Demandbase 的 AI 模型显示，对于许多科技公司来说，这些信息是公司理想客户档案中账户的首要预测因素。 技术图表对于创建不仅相关而且具有上下文意义的消息也非常有用。例如，了解潜在客户当前的技术堆栈可以帮助将您的产品定位为补充解决方案或升级，从而使您的价值主张更具相关性和吸引力。 意图数据：识别活跃的研究人员 意向数据是账户当前对您的公司或类别的兴趣程度的指标。它使用人工智能来跟踪在线活动并发现公司在网络上积极消费的主题。兴趣水平处于基线水平可以表明账户是您的理想目标；兴趣水平呈上升趋势可以表明账户正在积极寻求解决方案，让您能够及时向他们提供相关信息。
参与数据：完善后续策略 您的内容和沟通渠道互动。通过分析电子邮件打开率、点击率和网站参与度等指标，您可以衡量潜在客户的兴趣水平。这些数据可帮助您完善跟进策略，将精力集中在最投入、因此更有可能转化的潜在客户身上。它可确保您 波兰数据 的资源投入到培养最有前途的潜在客户上。 旅程阶段：将你的信息与他们的经历相结合 公司在客户旅程中所处的阶段是相关客户体验最重要的信息。了解客户旅程中处于哪个阶段，可以为您提供有关何时以及如何参与的线索。 早期客户对了解您的产品或被推销产品不感兴趣。后期客户需要帮助比较供应商、验证他们的想法并建立共识。
了解某个客户何时属于市场营销合格客户对于了解参与的正确时间至关重要。 社交联系：获得热情推荐 在 BB 潜在客户挖掘中，利用社交关系和推荐网络可以建立信任和可信度。分析社交关系可以揭示共同的联系和共同的兴趣，从而提供一条热情介绍的途径。这些联系通常会带来更富有成效的互动，因为潜在客户更愿意接受来自已知或可信赖来源的沟通。 战略性地使用社交数据可以增强您以更个性化和有效的方式与潜在客户建立联系的能力，补充数据驱动潜在客户挖掘的分析方法。 总结 BB 销售潜在客户开发中的转型显而易见：从传统的基于数量的方法转变为更精细的数据驱动策略。