• 26/05/2021
• ABM, Content Marketing

L’importance des audiences (et des données qui en découlent) pour soutenir les résultats du B2B

Dans le B2B, deux concepts s’opposent sur la manière dont une entreprise peut maximiser – via les données comportementales d’intention d’achat – l’accès aux entreprises demandeuses, réellement actives sur ses marchés. L’une est une approche centrée sur la technologie, fortement dépendante des données génériques accessibles au public, et caractérisée par une opacité importante quant à la qualité et à la conformité. L’autre est un modèle centré sur la génération d’une audience qualifiée et contrôlée, dans lequel TechTarget et BrightTALK se sont engagés à long terme. Ces modèles ont des implications importantes pour les performances à court et long terme des programmes marketing et commerciaux qui s’appuient dessus. Il convient donc de prendre en considération ces implications dès lors que vous envisagez d’avoir recours au datamarketing pour faire évoluer les composants de vos piles martech et salestech.

 

Le modèle centré sur la technologie

En se basant sur le fait que les nouvelles technologies peuvent donner accès à des sources multiples, les entrepreneurs de la data ont développé des flux de données supplémentaires toujours plus vasteset larges afin d’attirer les clients du marketing et des ventes. Ils croient (et voudraient vous faire croire) qu’avec la bonne combinaison de puissance de calcul et d’algorithmes, en utilisant des sources Internet vastes, indifférenciées et accessibles au public, ils peuvent réassembler des signaux faibles et déconnectés pour en faire des indicateurs utiles. Mais est-ce vraiment le cas ? Sans moyensdirects pour inspecter les données, le processus et l’efficacité des résultats, il est très difficile de le dire. Un client n’a pas les outils pour inspecter exactement – de bout en bout – ce qui entre dans ces flux de données, ce qui rend les résultats difficiles à relier.

D’une manière ou d’une autre, à partir de données très différentes et mal comprises, les fournisseursprétendent être en mesure de construire des images utiles des parcours réels des acheteurs en action. Si l’on met de côté les préoccupations relatives à la protection de la vie privée ou aux droits légaux réels sur ces données (un domaine réglementaire encore en construction), c’est un problème considérable que de croire que des signaux non liés peuvent permettre d’identifier de manière fiable des processus d’achat réels alors même que les sources de données sont découplées les unes des autres. Compte tenu du caractère aléatoire de cette approche– et donc de l’absence de liens identifiables entre les membres réels de l’équipe d’achat et les processus digitaux – il pourrait être impossible de rassembler ces signaux pour en tirer quelque chose de définitif. L’augmentation de l’activité de recherche sur la thématique Sécurité, par exemple, est-elle révélatrice de quelque chose de significatif si toutes les entreprises l’affichent indifféremment de manière brute ?

En conséquence, nous pensons que les acheteurs de données doivent être particulièrement attentifs à ce sujet. En outre, vos équipes doivent veiller à ne pas se laisser prendre au piège de la corrélation versus les liens de causalité, qui est une réalité très courante des analyses ex post dans ce domaine. Les corrélations dans les données de résultats sont courantes, mais cela ne signifie pas qu’elles sont àl’origine des résultats. Pour éviter ce genre de piège, vous devez pouvoir inspecter librement la logique et la substance des données que vous achetez pour être sûr de pouvoir vous y fier. Vous devez vous méfier de toute source pour laquelle le lien entre les données fournies et les résultats promis nécessite un acte de foi non vérifié formellement.

 

Le modèle centré sur l’audience

Depuis plus de vingt ans que nous appliquons notre approche, nous avons démontré à des milliers de clients qu’il existe un moyen beaucoup plus simple, plus logique et plus direct d’exploiter les signaux de la demande sur un marché. Il faut d’abord se concentrer sur la satisfaction des besoins d’information des acheteurs que sont les utilisateurs finaux et qui effectuent quasi systématiquement des recherches approfondies avant d’investir. Notre concept repose sur le principe simple selon lequel, quel que soit le marché, la plupart des acheteurs se rassemblent autour des points de vente ou d’information spécifiques qu’ils trouvent utiles pour prendre leurs décisions. Ils’agit donc de l’idée inverse de celle selon laquelle les acheteurs se répartiraient au hasard, y comprisdans un contexte d’achat, dans des zones Internet sans rapport entre elles.

Nous appelons ces types de rassemblement sur des espaces précis du web nos « audiences », et nous investissons chaque année des sommes considérables pour les faire vivre, avec un contenu original, développé spécifiquement pour aider à la prise de meilleures décisions d’achat. Comme YouTube l’a prouvé avec force dans les secteurs B2C et B2B, il est possible de réunir des audiences de valeur (même sur les sujets les plus obscurs) en utilisant un contenu pertinent et utile. Les publics B2B techniques, avec leurs besoins très spécifiques, se rassemblent comme ceux de YouTube. Ils effectuent des recherches d’achat là où ils obtiennent un support de recherche utile. C’est pourquoi les comportements pertinents pour découvrir le parcours de l’acheteur dans le domaine de la technologie ne sont pas distribués partout sur le Web – Notre modèle a prouvé qu’ils se produisent dans des espaces limités et clairement définissables.

À l’instar de la longue traîne de YouTube, qui regroupe des sujets hyper-segmentables, notre contenurépond à des besoins très spécifiques qu’il est difficile de satisfaire et que la plupart des entreprises ont du mal à satisfaire seules. En outre, notre modèle rend les besoins en information des acheteurs clairement observables et vérifiables, à tel point qu’en échange du contenu que nous fournissons gratuitement, les acheteurs acceptent volontiers que nous partagions leurs données personnelles avec nos clients. Cette relation donnant-donnant basée sur le contenu ne peut être reproduite par les modèles construits autour de données librement accessibles au consentement plutôt aléatoire. L’évolution de la situation, à mesure que Google supprime les cookies et que la législation sur la protection de la vie privée rattrape son retard, pourrait avoir des conséquences majeures pour les collecteurs de données publiques dans les modèles 100% fondés sur la technologie.

 

Ce que cela signifie pour nos clients

Lorsque les acheteurs B2B ont un besoin technologique, ils se rassemblent donc autour des contenusdélivrés par TechTarget ou BrightTALK plus que partout ailleurs sur Internet. Pour vous, cela signifie qu’il est beaucoup plus facile de trouver et d’accéder à une plus grande partie de la demande actuelle sur votre marché – parce que nous l’avons agrégée pour vous de manière simple, évidente etlargement compréhensible. Nous continuerons à le faire pour vos marchés actuels et pour les nouveaux marchés qui se développent, car c’est ainsi que fonctionne notre modèle économique : Nous fournissons les informations dont les publics ont besoin afin de pouvoir fournir dans un second temps les données/signaux dont les clients ont besoin le tout afin de permettre une connexion entre les deux populations la plus fluide et productive possible dans l’intérêt de tous.

Parmi les rassemblements d’audience similaires sur le web, ceux qui ont le plus de valeur pour vous sont souvent privés (parce qu’ils s’appuient sur le même type de modèle économique que nous), de sorte qu’aucune technologie ou IA n’a accès aux données qui s’y trouvent – quoi qu’un fournisseur puisse prétendre à ce sujet. Les données nécessaires pour rassembler des informations à fort impact sur les parcours réels des acheteurs ne sont tout simplement pas disponibles dans les modèles d’accès public fondés sur la seule assistance technologique. En ce qui concerne TechTarget et BrightTALK, en raison de la façon dont nous avons construit notre modèle de longue traîne au cours de deux décennies, aucun des autres points d’information ne peut rivaliser avec la précision, la portée ou l’échelle des informations importantes sur le comportement d’achat que nous pouvons fournir. Nous disposons de plus de 30 millions de membres opt-in représentants près de 16 millions d’entreprises dans le monde.

 

Notre stratégie et notre engagement se poursuivent

Si nous travaillons chaque jour avec nombre d’entre vous pour améliorer vos résultats en matière de mise sur le marché, notre objectif plus large est d’aider chaque membre de votre équipe à naviguer dans un espace devenu très confus et encombré, un espace où l’on fait des promesses qui ont peu dechances d’être tenues de manière fiable, que ce soit à court ou à long terme.

Chez TechTarget et BrightTALK, nous nous engageons à développer en permanence nos audiences d’acheteurs les plus actifs autour des segments de marché qui vous importent le plus. Pour qu’à votre tour, vous puissiez développer les programmes les plus efficaces possibles, les cibler, les influencer, les engager et conclure des opérations commerciales pour une croissance continue de vosentreprises et du secteur.

ABM, données d’intention, Marketing