Ως  ειδικοί στο χώρο της συλλογής των ψηφιακών δεδομένων, καλείστε από ανώτερους «ηγέτες» να εστιάσετε στη διαδρομή του πελάτη και τη βελτιστοποίηση της πορείας των αλληλεπιδράσεων των καταναλωτών με το εμπορικό σήμα σας. Μέσα σε αυτή την πορεία, υπάρχουν τρεις τάσεις (ή προκλήσεις) στις οποίες πρέπει να επικεντρωθείτε:

  • Βαθιά κατανόηση του κοινού-στόχου σας για να προβλέψετε τις ανάγκες και τις επιθυμίες τους.
  • Η κάλυψη των προσδοκιών των πελατών (αν και με υψηλότερους στόχους μπορείτε να βοηθήσετε στη διαφοροποίηση της μάρκας σας από το σύνολο).
  • Αντιμετώπιση επικίνδυνων σημείων ώστε να αναβαθμιστεί η σημασία της μάρκας σας.

Δεν έχει σημασία με ποιον θα συνομιλήσετε, ή τί συνέδρια μάρκετινγκ παρακολουθήσατε πρόσφατα, είναι ασφαλές να πούμε ότι η τομή του Digital Marketing, τα analytics, η βελτιστοποίηση και η εξατομίκευση είναι ένα δημοφιλές θέμα συζήτησης.

Ας επανεξετάσουμε τις δημοφιλείς τάσεις αυτή τη στιγμή:

  • Η έξυπνη εξατομίκευση
  • Επιστήμη Δεδομένων
  • Μηχανική μάθηση
  • Αλγόριθμοι Αυτο-μάθησης
  • Τμήμα του ενός
  • Ευαισθητοποίηση συμφραζόμενων
  • Πραγματικός χρόνος
  • Αυτοματοποίηση
  • Τεχνητή νοημοσύνη

Είναι πολύ πιθανό να έχετε αντιμετωπίσει αυτά τα λόγια σε μια υψηλή συχνότητα, θα μπορούσατε να φτιάξετε ένα παιχνίδι με ποτό με αυτά.

Υπάρχει μια μεγάλη σύγχυση που δημιουργείται από τους παρόντες όρους και το τι σημαίνουν. Για παράδειγμα, υπάρχει βαβούρα γύρω από τις λεγόμενες λύσεις με «εύκολο κουμπί» που εταιρείες marketing cloud πωλούν για analytics των πελατών και για την εξατομίκευση των δεδομένων κίνησης.

Αντιδρώντας στην κατάσταση αυτή, ξεκινάω μια προσωπική αναζήτηση με ερωτήσεις όπως:

  • Εκτελεί κάθε τεχνολογία analytics και εξατομίκευση με ισορροπημένο τρόπο;
  • Ποια είναι τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα για τον αυτοματισμό των analytics;
  • Ποιες είναι οι μεταγενέστερες επιπτώσεις στα προγνωστικά από τα οποία οι έμποροι εξαρτώνται για εξατομικευμένες αλληλεπιδράσεις σε όλα τα κανάλια;
  • Θα πρέπει να εμπιστευθώ άνετα έναν αλγόριθμο-«μαύρο κουτί» και το πώς αυτό επηρεάζει την εμπειρία που το σήμα μου προσφέρει στους πελάτες και τους μελλοντικούς πελάτες;

Μήπως χρειάζεστε έναν επιστήμονα δεδομένων για να είστε επιτυχείς στο σύγχρονο μάρκετινγκ;

  • Είναι το ταλέντο στην ανάλυση υψηλής ποιότητας εξαιρετικά δύσκολο να βρεθεί;
  • Πόσο έγκυρη είναι η καταγγελία της έλλειψης ταλέντου στην επιστήμη δεδομένων;
  • Πώς μπορώ να εξισορροπήσω τις ανάγκες του οργανισμού marketing μου με τις πρόσφατες τάσεις στην αναλυτική τεχνολογία;

Πιστεύουμε σε ένα μέλλον όπου η προσιτή τεχνολογία και οι “περίεργοι” με την ανάλυση άνθρωποι συνεργάζονται για να προσφέρουν ευφυείς αλληλεπιδράσεις πελατών. Οι “περίεργοι” αυτοί άνθρωποι μπορεί να είναι επιστήμονες δεδομένων, επιστήμονες δεδομένων των πολιτών, στατιστικολόγοι, επαγγελματίες αναλυτές digital marketing, ψηφιακοί έμποροι, δημιουργικές «σούπερ δυνάμεις» και άλλοι. Η δημιουργία ομάδων με τέτοια άτομα οπλισμένα με λογισμικά σύγχρονης ανάλυσης πελατών θα σας βοηθήσει να διαφοροποιηθείτε και να είστε ανταγωνιστικοί στο σημερινή οικοσύστημα του μάρκετινγκ.

*ΑΠΑΓΟΡΕΥΕΤΑΙ ΡΗΤΑ η αντιγραφή και οποιαδήποτε χρήση, αναπαραγωγή, αναδημοσίευση, αποθήκευση, πώληση, μετάδοση, διανομή, έκδοση, εκτέλεση, φόρτωση (download), μετάφραση, τροποποίηση με οποιονδήποτε τρόπο, τμηματικά ή περιληπτικά του περιεχομένου της ιστοσελίδας, -ακόμα και με αναφορά της πηγής με ενεργό σύνδεσμο-, χωρίς έγγραφη άδεια του εκδότη.

Αυτά τα είδες;