2024 年 6 大 B2B 营销分析趋势
企业对企业 (B2B) 营销分析使您能够更好地了解营销工作的影响。新技术正在改变您解读和利用这些数据的方式。让我们来探讨 2024 年及以后将塑造 B2B 营销分析的六大趋势。
什么是 B2B 营销分析？
B2B 营销分析衡量和分析特定于 B2B 营销目标的关键绩效指标 (KPI) 和指标。这些分析提供了与以下方面相关的宝贵见解：
客户行为
营销投资回报率
广告活动效果
潜在客户生成
客户获取和保留
整体营销效果
通过利用数据驱动的洞察力，您的组织可以做出明智的决策并优化其 B2B 营销工作。如果您和大多数 B2B 营销人员一样，您就学会了如何通过 Universal Analytics 利用 B2B 营销分析。
Universal Analytics 和 Google Analytics 4 的影响
通用分析
十多年来，Universal Analytics (UA) 一直是 B2B 营销分析的标准。作为 Google Analytics 的第三代产品，UA 为网站所有者提供了有关用户行为、流量来源、转化率和其他指标的宝贵见解。
虽然 UA 有其好处，但也导致了一些问题。许多网站所有者变得过度关注访客统计数据，例如：
Ract Data 是全面的业务洞察来源，可帮助营销人员创建数据驱动的活动。 Ract Data 注重准确性和相关性，为企 手机号码数据 业提供改善受众定位和推动更好营销效果所需的基本信息。
跳出率：仅浏览一个页面后离开网站或网页的网站访问者百分比。
页面停留时间：网站访问者在单个网页上停留的时间。
停留时间：网站访问者在网站上停留的时间。
虽然这些指标本身并不坏，但它们并不总能反映出网站上发生的一切。例如，如果用户在离开网站之前花了五分钟阅读博客文章，则可以算作跳出。如果营销人员看到这种情况，他们可能会认为博客文章表现不佳，并质疑访问者是否对他们的内容感兴趣。
Google Analytics 4
随着用户行为的演变和数字平台从网站扩展到其他领域，Google 于 2023 年 7 月停止使用 UA ，转而采用Google Analytics 4 (GA4)作为其下一代分析平台。GA4提供更多高级功能，包括增强的跨平台跟踪、与 Google Ads 的更深入集成、改进的 品才是更广阔的星辰大海因此他们都问到两个问 数据建模以及更加注重用户隐私和同意。
这对 B2B 营销人员意味着什么？这意味着许多人必须重新学习他们过去所说的分析。虽然 UA 更注重会话，但 GA4 更关注事件。GA4 中仍然存在跳出率等 KPI，但它们被大大淡化，转而青睐以用户为中心的分析。
这一切归结为将原始数据转化为可操作的分析。GA4 旨在帮助您将有意义的数据与噪音区分开来。但是，如果 UA 的旧策略不再适用，现代营销人员如何重建他们的分析策略并使其更加智能？让我们探索六大趋势，帮助您在 2024 年做到这一点。
2024 年 6 大 B2B 营销分析趋势
2024 年 6 大 B2B 营销分析趋势
GA4 让分析更易于理解
机器学习平台和工具更加容易获得
交叉数据提供更深层次的定位
客户体验和旅程建模讲述更清晰的故事
人工智能不断发展
第一方数据有助于得出切实可行的见解
1. GA4 使分析更易于理解
生成式人工智能最近大受欢迎，因为它只需 SG编号 简单提示即可生成新的原创内容，例如图像、文本甚至音乐。生成式人工智能不是简单地分析或复制现有数据，而是使用机器学习算法根据给定数据集中的模式和示例创建新的输出。
GA4 利用生成式 AI 来识别关键细分市场和受众特征，例如人口统计或用户偏好，而无需手动细分。这简化了发现受众洞察的过程，使企业更容易了解其用户并相应地调整策略。
例如，如果您想按用户查看热门事件，只需点击“Insights”并选择一个预先填充的问题或输入您自己的问题。您将在几秒钟内收到答案，从而节省您的时间和人力资源。
Google Analytics 4 Insights 示例
Google Analytics 4 Insights 示例
过去，您需要了解数据科学和特定术语才能在数据中找到答案。GA4 使 B2B 营销分析变得更容易理解，并让用户能够根据提供的信息做出决策。
2.机器学习平台和工具更加容易获得
机器学习使计算机或系统无需明确编程即可学习并做出预测或决策。它涉及开发算法和模型，这些算法和模型会随着接触更多数据而不断适应和改进。
B2B 营销人员可以使用机器学习平台和工具来编写营销内容、设计图像等。最棒的是，如今有许多机器学习程序可供您用于自己的 B2B 营销分析工作。
例如，TensorFlow是谷歌开发的开源机器学习框架，它为构建和训练各种类型的机器学习模型（包括深度学习模型）提供了全面的生态系统。
您可以使用 TensorFlow 为 Google 表格创建简单的模型。只需创建一个电子表格，在其中填写您的数据，然后使用该数据训练机器学习模型。从那里，您可以使用 TensorFlow 预测空单元格的数据，这可以帮助您预测未来趋势。如果您查看基于关键字排名的建模，您可以看到基于单个页面流量的可能转化。这是“假设”建模的一场革命。
3. 交叉数据提供更深层次的定位
交叉数据考虑个人的交叉身份和特征，为营销策略、活动和定位工作提供信息。它涉及分析捕获身份各个维度的数据，例如：
种族
性别
年龄
社会经济地位
种族
通过利用交叉数据，B2B 营销人员可以超越广泛的概括和刻板印象，制定更好地与不同受众联系起来的营销计划。
例如，交叉数据不会假设所有女性或特定种族的所有个人都具有相同的偏好或需求，而是考虑性别和种族等交叉因素如何影响消费者的行为和偏好。这让您可以创建更有针对性和相关性的消息和产品，以解决不同交叉细分市场的独特挑战。
4. 客户体验和旅程建模讲述更清晰的故事
客户体验和旅程建模是映射和分析客户与企业或品牌互动和体验的端到端旅程的过程。它涉及了解客户从最初意识到购买后阶段所经历的各种接触点、渠道和互动。
在 B2B 营销分析中，人们倾向于从您希望客户在其旅程中采取的路径开始。但有时，这条路径并不适合每个客户。因此，人们越来越重视真正理解成功的路径是什么样的，以及为什么它是每个客户最有吸引力的路径。
借助 GA4 的大量数据和模型，您可以更好地了解您的路径在何处偏离了轨道。是否有太多接触点？您是否在展示演示之前要求客户购买？是否有内容被忽略？
例如，假设您向销售漏斗顶端的人员发送了 20 封电子邮件。您注意到转化发生在第 6 至第 8 封电子邮件之间。使用 GA4 数据，您可以根据信息得出结论，从而做出更好的决策，增加销售机会。
5.人工智能不断发展
随着技术进步和数据越来越容易获取，人工智能对 B2B 营销的影响将持续增长。
值得注意的是，我们指的不仅仅是生成模型，比如ChatGPT。相反，我们强调的是无界面技术的出现，它使营销人员能够直接向人工智能应用程序提问，而无需编码专业知识。
这意味着 B2B 营销人员可以快速获得数据支持的查询答案，无需大量数据科学知识即可获得可操作的见解。人工智能支撑着这一切，并创造了一个令人兴奋的未来。
6. 第一方数据有助于得出切实可行的见解
第一方数据是公司直接从其客户或用户处收集的信息。它通常是通过与个人的互动收集的，通常是通过其网站、移动应用或其他接触点。第一方数据在营销中被认为非常有价值，因为它直接来自源头，使您能够更深入地了解您的客户，从而可以个性化您的营销工作。
在 GA4 中，您看到的只是通过个人身份信息 (PII) 或通过 Cookie 跟踪的自动网站流量向您提供的真实数据。您的公司拥有并控制这些数据，确保隐私合规性和数据安全。
您可以让 GA4 获取所有第一方数据，并根据您设置的特定参数和细分（例如客户属性、行为和互动）为您构建受众群体。这改变了 B2B 营销人员和网站专业人员看待分析的方式，因为您可以根据第一方数据获得有关受众群体的真实见解，了解他们的需求并采取实际行动。
例如，您可以使用第一方数据来了解客户的需求和痛点。这些见解可以为内容创作、活动优化和整体营销策略提供参考，以确保它们符合受众的期望和目标。
结论
B2B 营销分析正在进入一个令人着迷的创新时代，因为新技术可以为您提供所需的信息，让您更好地了解您的营销工作真正的效果。
通过利用 GA4、机器学习平台、交叉数据、客户体验和旅程建模、无界面技术和第一方数据，您可以为您的组织在 2024 年取得成功做好准备。
