Was sind technografische Daten? Definition, Beispiele und Verwendung

TL;DR

• Technografische Daten sind Informationen über die von einem Unternehmen verwendeten Technologien: Software, Hardware, Tools und Plattformen.
• Das durchschnittliche B2B-Unternehmen nutzt heute 12 bis 20 Marketing-Technologie-Tools, wobei mittelständische Unternehmen im Durchschnitt 255 Anwendungen in ihrem gesamten Tech-Stack einsetzen.
• Laut Gartner waren mehr als die Hälfte der wirkungsvollen Technologiekäufe in den Jahren 2023–2024 ersatzgetrieben.
• Der weltweite Markt für Account-Intelligence-Plattformen wird aufgrund der Nachfrage nach technografischen Erkenntnissen voraussichtlich von 2,1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 4,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2029 wachsen.
• 45 % der B2B-Unternehmen nutzen technografische Daten für das Account Targeting, neben firmografischen (55 %) und prädiktiven Daten (47 %).

In diesem Artikel erfahren Sie:

• Was technografische Daten sind und wie sie sich von firmografischen Daten unterscheiden
• Die wichtigsten Arten von technografischen Daten mit konkreten Beispielen
• Wie man technografische Daten in großem Umfang sammelt
• Praktische Möglichkeiten zur Nutzung von Technografien für Vertrieb und Marketing
• Bewährte Verfahren für die technografische Segmentierung und Zielgruppenansprache

Was sind technografische Daten?

Technografische Daten sind Informationen über die von einem Unternehmen verwendeten Technologien.

Dazu gehören Softwareanwendungen, Hardware-Infrastruktur, Cloud-Plattformen, Entwicklungstools und alle anderen Technologien, die den Betrieb des Unternehmens unterstützen.

Stellen Sie sich Technografie als das Technologieprofil eines Unternehmens vor. Während Firmografiedaten Aufschluss darüber geben, wer ein Unternehmen ist (Branche, Größe, Umsatz), geben Technografiedaten Auskunft darüber, welche Tools es einsetzt und wie es diese nutzt.

Der Begriff kombiniert „Technologie” mit „Demografie” und folgt damit dem gleichen Muster wie Firmographics. Vertriebs- und Marketingteams nutzen diese Daten, um die technische Umgebung potenzieller Kunden zu verstehen, Verkaufschancen zu identifizieren und relevante Maßnahmen zu entwickeln.

Hier ist ein Vergleich der drei wichtigsten B2B-Datentypen:

Für B2B-Unternehmen, die Technologieprodukte oder -dienstleistungen verkaufen, beantworten technografische Daten wichtige Fragen: Nutzt dieser potenzielle Kunde ein Produkt eines Mitbewerbers? Welche Integrationen würde er benötigen? Nutzt er veraltete Technologie, die ersetzt werden muss?

Warum technografische Daten für B2B wichtig sind

Technografische Daten sind für den B2B-Vertrieb und das B2B-Marketing unverzichtbar geworden, da sie Kaufabsichten und Wettbewerbsmöglichkeiten aufzeigen, die andere Datentypen nicht erfassen.

Laut einer Studie von Gartner waren mehr als die Hälfte der wirkungsvollen Technologiekäufe in den Jahren 2023 und 2024 ersatzgetrieben. Das bedeutet, dass die Mehrheit der B2B-Technologiegeschäfte den Ersatz einer bestehenden Lösung beinhaltet und nicht den Verkauf an einen neuen Kunden.

Die Zahlen sprechen eine klare Sprache über die Marktchancen.

Ein durchschnittliches mittelständisches Unternehmen (501–2.500 Mitarbeiter) nutzt 255 Anwendungen in seinem gesamten Technologie-Stack. Diese Komplexität schafft erhebliche Chancen für Anbieter, die zur Rationalisierung oder Verbesserung dieser Umgebungen beitragen können.

B2B-Unternehmen setzen mittlerweile 12 bis 20 Tools speziell für Marketingaktivitäten ein. Diese dedizierten Marketing-Technologie-Stacks stellen eine erhebliche Investition in die Kundenakquise und -bindung dar.

Der Markt für Account-Intelligence-Plattformen wird bis 2029 von 2,1 Milliarden US-Dollar auf 4,8 Milliarden US-Dollar wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 18,2 % entspricht. Dieses Wachstum wird durch die steigende Nachfrage nach technografischen Erkenntnissen und Wettbewerbsanalyse angetrieben.

Ohne technografische Daten können Sie keine Ersatzmöglichkeiten identifizieren. Sie haben keine Möglichkeit zu wissen, welche potenziellen Kunden Produkte von Wettbewerbern verwenden, welche mit veralteter Technologie arbeiten oder welche Lücken in ihrem Tech-Stack Ihre Lösung füllen könnte.

Technografische Daten ermöglichen Folgendes:

• Verdrängung von Wettbewerbern: Identifizieren Sie Unternehmen, die Produkte von Wettbewerbern verwenden, und sprechen Sie sie mit Vergleichsbotschaften an.
• Integrationsverkauf: Finden Sie potenzielle Kunden, die Tools verwenden, die sich in Ihre Lösung integrieren lassen.
• Optimierung des Zeitpunkts: Erkennen Sie, wann eine Technologie eingeführt wurde, um Erneuerungszeiträume vorherzusagen.
• Personalisierte Kontaktaufnahme: Beziehen Sie sich in Ihren Botschaften auf bestimmte Tools, die potenzielle Kunden verwenden.
• Lead-Qualifizierung: Priorisieren Sie Accounts basierend auf der Eignung der Technologie.

Wie technografische Daten zu Ergebnissen führen

Laut einer Studie von Forrester erzielen Unternehmen, die technografische Daten für ihre Vertriebsstrategien nutzen, einen Umsatzanstieg von 20 %. Diese Verbesserung ist auf eine bessere Zielgruppenansprache und relevantere Gespräche mit potenziellen Kunden zurückzuführen.

So funktioniert technografisches Targeting in der Praxis:

Verdrängung von Wettbewerbern: Ein Softwareanbieter identifiziert Unternehmen, die die Plattform eines Wettbewerbers nutzen. Er erstellt Nachrichten, die auf bekannte Schwachstellen dieses bestimmten Produkts eingehen. Da Vertriebsmitarbeiter genau auf die Herausforderungen eingehen können, denen potenzielle Kunden mit ihrem aktuellen Tool gegenüberstehen, verbessern sich die Konversionsraten erheblich.

Integrationsbasierter Vertrieb: Eine Sales-Engagement-Plattform richtet sich an Unternehmen, die bereits Salesforce nutzen. Im Mittelpunkt ihrer Kundenansprache stehen die native CRM-Integration und die Eliminierung der manuellen Dateneingabe. Die technografische Passgenauigkeit bedeutet kürzere Verkaufszyklen und höhere Abschlussquoten.

Identifizierung von Technologielücken: Ein Marketing-Attributionsunternehmen findet Unternehmen, die bezahlte Werbung ohne Attributions-Tools schalten. Es zeigt die Sichtbarkeitslücke auf und positioniert seine Lösung als das fehlende Puzzleteil. Die technografische Qualifizierung bedeutet von Anfang an qualitativ hochwertigere Leads.

Das Muster ist konsistent: Wenn Sie wissen, welche Technologie ein potenzieller Kunde verwendet, können Sie relevantere Gespräche führen, die auf seine tatsächliche Situation eingehen, anstatt allgemeine Verkaufsargumente zu verwenden.

Arten von technografischen Daten (mit Beispielen)

Technografische Daten lassen sich in mehrere verschiedene Kategorien einteilen, die jeweils unterschiedliche Aspekte der Technologieumgebung eines Unternehmens aufzeigen. Wenn Sie diese Kategorien verstehen, können Sie besser erkennen, welche Datenpunkte für Ihre Vertriebs- und Marketingziele am wichtigsten sind.

Softwareanwendungen

Informationen über die Unternehmenssoftware, die ein Unternehmen abteilungsübergreifend einsetzt.

Beispiele

• CRM-Systeme: Salesforce, HubSpot, Microsoft Dynamics, Pipedrive
• Marketing-Automatisierung: Marketo, Pardot, Mailchimp, ActiveCampaign
• Projektmanagement: Asana, Monday.com, Jira, Trello
• Kommunikation: Slack, Microsoft Teams, Zoom
• Buchhaltung: QuickBooks, Xero, NetSuite
• Analytik: Google Analytics, Mixpanel, Amplitude

Warum das wichtig ist: Wenn Sie wissen, welche Software ein potenzieller Kunde verwendet, erfahren Sie mehr über seine Arbeitsabläufe, sein Budget und mögliche Schwachstellen. Wenn er das CRM Ihres Mitbewerbers verwendet, ist das eine direkte Verkaufschance.

Cloud-Infrastruktur

Daten über die Cloud-Computing-Umgebung und die Hosting-Entscheidungen eines Unternehmens.

Beispiele:

• Cloud-Anbieter: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform
• Hosting-Dienste: Cloudflare, Akamai, Fastly
• Container-Plattformen: Docker, Kubernetes
• Serverlos: AWS Lambda, Azure Functions

Warum das wichtig ist: Die Wahl der Cloud-Infrastruktur sagt etwas über die technische Ausgereiftheit, das Budget und die architektonischen Präferenzen aus. Ein Unternehmen, das AWS nutzt, bevorzugt möglicherweise Lösungen mit nativen AWS-Integrationen.

Hardware und Betriebssysteme

Informationen zu den verwendeten physischen Geräten und Betriebssystemen.

Beispiele:

• Betriebssysteme: Windows, macOS, Linux, Chrome OS
• Mobile Plattformen: iOS, Android
• Gerätetypen: Desktop, Laptop, Mobilgerät, Tablet-Mix

Warum das wichtig ist: Hardware-Daten helfen Technologieanbietern, Kompatibilitätsanforderungen und Überlegungen zur Bereitstellung zu verstehen.

Entwicklungswerkzeuge und Frameworks

Technologie, die für die Erstellung und Wartung von Softwareprodukten verwendet wird.

Beispiele:

• Programmiersprachen: Python, JavaScript, Java, Go
• Frameworks: React, Angular, Django, Rails
• Versionskontrolle: GitHub, GitLab, Bitbucket
• CI/CD: Jenkins, CircleCI, GitHub Actions

Warum das wichtig ist: Daten zum Entwicklungs-Stack sind wertvoll für Unternehmen, die Entwicklertools, APIs oder technische Dienstleistungen verkaufen. Für Organisationen, die Entwickler-Communities verstehen müssen, bieten GitHub-Datensätze Einblicke in Technologie-Adoptionsmuster und die Nutzung von Open Source.

Sicherheits- und Compliance-Tools

Lösungen zum Schutz von Daten und zur Erfüllung gesetzlicher Anforderungen.

Beispiele:

• Sicherheitsplattformen: CrowdStrike, Palo Alto, Okta
• Compliance-Tools: OneTrust, TrustArc
• Authentifizierung: Auth0, Duo Security

Warum das wichtig ist: Sicherheitsstack-Daten geben Aufschluss über die Risikosituation und Compliance-Prioritäten und sind für den Verkauf sicherheitsrelevanter Produkte nützlich.

Nutzungs- und Akzeptanzdaten

Über die bloße Identifizierung von Tools hinaus umfassen tiefere technografische Daten auch die Art und Weise, wie Unternehmen diese Tools einsetzen.

Beispiele:

• Einführungsdatum: Zeitpunkt der Implementierung der Technologie
• Nutzungsintensität: Wie aktiv wird das Tool genutzt?
• Versionsinformationen: Ob es sich um die neueste Version handelt
• Integrationsstatus: Wie das Tool mit anderen Systemen verbunden ist

Warum dies wichtig ist: Der Zeitpunkt der Einführung hilft bei der Vorhersage von Verlängerungszeiträumen. Die Nutzungsintensität gibt Aufschluss über den Grad der Zufriedenheit. Versionsdaten zeigen Möglichkeiten für Upgrades auf.

So sammeln Sie technografische Daten

Es gibt mehrere Methoden zum Sammeln technografischer Daten, die jeweils unterschiedliche Vor- und Nachteile haben.

Website-Analyse

Die Analyse der Website eines Unternehmens gibt Aufschluss über viele der Technologien, die dahinterstehen.

Was dabei erkannt wird:

• Content-Management-Systeme (WordPress, Drupal)
• Analysetools (Google Analytics, Hotjar)
• Marketingtechnologien (HubSpot-Formulare, Drift-Chat)
• Werbeplattformen (Google Ads, Facebook Pixel)
• CDN und Hosting (Cloudflare, AWS)

Tools, die dies leisten:

• BuiltWith: Browser-Erweiterung, die Websites scannt
• Wappalyzer: Erkennt auf Websites verwendete Technologien
• Maßgeschneiderte Web-Scraping-Lösungen

Einschränkungen: Erkennt nur öffentlich sichtbare Frontend-Technologien. Backend-Systeme, interne Tools oder Anwendungen hinter der Firewall können nicht erkannt werden.

Analyse von Stellenanzeigen

Stellenbeschreibungen geben Aufschluss über die Technologien, die Unternehmen verwenden und für die sie Mitarbeiter suchen.

Was erkannt wird:

• Erforderliche technische Fähigkeiten (Salesforce-Administrator, AWS-zertifiziert)
• In den Aufgabenbereichen erwähnte Tools
• Technologieinvestitionen, die durch Neueinstellungen signalisiert werden

Stellenausschreibungen liefern strukturierte Daten zu den technologischen Anforderungen von Millionen offener Stellen und zeigen, welche Unternehmen in bestimmte Technologien investieren.

Einschränkungen: Erfasst nur Technologien, die in aktiven Stellenanzeigen erwähnt werden. Spiegelt möglicherweise nicht den gesamten Tech-Stack wider.

Öffentliche Datenquellen

Informationen, die Unternehmen über verschiedene Kanäle öffentlich zugänglich machen.

Zu den Quellen gehören:

• Unternehmenswebsites und -dokumentationen
• Fallstudien und Erfahrungsberichte
• Beiträge in sozialen Medien
• Pressemitteilungen
• Konferenzpräsentationen
• Integration Marktplatz-Einträge

Einschränkungen: Unvollständiges Bild. Unternehmen geben Technologieinformationen nur selektiv weiter.

Drittanbieter von Daten

Spezialisierte Anbieter, die technografische Daten aus verschiedenen Quellen aggregieren.

So funktionieren sie:

• Kombinieren Website-Scans, Stellenanzeigenanalysen und andere Signale
• Pflegen Datenbanken mit Technologieinstallationen von Millionen von Unternehmen
• Bieten Such- und Filterfunktionen
• Bieten unterschiedliche Ebenen an Tiefe und Genauigkeit

Zu beachten: Die Qualität variiert erheblich zwischen den Anbietern. Bewerten Sie vor dem Kauf die Abdeckung, Genauigkeit und Aktualität.

Web-Scraping und Datenerfassung

Automatisierte Erfassung von technografischen Signalen aus Websites und öffentlichen Quellen in großem Umfang.

Für Unternehmen, die maßgeschneiderte technografische Daten benötigen, können Web-Scraping-Tools Technologieinformationen aus Unternehmenswebsites, Jobbörsen, Integrationsverzeichnissen und Technologie-Bewertungsseiten extrahieren. Dieser Ansatz bietet Flexibilität bei der Erfassung spezifischer Datenpunkte, die für Ihren Anwendungsfall relevant sind.

Geschäftsdaten-Datensätze und Unternehmensdatenlösungen bieten vorab gesammelte technografische Informationen zu Millionen von Unternehmen, darunter Details zum Technologie-Stack, zur Softwarenutzung und zu Infrastrukturdaten.

Für Erwähnungen und Trends im Bereich Social-Media-Technologie erfassen Social-Media-Datensätze öffentliche Diskussionen über die Einführung und Präferenzen von Technologien.

Wie man technografische Daten für den B2B-Vertrieb nutzt

Sobald Sie über technografische Daten zu Ihren Zielkonten verfügen, besteht der nächste Schritt darin, diese zu nutzen. Hier sind die effektivsten Methoden, mit denen B2B-Vertriebs- und Marketingteams technografische Informationen einsetzen, um die Pipeline und den Umsatz zu steigern.

1. Verdrängung von Wettbewerbern

Technografische Daten helfen Ihnen dabei, Unternehmen zu identifizieren, die Produkte von Wettbewerbern verwenden, und diese als Ziel für eine Verdrängung zu nutzen.

So wenden Sie es an:

• Erstellen Sie Listen von Unternehmen, die Tools von Wettbewerbern verwenden.
• Erstellen Sie Botschaften, die bekannte Schwächen der Produkte der Konkurrenz ansprechen.
• Planen Sie Ihre Kontaktaufnahme rund um typische Verlängerungszeiträume (in der Regel 12 oder 24 Monate nach der Einführung).
• Bereiten Sie Vergleichsmaterialien und Fallstudien vor, die erfolgreiche Umstellungen zeigen.

Beispiel: Ein CRM-Anbieter erstellt eine Zielliste von Unternehmen unter Verwendung seines Hauptkonkurrenten. Vertriebsmitarbeiter wenden sich mit spezifischen Botschaften zu den Problemen an die Kunden, mit denen die Nutzer des Konkurrenten häufig konfrontiert sind, wie z. B. eingeschränkte Anpassungsmöglichkeiten oder schlechter Kundensupport.

2. Integrationsbasiertes Targeting

Finden Sie potenzielle Kunden, die Technologien verwenden, die sich in Ihre Lösung integrieren lassen.

So wenden Sie es an:

• Identifizieren Sie Ihre besten Integrationspartner
• Erstellen Sie Listen mit Unternehmen, die diese ergänzenden Tools verwenden
• Heben Sie den Integrationswert in Ihren Botschaften hervor
• Zeigen Sie, wie Ihre Lösung die bereits verwendeten Tools verbessert

Beispiel: Eine Sales-Engagement-Plattform richtet sich an Unternehmen, die Salesforce verwenden, und betont ihre native Salesforce-Integration und wie dadurch die manuelle Dateneingabe zwischen den Systemen entfällt.

3. Identifizierung von Technologielücken

Finden Sie Unternehmen, denen die von Ihnen angebotene Technologie fehlt, und decken Sie so neue Geschäftsmöglichkeiten auf.

So wenden Sie dies an:

• Identifizieren Sie Technologiekategorien, die Ihre Lösung abdeckt
• Finden Sie Unternehmen, die über kein Tool in dieser Kategorie verfügen
• Erklären Sie potenziellen Kunden, warum sie diese Funktion benötigen.
• Positionieren Sie Ihre Lösung als Antwort auf eine Lücke, von der sie möglicherweise noch gar nichts wissen

Beispiel: Ein Unternehmen für Marketing-Attribution richtet sich an Unternehmen, die bezahlte Werbung schalten, aber keine Attribution-Tools haben, und zeigt ihnen, wie sie den Überblick darüber verlieren, welche Kampagnen Umsatz generieren.

4. Technografische Segmentierung

Gruppieren Sie potenzielle Kunden nach technologischen Merkmalen für gezielte Kampagnen.

Segmentierungsdimensionen:

• Nach spezifischem Tool: Alle HubSpot-Nutzer
• Nach Technologiekategorie: Alle Unternehmen mit Marketing-Automatisierung
• Nach technischem Entwicklungsstand: einfache vs. fortgeschrittene Tech-Stacks
• Nach Einführungsphase: Early Adopters vs. Nachzügler

Beispiel: Ein Anbieter von Cybersicherheitslösungen erstellt unterschiedliche Kampagnen für Unternehmen, die einfache Antivirenprogramme verwenden, und solche, die über fortgeschrittene Endpunkt-Erkennung verfügen, und passt dabei die Komplexität der Botschaften und die technische Tiefe entsprechend an.

5. Lead-Bewertung und Priorisierung

Nutzen Sie die technografische Eignung, um Leads zu bewerten und zu priorisieren.

Bewertungsfaktoren:

• Verwendet komplementäre Technologie (+10 Punkte)
• Verwendet Technologie von Wettbewerbern (+20 Punkte, hohe Priorität für Verdrängung)
• Weist eine Technologielücke auf, die Sie schließen können (+15 Punkte)
• Technischer Stack entspricht Ihrem idealen Kundenprofil (+10 Punkte)

Beispiel: Ein Vertriebsteam bewertet Leads höher, wenn es Technologien einsetzt, die sich in sein Produkt integrieren lassen, sodass sich die Vertriebsmitarbeiter auf Kunden mit höherem Konversionspotenzial und kürzeren Verkaufszyklen konzentrieren können.

Kombination von Technographics mit Intent-Daten

Während Technografiedaten Ihnen Aufschluss darüber geben, welche Technologie ein Unternehmen verwendet, zeigen Ihnen Intent-Daten, was das Unternehmen derzeit aktiv recherchiert oder in Betracht zieht.

Technografische Daten sind relativ statisch: „Dieses Unternehmen nutzt Salesforce.“
Intent-Daten sind verhaltensbezogen: „Dieses Unternehmen recherchiert aktiv nach CRM-Alternativen.“

Wenn Sie beides kombinieren, schaffen Sie ein leistungsstarkes Targeting:

Niedrige Priorität: Das Unternehmen nutzt einen Wettbewerber, zeigt jedoch keine Absicht, zu wechseln.
Mittlere Priorität: Das Unternehmen zeigt Interesse, nutzt aber keine Konkurrenzprodukte (Greenfield).
Hohe Priorität: Das Unternehmen nutzt einen Wettbewerber UND recherchiert aktiv nach Alternativen (heiße Verdrängungsmöglichkeit)

Laut einer Studie von The CMO Research nutzen 45 % der B2B-Unternehmen technografische Daten für das Account-Targeting. Diese Akzeptanzrate liegt neben firmografischen Daten mit 55 % und prädiktiven Daten mit 47 %.

Unternehmen, die technografische Daten mit Absichtssignalen kombinieren, erzielen viel bessere Ergebnisse als bei der alleinigen Verwendung eines der beiden Datentypen. Durch diese Kombination lässt sich nicht nur erkennen, welche Unternehmen kaufen könnten, sondern auch, welche Unternehmen sofort kaufbereit sind.

Für umfassende Informationen über potenzielle Kunden sollten Sie technografische Daten mit Business-Intelligence-Datensätzen kombinieren, die Verhaltenssignale und Indikatoren für Kaufabsichten enthalten.

Best Practices für die Verwendung von technografischen Daten

Das Sammeln von technografischen Daten ist eine Sache. Ihre effektive Nutzung ist eine andere. Befolgen Sie diese Best Practices, um den Wert Ihrer technografischen Informationen zu maximieren und häufige Fallstricke zu vermeiden, die die Effektivität Ihrer Kundenansprache beeinträchtigen können.

Überprüfen Sie vor Ihrer Kontaktaufnahme

Technografische Daten sind nicht immer aktuell. Technologie-Stacks ändern sich, wenn Unternehmen wachsen und Tools ersetzen. Bevor Sie in Ihrer Kundenansprache auf bestimmte Technologien Bezug nehmen, überprüfen Sie Folgendes:

• Aktuelle Stellenanzeigen, in denen das Tool erwähnt wird
• Öffentliche Fallstudien oder Erfahrungsberichte
• LinkedIn-Beiträge von Mitarbeitern, in denen die Technologie erwähnt wird
• Fragen zur Erkundung zu Beginn von Gesprächen

Kombinieren Sie mit Firmographics

Technografische Daten sind am wirkungsvollsten, wenn sie mit firmografischen Kriterien kombiniert werden. Richten Sie sich an Unternehmen, die sowohl Ihrem idealen Unternehmensprofil als auch Ihrem idealen Technologieprofil entsprechen.

Beispielfilter: SaaS-Unternehmen mit 50 bis 200 Mitarbeitern, einem Umsatz von 5 bis 20 Millionen US-Dollar, die HubSpot verwenden und ihren Sitz in Nordamerika haben.

Diese Kombination stellt sicher, dass Sie Unternehmen mit der richtigen Größe, dem richtigen Budget und der richtigen technischen Umgebung für Ihre Lösung ansprechen.

Konzentrieren Sie sich auf relevante Technologien

Nicht alle technografischen Daten sind für Ihren Anwendungsfall relevant. Ein Anbieter von Kollaborationssoftware interessiert sich dafür, ob potenzielle Kunden Slack oder Teams verwenden. Die verwendete Buchhaltungssoftware ist für ihn wahrscheinlich nicht von Bedeutung.

Identifizieren Sie, welche Technologien für Ihre Lösung geeignet sind, und konzentrieren Sie Ihre Bemühungen auf diese. Dieser gezielte Ansatz reduziert Kosten und verbessert die Datenqualität.

Halten Sie Ihre Daten aktuell

Technologie-Stacks ändern sich, wenn Unternehmen wachsen, neue Tools einführen und alte ersetzen. Im Durchschnitt fügt ein Unternehmen pro Jahr 1–3 wichtige Tools hinzu oder ersetzt sie.

Richten Sie Prozesse ein, um technografische Daten aktuell zu halten:

• Überwachen Sie Stellenanzeigen auf Erwähnungen neuer Technologien
• Verfolgen Sie die Angebote auf Integrationsmarktplätzen
• Verwenden Sie Tools, die technografische Updates in Echtzeit bereitstellen
• Überprüfen Sie die Daten vor großen Kampagnen oder Outreach-Maßnahmen erneut

Absichtssignale überlagern

Statische technografische Daten geben Aufschluss darüber, was potenzielle Kunden nutzen. Absichtssignale zeigen Ihnen, wann sie bereit sind, etwas zu ändern.

Achten Sie auf Kaufsignale wie:

• Stellenanzeigen für Verwaltungspositionen im Bereich neue Technologien
• Social-Media-Beiträge, in denen Frustration über aktuelle Tools zum Ausdruck kommt
• Rechercheaktivitäten auf Websites zum Vergleich von Wettbewerbern
• Führungswechsel, die häufig Technologiebewertungen auslösen

Unternehmen, die sowohl technologisch passen als auch aktive Absichten zeigen, sind Ihre wichtigsten Ziele.

Technografische Datenerfassung in großem Maßstab

Für Unternehmen, die umfassende technografische Informationen zu Tausenden von Konten benötigen, ist eine manuelle Recherche nicht durchführbar. Die skalierte Erfassung technografischer Daten erfordert Automatisierung und zuverlässige Datenquellen.

Automatisierte Web-Datenerfassung

Web-Scraping-Tools ermöglichen die automatisierte Extraktion von Technologiesignalen aus:

• Unternehmenswebsites (Erkennung installierter Technologien)
• Jobbörsen (Identifizierung der erforderlichen technischen Fähigkeiten)
• Integrationsmarktplätzen (Aufdeckung verbundener Tools)
• Technologie-Bewertungsseiten (Anzeige der Akzeptanz und Nutzung)

Der Vorteil von Web-Scraping ist seine Flexibilität. Sie können die Erfassung individuell anpassen, um sich auf Technologien zu konzentrieren, die für Ihren speziellen Anwendungsfall relevant sind, anstatt sich auf generische Datensätze zu verlassen, die möglicherweise nicht Ihre Nische abdecken.

Vorkonfigurierte Geschäfts-Datensätze

Für den sofortigen Zugriff auf technografische Daten bieten Geschäftsdatensätze und Unternehmensdaten strukturierte Informationen über den Technologieeinsatz in Millionen von Unternehmen.

Diese Datensätze umfassen in der Regel:

• Verwendete Softwarekategorien (CRM, Marketingautomatisierung, Analytik)
• Identifizierte spezifische Tools (Salesforce, HubSpot, Google Analytics)
• Anbieter von Cloud-Infrastrukturen
• Entwicklungsframeworks und -sprachen

Der Vorteil liegt in der Geschwindigkeit. Anstatt eine Sammelinfrastruktur aufzubauen, erhalten Sie sofortigen Zugriff auf technografische Informationen.

Signale aus sozialen Medien

Unternehmen und Mitarbeiter diskutieren häufig über die Einführung von Technologien, Herausforderungen und Präferenzen auf Social-Media-Plattformen wie LinkedIn und Twitter.

Social-Media-Datensätze erfassen diese öffentlichen Diskussionen und zeigen Folgendes:

• Technologieankündigungen und -migrationen
• Stimmung der Mitarbeiter zu aktuellen Tools
• Schwachstellen und Funktionswünsche
• Wettbewerbsvergleiche und -bewertungen

Diese unstrukturierten Daten liefern einen Kontext, der in strukturierten technografischen Datenbanken fehlt, und zeigen nicht nur, welche Tools Unternehmen verwenden, sondern auch, wie sie diese bewerten.

Häufige Fragen zu technografischen Daten

Wie genau sind technografische Daten?

Die Genauigkeit variiert je nach Quelle und Technologieart. Frontend-Website-Technologien können durch Scannen mit hoher Genauigkeit (90 %+) erkannt werden. Backend- und interne Tools sind schwieriger zu überprüfen und haben je nach Anbieter eine Genauigkeit von 60 bis 70 %.

Daten von renommierten Anbietern, die mehrere Erkennungsmethoden kombinieren, sind in der Regel zuverlässiger als Daten aus einer einzigen Quelle.

Wie oft ändern sich technografische Daten?

Technologie-Stacks ändern sich schrittweise. Die meisten Unternehmen fügen pro Jahr 1–3 wichtige Tools hinzu oder ersetzen sie. Daten zu bestimmten Tools können jedoch innerhalb von 3–6 Monaten veralten, wenn ein Unternehmen den Anbieter wechselt.

Marketing-Technologie-Stacks ändern sich tendenziell häufiger als Infrastruktur- oder Sicherheitstools, die längere Austauschzyklen haben.

Ist das Sammeln von technografischen Daten legal?

Das Sammeln öffentlich zugänglicher Informationen über die Nutzung von Geschäftstechnologien ist in der Regel legal. Dazu gehören Website-Analysen, die Überwachung von Stellenanzeigen und der Kauf von Daten von Anbietern, die konforme Erfassungsmethoden verwenden.

Konzentrieren Sie sich auf Geschäftsinformationen statt auf personenbezogene Daten und befolgen Sie geltende Vorschriften wie die DSGVO und den CCPA. Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenanbieter ethische Erhebungsmethoden anwenden.

Was ist der Unterschied zwischen Technographics und Tech Stack?

„Tech-Stack” bezieht sich auf die tatsächlichen Technologien, die ein Unternehmen einsetzt. „Technographics” bezieht sich auf die Daten zu diesen Technologien, einschließlich Nutzungsmustern, Zeitpunkt der Einführung und anderen Attributen.

Dies ähnelt dem Unterschied zwischen „Demografie” (den Merkmalen) und „demografischen Daten” (Informationen über diese Merkmale).

Wie viel kosten technografische Daten?

Die Kosten reichen von kostenlos (manuelle Recherche, Browser-Erweiterungen wie BuiltWith oder Wappalyzer) bis zu erheblichen Investitionen (Unternehmensdatenplattformen, die jährlich 10.000 bis 100.000 US-Dollar oder mehr kosten).

Die meisten B2B-Unternehmen nutzen eine Kombination aus kostenlosen Tools für schnelle Überprüfungen, Web-Scraping für die individuelle Datenerfassung und Datenanbietern für eine umfassende Abdeckung.

Zusammenfassung

Technografische Daten zeigen, welche Technologien Ihre Zielkunden verwenden und wann sie möglicherweise bereit sind, zu wechseln. Da mehr als die Hälfte der B2B-Technologiekäufe Ersatzkäufe sind, ist es für eine moderne Vertriebsstrategie von grundlegender Bedeutung zu wissen, welche potenziellen Kunden Produkte von Wettbewerbern verwenden.

Beginnen Sie damit, zu ermitteln, welche Technologien für Ihre Lösung wichtig sind. Entwickeln Sie Prozesse zur Erfassung und Pflege von technografischen Daten zu Ihren Kunden. Kombinieren Sie diese mit firmografischen Daten und Daten zur Kaufabsicht, um vollständige Profile potenzieller Kunden zu erstellen.

Für technografische Daten in großem Umfang bieten die Geschäftsdatensätze, Unternehmensdaten und Web-Scraping-Tools von Bright Data die Abdeckung und Flexibilität, die für eine technologiegestützte Zielgruppenansprache erforderlich sind.