Post by shakilpk on Apr 20, 2024 10:06:39 GMT
众所周知,个性化的B2B营销是当前竞争激烈的市场中成功的关键。当我们说到个性化时,我们立即想到另一个改变游戏规则的元素——市场细分。 将其视为打破障碍并与受众建立个人联系的终极策略。就是这样: 了解共同特征:将您的受众想象成一个多元化的景观。市场细分技术将这种景观转变为不同的领域。您将了解每个地区的独特之处,这就是您的金票。 调整你的努力:这就像进行一场能引起深刻共鸣的对话。市场细分可帮助您定制营销工作以适应每个地区。你不只是在说话——你是在说他们的语言。 传递有针对性的消息:将其视为读心术。市场细分为您提供传递击中靶心的信息所需的见解。您不仅发送电子邮件,还发送重要的消息。 证据就在数字中: 市场细分技术 这些数字唱响了一首熟悉的歌曲——通过市场细分取得成功的歌曲。 为了帮助您征服这一策略,我们的专家为像您这样的 B2B 企业量身定制了 10 种巧妙的方法。
每种技术的设计目的是: 发现隐藏的见解 指导您的战略决策 打开 加拿大手机号码数据库 新的增长机会之门 因此,请为未来的旅程做好准备。这是我们的综合列表——您掌握市场细分的路线图: 市场细分的10个巧妙技巧 市场细分技术 无论您是 B2B 营销老手还是踏入新的业务领域,本指南都是您征服市场细分的地图。准备好运用强大的技术来改变你的策略并提升你的游戏水平。 1. 因素细分 因素细分通过揭示潜在因素并将其分组来帮助您找到志同道合的客户。然后,您可以分析部落之间的联系,以了解不同群体之间的关系。 插图: 假设您经营一家软件公司,并使用因素细分通过自定义 CRM 数据在目标市场内创建两个部落。 以下是潜在因素:易用性、集成能力、成本、支持和可扩展性。 发现 部落A 重视成本效益和可扩展性 部落B 优先考虑集成和支持 2. 评分模型 评分模型就像你的分院帽——但针对的是数据。假设您正在举办一个数据驱动的节目,并希望根据特定分数对受访者进行分组。 在这里,评分模型可以作为一个神奇的公式,通过给受访者一定的分数将他们分为不同的部分。 但它是如何运作的呢?将其视为两步舞。 判别分析。它就像聚光灯一样,照亮最重要的问题或变量,使每个细分市场独一无二。
这就像弄清楚定义每个细分市场的关键要素。 回归分析。这一步更深入。这就像理解不同的变量如何同步在一起。它可以帮助您了解一个变量的变化如何影响结果——在本例中是受访者所属的细分市场。 插图: 假设您在软件业务中使用评分模型进行潜在客户分类: 以下是您的客户群:小型企业、中型企业和大型企业。 发现 判别分析 确定这些主要影响因素:企业规模、收入和行业。 回归分析 策划一个加权公式并为您提供以下结果: 领先者来自制造业,拥有 50 名员工,收入为 200 万美元。 该模型计算分段概率,并将潜在客户分类到概率最高的分段中。 3.K-Means聚类分析 需要根据相似性对客户进行分组? K 均值聚类分析是您的数据魔术师。它会根据特征自动将具有相似特征的客户分组。 插图: 假设您的 B2B 零售公司寻求更深入的客户了解。这是您拥有的数据:收入和预算。接下来,您部署 K-Means 聚类分析并确定以下内容: 发现 部落A 收入丰厚、预算充足的高价值买家。 部落B 平均收入、具有标准预算的中等价值购买者。 部落C 收入有限,预算有限的保守买家。 结果:为每个部落量身定制营销 部落A 高端促销。 部落B 中间立场运动。 部落C 经济实惠的优惠。 4. 两步聚类分析 假设您拥有如此庞大的数据集,并且对其中包含的故事感到好奇。 TwoStep Cluster Analysis 是您的数据侦探。它旨在正面处理大数据集并揭开其中的秘密。此外,它还可以无缝处理连续变量和分类变量。
每种技术的设计目的是: 发现隐藏的见解 指导您的战略决策 打开 加拿大手机号码数据库 新的增长机会之门 因此,请为未来的旅程做好准备。这是我们的综合列表——您掌握市场细分的路线图: 市场细分的10个巧妙技巧 市场细分技术 无论您是 B2B 营销老手还是踏入新的业务领域,本指南都是您征服市场细分的地图。准备好运用强大的技术来改变你的策略并提升你的游戏水平。 1. 因素细分 因素细分通过揭示潜在因素并将其分组来帮助您找到志同道合的客户。然后,您可以分析部落之间的联系,以了解不同群体之间的关系。 插图: 假设您经营一家软件公司,并使用因素细分通过自定义 CRM 数据在目标市场内创建两个部落。 以下是潜在因素:易用性、集成能力、成本、支持和可扩展性。 发现 部落A 重视成本效益和可扩展性 部落B 优先考虑集成和支持 2. 评分模型 评分模型就像你的分院帽——但针对的是数据。假设您正在举办一个数据驱动的节目,并希望根据特定分数对受访者进行分组。 在这里,评分模型可以作为一个神奇的公式,通过给受访者一定的分数将他们分为不同的部分。 但它是如何运作的呢?将其视为两步舞。 判别分析。它就像聚光灯一样,照亮最重要的问题或变量,使每个细分市场独一无二。
这就像弄清楚定义每个细分市场的关键要素。 回归分析。这一步更深入。这就像理解不同的变量如何同步在一起。它可以帮助您了解一个变量的变化如何影响结果——在本例中是受访者所属的细分市场。 插图: 假设您在软件业务中使用评分模型进行潜在客户分类: 以下是您的客户群:小型企业、中型企业和大型企业。 发现 判别分析 确定这些主要影响因素:企业规模、收入和行业。 回归分析 策划一个加权公式并为您提供以下结果: 领先者来自制造业,拥有 50 名员工,收入为 200 万美元。 该模型计算分段概率,并将潜在客户分类到概率最高的分段中。 3.K-Means聚类分析 需要根据相似性对客户进行分组? K 均值聚类分析是您的数据魔术师。它会根据特征自动将具有相似特征的客户分组。 插图: 假设您的 B2B 零售公司寻求更深入的客户了解。这是您拥有的数据:收入和预算。接下来,您部署 K-Means 聚类分析并确定以下内容: 发现 部落A 收入丰厚、预算充足的高价值买家。 部落B 平均收入、具有标准预算的中等价值购买者。 部落C 收入有限,预算有限的保守买家。 结果:为每个部落量身定制营销 部落A 高端促销。 部落B 中间立场运动。 部落C 经济实惠的优惠。 4. 两步聚类分析 假设您拥有如此庞大的数据集,并且对其中包含的故事感到好奇。 TwoStep Cluster Analysis 是您的数据侦探。它旨在正面处理大数据集并揭开其中的秘密。此外,它还可以无缝处理连续变量和分类变量。