¿Cuál es la importancia del lanzamiento de Fusion Marketing de Oracle?: Resumen diario del martes

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Buenos días, Marketers, ¿y ustedes me extrañaron?

Usé algunos días de vacaciones la semana pasada y fui recompensado con un buen clima cuando hice un viaje a Rhode Island. En septiembre, un par de horas de llovizna mezcladas con el sol siguen contando como buen tiempo.

Lo último que hice antes de despedirme fue ver la presentación en vivo de Larry Ellison explicando el lanzamiento de Oracle Fusion Marketing. Pensé que era una noticia importante, especialmente porque implícitamente reduce el rol de CRM a un sistema de registro para las últimas etapas del ciclo de compra.

Parece que la noticia resonó con muchos de ustedes, a juzgar por el tráfico, y me gustaría saber por qué. ¿Cuál es el significado de este movimiento desde la perspectiva de los equipos de marketing? Envíeme un correo electrónico aquí (y avíseme si desea permanecer en el anonimato): [email protected] .

kim davis

Director editorial

Cómo sabe NYC & Co adónde te gusta ir

NYC & Co es responsable de nycgo.com, la guía oficial de la ciudad, y también está detrás del popular evento gastronómico con descuento Restaurant Week. Eso está todo a la vista. Lo que es menos conocido es el intercambio de valor con sus miembros comerciales, que brindan investigación y conocimientos a cambio de cuotas de membresía. La calidad y la especificidad de los conocimientos proporcionados se han transformado, dijo Jon Tesser, vicepresidente de investigación e información, mediante el uso de Near, la plataforma global de inteligencia de personas y lugares.

“Near es la nueva fuente de datos más importante que podríamos haber pedido. Con los datos de turismo, básicamente ninguno es en tiempo real. Los únicos datos en tiempo real que obtenemos son los datos del hotel; llega todas las semanas y aprendemos sobre la ocupación hotelera, eso es lo único que nos da el pulso de la industria. Más allá de eso, en realidad no sabemos qué está haciendo la gente cuando llega aquí”.

Las raíces de Near se encuentran en la agregación, resolución y segmentación de grandes cantidades de datos de consumidores con fines de orientación y publicidad. A través de dos adquisiciones estratégicas, Teemo en noviembre de 2020 y UberMedia en abril de este año, adquirió amplias capacidades de inteligencia de ubicación, lo que resultó en la oferta de inteligencia de personas y lugares. Gestiona unos 1600 millones de perfiles de usuario en unos 44 países, todos anónimos y estrictamente compatibles.

NYC & Co ahora puede proporcionar datos casi en tiempo real sobre lo que hacen los visitantes de la ciudad durante su viaje, brindando a sus miembros comerciales la capacidad de conocer a las personas donde se encuentran con los mensajes correctos.

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Google Ads anuncia modelos de atribución basados ​​en aprendizaje automático en un nuevo panorama de privacidad

“En un alejamiento del último clic, la atribución basada en datos [DDA] pronto será el modelo de atribución predeterminado para todas las nuevas acciones de conversión de Google Ads”, tuiteó el enlace de anuncios Ginny Marvin el lunes por la mañana. Mientras Google trabaja para cambiar la experiencia de búsqueda centrada en la privacidad para los usuarios, también está ajustando los modelos de atribución disponibles para los anunciantes.

DDA funciona analizando todos los puntos de contacto, como los clics y las interacciones con los videos, en sus anuncios de búsqueda (incluido Shopping), YouTube y Display en Google Ads para comparar las rutas de los clientes que se convirtieron con los que no. Luego, el modelo identifica patrones entre esas interacciones que conducen a conversaciones. En los próximos meses, Google Ads migrará las acciones de conversión existentes a DDA para muchos anunciantes en los próximos meses, dijo Marvin.

Por qué nos importa. La atribución ha sido durante mucho tiempo un problema para los especialistas en marketing. Este enigma es especialmente importante ya que FLoC amenaza con quitar aún más datos de los anunciantes de búsqueda, dejándolos improvisando datos por su cuenta. El modelo de atribución de aprendizaje automático de Google Ad parece ser la solución de Google a esta falta de datos. “La DDA, centrada en la privacidad, entrena en rutas de conversión reales y utiliza el aprendizaje automático para medir y modelar los créditos de conversión en los puntos de contacto, incluso cuando faltan cookies”, agregó Marvin.

Además, DDA anteriormente solo estaba disponible para cuentas con suficientes conversiones en su historial reciente. Ahora, todas las cuentas pueden ejecutarlo y está reemplazando el último clic como predeterminado.

Muchos anunciantes han afirmado que la falta de datos y la dependencia del aprendizaje automático dificultan su trabajo (¿cómo podemos optimizar cuando no sabemos exactamente qué está causando el éxito o el fracaso?). Este es otro caso en el que tendrán que confiar en la información que Google Ads les brinda sin ver el interior del proceso. Sin embargo, si se hace bien, podría ayudar a muchos anunciantes a comprender mejor qué campañas y anuncios contribuyen al éxito general a lo largo del embudo.

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Revisión de datos en Michael Kors

Michael Kors ha enfrentado los desafíos de un mundo sin cookies que se avecina y ha aumentado las regulaciones de privacidad mediante la implementación de una revisión de datos en los últimos cuatro años. Centralizaron sus datos propios en ActionIQ CDP y han mejorado su estrategia para incluir segmentación, orquestación y objetivos similares.

El éxito dentro del equipo de marketing de Michael Kors se ha hecho sentir, según Sharon Kratochvil, vicepresidenta de análisis global de Michael Kors. Ahora, el libro de jugadas se está ampliando a otras dos marcas propiedad de la empresa matriz Capri Holdings Limited: Versace y Jimmy Choo.

“Al consumidor no le importa que el departamento de marketing pueda tener equipos independientes responsables de los medios pagados, el marketing por correo electrónico, el CRM o las tiendas”, dijo Tamara Gruzbarg, directora de Customer Insights en ActionIQ. “Ella solo quiere ser reconocida por la marca como consumidora. Ella espera mensajes consistentes y una experiencia de marca consistente en todos los puntos de contacto, independientemente de dónde elija interactuar con la marca”.

Gruzbarg señaló un estudio de Gartner que predice que para 2025, el 60 por ciento de las marcas directas al consumidor estarán organizadas por función y no por canal. Para adaptarse a esta experiencia independiente del canal, las marcas tienen que duplicar sus datos de clientes propios para cubrir todas las bases.

“Gardner notó esto como un cambio muy importante en la industria”, dijo Gruzbarg. “A medida que las marcas se enfocan en crear esta experiencia holística del cliente, reconocen la mina de oro que tienen en los datos propios”.

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Cita del día

“El marketing B2B se ha vuelto cada vez más sistemático impulsado por la adopción excesiva y la dependencia excesiva de la tecnología. El resultado es un estilo de mercadeo de línea de montaje que da prioridad a la medición sobre las necesidades del cliente. Eso prioriza la medición de métricas de vanidad fáciles de mover sobre la efectividad real”. Chris Walker, director ejecutivo de Refine Labs