B2B企业的意向标签，与C端的意向标签有显著差别：后者的逻辑更为简单——用户搜索了某产品、用户将某产品加入购物车、用户的购买历史、与该用户有类似画像/购买经历的用户有哪些意向，都将成为C端用户意向标签的依据。然而，由于B端用户不会真的去将某产品加入到购物车，而且B端品牌也不像C端品牌一样形成了一套完整的电商体系，因此B端的意向标签体系与C端存在着本质的差别。尽管如此，B端企业的意向标签其作用同C端企业殊途同归——帮助B2B企业发现可能会“将产品加入购物车”的用户。

 

Step 1 B端用户意向发掘：TA想要什么

来到B端企业网站/公众号的流量，除了没有目的的人之外，都必然抱有目的。漫无目的的流量其实还是占少数，大多是误入企业官网/公众号，在执行更多互动前往往会“及时醒悟”并麻溜离开。而抱有一定目的的流量，可能从前意识不知道自己究竟想要什么，也可能会有太多想法思绪万千。此时，B2B意向标签，便能够帮助企业标注用户想要什么（注意这里只是标注，并不是识别，因为打标签仅仅是判断用户意向的第一步，其中意向标签的载体包括但不限于不同的页面、内容、活动）。

 

举例，A集团业务线复杂，在官网内有不同BU的页面分区，同时不同BU拥有独立的公众号。那么企业可以给不同的页面、不同的公众号图文、H5页面等打上对应的业务线产品标签。

 

网站内可在如下部分设置自动化意向标签烙印，针对在特定页面、页面分区产生互动行为的用户进行标记：

 

-不同页面：不同业务线/产品的功能页面、与不同业务线/产品相关的解决方案页面/文章页面

 

-同一页面下的不同分区：首页/解决方案页/产品功能页中，对应不同业务线/产品的分区

 

公众号内可在如下部分设置自动化意向标签烙印，针对在特定推文、H5页面、H5页面分区产生互动行为的用户进行标记：

-不同推文

-不同H5页面

-同一H5页面的不同分区

 

上面举例的是多BU的情况，此外，企业还有不同的产品功能，尤其对于工业制造的零部件、可拆分功能组合的软件平台而言，标注针对不同零件、产品模块的意向也非常重要且基础。

 

然而，光有意向标签是远远不够的，我们只能知道进出过打上意向标签的用户对那条业务线、对哪个产品、哪个功能有兴趣，但如何量化兴趣度，是企业需要解决的另一大难题。比起简单地计算每个意向标签触发的次数，径硕科技采用了行为赋值的方式，更加精准地推测用户对不同产品的意向度。

 

Step 2  B端用户意向度评估：TA有多想要**产品

既然用户的意向可以用意向标签在不同的载体（页面、内容、活动等）上标注，那么用户的意向度，单单用意向标签来计算则会过于简单且有失偏颇，因为 B端的用户标签触发次数较C端毕竟不是一个量级。那么为了增加意向度测量的准确性和公允性，径硕科技选择用行为来度量——即利用发生在意向标签植入的载体中，用户发生的行为来记分。

 

由此便诞生了意向评分系统：意向评分帮助企业评估用户有多想要某个产品。例如，在标注了「产品1标签」的所有页面、内容、活动中，用户产生了：浏览（+5分）、阅读图文（+5分）、点击表单（+10分）、提交表单（+50）等行为后，系统会自动在该用户的profile页面中显示针对「产品1」这一意向标签的评分。企业可以自行设置加分规则，可以是简单的加总、加权加总，或利用径硕科技引入的外部计算模型。

 

Step 3 B端用户意向优先级：除此之外，TA还有哪些潜在意向

B端用户和C端用户在产品/服务意向的层面，唯一共同点便是，二者都存在多种意向同时存在、新意向不断“滋生”的情况——唯变化永恒。因此，利用意向标签追踪用户的多重意向，帮助企业做到“全盘把控”；利用意向评分区分用户不同意向的意向度，帮助企业做到“权衡取舍”。例如，企业可以从用户A意向度最高的单品切入，进行打单。同时，看清用户A的所有意向产品，排列好优先级，为后续的增购游说做准备。这样一来，不仅可以节省销售人员探索用户意向的时间精力，还能降低销售人员后续增购推销引发用户不快的风险，最终达成客户与企业的双赢：你happy，我happy！

 

写在最后

考虑到B端用户量有限，意向标签被触发的次数也同样有限，因此意向标签的触发次数无法成为量化意向度的数据基础。利用页面、内容、活动等载体承接意向标签，借助用户行为精算意向评分，便可扩大量化意向度的数据集，使最终的用户意向度更加丰富多维，同时也可支持更加深度的模型分析。帮助B端企业识别用户中意哪些产品、中意的程度有几何、企业从哪项产品切入打单、利用哪些产品推动增购，这是径硕科技正在做的事情。

 

本文由JINGdigital原创发布于品牌官网，未经许可，禁止转载！