Zielgruppenkenntnisse für B2B-Konten und Personen
Verwenden Sie Zielgruppenkenntnisse für B2B in der CX Coworker. Erkunden Sie die Produktabsichten von Konten und Personen hinweg. Identifizieren Sie relevante Personas, bewerten Sie die Abdeckung der Einkaufsgruppe und erstellen Sie Vorlagen für die Einkaufsgruppenrolle.
- Bewerten Sie das Kontointeresse an bestimmten Produkten und vergleichen Sie Absichtstrends.
- Identifizieren Sie Personen und Rollen, die mit Produktinteressen verbunden sind.
- Überprüfen Sie die Rolle der Einkaufsgruppe und ermitteln Sie Deckungslücken.
- Generieren und Verfeinern von Vorlagen für Einkaufsgruppen-Rollen.
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Zielgruppen-Kompetenz-Fokusbereiche
Verwenden Sie Zielgruppen-Fokusbereiche, um die Account-Absicht zu untersuchen, Personen und Rollen zu verstehen und Kaufgruppenvorlagen vorzubereiten.
Einschränkungen
Zielgruppeneinblicke hängen von der konfigurierten Intent-Taxonomie, den XDM-Feldzuordnungen und den Erlebnisereignisdaten ab. Unvollständige Opportunity-Daten, fehlende oder veraltete Taxonomien oder fehlende Profil- und Kontokennungen können die Zuverlässigkeit von insight beeinträchtigen.
Die Absichtsberechnung verwendet nur diese Erlebnisereignisse: directMarketing.emailClicked, directMarketing.emailOpened, directMarketing.emailUnsubscribed und web.webpagedetails.pageViews.
Beispiele für Prompts
Geben Sie die folgenden Eingabeaufforderungen in der CX Coworker ein, um die Kontoabsicht zu untersuchen, Personen und Rollen zu verstehen und Kaufgruppenvorlagen vorzubereiten.
Kontoabsicht
Erkunden Sie das Kontointeresse an Produkten und überprüfen Sie die Änderungen in der Absicht.
- Trend-Fenster anzeigen: Früheste und neueste Aktualisierungen für die Kontoproduktzielsetzung pro Produkt.
- Welche Accounts haben eine geringe Absicht für ein Produkt, haben aber immer noch offene Möglichkeiten (die es wert sind, gepflegt zu werden)?
- Welche neuen Absichtssignale wurden diese Woche für
<account_name>aufgezeichnet?
Personen und Rollen
Identifizieren Sie die mit dem Produktinteresse verknüpften Personen und überprüfen Sie die empfohlenen Einkaufsgruppenrollen.
- Anzeigen der mit
<product>verknüpften Rollen - Zeigen Sie mir die Empfehlung der Rollenzuordnung zu Persona-Zuordnung für
<product>. - Listen Sie
<product>Personas und Rollen mit ihren Opportunity-Metriken auf (Erfolgsrate, Mitgliedschaftsrate, Anzahl).
Einkaufsgruppen und Vorlagen
Überprüfen Sie die Einkaufsgruppenabsicht und -abdeckung und generieren oder verfeinern Sie dann Vorlagen.
- Listen Sie
<product>Einkaufsgruppen mit Produktabsicht und Bewertungen auf. - Wie ist die durchschnittliche Abdeckung von Account-Personas bei Accounts in
<industry>für<product>? - Erstellen Sie eine Einkaufsgruppenvorlage für
<product>. - Erstellen Sie eine Einkaufsgruppenvorlage für
<product>ohne<persona>und entfernen Sie die Rolle<role>.
Konzepte
Verwenden Sie diese Konzepte, um Kontoabsicht, persönliches Ranking und Kaufgruppenempfehlungen zu interpretieren.
Produktverknüpfung verwendet eine bereitgestellte oder generierte Tabelle für die Zuordnung von Opportunity zu Produkt, sofern verfügbar. Andernfalls verknüpft der Fuzzy Matching Opportunities mit Produkten. Wenn keine Verknüpfung verfügbar ist, wird die Produktabsicht aus der letzten Aktivität vor dem Opportunity-Abschlussdatum abgeleitet. Durch diese Fallback-Methoden werden die Zuverlässigkeitsbeschränkungen unvollständiger Daten nicht beseitigt.
Die historische Opportunity-Analyse verwendet drei Dimensionen, um die mit den Kaufergebnissen verbundenen Persönlichkeitsmuster zu identifizieren:
- Erfolgsquote: Misst, wie oft Gelegenheiten gewonnen werden, wenn bestimmte Rollen beteiligt sind. Persönliche Muster, die mit höheren Gewinnraten verbunden sind, erhalten mehr Gewicht.
- Mitgliedschaftsrate: Misst, wie oft eine Rolle in Opportunities für ein bestimmtes Produkt angezeigt wird.
- Persönlicher Einfluss: Misst, wie die persönliche Interaktion oder Aktivität mit Gewinnen korreliert, und geht darüber hinaus, ob die Rolle vorhanden ist.
Diese Signale geben Aufschluss über die Kontoabsicht, die persönliche Zuordnung und die Kaufempfehlungen der Gruppe.
Scores zeigen die Interessensstärke: Niedriger Intent:
<=0.2, Medium Intent: 0.2 < score <= 0.6, hoher Intent: 0.6 < score <= 1.Die individuellen Intent-Scores werden für alle Personen im selben Konto aggregiert, um den Account-Intent zu bestimmen.
Prüfen Sie die Rollenzuweisungen und -abdeckung, um zu verstehen, wer die Entscheidung beeinflusst und wo weiterhin Interaktionslücken bestehen.
Voraussetzungen für XDM-Daten
Konfigurieren Sie die folgenden XDM-Feldzuordnungen, um die Analyse der Kontoabsicht, die Identifikation von Personen und die Zuordnung der Einkaufsgruppenrolle zu unterstützen.
XDM-Feldzuordnung
Taxonomiedaten
Zielgruppen-Fähigkeiten verwenden First-Party-Intent-Daten aus Adobe Journey Optimizer B2B Edition. Die Absichtsberechnung verbindet die Produkttaxonomie mit der Interaktionsaktivität und aggregiert die individuellen Bewertungen auf Kontoebene.
- Intent Computation erfordert Taxonomiedaten (Kundenprodukte und entsprechende Keywords) von Kunden > Taxonomie
- Taxonomiedaten werden zur Kennzeichnung von Ereignisdaten (Asset-Kennzeichnung) verwendet. Diese Daten bieten Einblicke darüber, welche Keywords und Produkte Besucherinnen und Besucher basierend auf ihren Ereignisdaten > Asset-Kennzeichnung interessieren
- Bezeichnete Assets (Ereignisdaten) werden mit dem Verhalten der Besucher (Anzahl der besuchten Seiten) kombiniert, um eine Besucherabsicht auf Keyword-, Produkt- und Produktkategorieebene → die Absichtsberechnung zu bestimmen
- Absichtsbewertungen auf Besucherprofilebene werden auf Kontoebene aggregiert, um die Kontoabsicht in einem bestimmten Keyword, einer bestimmten Produkt- und Produktkategorie > Absichtskonto-Aggregation zu bestimmen
Zusätzlich zu „Konfigurieren der -Taxonomie“ sind die folgenden Felder :