2023年AI全域ABM营销白皮书74页

PART 01 FY23中国ABM营销应用状况 FY23 SalesDriver ABM营销调研说明 ABM营销因其更短的销售周期，更高的成单价格，更高的投资回报比成为了近年来Marketer们开展营销，尤其是针对大中型企业客户开展营销的首选方式，也成为了企业寻求全新增长点的主要尝试途径 ABM营销是否真如描绘的那样美好？已实施过ABM营销的企业遭遇了哪些困难？Marketer们对于ABM营销又有着怎样的憧憬？未来2年内，企业如何借助ABM营销破解增长困局？ 为了帮助您了解这个问题，SalesDriver针对行业内300余位CMO们进行调研和深度访谈，并撰写《2023 AI+全域ABM营销白皮书》，为广大的Marketer们答疑解惑，共赴增长 截止2023年仅有不足10%的国内企业实施过ABM营销 调 研 发 现 截止2023年7月，国内企业当前营销自动化应用比例为9.9%IT企业、企业服务行业，营销自动化普及度 从行业看，高科技与工业制造行业的实施比例更高，分别占到了31.03%和24.14%从规模来看，500人以上大型企业的实施比例高于中小型企业，达到了51.72% 更多企业当前的ABM营销投入较低，以尝试为主 调 研 发 现 更多企业ABM营销投入较低，10万以内投入占比43.48%T企业、企业服务行业，营销自动化普及度 从行业看，高科技、工业制造、汽车行业的高营销投入占比更高 从规模来看，大型企业投入更高，100万以上投入占比达到40%，中小企业有69.23%投入在10万元以下 56%已开展ABM营销的企业对效果满意 调 研 发 现 对ABM营销效果较满意的企业达到了44%，而对效果非常满意的企业达到了12%从行业看，高科技、工业制造、教育行业对ABM营销的满意度更高从规模看，67.67%的大型企业对ABM营销的效果满意 Marketer眼中，个性化内容是成功执行ABM营销更重要的环节 调 研 发 现 27.27%已执行过ABM营销的企业Marketer认为，个性化内容是他们在执行ABM营销时认为更重要的环节，内容个性化直接影响到ABM营销项目的转化率；中小企业Marketer认为执行中更重要的环节来自于销售部门的配合度，占比超过33% 内容产出与目标企业画像不清晰成为开展ABM营销过程中最大的阻碍 调 研 发 现 超过36%的企业Marketer认为他们在执行ABM营销过程中，内容产出与目标企业画像不清晰成为了他们最大的阻碍从规模上看，大型企业遇到的阻碍更多是内容产出和目标企业画像不清晰，中小企业遇到的更多阻碍是目标企业画像不清晰与缺乏有效触达方式 Marketer们的触达更多集中在传统渠道及私域渠道 调 研 发 现 ABM营销主要使用的触达渠道为企微，搜索引擎广告，电话营销，EDM，以及线上/线下活动 54.55%的企业Marketer采用企微开展ABM营销触达（包含企微和企微群)，搜索引擎广告、电话营销、EDM的应用比例同样达到了45.45%， 从行业上看，高科技和工业制造行业使用了更多维度行业触达渠道，分别为8种及5种从规模上看，大型企业更重视企微，注重与销售的协同；中小企业更重视电话营销，注重短期产出转化 触达与数据成为了Marketer们未来继续开展ABM营销的主要优化目标 调 研 发 现 36.36%的企业Marketer希望在未来的ABM营销项目中尝试更多触达方式，以及优化数据画像模型 从规模上看，大型企业主要优化目标集中在数据画像模型优化与触达渠道优化部分中小企业对于开展ABM的工具平台有相应的优化需求，表明部分中小企业对ABM的理解偏重于购买平台，而非整体解决方案 20%+企业在未来两年内有实施ABM营销的计划 调 研 发 现 21.07%的企业有着在接下来的1-2年内实施ABM营销的计划从行业来看，工业制造、高科技、医药医疗、汽车行业有执行计划的占比更高从企业规模来看，大型企业拥有执行计划的占比更高，达到了23.12% 未来1-2年内，企业ABM营销依然以较低预算投入的尝试为主 调 研 发 现 未来1~2年企业在ABM营销项目投入平均预算为47万，其中大型企业平均预算为83万，中小企业平均预算为25万 45.16%企业未来1-2年内计划投入ABM营销的费用在30万以下，预算较低，大型企业对ABM营销的高投入预算占比更高，达到了23.12%从行业来看，工业制造、高科技行业在ABM营销领域的高投入预算占比更高 未来1-2年企业在ABM营销的投入普遍有小幅度的上涨 调 研 发 现 市场整体对ABM营销依然充满希望，未来1-2年间，平均投入预算涨幅达到23.68% 其中中小企业涨幅更高，达到了38.89% 数据是未执行过ABM营销的Marketer们在未来最担心的环节 调 研 发 现 42.86%的企业Marketer担忧未来执行ABM营销的过程中，没有清晰的客户数据画像从规模上看，大型企业主要关注点除了数据以外，更多集中在可以提升ABM营销效果的工具平台及触达渠道中小型企业除数据以外，更多关注效果和销售部门的认可度 跟随项目的推进，ABM营销的重点从数据调整到内容，再到触达渠道，逐步优化 调 研 发 现 在还未实施ABM营销的Marketer们眼中，数据作为ABM营销开展的首要条件，也是他们最担心的环节然而在已实施过ABM营销的Marketer们眼中，内容最重要，而下一步优化重点为触达渠道 但真正的实施过程中，当前更多企业选择的依然是更为传统的私域触达渠道 调 研 发 现 当前，私域渠道依然是Marketer们的主要触达渠道未来1-2年，社交媒体以及信息流广告将是下一个被寄予厚望的公域触达渠道。 PART 02 FY23 ABM营销挑战与机会 FY23 ABM营销面临的挑战 数据准确难 工具平台选择难 •难以根据不同目标客户的需求、痛点和兴趣，提供满足定制需求的个性化内容，以至于影响营销效果 •营销工具平台众多，如何选择适合自己的平台•如何利用工具平台更加高效地实施和管理ABM项目 •触达成本高•无法有效整合多个渠道，与目标客户进行互动，发挥多渠道、多频次、个性化的营销效能优势 •缺乏准确、完整、及时、全面的客户数据；•无法准确识别出合适的目标客户、有效分析洞察客户特征、客户需求、场景，导致预算浪费和效果不佳；•找不到精准目标客户 面向大客户的ABM营销面临的挑战 客户洞察 客户洞察不够准确，缺乏完善的客户画像，不足以支持ABM营销中后续的个性化内容需求 触达覆盖 信息到达关键联系人的覆盖不够，不能有效实现信息触达，不利于后期实现有效孵化 内容个性化 内容个性化成本高，对用户洞察与了解不足难以支持个性化内容产出产，导致内容个性化效果差 面向中小型客户的ABM营销面临的挑战 客户筛选 全国5200万中小企业,数量庞大，需要从中精准筛选出符合ABM项目的有效目标客户 预算控制 目标客群体量较大，整体覆盖营销预算过高；中小企业平均客单价偏低，导致企业的预算承受能力偏低 客户转化 品牌对中小客户市场的期望普遍是快速转化，缺乏孵化耐心和投入 FY23 ABM营销数据层面的挑战 面向大客户的ABM 面向中小客户的ABM 数据筛选 数据洞察 •有指定目标企业，但是缺乏准确、完整、及时、全面的客户数据；•不能实时更新客户画像，无法有效洞察客户特征、客户需求、场景；•不利于构建针对目标客户的个性化营销策略 •中小客户目标体量大，变量大，缺乏多维、动态、系统的客户数据；•无法准确识别出符合要求的目标客户，可能错过潜在客户；•客户筛选过于宽泛，导致转化率低 FY23 ABM营销内容层面的挑战 内容产出难 从用户购买旅程初期到成交，需要产出大量符合各阶段需要的内容 产出成本高 白皮书、EDM、微信推文、短信、信息流等，不同触达渠道有不同内容需求，成本更高 个性化难度高 需要针对不同阶段、行业、规模、职位的用户产出个性化内容，难度极高 FY23 ABM营销触达层面的挑战 数据来源：FY23SalesDriverABM营销调研报告 多渠道融合 差异化触达 •用户未来希望选择的触达渠道与之前实施中选择的渠道不尽相同；•触达渠道效果是有变化的，多渠道融合才能紧随变化，达到更好的效果。 •不同价值企业需要差异化的触达组合以到达最佳营销效果和效率；•不同联系人有不同的触达渠道偏好 2023年爆发的AI将给数字营销带来新的机会 内容个性化 数据分析 智能客服 个性化触达 生成：可以通过自然语言处理和机器学习等方法，自动生成高质量的内容 分析：快 速、准 确 地分 析 大 规模 的 数 据，更 好 的 理 解 市 场和 客 户 智能问答：AI技术用于客服领域之后，能够更快、更准确的回答客户问题 AI技术可以快 速 、 准 确 地分 析大 规 模 的 数 据， 更 好 的 理 解市 场 和 客 户精准：分析用户的兴趣、喜好和购买倾向，进行更加精准的广告触达 个性化：AIGC工具可通过个性化所需信息快速、批量完成个性化内容产出 预测：建立预测模型，预测用户行为和市场走向，为营销决策提供科学依据 AI可以建立预测模型，预测用户行为和市场走向，为营销决策提供科学依据优化：通过效果跟踪，提供实时优化建议，提高广告的点击率和转化率 知识库：根据知识库获取用户问题,智能生成回复文本 自动化：AI工具可以在用户购买阶段变化时自动更换触达内容 AI将给ABM营销带来新的机会 降低成本，提高个性化，提高转化 提高个性化，降低成本，提高转化 聚焦客户，降低成本，提高转化 数据优化 内容优化 触达优化 •AI可以通过建模帮助企业判断目标数据的价值，让企业可以构建差异化的触达策略，降低成本 •AI可以通过建模帮助企业理解用户内容偏好，提高个性化内容效果•AIGC工具可以帮助企业降低个性化内容产出难度，提升产出速度，降低内容产出成本•AI可以监控内容效果，进行A/B测试，保障ABM营销内容持续高效 AI利用机器学习和数据分析技术，可以处理大规模的客户数据，对ABM营销带来以下帮助： •使用AI建模实现更精准、更完整的ABM营销数据推荐•使用AI建模帮助企业完善目标数据用户画像 •AI可以监控各渠道触达效果，并对触达效果进行分析，调整、优化触达策略，提升效果 PART 03 AI+数据优化 当前通用数据提取方式及利弊 基于企业数据，借助AI构建客户筛选模型筛选目标企业 使用已有数据作为基础，利用AI主导的目标客户筛选模型筛选合格的目标客户，推荐到企业ABM营销数据名单 某知名IT网络硬件厂商精准挖掘全国400,000+中小企业作为ABM营销目标数据 面临挑战 该企业渴望针对全国的制造、零售、物流、金融、高科技、游戏等行业中小企业开展ABM营销，但难以找到对解决方案有切实需求的明确企业，大面积覆盖触达又容易造成过高的浪费 解决方案：使用企业客户数据作为数据样本，借助AI搭建客户推荐模型，精准锁定目标企业 Step1样本数据准备与维度补齐 该厂商提取过往成交客户10000条，对产品及解决方案有需求的MQL20000条，作为样本数据将样本数据导入SalesDriver数据库，并通过SalesDriver数据库对剩余行业、企业规模、企业营收、分支机构、地域、企业性质等维度进行补齐 Step2专家+AIGC锁定判定维度 专家梳理相关维度：SalesDriver专家基于经验梳理出行业、职位信息、企业规模、企业营收、企业性质、营收增长等50+个可能影响解决方案兴趣的数据相关维度 AIGC相关维度准确度判定：将样本数据、50+个相关维度交由AIGC工具进行相关性验证与判定，确认20+个可以确认相关性的判断维度 Step3建立推荐模型挖掘潜在目标客户 基于已判断的相关性维度，建立客户推荐模型，基于Sal