Obalone 6 największych mitów związanych z martechem

Nie trzeba daleko szukać w świecie martech, aby znaleźć zapierające dech w piersiach studia przypadków dotyczące udanych wdrożeń systemów i nadzwyczajnego zwrotu z inwestycji. Ale to, co nie jest tak dobrze udostępniane, to nieudane lub niekompletne wdrożenia, zespoły walczące o pełne wykorzystanie istniejących zestawów narzędzi oraz liderzy stosu zmagający się z trudnymi relacjami z dostawcami.

Z mojego doświadczenia wynika, że ​​te ciche zmagania są częstsze niż historie sukcesu. Niektóre z tych problemów pojawiają się na początku programu, kiedy sprawcą są dostawcy lub liderzy martech w przedsiębiorstwach padają ofiarą wszechobecnych mitów na temat tego, jak naprawdę działa martech.

W ostatnich latach odkryłem, że następujące pół tuzina mitów jest szczególnie rozpowszechnionych. Ostrzeżony jest uzbrojony!

Moje życie jako pogromcy mitów

Po raz pierwszy wszedłem do branży analitycznej, zakładając „CMS Watch” w 2001 roku z powodu kilku kwadrantów branżowych wiodących firm analitycznych. Te ćwiartki przedstawiały grono „wiodących” lub „magicznych” dostawców i platform CMS, co do których miałem głębokie zastrzeżenia w oparciu o moje doświadczenie w kierowaniu zespołem programistów, który faktycznie wdrażał te systemy.

Postanowiłem więc założyć nowy rodzaj firmy analitycznej, która obalałaby mity i opowiadała prawdziwą historię o tym, jak działają te technologie. Przewiń do przodu ponad dwie dekady, a wiele mitów wciąż istnieje. Więc bijmy się dalej!

Mit 1: Kwadranty statyczne mają znaczenie

Ludzie kochają ćwiartki! I możesz zrozumieć, dlaczego, ponieważ upraszczają rynki, dzieląc je na zwycięzców i przegranych. Ale są tu dwa kluczowe mity:

• Że pojedynczy kwadrant statyczny ma uniwersalne zastosowanie w różnych przypadkach użycia, wielkości firmy, regionie i priorytetach biznesowych.
• Że główne firmy analityczne rozważają właściwe czynniki przy pozycjonowaniu dostawców.

Żadna nie jest prawdą.

Nie chcesz dostosowywać się do tego, co ktoś ogólnie określa jako „najlepszych” dostawców. Chcesz współpracować z najlepiej dopasowanymi dostawcami i zawsze będzie to uwzględniane w kontekście. Dostawca martech, który pasuje do innej firmy w Twojej branży, może nie pasować do Ciebie, zwłaszcza jeśli chcesz konkurować w zakresie technologii (między innymi). Zasadniczo powinieneś ustalać priorytety dostawców na podstawie konkretnych przypadków użycia.

Innym problemem związanym z kwadrantami statycznymi jest to, że historycznie miały one tendencję do przeważania maruderów w branży, często większych dostawców z dużymi zainstalowanymi bazami, którzy zazwyczaj przodują w „relacjach z analitykami”, ale zbyt często osiągają gorsze wyniki w relacjach z klientami.

Mit 2: Dostawca pakietu martech jest Twoim sprzymierzeńcem

A mówiąc o słabych wynikach — niektórzy z największych dostawców w branży martech pozostawili jedne z największych odcisków dłoni na tych porażkach, o których wspomniałem w pierwszym akapicie powyżej. Jako dostawcy wieloplatformowych „pakietów” będą starali się przekonać zaniepokojonych kierowników, że można uniknąć uporczywych i drażliwych wyzwań związanych z integracją platform, kupując jak najwięcej sprzętu od jednego dostawcy.

Prawdziwa historia jest taka, że ​​pakiety głównych dostawców martech zostały połączone w całość poprzez przypadkowe przejęcia, a ich poszczególne elementy są ukierunkowane na mylącą różnorodność różnych profili klientów korporacyjnych. Są więc spójne tylko z nazwy. Dlatego duzi dostawcy martech zawsze będą woleli przekonywać na poziomie C, a nie na poziomie roboczym w Twojej firmie, aby uniknąć konieczności faktycznego udowodnienia dopasowania platformy i jakości.

Nie musisz tego znosić. Zawsze wykonuj rygorystyczne, konkurencyjne testy pod kątem ważnych przypadków użycia. I nigdy nie pozwól, aby Twoja firma była zastraszana.

Mit 3: Zawsze musisz spersonalizować

Eksperci branżowi traktowali priorytetowo personalizację cyfrową i obsługi klienta jako „niezbędną” w ciągu ostatniego ćwierćwiecza. A jednak dla większości kanałów w większości przedsiębiorstw personalizacja pozostaje odległym celem. Co tu się dzieje?

Częściowym wyzwaniem jest to, że personalizacja może okazać się kosztowna — z perspektywy operacyjnej, zgodności, wydajności i raportowania. Nie oznacza to, że nie powinieneś odkrywać wartości spersonalizowanych doświadczeń. Oznacza to, że należy bardzo dokładnie rozważyć zwrot z inwestycji i przyjąć do wiadomości, że domniemana wartość nie zawsze może przekraczać koszt i wysiłek.

Niedawno rozważaliśmy to pytanie na Radzie MarTech Leadership Council firmy Real Story Group i doszliśmy do wniosku, że wyniki programu personalizacji często różnią się w zależności od kanału i wezwania do działania. Na przykład personalizacja e-maili i e-commerce zwykle dawała wyższy zwrot z inwestycji niż personalizacja strony internetowej, która czasami przynosiła nawet ujemne zwroty.

Myślę, że to wszystko wraca do podstaw: dostarczaj klientom to, czego naprawdę chcą, a nie to, co myślisz, że chcą.

Mit 4: CDP naprawi bałagan w danych klientów

Nawet gdy rynek platformy danych klientów (CDP) dojrzewa, często widzę, jak przedsiębiorstwa patrzą na wdrożenie CDP jako na wybawienie. Możesz zrozumieć, dlaczego. Większość danych klientów korporacyjnych jest tak pomieszana, że ​​szukanie boskiej interwencji — lub przynajmniej drogi na skróty — nie jest nierozsądne.

Ale nie ma dróg na skróty. Garbage-in, Garbage-out dotyczy danych klientów w takim samym stopniu, jak inne. Większość przedsiębiorstw musi zająć się podstawowymi kwestiami kompleksowego gromadzenia danych, czyszczenia, zarządzania, przetwarzania, rozpoznawania tożsamości i właściwego modelowania atrybutów, zanim w ogóle pomyślą o skutecznym aktywowaniu wszystkich tych słodkich danych. Sam CDP nie rozwiąże wszystkich tych wyzwań.

Z pewnością niektórzy dostawcy CDP oferują podstawowe usługi przetwarzania danych w ramach swojej platformy. Nasze ostatnie badania sugerują, że można z grubsza podzielić rynek CDP na rozwiązania koncentrujące się głównie na operacjach danych klientów korporacyjnych i na rozwiązania kładące nacisk na aktywację danych. Ale nawet w pierwszym przypadku ktoś musi wykonać całą tę trudną pracę związaną z przetwarzaniem danych. Naprawienie bałaganu w danych klientów należy do Ciebie, być może z pomocą z zewnątrz.

Mit 5: AI zastąpi większość marketerów

Temat sztucznej inteligencji przyniósł już zbyt wiele naciśnięć klawiszy — generowanych przez ludzi lub maszyny. Ale jak w przypadku każdego ważnego tematu związanego z martechem, wciąż jest tu mnóstwo mitów. Być może największym mitem jest to, że sztuczna inteligencja zastąpi większość marketerów, a może całkowicie zastąpi funkcję marketingową.

Sztuczna inteligencja zastąpi w ekosystemie marketingowym powtarzalną pracę i zadania produkcyjne. Sztuczna inteligencja nie zastąpi twórczej iskry, niezbędnej intuicji i wrodzonej potrzeby prawdziwej, autentycznej, dwukierunkowej interakcji międzyludzkiej. Jeśli chodzi o liderów martech, takich jak ty, nie obawiam się, że wykorzystasz sztuczną inteligencję w zbyt małym stopniu, ale raczej, że dostawcy zaleją twój stos nieprzetestowanymi i potencjalnie nieetycznymi algorytmami, które pospiesznie wbudowali we wszystkie twoje platformy.

Uważnie śledzimy to zjawisko i będziemy mieli więcej do powiedzenia na ten temat w nadchodzących kwartałach, ale w międzyczasie zrób sobie zdrową przerwę i pamiętaj o wyjątkowych umiejętnościach, które Ty i Twój zespół wnosicie do gry. Następnie dokładnie przetestuj wszystkie moduły AI, poszukaj całkowitej przejrzystości pod osłonami — choć rzadko ją znajdziesz! — i nie akceptuj tandetnych wyników.

Mit 6: „Jesteśmy w tyle!”

Mówiąc o sztucznej inteligencji, mam wrażenie, że liderzy martech w przedsiębiorstwach mają wrażenie, że oni — i ich organizacje — są w jakiś sposób „z tyłu”. Możesz zrozumieć, dlaczego spostrzegawczy lider może sądzić, że ich działania nie nadążają za paczką w świecie zapierających dech w piersiach (ale rzadko powtarzalnych) analiz przypadków i odlotowych ogłoszeń dostawców.

Powiedziałbym, że jest to temat lub przynajmniej podtekst 90% telefonów doradczych od liderów martech z dużych przedsiębiorstw.

Ale o to chodzi: z definicji 90% z was nie może zostać w tyle. Tak, martech rozwija się szybko, ale twoi rówieśnicy również zmagają się z tą ewolucją. Widzimy mniej powtarzalnych wzorców projektowych, niż byśmy chcieli na tym etapie. Sugeruje to, że w przypadku wielu technologii — zwłaszcza sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego — są to wciąż początki.

Problem z poczuciem chronicznego opóźnienia polega na tym, że twoje decyzje mogą stać się przypadkowe i mogą być przedmiotem manipulacji ze strony dostawcy. Zamiast tego chcesz zbudować trwały, warstwowy stos martech, którego mocne filary pozwolą ci eksperymentować i wprowadzać innowacje na poziomie zorientowanym na klienta. Więc weź głęboki oddech, ugruntuj swoje martechowe fundamenty i idź do przodu.