コアのマーケティングオートメーション機能とイノベーションのバランスを取る方法

マーケティングオートメーションのリーダーは、古いアプローチの品質を維持しながら、キャンペーンを実行して顧客を引き付ける新しい方法を提供する新しいテクノロジーをどのように追加するかという大きな課題に直面しています。

ここでは、マーケティングオートメーションがこれに役立つ 3 つの領域を紹介します。

データの品質と一貫性の維持

「データの品質と複数のシステムを横断的に見る機能は、（その歴史において）マーケティング オートメーションにとってまさに基礎でした」とコンサルタント会社 Mission MarTech LLC の社長である Milton Hwang 氏は The MarTech Conference で述べました。

「マーケティング担当者は、データの消去だけで終わることはないようです」と彼は言う。 「これは継続的なタスクであり、新しいデータ ソースを機敏に扱う必要がありますが、キャンペーンのパーソナライゼーションを推進することは絶対に賭けであるため、ルーチンと厳密さを一貫して行う必要もあります。」

マーケティング オートメーション プラットフォームは、データドリブン マーケティングの中心です。 これらは、一意のデータ ポイント、ID、値、および州、国、業界などの分類のマッピングに役立ちました。 進化するデジタル環境により、マッピングされる追加のデータ ポイントが生成されています。 マーケティング担当者が一貫性のある厳格なデータ管理を維持することがこれまで以上に重要です。

「基盤となるシステムでこれらのルーチンが正しく設定されていない場合、システムのパフォーマンスに影響を与える可能性があり、当然ながらリードやアカウントのルーティング、スコアリング、属性が不正確になる可能性があります。これらの作業はすべての作業の大部分を占めます。」とファン氏は述べています。

新しい AI ツールがデータ上でトレーニングされる場合、データの品質はさらに重要になります。

さらに深く掘り下げる: AI がデータ品質に役立つ 6 つのマーケティング オートメーションのユースケース

プロセスと販売を統合および調整する

従来、マーケティング オートメーションは、見込み客を営業チームに届けるキャンペーンの実行に役立ちました。 この進化の次のステップは、リードに伴う販売洞察のレベルです。

「販売に関する洞察がさらに最新化されました」とファン氏は述べています。 「顧客がデジタルですでに取り組んでいることに関するデータを顧客に提供することで、顧客の前で [営業] を主役にし、デモ ミーティングやフォローアップ ミーティングで顧客と連絡を取ったときに、その洞察が前進し、会話が本当に前進します。」

同氏はさらに、「多くのチームは、マーケティングオートメーションにおけるエンゲージメント追跡だけでなく、統合されたタスクやワークフローにも使用しているという事実を依然として受け入れている」と付け加えた。

こうした改善された販売洞察を提供することのさらなる利点は、新しいアカウント エグゼクティブがすぐに販売を完了するのに有利な立場にあり、従業員の定着率が向上し、学習曲線が短縮されることです。

次世代のマーケティング業務

マーケティングオートメーションには、売上とのギャップを埋める力があるだけでなく、組織全体の他のサイロ化されたチームを調整することもできます。

「マーケティング オートメーション プラットフォームは、ネイティブ統合により 10 年前にゲームを大きく変えました」とファン氏は言います。 「これは自然言語の本来の変曲点でした。 彼らはデータベース プログラマに常に残されていたものを解読し、属性とフィールドのマッピングの形で MAP 管理者である私たち全員にその権限を与えてくれました。これにより、構築のために IT チームにリクエストや要件を提出するのではなく、その時間を取り戻すことができました。カスタム統合。

GenAI チャットボットをマーケティング オートメーションおよび関連プラットフォームに追加したことで、より多くのチーム メンバーが IT チームに依存する必要のない「ノーコード」および「ローコード」状況でマーケティング オートメーション機能を実行できるようになりました。

「マーケティングオートメーションプラットフォームやその他のエコシステムには、活用できるものが他にもあるということを覚えておく必要があります」とファン氏は語った。 「単にデータを移動してリアルタイムで同期するだけではありません。 追加のビジネス価値を得るためにネイティブ統合の先を見据えることです。」

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