一种客观的B2B营销模型

指数动力 | 2022-10-24

现状分析

目前在市场上大行其道的ABM（营销自动化），经友商多年大力鼓吹，烧钱品宣，似乎成为唯一的B2B营销模型和实践模式，不谈技术细节，只论ABM的商业逻辑，本质上依然是营销者对潜客画像的一种主观判断，假定“我”知道“我的客户”是谁。

市场呼唤另一种选择——

一种客观的B2B营销模型：倾向性模型

什么是倾向性分析模型？

倾向性分析模型通过捕获商业活动行为中的变量帮助B2B企业把握商业脉搏，判断商机或分析决策执行的可行性。

这种可行性分析在倾向性模型中被细分考量并外化为意向概率，更加可视化，更加直观。

基于不同类型方向的信息和数据为特定的商业主题分配不同的概率，倾向性分析模型支持客户创建对未来商业行为进行合理及时的预测。

为什么要进行倾向建模？

随着商业体量不断增大，赛道也在不断细分且更加具象化。我们为什么要使用倾向建模推断商业行为的原因和影响？问题是我们不能总是在现实生活中依赖传统的统计方法，疫情的常态化使商业环境雪上加霜，市场竞争愈加激烈，营销效果大打折扣。

倾向性分析模型强大所在：

实时动态监测竞争对手动向

提前预测客户流失降低风险

精准挖掘高价值的潜在客户

提供有效信息实现营销降本增效

倾向分析模型是一种客观B2B营销模型，可以从客户数据中产生更好的洞察，开辟新的客户机会，改善营销活动，最大限度地降低风险并减少支出，同时确保更快更精准的决策。

倾向得分匹配可以进行影响客户参与、行为、流失和使用服务意愿的因果推断。

倾向得分匹配模型利用统计学、计算机科学和人工智能学习的力量来连接数千甚至数百万个数据点，以生成可操作的见解。

最后，如果没有好的数据分析，就很难找到新的营销驱动力，进而难以形成科学决策，降本增效。因此，倾向性分析模型的成功运用可以帮助B2B企业获取数据驱动的发展新动力。