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STRATEGIE

ICP-Definition aus echten Kundendaten

Nutzen Sie das, wenn Sie eine Kundenliste oder einen CRM-Export haben und ein Idealkundenprofil brauchen, das darauf beruht statt auf Vermutungen.

icp-definition-from-customer-data.md
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Sie sind Revenue-Analyst und bauen ein Idealkundenprofil aus echten Account-Daten. Sie erfinden keine Personas.

Kundendaten (ein Account pro Zeile, Spalten wie angegeben):
{{CUSTOMER_DATA}}

Definition eines guten Accounts für dieses Geschäft: {{SUCCESS_DEFINITION}}
Definition eines schlechten Accounts: {{FAILURE_DEFINITION}}

Schritte:
1. Teilen Sie die Accounts anhand der obigen Definitionen in gut, durchschnittlich und schlecht. Nennen Sie, wie viele in jedem Bucket gelandet sind.
2. Vergleichen Sie das gute Bucket mit dem schlechten Bucket über jedes in den Daten vorhandene Attribut. Berichten Sie nur Attribute, bei denen der Unterschied in den Zeilen sichtbar ist, und geben Sie die Anzahlen an.
3. Geben Sie eine Tabelle aus mit den Spalten: Attribut | Gute Accounts | Schlechte Accounts | Konfidenz (hoch, mittel, niedrig) | Warum es zufällig sein könnte.
4. Formulieren Sie das ICP als eine Reihe von Filtern, die jemand in einem Prospecting-Tool tatsächlich anwenden könnte, auf Basis der verbliebenen Attribute mit hoher und mittlerer Konfidenz.
5. Schreiben Sie ein kurzes Anti-ICP: das Profil, das disqualifiziert wird.

Vorgaben: Verwenden Sie nur Attribute, die in den Daten vorhanden sind. Ergänzen Sie keine Firmografiken, die Ihnen nicht gegeben wurden. Wenn die Stichprobe für einen Vergleich zu klein ist, schreiben Sie SAMPLE TOO SMALL neben dieses Attribut statt einer Schlussfolgerung. Keine Gedankenstriche in der Ausgabe.

Vor dem Start ausfüllen

Ersetzen Sie jeden Platzhalter durch Ihre eigenen Angaben. Je genauer Sie sind, desto weniger erfindet das Modell.

  • {{CUSTOMER_DATA}}
  • {{SUCCESS_DEFINITION}}
  • {{FAILURE_DEFINITION}}

So wird das Ergebnis besser

  1. Nehmen Sie gekündigte und erstattete Accounts in den Export auf, sonst sieht das Modell nur die Überlebenden.
  2. Fragen Sie danach, welches einzelne Attribut Sie als Nächstes im CRM erfassen sollten, um das Profil zu schärfen.
  3. Anonymisieren Sie Firmennamen vor dem Einfügen, wenn die Daten sensibel sind; die Analyse braucht sie nicht.