Audience Agent for B2B
Adobe Experience Platform Agent Orchestrator에서 제공하는 Audience Agent B2B는 Journey Optimizer B2B edition에서 사용할 수 있습니다. 이 에이전트를 사용하면 대상자 탐색 및 확장의 효율성과 효과를 향상하여 구매 그룹 생성을 가속화하고 여정 활성화를 위한 원활한 워크플로를 수행할 수 있습니다.
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의도에 따라 타겟 대상 우선 순위 지정: 다양한 대상에 대한 제품 의도에 따라 가상 사용자를 유추하고 캠페인 계획을 간소화하여 대상 유효성 검사에 드는 시간을 줄입니다.
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AI를 활용하여 구매 그룹 검색: AI, 정형, 비정형 데이터 및 통합 자사 데이터를 사용하여 구매 그룹 검색 및 생성을 간소화합니다.
B2B 기능을 위한 Audience Agent
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특정 제품에 대한 계정 의도 강도(예: 낮음, 중간, 높음)를 측정합니다.
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시간 경과에 따른 제품 관심 트렌드를 비교합니다(예: 지난 n일 동안의 상위 제품).
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특정 제품에 관심을 보이는 계정을 식별합니다.
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계정 활동과 사용자 범위를 결합하는 표면 참여 패턴입니다.
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팀이 적시에 적절한 계정에 집중할 수 있도록 지원합니다.
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정품 구매 신호로 계정의 우선 순위를 지정하여 파이프라인 품질을 개선합니다.
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경쟁업체가 행동하기 전에 사전 예방적 참여를 활성화합니다.
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제품 의도에 따라 상위 가상 사용자를 감지하고 등급을 지정합니다.
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하나 이상의 제품 구매와 관련된 담당자를 식별합니다.
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가상 사용자를 기능 역할(예: 챔피언, 의사 결정자, 영향력 있는 사용자)에 정당성을 부여합니다.
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주어진 사람이 챔피언으로 간주되는 이유를 확인합니다.
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영업 팀이 진정한 의사 결정권자 및 영향력 행사자에게 참여하도록 합니다.
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영향이 적은 연락처에 대한 불필요한 노력을 줄입니다.
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구매자 전력 역학에 맞게 지원을 조정하여 성공률을 높입니다.
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구매 그룹 크기를 평가합니다(예: 구성원이 n명을 초과하는 그룹).
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계정 간 사용자 범위를 측정합니다(예: x% 미만).
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구매 그룹 내에서 역할 분배 및 수혜범위 차이를 추적합니다.
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최근 거래에서 식별된 챔피언이 있는 계정을 강조 표시합니다.
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거래가 지연될 수 있는 범위 차이를 드러냅니다.
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전체 역할 표현을 보장하여 다중 스레딩 전략을 강화합니다.
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그룹 수준 참여 인사이트를 통해 거래 상태 추적을 개선합니다.
프롬프트 예
이러한 프롬프트 샘플은 에이전트를 사용할 수 있는 몇 가지 방법을 보여 줍니다.
- 제품당 계정 제품 의도에 대해 가장 빠른 업데이트 및 가장 최근 업데이트 추세 창을 표시합니다.
<product>의 경우 제품 의도와 점수가 있는 구매 그룹을 나열합니다.<product>의 경우 영업 기회 지표(성공률, 멤버십 비율, 카운트)와 함께 가상 사용자 및 역할을 나열합니다.<industry>에 있는 계정의 경우<product>의 평균 계정 사용자 적용 범위는 얼마입니까?- 제품에 대한 의도는 낮지만 여전히 열려 있는(육성할 가치가 있는) 계정은 무엇입니까?
- 이번 주에
<account_name>에 대한 새 의도 신호를 추가한 계정은 무엇입니까?
개념
경우에 따라 계정에 모든 영업 기회 데이터가 완전한 형태로 있지 않습니다. 이는 문제가 없으며 에이전트는 순전히 참여 패턴에서 제품 의도를 감지할 수 있습니다.
에이전트가 가상 사용자를 구매 그룹 역할에 매핑할 때 해당 직책, 기능, 우선 순위 및 추가하기로 선택한 다른 특성에 따라 식별된 가상 사용자 유형을 가져와서 구매 결정에 가장 많이 사용할 수 있는 역할로 정렬합니다(예: 의사 결정자, 영향력 있는 사용자 또는 챔피언). 이러한 역할은 해당 특정 제품과 관련이 있으므로 해당 영업 기회에 가장 중요한 사람을 확인할 수 있습니다. 또한 상담원은 각 역할에 대한 적용 범위를 보여 주므로 잘 나타나는 역할과 참여 전략에 있어 부족한 점이 있는지 빠르게 이해할 수 있습니다.
가상 사용자를 구매 그룹 역할에 매핑할 때 직책, 기능, 연공 순위 및 추가하기로 선택한 다른 특성에 따라 식별된 가상 사용자 유형을 가져와서 구매 결정에 가장 많이 사용할 수 있는 역할에 맞게 정렬합니다(예: 의사 결정자, 영향력 있는 사용자 또는 챔피언). 이러한 역할은 해당 특정 제품과 관련이 있으므로 해당 영업 기회에 가장 중요한 사람을 확인할 수 있습니다. 상담원은 각 역할에 대한 적용 범위를 보여 주므로 잘 나타나는 역할과 참여 전략에 있어 부족한 점이 있는지 빠르게 이해할 수 있습니다.
구매 그룹을 사용하면 마케터가 별도의 리드 또는 계정이 아닌 구매 위원회의 복잡성을 관리할 수 있습니다. Adobe Journey Optimizer B2B edition은 해당 프로세스에 구조, 개인화 및 분석적 명확성을 가져 궁극적으로 매출 성과를 중심으로 마케팅 및 판매를 보다 긴밀하게 정렬하는 도구(AI 기반 인사이트, 역할 기반 여정 및 완성도 추적)를 제공합니다.
구매 그룹을 만드는 것은 올바른 대상, 제품 컨텍스트, 구매 그룹 역할 등 세 가지 주요 사항을 함께 만드는 것입니다. 작동 방식에 대한 단계별 미리 보기는 다음과 같습니다.
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대상자 식별
- 먼저, 상담원은 귀하의 제품과 가장 관련이 있는 계정을 파악합니다. 이 검색에는 이미 관심을 보이는 계정과 잠재력이 있는 계정이 포함됩니다.
- 이러한 계정 내에서 구매 결정에 영향을 주거나 영향을 줄 수 있는 사람(주요 담당자)을 식별합니다.
- 표시할 계정(계정 목록 또는 계정 대상자)에서 선택합니다.
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제품 컨텍스트를 고려하십시오
- 다음으로, 중점 대상 제품이나 솔루션을 살펴보고, 식별된 대상이 실제로 판매하거나 홍보하려는 대상과 관련이 있는지 확인합니다.
- 또한 적용 범위의 차이를 강조 표시하는 데 도움이 되므로(제품에 대한 특정 역할이 누락되었을 수 있음) 어디에 중점을 두어야 하는지 알 수 있습니다.
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가상 사용자를 그룹 역할 구매에 매핑
- 마지막으로 상담원은 이러한 담당자를 의사 결정자, 인플루언서 및 챔피언과 같은 특정 구매 그룹 역할에 매핑합니다.
- 이 매핑을 기반으로 에이전트는 사용자가 검토, 조정 또는 확인할 수 있는 구매 그룹 구성을 추천할 수 있습니다.
이 세 가지 구성 요소가 함께 제공되면 사용할 준비가 된 멤버 세부 정보, 역할 및 인사이트로 완료되어 구매 그룹을 생성합니다.
구매 그룹을 사용하거나 사용하지 않고 여정을 작성할 수 있지만 정밀도 및 영향 수준은 크게 달라집니다.
- 구매 그룹 없이 여정은 일반적으로 계정을 중심으로 만들어집니다. 마케터는 여전히 의도, 행동 또는 제품 관심사와 같은 신호를 사용하여 지원 흐름 및 전달을 트리거할 수 있습니다. 이 방법은 간단한 동작이나 계정에 대한 데이터가 제한된 경우에 작동합니다. 그러나 이 거래에 영향을 미치는 광범위한 이해 당사자를 간과할 위험이 있으며, 이는 전환을 늦추거나 참여 차이를 초래할 수 있습니다.
- 구매 그룹을 사용하면 여정이 구매 결정에 관련된 전체 가상 사용자에 대해 오케스트레이션됩니다. 각 역할에 대한 접점을 개인화하는 동시에 단계를 그룹 수준 이정표에 맞출 수 있습니다(예: 위원회가 완전성 점수에 도달하거나 단체 참여를 보여 주는 경우). 이 방법을 사용하면 조정된 다중 스레드 참여를 디자인할 수 있습니다. 의사 결정권자는 전략적 ROI 콘텐츠를 받을 수 있고 영향력 있는 사람은 제품 심층 분석을 받으며 중요한 역할이 참여하면 판매에 경고가 표시됩니다. 마케터와 판매자는 개인과 집단 여정을 모두 매핑함으로써 합의 구축을 가속화하고 기회를 보다 효율적으로 진행할 수 있습니다.
참여자와 관심사를 가장 정확하게 파악할 수 있도록 하기 위해 상담원은 다음에 따라 성향 순위 및 제품 의도에 접근합니다.
- 최상의 사례 시나리오: 영업 기회 단계, 영업 기회 종료 날짜 및 명확한 영업 기회-제품 매핑과 같은 데이터를 제공할 수 있는 경우 에이전트는 제품당 가상 사용자에 대한 등급을 자신 있게 지정할 수 있습니다.
- 이 등급은 계정 전반의 참여도와 관심도에 대해 정확하게 이해할 수 있도록 합니다.
하지만 에이전트는 데이터가 항상 완료되지 않는다는 것을 알고 있으므로 괜찮습니다. 여기에는 항상 최신 상태를 유지할 수 있는 스마트 폴백이 포함되어 있습니다.
- 이 작용제는 활동의 양을 분석하여 시간 감소를 사용하는 최근 활동에 더 많은 비중을 둡니다.
- 이 가중치를 사용하여 에이전트는 전체 영업 기회 데이터가 없어도 담당자를 구분하고 등급을 매길 수 있습니다.
영업 기회를 제품에 연결하는 방법은 다음과 같습니다.
- 이상적: 매핑 테이블을 만들거나 에이전트를 제공하거나 도와줍니다.
- 사용할 수 없는 경우: 에이전트가 유사 항목 일치를 사용하여 점을 연결합니다.
- 연결 전혀 없음: 에이전트는 종료 날짜 이전의 최근 활동을 기반으로 제품 의도를 유추합니다.
이 계층화된 접근 방식은 데이터가 완벽하지 않은 경우에도 에이전트가 의미 있는 통찰력을 제공할 수 있도록 해줍니다.
에이전트는 과거 영업 기회 데이터를 살펴보고 가장 강력하게 승부를 예측하는 요인을 파악하며 세 가지 핵심 차원을 사용하여 승부를 예측합니다.
- 승률: 특정 담당자가 참여했을 때 거래가 성공적으로 종료되는 빈도를 표시합니다. 특정 성향 패턴(예: 기술 평가자 또는 VP 수준 의사 결정자)을 가진 계정이 더 자주 전환하는 경향이 있는 경우 이 모델은 해당 패턴에 더 높은 가중치를 부여합니다. 이 정보는 종결되거나 성공한 기회와 같은 총 기회의 백분율입니다.
- 멤버십 비율: 특정 제품에 대한 기회에서 페르소나 유형이 표시되는 빈도를 측정합니다. 특정 성향의 사람들이 성공적인 거래에 일관되게 나타난다면, 이는 그들이 구매 과정에서 중요한 역할을 한다는 것을 나타낸다.
- 성향 영향: 주어진 성향이 결과에 얼마나 기여하는지, 현재 여부뿐만 아니라 참여 또는 활동 수준이 승리와 어떻게 상관되는지 정량화합니다.
이러한 시그널을 함께 이용하면 영업 기회 데이터가 불완전한 경우에도 어떤 개인이 구매 결과에 가장 강력한 영향을 미치는지 유추할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 시스템은 거래 성공을 가장 잘 예측할 수 있는 영향력이 큰 성향과 패턴을 표시한 다음, 계정 의도, 성향 매핑 및 구매 그룹 권장 사항을 알릴 수 있습니다.
상담원은 기본적으로 고객 제품 목록과 이를 설명하는 키워드에 해당하는 분류법으로 시작합니다. 이 정보는 에이전트가 각 콘텐츠 또는 상호 작용에 대한 내용을 이해하는 데 도움이 됩니다.
그런 다음 에이전트는 해당 분류법을 사용하여 해당 작업이 관련된 키워드나 제품 등 방문자 활동에 레이블을 지정합니다.
그런 다음 에이전트는 방문하거나 상호 작용하는 빈도와 같이 사용자가 얼마나 깊이 참여하는지를 확인합니다. 이 정보는 특정 키워드, 제품 또는 제품 카테고리에 대한 개별 의도 점수를 계산하는 데 사용됩니다. 관심도 강도를 나타내기 위해 각 인텐트 점수를 높음, Medium 또는 낮음 인텐트로 버킷합니다. (낮은 의도:
<=0.2, Medium 의도: 0.2 < score <= 0.6, 높은 의도: 0.6 < score <= 1)마지막으로 에이전트는 전체 계정 수준 의도를 보기 위해 동일한 회사(계정)의 모든 사람의 의도 점수를 결합하여 해당 회사에서 가장 관심을 보이는 제품 또는 주제를 표시합니다.
의사 결정자가 가장 많은 영향을 미치며 일반적으로 예산 승인을 제어합니다. 인플루언서들은 평가와 추천을 구체화합니다. 챔피언은 내부 합의를 구축하는 데 도움이 되는 반면, 최종 사용자는 제품의 적합성을 검증합니다.
상담원은 이러한 역할을 보여줌으로써 구매 결정을 유도하는 사람, 가장 강력한 참여 및 적용 범위 격차가 존재할 수 있는 위치를 파악할 수 있도록 도와줍니다. 이 정보를 통해 이 제품에 가장 중요한 역할에 집중할 수 있습니다.
각 계정에 대해 에이전트는 해당 계정에서 한 명 이상의 사용자가 N 역할을 몇 개까지 나타내는지 확인하여 적용 범위를 계산합니다.
모든 N 역할이 있는 경우 계정에 전체 적용 범위가 있습니다. 일부 역할만 표시되는 경우 적용 범위는 부분적입니다.
역할 및 담당자는 간단한 용어로 모든 중요한 의사 결정자, 영향력 행사자 및 챔피언의 포함 여부를 기준으로 제품에 대한 구매 그룹의 완성도를 측정합니다.
XDM 데이터 사전 요구 사항
Audience Agent은 제품에 대한 자사 의도를 보여주는 계정에 대한 통찰력을 제공하고 정의된 데이터를 기반으로 성향 및 역할을 계산합니다. Audience Agent 기능을 사용하도록 다음 전제 조건 데이터가 구성되어 있는지 확인하십시오.
XDM 필드 매핑
분류 데이터
Audience Agent은 Journey Optimizer B2B edition 내에서 감지된 자사 의도를 활용합니다.
- 의도 계산에는 고객 > 분류법의 분류 데이터(고객 제품 및 해당 키워드)가 필요합니다
- 분류 데이터는 이벤트 데이터(자산 레이블 지정)에 레이블을 지정하는 데 사용됩니다. 이 데이터는 이벤트 데이터 > 자산 레이블 지정을 기반으로 방문자가 관심을 갖는 키워드 및 제품에 대한 인사이트를 제공합니다
- 레이블이 지정된 에셋(이벤트 데이터)은 방문자 행동(방문한 페이지 수)과 결합하여 키워드, 제품 및 제품 범주 수준에서 방문자 의도→ 의도 계산을 결정합니다
- 방문자 프로필 수준의 의도 점수는 계정 수준에서 집계되어 주어진 키워드, 제품 및 제품 카테고리 > 의도 계정 집계에서 계정 의도를 파악합니다
의도 분류법을 구성하는 것 외에 다음 필드가 필요합니다.