火山引擎數智平臺VeDI助力企業營銷線索轉化提升14%
一條營銷線索,從官網后臺下載到完成成交,到底需要經歷哪些環節?
在企業級市場的銷售場景中,營銷線索通常是指用戶通過相關產品的官方網站或者營銷活動界面,主動留下的聯系方式;而根據線索價值的不同,又可分為MAL(營銷接受線索)和MQL(合格營銷線索)。
(資料圖片僅供參考)
前者屬于最寬泛的線索定義范疇,即用戶留下聯系方式就能被計算入內;而后者則需要附加更多衡量標準,如該條線索映射到的用戶是否為企業身份、是否有產品購買決策權、是否對產品付費持肯定態度等等,這些信息需要通過對MAL的針對性篩選,并由專門的銷售同學跟進聯絡才能得出。
所以,可以大致得出從MAL到MQL的流轉鏈路:
MQL到MAL轉化鏈路示意圖
一般情況下,整條線索轉化流轉鏈路需要產品運營、數據分析師、銷售等多個團隊共同介入——運營人員需要負責MAL線索的收集和初輪篩選策略制定,數據分析師則需要消化初輪篩選策略配合輸出高優MAL,而銷售人員則通過電話、短信推送等多種途徑完成與客戶的有效溝通,最終遴選可供后續運營的MQL。
對企業的產品運營團隊來說,這套傳統的流轉鏈路雖然能夠完成線索轉化,但弊端明顯:首先是時效性上,不論是在初輪MAL篩選環節還是銷售跟進環節,都強依賴另外兩個團隊的排期,只要其中一個團隊的排期排不上,整一批MAL的轉化都將延期;其次,對線索的判斷只來源于客戶提供的信息,缺乏更全面的內容補充。
如果有一套數據產品能夠前置將用戶在官方網站上對哪一類產品最感興趣、最關注哪一項功能,或者是被哪一類營銷活動(降價補貼/買一贈一/產品打包)吸引等進行充分洞察,并且能把這些信息與后期主動留資下來的線索進行一一對應;另一方面,如果還能降低線索數據處理門檻,比如一鍵提煉龐雜線索量中的共性特征,實現同類型需求線索的實時圈選,并能無縫對接到營銷系統,開啟自助化二次營銷觸達……這些聽起來仿佛天方夜譚的操作,其實并非不可能實現。
目前,已經有部分企業已經率先運用火山引擎數智平臺(VeDI)旗下的增長分析DataFinder和客戶數據平臺VeCDP,實現營銷線索流轉的自動化推進。
以某辦公軟件為例,軟件運營團隊在其官網上已經完成增長分析DataFinder產品部署,可針對用戶在官網上的生命旅程進行實時洞察,比如官網的哪部分信息最受關注,哪一個跳轉按鈕最被頻繁點擊等等,這些數據都將沉淀并接入客戶數據平臺VeCDP中。
在VeCDP內,運營團隊能夠將匯集的線索完成標簽分類,并以可視化形式展現,這極大減輕了運營人員對線索的基礎分類工作,同時還能引入官網上的洞察數據做進一步判斷,提煉更多線索共性特征,以輔助運營人員制定MAL的篩選策略。
值得一提的是,VeCDP在共性特征提煉上還支持自動更新設置,如【以天級更新】就能以24小時為單位不斷滾動接入官網數據,這能極大保障線索量的即時性和全面性。
當線索以特征標簽分類后,即便后鏈路負責線索溝通的銷售團隊因排期原因無法及時消化,運營人員依舊能通過VeCDP將線索包無縫對接增長營銷平臺GMP,選擇合適的線上渠道完成營銷文案的再觸達。
針對部分需要銷售團隊強介入的線索包,該企業也將VeCDP的線索畫像頁面嵌入到了CRM(客戶關系管理)系統中,與系統中的客戶線索相互關聯,銷售團隊可以借助這個功能前置洞察用戶需求。
數據顯示,在引入火山引擎數智平臺(VeDI)的增長分析DataFinder和客戶數據平臺VeCDP之后,該企業在線索流轉鏈路提效上收獲明顯,原本一批線索從收集到完成銷售跟進,需要耗時5個工作日左右,如今只需1天。
在MQL轉出上,鑒于對用戶需求的充分洞察和對應銷售策略調整,MAL到MQL的轉化率也有超14%的提升。(作者:呂宇塵)
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