu dikumpul

Contoh data keperluan dan konteks yang berguna termasuk:

• Cabaran perniagaan yang ingin mereka selesaikan
• Matlamat jangka pendek dan jangka panjang mereka
• Alat atau proses semasa yang mereka gunakan
• Titik kesakitan dengan penyelesaian sedia ada
• Tahap segera atau garis masa
• Sensitiviti bajet
• Jabatan atau pasukan yang terlibat dalam permintaan
• Kandungan yang telah mereka lihat atau muat turun
• Halaman yang mereka lawati di laman web anda

Inilah jenis maklumat yang sering datang daripada perbualan, panggilan penemuan, tinjauan, interaksi sembang, dan tingkah laku laman web.

Mengapa ia penting

Apabila anda tahu apa yang ingin dicapai oleh pembeli, anda boleh berhenti menjual ciri secara umum dan mula menghubungkan tawaran anda kepada hasil yang sebenar.

Sebagai contoh, prospek yang mahu proses onboarding lebih pantas memerlukan mesej yang berbeza daripada prospek yang lebih bimbang tentang pematuhan, kelulusan dalaman, atau pengurangan kos. Kedua-duanya mungkin petunjuk yang baik, tetapi mereka tidak membeli atas sebab yang sama.

Data keperluan dan konteks juga membantu pasukan anda mengenal pasti sama ada petunjuk itu sesuai. Seorang prospek mungkin berminat, tetapi jika matlamat mereka tidak sejajar dengan produk atau perkhidmatan anda, mengejar peluang itu mungkin membuang masa.

Amalan terbaik untuk mengumpulkannya

Data ini paling baik dikumpul melalui gabungan isyarat langsung dan tingkah laku.

Sumber langsung termasuk:

• Soalan penemuan
• Borang hubungan dengan prompt terbuka
• Nota panggilan jualan
• Tinjauan pelanggan
• Transkrip sembang langsung

Sumber tingkah laku termasuk:

• Paparan halaman laman web
• Lawatan ke halaman harga
• Corak permintaan demo
• Penglibatan e-mel
• Sumber yang dimuat turun

Semakin konsisten nota dan log CRM anda, semakin mudah untuk melihat corak merentas petunjuk dan akaun.

Soalan yang wajar ditanya

Jika anda mahu data keperluan yang lebih baik, tanya soalan yang lebih baik. Contohnya:

• Apa yang mendorong anda mula mencari penyelesaian sekarang?
• Apakah halangan terbesar yang cuba anda hapuskan?
• Apa yang berlaku jika isu ini tidak diselesaikan dalam beberapa bulan akan datang?
• Alat atau proses apa yang anda gunakan hari ini?
• Apakah rupa hasil yang berjaya?

Soalan-soalan ini mendedahkan lebih daripada minat pada tahap permukaan. Ia membantu anda memahami keutamaan, keperluan mendesak, dan kesesuaian.

3. Tingkah Laku Pembelian dan Data Membuat Keputusan

Jenis data pelanggan ketiga memberitahu anda bagaimana pembelian itu mungkin berlaku.

Dalam jualan B2B, mengetahui siapa yang berminat tidak mencukupi. Anda juga perlu tahu siapa yang meluluskan pembelian, langkah yang terlibat, dan biasanya berapa lama proses itu mengambil masa.

Apa yang perlu dikumpul

Data tingkah laku pembelian dan keputusan yang berguna termasuk:

• Identiti dan peranan pembuat keputusan
• Bilangan orang yang terlibat dalam pembelian
• Proses kelulusan
• Tempoh kitaran pembelian
• Penyelesaian terdahulu atau pesaing yang dipertimbangkan
• Keperluan perolehan atau undang-undang
• Saluran komunikasi pilihan
• Masa tindak balas biasa
• Bantahan yang timbul sepanjang proses jualan

Data ini membantu pasukan jualan anda meramalkan halangan sebelum ia melambatkan urus niaga.

Mengapa ia penting

Banyak urus niaga hilang atau tertangguh kerana penjual menumpukan perhatian pada orang yang salah atau salah memahami proses.

Sebagai contoh, kenalan peringkat rendah mungkin mesra dan responsif, tetapi mereka mungkin tidak mempunyai kuasa untuk menggerakkan urus niaga ke hadapan. Jika anda tidak mengenal pasti pembuat keputusan lebih awal, kitaran jualan boleh tersekat.

Data tingkah laku pembelian juga membantu anda membuat ramalan dengan lebih tepat. Jika satu jenis akaun biasanya mengambil masa enam minggu untuk ditutup dan jenis akaun lain biasanya mengambil masa enam bulan, jangkaan saluran anda perlu mencerminkan realiti itu.

Amalan terbaik untuk mengumpulkannya

Sebahagian maklumat ini boleh dikumpulkan secara langsung dalam perbualan. Bahagian lain harus disimpulkan daripada corak berulang dan sejarah urus niaga.

Anda boleh meningkatkan kualiti data pembelian dengan:

• Bertanya siapa lagi yang perlu terlibat sebelum pembelian
• Menjejaki setiap pihak berkepentingan yang menyertai panggilan atau rangkaian e-mel
• Merekod bantahan biasa dan langkah kelulusan
• Menyemak urus niaga closed-won dan closed-lost untuk mengenal pasti corak
• Membandingkan kadar kemenangan mengikut industri, saiz syarikat, atau sumber petunjuk

Lama-kelamaan, pandangan ini membantu anda memahami bukan sahaja siapa yang membeli, tetapi juga bagaimana mereka membeli.

Cara Menukar Data Pelanggan kepada Hasil yang Lebih Baik

Mengumpul data hanya berguna jika anda menggunakannya.

Proses B2B yang kukuh menukar data mentah kepada tindakan merentas jualan, pemasaran, dan kejayaan pelanggan.

Bahagikan audiens anda

Gunakan data pengenalan dan keperluan anda untuk mengelompokkan prospek kepada segmen yang bermakna. Contohnya, anda boleh membahagikan mengikut:

• Industri
• Saiz syarikat
• Peringkat pembelian
• Kes penggunaan
• Lokasi geografi
• Tahap segera

Audiens yang dibahagikan memudahkan penghantaran mesej yang relevan dan mengutamakan usaha menghubungi.

Peribadikan usaha menghubungi anda

Lebih banyak konteks yang anda miliki, lebih spesifik komunikasi anda boleh menjadi.

Daripada menghantar cadangan umum yang sama kepada setiap petunjuk, sesuaikan mesej anda berdasarkan:

• Peranan
• Titik kesakitan
• Matlamat perniagaan
• Peringkat dalam perjalanan pembelian
• Status pembuatan keputusan

Walaupun sedikit pemperibadian boleh meningkatkan kadar respons apabila ia berdasarkan data sebenar.

Tingkatkan pemarkahan petunjuk

Data pelanggan harus memberi input kepada model pemarkahan petunjuk anda.

Sebagai contoh, sesuatu petunjuk mungkin lebih bernilai jika mereka:

• Menepati profil pelanggan ideal anda
• Bekerja di saiz syarikat yang anda layani dengan baik
• Menunjukkan niat pembelian yang jelas
• Sesuai dengan industri sasaran anda
• Melibatkan beberapa pembuat keputusan

Pemarkahan petunjuk membantu pasukan anda menumpukan perhatian pada peluang yang paling mungkin menukar.

Pendekkan kitaran jualan

Apabila anda mengetahui proses pembelian terlebih dahulu, anda boleh mengurangkan kelewatan.

Anda akan tahu bila perlu memperkenalkan bahan sokongan, bila perlu membawa pihak berkepentingan teknikal, dan bila perlu menangani soalan perolehan atau pematuhan. Persediaan itu boleh menghapuskan halangan dan menggerakkan urus niaga dengan lebih pantas.

Lindungi Data Pelanggan dan Kekalkan Ketepatannya

Amalan data yang baik bukan sahaja tentang hasil. Ia juga tentang kepercayaan.

Jika anda mengumpul maklumat pelanggan, anda perlu mengendalikannya secara bertanggungjawab. Itu bermaksud:

• Hanya mengumpul data yang benar-benar anda perlukan
• Menyimpannya dengan selamat
• Mengehadkan akses kepada rekod sensitif
• Menjaga dasar privasi agar sentiasa terkini
• Menghormati keperluan opt-in dan persetujuan
• Mengemas kini rekod apabila kenalan bertukar peranan atau syarikat

Ketepatan data juga penting. Rekod yang lapuk atau tidak lengkap boleh menjejaskan usaha menghubungi dan mengganggu pelaporan. Tetapkan proses semakan berkala untuk membersihkan CRM anda, menghapuskan pendua, dan menyegarkan rekod lama.

Bina Aliran Kerja Pengumpulan Data yang Mudah

Jika anda mahu menjadikannya lebih mudah diurus, mulakan dengan aliran kerja yang jelas.

Sistem praktikal mungkin kelihatan seperti ini:

1. Tangkap data pengenalan asas pada hubungan pertama.
2. Ajukan soalan penemuan untuk memahami keperluan dan konteks.
3. Rekod butiran proses pembelian dan membuat keputusan semasa perbualan jualan.
4. Selaraskan semuanya ke dalam CRM atau pangkalan data berpusat.
5. Semak data secara berkala untuk menambah baik pengelasan dan susulan.

Pendekatan ini memastikan proses anda teratur tanpa membebankan prospek atau pasukan anda.

Pengajaran Akhir

Data pelanggan B2B yang terbaik bukanlah data yang paling kompleks. Ia ialah data yang benar-benar boleh digunakan oleh pasukan anda.

Tumpukan pada tiga kategori: siapa pelanggan itu, apa yang mereka perlukan, dan bagaimana mereka membeli. Apabila perkara ini dikumpul secara konsisten, perbualan jualan anda menjadi lebih terarah, pemasaran anda menjadi lebih berkesan, dan pasukan anda menghabiskan lebih sedikit masa untuk meneka.

Dalam B2B, kejelasan menang. Syarikat yang mengumpul data pelanggan yang betul lebih awal biasanya adalah syarikat yang menilai petunjuk dengan lebih baik, menjual dengan lebih pantas, dan membina hubungan pelanggan yang lebih kukuh dari semasa ke semasa.