不確定時間：週一的每日簡報

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早上好，營銷人員，你能預測到嗎？

從 2019 年或更早的時間開始，過去 18 個月我們可以提前看到的東西並不多。 例如，僅僅因為市場上已經有了在家工作設置和虛擬會議的技術，並不意味著企業會以他們必須的方式使用它們。

這意味著出現了一些意想不到的好處，因為沒有人知道事情會如何動搖。 在 MarTech 的母公司 Third Door Media，我們的首席執行官兼創始合夥人 Chris Elwell 最近分享了其中的一些經驗，以及 MarTech 和 SMX 活動將在 2022 年全部虛擬化的消息。

我們擁有更多的數據和經驗，包括本月 MarTech 會議的成功，可以充滿信心地期待未來的虛擬活動，這些活動將繼續吸引和激勵成千上萬俱有技術頭腦的營銷人員。

克里斯·伍德，

編輯

預測分析以駕馭不確定時期

即使在不確定的時期，人工智能驅動的預測分析也可以幫助營銷人員看到即將到來的機會。 那麼為什麼沒有更多的 CMO 使用這項技術呢？ 在本月 MarTech 會議上的演講中，TrustInsights.ai 首席數據科學家 Christopher Penn 展示了任何營銷團隊都可以預測性地利用他們的數據的一些方法。 他還分享了一些令人頭疼的問題。

“大約三分之二的 CMO 表示他們正在管理現在，他們正在滅火，只有大約三分之一的人著眼於未來，即使是在規劃和突發事件如此重要的時期，在全球大流行期間，”Penn 援引杜克大學最新 CMO 調查的數據說。

營銷人員使用預測分析的大部分方式都是以客戶為中心。 他們希望找到更有可能購買的客戶。 為了提高效率，營銷人員將投入精力和預算以更有意圖地吸引這些客戶。

然而，另一種節省時間的方法側重於營銷人員可以抓住的事件或機會的時間安排。 這種稱為時間序列預測的策略還可以幫助營銷人員避免遇到困難並避免頭痛。

利用貴公司當前的數據資源，算法可以將數據排列成模式，而人工智能使洞察力更加可操作。 預測分析確定的兩個主要模式或主題是季節性和周期性。 它們是可重複的現象，營銷人員可以看到即將出現並採取行動。

“季節性包括在特定時間段內發生的季節性事情，”Penn 說。 然後，根據時間發生的事情產生影響，週期性就是那個循環，那個節奏。 我們的數據通常應該是季節性的，並且通常是周期性的。”

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Shopify 與雅虎廣告服務合作

上週，雅虎宣布與 Shopify 建立新的合作夥伴關係，將電子商務平台的 SMB 商家與雅虎的優質環境聯繫起來，包括雅虎財經、美國在線等。

通過這種合作關係，Shopify 商家可以訪問 Yahoo ConnectID，該 ID 已被包括 Cafe Media 和 Newsweek 在內的 3,000 多個出版商域集成。 使用 Yahoo ConnectID，商家可以將最相關的產品提供給與這些發布商的內容互動的客戶。

商家還可以訪問雅虎的動態產品廣告，直接在他們的 Shopify 後台管理雅虎廣告活動，他們還可以近乎實時地設置和監控活動。

為什麼我們關心。 據雅虎稱，在此次合作之前，Yahoo ConnectID 有超過 200 家廣告商和代理商使用它。 通過與 Shopify 的合作，許多小型商家可能會利用使用這種優質庫存的價格實惠的活動。

Shopify 最近與 Roku 的合作實現了對 SMB 廣告活動的類似升級。 數據和身份技術使小規模廣告商能夠在優質流媒體和在線新聞體驗上實現相關活動。

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ABM 的 AB-C

基於帳戶的營銷或 ABM 是一種 B2B 營銷策略，它將銷售和營銷工作結合起來，以向高價值帳戶提供有針對性的廣告以及個性化內容和消息傳遞。

ABM 策略認識到 B2B 購買決策通常由公司內的一組個人做出，並且 ABM 工具可以自動執行許多支持這種方法的數據和工作流程。

不過，ABM 並不新鮮。 它已被 B2B 營銷人員使用了十多年。 但是，相關數據的複雜性和可訪問性以及支持 ABM 的技術的快速發展正在激發人們對這種方法的廣泛興趣和採用。

成功的 ABM 戰略使銷售和營銷部門能夠專注於代表最大潛在商機的精選數量的高價值客戶。 ABM“翻轉”了典型的銷售漏斗，從一小部分客戶開始（而不是在頂部撒下一張大網），隨著客戶被培養到漏斗中，從而為組織創造更大的價值。

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使用乾淨的數據提高投資回報率

營銷人員知道準確的數據是賭注。 它可以幫助組織為客戶做出更好的決策，進而提高投資回報率。

然而，即使是最細緻的品牌也經常在他們的數據集中發現錯誤。 Zoominfo 發布的一項研究發現，94% 的企業懷疑他們的客戶數據不准確。

“2017 年，我們查看了我們的數據，發現它很好，但最終結果並不好，我們真的希望它如此，”會計和諮詢公司 Armanino 營銷高級數據管理員 Dominic Freschi 說，在 MarTech 演講。 “當我們進行深入研究時，我們發現有些事情掩蓋了這一觀點。 諸如丟失數據、壞數據或舊數據、孤立的數據、跨多個系統的重複數據之類的事情。”

Freschi 說，他的組織決定清理這些數據，這樣他們就可以完全信任它。

使用流程自動化平台清理數據可以提高流程效率。 這些系統幫助營銷人員將內部、合作夥伴和開放數據匯總到一個中央存儲庫中。

“我們最終可以將它推回到我們的系統中，這樣我們就可以獲得從那時起可以使用的清理數據，”Freschi 在談到他自己公司的平台選擇時說。 “而且這一切都在一個應用程序中完成，因此很容易在我們已經使用數據完成的基礎上進行構建。”

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使用數據來理解用例

用例向品牌展示消費者如何與其產品和服務互動。 它們突出了客戶的個人體驗，以便公司可以更好地與他們建立聯繫。

不幸的是，組織和管理用例通常很困難，尤其是在大型組織中。

Acquia 產品營銷高級總監 Karen Wood 在她的 MarTech 演講中說：“現在，與我們交談過的很多公司都在為如何確定其用例的優先級甚至確定其用例是什麼而苦苦掙扎。” “因此，我們總是建議開始研究這將如何影響最終消費者的用例。”

她補充說：“因此，與其考慮利用用例的不同品牌中的不同團隊，不如考慮最終消費者的體驗如何？”

伍德說，識別用例如此困難的原因與通用和脫節的體驗有很大關係。 多個部門、渠道和團隊通常會導致孤立的消費者體驗。

“因此，與其在消費者經歷許多不同體驗的旅程時考慮它，不如說是每個獨立的團隊或部門都在為離散和獨特的體驗提供動力，”伍德說。 “當我們談論用例時，我們的建議是跨接觸點跨團隊考慮它，以及在接收端對消費者的真實情況。”

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