技术会消失吗?
按照目前的发展趋势来看,不会。事实上,科技行业每年都保持着5-6%的增长态势。因此,能够接触到不同类型软件和技术的人数也在不断增加。
你现在可以利用积累的数据来锁定正确的客户,调整你的营销方式,并发展不同类型的市场细分技术。
技术图谱细分就是这样一种营销技术,它使用技术图谱数据来了解用户的技术和数字使用习惯。
技术统计让你深入了解客户当前使用的技术栈。
例如,它可以告诉你用户使用的设备、操作系统、网络浏览器和软件。
然而,这只是技术统计最基本的形式。
除了前面提到的信息外,技术统计还能帮助你回答三个重要问题:
通过这些问题的答案,你可以成功地对潜在和现有客户进行细分,从而提升你的营销效果。
技术统计细分是一种客户细分技术,您可以根据客户使用的工具和技术将其划分。
通过结合"技术"和"人口统计"这两个术语而创建,它是21世纪重要的市场细分策略。
简而言之,技术统计细分是基于客户过去使用的技术栈、现在正在使用的技术以及他们将来想要使用的技术。
在人口统计细分中,您通常根据年龄、性别和地点等属性对买家进行细分。通过公司统计,您根据公司规模、收入和行业对客户进行细分。
同样,您可以使用以下因素从技术统计数据创建客户细分:
这样做将使您能够有效地细分潜在买家并专注于为他们提供出色的客户体验。
心理统计细分使您能够delve ai进入客户的思维。技术统计细分也可以帮助您了解潜在客户,尽管是通过他们与技术互动的方式。
这些技术习惯常常揭示可以为您所用的信息。
技术统计细分可用于细致地划分您的受众,以创建理想客户档案(ICP)。
这将使您能够推断他们的技术支出和使用情况。您不仅可以了解现有买家的很多信息,还可以识别符合您理想客户的潜在客户。
通过创建高度集中的受众群体,您的公司可以识别潜在客户的需求和痛点。这些数据点将进一步使您的团队能够在营销和销售工作中解决这些需求。
一旦确定了具体的客户档案,您就可以围绕他们个性化您的营销活动和销售推介。
公司还可以利用这些信息为目标市场创建定制的产品或服务。
此外,了解客户的技术偏好可以帮助您创建定制内容、相关营销信息并改善客户体验。这反过来将带来更好的潜在客户和销售机会。
技术统计信息可用于竞争对手分析,为您提供行业内新兴技术趋势的有价值见解。
您可以使用这些数据研究竞争对手,发现他们使用的技术栈,识别他们的弱点,并加以利用。
此外,您还可以针对他们的买家,了解是什么促使他们从您的竞争对手那里购买,并相应地调整您的销售和营销努力。
一旦您对客户偏好的技术类型有了公平的认识,您就可以创建更好的营销漏斗。
这将使您能够在客户旅程的每个阶段与买家沟通并产生高质量的潜在客户。通过在客户选择的技术中与潜在客户互动,您还可以实现高转化率,节省成本,并改善营销投资回报。
技术统计可用于定制您的销售推介,实现转化,并在每次互动中提供最大价值。
这也使您的销售团队更容易瞄准高质量的潜在客户,专注于最有可能转化的客户,并产生销售。
最重要的是,它将使您能够对每个客户采取独特的方法并进行高质量的对话。
在您识别出理想客户并尽一切努力让他们从您这里购买之后,让他们继续留下来是一项艰巨的工作。
技术统计分析通过为您的客户服务和销售团队提供有关面临风险账户的信息,使这项任务变得更容易。您的团队可以与这些客户沟通并提出解决他们问题的方案。
您的产品开发团队还可以识别受客户欢迎的产品和功能,并引入相同的功能以帮助客户保留和满意度。
与公司统计细分一起使用,技术统计允许您识别市场空白和新产品或服务的机会。
它还为您的公司提供了测试水域的机会,发明与现有系统无缝集成的兼容或竞争解决方案。
一旦您确定了更新的细分市场并完成市场研究,您就可以创建顾客培尔索纳并围绕它们制定营销策略。
您可以通过客户反馈、行业报告、调查、网站抓取和第三方数据提供商收集技术数据。
客户反馈是了解客户行为和满意度的绝佳方式。它使您能够识别客户是否会喜欢并继续使用您提供的解决方案。
在技术数据方面,像G2和Capterra这样的在线目录可以为您提供有关B2C和B2B客户使用技术的宝贵见解。他们还提供企业使用的软件和工具的评论和评级。
您还可以通过进行客户访谈和运营焦点小组来获取客户反馈。
作为营销人员,您可能已经进行了很多调查,通过电话和电子邮件来了解您的目标受众。
作为客户,您可能已经回答过它们。
所以您可能知道冷电话和电子邮件并不总是能给您想要的信息。它们可能得不到回应,或者完全让您的客户对您的公司产生反感。
尽管如此,电话和电子邮件调查可以让您了解客户和业务使用的技术情况。
创建调查,并要求您的客户提供有关他们日常使用的技术栈的信息,以及如何使用它来增强他们的营销效果。
行业报告让您可以从高处俯瞰特定行业发生的情况。例如,广告行业。
对于B2B客户,这是了解他们所在行业技术趋势和前景的最佳方式。
这些行业可以是全球性的或本地的。
您可以使用行业报告来收集特定行业中企业和组织使用的技术栈的大量信息。
网站抓取是通过提取底层HTML代码来收集网站内容和数据的过程。
这是识别不同公司使用的技术类型的相当可靠的方法。如果您的潜在客户使用Google Analytics,您会知道。如果他们使用Hubspot或Salesforce,您也会知道(如果您有合适的技术和人员)。
通过网站抓取获得的技术数据大多是准确的,除非抓取的代码和数据已过时。
您可以轻松使用第三方数据源来获取有关各个公司的信息,包括他们使用的技术。
这些提供商使数据收集过程更快,给您足够的时间在营销策略中实施。
然而,唯一的缺点是,并非所有第三方供应商都有足够有用的数据集。如果您决定从第三方提供商购买技术数据,请确保选择具有可靠数据集的供应商。
除了上述传统方法外,您还可以使用LinkedIn和Twitter等社交媒体平台来大致了解您的潜在客户感兴趣的技术。
查看客户档案、他们的帖子,并定期阅读他们在社交媒体上的更新。
技术数据的准确性和质量取决于所使用的数据源。因此,请确保选择能帮助您实现营销目标的选项。
尽管技术划分具有多重优势,但它也面临着自身的一系列挑战。
你可以通过定期测试和完善你的技术细分、收集关于技术使用和采用率的准确技术数据,以及选择可信的数据来源来解决这些问题。
此外,确保你的供应商在收集原始数据时遵守数据隐私法规,以维护客户隐私。
技术分析档案目前正被应用于软件开发、电子商务、电信和金融行业,不仅用于了解B2C客户,还用于接触B2B客户。
以下是一些具体的使用案例:
基于账户的营销(Account-Based Marketing)是一种B2B策略,通过使用数据来更好地了解潜在客户,帮助您锁定高价值客户账户。
您可以在ABM中运用技术分析来个性化您的销售活动,了解购买意向,并识别潜在客户。通过优先考虑高质量的线索并在ABM中包含技术分析信息,您可以轻松检查它们的感知价值和转化潜力。
这将使您能够定制销售活动并对线索进行优先排序,以实现最大影响力和投资回报率(ROI)。
您可以使用技术分析数据来优化您的入站营销漏斗。
通过基于客户技术栈进行细分,您可以提供上、中、下漏斗内容并构建客户旅程图。
客户旅程可以是:
定制买家旅程可以进一步帮助您完善入站营销漏斗,培养线索并提高转化率。营销团队还可以使用累积的数据创建有针对性的营销活动。
技术分析细分还可以增强网络安全措施,包括网络访问控制系统和网络安全。
通过利用技术数据,您可以更好地了解公司的技术分析档案,规划这些安全系统,限制特定用户的访问,并评估其安全风险。
然后,您可以创建一个强大的网络安全策略,以保护公司资产并在面临网络威胁时维持业务连续性。
有许多在线工具,如BuiltWith和Wappalyzer,可以帮助你发现不同公司使用的技术。由于许多公司试图对其技术栈保密,所提供数据的准确性各不相同。
一种选择是从这些提供商购买和使用数据作为培尔索纳生成过程的一部分。
或者,你可以使用佩索纳 由 Delve AI,这是一个使用人工智能为企业、其竞争对手和社交媒体受众创建数据驱动的培尔索纳的平台。
佩索纳 由 Delve AI具有内置模块,可以推断客户公司使用的技术,并使用这些技术来提供每个生成的培尔索纳所使用的技术预览,除此之外还能让你了解他们的目标、挑战、动机、沟通偏好和商业兴趣。
下面展示了佩索纳 由 Delve AI平台为Delve AI自身业务生成的样本培尔索纳的一部分。
正如Technologies模块所突出显示的,与技术统计相关的见解是,该培尔索纳所代表的客户群很可能使用Google Analytics、HubSpot、PayPal、Google Cloud和Shopify等技术。
当然,这些数据与我们大部分客户群中的营销专业人士使用的所有流行工具一致。
通过像Delve AI这样的自动培尔索纳生成平台,你的买家培尔索纳将更加准确,因为它们是数据驱动的,并且会根据不断发展的技术环境中新兴技术的纳入而自动更新。
科技特征分析可以帮助您定义目标市场并创建有效的营销活动。当与人口统计、心理统计和企业统计数据结合使用时,它可以帮助您针对不同的市场细分进行个性化营销。
这些数据可用于创建买家培尔索纳,并帮助您的客户服务、产品开发和销售团队。
科技特征细分不仅能提升销售,还能促进数字化转型进程。
技术使用特征细分是根据客户的技术栈来划分客户的过程。例如,一家数据公司可以根据使用兼容技术的客户、目前缺乏解决方案的潜在客户以及使用竞争对手产品的客户,分别定制其入站营销渠道。
技术使用特征定位涉及识别和分析客户使用的技术工具、软件和平台,以便个性化信息和内容。通常,你会将所有营销努力指向具有相似技术使用特征的客户群体。
技术使用特征和公司特征细分是不同类型的市场细分,关注目标受众的不同方面。
技术使用特征分析人们或组织使用的技术,如他们的软件(CRM、营销自动化系统和云存储)或硬件(设备类型和屏幕尺寸)。另一方面,公司特征关注在职员工或企业的属性,如公司规模、结构、位置、收入和行业。