3 aspectos que deben tener en cuenta los profesionales de marketing de firmas B2B

Las marcas de negocio a negocio (B2B) más exitosas del mundo están centradas en el comprador. Esto implica saber quiénes son, cuáles son sus puntos débiles y cómo toman decisiones de compra. Trabajar de esta manera es posible, en parte, gracias al análisis correcto de ciertas métricas y al uso de herramientas específicas para la gestión y desarrollo del plan de marketing digital.Para desempeñarse de esta manera, los profesionales de Marketing Digital deberían tener en cuenta los siguientes conceptos para replantear sus estrategias y reconvertir las acciones que vienen llevando a cabo:

1 Los datos pueden provenir de muchas fuentes, en muchas formas: Las empresas B2B deben obtener datos de prospectos y clientes de múltiples fuentes de primera, segunda y terceras partes para potenciar sus resultados.Una encuesta de septiembre de 2017 de Informa Engage descubrió que el 84% de los especialistas en marketing B2B de Estados Unidos utilizan datos de sus herramientas de gestión de relaciones con clientes (CRM) y respuestas de encuestas de clientes para plantear su estrategia. Otras fuentes de datos populares citadas por los encuestados incluyen registros de sitios y registros de transacciones (76%), análisis web / tráfico del sitio (71%) y clientes potenciales que registran a través de canales digitales (49%).Si bien las fuentes de datos deben ser variadas, las organizaciones generalmente se centran en dos tipos diferentes de datos. El primero son los descriptivos, una categoría que incluye información demográfica y perfil sobre un comprador individual y la empresa para la cual éste trabaja. Esto incluye conceptos básicos como nombres, títulos y detalles de contacto. Pero también se puede agregar un contexto como gráficos de organización de la compañía, informes de rendimiento o incluso presupuestos.El segundo tipo de datos son los de comportamiento, que agrega información adicional sobre las interacciones del comprador con puntos de contacto de Marketing y ventas en la web. Esto implica conocer qué partes de contenido se han descargado, en qué páginas web se hizo clic y qué correos electrónicos abrieron.2 Los datos deben ser analizados: Por supuesto, todos los datos en el arsenal de un profesional de Marketing B2B son bastante inútiles si no se gestionan adecuadamente y luego se analizan para obtener una visión para ejecutar acciones concretas.[caption id="attachment_8967" align="alignright" width="360"]

Marketing Digital[/caption]La investigación de julio de 2017 de Bluewolf descubrió que más de la mitad de los profesionales de Marketing de Estados Unidos han invertido en análisis predictivos que aplican modelos estadísticos y técnicas de pronóstico a sus datos mediante el aprendizaje automático o la inteligencia artificial. Otros tipos de análisis incluyen descriptivos, que agregan y extraen datos para proporcionar un resumen de datos históricos, y descubrimiento, un método que busca datos a través de patrones para revelar asociaciones previamente confusas. Otras implementaciones menos comunes de análisis de datos son diagnósticas, prescriptivas y contextuales.3 Aplicar prácticas de datos exitosas no es fácil: Casi nueve de cada 10 profesionales de marketing y ventas B2B en todo el mundo afirman que la implementación de una estrategia de Marketing basada en datos es complicada y requiere de una capacitación apropiada.Por ejemplo, una encuesta a profesionales de Marketing y Ventas B2B realizada por Sinthio encontró que el 83% de los sondeados dijo que los datos que manejaban eran viejos o estaban desactualizados. De ahí surge un gran desafío: mantener la calidad de los datos.Además, el 71% dijo que simplemente no tienen el tiempo o los recursos calificados para implementar un proceso efectivo. Finalmente, dos de cada tres respondieron que no tienen suficientes datos sobre clientes actuales.Uno de los principales desafíos de los especialistas en Marketing B2B es aprender a trabajar en base a los datos para entender mejor a su público. Esto significa obtener datos de calidad de múltiples fuentes, construir la infraestructura adecuada para alojar y administrar todos los datos y, finalmente, darle sentido realizando un análisis preciso.