B2B-Marketer stehen oben im Marketing-Trichter vor mehreren Herausforderungen. Um effektiv zu sein, benötigen B2B-Marketer eine automatisierte Möglichkeit, die große Anzahl von Personen zu qualifizieren, sodass sie sich auf die hochwertigen Ziele konzentrieren können. Die Qualifizierung sollte an dem endgültigen Verkaufsergebnis ausgerichtet werden, nicht nur an der Marketing-Konversion.
Konten, sind die ultimativen Einheiten, die B2B-Produkte und -Dienstleistungen erwerben. Um effektiv zu vermarkten und zu verkaufen, müssen B2B-Marketer nicht nur die Wahrscheinlichkeit des Kaufs des Einzelnen, sondern auch die des Kontos kennen.
Kontenbasiertes Marketing, insbesondere die strategische Ausrichtung von Konten als Marketingziele. Die Neigung zum Kauf von Konten hilft den B2B-Marketingexperten bei der Priorisierung der Konten, um ihre Rendite zu maximieren.
Der prädiktive Lead- und Kontoauswertungsdienst behebt die oben genannten Herausforderungen, indem er aus den Konversion-Ereignissen der Opportunitätsstufe lernt und diese vorhersagt und Personenaktivitäten auf Kontoebene aggregiert, um die Kontobewertungen zu erhalten. Die Punktzahlen stehen in benutzerdefinierten Feldern zu Personenprofilen und Kontoprofilen zur Verfügung und können einfach als Segmentkriterien eingefügt werden, um Ihre Zielgruppe zu verfeinern. Wichtigste Einflussfaktoren sind sowohl auf der Aggregat- als auch auf der Einheitenebene verfügbar, damit B2B-Marketing-Fachleute besser verstehen können, welche Elemente zu den Bewertungen geführt haben.
Marketo -Datenquelle ist derzeit erforderlich, da dies die einzige Datenquelle ist, die die Konversionsereignisse auf der Ebene des Personenprofils bereitstellen kann.
Die prädiktive Lead- und Kontobewertung verwendet eine baumbasierte (zufällige Forest-/Gradientenverstärkung) maschinelle Lernmethode, um das prädiktive Lead-Scoring-Modell zu erstellen.
Administratoren haben die Möglichkeit, für jedes konfigurierte Konversionsereignis mehrere Profile-Scoring-Ziele zu konfigurieren, die auch als Modelle bezeichnet werden. So können für jedes konfigurierte Ziel separate Bewertungen generiert werden.
Die prädiktive Lead- und Kontoauswertung unterstützt die folgenden Konversionszieltypen und -felder:
Zieltyp | Felder |
---|---|
leadOperation.convertLead |
|
opportunityEvent.opportunityUpdated |
opportunityEvent.dataValueChanges.attributeName gleich Stage und opportunityEvent.dataValueChanges.newValue gleich Contract |
Der Algorithmus berücksichtigt die folgenden Attribute und Eingabedaten:
XDM-Feld | Erforderlich/Optional |
---|---|
personComponents.sourceAccountKey.sourceKey |
Erforderlich |
workAddress.country |
Optional |
extSourceSystemAudit.createdDate |
Erforderlich |
extendedWorkDetails.jobTitle |
Optional |
Der Algorithmus prüft nur sourceAccountKey.sourceKey
in der Feldergruppe Person:personComponents.
XDM-Feld | Erforderlich/Optional |
---|---|
accountKey.sourceKey |
Erforderlich |
extSourceSystemAudit.createdDate |
Erforderlich |
accountOrganization.industry |
Optional |
accountOrganization.numberOfEmployees |
Optional |
accountOrganization.annualRevenue.amount |
Optional |
XDM-Feld | Erforderlich/Optional |
---|---|
_id |
Erforderlich |
personKey.sourceKey |
Erforderlich |
timestamp |
Erforderlich |
eventType |
Erforderlich |
Es werden mehrere Modelle unterstützt, wobei die folgenden harten Grenzwerte festgelegt sind:
Die Datenqualitätsanforderungen lauten wie folgt:
Scoring-Aufträge werden täglich ausgeführt und die Ergebnisse werden als Profilattribute und Kontoattribute gespeichert, die dann in Segmentdefinitionen und in der Personalisierung verwendet werden können. Native Analytics-Einblicke sind auch im Dashboard für die Kontoübersicht verfügbar.
Weitere Informationen zum prädiktive Lead- und Kontobewertung verwalten Dienst.
Nach Ausführung des Auftrags werden die Ergebnisse in einem neuen Systemdatensatz für jedes Modell unter dem Namen gespeichert LeadsAI.Scores
- den Namen der Punktzahl. Jede Feldergruppe mit Punktzahl kann sich unter {CUSTOM_FIELD_GROUP}.LeadsAI.the_score_name
.
Attribut | Beschreibung |
---|---|
Ergebnis | Die relative Wahrscheinlichkeit, mit der ein Profil das prognostizierte Ziel innerhalb des definierten Zeitraums erreicht. Dieser Wert ist nicht als Prozentsatz der Wahrscheinlichkeit zu behandeln, sondern vielmehr als die Wahrscheinlichkeit eines Profils im Vergleich zur Gesamtpopulation. Dieser Wert liegt im Bereich von 0 bis 100. |
Perzentil | Dieser Wert enthält Informationen zur Leistung eines Profils im Vergleich zu anderen Profilen mit ähnlichen Werten. Die Perzentile liegen zwischen 1 und 100. |
Modelltyp | Der ausgewählte Modelltyp gibt an, ob es sich um eine Person oder ein Kontoergebnis handelt. |
Datum der Auswertung | Das Datum, an dem die Auswertung erfolgte. |
Einflussfaktoren | Prognostizierte Gründe, warum ein Profil wahrscheinlich konvertiert wird. Die Faktoren bestehen aus den folgenden Attributen:
|
Um die Prognosewerte für ein Personenprofil anzuzeigen, wählen Sie Profile im Abschnitt "Kunde"im linken Bedienfeld und geben Sie dann den Identitäts-Namespace und den Identitätswert ein. Wählen Sie nach Abschluss Ansicht.
Wählen Sie anschließend das Profil aus der Liste aus.
Die Detail -Seite enthält jetzt die Prognosewerte. Klicken Sie auf das Diagrammsymbol neben dem Prädiktivwert.
Ein Popup-Dialogfeld zeigt die Punktzahl, die Verteilung des Gesamtergebnisses, die wichtigsten Einflussfaktoren für dieses Ergebnis und die Definition des Punktziels an.
Über das Dashboard können Sie grundlegende Metriken und den täglichen Ausführungsstatus von Aufträgen überwachen. Zu den Metriken gehören:
Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation unter Überwachungsaufträge für prädiktive Lead- und Kontobewertung.