Scott Brinker, Phó Chủ tịch Hệ sinh thái Nền tảng tại HubSpot và Biên tập viên tại Chiefmartec.com.
Nhận xét của Scott về việc phân loại là một sự thật mỉa mai vì bối cảnh công nghệ tiếp thị mà ông xuất bản gần như hàng năm. Phiên bản mới nhất được xuất bản gần đây có gần 10.000 công nghệ được xác định theo 49 danh mục, vì vậy Scott biết một hoặc hai điều về phân loại công nghệ tiếp thị và tối ưu hóa dữ liệu khách hàng.
Mới nhất Quan điểm về dữ liệu khách hàng tập podcast, tôi đã trò chuyện với Scott để thảo luận về công nghệ tiếp thị, dữ liệu khách hàng, cùng với các phương pháp hay nhất để tích hợp nền tảng, quy trình làm việc và dữ liệu. Bạn sẽ được trải nghiệm thực sự khi lắng nghe Scott về sự phát triển của tiếp thị kỹ thuật số và cách chúng tôi vượt qua những thách thức mà các nhà tiếp thị, nhà khoa học dữ liệu và nhà công nghệ gặp phải trong việc tích hợp các công cụ SaaS và tập trung dữ liệu khách hàng.
Thử nghiệm MarTech được thúc đẩy bởi sự thay đổi của khách hàng, cạnh tranh và công nghệ
Tôi quyết định phơi bày con voi trong phòng ngay khi bắt đầu tập phim. Không chỉ có hàng nghìn công nghệ để bạn lựa chọn, mà nhóm tiếp thị doanh nghiệp điển hình cũng có 120 công nghệ SaaS và các công cụ được sử dụng để quảng cáo, nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng và cá nhân hóa hành trình của khách hàng.
Sự tăng trưởng thậm chí còn khiến Scott ngạc nhiên.
Ông nói: “Tôi sẽ không bao giờ có thể dự đoán được quy mô mà công nghệ tiếp thị đã phát triển và hầu hết mọi ngành hàng đều tiếp tục đổi mới.
Một số có thể buộc tội các nhà tiếp thị là trẻ em trong cửa hàng kẹo đang tìm cách thử những công nghệ mới nhất, nhưng sự thật là khác xa. Số lượng công nghệ có sẵn phản ánh các nguồn dữ liệu khác nhau, phân khúc khách hàng, nền tảng kích hoạt và chiến thuật cá nhân hóa mà các nhà tiếp thị sử dụng để tối ưu hóa chiến dịch của họ.
Scott tóm tắt các trình điều khiển này: “Ba yếu tố này gắn liền với nhau. Các đối thủ cạnh tranh đang làm gì? Khách hàng hoặc người tiêu dùng đang mong đợi điều gì vì những kỳ vọng đó tiếp tục thay đổi? Và sau đó, có công nghệ tiếp tục phát triển. “
Tôi đã thêm ba yếu tố khác hàng đầu cho các nhà lãnh đạo chuyển đổi:
- Sự gia tăng về tốc độ, sự thông minh và sự đổi mới mà tại đó các công ty phải chuyển đổi mô hình kinh doanh của họ
- Tác động của việc thay đổi các quy định, đặc biệt là về quyền riêng tư của dữ liệu
- Cơ hội để cải thiện sự hợp tác giữa các nhà tiếp thị, nhà công nghệ và nhà khoa học dữ liệu
Vì vậy, trong khi các nhà tiếp thị có thể có nhiều công cụ, Scott có một đề xuất tổng quát: “Việc kiểm tra kiến trúc ngăn xếp công nghệ của bạn rất quan trọng”. Và với tư cách là một cựu Giám đốc điều hành, tôi không thể đồng ý hơn.
Tập trung hóa dữ liệu khách hàng nên là công việc số một
Nếu ngăn xếp công nghệ quan trọng, thì các nhà lãnh đạo nên bắt đầu đưa trật tự cho tất cả các công cụ, nền tảng, thử nghiệm và dữ liệu từ đâu?
Câu trả lời của Scott: “Thật khó để tôi tưởng tượng một doanh nghiệp ngày nay không cần cơ quan quản lý dữ liệu khách hàng tập trung chính. Tôi cần nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) nào? ” Scott cười khúc khích trước khi trả lời, “Đó là câu hỏi khó trả lời hơn.”
Cuộc trò chuyện của chúng tôi trở thành vấn đề kỹ thuật vì dữ liệu khách hàng ở khắp mọi nơi và CDP có nhiều loại. Trong một tập trước của Quan điểm dữ liệu khách hàngDavid Raab đã phân loại CDP là gì và tại sao hầu hết các công ty cần chúng. Hướng dẫn lựa chọn CDP này đề xuất xem xét cách các nền tảng quản lý giải quyết danh tính, quản lý các chiến dịch kênh chéo, kích hoạt học máy và đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.
Dữ liệu khách hàng đáng tin cậy, chính xác và kịp thời là cần thiết trong toàn tổ chức và các nhà tiếp thị là một trong những người đầu tiên nhận ra tầm quan trọng của việc tập trung hóa. Ngày nay, dữ liệu khách hàng rất quan trọng đối với nhóm hỗ trợ khách hàng, nhà phân tích dịch vụ tài chính, nhà khoa học dữ liệu, hoạt động thực địa và tất cả mọi người trong tổ chức cung cấp dịch vụ khách hàng trực tiếp hoặc gián tiếp.
Scott tóm tắt những lợi ích của việc tập trung dữ liệu khách hàng như sau:
“Các nhà tiếp thị có rất nhiều dữ liệu mà giờ đây họ có thể cung cấp cho doanh số bán hàng, thành công của khách hàng, hoạt động sản phẩm, tài chính… và nhiều người có thể nhận được giá trị từ việc có dữ liệu đó trong môi trường chung. Nhưng tiếp thị cũng là người hưởng lợi rất lớn từ việc này vì giờ đây họ cũng có thể xem dữ liệu theo hướng khác, bao gồm cả dữ liệu về cách khách hàng thực sự sử dụng sản phẩm của chúng tôi ”.
Tích hợp công nghệ tiếp thị thúc đẩy Thử nghiệm và cộng tác
Trong podcast, Scott chia sẻ quan điểm của mình về nhu cầu trong quá khứ và hiện tại xung quanh việc tập trung dữ liệu khách hàng. “MarTech đã trải qua mười năm lớn lên trong hầm chứa của riêng mình bởi vì, thành thật mà nói, phần còn lại của tổ chức chưa thực sự sẵn sàng cho điều đó. Toàn bộ ngăn xếp martech này đã được tạo ra trong một silo bị ngắt kết nối với phần còn lại của công ty, và điều đó có thể ổn ở giai đoạn đó của những gì cần xảy ra sau đó, nhưng hôm nay đó là một điều khủng khiếp. “
Tập trung dữ liệu khách hàng là yếu tố then chốt đối với các tổ chức tiếp thị muốn thử nghiệm các thông điệp, kích hoạt và chiến dịch khác nhau. Nhưng tập trung hóa yêu cầu tích hợp với CRM, CMS, nền tảng quảng cáo, nền tảng tự động hóa tiếp thị (MAP) và bất kỳ nền tảng nào mà dữ liệu khách hàng được thu thập và kích hoạt.
Scott nói: “Tôi là một người ủng hộ lớn cho việc hội nhập. “Lý tưởng nhất, điều bạn muốn có thể làm là khi các công nghệ mới xuất hiện, đó là khả năng thử nghiệm chúng với rủi ro tương đối thấp.”
Low-code và No-Code Tăng tốc khả năng tiếp thị
Nếu bước một là tập trung dữ liệu khách hàng và bước hai là tích hợp, thì bước thứ ba là trao quyền cho lực lượng lao động với khả năng tự phục vụ với Low-code và No-Code. Ví dụ: các nhà tiếp thị muốn tạo phân khúc khách hàngkích hoạt và phân tích mà không cần một nhà công nghệ hoặc nhà khoa học dữ liệu để phát triển các cấu hình cơ bản.
Scott giải thích, “Giả sử tôi có câu hỏi về dữ liệu. Tôi có phải lấy phiếu trong hàng đợi để chuyên viên phân tích dữ liệu chuyên ngành theo dõi trong kho dữ liệu không? Hay có một giao diện đơn giản hóa mà ở đó, đối với một loạt câu hỏi, tôi có thể trực tiếp truy cập và tự mình truy vấn? ”
Các nền tảng mạnh mẽ nhất cung cấp sự kết hợp giữa khả năng No-Code và ít mã, giúp củng cố sự hợp tác giữa các nhà tiếp thị, nhà công nghệ và nhà khoa học dữ liệu để cho phép thử nghiệm liên tục.
Hãy theo dõi podcast nơi Scott và tôi phân tích cách chúng tôi sẽ giúp các nhà tiếp thị tích hợp, điều ngạc nhiên mà Scott tìm thấy trong góc phần tư bối cảnh công nghệ tiếp thị năm nay và một nút dễ dàng mà Scott mong muốn trong công nghệ tiếp thị.
Nguồn : cdp.com (post by Automation bot)