TL;DR
- Dados tecnográficos são informações sobre a pilha de tecnologia que uma empresa usa: software, hardware, ferramentas e plataformas.
- Atualmente, uma organização B2B média utiliza entre 12 e 20 ferramentas de tecnologia de marketing, com as empresas de médio porte a utilizarem, em média, 255 aplicações em toda a sua pilha tecnológica.
- Mais da metade das compras de tecnologia de alto impacto em 2023-2024 foram motivadas por substituições, de acordo com a Gartner.
- O mercado global de plataformas de inteligência de contas deve crescer de US$ 2,1 bilhões em 2024 para US$ 4,8 bilhões em 2029, impulsionado pela demanda por insights tecnográficos.
- 45% das empresas B2B utilizam dados tecnográficos para segmentação de contas, juntamente com dados firmográficos (55%) e preditivos (47%).
Neste artigo, você aprenderá:
- O que são dados tecnográficos e como eles diferem dos dados firmográficos
- Os principais tipos de dados tecnográficos com exemplos reais
- Como coletar dados tecnográficos em escala
- Formas práticas de usar a tecnografia para vendas e marketing
- As melhores práticas para segmentação e direcionamento tecnográficos
O que são dados tecnográficos?
Dados tecnográficos são informações sobre a pilha de tecnologia que uma empresa usa.
Isso inclui aplicativos de software, infraestrutura de hardware, plataformas em nuvem, ferramentas de desenvolvimento e qualquer outra tecnologia que impulsione suas operações.
Pense na tecnografia como o perfil tecnológico de uma empresa. Enquanto os dados firmográficos informam quem é uma empresa (setor, tamanho, receita), os dados tecnográficos informam quais ferramentas ela utiliza e como as utiliza.
O termo combina “tecnologia” com “demografia”, seguindo o mesmo padrão da firmografia. As equipes de vendas e marketing utilizam esses dados para compreender os ambientes técnicos dos clientes potenciais, identificar oportunidades de venda e elaborar abordagens relevantes.
Veja como os três principais tipos de dados B2B se comparam:
| Tipo de dados | O que descreve | Exemplo |
|---|---|---|
| Firmográfico | Características da empresa | Setor, tamanho, receita, localização |
| Demográfica | Características individuais | Cargo, antiguidade, departamento |
| Tecnográficas | Uso de tecnologia | Sistema de CRM, provedor de nuvem, ferramentas de marketing |
Para organizações B2B que vendem produtos ou serviços de tecnologia, os dados tecnográficos respondem a perguntas críticas: este cliente potencial utiliza um produto da concorrência? De que integrações necessitaria? Está a utilizar tecnologia desatualizada que precisa de ser substituída?
Por que os dados tecnográficos são importantes para o B2B
Os dados tecnográficos se tornaram essenciais para as vendas e o marketing B2B, pois revelam a intenção de compra e as oportunidades competitivas que outros tipos de dados não revelam.
De acordo com uma pesquisa da Gartner, mais da metade das compras de tecnologia de alto impacto em 2023 e 2024 foram motivadas pela substituição. Isso significa que a maioria dos negócios de tecnologia B2B envolve a substituição de uma solução existente, e não a venda para uma conta totalmente nova.
Os números mostram claramente a oportunidade de mercado.
A empresa média de médio porte (501 a 2.500 funcionários) opera com 255 aplicativos em toda a sua pilha de tecnologia. Essa complexidade cria oportunidades significativas para fornecedores que podem ajudar a otimizar ou aprimorar esses ambientes.
As organizações B2B agora alocam de 12 a 20 ferramentas especificamente para operações de marketing. Essas pilhas de tecnologia de marketing dedicadas representam um investimento substancial em recursos de aquisição e retenção de clientes.
O mercado de plataformas de inteligência de contas crescerá de US$ 2,1 bilhões para US$ 4,8 bilhões até 2029, representando uma taxa de crescimento anual composta de 18,2%. Esse crescimento é impulsionado pela crescente demanda por insights tecnográficos e Inteligência competitiva.
Sem dados tecnográficos, você não pode identificar oportunidades de substituição. Você não tem como saber quais clientes potenciais estão usando produtos concorrentes, quais estão presos a tecnologias desatualizadas ou quais têm lacunas em sua pilha de tecnologia que sua solução poderia preencher.
Veja o que os dados tecnográficos permitem:
- Deslocamento competitivo: identifique empresas que utilizam produtos concorrentes e direcione-as com mensagens comparativas
- Venda de integração: encontre clientes em potencial que utilizam ferramentas que se integram à sua solução
- Otimização de tempo: identifique quando a tecnologia foi adotada para prever janelas de renovação
- Divulgação personalizada: mencione ferramentas específicas que os clientes potenciais utilizam em suas mensagens
- Qualificação de leads: priorize contas com base na adequação da tecnologia
Como os dados tecnográficos geram resultados
De acordo com uma pesquisa da Forrester, as empresas que utilizam dados tecnográficos para informar suas estratégias de vendas observam um aumento de 20% nas vendas. Essa melhoria vem de uma segmentação mais precisa e de conversas mais relevantes com os clientes potenciais.
Veja como a segmentação tecnográfica funciona na prática:
Deslocamento competitivo: um fornecedor de software identifica empresas que utilizam a plataforma de um concorrente. Eles criam mensagens que abordam os pontos fracos conhecidos desse produto específico. Como os representantes de vendas podem fazer referência aos desafios exatos que os clientes potenciais enfrentam com sua ferramenta atual, as taxas de conversão melhoram significativamente.
Vendas baseadas em integração: uma plataforma de engajamento de vendas tem como alvo empresas que já utilizam o Salesforce. Sua abordagem enfatiza a integração nativa com o CRM e a eliminação da entrada manual de dados. A adequação tecnográfica significa ciclos de vendas mais curtos e taxas de conversão mais altas.
Identificação de lacunas tecnológicas: uma empresa de atribuição de marketing encontra empresas que veiculam publicidade paga sem ferramentas de atribuição. Ela demonstra a lacuna de visibilidade e posiciona sua solução como a peça que faltava. A qualificação tecnográfica significa leads de maior qualidade desde o início.
O padrão é consistente: quando você sabe qual tecnologia um cliente em potencial usa, pode ter conversas mais relevantes que abordam sua situação real, em vez de fazer apresentações genéricas.
Tipos de dados tecnográficos (com exemplos)
Os dados tecnográficos se enquadram em várias categorias distintas, cada uma revelando diferentes aspectos do ambiente tecnológico de uma empresa. Compreender essas categorias ajuda a identificar quais pontos de dados são mais importantes para seus objetivos de vendas e marketing.
Aplicativos de software
Informações sobre o software empresarial que uma empresa utiliza em todos os departamentos.
Exemplos:
- Sistemas de CRM: Salesforce, HubSpot, Microsoft Dynamics, Pipedrive
- Automação de marketing: Marketo, Pardot, Mailchimp, ActiveCampaign
- Gerenciamento de projetos: Asana, Monday.com, Jira, Trello
- Comunicação: Slack, Microsoft Teams, Zoom
- Contabilidade: QuickBooks, Xero, NetSuite
- Análise: Google Analytics, Mixpanel, Amplitude
Por que isso é importante: saber qual software um cliente potencial usa revela seus fluxos de trabalho, níveis de orçamento e possíveis pontos fracos. Se ele usa o CRM do seu concorrente, essa é uma oportunidade direta de venda.
Infraestrutura em nuvem
Dados sobre o ambiente de computação em nuvem e as opções de hospedagem de uma empresa.
Exemplos:
- Provedores de nuvem: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform
- Serviços de hospedagem: Cloudflare, Akamai, Fastly
- Plataformas de contêineres: Docker, Kubernetes
- Sem servidor: AWS Lambda, Azure Functions
Por que isso é importante: as escolhas de infraestrutura em nuvem indicam sofisticação técnica, orçamento e preferências arquitetônicas. Uma empresa que opera na AWS pode preferir soluções com integrações nativas da AWS.
Hardware e sistemas operacionais
Informações sobre dispositivos físicos e sistemas operacionais em uso.
Exemplos:
- Sistemas operacionais: Windows, macOS, Linux, Chrome OS
- Plataformas móveis: iOS, Android
- Tipos de dispositivos: desktop, laptop, celular, tablet
Por que isso é importante: os dados de hardware ajudam os fornecedores de tecnologia a entender os requisitos de compatibilidade e as considerações de implantação.
Ferramentas e estruturas de desenvolvimento
Tecnologia usada para criar e manter produtos de software.
Exemplos:
- Linguagens de programação: Python, JavaScript, Java, Go
- Estruturas: React, Angular, Django, Rails
- Controle de versão: GitHub, GitLab, Bitbucket
- CI/CD: Jenkins, CircleCI, GitHub Actions
Por que isso é importante: os dados da pilha de desenvolvimento são valiosos para empresas que vendem ferramentas de desenvolvimento, API ou serviços técnicos. Para organizações que precisam entender as comunidades de desenvolvedores, os Conjuntos de Dados do GitHub fornecem insights sobre os padrões de adoção de tecnologia e o uso de código aberto.
Ferramentas de segurança e conformidade
Soluções usadas para proteger dados e atender aos requisitos regulatórios.
Exemplos:
- Plataformas de segurança: CrowdStrike, Palo Alto, Okta
- Ferramentas de conformidade: OneTrust, TrustArc
- Autenticação: Auth0, Duo Security
Por que isso é importante: os dados da pilha de segurança revelam a postura de risco e as prioridades de conformidade, úteis para vender produtos relacionados à segurança.
Dados de uso e adoção
Além de apenas identificar ferramentas, dados tecnográficos mais detalhados incluem como as empresas as utilizam.
Exemplos:
- Data de adoção: quando a tecnologia foi implementada
- Intensidade de uso: com que frequência a ferramenta é usada
- Informações sobre a versão: se estão na versão mais recente
- Status de integração: como a ferramenta se conecta a outros sistemas
Por que isso é importante: o momento da adoção ajuda a prever janelas de renovação. A intensidade de uso indica os níveis de satisfação. Os dados da versão revelam oportunidades de atualização.
Como coletar dados tecnográficos
Existem vários métodos para coletar dados tecnográficos, cada um com diferentes vantagens e desvantagens.
Análise de sites
A análise do site de uma empresa revela muitas das tecnologias que o alimentam.
O que ela detecta:
- Sistemas de gerenciamento de conteúdo (WordPress, Drupal)
- Ferramentas de análise (Google Analytics, Hotjar)
- Tecnologias de marketing (formulários HubSpot, chat Drift)
- Plataformas de publicidade (Google Ads, Facebook Pixel)
- CDN e hospedagem (Cloudflare, AWS)
Ferramentas que fazem isso:
- BuiltWith: extensão do navegador que verifica sites
- Wappalyzer: detecta tecnologias utilizadas em sites
- Soluções personalizadas de scraping de dados
Limitações: Detecta apenas tecnologias front-end visíveis ao público. Não é possível ver sistemas back-end, ferramentas internas ou aplicativos atrás do firewall.
Análise de anúncios de emprego
As descrições de vagas revelam as tecnologias que as empresas utilizam e para as quais estão contratando.
O que ele detecta:
- Habilidades técnicas necessárias (Salesforce Admin, AWS Certified)
- Ferramentas mencionadas nas funções do cargo
- Investimentos em tecnologia sinalizados por novas contratações
Os Conjuntos de dados de anúncios de emprego fornecem dados estruturados sobre os requisitos tecnológicos em milhões de vagas em aberto, revelando quais empresas estão investindo em tecnologias específicas.
Limitações: Captura apenas as tecnologias mencionadas em anúncios de emprego ativos. Pode não refletir toda a pilha de tecnologia.
Fontes de dados públicos
Informações que as empresas compartilham publicamente por meio de vários canais.
As fontes incluem:
- Sites e documentação da empresa
- Estudos de caso e depoimentos
- Postagens em mídias sociais
- Comunicados à imprensa
- Apresentações em conferências
- Listagens no mercado de integração
Limitações: Visão incompleta. As empresas compartilham informações tecnológicas de forma seletiva.
Fornecedores de dados terceirizados
Fornecedores especializados que agregam dados tecnográficos de várias fontes.
Como funcionam:
- Combinam varredura de sites, análise de anúncios de emprego e outros sinais
- Mantêm bancos de dados de instalações tecnológicas em milhões de empresas
- Fornecem recursos de pesquisa e filtragem
- Oferecem vários níveis de profundidade e precisão
Considerações: a qualidade varia significativamente entre os fornecedores. Avalie a cobertura, a precisão e a atualização antes de comprar.
Scraping de dados e coleta de dados
Coleta automatizada de sinais tecnográficos de sites e fontes públicas em grande escala.
Para organizações que precisam de dados tecnográficos personalizados, as ferramentas de scraping de dados podem extrair informações tecnológicas de sites de empresas, sites de empregos, diretórios de integração e sites de análise tecnológica. Essa abordagem oferece flexibilidade para coletar pontos de dados específicos relevantes para o seu caso de uso.
Conjuntos de dados comerciais e soluções de dados da empresa fornecem informações tecnográficas pré-coletadas de milhões de empresas, incluindo detalhes da pilha de tecnologia, uso de software e dados de infraestrutura.
Para menções e tendências de tecnologia nas redes sociais, os Conjuntos de dados de redes sociais capturam discussões públicas sobre adoção e preferências tecnológicas.
Como usar dados tecnográficos para vendas B2B
Depois de obter dados tecnográficos sobre suas contas-alvo, a próxima etapa é colocá-los em prática. Aqui estão as maneiras mais eficazes pelas quais as equipes de vendas e marketing B2B usam a inteligência tecnográfica para impulsionar o pipeline e a receita.
1. Deslocamento competitivo
A tecnografia ajuda a identificar empresas que utilizam produtos concorrentes e a direcioná-las para o deslocamento.
Como aplicar:
- Crie listas de empresas que utilizam ferramentas dos concorrentes
- Crie mensagens que abordem as fraquezas conhecidas dos produtos dos concorrentes
- Programe o contato para os períodos típicos de renovação (geralmente 12 ou 24 meses após a adoção)
- Prepare materiais comparativos e estudos de caso que mostrem trocas bem-sucedidas
Exemplo: um fornecedor de CRM cria uma lista de empresas-alvo usando seu principal concorrente. Os representantes de vendas entram em contato com mensagens específicas sobre os pontos fracos que os usuários do concorrente geralmente enfrentam, como personalização limitada ou suporte ao cliente deficiente.
2. Segmentação baseada em integração
Encontre clientes potenciais que utilizam tecnologias que se integram com a sua solução.
Como aplicar:
- Identifique seus melhores parceiros de integração
- Crie listas de empresas que utilizam essas ferramentas complementares
- Destaque o valor da integração em suas mensagens
- Mostre como sua solução aprimora as ferramentas que eles já utilizam
Exemplo: uma plataforma de engajamento de vendas tem como alvo empresas que utilizam o Salesforce, enfatizando sua integração nativa com o Salesforce e como ela elimina a entrada manual de dados entre os sistemas.
3. Identificação de lacunas tecnológicas
Identifique empresas que não possuem a tecnologia que você oferece, revelando oportunidades inexploradas.
Como aplicar isso:
- Identifique as categorias de tecnologia que sua solução preenche
- Encontre empresas que não possuem nenhuma ferramenta nessa categoria
- Informe os clientes em potencial sobre por que eles precisam dessa capacidade
- Posicione sua solução como a resposta para uma lacuna que eles talvez não saibam que têm
Exemplo: uma empresa de atribuição de marketing tem como alvo empresas que veiculam publicidade paga, mas não possuem ferramentas de atribuição, demonstrando como elas estão perdendo visibilidade sobre quais campanhas geram receita.
4. Segmentação tecnográfica
Agrupe os clientes potenciais por características tecnológicas para campanhas direcionadas.
Dimensões de segmentação:
- Por ferramenta específica: todos os usuários do HubSpot
- Por categoria de tecnologia: todas as empresas com automação de marketing
- Por sofisticação técnica: pilhas de tecnologia básicas vs. avançadas
- Por estágio de adoção: Adotantes precoces vs. retardatários
Exemplo: um fornecedor de segurança cibernética cria campanhas diferentes para empresas que usam antivírus básico e para aquelas com detecção avançada de endpoint, ajustando a complexidade da mensagem e o nível técnico de acordo com cada caso.
5. Pontuação e priorização de leads
Use a adequação tecnográfica para pontuar e priorizar leads.
Fatores de pontuação:
- Usa tecnologia complementar (+10 pontos)
- Usa tecnologia da concorrência (+20 pontos, alta prioridade para substituição)
- Possui lacuna tecnológica que você preenche (+15 pontos)
- A pilha técnica corresponde ao seu perfil de cliente ideal (+10 pontos)
Exemplo: uma equipe de vendas pontua leads mais altos se usar tecnologias que se integram ao seu produto, garantindo que os representantes se concentrem em contas com maior potencial de conversão e ciclos de vendas mais curtos.
Combinando tecnografia com dados de intenção
Enquanto os dados tecnográficos informam quais tecnologias uma empresa utiliza, os dados de intenção informam o que ela está pesquisando ou considerando ativamente no momento.
Os dados tecnográficos são relativamente estáticos: “Esta empresa utiliza o Salesforce”.
Os dados de intenção são comportamentais: “Esta empresa está pesquisando ativamente alternativas de CRM”
Ao combinar os dois, você cria uma segmentação poderosa:
Baixa prioridade: a empresa usa um concorrente, mas não demonstra intenção de mudar
Prioridade média: a empresa demonstra intenção, mas não utiliza o concorrente (greenfield)
Alta prioridade: a empresa usa o concorrente E pesquisa ativamente alternativas (oportunidade de substituição iminente)
De acordo com a pesquisa da CMO, 45% das empresas B2B utilizam dados tecnográficos para segmentação de contas. Essa taxa de adoção está ao lado dos dados firmográficos, com 55%, e dos dados preditivos, com 47%.
As empresas que combinam dados tecnográficos com sinais de intenção obtêm resultados muito melhores do que usando apenas um dos tipos de dados. A combinação identifica não apenas quais empresas poderiam comprar, mas quais estão prontas para comprar agora.
Para obter informações abrangentes sobre clientes potenciais, considere combinar dados tecnográficos com Conjuntos de dados de inteligência de negócios que incluem sinais comportamentais e indicadores de intenção de compra.
Práticas recomendadas para o uso de dados tecnográficos
Coletar dados tecnográficos é uma coisa. Usá-los de forma eficaz é outra. Siga estas práticas recomendadas para maximizar o valor de sua inteligência tecnográfica e evitar armadilhas comuns que podem prejudicar a eficácia de seu alcance.
Verifique antes de fazer sua proposta
Os dados tecnográficos nem sempre estão atualizados. As pilhas de tecnologia mudam à medida que as empresas crescem e substituem ferramentas. Antes de fazer referência a tecnologias específicas na divulgação, verifique através de:
- Anúncios de emprego recentes que mencionam a ferramenta
- Estudos de caso públicos ou depoimentos
- Postagens no LinkedIn de funcionários que mencionam a tecnologia
- Perguntas de descoberta no início das conversas
Combine com firmográficos
Os dados tecnográficos são mais poderosos quando combinados com critérios firmográficos. Segmente empresas que correspondam ao seu perfil ideal de empresa E ao seu perfil ideal de tecnologia.
Exemplo de filtro: empresas de SaaS com 50 a 200 funcionários, receita de US$ 5 a 20 milhões, que usam o HubSpot e estão sediadas na América do Norte.
Essa combinação garante que você esteja visando empresas com o tamanho, orçamento e ambiente técnico adequados para sua solução.
Concentre-se em tecnologias relevantes
Nem todos os dados tecnográficos são importantes para o seu caso de uso. Um fornecedor de software de colaboração se importa se os clientes em potencial usam o Slack ou o Teams. Provavelmente, eles não se importam com o software de contabilidade.
Identifique quais tecnologias indicam adequação para sua solução e concentre seus esforços de coleta nelas. Essa abordagem direcionada reduz custos e melhora a qualidade dos dados.
Mantenha os dados atualizados
As pilhas de tecnologia mudam à medida que as empresas crescem, adotam novas ferramentas e substituem as antigas. Em média, as empresas adicionam ou substituem de uma a três ferramentas importantes por ano.
Estabeleça processos para manter os dados tecnográficos atualizados:
- Monitore anúncios de emprego para menções a novas tecnologias
- Acompanhe as listagens do mercado de integração
- Use ferramentas que fornecem atualizações tecnográficas em tempo real
- Verifique novamente os dados antes de grandes campanhas ou divulgações
Sinais de intenção em camadas
Os dados tecnográficos estáticos indicam o que os clientes potenciais utilizam. Os sinais de intenção indicam quando eles estão prontos para mudar.
Monitore sinais de compra, como:
- Anúncios de vagas para funções administrativas em novas tecnologias
- Postagens nas redes sociais expressando frustração com as ferramentas atuais
- Atividade de pesquisa em sites de comparação de concorrentes
- Mudanças executivas que muitas vezes desencadeiam avaliações tecnológicas
Empresas que apresentam adequação tecnográfica E intenção ativa representam seus alvos de maior prioridade.
Coleta de dados tecnográficos em escala
Para organizações que precisam de inteligência tecnográfica abrangente em milhares de contas, a pesquisa manual não é viável. A coleta de dados tecnográficos em escala requer automação e fontes de dados confiáveis.
Coleta automatizada de dados da Web
As ferramentas de scraping de dados permitem a extração automatizada de sinais tecnológicos a partir de:
- Sites da empresa (detectando tecnologias instaladas)
- Sites de empregos (identificando habilidades técnicas necessárias)
- Mercados de integração (revelando ferramentas conectadas)
- Sites de análise de tecnologia (mostrando adoção e uso)
A vantagem do scraping de dados é a flexibilidade. Você pode personalizar a coleta para se concentrar em tecnologias relevantes para o seu caso de uso específico, em vez de depender de conjuntos de dados genéricos que podem não cobrir o seu nicho.
Conjuntos de dados comerciais pré-coletados
Para acesso imediato a dados tecnográficos, os Conjuntos de Dados Comerciais e os Dados da Empresa fornecem informações estruturadas sobre o uso da tecnologia em milhões de empresas.
Esses Conjuntos de Dados geralmente incluem:
- Categorias de software utilizadas (CRM, automação de marketing, análise)
- Ferramentas específicas identificadas (Salesforce, HubSpot, Google Analytics)
- Provedores de infraestrutura em nuvem
- Estruturas e linguagens de desenvolvimento
A vantagem é a rapidez. Em vez de construir uma infraestrutura de coleta, você obtém acesso imediato a inteligência tecnográfica.
Sinais de tecnologia nas redes sociais
Empresas e funcionários frequentemente discutem a adoção de tecnologia, desafios e preferências em plataformas de mídia social como LinkedIn e Twitter.
Os Conjuntos de Dados das Mídias Sociais capturam essas discussões públicas, revelando:
- Anúncios e migrações tecnológicas
- A opinião dos funcionários sobre as ferramentas atuais
- Pontos críticos e solicitações de recursos
- Comparações e avaliações competitivas
Esses dados não estruturados fornecem um contexto que os bancos de dados tecnográficos estruturados não oferecem, revelando não apenas quais ferramentas as empresas utilizam, mas também como se sentem em relação a elas.
Perguntas frequentes sobre dados tecnográficos
Qual é o nível de precisão dos dados tecnográficos?
A precisão varia de acordo com a fonte e o tipo de tecnologia. As tecnologias front-end de sites podem ser detectadas com alta precisão (90%+) por meio de varredura. As ferramentas back-end e internas são mais difíceis de verificar e podem ter uma precisão de 60 a 70%, dependendo do provedor.
Os dados de provedores confiáveis que combinam vários métodos de detecção são geralmente mais confiáveis do que os dados de uma única fonte.
Com que frequência os dados tecnográficos mudam?
As pilhas de tecnologia mudam gradualmente. A maioria das empresas adiciona ou substitui de 1 a 3 ferramentas principais por ano. No entanto, os dados sobre ferramentas específicas podem ficar desatualizados em 3 a 6 meses se uma empresa trocar de fornecedor.
As pilhas de tecnologia de marketing tendem a mudar com mais frequência do que as ferramentas de infraestrutura ou segurança, que têm ciclos de substituição mais longos.
A coleta de dados tecnográficos é legal?
A coleta de informações publicamente disponíveis sobre o uso de tecnologia empresarial geralmente é legal. Isso inclui análise de sites, monitoramento de anúncios de emprego e compras de fornecedores de dados que utilizam métodos de coleta em conformidade.
Concentre-se em informações comerciais, em vez de dados pessoais, e siga os regulamentos aplicáveis, como o GDPR e o CCPA. Certifique-se de que seus provedores de dados utilizam práticas de coleta éticas.
Qual é a diferença entre tecnografia e pilha de tecnologia?
“Pilha de tecnologia” refere-se às tecnologias reais que uma empresa usa. “Tecnografia” refere-se aos dados sobre essas tecnologias, incluindo padrões de uso, tempo de adoção e outros atributos.
É semelhante à diferença entre “demografia” (as características) e “dados demográficos” (informações sobre essas características).
Quanto custam os dados tecnográficos?
Os custos variam de gratuitos (pesquisa manual, extensões de navegador como BuiltWith ou Wappalyzer) a investimentos significativos (plataformas de dados empresariais que cobram de US$ 10.000 a US$ 100.000+ por ano).
A maioria das organizações B2B usa uma combinação: ferramentas gratuitas para verificações rápidas, Scraping de dados para coleta personalizada e provedores de dados para cobertura abrangente.
Resumo
Os dados tecnográficos revelam quais tecnologias suas contas-alvo utilizam e quando elas podem estar prontas para mudar. Com mais da metade das compras de tecnologia B2B sendo substituições, saber quais clientes potenciais utilizam produtos concorrentes é fundamental para a estratégia de vendas moderna.
Comece identificando quais tecnologias são importantes para sua solução. Crie processos para coletar e manter dados tecnográficos em suas contas. Combine-os com dados firmográficos e de intenção para obter perfis completos de clientes em potencial.
Para dados tecnográficos em escala, os Conjuntos de dados comerciais, dados de empresas e ferramentas de Scraping de dados da Bright Data fornecem a cobertura e a flexibilidade necessárias para uma segmentação baseada em tecnologia.
