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【Martech專欄】Martech最大亮點就是整合廣告主的內部資源

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【Martech專欄】Martech最大亮點就是整合廣告主的內部資源

Martech這個名詞已經出現一段時間,但是在台灣都還找不到一些具體的作法,身為FlipWeb電商代營運專家,我們長期觀察數位資產領域市場,我們發現Martech的應用已經越來越多元,這些亮點如果好好應用將會變成以後行銷的最大資源。

Martech是企業數字化轉型的最佳切入點

  1. Martech如何解決企業增長的問題?

最基本的是幫助企業通過技術手段,完成行銷ROI的提升,驅動收入快速增長。在今天訊息嚴重過剩的時代,過往通過制造訊息不對稱來實現快速銷售的模式越來越難,消費者越來越理智,轉化旅程越來越漫長,在Forrester的研究中,消費者在做最終決策前,需要9-15次的行銷接觸。在這一連串接觸中,內容的一致性,實時性,媒體的選擇,成本的控制,預算的分配都有大量優化空間,這些只能通過技術手段實現最優化。

企業在構建Martech能力過程中獲得的最大副產品,是貫穿業務全鏈的數據運營能力,這也是企業數字化轉型的核心推動力。今天Martech使用到的數據是以消費者為核心,打通和整合廣告,CRM,社交,線下,行業特殊(比如汽車行業的車聯網)等內外部所有數據源,這些行銷數據在商業決策,內部經營管理,行業應用(比如新零售)等場景有無窮遐想空間,可以說Martech是企業數字化轉型的最佳切入點。

為大型甲方的行銷能力輸出變現,提供了持續性和可能性。在行銷生態圈中,乙方不可能真正地了解甲方訴求,最懂行業行銷的只能是甲方自己。當甲方的行銷能力強大到一定程度,對外輸出變現將成為企業新的收入增長點。例如在對華為的行銷咨詢項目中,IBM調用了大量自身市場部的人員。但如果只是單純輸出咨詢能力,收入體量會非常有限,並且影響自身行銷的運作,而Martech卻是通過行銷能力輸出獲得大量,可持續收入的最可行路徑。最佳對標案例是制造業巨頭GE,建立了GE Digital部門,針對外部制造業客戶進行IT能力的輸出。

  1. 業內把Martech分為廣告技術/AdTech,數據&分析、內容&體驗、互動&關系、行銷雲、交易五類,哪一類最看好?

這樣的五分法是按照軟體功能“術”的層面分開,換個角度,我們把Martech橫向切為四層:

廣告技術(Adtech):針對匿名的數字數據(digital data), 通過多對多(many to many)的傳播(廣告)手段完成對消費者訊息的傳遞;

狹義行銷技術:針對消費者實名數據(PII), 在消費者許可的前提下,對消費者進行點對多(One to segmentation)的互動;

CRM技術:當消費者產生需求後,引導到銷售平臺(電商,線下門店,面對面銷售等)完成點對點(one to one)銷售的最後一公里;

IT技術:Martech技術層面的一個核心問題是數據量和運算量的極度膨脹,要實現對大數據的運用和行銷的實時,需要強大的IT能力。

把以上四個能力橫著放,對應的就是廣告主的銷售漏鬥:

在整個漏鬥中其實很難說哪段更重要,哪個技術更重要,廣告主需要根據自己所在行業,補齊自己的短板。比如快消,零售行業高度依賴漏鬥上層的廣告技術,而B2B,汽車行業的重點則是漏鬥中下層的商機挖掘和商機轉換。

  1. 現階段Martech最大的難點是什麽?哪個行業適用性最高?

Martech只能說完成了0到1的起步,使用量還遠比不上國外,難點包括:

廣告主自身數據運營能力的不足:對比美國有上百年的數據行銷經驗,國內無論在人才儲備,技術成熟度,企業內部的重視程度上都有較大差距,大部分廣告主沒有能力完成第一方數據運營的閉環,意味著Martech大部分情況下只能依靠低質量,缺乏行業洞察的第三方數據。

供應商能力缺失:技術提供商缺少數據,數據提供商技術能力不強,擁有全能力的封閉平臺不提供底層數據,也無法提供咨詢能力和廣告主共同打磨Martech運作。

有效的定量考核體系,驗證Martech有效性:Martech的大部分方法論,比如客戶體驗,都是無法和甲方市場部被考核的定量指標直接掛鉤的。因此第一批試水的企業往往是“家有余糧”,過的還不錯的中大型廣告主。要證明Martech的有效性,需要貫穿業務全鏈的數據支撐,比如熱門的Marketing Mix模型,需要對接廣告數據-商機數據-銷售數據來能定量證明Martech對於行銷優化的定量貢獻。

最適用的行業毫無疑問是有電商部門的企業,今天流量越來越貴,通過Martech對於流量進行精細化操作,是最容易讓企業看到價值的切入點。

此外,我們建議站在上一層的高度看待Martech,而不只限定在行銷應用。在Martech構建過程中,企業獲得了數據運營能力,技術能力,人才儲備,在任何一個行業這些都是幫助企業進行數字化轉型的資源積累。

  1. 您所在團隊或是客戶是否使用Martech工具?如有使用,請列出該產品的名稱,在運營中遇到哪些困難?您看到的Martech或技術推動增長的案例能否分享一下?

作為服務提供方,我們所在的秒針系統為客戶提供的是媒體監測(Media Tracking),網站分析(Web Analytics), 行銷技術(DMP)和客戶洞察(insight) 四種服務,覆蓋數據收集-數據治理-數據運營-數據分析-行銷執行-效果衡量的數據運營全能力閉環。

以快消行業為例:某客戶在秒針搭建的第一方DMP上利用自身積累的數據標簽進行廣告投放,對比利用外部DSP的標簽體系,效率提升20-60%。

某化妝品客戶,在打通CRM數據和廣告數據後,優化目標客戶篩選,銷售轉換率提升了96%。

技術增長戰略思維

  1. CMO該如何培養技術增長戰略思維?建立行銷技術團隊需要提升哪些能力?

在競爭激烈並且收入增長高度依賴行銷的行業(例如汽車,電商,零售,快消等),CMO會被企業賦予“CMO轉型為CGO”的大命題。CMO會發現傳統的行銷理論和資源體系並不能承擔公司給予的任務,而Martech正是提升CMO在企業內的價值,提升市場部在企業內的定位的核心資源。

我們列了下自己眼中的“技術增長戰略思維”結構,Martech承接的更多是“術”層面的資源整合,支撐的是“道”和“法”層面的訴求。

對於CMO來說,很好理解以上的能力模型,但是要真正信任,並且投入核心資源,需要長時間的信心累計。因此找到投入小,短平快能見到效果的切入點就尤為重要。我們的建議:CMO需要和IT部門緊密合作,在現有數據運營能力的基礎上,找到一些分析層面的小項目,例如客戶畫像,銷售預測,電商流量分析,社交媒體KOL選擇等,進行試水溫。

對於建設Martech團隊,我們的建議首先考慮內外部分工,廣告主內部團隊,強於對行業的理解和內部資源運作,適合做的是右腦負責的“創意”,外部供應商團隊因為有多個項目的經驗,適合做左腦負責的“技術”。

Martech團隊需要具備的能力主要來自三個層面:

數據運營能力:雖然很多廣告主都在抱怨“沒有數據”的問題,但現實卻是每個行業都有自己的數據金礦,只是缺乏好的運營,例如以下的汽車數據來源分析,每個數據源都有數據量小,更新頻率低,獲取難度大的一個或兩個問題,但沒有一個數據源是無用的,對於這些“金礦”廣告主如何進行整合和運營,其實是大命題。

技術能力:今天數據應用對於實時性的要求越來越高,數據量也很大,要運轉應用場景,需要複雜的Martech能力支撐,例如Martech 5000圖譜中,Martech被分為49個不同領域。

分析能力:數據和應用場景的連接是通過數據標簽實現的,今天對於數據的應用往往是“外行人”指導“業內人”的方式實現的,例如,我們遇到某數據方通過是否安裝母嬰類APP來判斷是否懷孕,但是在線下調研中發現大部分真實情況並非如此。分析能力往往是廣告主在行業內的差異化核心競爭力。

  1. 您認為將來會是做市場的人還是技術出身的人轉型成為數據運營人才?哪類人才缺口最大?

左腦和右腦的人是世界的兩端,貝多芬無法寫出一行代碼,牛頓也無法畫出蒙娜麗莎。我們的建議是專業的人做專業的事情,數據運營和Martech的人才需要的是技術的左腦,傳統做CRM,電商運營,數字行銷運營的技術人才最容易進入Martech領域。

市場上的人才缺口來自一頭一尾兩部分:

有大量行業經驗,踩過很多坑,知道規避項目風險和應用設計的高階顧問,告訴廣告主為什麽需要Martech和業務應用場景。

具備IT能力,懂得Martech工具的底層操作人員,幫助廣告主把Martech用起來

  1. CMO應該如何選擇適合自己的技術行銷工具或產品?有什麽推薦?

行銷技術工具沒有“好”和“不好”之分,需要廣告主在業務需求,預算,實現難度間找到平衡點。

對於中小型廣告主,我們建議考慮基於微信的Martech工具,這是資源投入最小,最容易產生應用閉環的方式,大部分國內行銷技術供應商走的都是這條路線,比如Marketin,Convertlab,致趣百川。

對於大型廣告主,我們建議不要只看解決單點問題的能力,而是供應商的整個MartechStack布局(行銷技術矩陣),否則當廣告主實施多個行銷技術軟件的時候,互相對接和整合會變的無比複雜。

需要提醒的是,Martech中有3個核心組件在選擇時候最需要慎重:DMP,行銷自動化(MAT),內容管理(CMS),他們分別對應的是數據運營能力,行銷資源整合能力和行銷內容運營能力,決定了廣告主整個Martech的布局,同時替換難度也是最大的。

  1. 美國Martech領域知名學者Scott Brinker認為Martech涉及到技術、管理、戰略三個層面,你覺得哪個是重點,有什麽補充?

從技術,管理,戰略三個層面,我們認為都是圍繞著數據運營能力展開的應用場景,企業訴求越高,對於數據的精準度要求越高。我們經歷過一個大型客戶的阿米巴管理項目,企業把行銷用的客戶數據直接用於職能劃分和銷售考核,對於數據錯誤率的要求是常年低於萬分之一,為了達到這個準確度,企業需要付出巨大成本來提升數據運營能力。

從商業訴求來說,我們按照Martech項目中,廣告主最常見的三個對標部門看:

市場部:如何幫助CMO轉型到CGO,讓行銷資源直接支撐業務銷售。

IT部:如何幫助企業完成數字化轉型,通過數字化技術提升企業運營效率,發現新的收入增長點。

電商部:如何進行流量的精細化管理,提升運營效率。

  1. 要想讓品牌主CMO對MarTech能夠切實幫助企業增長有具體認知,您認為業內該做哪些努力?

真正對於Martech有深刻理解的高手都在大型廣告主和乙方內部,受限於公司規定,這些高手是無法在公開場合進行實際案例的分享。

我們認為要提升CMO對於Martech的理解,業內需要做三件事情:

大量閉門分享,只有在小範圍的私密場合,CMO才能真實談出經驗和自身訴求;

大量第三方資深獨立顧問的出現,站在中立的角度來看待CMO遇到的問題,Martech的解決方式,甚至可以深入具體項目幫助CMO來監理具體項目;

人才的合理流動。

Martech能走多遠取決於廣告主的數據運營能力

  1. AI技術在行銷行業最重要的應用是什麽?

AI技術作為大數據的高階應用,雖然有無限的遐想空間,但是在今天的行銷生態圈中,由於缺乏足夠的數據運營能力,並沒有太多“道”層面的切入點。在“術”的層面,我們看到的幾個應用場景:

客戶洞察的自動化:緩和數據分析人員的缺乏,但是受限於數據治理能力的缺乏,國內大部分數據源並不足夠“幹凈”到能支撐AI的高質量輸出;

虛擬客服:語義分析技術的成熟,可以幫助需要和消費者進行點對點溝通的廣告主(汽車,B2B,房產等)節省大量人工成本,這個是我們看到最有可能改變部分行業行銷格局的切入點;

廣告反作弊:虛假流量現在是行銷界的核心毒瘤,今天在廣告反作弊領域很多是通過人的經驗實現的,通過AI手段可以實現部分的反作弊自動化。但是受限於數據源無法有效打通,廣告反作弊的AI只能是基於“部分大數據”來實現的,效果和今天的能力對比不會有本質差別。

  1. 區域鏈將會對行銷行業有哪些影響?

從技術角度,區塊鏈是一種複雜的數據庫技術,雖然在其他行業有各種高價值的應用場景,在行銷行業我們持保留態度,雖然在廣告的反作弊,數據交易中的隱私和安全,會員管理中的積分這三個領域看到一些國外案例,但遠非行銷的核心領域。我們認為區塊鏈在行銷層面只是“術”層面的技術,並不會像大數據,雲計算,ICT,IOT技術等對行銷帶來革命性的影響

  1. 現在的Martech還需要多長時間的積累才能全面應用?

Martech能走多遠取決於廣告主的數據運營能力,我們看到一些大型廣告主在過去1年開始慢慢關注數據運營能力的建設,特別是搭建自己的第一方DMP,當這個持續1-2年的過程結束後,Martech才能在國內真正發力,發揮效果。

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