अधिकांश B2B टीमें सूचियों से शुरू होती हैं।
अंत में उन्हें मानचित्रों की आवश्यकता होती है।
लीड सूची से पता चलता है कि कौन मौजूद है।
पैमाना बढ़ने पर अंतर दिखाई देने लगता है।
सूचियाँ समतल वास्तविकता
लीड सूचियां खरीदारों को स्वतंत्र प्रविष्टियों के रूप में मानती हैं।
प्रत्येक रिकॉर्ड व्यापक पैटर्न से अलग होकर अकेला खड़ा होता है। यह छोटी मात्रा में आउटरीच को प्रबंधनीय बनाता है लेकिन जब बाजार जटिल हो जाता है तो अप्रभावी हो जाता है।
सूचियाँ उत्तर देती हैं कौन।
वे शायद ही उत्तर देते हैं खरीदार एक-दूसरे से कैसे संबंधित हैं।
मैपिंग से संरचना का पता चलता है
क्रेता मैपिंग विश्लेषण की इकाई को बदल देती है।
खरीदारों को व्यक्तिगत रूप से देखने के बजाय, मैपिंग उन्हें साझा विशेषताओं जैसे कि द्वारा व्यवस्थित करती है:
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सोर्सिंग व्यवहार
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उत्पाद श्रेणियां
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व्यापार आवृत्ति
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भौगोलिक संरेखण
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संगठनात्मक भूमिका पैटर्न
क्लस्टर उभरते हैं जहां सूचियां केवल पंक्तियां दिखाती हैं।
क्लस्टर मांग पैटर्न दर्शाते हैं
जब खरीदारों को समूहित किया जाता है, तो मांग दिखाई देने लगती है।
क्लस्टर से पता चलता है:
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कौन से सेगमेंट समान रूप से खरीदारी करते हैं
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विभिन्न क्षेत्रों में मांग कैसे बदलती है
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जहां सोर्सिंग व्यवहार केंद्रित है
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कौन से प्रकार के खरीदार एक साथ प्रतिक्रिया देते हैं
यह अन्वेषण के बजाय पूर्वेक्षण को प्राथमिकता में बदल देता है।
मैन्युअल मैपिंग विफल क्यों होती है
मानव विश्लेषण पैमाने के साथ संघर्ष करता है।
जैसे-जैसे डेटा की मात्रा बढ़ती है, मैन्युअल क्लस्टरिंग असंगत और व्यक्तिपरक हो जाती है। पैटर्न धुंधला हो जाता है. पूर्वाग्रह बढ़ता है.
एआई क्लस्टरिंग धारणाओं के बजाय अवलोकन योग्य संकेतों के आधार पर दोहराए जाने योग्य समूह प्रदान करता है।
मैपिंग परिवर्तन आउटरीच रणनीति
खरीदार मैपिंग टीमों के जुड़ने के तरीके को प्रभावित करता है।
व्यक्तियों को एक-एक करके संदेश भेजने के बजाय, टीमें यह कर सकती हैं:
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क्लस्टर द्वारा टेलर आउटरीच
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मैसेजिंग को साझा जरूरतों के साथ संरेखित करें
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समूह व्यवहार के आधार पर समय समायोजित करें
सगाई सामान्य के बजाय प्रासंगिक हो जाती है।
आयु की त्वरित सूची, मानचित्र विकसित
जैसे-जैसे संपर्क भूमिकाएं या कंपनियां बदलते हैं, सूचियां घटती जाती हैं।
मानचित्र व्यवहार परिवर्तन के अनुसार अनुकूलित होते हैं।
क्योंकि खरीदार मैपिंग गतिविधि और पैटर्न पर निर्भर करता है, यह समय में एक पल रुकने के बजाय बाजार के साथ अपडेट होता है।
जहां मैपिंग सबसे अधिक मूल्य जोड़ता है
क्रेता मानचित्रण विशेष रूप से मूल्यवान है जब:
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बाज़ार खंडित हैं
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उत्पाद श्रेणियां ओवरलैप होती हैं
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मांग संकेत अप्रत्यक्ष हैं
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आउटरीच वॉल्यूम बढ़ता है
इन स्थितियों में, सूचियाँ शोर बन जाती हैं।
SaleAI संदर्भ (गैर-प्रचारात्मक)
SaleAI डेटा के भीतर, खरीदार मैपिंग और क्लस्टरिंग का उपयोग स्थिर विशेषताओं के बजाय अवलोकन योग्य व्यवहार के आधार पर मांग पैटर्न और खंड खरीदारों की पहचान करने के लिए किया जाता है।
फोकस संरचना और प्राथमिकता पर है, सूची विस्तार पर नहीं।
जब मैपिंग आवश्यक नहीं है
प्रत्येक टीम को खरीदार मैपिंग की आवश्यकता नहीं है।
संकीर्ण क्षेत्रों या कम मात्रा वाले आउटरीच के लिए, सूचियाँ पर्याप्त हो सकती हैं। जब जटिलता मैन्युअल व्याख्या से अधिक बढ़ जाती है तो मैपिंग का महत्व बढ़ जाता है।
समापन परिप्रेक्ष्य
लीड सूचियाँ इन्वेंट्री दिखाती हैं।
जैसे-जैसे बी2बी बाज़ार बढ़ता है, रिश्तों और पैटर्न को समझना संपर्कों को एकत्रित करने से अधिक मूल्यवान हो जाता है।
मैपिंग डेटा को दिशा में बदल देती है।
