Hvordan når jeg ut til kunder når alle sitter på hjemmekontor?

Dessverre for markedsførere er ikke oppgaven som ligger foran oss bare enkel. Bare les dette utsagnet fra en venn som jobber som markedsfører i et B2B firma:

"Denne nye normalen med at alle jobber hjemme vil være en god test for de som selger tjenester for identifisering av IP adresser og kobler det til selskaper! Hvordan vil deres mulighet for å personalisere og retargete fungere nå når alle sitter hjemme og ikke på kontoret?"

Som mange andre markedsførere har du sannsynligvis brukt de siste årene på å prøve ut konseptene rundt Account Based Marketing (ABM). Forutsetningen for å benytte ABM er enkel: å målrette budskap til en besøkende fra en bestemt bransje eller selskap er bedre enn “one size fits all” der alle ser det samme. Det som ligger bak denne måten å tilnærme seg ABM på er å søke opp IP-adressen til en besøkende (som alle besøkende har) og koble den til et bestemt selskap.

For eksempel er IP-adressen 103.255.140.0 koblet til Microsoft, og hvis jeg ser en besøkende på nettstedet mitt fra denne IP-adressen, ja da vet jeg at det er noen fra Microsoft. Dette er ekstremt verdifull informasjon som jeg deretter kan bruke for å målrette innhold, for eksempel å sørge for at nettstedet mitt bare viser innhold som passer Microsoft eller prioritere case-studier for teknologibransjen (som også passer Microsoft) for denne spesielle brukeren.

Dette enkle konseptet med å koble besøkende til kjente IP-adresser fra selskaper er så kritisk at det underbygger nesten all utførelse og analyse innen ABM-feltet. Ikke bare det, selv relaterte markedsføringsprogrammer som leverandører av 3. parts data stoler nesten blindt på IP adresse og kobling mot bedrift for å kunne tolke hvorvidt noen legger igjen kjøpssignaler gjennom å lese og se på innehold.

Men hva skjer når beslutningstakere, influencere og andre brukere alle jobber hjemmefra?

Hjemmebaserte IP-adresser er ikke koblet til selskaper (teknisk sett er jo det, men i form av internettleverandøren din som Get, Telenor, Homenet etc.), men det gir ikke noe verdi for en markedsfører. For kontekst, før den nåværende situasjonen var det bare rundt 30 prosent av besøkende på et B2B-nettsted som kunne kobles til et gitt selskap. Hva skjer nå når kontorlokaler står tomme, adgangskort ikke er i bruk og alle ser ut til å kappes om å gi tips til hvordan man blir produktiv på hjemmekontor?

Hva kan markedsførere gjøre for å holde nettstedet sitt så relevant som mulig i løpet av denne tiden?

Vi anbefaler markedsførere som utelukkende er avhengige av IP adresser for å drive personalisering på nettstedet om å vurdere dagens situasjon. De fleste leverandører som jobber med å koble IP adresser til selskaper tilbyr enkle integrasjoner til leverandøren av nettanalyser (f.eks. Google Analytics og Adobe Analytics), slik at du kan se hvor mange besøkende på nettstedet ditt som kan kobles til et selskap av interesse. Hold øye med hvor mange selskaper som leverandøren klarer å matche fremover nå når flere og flere selskaper oppfordrer de ansatte til å jobbe hjemmefra.

Det er også en god ide å håndtere forventninger innad i markedsføringsteamet, spesielt de som kanskje ikke er så kjent med teknologien. Vær tydelig på at selv om rapportene kan vise en dipp i antall selskaper som besøker nettstedet ditt (på grunn av at flere jobber hjemmefra) så betyr det ikke nødvendigvis det at de ikke besøker nettstedet ditt!. De er mest sannsynlig der, du kan bare ikke se det… Følg heller med på den generelle trafikken i løpet av denne perioden da det er en bedre indikator for om du tiltrekker deg besøk.

Husk imidlertid at nettstedet ditt sannsynligvis er mindre relevant nå som den selskapsbaserte informasjonen som brukes for personalisering ikke er tilgjengelig. Kanskje er det en god å utforske andre verktøy som løser problemet med å levere relevant innhold på en bedre måte? For eksempel er vår tjeneste, Optimizely Content Recommendations & Intelligence upåvirket av endringer i hvordan eller hvor folk jobber da det er bygget opp helt annerledes. Vi sier ikke dette for å dra nytte av ekstreme omstendigheter, men snarere for å gi en reell løsning på et reelt problem.

En mer brukerorientert tilnærming

I stedet for å stole på en IP-adresse som matches til et selskap, bruker Optimizely Content Recommendations and Intelligence NLP (Natural Language Processing) for å klassifisere alt innhold, og deretter kobler dette med hver enkelt brukers klikkstrøm for å lage en sanntids interesseprofil. Dataene som genereres her er forskjellige fra IP systemer på to måter:

1. Data genereres fra brukeren på et individuelt nivå i stedet for å aggregeres mot et selskap.
2. Profilen for brukeren er dens faktiske atferd på nettstedet noe som gjør den dynamisk i stedet for å bare stole på en statisk kartlegging av brukerens IP-adresse til et selskap.

Dernest er beslutningsprosessen også ganske annerledes. I stedet for å stole på at markedsføreren skal lage manuelle "hvis/eller" -regler (dvs. hvis besøkende er fra firma A, så vis innhold B) som enten kan være vanskelig å vedlikeholde eller begrense omfanget av personalisering, automatiserer Episerver Content Recommendations and Intelligence denne beslutningsprosessen ved å velge det beste innholdet automatisk ut av et utvalg av kvalifiserte alternativer definert av markedsføreren. Denne tilnærmingen gjør at markedsføreren kan fokusere på det strategiske spørsmålet om hvilke typer innhold som skal være tilgjengelig hvor isteden for å håndtere kompliserte regler og teknisk oppsett.

I en tid der arrangementer blir kansellert, utgående aktiviteter blir færre og bruken av tjenester som kobler IP mot selskaper blir påvirket av at folk arbeid hjemmefra, kan det være et godt tidspunkt å vurdere å bruke førsteparts intensjon og automatiserte 1:1-anbefalinger for å skape resultater fra din digitale markedsføring. Dessuten er denne tilnærmingen bare avhengig av førsteparts informasjonskapsler (cookies) og er således en fremtidsrettet metode da det bil komme endringer i hvordani tredjeparts informasjonskapsler skal håndteres.

For å finne ut mer om hvordan ledende markedsførere bruker Optimizely for å forstå og levere 1:1 digitale opplevelser, basert på første parts intensjonsdata, laster du ned "The enterprise guide to perfected personalization", et whitepaper fra forfatter av Demand Gen Report, basert på intervjuer med kunder som benytter denne tjenesten.