B2B 계정 및 사용자를 위한 대상 기술
CX Coworker 인터페이스에서 B2B에 대상 기술을 사용하십시오. 계정 및 사용자 간의 제품 의도를 탐색합니다. 관련 담당자를 식별하고, 구매 그룹 범위를 평가하고, 구매 그룹 역할 템플릿을 만듭니다.
- 특정 제품에 대한 고객의 관심을 평가하고 의도 트렌드를 비교합니다.
- 제품 관심사와 관련된 사용자 및 가상 사용자를 식별합니다.
- 구매 그룹 역할을 검토하고 적용 범위 차이를 식별합니다.
- 구매 그룹 역할 템플릿을 생성하고 구체화합니다.
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CX Coworker
대상자 스킬 포커스 영역
대상자 스킬 포커스 영역을 사용하여 계정 의도를 탐색하고, 사람 및 가상 사용자를 이해하고, 그룹 템플릿 구매를 준비합니다.
제한 사항
Audience Insights는 구성된 의도 분류법, XDM 필드 매핑 및 경험 이벤트 데이터에 따라 다릅니다. 불완전한 영업 기회 데이터, 누락되었거나 오래된 분류법 또는 누락된 프로필 및 계정 식별자로 인해 insight 신뢰성이 저하될 수 있습니다.
의도 계산에서는 directMarketing.emailClicked, directMarketing.emailOpened, directMarketing.emailUnsubscribed 및 web.webpagedetails.pageViews 경험 이벤트만 사용합니다.
프롬프트 예제
CX Coworker 인터페이스에 다음 프롬프트를 입력하여 계정 의도를 탐색하고, 사람 및 가상 사용자를 이해하고, 그룹 템플릿 구매를 준비하십시오.
계정 의도
제품에 대한 계정 관심도를 살펴보고 의도 변경 사항을 검토하십시오.
- 제품당 계정 제품 의도에 대한 가장 빠른 업데이트 및 최신 업데이트와 같은 트렌드 창을 표시합니다.
- 제품에 대한 의도는 낮지만 여전히 열려 있는(육성할 가치가 있는) 계정은 무엇입니까?
- 이번 주에
<account_name>에 대해 기록된 새로운 의도 신호는 무엇입니까?
사람 및 가상 사용자
제품 관심사와 관련된 담당자를 식별하고 권장 구매 그룹 역할을 검토하십시오.
<product>과(와) 관련된 가상 사용자를 표시합니다.<product>에 대한 역할-사용자 매핑 추천을 표시합니다.<product>의 경우 영업 기회 지표(성공률, 멤버십 비율, 카운트)와 함께 가상 사용자 및 역할을 나열합니다.
구매 그룹 및 템플릿
구매 그룹 의도 및 적용 범위를 검토한 다음 템플릿을 생성하거나 세분화합니다.
<product>의 경우 제품 의도와 점수가 있는 구매 그룹을 나열합니다.<industry>에 있는 계정의 경우<product>의 평균 계정 사용자 적용 범위는 얼마입니까?<product>에 대한 구매 그룹 템플릿을 만듭니다.<persona>사용자 없이<product>의 구매 그룹 템플릿을 만들고<role>역할을 제거하십시오.
개념
이 개념을 사용하여 계정 의도, 사용자 등급 및 구매 그룹 추천을 해석합니다.
가능한 경우 제품 연결에서 제공된 또는 생성된 제품 간 매핑 테이블을 사용합니다. 그렇지 않으면 유사 항목 일치는 제품 기회를 연결합니다. 연결할 수 없는 경우 제품 의도는 영업 기회 종료 날짜 이전의 최근 활동에서 추론됩니다. 이러한 대체 방법은 불완전한 데이터의 신뢰성 제한을 없애지는 않습니다.
과거 영업 기회 분석은 세 가지 차원을 사용하여 구매 결과와 관련된 성향 패턴을 식별합니다.
- 승률: 특정 사용자가 참여했을 때 기회가 이기는 빈도를 측정합니다. 더 높은 승률과 연관된 페르소나 패턴은 더 많은 가중치를 받습니다.
- 멤버십 비율: 특정 제품에 대한 기회에 개인이 표시되는 빈도를 측정합니다.
- 성향 영향: 성향이 존재하는지 여부를 넘어 성향 참여 또는 활동이 성패와 어떻게 상관되는지 측정합니다.
이러한 신호는 계정 의도, 담당자 매핑 및 구매 그룹 추천을 알려줍니다.
점수는 관심 강도를 나타냅니다. 낮은 의도:
<=0.2, Medium 의도: 0.2 < score <= 0.6, 높은 의도: 0.6 < score <= 1.계정 의도를 파악하기 위해 동일한 계정의 사람들 간에 개별 의도 점수를 집계합니다.
역할 할당 및 적용 범위를 검토하여 결정에 영향을 미치는 사람과 참여 간격이 남아 있는 위치를 파악합니다.
XDM 데이터 사전 요구 사항
계정 의도 분석, 개인 식별 및 구매 그룹 역할 매핑을 지원하도록 다음 XDM 필드 매핑을 구성합니다.
XDM 필드 매핑
분류 데이터
대상 기술은 Adobe Journey Optimizer B2B Edition의 자사 의도 데이터를 사용합니다. 의도 계산은 제품 분류법을 참여 활동과 연결하고 계정 수준에서 개별 점수를 집계합니다.
- 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.