দৃশ্যটি চিত্রিত করুন। আপনি একটি সাব-200 কর্মচারী কোম্পানির মার্কেটিং প্রধান। দুপুরের খাবারের পর শুক্রবার। আপনার চিফ মার্কেটিং অফিসার টিমের জন্য একটি নতুন AI Martech টুল নিয়ে গবেষণা করার জন্য আপনাকে ইমেল পাঠান। G2-তে বিক্রেতাদের তুলনা করে এবং তাদের মধ্যে তিনটির জন্য ই-নিউজলেটারের জন্য সাইন আপ করার কয়েক ঘন্টা ব্যয় করার পরে, আপনি সোমবার সকালে জিনিসগুলি বাছাই করতে চান, ল্যাপটপ বন্ধ করে দেন। সোমবার, বিক্রেতার ইমেলগুলির মধ্যে একটি আপনার ইনবক্সে আসে। এটি AI বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যাখ্যা করে যা আপনার মত ছোট ব্যবসার জন্য সবচেয়ে ভাল কাজ করে এবং আপনার কুলুঙ্গির অন্যান্য ছোট ব্যবসার উপর কয়েকটি কেস স্টাডির লিঙ্ক যা তারা ইতিমধ্যেই সাহায্য করেছে। তুমি অবাক হয়ে বসো। তারা কি শুধু আপনার মন পড়েছে? পুরোপুরি না, না। এবং এটা জাদু না, এমনকি যদি এটা মনে হয়. এবং আজকের স্মার্ট B2B বিপণনকারীরা B2B বিপণনের সবচেয়ে বড় ব্যথার পয়েন্টগুলি সমাধান করার জন্য একটি নির্দিষ্ট ধরণের গ্রাহক ডেটা দিয়ে করছে। আধুনিক B2B মার্কেটিং যন্ত্রণার অপবিত্র ত্রিত্ব বাজেট টাইট আপনি ক্লিচ জানেন: "কম দিয়ে আরও করুন"। আপনি সম্ভবত গত এক বছরে এটি এত বেশি শুনেছেন যে আপনি এতে অসুস্থ হয়ে পড়েছেন। এটি একটি অদ্ভুত সময়, মুদ্রাস্ফীতি দূর হচ্ছে না, এবং কেউ নিশ্চিত বলে মনে হচ্ছে না যে আমাদের মন্দা ছিল কি না। ট্রাম্পের নির্বাচন মানেই বেশি প্রবৃদ্ধি, হয়তো বা না? যেভাবেই হোক, কোম্পানিগুলো তাদের বেল্ট শক্ত করছে, এবং বিপণন সাধারণত প্রথম স্থানে কোম্পানিগুলো কাটতে চায়। এখন আগের চেয়ে অনেক বেশি, বিনিয়োগের বিষয়ে রিটার্ন। আপনাকে প্রতিটি শেষ মার্কেটিং পেনিকে ন্যায্যতা দিতে হবে এবং সবকিছুর জন্য একটি ব্যবসায়িক কেস তৈরি করতে হবে। এবং এখনও পর্যন্ত 61% মার্কিন প্রধান নির্বাহী এখনও 2024 সালে প্রবেশের জন্য উচ্চতর রাজস্ব প্রত্যাশিত, EY-এর গবেষণা অনুসারে। অন্য কথায়, বিক্রয় এবং বিপণন লক্ষ্যমাত্রা এত উচ্চাভিলাষী ছিল না যখন সেগুলি অর্জনের জন্য বিনিয়োগের প্রয়োজন এতটা শক্ত ছিল না। বৃত্তটি বর্গক্ষেত্র করার চেষ্টা করুন। কুকি চূর্ণবিচূর্ণ হয় আমরা এখন বিপণনে দীর্ঘকাল ধরে তৃতীয় পক্ষের কুকিজের মৃত্যু সম্পর্কে কথা বলছি। জেনারেল ডেটা প্রোটেকশন রেগুলেশন (GDPR) এবং ক্যালিফোর্নিয়া কনজিউমার প্রাইভেসি অ্যাক্ট (CCPA) এর মতো বিশ্বব্যাপী আবির্ভূত হওয়া কঠোর ডেটা গোপনীয়তা আইনের কারণে, Google 2024 সালে তৃতীয় পক্ষের কুকিজ ব্যবহার বন্ধ করা শুরু করেছে বিপণনকারী হিসাবে, আমাদের এখনই সত্যিকারের কার্যকর প্রত্যাশার জন্য লক্ষ্যযুক্ত গোষ্ঠী গঠনের আরও ভাল উপায় খুঁজে বের করা উচিত ছিল। কার কাছে বাজার করতে হবে তা আপনি কীভাবে চিহ্নিত করবেন? এটা কি এই সব সম্পর্কে. আপনি সঠিক মুহুর্তে সঠিক দর্শকদের কাছে পৌঁছেছেন তা নিশ্চিত করবেন কিভাবে। কীভাবে আপনার বিষয়বস্তু সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক দর্শকদের কাছে পৌঁছায় তা নিশ্চিত করবেন। আপনার পণ্য এবং পরিষেবাগুলিতে প্রকৃত আগ্রহ আছে এমন সম্ভাব্য গ্রাহকদের কাছে কীভাবে পৌঁছাবেন। ডেটা গোপনীয়তা আইন লঙ্ঘন সহ কোনটিই নয়। যদি এটি অসম্ভব মনে হয়, অবশ্যই তা নয়। কিন্তু B2B বিপণনকারীদের কাছে তৃতীয় পক্ষের কুকি ছাড়াই তাদের সম্ভাবনার মন পড়ার একটি উপায় রয়েছে। এটি এমন কিছু যা স্মার্ট বিপণনকারীরা বছরের পর বছর ধরে করে আসছে, কিন্তু পর্যাপ্ত মানুষ এটি সম্পর্কে সচেতন বলে মনে হচ্ছে না। এমনকি যদি আপনি এটি শুনে থাকেন তবে এটি একটি ন্যায্য বাজি যা আপনি এটি ব্যবহার করছেন না বা এমনকি এটি কী এবং এটি কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে সম্পূর্ণ ধারণা রয়েছে৷ এটি অভিপ্রায়-ভিত্তিক বিপণন হিসাবে পরিচিত। কীভাবে অভিপ্রায় ডেটা আরও ভাল বিপণনের দিকে পরিচালিত করে? আমাকে ব্যাখ্যা করা যাক. উদ্দেশ্য-ভিত্তিক বিপণন কি? অভিপ্রায়-ভিত্তিক বিপণন আপনার B2B লিড প্রজন্মের প্রচারাভিযানগুলিকে লক্ষ্য ও অপ্টিমাইজ করতে তথাকথিত "উদ্দেশ্য" ডেটা ব্যবহারকে বোঝায়। ইনটেন্ট ডেটা হল সিগন্যাল - ট্রেইলের ব্রেডক্রাম্বস - যা নির্দেশ করে যে আপনি যা বিক্রি করছেন তাতে কার আগ্রহী হওয়ার সম্ভাবনা বেশি। এই নিবন্ধের শুরুতে গবেষণা গল্প মনে আছে? আপনি G2-এ বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য ব্রাউজ করার সময় এবং বিক্রেতা সাইটগুলি ব্রাউজ করেছেন, আপনি ডেটা বিপণনকারীর একটি ট্রেইল রেখে গেছেন যা আপনার প্রয়োজনের সাথে এটিকে আরও প্রাসঙ্গিক করতে তাদের বিষয়বস্তুকে ট্র্যাক করতে এবং টেইলার করতে পারে। অভিপ্রায়-ভিত্তিক বিপণনের সুবিধা বেশ কিছু গুরুত্বপূর্ণ সুবিধা রয়েছে। এর মধ্যে সবচেয়ে কম নয় যে আপনি সফলভাবে লক্ষ্যবস্তুকে প্রতিস্থাপন করতে পারেন যা আপনি উদ্দেশ্য-ভিত্তিক ডেটা সহ তৃতীয় পক্ষের কুকিগুলির সাথে করতে পেরেছিলেন যা ডেটা গোপনীয়তা আইনের সাথে সম্পূর্ণরূপে সঙ্গতিপূর্ণ। আপনার সাইটে কারা আসছে এবং তারা কী আগ্রহী তা আপনি জানতে পারেন৷ আপনি পরিচিতিগুলির একটি তালিকা পেতে পারেন যারা আপনার পণ্যগুলি অনলাইনে অনুসন্ধান করছে৷ আপনি শিখতে পারেন যে তারা তাদের কেনাকাটার যাত্রায় কোথায় আছে, তারা কতক্ষণ ধরে গবেষণা করছে, তারা ইতিমধ্যেই একটি প্রতিযোগী পণ্যের একজন গ্রাহক কিনা – আপনার প্রতিযোগীদের মধ্যে কোনটিতে তারা আগ্রহী তা উল্লেখ না করা। আরও সহজ করে বললে, আপনি সঠিক সময়ে সঠিক বিষয়বস্তু সহ আপনার অফার করা প্রয়োজন এমন লোকেদের কাছে পৌঁছাতে পারেন — এবং নিশ্চিত করুন যে তারা কেনার জন্য প্রস্তুত হলে আপনি মনের শীর্ষে আছেন। এইভাবে, আপনি এমন লিডের জন্য সময় নষ্ট করছেন না যারা আপনার পণ্যে আগ্রহী নন এবং আপনার বাজেটের বেশি উৎসর্গ করতে পারেন রূপান্তর করার সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি। কিভাবে উদ্দেশ্য-ভিত্তিক ডেটা কাজ করে উদ্দেশ্য ডেটা দুটি বালতিতে পড়ে: প্রথম পক্ষ (অভ্যন্তরীণ) এবং তৃতীয় পক্ষ (বাহ্যিক)। প্রথম পক্ষের ডেটা হল আপনার নিজস্ব CRM-এর মধ্যে থাকা ডেটা, আপনি লিড ফর্মগুলি থেকে সংগ্রহ করা ইমেল ঠিকানা এবং কাজের নম্বর, আপনার ওয়েবসাইটের আচরণ – যেমন একজন দর্শক বারবার একই পৃষ্ঠায় অবতরণ করা, বা একটি ই-বুক ডাউনলোড করা – গ্রাহক সমীক্ষা, কোন বিজ্ঞাপনগুলি আপনি দেখেছেন, তারা আপনার সামাজিক কোনটি অনুসরণ করেন এবং এর সাথে তাদের কতটা মিথস্ক্রিয়া ছিল। যদি তারা আপনার ইমেল তালিকায় সাবস্ক্রাইব করে, তাহলে আপনি ট্র্যাক করতে পারেন তারা কোন লিঙ্কে ক্লিক করে। তৃতীয় পক্ষের ডেটা হল আলাদাভাবে অন্যান্য ওয়েবসাইট থেকে সংগ্রহ করা ডেটা। এখানেই আপনাকে সাধারণত একজন ডেটা সরবরাহকারীর সাথে কাজ করতে হবে যিনি আপনার জন্য বেনামী ডেটা একত্রিত করেছেন। তারপরে আপনি এটিকে বিভিন্ন অন্যান্য ডেটার সাথে একত্রিত করতে পারেন, উদাহরণস্বরূপ: , যা আপনাকে বলে যে কীভাবে লোকেরা Google এবং Bing-এ অনুসন্ধান করছে এমন কীওয়ার্ড এবং বাক্যাংশগুলির উপর ভিত্তি করে আপনার সামগ্রী লিখতে হয়, যেগুলি আপনার পণ্য এবং পরিষেবাগুলির সাথে প্রাসঙ্গিক৷ অনুসন্ধান অভিপ্রায় ডেটা , যখন আপনি ট্র্যাক করতে পারেন যে অ্যাকাউন্টগুলি আপনি লক্ষ্য করছেন সেগুলি আপনার ব্র্যান্ড - বা একটি প্রতিযোগী ব্র্যান্ডের জন্য অনুসন্ধান করছে কিনা৷ নেভিগেশনাল অভিপ্রায় – আপনার আদর্শ গ্রাহকের আকার, শিল্প, অবস্থান এবং রাজস্ব, লিঙ্কডইন গবেষণা, অনলাইন ব্যবসার ডিরেক্টরি বা প্রসপেক্টিং টুলস এবং তৃতীয় পক্ষের উদ্দেশ্য ডেটা প্রদানকারীদের মাধ্যমে আপনার বিদ্যমান গ্রাহকদের প্রোফাইলের উপর ভিত্তি করে। ফার্মোগ্রাফিক ডেটা , বা কোন কোম্পানিতে কোন প্রযুক্তি (সফ্টওয়্যার/হার্ডওয়্যার) রয়েছে – বিশেষ করে গুরুত্বপূর্ণ যদি আপনি জানতে চান যে কোনও কোম্পানির আপনার প্রযুক্তির প্রয়োজন আছে কিনা, বা আপনার প্রযুক্তির স্ট্যাকের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ অন্যান্য সরঞ্জাম ব্যবহার করে। এই ডেটা সাধারণত সমীক্ষা এবং প্রশ্নাবলীর মাধ্যমে ক্যাপচার করা হয় এবং আবার প্রায়ই তৃতীয় পক্ষের অভিপ্রায় ডেটা প্রদানকারীদের মাধ্যমে। টেকনোগ্রাফিক ডেটা এই সব একত্রিত করুন, এবং আপনার নিষ্পত্তিতে একটি ভাল ডেটাসেট রয়েছে যা আপনি একাধিক উপায়ে ব্যবহার করতে পারেন। যদি অভিপ্রায়-ভিত্তিক বিপণন এত দুর্দান্ত হয়, তাহলে কেন আরও লোকেরা এটি করছে না? সংক্ষেপে, কারণটি হল যে উদ্দেশ্য-ভিত্তিক ডেটা ব্যবহার করা একদিকে সময়সাপেক্ষ যদি আপনি নিজে এটি করেন, এবং অন্যদিকে আপনি যদি একটি ভাল এবং জিডিপিআর-সম্মত তৃতীয়-পক্ষের অভিপ্রায় ডেটা প্ল্যাটফর্মের জন্য যান তবে এটি ব্যয়বহুল। . সর্বোপরি, একটি উদ্দেশ্য-ভিত্তিক বুদ্ধিমত্তা প্ল্যাটফর্ম করতে পারে: বেনামী ট্রাফিককে কোম্পানির নাম এবং নির্দিষ্ট ভূমিকায় পরিণত করুন আপনার ওয়েবসাইট পরিদর্শনকারী কোম্পানির আচরণ এবং কর্ম প্রকাশ করুন আপনাকে বলুন - আপনার ইনপুট সহ - যদি সেই কোম্পানিগুলি আপনার আদর্শ টার্গেট প্রোফাইলের সাথে মেলে এই কোম্পানীর টেকনোগ্রাফিক ডেটা শেয়ার করুন অথবা – যদি আপনি আপনার টেকনোগ্রাফিক মাপকাঠিতে ফিড করেন – আপনাকে লক্ষ্য কোম্পানীর একটি তালিকা প্রদান করুন যেগুলি সেই মানদণ্ডের সাথে খাপ খায় এবং আপনার বা আপনার প্রতিযোগীদের ওয়েবসাইট পরিদর্শন করেছে বা প্রাসঙ্গিক সামগ্রী ডাউনলোড করেছে কোম্পানির কর্মচারীরা দূর থেকে কাজ করলেও নাম দ্বারা চিহ্নিত করতে সহায়তা করুন। আপনি যদি বিবেচনা করেন যে এই সমস্ত ডেটাতে কতটা সম্ভাব্য মূল্য রয়েছে, তবে এটি অবাক হওয়ার মতো কিছু নয় যে এমনকি মাত্র 200 জন কর্মচারী সহ কিছু সংস্থা এই প্ল্যাটফর্মগুলি অ্যাক্সেস করার জন্য প্রতি বছর $40,000 এর মতো অর্থ প্রদান করতে পারে। এত বড় মূল্যের ট্যাগের সাথে, এটা স্বাভাবিক যে এমনকি সেই সমস্ত বিপণনকারীরা যারা উদ্দেশ্য-ভিত্তিক বিপণনের সম্ভাবনার কথা শুনেছেন তারা আত্মবিশ্বাসী হতে চান যে তারা বিনিয়োগ করার আগে ROI প্রমাণ করতে পারবেন। সবসময় কঠোর বাজেটের সাথে আরও উচ্চাকাঙ্ক্ষী লক্ষ্যগুলিকে আঘাত করার চাপের মধ্যে, অনেক বিপণনকারী স্থির থাকার জন্য দৌড়াচ্ছেন। এই ধরনের কেনাকাটা ন্যায্যতা প্রমাণ করার জন্য আপনার প্রয়োজনীয় গবেষণা করার সময় তাদের কাছে নেই। কীভাবে আপনার ব্যবসায় উদ্দেশ্য-ভিত্তিক ডেটা ব্যবহার করবেন বিশাল সময় সাশ্রয়ের সম্ভাবনা এবং উদ্দেশ্য-ভিত্তিক ডেটার সাথে লিড জেনারেশন বৃদ্ধির সম্ভাবনা বোঝা, আমি আত্মবিশ্বাসের সাথে বলতে পারি যে প্রায় সমস্ত B2B বিপণন দল এটি ব্যবহার করে উপকৃত হবে। যাইহোক, অভিপ্রায়-ভিত্তিক ডেটা ব্যবহার করার জন্য বেশ কয়েকটি নির্দিষ্ট উপায় রয়েছে যা আপনাকে আরও দ্রুত মান তৈরি করতে দেখবে। এটি নিজে করার চেষ্টা করে সময় নষ্ট করবেন না। উপলব্ধ ডেটা ইন্টেলিজেন্স প্ল্যাটফর্মগুলি নিয়ে গবেষণা করুন - 6Sense, Cognism, Demandbase এবং ZoomInfo-এর মত। আমি এখানে নির্দিষ্ট প্রদানকারীদের শিল করতে আসিনি, তাই আপনার নিজের গবেষণা করুন। তবে নিমজ্জন নিন, আপনার ব্র্যান্ডের জন্য কোনটি সেরা তা নির্ধারণ করুন এবং তাদের আপনার জন্য ভারী উত্তোলন করতে দিন। আপনার আদর্শ গ্রাহক প্রোফাইল (ICP) তীক্ষ্ণ করুন। আপনি কাকে টার্গেট করছেন সে সম্পর্কে আপনাকে খুব পরিষ্কার হতে হবে। এটি করার জন্য আপনি একেবারে অভিপ্রায়-ভিত্তিক ডেটা ব্যবহার করতে পারেন। বিকল্পভাবে, আপনি যদি আপনার বর্তমান গ্রাহকদের চেনেন, তাহলে আপনি একই রকম আরও শনাক্ত করতে লুকলাইক মডেলিং করতে পারেন। যেভাবেই হোক, উদ্দেশ্য-ভিত্তিক ডেটা আপনার ফোকাসকে তীক্ষ্ণ করতে সাহায্য করার জন্য বিদ্যমান, স্প্রে এবং প্রার্থনা নয়। আপনি আপনার লিড যোগ্য কিভাবে জানুন. আমরা সবাই সেখানে ছিলাম, আপনার সাইট থেকে তাদের প্রথম কন্টেন্ট ডাউনলোড করার পরে সম্ভাব্যদের ডেটা CRM-এ প্রবেশ করিয়ে দিচ্ছি, এবং BAM - পরের দিন একটি কলের মাধ্যমে বিক্রয় শুরু হয়েছে। বিক্রয় একটি ডেমোতে রূপান্তর পায় না, এবং নিম্ন মানের লিড প্রদানের জন্য আপনি এটি ঘাড়ে পেতে পারেন। একটি কঠোর লিড যোগ্যতার প্রক্রিয়া করুন এবং এটি প্রয়োগ করতে সাহায্য করার জন্য সি-স্যুট থেকে কিনুন। আপনার যোগ্যতার মাপকাঠি পুনরাবৃত্তি এবং পরিমার্জিত করতে উদ্দেশ্য-ভিত্তিক ডেটা ব্যবহার করুন। আপনার নখদর্পণে অনেক তথ্যের সাথে, আপনি যখন জানেন যে তারা কোন বিষয়ে আগ্রহী, কোন চ্যানেলগুলিকে তারা পছন্দ করে, তারা শেষবার কখন আপনার ওয়েবসাইট পরিদর্শন করেছিল এবং আরও অনেক কিছুর উষ্ণ লিড তৈরি করতে এবং লালন-পালন করতে আপনার সত্যিই সক্ষম হওয়া উচিত৷ অ্যাকাউন্ট-ভিত্তিক বিপণনের জন্য উদ্দেশ্য ডেটা ব্যবহার করুন। লাভ এবং ম্যারেজ বা ফ্রেড এবং আদা, বা ড্রাকুলা এবং ভ্যান হেলসিংয়ের মতো, উদ্দেশ্য ডেটা এবং এবিএম কেবল হাতে হাতে চলে। যদি ABM সম্পূর্ণরূপে দর্শকদের লক্ষ্য করার পরিবর্তে ব্যক্তিগতকৃত প্রচারাভিযানের সাথে নির্দিষ্ট কোম্পানিগুলিকে লক্ষ্য করে, তাহলে অভিপ্রায় ডেটার চেয়ে আপনার বিপণনকে ব্যক্তিগতকৃত করার আরও ভাল উপায় আর কি হতে পারে? এবং শেষ, কেন অভিপ্রায়-ভিত্তিক বিপণন একটি ভাল ধারণা সম্পর্কে আপনার বসকে কীভাবে বিক্রি করবেন সুতরাং, আপনি এই পর্যন্ত পেয়েছেন. কেন অভিপ্রায়-ভিত্তিক বিপণন এত কার্যকর সে সম্পর্কে আপনি একটু পরিষ্কার এবং আপনার ব্র্যান্ডের জন্য আপনি কীভাবে এটি ব্যবহার করতে পারেন সে সম্পর্কে আপনার একটি সাধারণ ধারণা রয়েছে। কি আপনাকে বাধা দিচ্ছে? ওহ হ্যাঁ, সেই কষ্টকর সি-স্যুট। আপনাকে সেই বিনিয়োগ যাচাই করতে হবে। এর জন্য, আপনাকে একটি শক্তিশালী ব্যবসায়িক মামলা উপস্থাপন করতে হবে। এই ক্ষেত্রে, চিন্তা করুন: আপনি বিপণন ব্যয় করছেন কি. আপনার গড় গ্রাহক যাত্রার দৈর্ঘ্য কত? আপনি যদি ক্রয় প্রক্রিয়ায় আরও বেশি লোককে আনতে উদ্দেশ্য ডেটা ব্যবহার করতে সক্ষম হন তবে আপনি সেই যাত্রাকে কতটা কমাতে পারবেন? এটি আপনাকে কতটা বাঁচাতে পারে? আপনি বিভিন্ন চ্যানেল জুড়ে কতটা বিপণন সামগ্রী তৈরি করেন? আপনি যদি দুই বা তিনটি চ্যানেলের মাধ্যমে আপনার সর্বোচ্চ রূপান্তরকারী বা সর্বোচ্চ মূল্যের সম্ভাবনাগুলিকে প্রমাণ করতে অভিপ্রায় ডেটা ব্যবহার করতে সক্ষম হন তবে কী হবে? কম কার্যকর চ্যানেলগুলি ব্যয় না করে আপনি কতটা সাশ্রয় করবেন? আপনার সবচেয়ে কার্যকর বিষয়বস্তু দ্বিগুণ করে আপনি কতটা সঞ্চয় করতে পারেন? অথবা উদ্দেশ্য ডেটা আপনাকে কাজ করছে না বলে যে বিষয়বস্তু প্রকাশ করা বন্ধ করে? এই অনুশীলনটি চালিয়ে যান যতক্ষণ না আপনি সমস্ত সম্ভাব্য সঞ্চয় সনাক্ত করছেন যা উদ্দেশ্য ডেটা আপনার জন্য করতে পারে। তারপর ROI কাজ করুন। এটা আপনার ব্যবসা মামলা. এটি উদ্দেশ্য-ভিত্তিক বিপণনের সাথে ডেটা-চালিত B2B বিপণনের জন্য একটি নতুন যুগ। শীঘ্রই আমাদের সাথে যোগ দিন এবং আপনিও সুবিধাগুলি উপভোগ করতে পারেন।
