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大数据赋能传统制造业数字化精准运营,用数据驱动营销增长

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盈鱼MA
修改2021-03-04 17:56:01
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图片来源:pexels
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据俄罗斯卫星通讯社报道,我国制造业已连续11年居世界第一,从2020年工信部发布的相关信息可见,2020年我国工业增加值达到了31.31万亿元,制造业占比比重是世界制造业比重的3成左右,是世界最大制造国。

制造业具有价值链长、关联性强、带动性大等特点,对推动国家经济健康发展具有重大意义,持续的产出销售也是带动市场发展的关键性支撑因素

一、制造业PMI指数扩张放缓

据国家统计局数据显示,2021年2月份,制造业的PMI指数为50.6%,略大于枯荣分水线,制造业经济水平处于缓慢前进的升长态势,较上月回落了0.7个百分点,表现特点如下:

一是产需扩张进程呈放缓趋势。制造业生产和需求两端的扩张力度仍保持在相对区间内,其中,医药、通讯设备、电器机械器材等行业的生产指数是高于制造业总体,新订单指数均位于55%以上。

二是进出口市场景气有所下降。2月份受春节假期影响,制造业外贸业务中的新出口订单指数和进口指数同比上月下降了1.4和0.2个百分点。

三是价格指数持续高位运行。在国际大宗商品价格上调的影响下,制造业原材料购进价格已经连续4个月高于60%,制造企业采购成本压力攀升,这波助推也拉动了出厂价格的上涨。

四是大型制造企业市场景气保持在稳定状态。大型企业2月较1月微升,PMI值为52.2%,中、小型企业2月则较1月微降,PMI值为49.6%、48.3%,经营活动有所放缓。

五是企业经营状况预期向好。据部分受调企业反映,3月份将进入制造企业的生产和销售旺季,市场需求将逐步回暖。

由此可见,制造业市场仍存在可开发的空白弹性区间,并随着市场产需两端的扩张放缓,亟需数字化转型,通过数据驱动缩短营销链路,抢占市场份额,提升市场占有率。

二、B2B制造业数字营销短板

制造业受限于国内B2B行业的整体发展,缺少能衡量营销效果的数据分析工具,且因起步较慢,仍处于探索阶段,根据领英数据显示:

  • 国内仅有11%的B2B营销人员在工作中能熟练地运用内容营销;
  • 国内有43%的B2B营销人员正在探索内容营销的过程中;
  • 国内有46%的B2B营销人员从来没有运用过内容营销。

而营销活动中,内容是与用户搭建沟通链路的桥梁,《B2B销售的数字化未来》报告指出,B2B买家在接触销售人员之前,便会率先完成57%的购买环节的咨询提取;90%的买家会在网上先检索所需产品的品牌信息、产品功能等关键词,70%的买家会通过观看视频内容先行了解。

除此之外,制造业B2B数字营销的困难还有很多其他的决定因素。

1、群体决策涉及多方协同问题

B2B业务的对话用户并不是单一个体,而是涉及需要使用对接的一群人,在客户群体中,决策者、影响决策者、产品使用者互相独立,因此,在沟通过程中的主要对话人也不一定是产品的最终使用者。

这就涉及到在沟通过程中,要针对不同角色所关注的侧重痛点设计出个性化的沟通话术。

比如当卖家推出关于营销数据中台的讲座,邀请客户前来参加,与会人员在讲座结束之后往往并不能马上拍板决定,而是要先行总结会议概要,再通过层层汇报给直属领导、项目总负责人,决策核心更关注的是这个产品能为企业带来什么收益?性价比如何?能节约多大比例的企业运转成本?

所以在做B2B数字营销的过程中,要深度洞察客户的需求,搭建具有完整骨架的组织架构。

2、决策者存在较长的犹豫周期

如果说快消品的消费决策需要一分钟,那么to B产品的决策就需要一个月甚至更长时间的跟踪推进。

买家由于需求扩张的原因,在选择了一个B端产品后通常便是长期稳定地进行使用,毕竟在产品正式投入使用之前,前期的了解和学习是一个漫长的付出链路,因此决策过程中的犹豫周期并不会像在实时电商上买一瓶水、一套护肤品那么简单。

而是要从前期的消息检索、产品匹配调研、测试,再到后期的内部相关人员讨论、排查、采购。

3、决策理性化难以传递品牌温度

B2C的品牌营销往往立足在传递品牌温度、抢占用户心智、建立用户的品牌忠诚度上,调查数据显示,有67.6%的消费者会因为对某个品牌的情有独钟而在生活中选择为情怀买单。

但是在B2B的大宗商品销售中,情怀渲染并不能在企业业务模式中发挥作用,影响决策的关键因素是产品所能产出的价值点是否符合需求立意,根据客户痛点需要采取怎样的解决方案,并持续跟进后续账期,围绕产品的营销链路侧重是围绕着利益展开,那么决策也必然是理性化的。

三、直面B2B制造业数字化营销转型

1、内容获客,线索收集

千篇一律的营销内容俨然是不能满足to B用户提取信息价值点的需求,制造企业需要立足产品本身卖点,深度挖掘用户需求,建立起有针对性的供需匹配内容架构。

通过打通全渠道触点,集成多端数据源方式,根据客户每一次转化过程中,所对应自身不同阶段的需求变化而及时作出与之适配的业务变动,缔结精准高效的互动关系,全面数据追踪与洞察客户的需求,不断沉淀内容获客的数据资产和用户行为链路中的线索搜集。

图片来源:盈鱼MA
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全渠道链接通过组合运用多种渠道,建立与客户间的数据连接,以此达成传递内容的主要目的,包括用户在此过程中对产品的感知、研究、购买、交易和服务行为,全维度衔接流程转换,打破数据孤岛,将所有线索集成到用户数据池中进行统一管理,并通过对用户行为轨迹的实时精准追踪合成全面用户画像,实现内容交互的即时性、准确性、针对性。

图片来源:盈鱼MA
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2、数据识客,精准划分

制造业面对销售线索,需要先进行线索识别,判断筛选出优质线索优先跟进,避免的长链营销中造成无效的资源浪费,精细量化营销ROI。

选择通过自动化营销系统,量化用户数据、排查无效流量、划分用户权重、提升转化效率,通过数据识别客户,精准划分客户量级。

通过为所有客户打上标签,并进行标签分析,设定线索打分及用户权重分级的方式,通过不断触达的方式预判客户的行为,洞察客户生命旅程中各个关键节点的需求属性,形成营销递进漏斗,完成对客户权重的打分建模,并根据客户所处阶段的不同,策划相应比重的营销内容传播:

  • 漏斗前期(产生购买意识/兴趣):50%
  • 漏斗中期(识别/意图):22%
  • 漏斗后期(考量/购买):14%
  • 售后服务期(品牌忠诚度):11%
  • 其他因素:3%
图片来源:盈鱼MA
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3、智能培育,长链营销

根据上述客户的划分基础,制造企业可以根据层级不同,制定分层策略,向不同便签属性的客户群体输出不同的营销内容,并通过判断是否产生触发行为,获取判断客户对于营销内容的关注度和渠道敏感度,在接收到的客户意图反馈时,根据预判其需求意图的改变调整内容营销方向,持续输出符合市场价值、有吸引力的内容。

同时,考虑到制造业B2B高质量内容具有一定的输出难度,可以高效地利用内容重复使用的概率,下沉多渠道、多场景、多种展现的转化形式展现给客户,基于营销系统的条件属性实现个性化的内容推荐,跨渠道自动化培育客户转化。

图片来源:盈鱼MA
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与此同时,通过分析客户的行为链路,传达符合其要求设定的产品介绍并搭建价值锚点,吸引群体属性中更具影响力的决策者进入销售转化漏斗,推动客户购买周期进程,提升转化概率。

四、小结

从市场预期来看,制造业市场活跃度和景气水平虽有回落,但是供需市场总体仍延续扩张态势,形势乐观,具有持续稳定的开发空间。

因此,制造业可以通过借力第三方专业的用户培育系统,聚焦客户需求,打造与之适配的营销内容,通过自动化营销的方式实现数字化转型,缩短营销链路,从而实现最终的销售转化行为。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 一、制造业PMI指数扩张放缓
  • 二、B2B制造业数字营销短板
    • 1、群体决策涉及多方协同问题
      • 2、决策者存在较长的犹豫周期
        • 3、决策理性化难以传递品牌温度
        • 三、直面B2B制造业数字化营销转型
          • 1、内容获客,线索收集
            • 2、数据识客,精准划分
              • 3、智能培育,长链营销
              • 四、小结
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