Брайан Солис, автор
Я изучаю передовые технологии и их влияние на бизнес и общество.
В последнее время пропало разделение между цифровыми и традиционными покупателями. Любой человек со смартфоном кочует между деятельностью в Интернете и реальном мире без лишней мысли. И в процессе люди приобретают тягу к современным удобствам, таким как скорость, практичность и помощь в реальном времени. Помимо этого, они становятся все более нетерпеливыми и требовательными. Чтобы вовлечь сегодняшнего покупателя, необходим современный подход к маркетингу, где передовые технологии и оптимизация задают тон для тех, кого я называю «брендами-советниками». И эти бренды меняют игру для всех.
Бренды-советники представляют собой сдвиг в сторону от традиционного внимания к кампаниям в топе воронки и сосредоточенным на маркетинге показателям. Теперь ведущие маркетологи используют подобие машинного обучения и другие развивающиеся технологии для предоставления специального опыта, который превращает намерение и ожидания в дополнительное вовлечение на каждом шагу процесса покупки. Это приносит больше, чем маркетинговые показатели. Бренды-советники также способствуют росту бизнеса.
5 правил победы для автоматизированного маркетинга
В начале этого года у меня появилась возможность взять интервью у маркетинговых директоров и директоров по цифровым технологиям ведущих брендов, которые поделились рассказами о том, чего сегодня требует сохранение своей значимости на рынке. Одной из общих тем было машинное обучение в роли краеугольного камня новой концепции маркетинга. Оно помогает маркетологам переводить ежедневные цифровые сигналы так, чтобы понимать намерения и предпочтения покупателя, для автоматизации персонализированного, полезного и продуктивного опыта в нужное время, в нужном месте и нужном устройстве… в требуемом масштабе.
Недавно Google опубликовал список «5 правил победы для автоматизированного маркетинга», где авторы, Николас Дарвео-Гарнео, главный специалист по поиску Google и Адам Дейф, глава отрасли, также обсуждают преимущества машинного обучения. В этой статье они делятся пятью передовыми практиками брендов с ведущими показателями, которые используют машинное обучение. Я вдохновлялся их списком…
1. Оптимизация маркетинга под рост вместо эффективности
Как правильно говорит Google, «машинное обучение хорошо ровно настолько, насколько хорошо то, что оно оптимизирует». В моей дискуссии с Джулией Ригер, президентом 20th Century Fox Film, главным специалистом по обработке данных и главой отдела медиа-ресурсов, она поделилась наблюдением, что одна из самых больших проблем в согласовании машинного обучения с результатами эффективной обработки информации – это освободиться от когнитивной предвзятости, которую часто проявляют маркетологи. Очень часто они применяют унаследованные модели мышления и меры, которые не дают им увидеть новые возможности для маркетинга. Они променивают вложения в инновации и рост на масштабность и эффективность. С другой стороны, современные маркетологи используют машинное обучение для того, чтобы сфокусироваться на росте, путем холистического взгляда на покупателя и перестройке имиджа маркетинга, для предоставления покупателю результата в соответствии с сформировавшимися ожиданиями. Я также встречался с Дэвидом Бекхольмом, старшим вице-президентом маркетинга роста в HomeAway, и он поделился похожими идеями. В нашем разговоре он рассуждал о том, как машинное обучение и фокус на мобильных покупателях и долгосрочных показателях вместо краткосрочных финансовых результатах помог компании увеличивать доход более, чем на 115 процентов несколько лет подряд.
2. Определение и привлечение правильных покупателей
Не все покупатели одинаковы. Закидывание широкой сети, чтобы поймать как можно больше потенциальных клиентов, не равно конверсии и лояльности. Вместо того, чтобы инвестировать в маркетинг, который охватывает все типы потенциальных клиентов, ведущие маркетологи связывают свою работу с долгосрочными результатами, такими как пожизненная ценность клиента (CLV), а не краткосрочной прибылью – например, доход на затраты по рекламе.
3. Взращивание эффективных отношений с покупателями
Ведущие специалисты по маркетингу используют машинное обучение для превращения цифрового маркетинга в двигатель роста бизнеса. В сочетании с показателями, например, CLV, можно узнать как вовлечь существующих покупателей в инвестиции, построение и получение большей выгоды от качественных взаимоотношений. Они достигают этого, фокусируясь на персонализации уникальных перекрестных продаж покупателям с высокой ценностью, а не на массовом маркетинге. Это снижает недовольство и повышает удовлетворение и удержание клиентов.
4. Повышение креативности (и эффективности) консультации и направления покупателей
За долгие годы маркетинг в основном погряз в рутине универсальной автоматизации, которая создала разрыв между кампаниями брендов и намерениями покупателя. Осведомленные покупатели не ищут возможности стать объектом продаж или рекламы. Они ищут заслуживающего доверие совета и направления. Когда покупатель начинает процесс изучения товара, он пользуется поиском, чтобы найти «лучшее» для себя. Машинное обучение помогает маркетологам создавать множество персонализированных и «быстрореагирующих поисковых рекламных объявлений» на базе одиночных ключевых слов. Это позволяет автоматически предложить нужное объявление нужному покупателю, с правильным обращением в правильное время.
5. Освойтесь с мобильным телефоном
По какой-то причине бренды не придают значения мобильному восприятию. Тем не менее, современные покупатели перемещаются по мобильным мирам в большинстве своих ежедневных действий. Неважно, насколько креативна ваша реклама, если ваш мобильный сайт медленный, сложный или скучный, покупатели не перейдут в разряд постоянных. И тут нечему удивляться. Они быстро двигаются, их любимые приложения невероятно интуитивны и способны дать им все, что они пожелают без лишних сложностей. Это должно быть стандартом для каждого бренда, независимо от отрасли. Топ-маркетологи применяют новые технологии, например, Progressive Web Apps и используют алгоритмы спроса и предложения, усовершенствованные при помощи машинного обучения, чтобы направить наиболее подходящих покупателей на оптимизированные сайты. Поэтому нетерпеливые и требовательные покупатели с легкостью пропускают неэффективные сайты.
Эти «5 правил победы для автоматизированного маркетинга» демонстрируют, как ведущие маркетологи используют машинное обучение и развивающиеся технологии для победы. Хотя специалисты по маркетингу всегда понимали эти правила, необходима смена менталитета и настроя в комбинации с машинным обучением, чтобы адаптировать цифровой маркетинг для достижения этих целей.
Интегрируя машинное обучение в маркетинговую стратегию, бренды-советники также выбирают рост бизнеса вместо эффективности, приобретают наиболее ценных покупателей, повышают жизненную ценность покупателей, персонализируют динамично и креативно, и предоставляют более интуитивные и слаженные мобильные приложения. Вот с чем вам приходится конкурировать. Меньшее не заслуживает внимания современного покупателя.
Я цифровой аналитик, антрополог и футурист в Altimeter Group компании Prophet. Я изучаю эффекты, которые передовые технологии оказывают на бизнес и общество. Более того, я очеловечиваю технологический эффект, чтобы помочь людям смотреть на мир иначе и понимать, что делать...
Источник перевода: https://www.forbes.com/cmo-network/
