Iepriekšējā rakstā ar nosaukumu 4 soļi, lai izveidotu atbilstošus e-pasta mārketinga ziņojumus Es definēju būtiskumu, sīki izklāstīju tā nozīmi un aprakstīju 4 soļus, lai izveidotu būtiskus ziņojumus.
Tagad ir pienācis laiks aplūkot, kurp virzās relevance, pateicoties trim galvenajiem faktoriem: arvien vairāk un labākas tehnoloģijas relevances sasniegšanai, dati šo tehnoloģiju izmantošanai un stratēģijas, lai visefektīvāk virzītu centienus uz pilnīgu relevanci.
Interesants raksts Deivids Danielss Revancy Group pārstāvis apraksta šo jauno nākotni mārketinga aktualitātei.
Mēs strauji virzāmies uz jaunu posmu, kad nozīme ir saistīta ar nākotni, kurā no CRM pāriet uz kontekstuālu taktiku, lai nodrošinātu patiesi individuālu pieredzi, kas pazīstama kā. "Uz cilvēkiem balstīts mārketings" (People-BasedMarketing).
Šī pieeja ietver CRM datu apvienošanu ar nezināmiem datiem, lai atpazītu klientu kā personu. Šī uz cilvēkiem balstītā mārketinga koncepcija pirmo reizi ļauj tirgotājiem mērķēt uz cilvēkiem individuāli, bet masveidā.
Digitālajiem tirgotājiem jāsāk atpazīt klientus kā indivīdus, atdarinot bezsaistes pieredzi. Daudzi bezsaistes uzņēmumi (fiziski veikali) atpazīst savus pastāvīgos klientus un veic dažādas sarunas, kā arī saņem dažādus piedāvājumus no jauniem klientiem, kas pirmo reizi apmeklē uzņēmumu.
Šāda pieeja prasa zināt personas identitāti un pēc tam izmantot uzvedību, attieksmi, demogrāfiskos datus un atrašanās vietu kā mērķa atribūtus.
Mūsdienu mārketinga speciālistiem ir iespēja mērķtiecīgi atlasīt klientus, izmantojot viņu e-pasta adresi, tomēr mēs konstatējam, ka e-pasta mārketinga speciālisti neizmanto visus pieejamos datus.
Ir sākusies nozīmīguma nākotne
Patērētāji pieprasa atbilstību. Nesen veiktajā Relevance Group patērētāju aptaujā, 55% patērētāju apgalvo, ka ignorē vai noraida ziņojumus, kas viņiem nav svarīgi.
Svarīguma ceļojums
- Segments: Tas ir bijis tiešā un digitālā mārketinga pamats jau gadu desmitiem. Izmantojot šo pieeju, mārketinga speciālisti izmanto klientu attiecību mārketinga (CRM), biežuma un monetāros (RFM) datus, kas sniedz vēsturisku pārskatu par klientu attiecībām.
- Konteksts: Tas ir laikmets, kurā mēs šodien dzīvojam. Kontekstā tiek izmantoti labākie precīzā mārketinga aspekti, tostarp precīzā mārketinga izmantošana reāllaika dati lai izmantotu uz notikumiem balstītu informāciju saziņas aktivizēšanai vai datu ievadīšanai prognozēšanas modeļos. Ja pagātnes uzvedība ir labākais nākotnes uzvedības prognozētājs, kontekstuālie dati daļēji darbojas tāpēc, ka pagātnes uzvedība var būt tikpat jauna kā minūtes, stundas vai dienas. Tas ir nepieciešams solis, lai palielinātu mārketinga precizitāti.
- Cilvēki: Uz cilvēkiem balstīts mārketings (PBM) ir mārketinga aspekts, ar kuru mēs pašlaik nodarbojamies. Tas nodrošina CRM datu apvienošanu ar nezināmiem datiem, lai atpazītu klientu kā personu.
Šis "uz cilvēkiem balstīta mārketinga" jēdziens pirmo reizi ļauj tirgotājiem mērķēt uz cilvēkiem individuāli, bet masveidā. Šī pieeja ļauj tirgotājiem īstenot pastāvīgus uz identitāti balstītus dzīves ciklus vai vienreizējas kampaņas.
Atbilstības nākotni veido 4 galvenie pīlāri:
- Identitātes pārvaldība Tehnoloģija un metodoloģija, kas ļauj salīdzināt zināmos klientus no CRM ar nezināmu informāciju par klientiem, ir galvenā prasība, lai nākotnē nodrošinātu nozīmīgumu.
- Datu pārvaldība Spēja pārvaldīt milzīgus nestrukturētu datu apjomus, klientu informāciju un masveida reklāmas datus. Tas prasa papildu datu taktiku, piemēram, higiēnu un bagātināšanu.
- Mašīnmācīšanās - Mašīnmācīšanās Iespēja nodrošināt mārketinga speciālistus ar mākslīgo intelektu, lai izstrādātu prognozējamus ieteikumus un jaunas taktikas mērķtiecīgai un mērķtiecīgai mērķauditorijas atlasei.
- Kanālu ieviešana Iespēja nodrošināt atbilstību visos kanālos un, kas ir vissvarīgāk, mērīt iesaistīšanos visos kanālos un ierīcēs.
Atbilstības nākotnei ir nepieciešami precīzi reāllaika dati segmentēšanai un analīzei.
Atbilstības nākotne prasa precīzus reāllaika datus mērķtiecīgai atlasei un analīzei. Tirgotāji arvien biežāk izmanto reāllaika datus, lai padarītu savas kampaņas precīzākas.
Reāllaika dati, piemēram, atrašanās vietas, tīmekļa notikumu dati un pat laikapstākļi, ievērojami uzlabo relevances precizitāti. Iespēja rīkoties ar uzvedības elementiem reālajā laikā uzlabos kampaņas kontekstu un rezultātus.
Datu higiēna un datu bagātināšana arī ir būtiski nākotnes nozīmīguma elementi. Tirgotājiem ir obligāti jāstrādā ar tīriem datiem, pirms viņi sāk pilnībā apvienot zināmos un nezināmos klientu datus, t. i., identitātes pārvaldību.
Mašīnmācīšanās un mākslīgais intelekts ir nepieciešami un strauji attīstās.
Tirgotāji jau gadiem ilgi ir eksperimentējuši ar prognozēšanas ieteikumu tehnoloģijām, no kurām lielākā daļa ir izpaudušās tīmekļa vietņu personalizācijā. Tādējādi tirgū ir parādījušās jaunas mācību tehnoloģijas, kas balstās uz sarežģītu mākslīgo intelektu.
Ieteikumu algoritmi mācās no iepriekšējās uzvedības un laika gaitā kļūst precīzāki.
Lai gan šī tehnoloģija strauji mainās, tirgotājiem būtu jāmeklē tie, kam ir galvenās prognozēšanas iespējas, izmantojot sarežģītu modelēšanu, kā arī tie, kas ir saistīti ar jaunākajiem tīmekļa personalizācijas piedāvājumiem. Tirgotājiem, kas "pieņem" mašīnas, ir priekšrocības salīdzinājumā ar tiem, kas to nedara.
