Digital Alchemy | What's Next: MarTech 营销技术在2019年的3大重要趋势
What’s next: 3 key MarTech trends to act on in 2019 MarTech 营销技术在2019年的3大重要趋势
人工智能,大数据,数据分析,机器学习
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What’s Next: MarTech 营销技术在2019年的3大重要趋势

2019 已然到来,那么让今年事半功倍,营销交互更加智能,企业的营销在新的一年保持领先的秘诀是什么呢?
任何有经验的营销从业者都能预见的是 — AI 已不再是营销的未来。

自2017年以来,整合了 AI 的营销活动占比已经增长了44%,但这些营销交互依然不能够让企业高枕无忧。

因为客户对产品或品牌的满意度和忠诚度,通常是由个人与情感两个主观方面的因素所构成的,同时绝大多数的市场营销仍处于交易阶段,无法给客户带来可持续化的营销交互,而且我们通常考虑到的是营销所带来的获客和转化,往往忽略了与客户思维之间的换位思考。

在 Digital Alchemy,我们坚信与客户建立更加精准相关的营销交互,可以极大的提升他们对于营销的参与度和品牌忠诚度。

试想一下在工作生活中,你和亲戚朋友同事所发展出的紧密联系,有没有可能企业也可以与他们的客户建立这样一层的联系,与他们建立出超越营销的关系,从而为企业的营收带来切实的增量呢?那么如何规模化的建立这种个性且相关的关系,则是企业品牌需要在2019年所关注的要点。

1.  情感交互 – 与客户建立情感联系

在个体层面上,对每一个客户所相关的内容进行了解和分析,这是与客户进行情感交互的基础。

想象一下,坐拥700,000客户,878个产品,130个促销优惠和50个不同内容的营销活动… 其实你已经有了350亿种与客户进行营销交互的可能了。随着数据量的不断增加,在冗杂的数据中为每个客户提供量身定制的营销交互则需要 MarTech 技术的帮助。

想要与客户建立情感上联系,你需要了解激励他们的动机,以及哪种心理行为最能引起他们的共鸣。

例如:

  • The Sunk Cost Fallacy 沉没成本:通过提醒客户的初始投入,并提供辅助复购的建议:“5元即可加购冰可乐”。
  • The Commitment Principle 确认偏差:突出并巩固客户对于产品或产品的群体行为,并让客户留下评论:“感谢您的购物,你对时尚有着敏锐的触觉,点赞或留下评论让我们知道你对这款牛仔裤的看法”。
  • Social Proof  社交认证:推动了那些从众的人:“25万+的客户对此产品留下了好评”。

将行为科学与 AI 决策技术相结合,即可为每个客户推送最契合且个性化的营销。换句话说,AI 将可以自动的去选择为每一位客户提供与之相关内容,并以最合适的方式去进行营销交互。

将营销的内容与对应客户的心理行为相匹配,并将这些决策自动化运行,是解决针对大规模客户基数进行情感交互的完美方法。

2.  赋能营销 – 挖掘并利用好数据

数据的价值在于“用”出来,没有被充分利用时,它们就是孤岛。数据也是 AI 的重要组成资源,质量的好坏会直接对 AI 的计算结果产生影响,有时甚至会出现 “Garbage in, garbage out 垃圾进,垃圾出”。

足够丰富的数据可以帮助 AI 填补未知和已知数据之间的空白,从而提供更精准更有价值的洞察。为了使 AI 从当前的数据中挖掘出更多价值并赋能营销,必须确保有效的数据源,和标准化的数据集和流程。

3.  效率提升 – 充分利用 Chatbot 聊天机器人

许多企业已经部署或准备部署 Chatbot 聊天机器人,以期提升客户服务效率,并给客户带来更加个性化的体验。在今年你将会看到更多的Chatbot 聊天机器人在不同的行业领域兴起。

通过In-bound 实时入站营销解决方案,新一代的聊天机器人能够检测客户的转化时机,甚至可以根据客户的实时数据输入和痕迹,识别交叉销售和追加销售的节点。通过与数据分析系统集成,聊天机器人将能够识别这些行为模型进行相应的优化调整,响应每个客户不断变化的情绪和行为,并与之进行更相关的营销交互。

在2019年,营销从业者的大部分工作都还将保持不变,因为我们仍然需要努力的去了解客户并与之建立更紧密的关系。MarTech 技术虽然可以帮助我们大规模实现这一目标,但依旧需要全面的去了解技术是如何服务企业和企业的客户,并确保企业有合适的实施策略和资源以确保 MarTech 的成功部署。从企业当前的数据,或优化企业的 MarTech 技术堆栈中获得的价值通常是更高的。最重要的一点,不要忘记保管好企业已拥有的客户资产。

by Regan Yan, the CEO of Digital Alchemy.

Regan is a subject-matter expert in analytical database marketing and customer relationship marketing, as well as an in-demand presenter and keynote speaker at national and international events. He also authors thought leadership pieces on data-driven marketing that can be found on the DA Blog.