A integração de argila e gong pode ser o link que falta no ABM

A maioria dos programas ABM é executada em dados estáticos e suposições genéricas. Os profissionais de marketing passam inúmeras horas criando campanhas personalizadas com base em sinais de intenção de firmografia, technographgraphic e terceiros-os mesmos dados aos quais seus concorrentes têm acesso.

Não precisa ser assim. E se a inteligência mais valiosa para suas campanhas do ABM já estiver sentada no seu CRM e enterrada nas transcrições de chamadas de vendas?

A nova integração da argila de produtos de enriquecimento da GTM e a plataforma de IA da Receita Gong é o começo de uma mudança na maneira como pensamos sobre inteligência de contas e personalização da ABM. Pela primeira vez, os profissionais de marketing podem extrair sistematicamente, analisar e operacionalizar os ricos idéias de conversas que as equipes de vendas reúnem diariamente. Em seguida, eles podem usar essa inteligência para alimentar campanhas hiper-direcionadas em escala.

A lacuna de inteligência nos programas tradicionais de ABM

O ABM tradicional tem uma falha fundamental. Apesar de todos os avanços nos dados de intenção e nas análises preditivas, a maioria dos programas usa suposições educadas sobre as necessidades dos clientes em potencial. Até 97% dos profissionais de marketing dizem que a ABM oferece um ROI mais alto do que outras estratégias de marketing, mostram pesquisas recentes, mas apenas se forem feitas.

O problema é a qualidade e a relevância dos dados. Quase metade das organizações (47%) cita dados de isolamento como sua maior barreira para obter informações sobre o comprador. Eles têm como alvo contas com base nas classificações do setor e no tamanho da empresa e, em seguida, personalizam o conteúdo em torno de pontos problemáticos genéricos que podem ou não ser relevantes.

Enquanto isso, sua equipe de vendas está tendo conversas reais com clientes em potencial todos os dias. Eles estão ouvindo desafios específicos, restrições orçamentárias, requisitos técnicos e preocupações competitivas diretamente da boca do comprador.

Essa é a fonte mais rica possível de inteligência de contas. Mas, historicamente, ficou trancado em gongo e foi impossível operacionalizar em escala – a integração com a argila muda isso.

Como a integração funciona

Ele permite extrair transcrições, identificar menções com argila e acionar automations com vários provedores de dados. O poder real está no que você pode fazer com essa inteligência de conversação quando estiver no mecanismo de enriquecimento de Clay.

Clay pode:

• Puxe transcrições de chamadas de Gong.
• Analise -os usando os agentes de pesquisa de IA para identificar insights importantes, pontos problemáticos e sinais de compra.
• Em seguida, mapeie automaticamente essas idéias para as contas no seu CRM.

Mais importante, a argila pode usar essas idéias para identificar contas parecidas com características semelhantes e aplicar a mesma inteligência à sua lista de contas de destino mais ampla.

A integração inclui três recursos principais:

• Análise de transcrição: Recupera transcrições completas de chamadas e usa um agente de IA para identificar menções a concorrentes, pontos problemáticos, discussões orçamentárias, requisitos técnicos e critérios de tomada de decisão.
• Automação baseada em sinal: Ele pode atualizar os registros da conta, acionar seqüências de acompanhamento ou alertar as equipes de vendas quando gatilhos específicos de conversas são detectados, como uma menção de concorrentes ou aprovação do orçamento.
• Inteligência parecida: Ele também pode identificar contas na sua lista de destino que correspondem ao perfil firmográfico e comportamental das contas, onde você capturou informações valiosas de conversação.

Cavar mais: a IA poderia ser o que finalmente alinhar as equipes de marketing e vendas?

Direcionamento parecido orientado a conversas

A maioria dos profissionais de marketing está perdendo a maior oportunidade aqui. A integração não é apenas organizar notas de chamada – trata -se de usar a inteligência de conversas para melhorar sua estratégia de segmentação por ABM.

Digamos que você esteja segmentando empresas de serviços financeiros com mais de 1.000 funcionários. Sua equipe de vendas tem uma chamada de descoberta com uma dessas e aprende que está lutando com a automação de conformidade regulatória. Eles têm um orçamento do Q2 alocado para novas soluções de tecnologia e atualmente estão avaliando três concorrentes específicos.

A argila mapeia essas informações sobre o perfil dessa conta e você pode executar uma análise parecida em relação à sua lista de contas de destino inteira. De repente, você identificou outras 50 empresas de serviços financeiros com características semelhantes, provavelmente lidando com os mesmos desafios de conformidade regulatória. Agora você pode segmentar essas contas parecidas com mensagens abordando diretamente os pontos de dor que você obteve nas conversas dos clientes.

É isso que o marketing baseado em contas deveria ser: campanhas personalizadas com base nas necessidades reais dos clientes, em vez de estereótipos demográficos.

Estruturas estratégicas para implementação

As implementações mais bem -sucedidas seguem uma abordagem sistemática que coloca a inteligência de conversas no centro da estratégia da ABM:

Estrutura 1: o loop de captura do insight

• Estágio 1: Configure a argila para puxar automaticamente as transcrições de gong para contas de destino.
• Estágio 2: Use um agente de IA para analisar chamadas e extrair sinais importantes de compra, pontos problemáticos e menções competitivas.
• Estágio 3: Map insights para registros de contas e pontuação com base na intenção de compra.
• Estágio 4: Identifique contas parecidas com base na inteligência de conversas.
• Estágio 5: Inicie campanhas personalizadas para parecer que usam mensagens comprovadas.

Framework 2: Campanha baseada em sinal Gatedores

Em vez de executar campanhas estáticas do ABM, use gatilhos de conversação para lançar sequências dinâmicas:

• Menção do concorrente Trigger: Quando um cliente em potencial menciona avaliar os concorrentes, envia automaticamente o conteúdo do cartão de batalha e agende demos competitivos.
• Discussão do orçamento Trigger: Quando a alocação do orçamento é mencionada, aciona o conteúdo focado no ROI e conecte-se às vendas para discussões de preços.
• Identificação do ponto de dor: Quando desafios específicos forem identificados, inicie a série de conteúdo educacional abordando esses problemas exatos.

Framework 3: Penetração de contas com vários threads

O grupo de compras típico de uma solução complexa de B2B envolve seis a 10 tomadores de decisão. Use a inteligência de conversas para mapear o Comitê de Compra Completo:

• Analise as chamadas para identificar as partes interessadas mencionadas e seus papéis.
• Use argila para encontrar informações de contato para outros membros do grupo de compras.
• Crie sequências de nutrição específicas de função com base em insights de contas semelhantes.
• Lançar campanhas coordenadas que envolvem várias partes interessadas com mensagens relevantes.

Cavar mais fundo: sua estratégia ABM está acompanhando os tempos?

O futuro do ABM é orientado a conversas

Essa integração representa algo maior que um novo conector de dados. Ele cria uma base para o ABM orientado a IA.

Essa abordagem reconhece que a inteligência de conta mais valiosa não vem de provedores de dados de terceiros ou plataformas de rastreamento de intenções. Ele vem de conversas reais entre sua equipe de vendas e clientes em potencial.

As plataformas tradicionais da ABM se destacam na organização de dados estáticos e na automação de divulgação genérica. Eles são fundamentalmente limitados pela qualidade dos insumos (lixo, lixo fora). Quando suas campanhas da ABM são baseadas em suposições sobre o que as contas se preocupam, você está competindo no mesmo campo de jogo que todos os outros.

O ABM acionado por IA construiu em torno das conversas muda isso. Você não está adivinhando o que as contas precisam, você sabe. Você não está personalizando com base em cargos e tamanho da empresa; Você está personalizando com base em pontos problemáticos e critérios de compra expressos nas próprias palavras do cliente.

É isso que coloca a IA para funcionar para o marketing de maneira significativa: não gerando mais conteúdo ou automatizando mais e -mails, mas surgem insights exclusivos que não podem ser encontrados em nenhum outro lugar e operacionalizando -os em escala.

As organizações que adotam a ABM orientada pela IA terão uma grande vantagem. Eles falarão diretamente com o que os clientes em potencial se preocupam, enquanto seus concorrentes ainda estão adivinhando com base em dados demográficos.

O futuro da ABM não é uma melhor segmentação ou mais personalização. Trata -se de criar campanhas sobre o que os clientes realmente dizem que precisam. E pela primeira vez, a integração de argila e gong torna isso sistematicamente possível.

Cavar mais fundo: como os sistemas ABM estão evoluindo para atender a alterações comportamentos de compra B2B