Intent signals

Intent signals zijn waarneembare acties die erop wijzen dat een bedrijf een aankoop onderzoekt, zoals een bezoek aan je prijspagina, vergelijkingen tussen leveranciers lezen op een reviewsite of ineens veel meer dan normaal lezen over je categorie. Als die acties op grote schaal worden verzameld en als feed worden geleverd, heet het resultaat intent data.

Waar een signaal vandaan komt, bepaalt het grootste deel van wat het je kan vertellen. Een bezoek aan je eigen prijspagina gaat over jou. Een piek in lezen over "sales automation" op een netwerk van sites van uitgevers gaat over een onderwerp. Een vergelijking die op G2 is bekeken, zit daar ergens tussenin. Elk signaal wordt op een andere manier verzameld, en elk signaal schiet op zijn eigen manier tekort.

Teams komen in de problemen als ze een feed kopen zonder te vragen hoe die is opgebouwd. De verzamelmethode vertelt je hoe vers een signaal is, wie het beschrijft (een bedrijf, bijna nooit een persoon) en of je de herkomst met een gerust hart aan je privacy officer zou uitleggen.

TL;DR

• Een intent signal is één waarneembare actie. Intent data is een grote hoeveelheid van die acties, verzameld en geleverd als feed. Beide zijn bewijs van buying intent, en geen van beide is de intent zelf.

• Er zijn vijf hoofdbronnen: je eigen site en product, reviewsites zoals G2, co-ops van uitgevers zoals Bombora, bidstream data uit advertentieveilingen, en publieke veranderingen bij bedrijven zoals werving en funding.

• First-party signalen komen van een trackingscript dat IP-adressen aan bedrijven koppelt. Het zijn de meest specifieke signalen die je kunt krijgen. Ze stoppen wel bij de bedrijfsnaam en vertellen je nooit wie er langskwam, en in Europa heb je er een rechtsgrond voor nodig.

• G2 rapporteert bezoeken aan je profiel, je prijzen, je categorie en vergelijkingspagina's, en je abonnement bepaalt welke daarvan je ontvangt. Bombora verzamelt leesgedrag via een tag op de sites van zijn leden en markeert bedrijven die ver boven hun eigen normale niveau lezen.

• Bidstream data komt uit de verzoeken die bij programmatic advertentieveilingen worden verstuurd. De ICO, de Britse privacytoezichthouder, stelde in 2019 vast dat één veiling de gegevens van een persoon aan honderden organisaties kan blootstellen. Vraag elke provider schriftelijk of hij het gebruikt.

• Elke bron rapporteert bedrijven in plaats van mensen, onderwerpen in plaats van leveranciers, en dezelfde accounts aan iedereen die de feed koopt. Vertrouw signalen het meest als bronnen met verschillende verzamelmethoden het met elkaar eens zijn.

• Schrijf een paar velden naar het bedrijfsrecord in het CRM, laat ze wegzakken en handel alleen op accounts die je fit-check al doorstaan.

Een intent signal is één actie, intent data is de feed

Een intent signal is één gebeurtenis waar je naar kunt wijzen: één bezoek aan de prijspagina, één bekeken vergelijking, één vacature voor een rol die je product ondersteunt. Intent data is de bredere categorie, het verzamelen en leveren van veel van zulke gebeurtenissen, meestal als abonnement of als veld dat een tool in je CRM schrijft.

Dat verschil doet er in de praktijk toe. "Intent data" klinkt als iets wat je aanzet en vertrouwt. "Intent signals" houdt je aandacht bij de losse gebeurtenissen en bij de vraag of elk ervan iets betekent, en geen feed is beter dan de losse signalen die erin zitten.

Beide zitten onder buying intent, de werkelijke bereidheid van het account om te kopen, die je alleen kunt afleiden. Beide vallen ook binnen de bredere familie van buying signals, waar veranderingen in fit en gebeurtenissen bij bedrijven bij komen. Wat je waarneemt, zijn signalen. Wat je daaruit afleidt, is intent.

Waar intent signals vandaan komen

Intent signals sorteren op de plek waar ze worden verzameld, vertelt je meer dan sorteren op type, omdat de verzamelmethode hun grenzen bepaalt.

De secties hieronder lopen de eerste vier langs, omdat mensen meestal die bedoelen als ze het over intent data hebben. Veranderingen bij bedrijven kun je beter behandelen als trigger events, die een eigen pagina hebben.

First-party intent signals van je site, product en inbox

First-party signalen ontstaan op plekken die jij beheert. Een trackingscript op je site legt paginaweergaven en sessies vast, je product logt wat gebruikers echt doen, en je e-mailtools leggen replies vast. Omdat deze acties over jou gaan, zijn het de meest specifieke intent signals die je ooit krijgt, en niemand anders ziet ze.

Het zwakke punt is identiteit. De meeste bezoekers vullen nooit een formulier in, dus hun bezoeken komen anoniem binnen. Tools dichten een deel van dat gat met een reverse IP lookup, die het IP-adres van de bezoeker koppelt aan het netwerk van een bedrijf. De documentatie van HubSpot over buyer intent beschrijft hoe de trackingcode IP-adressen en andere online identifiers verzamelt, zodat bezoeken aan bedrijven gekoppeld kunnen worden. HubSpot slaat het resultaat op als activiteit op bedrijfsniveau. Dat is typisch voor de categorie: je leert welk bedrijf langskwam, en welke persoon het was blijft onbekend.

Het koppelen levert ook vaker niets op dan demo's van leveranciers doen vermoeden, omdat mensen die thuis of via mobiele data werken, browsen vanaf IP-adressen van consumentenproviders. Van een gekoppeld bedrijf een contact met een naam maken is een aparte klus voor identity resolution en website visitor deanonymization, en dat werk doet onze website visitor tracking workflow voor klanten.

In Europa betekent first-party nog niet dat je het vrij mag gebruiken. Trackingscripts kunnen onder dezelfde ePrivacy-regels vallen als cookies, dus regel de rechtsgrond met wie er bij jullie over privacy gaat voordat een script live gaat.

Signalen van reviewsite G2

Reviewsites zien kopers op een handig moment, terwijl ze producten vergelijken. G2 verkoopt dit als Buyer Intent, en de datareferentie legt uit wat elk signaal betekent. Een bezoek aan een categoriepagina waarop jouw product staat, geldt als onderzoek in een vroeg stadium. Een bezoek aan je profiel wijst op directe interesse, en een bezoek aan de prijspagina op je profiel wijst op het afwegen van kosten of op koopbereidheid. Een vergelijkingspagina die jou naast minstens één concurrent toont, wijst op een directe evaluatie. Er is ook een concurrentiesignaal voor als een koper de pagina's van een concurrent in een gedeelde categorie bekijkt en jij er niet bij zit.

Die ingebouwde gradatie is de grootste aantrekkingskracht. Het signaal vertelt je al ongeveer hoe ver het account is, en een vergelijkingssignaal vertelt je wie er nog meer op de lijst staat.

De beperkingen komen uit dezelfde hoek als de sterke punten. Je ziet alleen kopers die op G2 onderzoek doen, en alleen in categorieën waarin je vermeld staat. Het overzicht van Buyer Intent van G2 meldt ook dat niet alle abonnementen signalen ontvangen en dat sommige er meer krijgen dan andere. Signalen komen per kopende organisatie binnen, met een aantal unieke bezoekers in plaats van namen.

Hoe een co-op van uitgevers zoals Bombora intent data verzamelt

Third-party intent data probeert onderzoek op te vangen dat ver van je site plaatsvindt. Bombora is het bekendste voorbeeld van het co-opmodel. De uitleg over Company Surge beschrijft dat de data komt van een coöperatie van uitgevers waarmee Bombora directe relaties heeft. Er wordt volgens Bombora geen bidstream data gebruikt, en consent strings zijn te herleiden. Leden draaien de tag van Bombora op hun sites, de tag legt vast wat bedrijven lezen, en de content wordt ingedeeld in onderwerpen.

De output is geen ruwe telling van paginaweergaven. Een bedrijf heeft een surge op een onderwerp als het er merkbaar meer over leest dan zijn eigen gebruikelijke niveau. Een groot enterprisebedrijf dat altijd over cloud security leest, licht niet elke week op, terwijl een middelgroot bedrijf dat er ineens over begint te lezen dat wel doet. Dat basisniveau is het slimme deel. Een surge voedt meestal de intentkant van een model dat fit en intent apart beoordeelt, en is zelden een trigger op zichzelf.

Weet wat je koopt. Een surge zegt dat een bedrijf over een onderwerp leest, en dat zegt nog niets over jou. Onderwerpen zijn bovendien breder dan welk product ook. De stap van lezer naar bedrijf loopt via IP- en identiteitsmatching, net als bij elke andere bron, dus het resultaat zit op bedrijfsniveau. En elke abonnee in je categorie ziet dezelfde accounts met een surge, wat betekent dat je het timingvoordeel met hen deelt.

Bidstream data en de vraag naar herkomst

Sommige intent data wordt op een andere manier gebouwd. Elke keer dat een pagina met programmatic advertenties laadt, loopt er een veiling en gaan er biedverzoeken naar potentiële kopers van die advertentieruimte. In zijn rapport uit 2019 over adtech en real-time bidding somt de ICO, de Britse privacytoezichthouder, op wat de meeste biedverzoeken bevatten, waaronder het IP-adres van de gebruiker, cookie- en gebruikers-ID's, details over browser en apparaat, en locatie. Verzamel genoeg van die verzoeken, koppel de IP-adressen aan bedrijven en de pagina's aan onderwerpen, en je hebt intent data zonder ook maar één afspraak met een uitgever.

De aantrekkingskracht is bereik. Het probleem is herkomst. Hetzelfde rapport van de ICO stelde vast dat één bezoek aan een website, dat één veiling in gang zet, ertoe kan leiden dat de persoonsgegevens van iemand door honderden organisaties worden gezien. Het stelde ook vast dat de toestemmingsmechanismen waar de sector op leunde tekortschoten bij gevoelige gegevens. Bombora profileert zich deels met het feit dat het geen bidstream gebruikt, en dat zegt genoeg over waar de sector de breuklijn ziet lopen.

Je hoeft geen adtech-expert te worden. Vraag voordat je bij een intentprovider tekent schriftelijk waar de data vandaan komt, of er bidstream in zit en welke toestemming eronder ligt. Blijven de antwoorden vaag, geef die data dan minder gewicht.

Wat elke intentbron weglaat

De verzamelmethoden verschillen, maar de blinde vlekken zijn grotendeels dezelfde:

• Bedrijven in plaats van mensen. Bijna elke bron rapporteert op accountniveau. Iemand moet nog uitzoeken wie in het bedrijf het onderzoek doet, en of die persoon ertoe doet bij de beslissing.

• Onderwerpen in plaats van leveranciers. Buiten je eigen site en je reviewprofiel vertellen signalen je dat een onderwerp warm is. Of iemand jou overweegt, vertellen ze niet.

• Ruis die op kopers lijkt. Studenten, consultants, bureaus die voor een klant onderzoek doen en je eigen concurrenten genereren allemaal signalen.

• Vertraging. Third-party feeds worden meestal in batches ververst, dus een signaal kan dagen oud zijn tegen de tijd dat een rep het ziet. Je eigen site is de enige bron die bijna live kan zijn.

• Gedeelde timing. Alles wat jij kunt kopen, kunnen je concurrenten ook kopen.

Niets hiervan maakt intent data nutteloos. Het betekent dat je elk signaal moet wegen in plaats van tellen, en drie dingen doen het meeste weegwerk: hoe dicht de actie bij een beslissing zit, hoe recent die is en of die zich herhaalt.

Zoek bevestiging via verschillende verzamelmethoden

De sterkste case komt van signalen die op verschillende manieren zijn verzameld en het met elkaar eens zijn. Een surge bij Bombora op je onderwerp, een vergelijking op G2 waar jij in staat en twee bezoeken aan de prijspagina van hetzelfde bedrijf in één week zijn drie onafhankelijke methoden die naar één account wijzen. Elk afzonderlijk kan ruis zijn. Samen zijn ze moeilijk weg te verklaren.

Het omgekeerde geldt ook. Drie surges op verwante onderwerpen uit dezelfde feed zijn minder overtuigend dan ze lijken, omdat ze dezelfde blinde vlekken delen. Variatie in bronnen telt zwaarder dan volume.

Intent signals in het CRM krijgen zonder je reps te overspoelen

Intent data die in het dashboard van een leverancier blijft staan, wordt bekeken als iemand eraan denkt. De signalen moeten landen waar reps al werken, op het bedrijfsrecord.

In de meeste setups die wij bouwen, haalt Clay signalen op uit de bronnen die een klant gebruikt, koppelt ze aan bestaande accounts en schrijft een handvol velden terug: het sterkste recente signaal, de bron, de datum en een gecombineerde intentscore die met de tijd wegzakt. Een paar velden worden gelezen. Twintig kolommen met scores per onderwerp worden genegeerd.

Filter op fit voordat er iets bij een persoon terechtkomt. Als je intent signals alleen volgt bij accounts die je ICP-scoringsmodel al kwalificeert, houd je reps weg van drukke accounts die je toch nooit zou sluiten.

Wat er daarna gebeurt, hangt af van waar het signaal vandaan kwam. Een sterk first-party signaal van een account met een goede fit vraagt om een relevant contactmoment op dezelfde dag, en zo werkt inbound-led outbound. Een third-party surge bij een account met hoge fit is een reden om het account op te warmen en uit te kijken naar een first-party signaal dat volgt, het patroon achter de meeste signal-based selling. Samen geven de bronnen je een gedeeltelijk zicht op de dark funnel, het onderzoek dat kopers doen voordat ze ooit contact met je opnemen. Wil je de providers zelf uitgebreider bekijken, lees dan onze blogpost over wat intent data is.

Tot slot

Hoeveel vertrouwen een intent signal verdient, hangt af van hoe het is verzameld. Je eigen site vertelt je over interesse in jou, al zie je alleen het bedrijf en nooit de persoon. Reviewsites vangen evaluaties terwijl ze bezig zijn, binnen hun eigen publiek. Co-ops van uitgevers zien onderzoek naar je categorie ver van je site, en bidstream data reikt het verst en roept de meeste vragen op over waar het vandaan komt.

Geen van deze bronnen geeft je een koper. Wat ze je geven, is een kortere lijst bedrijven die het waard zijn om goed in de gaten te houden. Het voordeel komt uit drie dingen: bronnen combineren die op verschillende manieren tekortschieten, eerst fit checken, en het resultaat bij een rep krijgen zolang het nog telt.

Twijfel je welke bronnen het geld waard zijn? Dan denken we graag met je mee. Meestal koppelen we de gekozen feeds aan Clay en aan het CRM dat een klant gebruikt, stellen we de fit-filters en de regels voor verval in, en leggen we vast hoe elk signaal wordt gewogen. Zo weet de volgende persoon die eraan werkt waarom het werkt zoals het werkt.

Veelgestelde vragen