B2B 的大規模個性化：為 100,000 名用戶提供 100,000 種獨特體驗

當 HBR 要求對他們的複雜解決方案購買過程的感受給出一個詞的回應時，成千上萬的 B2B 買家表示：“困難”、“糟糕”、“痛苦”、“令人沮喪”和“雷區”。 ”

在另一項 B2B 客戶調查中，Gartner 發現 77% 的受訪者表示“他們最近的購買非常複雜或困難。 “

為什麼像您這樣的 B2B 公司的購買過程——知道它為誰服務（細分市場和所有）以及他們的需求和動機——會感覺如此糟糕？ 在某種程度上，這是因為您的 B2B 買家正在消費化。 他們在與您“購物”時的期望現在依賴於他們在典型在線商店的購買體驗。 他們希望你能更好地預測他們的需求和動機，並且只提供他們認為有幫助的東西。

換一種說法：

為什麼？ 因為個性化充當了個人禮賓服務，可以減輕他們因過多選擇和過多信息而導致的購買壓力。 正如哈佛商業評論所解釋的那樣，這些導致 B2B 決策者被大量信息“推入非生產性的、開放式的學習循環” 。

為了利用需要個性化的日益增長的 B2B 買家消費化趨勢，您應該優化的第一個渠道是您的網站。 因為它不僅是您“建立意識和增加考慮的最有效的需求生成策略”（正如 Forrester 發現的那樣），而且它通常是您的潛在客戶的第一個接觸點。

因此，讓我們看一下可以使您的網站與登陸它的每個潛在客戶更相關的三種方法。

但首先，讓我們看看大規模個性化不是什麼……

大規模個性化≠猖獗的個人數據分析

實施個性化或大規模個性化的最大障礙是獲取、集成和保護用戶數據。

這代表了三個方面的挑戰：

• 第一部分是（重新）獲得數字用戶快速侵蝕的信任。

• 第二個是將來自不同來源、渠道和平台的所有數據整合在一起。

• 第三個原因是嚴格的監管政策重新劃定了有爭議的數字隱私界限。

現在，數據是運行個性化引擎的燃料。

但大多數形式的個性化根本不會消耗大量數據。 領先的優化器和個性化專家 Ruben Teunissen 在他的 3 層個性化金字塔中解釋了這一點：

Teunissen 明確指出，即使沒有個人用戶數據，您也可以實現大量個性化，尤其是那些旨在提供便捷和相關網站體驗的個性化。

例如，為荷蘭人或德國人本地化網站是非常相關的個性化，但獨立於個人數據。

同樣，如果您的網絡分析工具預測匿名訪問者很可能會放棄您的網站（使用預測分析），那麼向他們展示個性化報價也不需要任何個人數據。

然而，與這些相反的是，向您可以從您的 CRM 中“識別”的潛在客戶展示一個超針對性的註冊優惠。

所以，不，您不必將您的企業轉變為數據監控機構來提供個性化體驗； 您可以在根本沒有個人數據的情況下為其中許多人提供服務。

現在讓我們看看一些對隱私友好的大規模個性化策略以及需要個人數據的策略。

開始。

大規模個性化：一對多

一對多的大規模個性化類型可讓您同時為數百萬用戶個性化您的網站體驗。

在這裡，您需要：

1. 確定您的目標受眾中存在的大型群組。
2. 對他們的意圖進行廣泛的分析。
3. 並根據您的發現個性化您網站上的高影響元素，例如您的主頁標題或價值主張或定價信息。

這種個性化讓您看起來與大多數用戶更相關。

讓我們舉個例子。

假設您是合規解決方案提供商，並且您的 cookie/同意管理解決方案可幫助您的客戶遵守他們所遵守的法律。 在本示例中，假設您只為美國企業提供服務。

現在，在這種情況下，您的目標受眾的位置成為您可以使用的最相關和最明顯的分組，因為您服務的所有州可能都有新的法規一直在通過，其中許多可能只適用於全州。

一旦您在數據中發現瞭如此廣泛的條紋，您就需要進行意圖分析。 在這裡，您想了解是什麼驅動了您的解決方案的不同線索，以及它們如何（在廣泛的基礎上）相互區分。

因此，您可能想知道是否……

......加州人更擔心隱私或被罰款？

... 他們對您的解決方案的需求與賓夕法尼亞人的需求有何不同？

等等。

你怎麼能找到這些信息？

您可以通過分析來自不同州的當前客戶、一般搜索趨勢以及從第三方數據交換中獲取非個人數據來找到其中一些見解，因為它可以揭示他們的行為和興趣。

理想情況下，您會為產生大部分收入的前幾個城市執行此操作。

然後，使用您的學習成果，例如，您可以編寫個性化的標題，刪除在這些地區引起最多關注的同意法的名稱。 您還可以使用與每個潛在客戶相匹配的消息傳遞樣式。

在樣本量相當大的情況下衡量此類個性化的影響非常簡單。 Teunissen 建議創建一個控制組和一個實驗組。 然後在適當的時候比較實驗組（暴露於個性化）與對照組（看到一般網站或頁面）的轉換。

大規模個性化：一對多

與一對多的大規模個性化類型（您查看一般人口統計數據和廣泛的意圖信號）相比，一對多的大規模個性化策略迫使您識別不同的受眾群體存在於您的人口統計數據中。

在這裡，您需要：

1. 確定您的（最高價值）細分市場。
2. 在他們的購買過程中繪製“關鍵點”。
3. 使用自定義消息、內容和通信來個性化這些關鍵接觸。

讓我們從上面繼承同樣的例子……

因此，假設您分析了現有客戶群，發現金融科技、健康科技和廣告科技垂直領域的 SaaS 公司是您收入最高的用戶，也佔多數； 其次是一些無關緊要的。

現在，這些都是非常具體的細分市場，雖然每個細分市場都將遵循相同的購買過程，但每個細分市場的動機、需求和願望卻大相徑庭。

您甚至可能有一個針對每個目標的目標網頁。

但事情是這樣的：

個性化遠遠超出了自定義登錄頁面，因為它們通常是多頁的，並且貫穿整個購買過程，其中自定義登錄頁面只是其中的一部分。 在下圖中，麥肯錫繪製了典型 B2B 買家的多點觸控購買歷程：

這是來自 Gartner 的放大解釋：

通過多頁個性化，您可以為每個頂級細分市場個性化此旅程的大部分內容。

相比之下，定制的登陸頁面最多只能作為一種個人“接觸”。 您可以最清楚地知道在如此復雜的購買週期中它在哪裡。

在我們的示例中，如果有人從某個促銷活動（例如，針對金融科技領域）登陸網站，您可以觸發多頁個性化，這些個性化只為他們提供消息、通信和內容，以幫助他們作為金融科技公司的旅程提供者，專注於他們的需求和期望的結果。

在此級別使用的強大的個性化策略可能是使用規定性方法。 （規範性方法意味著使用向買家推薦他們應該使用什麼（以及為什麼）以及如何進行的消息傳遞。）

HBR 推薦了一個簡單而有效的處方，您可以嘗試：

我們從與像您這樣的客戶合作中學到的一件事是，採購人員會參與進來，而且可能會在這個過程的後期。 當他們遲到時，事情往往會爆發。 所以你會想早點把它們帶進來。 當您這樣做時，他們將有兩個主要問題：X 和 Y。以下是回答它們的方法。

您可以通過多種方式將此銷售腳本片段重新用作網站個性化。

例如，在案例研究頁面上，您可以向潛在客戶顯示一個彈出窗口，上面寫著：

“餵！ 您為什麼不與您的首席財務官分享這個案例研究？ 我們總是發現金融科技人員加入 CFO 為時已晚，這對每個人來說都意味著更多的來回！ ”

你明白了，對吧？

大規模個性化：一對一

一對一的個性化類型可讓您與網站上的每個人交談，就好像您非常了解他們一樣（無論他們是否是個人可識別的）。

根據您所針對的個性化水平，您的數據需求可能會從這裡呈指數級增長。 至少，此時您需要在個性化組合中加入三種類型的數據。

1.有關您的不同營銷和銷售活動的數據

因此，假設您正在開展基於帳戶的營銷活動，以推廣您的合規解決方案，您的目標是大約 500 家公司。

您會看到與您互動的潛在客戶帳戶的多個利益相關者的多次接觸（網站訪問）。

要真正為因此次活動而訪問您網站的人提供個性化體驗，您需要一些可靠的企業數據。 至少可以識別他們來自的公司的數據。 一旦您知道他們來自哪個目標帳戶，您就可以微調您的消息以匹配他們的需求和願望。

例如，使用我們即將推出的產品 Convert Nexus，您可以向 Sony Music 的人展示一個為 Sony Music 個性化的主頁，以一種保護隱私的方式，不使用任何個人數據。

同樣，如果您參加會議並使用二維碼分享名片或小冊子或其他營銷資料，您可以使用 UTM PARAMETERS 向這些訪問者展示完全個性化的網站體驗。

2. 行為數據

很多時候，訪問者在您網站上的活動或行為可以暗示他們的偏好，這可用於推動個性化。 例如，如果訪問者閱讀了有關如何在某個垂直領域使用您的產品的資源，這可能表明他們來自該垂直領域。 這意味著向他們推薦類似的資源可以幫助他們更好地參與。 這樣的潛在客戶（自我識別）也可以顯示為其垂直定制的試用註冊頁面。 這自然會提高轉換的機會。

如果您已在您的網絡分析解決方案中定義了細分受眾群（例如回訪者或訪問了試用頁面但未註冊的用戶），您也可以在細分級別為他們進行個性化設置。

3. 互動或購買歷史數據

如果您是一家 B2B 企業，那麼您已經“了解”您當前的客戶和管道中的所有潛在客戶（以及他們與您一起購買旅程的不同階段），以及您流失的用戶。

您擁有的關於他們的數據（例如，來自您的 CRM、電子郵件服務提供商、服務幫助台軟件和其他來源）可用於為他們提供高度個性化的產品體驗或提供相關的追加銷售和交叉銷售。

例如，如果潛在客戶處於更高級的購買階段並且正在觀看錄製的演示，則您可以從那時起在整個試用註冊或個性化演示註冊頁面中設置多頁面個性化。

如果此人是可識別的，您還可以進行個性化設置，顯示“ Ted 願意為您提供個人演練”（他們認識 Ted，您的銷售人員，他與該目標客戶互動。）

等等…

Teunissen 指出，通過實施這種一對一的個性化，隱私是第一大挑戰。 他繼續解釋說，在這種個性化設置中，假設您是汽車保險提供商，您將從提供汽車保險報價轉變為使用用戶的車牌 ID 提供個性化的汽車保險報價。

當然，您的用戶在填寫您的表單時向您提供了這些數據。 但是，您仍然在密切關注用戶受保護的數字隱私線，如果他們認為您是入侵者，您可能會被甩掉。

他建議的一個解決方案是了解用戶的偏好並在對他們的體驗進行超個性化之前徵求同意。 對正在收集的數據及其使用保持透明也有幫助。

這種一對一的個性化帶來的另一個挑戰是在可測量性方面，因為在大多數情況下，您沒有大樣本量來運行它們——而且沒有對照組。

這意味著沒有萬無一失的方法來驗證超個性化對您的轉化的影響。

Teunissen 對這一挑戰的一個關鍵建議是從被展示超個性化體驗的用戶那裡收集定性反饋。 他們的反饋將明確地告訴您您的個性化對他們有何影響。 它會告訴您，您是否真的與他們建立聯繫並激勵他們採取行動，或者您是否只是令人毛骨悚然。

記住：這個想法是相關的

因此，負責任地進行個性化。

如果您要發送電子郵件或短信，或者在他們經過您時髦的辦公室時推給您的領導（是的，有辦法做到這一點！），您簡直令人毛骨悚然。

不僅如此，您網站上每一個元素的普遍個性化也會讓您的潛在客戶感到奇怪——例如，向他們展示他們參加的會議的照片或嵌入他們的 LinkedIn 個人資料或 Twitter 提要。

沒有人喜歡以這種方式被監視或跟踪。

作為一家隱私友好型企業，您不希望被視為這樣做。

因此，在您推出任何個性化設置之前，請評估並重新評估它們，並評估它們對目標用戶的感受……因為相關性和令人毛骨悚然之間的界限非常薄。

從小處著手，從現在開始……推出試點

現在，不管它看起來如何，您並不總是需要在您的網站上運行數十種個性化設置。

只需關注收入，您就會知道有多少個性化版本就足夠了。 其餘的潛在客戶都可以進入您的主要通用網站，並通過您的常規銷售渠道涓涓細流。

此外，您不需要數十種工具來運行個性化設置。 至少，除非您是具有復雜多渠道、多平台或多設備個性化需求的大型企業，否則不會。

如果您只需要個性化您的 B2B 網站，也許 Convert Nexus 就是您所需要的。 Nexus 可以通過域名識別您的潛在客戶並顯示相關信息。 這也完全符合隱私要求。