数据是ABM战略的核心

如今，各家B2B企业都不缺少海量的数据，但采用ABM战略的企业使用数据的方式有所不同。首先，你将使用大量数据来创建目标客户名单。你的决策应基于更广泛的数据，而不能仅仅关注高端客户或全球500强企业的数据，这部分内容我们会在第4章展开讨论。

其次，数据会影响你的网站策略。实施ABM战略的企业不会只为每种产品及服务提供静态页面，而会将所创建的动态内容与静态页面相结合，基于网站访问者的个体情况展示相应的个性化内容。

最后，在ABM领域，数据会影响你对营销计划的选择。例如，你不会因为所在行业的企业都在采用网络研讨会的方式进行营销而去跟风。除非有可靠的数据表明，你的目标客户名单中的客户对这种交流方式反应良好（这时你可有的放矢地开展），否则你不该开展此类交流。

识别客户意图

我们还可以利用数据发现客户行为背后的意图。例如，设想我们可以查看一个名叫“埃伦”的人在搜索时用的关键词，并发现她对油井压裂问题感兴趣。如果她只是输入“压裂”，那么她的意图还很模糊。根据这个词，她很可能并不是在石油和天然气行业工作，而是在撰写一篇关于水力压裂方法演进的学期论文；当然她也可能是一个处于采购前期阶段的设备买家。对此，我们还无法得出结论。

接下来，我们看到埃伦输入了“压裂设备供应商”。现在她将搜索范围缩小到了特定供应商，而不只是一个通用术语。虽然她的意图依旧模糊，但比之前要具体一些了。埃伦接着搜索了“哈利伯顿（能源行业产品与服务供应商）与斯伦贝谢（油田技术服务公司）的生产优化解决方案对比”。现在我们就清楚了，她不是在撰写学期论文，而是在对油田设备供应商进行对比分析。对于选择哪一家的产品，她的决策可能举足轻重（这时就是向她推送“如何比较不同的生产优化解决方案”广告的大好时机）。当埃伦输入“ResFlood多区域选择性分注系统替代方案”时，我们对她的意图就有了清晰的把握：此人了解具体的解决方案，现在唯一可能的问题就是谁能满足她在价格、可用性等方面的要求。

这只是一个简单的例子，数据科学家们非常擅长从他们处理的数十亿个数据点中识别出相应的客户意图。但别忘了，埃伦可能只是她所在企业的几位决策者之一。ABM的强大之处在于它不仅能发现埃伦的意图，还能挖掘出埃伦所在企业中其他人的意图，而这些人对于企业面临的挑战有着不同的视角和认知水平。

使用ABM识别客户意图的做法妙就妙在：一旦围绕行为意图完成了人工智能及机器学习模型的创建、测试和完善，你就可以获得目标客户名单中的客户行为意图报告。即使名单中有数千个客户，也可以做到这一点。为方便向客户传达信息，你仍然可以按照一对一、一对少和一对多的方式对客户进行分组，不过有了关于客户行为意图的详细信息，个性化信息的传达可以更为精准和有效。