Tempi incerti: il Daily Brief di lunedì

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Buongiorno, Marketers, potevi prevederlo?

Non c'è molto negli ultimi 18 mesi che avremmo potuto vedere in anticipo, dal 2019 o prima. Ad esempio, solo perché sul mercato esisteva già la tecnologia per le configurazioni di lavoro da casa e le conferenze virtuali non significava che le aziende le avrebbero utilizzate nel modo in cui avrebbero dovuto.

Ciò significa che ci sono stati alcuni aspetti positivi inaspettati, dal momento che nessuno poteva sapere come sarebbero andate le cose. E a Third Door Media, la società madre di MarTech, il nostro CEO e partner fondatore Chris Elwell ha recentemente condiviso alcune di queste esperienze, insieme alla notizia che gli eventi MarTech e SMX saranno tutti virtuali nel 2022.

Abbiamo più dati ed esperienza, incluso il successo della nostra conferenza MarTech di questo mese, per guardare avanti con fiducia ai futuri eventi virtuali che continueranno a coinvolgere e ispirare migliaia di esperti di marketing orientati alla tecnologia.

Chris Wood,

Editore

Analisi predittiva per navigare in tempi incerti

Anche in tempi incerti, l'analisi predittiva basata sull'intelligenza artificiale può aiutare i professionisti del marketing a vedere quali opportunità stanno arrivando. Allora perché questa tecnologia non viene utilizzata da più CMO? Durante il suo discorso alla conferenza MarTech di questo mese, Christopher Penn, Chief Data Scientist di TrustInsights.ai, ha mostrato alcuni modi in cui qualsiasi team di marketing può sfruttare in modo predittivo i propri dati. E ha anche condiviso qualche grattacapo.

"Circa i due terzi dei CMO affermano di gestire il presente, di spegnere incendi in questo momento e solo un terzo circa guarda al futuro, anche in un periodo di tempo in cui la pianificazione e le contingenze sono così importanti, durante la pandemia globale", ha affermato Penn, citando i numeri del più recente sondaggio CMO della Duke University.

Gran parte del modo in cui i marketer utilizzano l'analisi predittiva è incentrato sul cliente. Vogliono trovare clienti che hanno maggiori probabilità di acquistare. E per essere più efficienti, gli esperti di marketing impiegheranno i loro sforzi e il loro budget per coinvolgere questi clienti con più intenzioni.

Un altro metodo per risparmiare tempo, tuttavia, si concentra sulla tempistica di un evento o di un'opportunità su cui gli esperti di marketing possono sfruttare. Questa strategia, chiamata previsione delle serie temporali, può anche aiutare i professionisti del marketing a evitare un urto sulla strada e salvarsi da un mal di testa.

Attingendo alle attuali risorse di dati della tua azienda, gli algoritmi possono organizzare i dati in schemi e l'IA rende le informazioni ancora più fruibili. I due modelli o temi principali determinati dall'analisi predittiva sono la stagionalità e la ciclicità. Sono fenomeni ripetibili che i marketer possono vedere arrivare all'orizzonte e agire di conseguenza.

"La stagionalità include le cose che accadono in determinati periodi di tempo stagionali", ha detto Penn. Poi, ci sono influenze in base a ciò che sta accadendo nel tempo, e la ciclicità è quel ciclo, quel ritmo. I nostri dati dovrebbero essere generalmente stagionali e, generalmente, ciclici".

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Shopify collabora con i servizi pubblicitari di Yahoo

La scorsa settimana, Yahoo ha annunciato una nuova partnership con Shopify, che collega i commercianti di PMI della piattaforma di e-commerce con gli ambienti premium di Yahoo, tra cui Yahoo Finance, AOL e altri.

Attraverso questa partnership, i commercianti Shopify ottengono l'accesso a Yahoo ConnectID, che è stato integrato da oltre 3.000 domini di editori, tra cui Cafe Media e Newsweek. Utilizzando Yahoo ConnectID, i commercianti possono fornire i prodotti più pertinenti ai propri clienti che interagiscono con i contenuti di tali editori.

I commercianti avranno anche accesso agli annunci dinamici dei prodotti di Yahoo, gestendo le campagne pubblicitarie di Yahoo direttamente dal loro pannello di controllo Shopify, dove possono anche impostare e monitorare le campagne quasi in tempo reale.

Perché ci preoccupiamo. Secondo Yahoo, prima di questa partnership, Yahoo ConnectID aveva oltre 200 inserzionisti e agenzie che lo utilizzavano. Con la partnership Shopify, molti commercianti più piccoli trarranno potenzialmente vantaggio da campagne convenienti che utilizzano questo inventario premium.

La recente partnership di Shopify con Roku ottiene un aggiornamento simile alle campagne pubblicitarie per PMI. La tecnologia dei dati e dell'identità consente agli inserzionisti su piccola scala di realizzare campagne pertinenti su streaming premium e esperienze di notizie online.

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[Gestione]

Gli AB-C di ABM

Il marketing basato sull'account o ABM è una strategia di marketing B2B che allinea gli sforzi di vendita e marketing per fornire pubblicità mirata, nonché contenuti e messaggi personalizzati, ad account di alto valore.

Una strategia ABM riconosce che le decisioni di acquisto B2B sono spesso prese da un gruppo di individui all'interno dell'azienda e gli strumenti ABM automatizzano molti dei dati e dei processi di flusso di lavoro che consentono questo approccio.

ABM non è nuovo, però. È stato utilizzato dai marketer B2B per oltre un decennio. Ma i rapidi progressi nella sofisticazione e nell'accessibilità dei dati rilevanti – e nelle tecnologie che abilitano l'ABM – stanno ora alimentando un diffuso interesse e l'adozione di questo approccio.

Una strategia ABM di successo allinea i reparti vendite e marketing per concentrarsi su un numero selezionato di account di alto valore che rappresentano la più alta opportunità di business potenziale. ABM "capovolge" il tipico funnel di vendita iniziando con un piccolo gruppo di account (piuttosto che lanciare un'ampia rete in alto) che si allarga man mano che gli account vengono alimentati verso il basso nel funnel per creare maggiore valore per l'organizzazione.

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Aumenta il ROI con dati puliti

Gli esperti di marketing sanno che i dati accurati sono la posta in gioco del tavolo. Aiuta le organizzazioni a prendere decisioni migliori per i propri clienti e, a sua volta, aumenta il ROI.

Tuttavia, anche i marchi più meticolosi il più delle volte trovano errori nei loro set di dati. Uno studio pubblicato da Zoominfo ha rilevato che il 94% delle aziende sospetta che i dati dei propri clienti siano imprecisi.

"Nel 2017 abbiamo dato un'occhiata ai nostri dati e abbiamo scoperto che erano buoni, ma alla fine non erano eccezionali e volevamo davvero che fosse così", ha affermato Dominic Freschi, Senior Data Administrator, Marketing presso la società di contabilità e consulenza Armanino, parlando a MarTech. “Quando abbiamo fatto quell'immersione profonda, abbiamo scoperto che c'erano alcune cose che offuscavano quella vista. Cose come dati mancanti, dati errati o vecchi, dati in silos di lato, duplicati che si estendono su più sistemi".

Freschi afferma che la sua organizzazione ha deciso di ripulire questi dati in modo che potessero fidarsi completamente in futuro.

La pulizia dei dati con una piattaforma di automazione dei processi può rendere il processo più efficiente. Questi sistemi aiutano i professionisti del marketing ad aggregare dati interni, dei partner e aperti in un repository centrale.

"In definitiva possiamo reinserirlo nei nostri sistemi in modo da ottenere quei dati puliti che possiamo utilizzare da quel momento in poi", ha affermato Freschi, parlando della scelta della piattaforma della sua stessa azienda. "Ed è tutto fatto in un'unica app, quindi è molto facile basarsi su ciò che abbiamo già fatto con i nostri dati".

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Utilizzo dei dati per comprendere i casi d'uso

I casi d'uso mostrano ai marchi come i consumatori interagiscono con i loro prodotti e servizi. Evidenziano le esperienze individuali dei clienti in modo che le aziende possano connettersi meglio con loro.

Sfortunatamente, è spesso difficile organizzare e gestire i casi d'uso, soprattutto nelle grandi organizzazioni.

"Ora molte aziende con cui abbiamo parlato hanno difficoltà a capire da dove cominciare in termini di come stabilire le priorità e persino identificare quali sono i loro casi d'uso", ha affermato Karen Wood, Senior Director, Product Marketing di Acquia, nella sua presentazione MarTech. "Quindi, consigliamo sempre di iniziare a esaminare i casi d'uso nell'ambito dell'impatto che ciò avrebbe sul consumatore finale".

Ha aggiunto: "Quindi, piuttosto che pensare ai diversi team nei diversi marchi che stanno sfruttando i casi d'uso, come sarà l'esperienza per il consumatore finale?"

Ciò che rende così difficile identificare i casi d'uso ha molto a che fare con esperienze generiche e disgiunte, afferma Wood. Più reparti, canali e team spesso portano a esperienze di consumo isolate.

"Quindi, piuttosto che pensarci mentre il consumatore attraversa il viaggio attraverso molte esperienze diverse, è davvero ogni singolo team o reparto separato che sta alimentando le esperienze discrete e uniche", ha affermato Wood. "La nostra raccomandazione mentre parliamo di casi d'uso è di pensarci in modo coeso tra i team attraverso i punti di contatto, e davvero com'è per quel consumatore dall'estremità ricevente".

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