Unsichere Zeiten: Montags Daily Brief

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Guten Morgen, Marketer, hätten Sie es vorhersagen können?

In den letzten 18 Monaten gibt es nicht viel, was wir im Voraus, ab 2019 oder früher, hätten sehen können. Nur weil es zum Beispiel bereits Technologie für Home-Office-Einrichtungen und virtuelle Konferenzen auf dem Markt gab, bedeutete das nicht, dass Unternehmen sie so nutzen würden, wie sie es mussten.

Dies bedeutet, dass es einige unerwartete Vorteile gab, da niemand wissen konnte, wie die Dinge ausgehen würden. Und bei Third Door Media, der Muttergesellschaft von MarTech, hat unser CEO und Gründungspartner Chris Elwell kürzlich einige dieser Erfahrungen geteilt, zusammen mit der Nachricht, dass MarTech- und SMX-Veranstaltungen im Jahr 2022 alle virtuell sein werden.

Wir haben mehr Daten und Erfahrungen, einschließlich des Erfolgs unserer MarTech-Konferenz in diesem Monat, um mit Zuversicht auf zukünftige virtuelle Veranstaltungen zu blicken, die weiterhin Tausende von technikaffinen Vermarktern ansprechen und inspirieren werden.

Chris Holz,

Editor

Predictive Analytics für unsichere Zeiten

Selbst in unsicheren Zeiten können KI-gesteuerte Predictive Analytics Marketern dabei helfen, zu erkennen, welche Chancen sich bieten. Warum wird diese Technologie also nicht von mehr CMOs verwendet? Bei seinem Vortrag auf der diesmonatigen MarTech-Konferenz zeigte Christopher Penn, Chief Data Scientist von TrustInsights.ai, einige Möglichkeiten auf, wie jedes Marketingteam seine Daten prädiktiv nutzen kann. Und er teilte auch einiges am Kopfkratzen.

„Ungefähr zwei Drittel der CMOs gaben an, dass sie die Gegenwart managen, sie löschen gerade jetzt Feuer und nur etwa ein Drittel blickt in die Zukunft, selbst in einer Zeit, in der Planung und Eventualitäten so wichtig sind. während der globalen Pandemie“, sagte Penn unter Berufung auf Zahlen aus der jüngsten CMO-Umfrage der Duke University.

Ein Großteil der Art und Weise, wie Marketer Predictive Analytics einsetzen, ist kundenorientiert. Sie wollen Kunden finden, die eher kaufen. Und um effizienter zu sein, werden Vermarkter ihre Bemühungen und ihr Budget darauf verwenden, diese Kunden gezielter anzusprechen.

Eine andere zeitsparende Methode konzentriert sich jedoch auf das Timing eines Ereignisses oder einer Gelegenheit, auf die Vermarkter aufspringen können. Diese Strategie, die als Zeitreihenprognose bezeichnet wird, kann Marketern auch dabei helfen, Unebenheiten zu vermeiden und sich vor Kopfschmerzen zu bewahren.

Mithilfe der aktuellen Datenressourcen Ihres Unternehmens können Algorithmen die Daten in Mustern anordnen, und KI macht die Erkenntnisse noch umsetzbarer. Die beiden wichtigsten Muster oder Themen, die Predictive Analytics bestimmt, sind Saisonalität und Zyklizität. Es handelt sich um wiederholbare Phänomene, die Werbetreibende über den Horizont kommen sehen und darauf reagieren können.

„Saisonalität umfasst die Dinge, die in bestimmten Zeiträumen passieren, die saisonal sind“, sagte Penn. Dann gibt es Einflüsse entsprechend dem, was in der Zeit passiert, und Zyklizität ist dieser Zyklus, dieser Rhythmus. Unsere Daten sollten im Allgemeinen saisonal und im Allgemeinen zyklisch sein.“

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Shopify arbeitet mit Yahoo-Werbediensten zusammen

Letzte Woche kündigte Yahoo eine neue Partnerschaft mit Shopify an, die die SMB-Händler der E-Commerce-Plattform mit den Premium-Umgebungen von Yahoo verbindet, darunter Yahoo Finance, AOL und andere.

Durch diese Partnerschaft erhalten Shopify-Händler Zugriff auf die Yahoo ConnectID, die von über 3.000 Publisher-Domains integriert wurde, darunter Cafe Media und Newsweek. Mit Yahoo ConnectID können Händler ihren Kunden, die sich mit Inhalten dieser Herausgeber beschäftigen, die relevantesten Produkte liefern.

Händler haben auch Zugriff auf die dynamischen Produktanzeigen von Yahoo und verwalten Yahoo-Werbekampagnen direkt in ihrem Shopify-Adminbereich, wo sie auch Kampagnen nahezu in Echtzeit einrichten und überwachen können.

Warum es uns interessiert. Laut Yahoo wurde Yahoo ConnectID vor dieser Partnerschaft von über 200 Werbetreibenden und Agenturen verwendet. Mit der Shopify-Partnerschaft werden möglicherweise viele kleinere Händler von erschwinglichen Kampagnen profitieren, die dieses Premium-Inventar verwenden.

Die jüngste Partnerschaft von Shopify mit Roku erzielt ein ähnliches Upgrade für SMB-Werbekampagnen. Daten- und Identitätstechnologie ermöglichen es kleineren Werbetreibenden, relevante Kampagnen für Premium-Streaming und Online-Nachrichtenerlebnisse durchzuführen.

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[Management]

Die AB-Cs von ABM

Kontobasiertes Marketing oder ABM ist eine B2B-Marketingstrategie, die Vertriebs- und Marketingbemühungen aufeinander abstimmt, um zielgerichtete Werbung sowie personalisierte Inhalte und Nachrichten an hochwertige Konten zu liefern.

Eine ABM-Strategie berücksichtigt, dass B2B-Kaufentscheidungen oft von einer Gruppe von Einzelpersonen innerhalb des Unternehmens getroffen werden, und ABM-Tools automatisieren viele der Daten- und Workflow-Prozesse, die diesen Ansatz ermöglichen.

ABM ist jedoch nicht neu. Es wird seit weit über einem Jahrzehnt von B2B-Vermarktern verwendet. Aber schnelle Fortschritte in der Ausgereiftheit und Zugänglichkeit relevanter Daten – und in Technologien, die ABM ermöglichen – fördern nun das breite Interesse und die Akzeptanz dieses Ansatzes.

Eine erfolgreiche ABM-Strategie richtet die Vertriebs- und Marketingabteilungen so aus, dass sie sich auf eine ausgewählte Anzahl hochwertiger Kunden konzentrieren, die die größte potenzielle Geschäftsmöglichkeit darstellen. ABM „dreht“ den typischen Verkaufstrichter um, indem es mit einer kleinen Gruppe von Accounts beginnt (anstatt ein breites Netz nach oben zu werfen), das sich erweitert, wenn Accounts in den Trichter hinein gepflegt werden, um einen größeren Wert für das Unternehmen zu schaffen.

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Steigern Sie den ROI mit sauberen Daten

Vermarkter wissen, dass genaue Daten Tischeinsätze sind. Es hilft Organisationen dabei, bessere Entscheidungen für ihre Kunden zu treffen, und erhöht im Gegenzug den ROI.

Doch selbst die akribischsten Marken finden häufig Fehler in ihren Datensätzen. Eine von Zoominfo veröffentlichte Studie ergab, dass 94 % der Unternehmen vermuten, dass ihre Kundendaten ungenau sind.

„2017 haben wir uns unsere Daten angesehen und festgestellt, dass sie gut waren, aber letztendlich war es nicht großartig, und wir wollten es wirklich so“, sagte Dominic Freschi, Senior Data Administrator, Marketing bei der Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsfirma Armanino. spricht bei MarTech. „Als wir diesen tiefen Tauchgang machten, stellten wir fest, dass einige Dinge diese Sicht trübten. Dinge wie fehlende Daten, schlechte oder alte Daten, isolierte Daten an der Seite, Duplikate, die sich über mehrere Systeme erstrecken.“

Freschi sagt, seine Organisation habe beschlossen, diese Daten zu bereinigen, damit sie ihnen in Zukunft voll und ganz vertrauen können.

Die Bereinigung Ihrer Daten mit einer Prozessautomatisierungsplattform kann den Prozess effizienter gestalten. Diese Systeme helfen Vermarktern dabei, interne, Partner- und offene Daten in einem zentralen Repository zusammenzufassen.

„Wir können sie schließlich zurück in unsere Systeme schieben, sodass wir die bereinigten Daten erhalten, die wir von da an verwenden können“, sagte Freschi über die Plattformwahl seines eigenen Unternehmens. „Und alles wird in einer App erledigt, sodass es sehr einfach ist, auf dem aufzubauen, was wir bereits mit unseren Daten gemacht haben.“

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Verwenden von Daten, um Anwendungsfälle zu verstehen

Anwendungsfälle zeigen Marken, wie Verbraucher mit ihren Produkten und Dienstleistungen interagieren. Sie heben die individuellen Erfahrungen der Kunden hervor, damit Unternehmen besser mit ihnen in Kontakt treten können.

Leider ist es oft schwierig, Anwendungsfälle zu organisieren und zu verwalten, insbesondere in großen Organisationen.

„Nun haben viele Unternehmen, mit denen wir gesprochen haben, Probleme, wo sie anfangen sollen, wenn es darum geht, wie sie ihre Anwendungsfälle priorisieren und sogar identifizieren können“, sagte Karen Wood, Senior Director, Product Marketing bei Acquia, in ihrer MarTech-Präsentation. „Deshalb empfehlen wir immer, Anwendungsfälle im Hinblick darauf zu betrachten, wie sich das auf den Endverbraucher auswirken würde.“

Sie fügte hinzu: „Anstatt also an die verschiedenen Teams in den verschiedenen Marken zu denken, die die Anwendungsfälle nutzen, wie wird die Erfahrung für den Endverbraucher aussehen?“

Was die Identifizierung von Anwendungsfällen so schwierig macht, hat viel mit generischen und unzusammenhängenden Erfahrungen zu tun, sagt Wood. Mehrere Abteilungen, Kanäle und Teams führen oft zu isolierten Kundenerlebnissen.

„Anstatt darüber nachzudenken, während der Verbraucher die Reise durch viele verschiedene Erfahrungen durchläuft, ist es wirklich jedes einzelne isolierte Team oder jede einzelne Abteilung, die die diskreten und einzigartigen Erfahrungen vorantreibt“, sagte Wood. „Unsere Empfehlung, wenn wir über Anwendungsfälle sprechen, ist, teamübergreifend und an allen Berührungspunkten zusammenhängend darüber nachzudenken, wie es wirklich für diesen Verbraucher auf der Empfängerseite ist.“

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