इस दृश्य की कल्पना करें। आप 200 से कम कर्मचारियों वाली कंपनी में मार्केटिंग के प्रमुख हैं। शुक्रवार को दोपहर के भोजन के बाद का समय है। आपका मुख्य विपणन अधिकारी आपको टीम के लिए एक नए AI Martech टूल पर शोध करने के लिए ईमेल करता है। G2 पर विक्रेताओं की तुलना करने और उनमें से तीन के लिए ई-न्यूज़लेटर के लिए साइन अप करने में कुछ घंटे बिताने के बाद, आप लैपटॉप बंद कर देते हैं, और सोमवार की सुबह काम शुरू करना चाहते हैं। सोमवार को, विक्रेताओं में से एक का ईमेल आपके इनबॉक्स में आता है। इसमें AI की उन विशेषताओं के बारे में बताया गया है जो आपके जैसे छोटे व्यवसायों के लिए सबसे बेहतर काम करती हैं, और आपके क्षेत्र के अन्य छोटे व्यवसायों पर कुछ केस स्टडीज़ के लिंक दिए गए हैं जिनकी उन्होंने पहले ही मदद की है। आप आश्चर्यचकित होकर बैठ जाते हैं। क्या उन्होंने आपके मन की बात पढ़ ली है? बिल्कुल नहीं, नहीं। और यह जादू नहीं है, भले ही ऐसा लगे। और यही वह है जो आज के स्मार्ट B2B मार्केटर्स B2B मार्केटिंग में सबसे बड़ी समस्याओं को हल करने के लिए एक खास तरह के ग्राहक डेटा के साथ कर रहे हैं। आधुनिक B2B विपणन पीड़ाओं की अपवित्र त्रिमूर्ति बजट तंग है आप एक कहावत जानते हैं: "कम से ज़्यादा काम करो"। आपने शायद पिछले एक साल में इसे इतना सुना होगा कि आप इससे ऊब चुके होंगे। यह एक अजीब समय है, मुद्रास्फीति कम नहीं हो रही है, और कोई भी निश्चित नहीं है कि हमारे पास मंदी थी या नहीं। ट्रम्प के चुनाव का मतलब अधिक विकास है, हो सकता है, या नहीं? किसी भी तरह से, कंपनियाँ अपनी कमर कस रही हैं, और मार्केटिंग आम तौर पर वह पहला स्थान है जहाँ कंपनियाँ कटौती करना चाहती हैं। अब पहले से कहीं ज़्यादा, निवेश पर रिटर्न मायने रखता है। आपको मार्केटिंग के हर आखिरी पैसे को सही ठहराना होगा और हर चीज़ के लिए एक व्यावसायिक मामला बनाना होगा। और फिर भी EY के शोध के अनुसार, 61% अमेरिकी मुख्य कार्यकारी अधिकारियों ने अभी भी 2024 में प्रवेश करते समय उच्च राजस्व की उम्मीद की है। दूसरे शब्दों में, बिक्री और विपणन लक्ष्य कभी इतने महत्वाकांक्षी नहीं रहे हैं जबकि उन्हें प्राप्त करने के लिए आवश्यक निवेश कभी इतना कम नहीं रहा है। उस वृत्त को वर्गाकार करने का प्रयास करें। कुकीज़ टूट रही हैं हम मार्केटिंग में थर्ड-पार्टी कुकीज़ के खत्म होने के बारे में लंबे समय से बात कर रहे हैं। वैश्विक स्तर पर उभर रहे सख्त डेटा गोपनीयता कानूनों, जैसे कि जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन (GDPR) और कैलिफ़ोर्निया कंज्यूमर प्राइवेसी एक्ट (CCPA) के कारण, Google ने 2024 में थर्ड-पार्टी कुकीज़ के इस्तेमाल को चरणबद्ध तरीके से खत्म करना शुरू कर दिया है। विपणक के रूप में, हमें अब तक वास्तव में प्रभावी संभावनाओं के लिए लक्षित समूहों की संरचना का एक बेहतर तरीका पता लगा लेना चाहिए था। आप कैसे पहचानते हैं कि किसे विपणन करना है? यह सब इसी बारे में है। कैसे सुनिश्चित करें कि आप सही समय पर सही दर्शकों तक पहुँच रहे हैं। कैसे सुनिश्चित करें कि आपकी सामग्री सबसे प्रासंगिक दर्शकों तक पहुँचे। संभावित ग्राहकों तक कैसे पहुँचें जिनकी आपके उत्पादों और सेवाओं में वास्तविक रुचि है। डेटा गोपनीयता कानूनों का उल्लंघन करने वाला कोई भी नहीं। अगर यह असंभव लगता है, तो बेशक ऐसा नहीं है। लेकिन B2B मार्केटर्स के लिए थर्ड-पार्टी कुकीज़ के बिना भी अपने संभावित ग्राहकों के दिमाग को पढ़ने का एक तरीका है। यह कुछ ऐसा है जो स्मार्ट मार्केटर्स सालों से कर रहे हैं, लेकिन ऐसा लगता है कि बहुत कम लोग इसके बारे में जानते हैं। भले ही आपने इसके बारे में सुना हो, लेकिन यह एक उचित शर्त है कि आप इसका उपयोग नहीं कर रहे हैं, या यहां तक कि आपको इसकी पूरी समझ भी नहीं है कि यह क्या है और यह कैसे काम करता है। इसे इंटेंट-बेस्ड मार्केटिंग के रूप में जाना जाता है। इंटेंट डेटा बेहतर मार्केटिंग की ओर कैसे ले जाता है? चलिए मैं समझाता हूँ। आशय-आधारित विपणन क्या है? इरादे-आधारित मार्केटिंग आपके B2B लीड जनरेशन अभियानों को लक्षित और अनुकूलित करने के लिए तथाकथित "इरादे" डेटा के उपयोग को संदर्भित करता है। इरादे के डेटा सिग्नल हैं - निशान पर ब्रेडक्रंब - जो संकेत देते हैं कि आप जो बेच रहे हैं उसमें सबसे अधिक रुचि रखने वाले कौन हैं। क्या आपको इस लेख की शुरुआत में शोध की कहानी याद है? जब आप G2 पर सुविधाओं के लिए ब्राउज़ करते थे और विक्रेता साइटों को ब्राउज़ करते थे, तो आप डेटा का एक निशान छोड़ जाते थे जिसे मार्केटर्स ट्रैक कर सकते थे और अपनी सामग्री को आपकी आवश्यकताओं के लिए अधिक प्रासंगिक बनाने के लिए उसे अनुकूलित कर सकते थे। उद्देश्य-आधारित विपणन के लाभ इसके कई महत्वपूर्ण लाभ हैं। इनमें से सबसे महत्वपूर्ण यह है कि आप तीसरे पक्ष की कुकीज़ के साथ जो लक्ष्यीकरण कर सकते थे, उसे आप इरादे-आधारित डेटा के साथ सफलतापूर्वक प्रतिस्थापित कर सकते हैं जो डेटा गोपनीयता कानूनों के साथ पूरी तरह से अनुपालन करता है। आप जान सकते हैं कि आपकी साइट पर कौन आ रहा है और उनकी क्या रुचि है। आप उन संपर्कों की सूची प्राप्त कर सकते हैं जो आपके उत्पादों को ऑनलाइन खोज रहे हैं। आप जान सकते हैं कि वे अपनी खरीदारी की यात्रा में कहाँ हैं, वे कितने समय से शोध कर रहे हैं, क्या वे पहले से ही किसी प्रतिस्पर्धी उत्पाद के ग्राहक हैं - और यह भी कि वे आपके प्रतिस्पर्धियों में से किसमें रुचि रखते हैं। सरल शब्दों में कहें तो, आप सही समय पर सही सामग्री के साथ उन लोगों तक पहुँच सकते हैं जिन्हें आपकी पेशकश की ज़रूरत है — और सुनिश्चित करें कि जब वे खरीदने के लिए तैयार हों तो आप उनके दिमाग में सबसे ऊपर हों। इस तरह, आप उन लीड पर समय बर्बाद नहीं कर रहे हैं जो आपके उत्पाद में रुचि नहीं रखते हैं और अपने बजट का ज़्यादा हिस्सा उन संभावनाओं पर लगा सकते हैं जो बदलने की सबसे ज़्यादा संभावना रखते हैं। आशय-आधारित डेटा कैसे काम करता है आशय डेटा दो श्रेणियों में आता है: प्रथम-पक्ष (आंतरिक) और तृतीय-पक्ष (बाह्य)। प्रथम पक्ष डेटा आपके स्वयं के CRM के भीतर का डेटा है, ईमेल पते और जॉब नंबर जो आप लीड फॉर्म से एकत्र करते हैं, आपकी वेबसाइट पर व्यवहार - जैसे कि एक विज़िटर बार-बार एक ही पृष्ठ पर उतरता है, या ई-बुक डाउनलोड करता है - ग्राहक सर्वेक्षण, आपने कौन से विज्ञापन देखे, वे आपके किस सोशल को फॉलो करते हैं, और उनके साथ कितनी बातचीत हुई। यदि वे आपकी ईमेल सूची की सदस्यता लेते हैं, तो आप ट्रैक कर सकते हैं कि वे किन लिंक पर क्लिक करते हैं। थर्ड पार्टी डेटा वह डेटा है जो अन्य वेबसाइटों से अलग से इकट्ठा किया जाता है। यह वह जगह है जहाँ आपको आम तौर पर एक डेटा आपूर्तिकर्ता के साथ काम करना पड़ता है जिसने आपके लिए अनाम डेटा एकत्र किया है। फिर आप इसे विभिन्न प्रकार के अन्य डेटा के साथ संयोजित कर सकते हैं, उदाहरण के लिए: , जो आपको बताता है कि लोगों द्वारा Google और Bing में खोजे जा रहे कीवर्ड और वाक्यांशों के आधार पर अपनी सामग्री कैसे लिखें, जो आपके उत्पादों और सेवाओं के लिए प्रासंगिक हैं। खोज आशय डेटा , जिसके माध्यम से आप ट्रैक कर सकते हैं कि जिन खातों को आप लक्षित कर रहे हैं, वे आपके ब्रांड की खोज कर रहे हैं - या किसी प्रतिस्पर्धी ब्रांड की। नेविगेशनल इंटेंट - आपके आदर्श ग्राहक का आकार, उद्योग, स्थान और राजस्व, आपके मौजूदा ग्राहकों की प्रोफ़ाइल के आधार पर लिंक्डइन शोध, ऑनलाइन व्यापार निर्देशिकाओं या प्रॉस्पेक्टिंग टूल और तीसरे पक्ष के इरादे डेटा प्रदाताओं के माध्यम से क्रॉस-रेफ़रेंस किया गया। फर्मोग्राफिक डेटा , या किसी कंपनी के पास कौन सी तकनीक (सॉफ़्टवेयर/हार्डवेयर) है - यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है यदि आप जानना चाहते हैं कि किसी कंपनी को आपकी तकनीक की आवश्यकता है या नहीं, या अपने टेक स्टैक में अन्य उपकरण का उपयोग करती है जो आपके साथ संगत हैं। यह डेटा आमतौर पर सर्वेक्षणों और प्रश्नावली के माध्यम से और फिर अक्सर तीसरे पक्ष के इरादे डेटा प्रदाताओं के माध्यम से प्राप्त किया जाता है। टेक्नोग्राफिक डेटा इन सबको मिलाकर आपके पास एक अच्छा डेटासेट होगा जिसका आप कई तरीकों से लाभ उठा सकते हैं। यदि उद्देश्य-आधारित विपणन इतना बढ़िया है, तो अधिक लोग इसे क्यों नहीं कर रहे हैं? संक्षेप में, इसका कारण यह है कि यदि आप स्वयं आशय-आधारित डेटा का उपयोग करते हैं तो एक ओर तो यह समय लेने वाला है, तथा दूसरी ओर यदि आप किसी अच्छे तथा GDPR-अनुपालक तृतीय-पक्ष आशय डेटा प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करते हैं तो यह महंगा भी है। आखिरकार, एक आशय-आधारित खुफिया प्लेटफॉर्म यह कर सकता है: अनाम ट्रैफ़िक को कंपनी के नाम और विशिष्ट भूमिकाओं में बदलें अपनी वेबसाइट पर आने वाली कंपनियों के व्यवहार और कार्यों को उजागर करें आपको बताएँ – आपके इनपुट के साथ – कि क्या वे कंपनियाँ आपके आदर्श लक्ष्य प्रोफ़ाइल से मेल खाती हैं इन कंपनियों के टेक्नोग्राफिक डेटा को साझा करें या - यदि आप अपने टेक्नोग्राफिक मानदंड प्रदान करते हैं - तो आपको उन लक्षित कंपनियों की सूची प्रदान करें जो उन मानदंडों को पूरा करती हैं और आपकी या आपके प्रतिस्पर्धियों की वेबसाइटों पर गई हैं या प्रासंगिक सामग्री डाउनलोड की है कंपनियों को नाम से पहचानने में सहायता करें, भले ही उनके कर्मचारी दूर से काम करते हों। यदि आप इस बात पर विचार करें कि इस सारे डेटा में कितना संभावित मूल्य छिपा है, तो यह आश्चर्य की बात नहीं है कि मात्र 200 कर्मचारियों वाले कुछ संगठन भी इन प्लेटफार्मों तक पहुंच के लिए प्रति वर्ष 40,000 डॉलर तक का भुगतान कर सकते हैं। इतनी भारी कीमत के साथ, यह स्वाभाविक है कि जिन विपणकों ने आशय-आधारित विपणन की क्षमता के बारे में सुना है, वे भी निवेश करने से पहले आश्वस्त होना चाहते हैं कि वे ROI को साबित कर सकते हैं। लगातार कम होते बजट के साथ अधिक महत्वाकांक्षी लक्ष्यों को प्राप्त करने के दबाव में, कई विपणक बस स्थिर रहने के लिए दौड़ रहे हैं। उनके पास ऐसी खरीद को उचित ठहराने के लिए आवश्यक शोध करने का समय नहीं है। अपने व्यवसाय में आशय-आधारित डेटा का उपयोग कैसे करें इरादे-आधारित डेटा के साथ समय की भारी बचत और लीड जनरेशन में वृद्धि की संभावना को समझते हुए, मैं विश्वास के साथ कह सकता हूँ कि लगभग सभी B2B मार्केटिंग टीमों को इसका उपयोग करने से लाभ होगा। हालाँकि, इरादे-आधारित डेटा का उपयोग करने के कई विशिष्ट तरीके हैं जो आपको बहुत तेज़ी से मूल्य उत्पन्न करने में मदद करेंगे। इसे स्वयं करने का प्रयास करने में समय बर्बाद न करें। उपलब्ध डेटा इंटेलिजेंस प्लेटफ़ॉर्म पर शोध करें - जैसे कि 6Sense, Cognism, Demandbase, और ZoomInfo। मैं यहाँ विशिष्ट प्रदाताओं को बढ़ावा देने के लिए नहीं हूँ, इसलिए अपना खुद का शोध करें। लेकिन हिम्मत करें, पता लगाएँ कि आपके ब्रांड के लिए कौन सा सबसे अच्छा है, और उन्हें आपके लिए भारी काम करने दें। अपने आदर्श ग्राहक प्रोफ़ाइल (ICP) को और भी बेहतर बनाएँ। आपको इस बारे में बहुत स्पष्ट होना चाहिए कि आप किसे लक्षित कर रहे हैं। ऐसा करने के लिए आप निश्चित रूप से इरादे-आधारित डेटा का उपयोग कर सकते हैं। वैकल्पिक रूप से, यदि आप अपने वर्तमान ग्राहकों को जानते हैं, तो आप उसी तरह के और ग्राहकों की पहचान करने के लिए लुकअलाइक मॉडलिंग कर सकते हैं। किसी भी तरह से, इरादे-आधारित डेटा आपके फ़ोकस को तेज करने में मदद करने के लिए मौजूद है, स्प्रे और प्रार्थना करने के लिए नहीं। जानें कि आप अपने लीड को कैसे योग्य बनाते हैं। हम सभी इस स्थिति से गुज़रे हैं, जब संभावित ग्राहक आपकी साइट से अपना पहला कंटेंट डाउनलोड करने के बाद CRM में डेटा दर्ज करते हैं, और फिर अचानक सेल्स अगले दिन कॉल करके उन्हें परेशान कर देती है। सेल्स को डेमो में रूपांतरण नहीं मिलता है, और आपको खराब गुणवत्ता वाली लीड प्रदान करने के लिए कड़ी सजा मिलती है। एक कठोर लीड योग्यता प्रक्रिया रखें और इसे लागू करने में मदद के लिए सी-सूट से सहमति लें। अपने योग्यता मानदंडों को दोहराने और परिष्कृत करने के लिए इरादे-आधारित डेटा का उपयोग करें। अपनी उंगलियों पर इतनी सारी जानकारी के साथ, आपको वास्तव में बेहतर लीड उत्पन्न करने और उनका पोषण करने में सक्षम होना चाहिए जब आप जानते हैं कि वे किन विषयों में रुचि रखते हैं, वे कौन से चैनल पसंद करते हैं, उन्होंने आखिरी बार आपकी वेबसाइट कब देखी थी, इत्यादि। अकाउंट-आधारित मार्केटिंग के लिए इंटेंट डेटा का उपयोग करें। लव एंड मैरिज या फ्रेड एंड जिंजर या ड्रैकुला एंड वैन हेल्सिंग की तरह, इंटेंट डेटा और ABM एक साथ चलते हैं। यदि ABM पूरे दर्शकों को लक्षित करने के बजाय व्यक्तिगत अभियानों के साथ विशिष्ट कंपनियों को लक्षित करता है, तो इंटेंट डेटा के अलावा आपके मार्केटिंग को वैयक्तिकृत करने का इससे बेहतर तरीका और क्या हो सकता है? और अंत में, अपने बॉस को यह कैसे समझाएं कि इरादे-आधारित मार्केटिंग एक अच्छा विचार है तो, आप यहाँ तक पहुँच गए हैं। अब आपको यह बात थोड़ी स्पष्ट हो गई है कि इरादे-आधारित मार्केटिंग इतनी प्रभावी क्यों है, और आपको इस बारे में सामान्य जानकारी है कि आप इसे अपने ब्रांड के लिए कैसे इस्तेमाल कर सकते हैं। आपको क्या रोक रहा है? अरे हाँ, वह परेशान करने वाला सी-सूट। आपको उस निवेश को प्रमाणित करना होगा। इसके लिए, आपको एक मजबूत व्यावसायिक मामला प्रस्तुत करना होगा। इस मामले में, पता लगाएं: आप मार्केटिंग पर कितना खर्च कर रहे हैं। आपकी औसत ग्राहक यात्रा की लंबाई कितनी है? यदि आप खरीद प्रक्रिया में आगे चल रहे अधिक लोगों को लाने के लिए आशय डेटा का उपयोग करने में सक्षम थे, तो आप उस यात्रा को कितना कम कर सकते हैं? इससे आपको कितनी बचत होगी? आप विभिन्न चैनलों पर कितनी मार्केटिंग सामग्री तैयार करते हैं? क्या होगा यदि आप यह साबित करने के लिए आशय डेटा का लाभ उठाने में सक्षम थे कि आपके उच्चतम रूपांतरण या उच्चतम मूल्य वाले संभावित ग्राहक दो या तीन चैनलों के माध्यम से आते हैं? कम प्रभावी चैनलों पर खर्च न करके आप कितनी बचत करेंगे? आप अपनी सबसे प्रभावी सामग्री पर दोगुना जोर देकर कितना बचा सकते हैं? या ऐसी सामग्री को प्रकाशित करना बंद करके जो कि आशय डेटा आपको बताता है कि काम नहीं कर रही है? इस अभ्यास को तब तक जारी रखें जब तक कि आप उन सभी संभावित बचतों की पहचान नहीं कर लेते जो इंटेंट डेटा आपके लिए कर सकता है। फिर ROI की गणना करें। यही आपका व्यवसाय मामला है। यह डेटा-संचालित B2B मार्केटिंग के लिए एक नया युग है, जिसमें इरादे-आधारित मार्केटिंग शामिल है। जल्द से जल्द हमसे जुड़ें और आप भी लाभ उठा सकते हैं।
