Сегодня маркетинговые технологии всё больше фокусируются на будущем, в то время как маркетинг уходит от своей традиционной роли создания спроса к новой роли его прогнозирования.
Вместо фокусирования на «механизации» обычных процессов вроде мэйл менеджмента, в маркетинговые технологии внедряется «маркетинговая интуиция» — предиктивная оценка, предиктивный маркетинг, информация о намерении, персонализация и другие техники, которые фокусируются на том, что потребитель или потенциальный потребитель собирается или хочет сделать дальше.
На эту тему высказались три эксперта в этой области.
Маркетинг изменил свою ориентацию на будущее потому что потребители изменились, ответила директор Salesforce по продакт маркетингу, Меган Йорк.
Потребители традиционно были в неведении, и потому, маркетинг был направлен на осведомление.
Но сейчас пользователи обычно сами проводят исследования онлайн и предопределяют свой выбор. Поэтому маркетинг стал «меньше тем, как осведомить потребителя, а более тем, как удовлетворить и предсказать спрос».
Ник Эдвардс, глава и сооснователь Boomtrain, указал на то, что маркетинг вращался вокруг «узнаваемости бренда». Ключевой целью являлось просто представление продукта или бренда и объяснение их нужности потенциальному потребителю. Сейчас же всё дело в «вовлеченности», поскольку информация о бренде/продукте стала везде и всегда доступной. Сделать потенциального потребителя заинтересованным и восприимчивым, а потом получить из этого информацию – вот в чем фокус.
Третья Волна
Как сказал Эдвардс, маркетинг «перешел от ручных процессов к автоматизации, третьей волне предиктивного маркетинга».
Маркетологи больше не должны полагаться на правила их собственной интуиции, как они делали в дни «Mad Men». Теперь они могут полагаться на «интуицию» программных инструментов, глядя на шаблоны среди массивов информации о вовлеченности пользователей.
Атри Чаттерджи, директор по маркетингу компании Act-On, сослался на описание в исследовании Forrester двух главных потребностей маркетинговых технологий – вовлеченности и аналитики.
Распространение кампаний по каналам – это вовлеченность.
Аналитика может быть разделена на два типа. Аналитическая, основанная на поведении оценка, может включать А/Б тестирование, например, какой контент посетитель сайта должен видеть прямо сейчас на странице. Предиктивная аналитика, как например предиктивное оценивание, отбирает шаблоны среди пользовательских данных, которые будут вам интересны. Маркетинговая платформа Salesforce всё больше улучшает свои предиктивные способности, например, добавляя Predictive Journeys.
Рост прогнозирования, отметила Йорк из Salesforce, уходит корнями в растущую способность ПО принимать маркетинговые решения.
“Важные моменты”
В прошлом, отметила Йорк, маркетологам приходилось решать всякие «важные моменты», как, например, такие, что делать когда корзина покупок оказалась брошенной, или что предложить после первой покупки. «Множество решений до сих пор принимаются маркетологами с оглядкой на предыдущие данные».
В точности так же, как самостоятельно ищущие покупатели продвигают себя дальше по дереву принятия решений, когда они приближаются к покупке, так и маркетологи должны продвигать своё дерево решений дальше и дальше, чтобы не отставать.
Предиктивный компонент вступает в дело тогда, когда автоматизация становится достаточно умной чтобы просеивать информацию и принимать решения – что дальше предложить пользователю, какой мэйл послать после первого, какая скидка будет достаточно привлекательной, чтобы привести к покупке. Самая большая проблема маркетологов, как заметила Йорк, это просеивание информации в поисках шаблонов и принятие верного решения. Для людей «это практически невозможно», говорит она. Вот почему предиктивный маркетинг — это более полная реализация маркетинговой автоматизации. Это автоматизирует не только механику маркетинга и анализ данных, но и принятие решений.
Предиктивный маркетинг, как например новые Predictive Journeys от Salesforce, как говорит Йорк, это «более умная автоматизация». Отслеживание, кампании, вовлеченность, анализ и принятие решений переходят под контроль интеллектуальных платформ.
Поскольку цикл взаимодействия с клиентом становится более предсказуемым, легко догадаться, что он эволюционирует в то, что Йорк описывает как «абсолютно автоматизированный цикл взаимодействия».