b2b 客户数据平台 Leadspace
作者：Leadspace 团队
现在是 2020 年 — — 您对建立下一个目标账户列表感到兴奋吗？
可能不是。
您确实想要扩大当前的帐户列表，但您可能不希望经历缓慢的手动查找和挑选目标帐户的过程。
不幸的是，对于太多的 B2B 公司来说，这是一个令人悲伤的事实，但今年您的公司不必再经历同样的情况。
如果有一种方法可以克服建立目标帐户列表这项极其繁琐的任务，那会怎样？
您已经有了一些想要复制的账户，这足以开发相似的模型。现在您只需要一个由人工智能驱动的客户数据平台来处理其余的事情。
ABM 营销中日益严重且代价高昂的问题
基于账户的营销 仍然是一种有效的 B2B 营销策略。然而，一个日益严重的问 美国企业邮箱 题正在使这种方法变成一项昂贵且耗时的苦差事：克隆你最好的客户。
这听起来像您的公司吗？
您的业务在 2019 年表现良好，现在您希望进一步扩大规模。因此，您着眼于扩大帐户列表。但是，您面临着寻找目标帐户的问题。很难知道从哪里开始以及将哪些指定帐户添加到您的“命中列表”中。网络的深度非常广泛，因此手动进行搜索非常麻烦。因此，您从供应商处购买潜在客户列表。这不是一个坏主意，对吗？
毕竟，快速生成潜在客户的初始列表可以节省您的时间。但您很快就会发现，这可能会变成一场噩梦。
为什么从供应商处购买潜在客户名单不是答案
乍一看，购买潜在客户名单似乎是加快创建指定帐户名单的答案。但是，当您开始仔细研究数据时，您会看到以下内容：
数据不准确（信息过时）
重复数据（您已有的帐户）
无法识别合格的潜在客户
拥有 1,000 条潜在客户名单并不意味着您拥有 1,000 个潜在客户。供应商提供的潜在客户名单使用浅层数据，包含典型的公司信息（公司规模、收入、行业）。
因此，您不仅需要删除列表中所有过时和重复的数据，还必须检查最佳客户帐户并确定列表中的哪些潜在客户与您的理想客户相匹配。
哎呀。
现在，您已经花费了 X 美元，却得到了一份无用的线索列表，并且您必须花费无数的工时来筛选那些杂草。
你不会想以这种方式度过 2020 年第一季度，而且你也不应该这样做。
相似模型如何增强 B2B 营销活动
您 2020 年的目标是增加收入，这意味着您需要专注于吸引更多合适的客户加入您的业务。您可以使用相似建模技术来实现这一目标。
Leadspace 的客户数据平台可根据您现有的最佳客户自动查找最合格的净新帐户。
它使用深度学习 AI 来实现这一点，该 AI 将分析您从数据库中手动选择的最佳账户。好消息是，您不需要一长串账户列表供 CDP 学习。只需要一小部分账户样本即可。
该平台将结合使用机器学习和全面的数据丰富功能。它使用来自任意数量来源的第一方和第三方数据。
目标是识别公司和个人层面的数据，例如部门规模、职位名称、角色、专业、所用技术和专业知识。
这将确保您拥有一份符合您所需优质客户条件的合格客户目标列表。此外，您的销售和营销团队将知道在需要时应该联系谁。
你可以选择决定 CDP 投射网的宽度或窄度。
现在，拥有一个完全自动化的流程来生成高质量目标列表的概念听起来好得令人难以置信，但已经有企业通过采用 Leadspace CDP 选择目标账户获得了收益。
一家公司成功将转化率提高 20%，将目标市场覆盖率提高 13%。因此，他们不仅获得了更多相同的客户，还成功打入了他们从未想过要涉足的市场。
2020 年是时候获得同样的收益了
借助 Leadspace，您可以帮助您的 B2B 营销团队找到与您的最佳客户（甚至是其他市场的客户）最为相似的全新帐户。
