Audience Agent B2B
Equipado com o Adobe Experience Platform Agent Orchestrator, o Audience Agent B2B está disponível no Journey Optimizer B2B edition. O uso desse agente melhora a eficiência e a eficácia na exploração e dimensionamento de públicos, acelerando a criação de grupos de compras e fluxos de trabalho ininterruptos para ativação de jornadas:
-
Priorizar públicos-alvo por intenção: inferir personalidades com base na intenção do produto para vários públicos-alvo e simplificar o planejamento de campanha, reduzindo o tempo gasto na validação do público-alvo.
-
Aproveite a IA para detectar e criar grupos de compras: use a IA, dados estruturados, não estruturados e dados unificados de terceiros para simplificar a descoberta e a criação de grupos de compras.
Recursos B2B do Audience Agent
-
Meça a intensidade da intenção da conta (como baixa, média e alta) para produtos específicos.
-
Comparar tendências de interesse de produtos ao longo do tempo (como os principais produtos dos últimos n dias).
-
Identificar contas que mostram ativamente interesse em produtos específicos.
-
Padrões de envolvimento de superfície que combinam atividade da conta com cobertura de persona.
-
Ajuda as equipes a se concentrarem nas contas certas na hora certa.
-
Melhora a qualidade do pipeline ao priorizar contas com sinais de compra genuínos.
-
Permite o engajamento pró-ativo antes que os concorrentes ajam.
-
Detecte e classifique os principais perfis por intenção de produto.
-
Identifique os perfis envolvidos na compra de um ou vários produtos.
-
Mapeie personas para funções funcionais (como Especialista, Decisor e Influenciador) com justificativa.
-
Validar por que uma determinada pessoa é considerada um campeão.
-
Garante que a equipe de vendas envolva os verdadeiros responsáveis pelas decisões e influenciadores.
-
Reduz o desperdício de esforços em contatos de baixo impacto.
-
Aumenta as taxas de ganho ao alinhar o alcance com a dinâmica do poder do comprador.
-
Avalie o tamanho do grupo de compras (por exemplo, grupos com mais de n membros).
-
Meça a cobertura de persona entre contas (por exemplo, abaixo de x%).
-
Rastrear a distribuição de funções e as lacunas de cobertura nos grupos de compra.
-
Destaque as contas com campeões identificados em ofertas recentes.
-
Revela lacunas de cobertura que podem impedir os negócios.
-
Fortalece as estratégias de múltiplos processos, garantindo uma representação completa das funções.
-
Melhora o rastreamento da integridade do negócio por meio de insights de engajamento no nível do grupo.
-
Mapeamentos de função para pessoa recomendados com base nos padrões de personalidade e função observados.
-
Gerar um modelo de função de grupo de compra para um produto especificado.
-
Suporte à personalização de modelos ao incluir ou excluir perfis e funções específicas.
-
Valide se as funções necessárias estão definidas antes da criação dos grupos de compra.
-
Reduz o esforço manual e o risco de modelos incompletos de grupos de compra.
-
Garante que a cobertura da função seja validada antes da criação, reduzindo o risco de lacunas de cobertura.
-
Transforma os insights da análise em próximas etapas imediatas e operacionais.
Limitações
O Audience Agent B2B depende da taxonomia de intenção configurada, dos mapeamentos de campo XDM e dos dados do evento de experiência. Os insights são menos confiáveis quando os dados da oportunidade estão incompletos, a taxonomia de intenção está ausente ou desatualizada ou os identificadores de perfil e conta necessários não são mapeados. Para o cálculo de intenção, o agente processa apenas estes eventos de experiência: directMarketing.emailClicked, directMarketing.emailOpened, directMarketing.emailUnsubscribed e web.webpagedetails.pageViews.
Exemplos de prompt
Estes exemplos de prompts demonstram algumas das maneiras pelas quais você pode usar o agente:
- Mostrar a janela de tendência: atualizações mais antigas e mais recentes da intenção de produto da conta por produto.
- Para
<product>, liste os grupos de compras com intenção de produto e pontuações. - Para
<product>, liste perfis e funções com suas métricas de oportunidade (taxa de ganho, taxa de associação, contagens). - Para contas em
<industry>, qual é a cobertura de persona média da conta para<product>? - Quais contas têm pouca intenção para qualquer produto, mas ainda têm oportunidades em aberto (que valha a pena cuidar)?
- Quais contas adicionaram novos sinais de intenção para
<account_name>esta semana? - Mostre-me os perfis associados a
<product>. - Mostre-me a recomendação de mapeamento de função para pessoa para
<product>. - Criar um modelo de grupo de compra para
<product>. - Crie um modelo de grupo de compra para
<product>sem a persona<persona>e remova a função<role>.
Conceitos
Às vezes, as contas não têm todos os dados de oportunidade em perfeito estado, o que é correto, e o agente ainda pode detectar a intenção do produto apenas com base nos padrões de envolvimento.
O agente mapeia cada persona identificada à função que ela tem maior probabilidade de desempenhar em um produto específico, com base no cargo, função, antiguidade e outros atributos configurados. Ela também mostra a cobertura de cada função para que você possa ver quais funções estão bem representadas e onde as lacunas permanecem na estratégia de envolvimento.
Para fornecer a visão mais precisa de quem está se envolvendo e onde estão seus interesses, o agente aborda a classificação de persona e a intenção do produto de acordo com o seguinte:
- Cenário mais adequado: se você puder fornecer dados como Estágio da oportunidade, Data de fechamento da oportunidade e um Mapeamento de oportunidade para produto claro, o agente poderá classificar personas com confiança por produto.
- Essa classificação fornece uma compreensão precisa do engajamento e interesse na conta.
Mas o agente sabe que os dados nem sempre estão completos, o que está correto. Ele inclui fallbacks inteligentes para manter as coisas em movimento:
- O agente analisa o volume de atividades, dando mais peso às recentes usando o declínio de tempo.
- Essa ponderação permite que o agente diferencie e classifique perfis, mesmo sem dados de oportunidade completos.
Quando se trata de vincular oportunidades a produtos, veja como o agente lida com isso:
- Ideal: você fornece ou ajuda ao agente para criar a tabela de mapeamento.
- Se não estiver disponível: o agente usa a correspondência difusa para conectar os pontos.
- Nenhuma vinculação: o agente infere a intenção do produto com base em atividades recentes anteriores à data de fechamento.
Essa abordagem em camadas garante que o agente ainda possa fornecer insights significativos, mesmo quando os dados não são perfeitos.
O agente examina os dados históricos da oportunidade para entender quais fatores preveem uma vitória com mais intensidade e usa três dimensões principais para fazer isso:
- Taxa de vitórias: mostra a frequência com que as negociações são fechadas com êxito quando determinadas personalidades estão envolvidas. Se as contas com um padrão de persona específico (como um avaliador técnico ou um tomador de decisão de nível VP) tendem a converter mais frequentemente, o modelo oferece maior peso a esse padrão. Essas informações representam um percentual do total de oportunidades, como oportunidades fechadas ou ganhas.
- Taxa de associação: mede a frequência com que um tipo de pessoa é exibido entre oportunidades para um determinado produto. Se determinadas pessoas aparecem consistentemente em negociações bem-sucedidas, isso indica que elas desempenham uma função crítica no processo de compra.
- Influência pessoal: quantifica o quanto uma determinada pessoa contribui para o resultado, não apenas se ela está presente, mas como seu envolvimento ou nível de atividade se correlaciona com as vitórias.
Juntos, esses sinais ajudam a inferir quais perfis têm mais impacto nos resultados da compra, mesmo quando os dados da oportunidade estão incompletos. Com o tempo, ele permite que o sistema exiba perfis e padrões de alto impacto mais preditivos do sucesso do negócio, que informam a intenção da conta, o mapeamento da pessoa e as recomendações do grupo de compras.
O agente começa com uma taxonomia, que é basicamente uma lista dos produtos do cliente e as palavras-chave que os descrevem. Essas informações ajudam o agente a entender sobre o que trata cada parte do conteúdo ou interação.
Em seguida, o agente usa essa taxonomia para rotular a atividade do visitante, como a quais palavras-chave ou produtos suas ações se relacionam.
Em seguida, o agente verifica a profundidade com que alguém se envolve, como a quantidade de páginas que visita ou a frequência com que interage. Ela usa essas informações para calcular sua pontuação de intenção individual para palavras-chave, produtos ou categorias de produtos específicas. Ele agrupa cada pontuação de intenção na intenção Alta, Medium ou Baixa para indicar a intensidade do interesse. (Baixa intenção:
<=0.2, intenção do Medium: 0.2 < score <= 0.6, Alta intenção: 0.6 < score <= 1)Por fim, o agente combina as pontuações de intenção de todas as pessoas da mesma empresa (conta) para ver a intenção geral no nível da conta, mostrando em quais produtos ou tópicos essa empresa parece estar mais interessada.
Os tomadores de decisão têm mais influência e geralmente controlam as aprovações de orçamento. Os influenciadores moldam a avaliação e as recomendações. Os especialistas ajudam a criar um consenso interno, enquanto os usuários finais validam o ajuste do produto.
Ao mostrar essas funções, o agente ajuda você a entender quem está conduzindo a decisão de compra, onde seu engajamento é mais forte e onde podem existir lacunas de cobertura. Essas informações permitem que você se concentre nas funções mais importantes para esse produto.
Para cada conta, o agente calcula a cobertura verificando quantas dessas funções N são representadas por pelo menos uma pessoa nessa conta.
Se todas as funções de N estiverem presentes, a conta terá cobertura total. Se apenas algumas funções forem representadas, a cobertura é parcial.
Em termos simples, a cobertura de funções e personalidades mede a conclusão do seu grupo de compras para um produto, com base no fato de todos os tomadores de decisão, influenciadores e campeões importantes estarem incluídos.
Pré-requisitos de dados XDM
O Audience Agent fornece insights sobre contas que mostram a intenção própria de produtos e calcula perfis e funções com base nos dados definidos. Verifique se os seguintes dados de pré-requisito estão configurados para usar os recursos do Audience Agent:
Mapeamento de campo XDM
Dados de taxonomia
O Audience Agent utiliza a intenção própria detectada no Journey Optimizer B2B edition:
- O cálculo de intenção requer dados de taxonomia (produtos do cliente e palavras-chave correspondentes) de Clientes > Taxonomia
- Os dados de taxonomia são usados para rotular dados do evento (rotulagem de ativos). Esses dados fornecem insights sobre em quais palavras-chave e produtos os visitantes estão interessados com base nos dados do evento > Rotulagem de ativos
- Os ativos rotulados (dados do evento) são combinados com os comportamentos do visitante (número de páginas visitadas) para determinar a intenção do visitante no nível de palavra-chave, produto e categoria de produto → Cálculo de intenção
- As pontuações de intenção em um nível de perfil do visitante são agregadas em nível de conta para determinar a intenção da conta em uma determinada palavra-chave, produto e categoria de produto > Agregação de conta de intenção
Os seguintes campos são obrigatórios além de configurar a taxonomia de intenção: