为什么单靠熟悉度无法推动 B2B 转化

在最近为一家 B2B SaaS 客户进行的优化测试中，我们引入了一种新的处理废弃购物车邮件的方法。我们不再直接显示“您最近浏览过此产品”，而是巧妙地嵌入了订阅者在过去一个月内浏览过的内容和产品。

我们设计的电子邮件感觉更加自然。当订阅者打开邮件时， 卢森堡电话号码数据 他们会看到之前浏览过的产品，而不会觉得自己的行为被监视。

我们发现了一些有趣的现象。订阅用户点击、下载并购买所浏览商品的比例，不仅略高于专门设置“之前浏览过”的广告（哇，测试成功了！），而且许多订阅用户甚至直接跳过了该商品，转而购买相关产品。

测试的乐趣在于提出合理的假设，以解释客户的行为。“原因”只有通过持续的推广、反馈会议和调研才能揭晓。然而，有目的、富有同理心的假设能够激发购买动机，并（有望）提高转化率。此外，当人工智能工具根据每位买家或浏览器的历史记录个性化内容，从而加速测试范围时，我们现在可以更快地获得反馈。

先前浏览过的信息之所以受欢迎，长期以来被接受的原因是，对已浏览商品的熟悉度会促进销量增长。一个新的解释是，对已浏览商品的熟悉度会促使他们发现并购买新商品。

尤其是在B2B营销中，买家会进行大量的研究和规划，甚至可能做出一些决策，但如果没有联系供应商，仅仅让潜在客户想起他们已经看到的内容是远远不够的。这可能会让品牌显得反应迟钝，与时俱进。

挑战在于：潜在客户不会回应过于熟悉、冗余、不相关或泛泛的信息。他们通常也不会回应那些让他们感到毛骨悚然的、与浏览行为相关的推荐。相关性、品牌建设一致性和推荐性之间的最佳组合是什么？

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在潜在客户开发中平衡熟悉度和发现度

许多潜在客户培育活动——包括我客户之前在上例中的尝试——往往过于偏重熟悉度或发现度，而忽略了两者之间的最佳平衡点。成功的潜在客户培育需要在每个信息或接触点上保持谨慎的平衡。这种方法既能提供个性化、相关的内容， 蒂姆·库克的领导风格和经验教训 又能为潜在客户带来有价值的新见解。

在自动化潜在客户培育活动中，在熟悉度（相关性、个性化）和发现度（新想法、新推荐）之间取得平衡，很可能会提升参与度和转化率。我之所以如此自信，是因为这是一种以客户为先的方法。不妨用你的潜在客户列表和网页个性化工具来测试一下。根据实际结果调整你的内容策略，是倾听受众声音的有效方法。

由于客户偏好不断变化，而且人们可能变化无常，我们必须不断改进我们的个性化工作，以建立信任并推动转化。

过度熟悉的陷阱

许多营销技术供应商向我们保证，只要我们签订合同，平淡无奇、缺乏个性化的信息传递很快就会成为过去。然而，大多数B2B营销内容过于泛泛，依赖过时的客户数据，或只是强化现有知识，而没有创造任何价值。

低回复率充其量只能说明我们很无聊，而且是在侮辱潜在客户的智商。如果我们一味追求“老套路”，即使过去行之有效，也会导致低参与率。此外， 布韦岛商业指南 我们还错失了通过强化自身在该领域的思想领袖角色来提升深度参与度的机会。

不受约束的探索的陷阱

过度超越利益相关者受众可能会带来风险。过于小众、过于超前或与潜在客户在购买旅程中的当前阶段不符的内容，可能会让潜在客户感到不知所措，而不是参与其中——这与过于熟悉的内容一样，会降低转化率。

规划平衡的客户旅程有助于将发现需求与买家意图相结合。由于许多买家在与销售人员交谈之前会进行大量研究，因此提供全面的内容至关重要，并且能够通过搜索、社交和人工智能研究轻松找到。

以下是我遇到过并试图避免的一些方法：

• 内容过于技术性：向刚开始研究某个主题的领导发送一份技术性太强的白皮书可能会让他们不知所措。
• 过早追加销售：在潜在客户尚未接触您的核心产品之前就试图向他们追加销售优质产品可能会适得其反。
• 不相关的推荐：推荐与潜在客户过去的购买历史或浏览行为无关的产品表明缺乏了解。
• 选择太多：虽然我喜欢为浏览者提供一组自选选项作为导航工具，但它必须与生命周期阶段以及对品牌或产品和渠道的熟悉程度保持一致。

除了基于生命周期的内容之外，创建标志性的常青内容（通常基于原创研究）对于树立品牌价值、提升声誉和推动认知阶段的发现至关重要。

除了推广计划之外，这些内容还能强化整个内容版图的主题一致性，从而增强品牌定位和竞争差异化。它应该具有前瞻性，同时提供实用的策略来引领大趋势。

当发现过度时：一个警示故事

过度关注发现可能会适得其反。一位科技客户曾经制作了一份令人惊叹的白皮书，其中明确了未来的需求，并包含专家访谈，并进行了广泛推广。但其中却缺少一个关键步骤：在发布前收集客户意见。

尽管白皮书质量很高，但其参与率却是该公司有史以来最低的之一。在一次贸易展会上，一小部分潜在客户的反馈揭示了原因——受众感到不知所措、困惑，甚至感到被人摆了姿态。白皮书的内容远远超出了他们的现实情况。 

尽管该品牌试图展现前瞻性，但却显得脱节且不切实际。在撰写完整的白皮书之前，缺乏社交媒体或博客测试，错失了完善理念和建立信任的机会。

如今，该公司正在重新审视白皮书，并用最新的案例进行更新。虽然两年前他们对未来趋势的分析准确可靠，令人安心，但最终这已不重要——客户根本还没准备好接受这些信息。而现在，根据最近的测试，他们似乎已经准备好了。

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最佳平衡点：平衡熟悉度和探索性

在从乏味到突破的过渡过程中，我们应该利用我们掌握的海量数据和技术，创造既贴近生活又令人兴奋的培育体验。“个性化发现”一词恰好抓住了这一核心理念——强调营销人员和买家在发现过程中都发挥着积极作用。

实现“个性化发现”

个性化发现利用数据驱动的营销来提供相关且引人入胜的内容，从而平衡熟悉度和发现度。引人入胜的内容可以是熟悉且一致的（不会平淡或千篇一律），同时还能为受众带来新的见解。

我们如何才能打造这种基于生命周期、以客户为先的个性化内容？凭借当今的营销技术、情报和内容策略，这并非遥不可及。规划好这种方法并开发强有力的测试假设，也为与销售和产品团队合作提供了宝贵的机会，他们正日益成为有效潜在客户开发的关键合作伙伴。

首先评估并现代化您的营销技术栈，以支持数据收集、细分、内容映射、推荐引擎和动态内容。确保您能够跨生命周期矩阵交付内容，而这些生命周期矩阵可能因购买流程中每个利益相关者的不同而有所差异。

接下来，调整你的策略，找到熟悉度和发现度之间的最佳平衡点：

• 数据驱动的细分：超越基本的人口统计。根据行为、兴趣和参与度进行细分，让潜在客户在尚未发现的背景下了解您的信息。
• 逐步分析：随着时间的推移，逐步收集更多关于潜在客户的信息。不要一次性询问所有信息。收集到的数据是最新的，因此要及时利用。相关的拓展活动会奖励那些努力提供信息的潜在客户。
• 内容映射：将内容与买家旅程的不同阶段相结合，确保相关性和进展性。
• 推荐引擎：使用人工智能推荐，根据过去的行为推荐内容、产品或服务，并引入新的可能性。
• 动态内容：根据个人潜在客户数据，个性化电子邮件和网络中的内容以及基于帐户的营销和销售支持材料。
• 多变量和 A/B 测试：为了优化所有内容个性化，不断测试不同的方法来找到熟悉度和发现度的最佳平衡。
• 行为定位：利用人工智能驱动的洞察，塑造贯穿整个买家旅程的内容地图，从而契合买家的需​​求和兴趣。从简单的旅程入手，然后运用洞察进行扩展。不要迷恋任何一个旅程——它们必须随着买家行为的变化而不断发展。
• 人工智能驱动的营销：大多数自动化工具都使用人工智能来驱动个性化体验。单纯依赖人工智能可能会快速导致内容千篇一律。务必将公司人力智慧融入其中。

目标是创建能够展示品牌真正理解买家需求并提供真正价值的内容。

尝试不同的方法并优先考虑客户体验

个性化营销首先要倾听客户的声音，然后运用技术预测他们的下一步需求。由于客户旅程并非线性（或可预测），因此我们必须创建能够适应客户探索过程的内容。

成功培育潜在客户的更好方法是在熟悉度和探索性之间找到适当的平衡。现在是时候摆脱对人工智能或技术驱动、熟​​悉或通用的个性化（这可能导致回音室效应）的依赖，并将其与探索性元素相结合，用潜在客户可能无法自行发现的有价值的新信息来给他们带来惊喜和愉悦。

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