Belirsiz zamanlar: Pazartesi gününün Günlük Özeti

MarTech'in günlük özeti, günümüzün dijital pazarlama lideri için günlük içgörüler, haberler, ipuçları ve temel bilgelik parçalarını içerir. İnternetin geri kalanından önce bunu okumak istiyorsanız, her gün gelen kutunuza teslim edilmesini sağlamak için buradan kaydolun .

Günaydın Pazarlamacılar, bunu tahmin edebilir miydiniz?

Son 18 ayda, 2019'dan veya öncesinden önceden görmüş olabileceğimiz pek bir şey yok. Örneğin, evden çalışma kurulumları ve sanal konferanslar için piyasada zaten teknolojinin olması, işletmelerin bunları kullanmak zorunda oldukları şekilde kullanacakları anlamına gelmiyordu.

Bu, bazı beklenmedik yükselişlerin olduğu anlamına gelir, çünkü kimse işlerin nasıl sarsılacağını bilemezdi. Ve MarTech'in ana şirketi Third Door Media'da CEO'muz ve kurucu ortağımız Chris Elwell kısa süre önce bu deneyimlerden bazılarını, MarTech ve SMX etkinliklerinin 2022'de tamamen sanal olacağı haberini paylaştı.

Bu ayki MarTech konferansımızın başarısı da dahil olmak üzere, teknoloji odaklı binlerce pazarlamacının ilgisini çekmeye ve ilham vermeye devam edecek gelecekteki sanal etkinlikleri güvenle beklemek için daha fazla veriye ve deneyime sahibiz.

Chris Wood,

Editör

Belirsiz zamanlarda gezinmek için tahmine dayalı analitik

Belirsiz zamanlarda bile, AI güdümlü tahmine dayalı analitik, pazarlamacıların zirveden hangi fırsatların geldiğini görmelerine yardımcı olabilir. Peki bu teknoloji neden daha fazla CMO tarafından kullanılmıyor? TrustInsights.ai Baş Veri Bilimcisi Christopher Penn, bu ayki MarTech konferansındaki konuşmasında, herhangi bir pazarlama ekibinin verilerini tahmine dayalı olarak kullanabileceği bazı yollar gösterdi. Ve ayrıca bazı kafa kaşımalarını paylaştı.

"CMO'ların yaklaşık üçte ikisi, şimdiyi yönettiklerini, şu anda yangınları söndürdüklerini ve planlamanın ve beklenmedik durumların çok önemli olduğu bir dönemde bile sadece yaklaşık üçte birinin geleceğe baktığını söyledi. küresel pandemi sırasında,” dedi Penn, Duke Üniversitesi'nin en son CMO anketinden alınan rakamlara atıfta bulundu.

Pazarlamacıların tahmine dayalı analitiği kullanma biçimlerinin çoğu müşteri odaklıdır. Satın alma olasılığı daha yüksek olan müşteriler bulmak istiyorlar. Ve daha verimli olmak için pazarlamacılar, çabalarını ve bütçelerini bu müşterilerle daha fazla niyetle etkileşim kurmaya harcayacaklar.

Ancak zaman kazandıran başka bir yöntem, pazarlamacıların atlayabileceği bir olay veya fırsatın zamanlamasına odaklanır. Zaman serisi tahmini olarak adlandırılan bu strateji aynı zamanda pazarlamacıların yoldaki tümseklerden kaçınmasına ve kendilerini baş ağrısından kurtarmasına yardımcı olabilir.

Şirketinizin mevcut veri kaynaklarından yararlanan algoritmalar, verileri kalıplar halinde düzenleyebilir ve AI, öngörüleri daha da eyleme geçirilebilir hale getirir. Tahmine dayalı analitiklerin belirlediği iki ana model veya tema, mevsimsellik ve döngüselliktir. Pazarlamacıların ufukta göründüğünü görebilecekleri ve onlara göre hareket edebilecekleri tekrarlanabilir fenomenlerdir.

Penn, "Mevsimsellik, belirli zaman dilimlerinde mevsimsel olan şeyleri içerir" dedi. Sonra, zamanda ne olduğuna göre etkiler vardır ve döngüsellik o döngüdür, o ritimdir. Verilerimiz genellikle mevsimlik ve genel olarak döngüsel olmalıdır.”

Daha fazlasını buradan okuyun

Yahoo reklam hizmetleriyle Shopify iş ortakları

Geçen hafta Yahoo, Shopify ile e-ticaret platformunun KOBİ tüccarlarını Yahoo Finance, AOL ve başka yerler de dahil olmak üzere Yahoo'nun premium ortamlarına bağlayan yeni bir ortaklık duyurdu.

Bu ortaklık sayesinde Shopify tüccarları, Cafe Media ve Newsweek dahil olmak üzere 3.000'den fazla yayıncı alanı tarafından entegre edilen Yahoo ConnectID'ye erişim kazanır. Tüccarlar Yahoo ConnectID'yi kullanarak, bu yayıncılardaki içerikle ilgilenen müşterilerine en alakalı ürünleri besleyebilir.

Satıcılar, Yahoo reklam kampanyalarını doğrudan Shopify yöneticileri içinde yöneten Yahoo'nun Dinamik Ürün Reklamlarına da erişebilecek ve burada kampanyaları neredeyse gerçek zamanlı olarak ayarlayıp izleyebilecekler.

Neden umursayalım. Yahoo'ya göre, bu ortaklıktan önce Yahoo ConnectID'i kullanan 200'den fazla reklamveren ve ajans vardı. Shopify ortaklığıyla, birçok küçük satıcı, bu premium envanteri kullanan uygun fiyatlı kampanyalardan potansiyel olarak yararlanacak.

Shopify'ın Roku ile son ortaklığı, KOBİ reklam kampanyalarına benzer bir yükseltme gerçekleştirdi. Veri ve kimlik teknolojisi, daha küçük ölçekli reklamverenlerin premium akış ve çevrimiçi haber deneyimleriyle ilgili kampanyalar elde etmelerini sağlıyor.

Burada daha fazlasını okuyun.

[Yönetmek]

ABM'nin AB-C'leri

Hesap temelli pazarlama veya ABM, satış ve pazarlama çabalarını hedeflenen reklamların yanı sıra kişiselleştirilmiş içerik ve mesajlaşmayı yüksek değerli hesaplara ulaştırmak için hizalayan bir B2B pazarlama stratejisidir.

Bir ABM stratejisi, B2B satın alma kararlarının genellikle şirket içindeki bir grup birey tarafından verildiğini ve ABM araçlarının bu yaklaşımı mümkün kılan birçok veri ve iş akışı sürecini otomatikleştirdiğini kabul eder.

ABM yeni değil. B2B pazarlamacılar tarafından on yılı aşkın bir süredir kullanılmaktadır. Ancak ilgili verilerin karmaşıklığı ve erişilebilirliğindeki - ve ABM'yi sağlayan teknolojilerdeki - hızlı ilerlemeler, artık yaygın ilgiyi ve bu yaklaşımın benimsenmesini körüklüyor.

Başarılı bir ABM stratejisi, satış ve pazarlama departmanlarını, en yüksek potansiyel iş fırsatını temsil eden belirli sayıda yüksek değerli hesaba odaklanmak üzere hizalar. ABM, küçük bir hesap grubuyla (en üste geniş bir ağ oluşturmak yerine) başlayarak tipik satış hunisini "tersine çevirir" ve bu hesaplar kuruluşa daha fazla değer yaratmak için huninin içine doğru beslendikçe genişler.

Daha fazlasını buradan okuyun

Temiz verilerle yatırım getirisini artırın

Pazarlamacılar, doğru verilerin masa bahisleri olduğunu bilir. Kuruluşların müşterileri için daha iyi kararlar almasına yardımcı olur ve dolayısıyla yatırım getirisini artırır.

Yine de en titiz markalar bile veri kümelerinde hata bulamamaktan daha sık görülür. Zoominfo tarafından yayınlanan bir araştırma, işletmelerin %94'ünün müşteri verilerinin yanlış olduğundan şüphelendiğini ortaya koydu.

Muhasebe ve danışmanlık firması Armanino Pazarlama Kıdemli Veri Yöneticisi Dominic Freschi, "2017'de verilerimize baktık ve iyi olduğunu gördük, ancak sonuçta harika değildi ve gerçekten öyle olmasını istedik" dedi. MarTech'te konuşuyor. "Bu derin dalışı yaptığımızda, bu görüşü gölgeleyen bazı şeyler olduğunu gördük. Eksik veriler, bozuk veya eski veriler, silolanmış veriler, birden çok sisteme yayılan kopyalar gibi şeyler.

Freschi, kuruluşunun bu verileri temizlemeye karar verdiğini ve böylece ileriye tam olarak güvenebileceklerini söyledi.

Verilerinizi bir süreç otomasyon platformuyla temizlemek, süreci daha verimli hale getirebilir. Bu sistemler, pazarlamacıların dahili, ortak ve açık verileri merkezi bir havuzda toplamasına yardımcı olur.

Freschi, kendi şirketinin platform tercihiyle ilgili olarak, “Sonunda onu sistemlerimize geri gönderebiliriz, böylece o andan itibaren kullanabileceğimiz temizlenmiş verileri elde ederiz” dedi. "Ve bunların hepsi tek bir uygulamada yapılıyor, bu nedenle verilerimizle halihazırda yaptıklarımızın üzerine inşa etmek çok kolay."

Burada daha fazlasını okuyun.

Kullanım örneklerini anlamak için verileri kullanma

Kullanım örnekleri, markalara tüketicilerin ürün ve hizmetleriyle nasıl etkileşimde bulunduğunu gösterir. Şirketlerin onlarla daha iyi bağlantı kurabilmesi için müşterilerin bireysel deneyimlerini vurgularlar.

Ne yazık ki, özellikle büyük kuruluşlarda kullanım senaryolarını düzenlemek ve yönetmek genellikle zordur.

MarTech sunumunda Acquia Ürün Pazarlama Kıdemli Direktörü Karen Wood, "Şimdi konuştuğumuz birçok şirket, nasıl önceliklendirilecekleri ve hatta kullanım durumlarının ne olduğunu tanımlayacakları konusunda nereden başlamaları gerektiği konusunda mücadele ediyor" dedi. "Bu nedenle, her zaman son tüketiciyi nasıl etkileyeceği alanındaki kullanım durumlarına bakmaya başlamanızı öneririz."

"Öyleyse, kullanım örneklerinden yararlanan farklı markalardaki farklı ekipleri düşünmek yerine, son tüketici için deneyim nasıl olacak?" diye ekledi.

Wood, kullanım durumlarını tanımlamayı bu kadar zorlaştıran şeyin, genel ve ayrık deneyimlerle çok ilgisi olduğunu söylüyor. Birden çok departman, kanal ve ekip genellikle silo halindeki tüketici deneyimlerine yol açar.

Wood, "Dolayısıyla, tüketici birçok farklı deneyim boyunca yolculuk boyunca akarken bunu düşünmek yerine, ayrı ve benzersiz deneyimlere güç veren gerçekten her bir ayrı ayrı ekip veya departmandır" dedi. "Kullanım durumları hakkında konuşurken önerimiz, temas noktalarındaki ekipler arasında tutarlı bir şekilde ve alıcı taraftaki tüketici için gerçekten nasıl bir şey olduğunu düşünmektir."

Burada daha fazlasını okuyun.