Ecco perché il tuo stack MarTech deve essere più intelligente

Esiste una grande opportunità per raccogliere dati preziosi, ma non è sufficiente disporre di dati archiviati in un database.

Il futuro del marketing dei clienti sono i dati. I marchi affermano di voler "essere più guidati dai dati" e aumentare il proprio marketing. Esiste una grande opportunità per raccogliere dati preziosi, ma non è sufficiente disporre di dati archiviati in un database. Solo perfezionando il processo di attivazione dei dati i marchi possono migliorare le conversioni, promuovere la lealtà e aumentare gli acquisti ripetuti.

L'attivazione dei dati fa parte della nostra nuova realtà aziendale e, con i progressi della marketing intelligence e dell'intelligenza artificiale, tutti i passaggi di quella che chiamiamo catena del valore dei dati sono basati sulla tecnologia.

Ciò significa che il tuo stack Martech può spingerti in avanti o trattenerti.

In un mondo in cui i risultati del tuo marketing sono direttamente influenzati dalla tecnologia di marketing che usi, devi scegliere strumenti intelligenti. Vediamo come l'uso di MarTech più intelligente rende più facile soddisfare le aspettative dei clienti di oggi.

Pensaci.

• Puoi aggiungere facilmente consigli sui prodotti al tuo sito o campagne e-mail?
• Puoi ottimizzare in modo semplice e rapido e campagne di test A / B?
• Che ne dici di usare la segmentazione o l'automazione basata sul comportamento?

Nella mia esperienza con le aziende, più è facile e veloce portare sul tavolo l'intelligenza basata sui dati, maggiore sarà l'adozione in tutte le fasi. Il modo in cui crei una campagna di marketing è dettato dalle possibilità offerte dalla tua tecnologia.

Prendi ad esempio la segmentazione dell'email. Il numero di segmenti in cui un operatore di marketing può distribuire campagne è limitato dagli strumenti che utilizzano. Ogni passaggio manuale nel processo per generare creatività per ogni segmento ed eseguire test multivariati A / B limita il numero di segmenti che è possibile gestire.

Ora, se utilizzassi gli strumenti di marketing per svolgere automaticamente le attività per te, rimuoveranno tali limitazioni e consentiranno segmenti più piccoli o persino il "segmento di uno" marketing.

Un esempio di AI per la micro-segmentazione

Un caso di studio su come funziona l'IA per la micro-segmentazione per raggiungere i tuoi obiettivi viene da Amplero e BECU. Desideravano migliorare le risposte e-mail e promuovere ulteriori richieste di mutui, carte di credito e prestiti auto.

Con l'uso di Machine Learning dallo strumento, i micro-segmenti vengono generati automaticamente. Piccoli gruppi di contatti con caratteristiche simili. Il software verifica quindi automaticamente diverse combinazioni di righe, immagini, contenuti e offerte di oggetti e-mail per determinare le migliori varianti (per segmento) al fine di favorire un aumento delle applicazioni: l'obiettivo delle campagne.

[Image source: Amplero]

Una panoramica di ottimizzazione come questa è simile a un albero decisionale, che mostra solo segmenti diversi e segmenti più piccoli in base alle loro variabili. Questa campagna ha mostrato un aumento del 10% per le carte di credito, i prestiti auto e le domande di mutuo rispetto alle campagne "come al solito". Questa forma di automazione del marketing mostra la capacità di raggruppamento, abbinamento, raccomandazioni e test automatizzati.

I servizi finanziari e le banche lavorano in uno spazio altamente competitivo e hanno un numero limitato di nuove prospettive nette. Una volta che hai un contatto iniziale, vale sicuramente la pena ottimizzare l'email marketing dei servizi finanziari. L'altissimo valore per cliente e i costi variabili limitati rendono particolarmente interessante la messa in opera dei dati. Allo stesso tempo, una volta riconosciute le preferenze, l'implementazione è adatta per ogni canale di marketing diretto.

Dal segnale alla vendita: camminando lungo la catena del valore dei dati

Pensando ai dati a livello strategico, aiuta a visualizzare il flusso di dati e identificare dove viene generato (o può essere) il valore effettivo. Il processo di creazione di valore con l'aiuto dei dati come catena connessa dall'inizio alla fine. In una situazione pratica, dovresti mappare ciascuna delle fasi e vedere dove utilizzerai i dati e quindi lavorare all'indietro. Una rapida rassegna dei principali passaggi dal segnale alla vendita.

1. Raccolta dei dati: raccolta dei segnali dei dati

Tradizionalmente i sistemi in cui risiedono i dati (come un CRM) sono chiamati "origine dati". Un'idea ridicola. Togliti gli occhiali IT / tecnologici per un minuto: la visione olistica riconosce che "dove è archiviato" spesso non è "come / dove è stato raccolto".

Dobbiamo riconoscere che i punti dati possono essere acquistati da più posizioni, più metodi e diversi momenti nel tempo.

Il modo in cui raccogli i dati a beneficio dei clienti è una parte cruciale del tuo business che porta alla creazione di valore aziendale.

Anche se sembra essere il primo passo, per le aziende spesso non è il posto giusto per dare priorità al loro viaggio nel valore dei dati. Spesso ci sono molti dati prontamente disponibili da utilizzare, come i dati sui clic dal tuo sito e dai profili CRM, prima di tornare per migliorare e sviluppare la raccolta dei dati.

2. Riunire i dati dei clienti

I dati dei clienti proprietari (CRM, sito Web, transazioni, profili) saranno i flussi di dati più importanti da inserire nel tuo strumento di marketing.

Per riunire i dati dei clienti necessari è necessario un sistema che li ingerisca e li combini e li esponga per l'uso in ulteriori passaggi. A mio avviso, non si tratta di riunire quanti più dati possibili e di trattarlo da solo, ma piuttosto di riunire i dati in modo consapevole. Perché nel passaggio successivo è in grado di trasformare quella "visione pratica del cliente" in campagne di marketing che forniscono risultati. Concentrati sui dati che utilizzerai.

Non è strano che la Customer Data Platform (CDP) come tecnologia stia attirando molta attenzione. Il CDP promette di fornire la chiave per un marketing globale basato sui dati. Un concetto di marketing molto interessante in cui tutti i dati dei clienti vengono combinati per usi di marketing (e altri).

Senza i dati e la gestione dei dati, il "cervello di marketing" che consente campagne più intelligenti semplicemente non può funzionare e soprattutto in tempo quasi / reale se stiamo agendo lavorando, ad esempio, con il comportamento del sito. Questo ci porta alla fase successiva.

3. Approfondimenti e azione

Il vero valore dei dati si realizza quando conduce all'azione. Quando i dati aiutano il cliente a sperimentare una gamba nelle seguenti fasi di decisione e distribuzione.

Questo è il punto di flesso. Non è sufficiente "avere" i dati, la tua tecnologia dovrebbe essere in grado di dare una risposta migliore alla domanda cosa fare con i dati. Pensa ai seguenti temi di azione.

1. Consigli su prodotti e contenuti, proponendo le prossime azioni migliori.
2. Test e ottimizzazione automatizzati.
3. Avvisi e notifiche in tempo reale.
4. Analisi dei clienti e analisi.
5. Automazione del marketing e campagne di follow-up automatizzate.
6. Personalizzazione.
7. Punteggio e valutazione del piombo.

Questi sono tutti diversi usi dei dati, che portano a una migliore esperienza lungo il percorso del cliente e una strada più preziosa per ogni cliente.

Funziona meglio una volta che sai cosa ti piacerebbe fare. Kelly J. Waffle ha descritto una campagna basata sui dati per un'azienda multimediale che ha prodotto un miglioramento di oltre il 35% sul suo ritorno dalla spesa pubblicitaria rispetto alle campagne storiche combinando i dati e migliorando il targeting. Con oltre il 33% dei nuovi abbonamenti generati da annunci pubblicitari avveniva con millennial e il coinvolgimento dei visitatori del sito Web ha contribuito a guidare gli abbonamenti digitali di 4X con punteggio comportamentale.

Questa fase di attivazione dei dati è dove la gomma incontra la strada. Come ho già detto, è più semplice formulare una strategia basata su un "cosa vogliamo fare" realistico e lavorare indietro da quello.

Entrare nella mentalità basata sui dati

Le aziende devono pensare diversamente ai propri dati se vogliono fare il passo successivo. Secondo la ricerca di marketing basata sui dati del DDMA, la sfida numero uno è quella di realizzare una cultura basata sui dati, seguita direttamente dalla tecnologia, dai sistemi e dagli strumenti.

Il desiderio iniziale di "essere più guidato dai dati" è lì. L'accesso agli strumenti e la modifica del "modo in cui facciamo le cose qui intorno" per includere più dati guidati sono due facce della stessa medaglia. Non ci rendiamo nemmeno conto di quanta tecnologia sta influenzando il modo in cui vengono eseguite le campagne quotidiane.

Democratizzazione dei dati e "Citizen" Martech

La divisione tra coloro che stanno facendo un ottimo lavoro nel marketing basato sui dati e quelli che non lo sono potrebbero sembrare incolmabili. Fortunatamente, la tecnologia di marketing sta diventando sempre più "cittadino", il che significa che per quei professionisti che desiderano essere più guidati dai dati, i limiti tecnici stanno svanendo e si stanno verificando condizioni di parità. Ridefinisci la tua azienda con la società MarTech che conservi. Quindi, per colmare l'ambizione basata sui dati, porre l'accento su uno stack MarTech complessivamente più intelligente.