A weboldal-látogató azonosító szoftver megmutatja, mely cégek, egyes eszközöknél pedig mely emberek állnak az oldaladon zajló névtelen munkamenetek mögött. A legtöbb B2B weboldal a látogatóknak csak kis részét alakítja űrlapkitöltéssé, így a vonzereje egyértelmű: nevet adni a forgalom többi részének, és olyasmit adni a salesnek és a marketingnek, amivel dolgozni tud.
Eszközt választani nehezebb, mint a gyártói oldalak sugallják. Minden gyártó megad egy egyezési arányt, mindegyik pontosságot ígér, és ezek a számok szinte soha nem összehasonlíthatók, mert eltérő forgalmon, a „találat” eltérő definíciójával mérik őket. Ez az útmutató a jó választásról szól: a B2B weboldal-látogató azonosító szoftverek két nagyon különböző fajtájáról, arról, mit jelent mindegyik az EU-s adatvédelem szempontjából, hogyan futtass tisztességes tesztet a saját forgalmadon, és egy értékelőlapról, amelyet a gyártókkal használhatsz. Ha előbb a működést szeretnéd megérteni, olvasd el, hogyan működik a cégszintű látogatókövetés.
Álláspontunk: az egyezési arány a rossz főmutató
A legtöbb vásárló egyetlen szám alapján hasonlítja össze a weboldal-látogató azonosító eszközöket: hogy a látogatók mekkora részét tudja azonosítani az eszköz. Szerintünk ezzel a számmal rossz kezdeni. Egy eszköz, amely több munkamenetet azonosít, nem jobb, ha a többletegyezések internetszolgáltatók, coworking irodák, felhőszolgáltatók, botok és olyan cégek, amelyek soha nem fognak tőled vásárolni.
A számító szám: az ICP-be illő cégek helyes azonosításai 1000 látogatásonként, amelyek alapján valaki cselekedett is. Kisebb, nehezebb felfújni, és ez az egyetlen, amely a pipeline-hoz kapcsolódik. Egy eszköz, amely kevesebb munkamenetet azonosít, de a célfiókjaidat eltalálja, és használható formában juttatja be őket a CRM-be, legyőzi azt az eszközt, amely zajjal tölti meg az irányítópultot. Az útmutató hátralévő része ennek mérésére épül.
A látogatóazonosító szoftverek két fajtája
Az „anonim weboldal-látogató azonosítás” két különböző terméket takar. Tudd, melyiket veszed, mielőtt bármi mást összehasonlítanál. (Arról, hogyan használja az AI ugyanezeket a jeleket leadgenerálásra, lásd: AI-alapú leadgenerálás.)
Cégszintű azonosítás (reverse IP)
A cégszintű eszközök a látogató IP-címét, és néha más jeleket is, egy szervezethez rendelik. Megtudod, hogy „valaki egy 400 fős rotterdami logisztikai cégtől” kétszer megnézte az árazási oldalt ezen a héten, de azt nem, hogy ki. Ez a klasszikus megközelítés olyan eszközök mögött, mint a Leadfeeder, a ZoomInfo WebSights, a Snitcher és a HubSpot Breeze Intelligence vásárlási szándék funkciója. A ZoomInfo saját dokumentációja szerint a WebSights fordított IP-cím-keresést végez, amely a címet egy céghez rendeli. A reverse IP lookup glosszáriumbejegyzésünk elmagyarázza az alaptechnikát. Leadfeeder alternatívák oldalunk egymás mellett hasonlítja össze a fő cégszintű eszközöket.
A legtöbb B2B felhasználási esethez elegendők a cégszintű adatok: fiókalapú riportolás, a célfiókok megfelelő értékesítőhöz irányítása, és az oldal iparág vagy cégméret szerinti személyre szabása. Ez a kevésbé adatvédelem-sértő lehetőség is, bár nem adatvédelmi kockázatok nélküli (lásd lent).
Személyszintű azonosítás (identitásgráfok)
A személyszintű eszközök az egyént próbálják megnevezni: név, beosztás, LinkedIn-profil, néha céges e-mail-cím. Nem csak az IP-címre támaszkodnak, hanem cookie-kból, eszközazonosítókból és adatpartnerségekből épített identitásgráfokra. Az RB2B a legismertebb példa, és egyértelműen fogalmaz a hatókörről: az oldala szerint a személyszintű azonosítása csak az USA-ban működő technológia, csak amerikai adatbázissal, az USA-n kívül pedig cégszintű azonosítást használ. Egy személyszintű példáért és kompromisszumaiért lásd: RB2B alternatívák.
Ez a korlátozás nem véletlen. A weboldal-látogatók személyszintű azonosítása nehezen fér össze az európai adatvédelmi joggal, ezért a legtöbb szolgáltató vagy az amerikai forgalomra korlátozza, vagy egyáltalán nem kínálja.
Azonosítást is tartalmazó platformok
Az olyan ABM platformok, mint a 6sense és a Demandbase, a cégazonosítást sok input egyikeként tartalmazzák (szándékadat, hirdetés, fiókpontozás). Ha már használod valamelyiket, valószínűleg már van látogatóazonosításod, és egy külön eszköznek pontossággal vagy munkafolyamattal kell igazolnia magát, nem csupán lefedettséggel.
Adatvédelem és GDPR: mi változik az EU-s forgalomnál
Ha a forgalmad jelentős része az EU-ból vagy az Egyesült Királyságból érkezik, az adatvédelmi kérdés kiválasztási szempont, nem lábjegyzet. Három pont, amelyet érdemes megérteni, mielőtt szolgáltatókkal tárgyalsz (ez általános tájékoztatás, nem jogi tanácsadás; vond be az adatvédelmi tisztviselődet vagy a jogászodat):
- Az IP-címek személyes adatnak minősülhetnek. A Breyer-ügyben (C-582/14) az Európai Unió Bírósága kimondta, hogy egy dinamikus IP-cím személyes adat lehet egy weboldal üzemeltetője számára, ha az üzemeltetőnek jogi eszközei vannak arra, hogy további információk segítségével azonosítsa a személyt. A cégszintű eszközök is IP-címeket kezelnek, ezért jogalapra, ezt említő adatvédelmi tájékoztatóra és a szolgáltatóval kötött adatfeldolgozási megállapodásra van szükséged.
- A cég azonossága nem ugyanaz, mint a személyé. Annak ismerete, hogy egy cég ellátogatott, általában kisebb kockázatú felhasználás, mint az egyén megnevezése. Sok EU-ra fókuszáló szolgáltató erre a különbségre építi az értékesítési érvelését: a Snitcher például úgy mutatja be magát, mint ami Európában készült és GDPR-megfelelő. Ezeket az állításokat az átvilágítás kezdetének tekintsd, ne a végének.
- Az EU-s látogatók személyszintű adatai a vörös zóna. Ha egy EU-s látogatót egy megnevezett személyhez kapcsolsz, majd hozzájárulás vagy alapos érdekmérlegelés nélkül e-mailt küldesz neki, ott van a jogi és reputációs kockázat nagy része. Ha egy eszköz személyszintű egyezést ígér EU-s forgalomra, kérdezd meg pontosan, hogyan, és milyen jogalapon.
Ellenőrizd a cookie-hozzájárulást is. Egyes eszközök csak azután működnek, hogy a látogató elfogadta a követő sütiket, ami az EU-s oldalakon jelentősen csökkentheti az azonosítható forgalmat. Kérdezd meg, hogy az azonosítás a hozzájárulás előtt, után vagy mindkét esetben fut-e, és ezt kérd írásban. A személyre szabásról és adatvédelmi megfelelőségről szóló cikkünk a tágabb beállítást mutatja be.
Hogyan futtass korrekt egyezésiarány-tesztet a saját forgalmadon
A szolgáltatók által közölt egyezési arányokat valaki más forgalmán mérték. Az egyetlen szám, amely előre jelzi a te eredményedet, az, amelyet te mérsz. Íme az általunk javasolt eljárás egy két-három szolgáltatós összemérésre.
- Párhuzamosan futtasd az eszközöket, ne egymás után. Telepítsd minden szűkített listás eszköz szkriptjét ugyanazokra az oldalakra, ugyanarra a 2–4 hétre. Ha az A eszközt márciusban, a B-t áprilisban teszteled, két különböző forgalmi összetételt hasonlítasz össze.
- Rögzítsd a nevezőt. Az egyedi munkameneteket a saját analitikádból számold, az ismert botok, a saját irodai IP-címeid és a belső munkatársak kiszűrése után. Minden eszköz másként számol, ezért az alaphoz egyetlen forrást használj. A B2B weboldal-látogatókövetésről szóló útmutatónk bemutatja, mit kövess ebben az analitikai beállításban.
- Építs valós referenciamintát. Gyűjts 50–100 olyan munkamenetet, ahol már ismered a céget: űrlapkitöltések, demókérések, bejelentkezett ügyfelek és követett linkekkel végzett e-mail-kattintások. Ezek a megoldókulcsod.
- Pontozd az eszközöket a referenciamintán. Minden ismert munkamenetnél jegyezd fel, hogy az eszköz azonosított-e céget, és hogy a helyeset-e. Így megkapod a pontosságot, amelyet a szolgáltatói egyezési arányok sosem mutatnak.
- Sorold be a többi egyezést. Eszközönként 100 véletlenszerűen kiválasztott azonosított munkamenetet címkézz fel: ICP-be illő cég, ICP-n kívüli cég, internetszolgáltató vagy távközlési cég, tárhely- vagy felhőszolgáltató, illetve nem egyértelmű.
- Számold ki a lényeges mutatót. Helyes, ICP-be illő azonosítások 1000 munkamenetenként = munkamenetek × egyezési arány × ICP-be illők aránya × pontosság, 1000-re vetítve.
- A munkafolyamatot teszteld, ne csak az adatot. Küldd be a találatokat a CRM-be vagy a Slackbe, és kérdezz meg két értékesítőt, cselekednének-e alapjukon. Egy helyes találat, amely oldalkontextus nélkül vagy rossz mezőbe érkezik, keveset ér.
Kidolgozott példa (szemléltető számokkal)
Ezek a számok a számítás szemléltetésére kitaláltak, nem benchmarkok. Három hét alatt egy oldal 12 000 megtisztított munkamenetet rögzít. Két eszköz fut párhuzamosan.
| Mutató | A eszköz | B eszköz |
|---|---|---|
| Bármilyen céges egyezéssel rendelkező munkamenetek | 4,800 (40%) | 3,000 (25%) |
| A találatok közül hány valódi, ICP-be illő cég | 30% | 55% |
| Pontosság a 80 munkamenetes, ismert valós adatokat tartalmazó mintán | 70% | 88% |
| Helyes, ICP-n belüli azonosítások | 4,800 × 0.30 × 0.70 = 1,008 | 3,000 × 0.55 × 0.88 = 1,452 |
| 1000 munkamenetenként | 84 | 121 |
Az A eszköz 15 ponttal nyer a kirakati egyezési arányban, és körülbelül 30%-kal veszít azon a számon, ami számít. Az ilyen fordulat hihető, valahányszor egy eszköz tágabban párosít, mert a tág párosítás hálózati szolgáltatókat és a piacodon kívüli cégeket is behúz. Futtasd le a tesztet, mielőtt feltételeznéd, hogy a nagyobb egyezési arány nyer.
Értékelő táblázat látogatóazonosító eszközökhöz
Minden szolgáltatót soronként 1-től 5-ig pontozz, súlyozd a csapatod számára fontos sorokat, és a kérdéseket tartsd meg a jegyzeteidben, hogy a válaszokat egymás mellett összehasonlíthasd.
| Kritérium | Kérdések a szolgáltatónak | Milyen egy jó válasz |
|---|---|---|
| Azonosítási szint | Csak cégszintű, vagy személyszintű is? Mely országokra? | Egyértelmű régiók szerinti bontás, ahol a törvény előírja, ott korlátozott személyszintű adatokkal |
| Adatforrások | Honnan származnak az IP–cég adatok? Milyen gyakran frissülnek? | Megnevezett módszerek és megadott frissítési ciklus, nem „saját fejlesztésű MI” |
| Távmunkában és hibrid módon dolgozók | Hogyan azonosítod az otthoni szélessávú vagy mobilhálózatról érkező látogatókat? | Őszinte válasz arról, hogy az otthoni IP-címek többnyire nem azonosíthatók, valamint az általuk használt esetleges módszerek |
| Zajszűrés | Alapértelmezetten kizárod az internetszolgáltatókat, VPN-eket, tárhelyszolgáltatókat és botokat? | Igen, a kiszűrt forgalom látható marad, nem tűnik el csendben |
| Adatvédelem | Jogalap, adatfeldolgozási szerződés (DPA), adatok helye, alfeldolgozók, viselkedés a sütihozzájárulás előtt | Az aláírás előtt megosztott dokumentumok, nem utána |
| CRM és irányítás | Natív CRM-szinkron? Mely mezők? Irányítható a fiókfelelős szerint? | Fiókrekordokba és tevékenységi idővonalakba ír, nem külön silóba |
| Valós idejű felhasználás | Elérhető-e a cég a munkamenet alatt a perszonalizációhoz? | Alacsony késleltetésű kliensoldali vagy edge API |
| Árazási modell | Forgalom, azonosított cégek, felhasználói licencek vagy kreditek alapján árazott? | Olyan modell, amely nem büntet az általad nem befolyásolható forgalomnövekedésért |
A valós idejű sor többet számít, mint azt a legtöbb vásárló gondolná. Ha az egyetlen kimenet egy napi riport, az azonosítás csupán értékesítési prospektálási forrás. Ha a cég már a munkamenet alatt ismert, ugyanazok az adatok megváltoztathatják a látogató által látott oldalt – itt van a konverziós potenciál. A munkameneten belüli felhasználásra a valós idejű perszonalizációs példák között találsz példákat.
Figyelmeztető jelek látogatóazonosító szoftver választásakor
- Egyetlen, definíció nélküli egyezési arány. Kérdezd meg, hogy munkameneteket vagy cégeket számol-e, és benne vannak-e az internetszolgáltatók és a botok.
- EU-s látogatók személyszintű azonosítása egyértelmű jogalap nélkül. Ha a szolgáltató nem tudja megmagyarázni, a kockázatot a te céged viseli.
- Nincs pontossági mérőszám. A pontosság nélküli lefedettség csak egy hosszabb lista.
- Csak egy dashboard. Azok az adatok, amelyek sosem jutnak el a CRM-be, az irányításba vagy a weboldalra, ritkán változtatnak az eredményeken.
- Túl rövid próbaidőszak a valós referencia-minta gyűjtéséhez. A legtöbb B2B oldalon két-három hét párhuzamos adat a minimum egy korrekt teszthez.
Mi a teendő, miután választottál
Az azonosítás önmagában egy listát ad. Az érték abból születik, mit kezdesz vele három helyen:
- Sales utánkövetés: riaszd az account gazdáit, ha egy célaccount magas szándékú oldalakat látogat, és az új accountokat terület szerint oszd ki. A sales és marketing látogatói adatokkal történő összehangolásáról szóló útmutatónk az átadást tárgyalja.
- Pontozás: az oldalszintű viselkedést tápláld be egy fiókpontozási modellbe, hogy az értesítések rangsorolva legyenek, ne csak megszámolva.
- Maga a weboldal: a cég iparága, mérete és fiókstátusza alapján módosítsd a címsorokat, a bizonyítékokat és a CTA-kat, amíg a látogató még az oldalon van.
A harmadik felhasználási módot hagyja ki a legtöbb csapat. A Markettailor látogatóazonosítása pontosan erre készült: a cég azonosítása a munkamenet alatt történik, így ugyanaz az egyezés, amely a CRM-edet táplálja, szegmentálási szabályokkal oldalvariánst is vezérelhet iparág, cégméret vagy célfiók-listák szerint. A látogatóazonosítást kiegészítő fiókszintű kutatási jelhez lásd a B2B szándékadat-szolgáltatókról szóló útmutatónkat. Ha az egész kategóriáról szeretnél alaposabb bevezetőt, olvasd el a B2B látogatóazonosítási útmutatót.
Gyakran ismételt kérdések
Mi az a weboldal-látogató azonosító szoftver?
Olyan szoftver, amely az anonim weboldalas munkameneteket a mögöttük álló céghez, egyes eszközöknél a személyhez is hozzárendeli. A cégszintű eszközök többnyire reverse IP lookupot használnak. A személyszintű eszközök cookie-kból, eszközazonosítókból és adatpartnerségekből épített identitásgráfokat használnak, és általában az egyesült államokbeli forgalomra korlátozódnak.
Hogyan válasszak B2B weboldal-látogató azonosító szoftvert?
Először döntsd el, hogy cégszintű vagy személyszintű adatokra van szükséged, aztán ellenőrizd az adatvédelmi megfelelést a forgalmad régióiban. Futtass két-három eszközt párhuzamosan ugyanazokon az oldalakon 2–4 hétig, értékeld a pontosságot olyan munkameneteken, ahol már ismered a céget, és az 1000 munkamenetre jutó helyes, ICP-be illő azonosításokat hasonlítsd össze, ne a kiemelt egyezési arányokat.
Jogszerű-e a GDPR szerint az anonim weboldal-látogatók azonosítása?
A cégszintű azonosítást az EU-ban széles körben használják, de az IP-címek személyes adatnak minősülhetnek, így továbbra is szükséged van jogalapra, adatvédelmi tájékoztatóra és adatfeldolgozási megállapodásra. Konkrét személyek azonosítása és megkeresése az EU-s forgalomból sokkal nagyobb kockázattal jár. Bármelyik bevezetése előtt kérd ki az adatvédelmi tisztviselőd vagy jogászod tanácsát.
Miért hagynak ki ennyi látogatót a látogatóazonosító eszközök?
Sok munkamenet otthoni szélessávról, mobilhálózatról, VPN-ről és megosztott hálózatokról érkezik, ahol az IP-cím nem munkáltatóra mutat. A kis cégeknek gyakran nincs saját IP-tartományuk sem. Egy eszköz, amely azt állítja, hogy szinte az összes B2B forgalmat azonosítja, általában gyenge minőségű egyezéseket is beleszámol, például internetszolgáltatókat.
Személyre szabható a weboldal valós időben a látogatóazonosítási adatokkal?
Igen, ha az eszköz a munkamenet alatt azonosítja a céget, és egy kliensoldali vagy edge API-n keresztül elérhetővé teszi. Ekkor az iparág, a cégméret vagy a célfiók-státusz módosíthatja a címsort, az esettanulmányokat és a CTA-t, mielőtt a látogató távozna. A csak napi riportokat készítő eszközök erre nem képesek.