Compétences en audience pour les comptes et les personnes B2B
Utilisation des compétences d’audience pour B2B dans l’interface CX Coworker. Explorez l’intention du produit sur plusieurs comptes et personnes. Identifiez les personnes pertinentes, évaluez la couverture du groupe d’achat et créez des modèles de rôles pour le groupe d’achat.
- Évaluez l’intérêt du compte pour des produits spécifiques et comparez les tendances d’intention.
- Identifier les personnes et les rôles associés à l’intérêt du produit.
- Examinez les rôles des groupes d’achat et cernez les lacunes en matière de couverture.
- Générer et affiner des modèles de rôle de groupe d’achat.
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Compétences des audiences dans les domaines prioritaires
Utilisez les domaines de compétence d’audience pour explorer l’intention du compte, comprendre les personnes et les rôles et préparer des modèles de groupes d’achats.
Limites
Les informations sur les audiences dépendent de la taxonomie d’intention configurée, des mappages de champs XDM et des données d’événement d’expérience. Des données d’opportunité incomplètes, une taxonomie manquante ou obsolète, ou des identifiants de profil et de compte manquants peuvent réduire la fiabilité d’insight.
Le calcul de l’intention utilise uniquement ces événements d’expérience : directMarketing.emailClicked, directMarketing.emailOpened, directMarketing.emailUnsubscribed et web.webpagedetails.pageViews.
Exemples de prompts
Saisissez les invites suivantes dans l’interface CX Coworker pour explorer l’intention du compte, comprendre les personnes et les rôles et préparer les modèles de groupe d’achats.
Intention du compte
Explorez l’intérêt du compte pour les produits et passez en revue les modifications d’intention.
- Afficher la fenêtre de tendance : premières et dernières mises à jour de l’intention du produit du compte par produit.
- Quels comptes ont une faible intention pour un produit, mais ont toujours des opportunités ouvertes (qui valent la peine d’être encouragées) ?
- Quels nouveaux signaux d’intention ont été enregistrés pour
<account_name>cette semaine ?
Personnes et personnages
Identifiez les personnes associées à l’intérêt du produit et passez en revue les rôles de groupe d’achat recommandés.
- Montrez-moi les personnes associées à
<product>. - Me montrer la recommandation de mappage de rôle à persona pour
<product>. - Par
<product>, répertoriez les rôles et les rôles avec leurs mesures d’opportunité (taux de succès, taux d’abonnement, nombres).
Groupes d’achat et modèles
Vérifiez l’intention et la couverture du groupe d’achat, puis générez ou affinez des modèles.
- Par
<product>, répertoriez les groupes d’achats avec l’intention du produit et les scores. - Pour les comptes en
<industry>, quelle est la couverture moyenne du profil de compte pour<product>? - Créez un modèle de groupe d’achats pour
<product>. - Créez un modèle de groupe d’achats pour les
<product>sans le rôle<persona>et supprimez le rôle<role>.
Concepts
Utilisez ces concepts pour interpréter l’intention du compte, les classements des personas et les recommandations des groupes d’achat.
La liaison de produits utilise un tableau de correspondance opportunité-produit fourni ou généré, le cas échéant. Dans le cas contraire, les correspondances approximatives relient les opportunités aux produits. Si aucun lien n’est disponible, l’intention du produit est déduite de l’activité récente avant la date de fermeture de l’opportunité. Ces méthodes de secours n’éliminent pas les limites de fiabilité des données incomplètes.
L’analyse historique des opportunités utilise trois dimensions pour identifier les modèles de persona associés aux résultats d’achat :
- Taux de réussite : mesure la fréquence à laquelle des opportunités sont gagnées lorsque des personnes spécifiques sont impliquées. Les profils personnels associés à des taux de gain plus élevés reçoivent plus de poids.
- Taux d’adhésion : mesure la fréquence à laquelle une personne apparaît dans les opportunités d’un produit donné.
- Influence personnelle : mesure la façon dont l’engagement ou l’activité personnel est corrélé aux gains, au-delà de la présence du persona.
Ces signaux renseignent sur l’intention du compte, le mappage des rôles et les recommandations des groupes d’achat.
Les scores indiquent la force d’intérêt : intention faible :
<=0.2, intention de Medium : 0.2 < score <= 0.6, intention élevée : 0.6 < score <= 1.Les scores d’intention individuels sont agrégés entre les personnes d’un même compte afin de déterminer l’intention du compte.
Examinez les affectations et la couverture des rôles pour comprendre qui influence la décision et où subsistent des lacunes en matière d’engagement.
Conditions préalables relatives aux données XDM
Configurez les mappages de champs XDM suivants pour prendre en charge l’analyse des intentions de compte, l’identification des personnes et le mappage des rôles des groupes d’achats.
Mappage des champs XDM
Données de taxonomie
Les compétences d’audience utilisent des données d’intention propriétaires provenant de Adobe Journey Optimizer B2B Edition. Le calcul de l’intention connecte la taxonomie du produit à l’activité d’engagement et agrège les scores individuels au niveau du compte.
- Le calcul de l’intention nécessite des données de taxonomie (produits client et mots-clés correspondants) de Clients > Taxonomie
- Les données de taxonomie sont utilisées pour étiqueter les données d’événement (étiquetage des ressources). Ces données fournissent des informations sur les mots-clés et les produits qui intéressent les visiteurs en fonction de leurs données d’événement > Étiquetage des ressources
- Les ressources libellées (données d’événement) sont combinées aux comportements des visiteurs (nombre de pages visitées) pour déterminer l’intention d’un visiteur au niveau du mot-clé, du produit et de la catégorie de produit → calcul de l’intention
- Les scores d’intention au niveau du profil du visiteur sont agrégés au niveau du compte afin de déterminer l’intention du compte dans un mot-clé, produit et catégorie de produits donnés > Agrégation des comptes d’intention
Les champs suivants sont requis en plus de la configuration de la taxonomie d’intention :