テクノロジーの単なる採用ではなく、適切なアプリケーションがマーケティングにおいて重要な理由
公開: 2020-03-21今日のマーケティング業界では、デジタル マーケティング分野でテクノロジーが広く採用されています。
ブランドは、データの利点と、リアルタイム データの収集が将来何を利用できるかを理解する必要があります。
マーケティングに関しては、ブランドはテクノロジーへの投資をいとわない必要があります
今日、私たちはインテリジェント マシンに囲まれています。つまり、人間とプロセスを理解して読み取り、模倣し、応答できるマシンです。 たとえば、Gmail は機械学習 (ML) を使用して、不要なメールやスパムが受信トレイに入るのを防ぎます。また、以前のすべての会話を分析し、ユーザーの応答方法に特に注意を払って自動応答を生成します。
食品配達アプリケーションである Swiggy は、チャットボットを使用して人工知能 (AI) を実装し、毎日何百万ものメッセージと会話を処理します。 これらのアプリは両方とも何百万人ものユーザーによって定期的に使用されており、各ユーザーに個別にサービスを提供するために使用されているテクノロジーは、その運用規模を暗示しています。
ここで、同じテクノロジーがマーケティング チームによって日常業務に使用されていると想像してください。
各活動やキャンペーンは、デジタル、テレビ、印刷物、ラジオ、屋外、BTL など、一元化されたプラットフォームにリアルタイムで記録されます。 大手ブランドがマーケティングに毎月負担する予算の種類については、そのような最新のプライベート集中型プラットフォームが規制当局として機能し、費やされたすべてのペニーが適切に利用され、キャンペーンを正しい方向に導くようにします.
現代のテクノロジーはマーケティングをどのように変革できるか? トラディショナル + デジタル マーケティング。
今日のマーケティング業界では、デジタル マーケティングの分野でテクノロジーが広く採用されています。 AI、ML、ビッグデータ処理などのテクノロジーのほとんどすべてが、デジタル カスタマー ジャーニーを追跡し、デジタル メディア向けにカスタマイズされたキャンペーンを設計することに重点を置いています。
しかし、これまでのところ、かなりの割合のお金が、デジタルで追跡できない従来のチャネルに流れています。 そのため、ほとんどのブランドやエージェンシーは、組織内のサイロにデータが存在するため、リアルタイムで追跡するのに苦労しており、非効率につながっています。
これとは別に、実行されたものと計画されたもののチェック活動を維持するための標準化されたプラットフォームはありません。 1 つのテレビ スポットが間違った時間に配置されたり、間違ったチャンネルで放映されたりした場合でも、会社は何十万ドルもの損失を被ります。 同様に、すべてのメディアについて、事前と事後、および事後とサードパーティのチェックが重要なプロセス要件になります。
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さらに、マーケティング担当者が協力して、各活動が適切に実行されていることを確認する必要がある多数のサードパーティ アライアンスがあります。 マーケティング計画の準備と実行には、多くの労力、計画、リソース、人材が必要です。
今日、多くの場合、レポートの提供は代理店やベンダーに依存しています。 ブランドが持つべき本当の恐怖は、データの可視性が不足しているためにコース修正が適切なタイミングで行われなかったために、ターゲットが適切な場所に到達しないことです。
適切なプロセスと最新のテクノロジーの適切な使用によって実現される集中型プラットフォームは、マーケティングが直面し、今もなお直面し続けているこれらの長年にわたる問題に対する答えです。 このドメイン リッチな技術プラットフォームは、計画、実行、分析など、マーケティング キャンペーンのあらゆる段階で役立ちます。
マネージャーは、50 人のメンバーのチームを管理しながら、完全な透明性で責任を分散できます。 予算計画と PO の準備と承認は、同じプラットフォームに参加している代理店とともに、単一のセットアップで行うことができます。
これらすべての活動を自動化することで、すべてのキャンペーンの迅速な作業プロセスと迅速なターンアラウンド タイムが可能になります。 計画された支出と実行された支出の詳細なマッピングは、キャンペーンの概要を提供し、マーケティング担当者がすべての活動が適切な場所にあることを確認するのに役立ちます. これにより、調整が行われ、手間のかからない透明なプロセスが確立されます。
最後に、分析段階では、プラットフォームがクリーンで豊富なデータを収集している間に、AI / ML を使用して、将来の計画のためにベンチマークを予測します。 これは、今後のキャンペーンの目標を設定するのに役立つだけでなく、サードパーティの協力者の過ちに対して問題を提起するのにも役立ちます. マーケティングの支出と活動は、任意のレベルに分割してリアルタイムで表示できます。
さらに、直感的なマーケティング分析手法と ML を使用することで、この粒度の高い支出を販売/リード/任意の KPI で把握し、実際にブランド、カテゴリ、市場、媒体ごとにマーケティングが販売に与える影響を予測できます。 監査の観点から見ると、ドキュメントへのリンクとそれにマッピングされた会話を使用して、すべてのデータにアクセスできます。
これにより、内部監査時にも効率が向上します。 したがって、最新のテクノロジーが適切な場所に適切な精査によって実装されている場合、それは実用的であることを証明し、部門、場所、階層、媒体、およびプロセスにわたるサイロを解決できます。
すごいですね。 では、現代のテクノロジーのそのような採用を妨げているものは何ですか
インドでこのような技術プラットフォームが発展していない主な理由の 1 つは、技術とマーケティングの知識を組み合わせたチームが不足していることです。 このようなプラットフォームを構築するには、プロセスを AI/ML などの最新のテクノロジーと統合する必要があります。 ブランドはデータの利点を認識する必要があり、リアルタイムのデータを収集することで将来的に利用できるようになります。 このため、ブランドは、販売や生産などの他の機能で行われているように、マーケティングに関してはテクノロジーに投資することをいとわない必要があります。
また、インテリジェントなマシンが人間の仕事を奪うことができるという大きな懐疑論があります。 これらのテクノロジーを使用して正確性と速度を向上させることができますが、感情を理解し、創造性を適用し、判断を与え、現実世界の状況に応じて戦略を立てることによる人間の関与は、依然として人間をプロセス全体の中心的な機能にするタスクです.
新時代のテクノロジーはさらに別の産業革命への道を開いていますが、これらのテクノロジーが倫理的に使用されているかどうかを綿密にチェックする必要があります。 私たちは、データが通貨と見なされる世界に住んでおり、これらの自己学習技術に大衆が簡単にアクセスできるようになったため、その公正な使用を確保するために厳格な規制を実施する必要があります.