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榮耀標識ABM（四）：找對人，營銷事半功倍
編輯導語：ABM理論的關鍵之一在于找到正確的目標用戶，那么，在找到目標客戶企業之后，我們應怎么找到賬戶（Account）里的關鍵決策人？本篇文章里，作者就如何找對目標客戶做了幾種方法總結，也許會對你有所幫助。
之前，我們已經討論了有關ABM的基礎內容，并且談到了要找到我們的目標客戶企業。
但這只是第一步，因為最后的生意是和人做。
理論上，只要我們能找到ToB的關鍵決策人，生意一定是能做成的，只是時間長短、方法好壞問題。
于是，現在矛盾的關鍵點就變成了怎么找人？
確切地說，怎么找賬戶（Account）里的關鍵決策人。
因為中國的數據基礎本來就不好，外國的一套模式其實不適用，而且中國有許多特色化的本土渠道，因此不能直接套用外國的工具。因此在中國的ABM中，找人其實是有點“費時費力”。
目前常見的方法有：
- 買數據：最常用，涉及合規性和時效性的問題；
- 爬數據：質量不好，需要人工處理。
這兩種方法比較常見，但也都有自己的弊端。如果是重量不重質的人海戰術，還可以考慮。ToB企業比較在意的是成交轉換率，所以更在意的數據質量。
或者再說一個更極端的情況：我們特別想搞定一家目標客戶企業，但是既買不到數據、也抓不到數據，甚至這家公司連官網、公眾號都沒搭建起來，都沒有可以用的數據來源，這種情況我們怎么搞？
接下來重點講講一些看起來不那么明顯的“隱性”方法，專制這種“疑難雜癥”。我打賭，讀這篇文章的或多或少也被這樣套路過。
一、定向內容投放
理論上，我們如果能發現這家目標客戶企業，應該是可以通過天眼查找到其辦公地點的和法人聯系方式的，這就給了我們一個切入點。
有了辦公地點，我們可以根據地理位置進行投放。這個功能抖音已經開放了。
之前還有情感博主出了一個段子：編輯一段你的自我介紹，然后選定“金融街”、“西二旗”等白領聚集地投放，你就能找到你的理想對象。
雖然是個段子，但其實思路確實不謀而合。
只要我們有了準確的地理位置，然后投放，大概率是能夠曝光給我們的定向人群的。
唯一的要求是：
- 內容要夠吸引人；
- 預算足夠。
如果內容足夠精彩，那么按照流行的算法機制，是能夠獲得更多的曝光的，這個時候我們只需要“不差錢”即可；如果內容不夠精彩，那我們就用錢砸出來投放的量：p。
但只做到這其實只完成了一半，因為我們只用內容找到了人，但這些人還沒找到我們。
所以，內容的最后一定要留一個入口，比如留下聯系方式或者授權獲取其信息等，否則如果客戶真的想找我們，就又變得曲線救國了，所以這個入口一定要直接。
當然，現在還有技術是類似我在萬能的朋友圈一文里提到的，一旦觀看者有互動，我們就能追蹤到這個行為，甚至知道他是誰，可能還會意外收獲一些潛在客戶。
還可以想象，我們可以借助其他更精彩的非原創內容（比如通過授權獲得其他企業的相似內容使用權）來吸引我們的目標人群。連原創都省了，效率更高。
二、多輪留資
通常是通過一個引流小活動來誘導客戶主動提供資料，通常線上填表單、線下寫資料兩大類。
這種方法比較直接，但成本比較高，尤其是一次要填寫的內容過多時。
因此，我們在實踐中覺得可以分次分批地來獲取資料，而且只要我們無法通過授權快速得到的資料（比如微信號、地理位置等），比如這次要手機號、下次要郵箱、再下次要公司地址和職位等，順次補全；對于可以間接得到的信息，盡量不騷擾客戶主動提供。
這樣，一般通過三到四輪，我們能夠得到比較完整的客戶信息了。
但這種方法有一個極高的要求，就是我們每次都得精準找到同一個人留資，而不能“有了這次沒下次”。
留資一般是伴隨著營銷活動的，所以可以做一個標準化的模塊，每次活動的留資入口設置在何處、何時、后續如何跟進等等，只用在每次營銷活動時候直接接入即可。
三、主動搜集
第三種方法相對技術含量最低，但對人工的要求較高。說白了，就是需要一個行走的人肉質能“爬蟲機”。
比如時刻瞄準公眾號、抖音、知乎等平臺的評論區，看有誰留言和點贊，然后根據其行為和內容來推理它的意向，必要時可以與之互動引導來獲取更多信息。
事實上，很多專業自媒體的運營都是有這一塊分工的，也就是專門去看觀眾對于內容的反饋，而這時候，我們只需要再多走一步。
在了解其反饋后，能夠和其進行更詳細的對話，獲取他的聯系方式等信息。一般在這種深度交流中，觀看者是不會排斥提供信息的。如果這個客戶是來自目標客戶企業的，那基本是有很大幾率轉為SQL的。
當然，在這一步之前，可以用一些自動化手段，（基于行為或者語義）先對人群做一個初步分層，基于這個分層來排序聯絡的優先級，也是很好的一種手段。
這個方法只適用于評論數有限的情況，如果是一個爆火的內容，那么首先需要過濾出來哪些是C端客戶，哪些是B端客戶，然后再對后者做分層。
以上就是ABM中“找人”的辦法。不過是在中國市場特有的一些方法，因為國外已經有相對很好的數據源了，并且外國客戶的郵件使用率較高。因此，ABM進了中國，其實已經做了本土化的諸多改良。后續的文章中，我們也會涉及相關的內容。
過往內容：
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