意向数据与个人或公司代表的浏览活动有关，他们的兴趣可以通过缓存或最近的在线足迹获得。买家意向数据包括对实际买家旅程的在线研究，并从正常活动的噪音中定义购买意向信号。因此，它创造了最精确的方法来预测谁会购买您的产品。公司应用意向数据来提高基于帐户的营销、需求生成计划、定向广告、内容营销等的效果。
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工作原理
潜在购买者可能正在寻找适合其公司用途的产 阿曼电报数据 品或服务。为此，他们可以上网，甚至只是浏览一些有关个人兴趣项目的基本信息。当人们浏览时，他们会看到浏览器窗口中出现的一系列重新定位的广告。这些是指示性建议或相关产品，人们在探索主题时可以点击它们。
营销人员试图确定个人正在研究什么、在哪个位置、以及查询何时超越通常的噪音并显示出购买意向。研究通过以下方式进行：
✔跟踪每天数百万次的网络互动，
✔为每个页面建立 NLP 索引关键词并映射到产品类别，
✔通过机器学习买家旅程来预测购买意向
如何解读买家活动？
意识/感知
营销人员根据关键选择标准，对目标买家相对于竞争对手的认知、理解和看法进行定量分析。否则，这些公司在分配营销投资和衡量各种计划的影响时就会陷入盲目状态。
通过对相关潜在客户的问卷调查，直接评估认知和感知。结果指导产品定位、市场细分、内容议程和冷门推广策略。此后，实施自动化机制，将考虑指数作为 KPI 进行跟踪，以持续评估营销绩效。
买家旅程
营销分析师通过跟踪现场活动和网络活动，清晰地了解买家的旅程。他们从企业的赢利和亏损开始，回顾年度买家行为指数，以确定个人买家的旅程。可以定义销售机会创造之前的主动询问水平、基于参与延迟的赢率变化等。基于这项研究，他们随后校准意向信号限制以最大限度地提高赢率。
买家压力和表现
营销人员需要可靠的资产，这些资产要符 通过自动化实现实时个性 合当今买家的需求，突出可实现的业务成果，并实施最佳的前进方法。最佳解决方案是通过特别关注买家的痛点和压力以及实现成果的最佳技术来优化您的营销。
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购买意向背后的科学背景
为了更好地理解购买意图背后的科学原理，我们需要更深入地研究人类行为。
在科学研究中，态度行为假说是假设态度决定人的行为。由于对态度和行为之间关系的性质的猜测，消费者表达的购买意向通常被用作行为预测的指标。
态度测量研究证明，购买决策过程应该按顺序看待，并且比基本态度更容易导致购买行为。
购买可能性的大小也通过访谈来衡量。例如，询问消费者是否打算购买特定产品。此过程的前提是确定假定的购买情况。然而，这往往是出乎意料且易变的。
虽然我们之前提到的购买意向指标已经包含了比态度指标更多的影响因素，但是用消费者态度还是购买意向来预测行为，还是取决于预测的目的和情况。
如果行动情况难以预测或行动情况经常变化，则态度可以更好地解释和预测行为。如果消费者能够预见购买情况下会发生什么，情况就不同了。如果行为的认知控制有限，例如冲动选择，那么购买意图和态度对行为的解释力都很小。
意向营销的发展与未来
数据是所有现代营销活动和策略的命脉，因此仅靠人口统计等细分资产已无法像过去那样满足需求。使用买家信号监控买家意向数据将有助于营销人员在新十年提高效率并取得更好的成果。
虽然分析意向数据可能很复杂，但一旦实施就会获得回报，有助于制定个性化的营销策略并增加收入，因此成为B2B和B2C营销工作的未来。
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