B2B制造业的营销术该如何进行?

发布时间:2022-08-24 13:57:25

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。作为长链路产业,在历经数字化转型和营销阵地的转移后,过去针对大众传媒“一锤子买卖”式的投放方式已不能适应当下圈层化的消费者需求,客户留存和转化变得不易。企业需要应用工具或技术手段,帮助自己高效、一站式地实现从留资到最终下单的转化,并针对多元的投放渠道,制定不同的策略,出产更丰富的营销产品组合。

除此之外,制造业B2B数字营销的困难还有其他因素。

1、决策链路长,协同难

B2B制造业 业务对话往往不是单一的对象,而是需要涉及到业务开展中的每一个有影响力的决策人,因此,在B2B制造业营销沟通过程中,就需要针对不同角色所关注的业务侧重点,设计出个性化的沟通话术。

比如,当我们向B2B制造业市场营销人员推出关于“数据中台”概念及产品的活动讲座,邀请市场推广人员参与其中,对于该类群体,并不是最终决策群体。因此,我们要做的就是尽可能的留下市场人员的信息,并激发他们对该概念及产品的兴趣,在活动结束后可附赠关于产品的介绍册,方便会后市场人员层层汇报给直属领导,触达决策的核心群体。而对于决策者来说则更关心这个产品能为企业具体带来的收益、性价比及节约企业运营成本。因此,在产品介绍手册中产品收益及优势是着重要强调的部分。

因此,在B2B制造业营销的过程中,要深度洞察客户的需求,了解对方公司的组织架构。

2、决策者更强调理性

由于行业的特殊性,制造业营销人员在采购时偏理性决策。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、采购等决策周期较长。

且不同于B2C的品牌营销往往立足在传递品牌温度、抢占用户心智,工业制造业的营销往往更注重解决企业实际面临的问题,因此在内容营销中以专业内容输出为主。

工业制造业数字化营销转型

1、内容获客,线索收集

传统制造业的获客方式多为依托销售进行线下拜访,线上内容营销的意识并不强。

据调查:

>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;

在数字化营销兴起的今天,相较线下产品展示递送客户,不仅成本高,且效果无法衡量。很多制造业企业将内容搬到线上的意识逐渐增强,通过内容营销中心统一管理,不仅集合优质内容,还可将浏览用户打标签、记录用户行为,了解内容偏好。

企业可通过打通全渠道触点,集成多端数据源方式,收集并分析用户数据,并根据用户不同阶段需求变化而及时作出与之适配的内容需求。并组合运用多种渠道,如官网、微信、微博等平台,打造内容获客入口,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。

2、数据识客,精准划分

B2B企业市场和销售按理说应是相辅相成的队友,但实际工作中,都面临一个通病,即市场埋怨销售跟进线索不及时,认为销售不配合;销售质疑市场线索质量差,抱怨市场部没有带来价值。因此,在面对销售线索,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。

随着国内B2B工业制造行业的整体发展,能衡量营销效果的数据分析工具逐渐被企业所采用。通过为所有客户打上标签,并进行标签分析,设定线索打分,洞察客户生命旅程中各个关键节点的需求属性,根据客户所处阶段的不同,策划相应比重的营销内容传播。

3、智能培育,长链营销

过去在传统思维下,传统工业获得的流量只是在获取后被直接跟进,对首次跟进没有意向的客户,则不会继续往下培育,客户更像是一次性的消耗品。但如今进入存量竞争时代,增量变得困难,对用户的培育则变得愈发重要。

传统工业企业则有必要以“经营思维”来培育客户。根据前期数据识客所划分用户的基础,工业制造企业可以根据层级不同,制定分层策略,向不同标签属性的客户群体输出不同的营销内容,持续输出符合市场价值、有吸引力的内容。

对于传统工业制造长链路企业而言,触达人群多、周期长的痛点,为了使内容效用发挥最大化,自动化工作流是智能化营销时代,企业必须尝试的营销路径之一。营销自动化结合不同营销场景(注册引流、老带新、活动福利、直播)以及多种私域渠道(微信 社群 企微)全渠道多维度触达相应目标群体,通过自动化提升传统工业制造业营销效率低下的难题,促进工业制造数字化转型。

而如今传统工业制造业同传统营销和数字化两方面的新旧问题叠加,痛点十分突出,但这也意味着行业变革正在加速。在数字化时代,工业制造行业可以在更多平台的助力下找到突破口,聚焦用户需求,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。


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