為什麼你的行銷努力沒有得到認可——以及人工智慧如何提供幫助

「這是一個偉大的季度，」這位高級管理人員舉杯向獲勝的地區銷售經理敬酒時說道。 “你們讓我感到驕傲。”

上半年，公司剛完成全年配額，香檳正在流淌。 每個人都對這看起來輝煌的一年感到欣喜若狂——除了行銷經理，他知道公司可以做得更好。

幾個月來，行銷經理一直在與財務長爭奪資金，以便她能夠對公司管理內容、提供優惠和為品牌創造興奮的方式做出真正的改變。

她獲得了一些資金，這些資金得到了很好的利用，並幫助銷售團隊在上個季度取得了成功。 但她知道，只有財務長為年度預算提供資金，她才能做什麼。 她對每季的資金爭奪戰感到非常厭倦。

無論她多少次解釋歸因如何發揮作用，或者如何判斷行銷正在發揮作用，她都無法讓財務長相信她所做的事情確實很重要。 這位財務長的腦海中仍然縈繞著約翰·沃納梅克那句老話的修改版：「我知道我的行銷工作有一半是有效的。 我只是不知道是哪一半。”

在當今經濟緊縮的情況下，越來越多的行銷經理和財務主管面臨著這一具有挑戰性的情況。 財務部門在新創公司和老牌公司中廣泛採用這種「洩漏」融資方式。 它為行銷提供了足夠的資金來在一個季度內啟動一個專案； 如果該計劃在該季度沒有返回價值，它將在下一個季度被取消。

儘管大多數公司認為行銷是整體成功的重要組成部分，但由於各種原因，它經常被忽視或沒有得到應有的認可。 以下是這種輕微行為的可能解釋，以及可以採取哪些措施來提升行銷的地位。

這是促成此次銷售的最後一封電子郵件、活動或優惠嗎？

將銷售歸因於行銷是一個挑戰。 您如何解釋所有活動及其對銷售管道的累積和個人貢獻？

即使行銷人員確實設法將其努力歸因於銷售，這種歸因也將不可避免地受到挑戰。 許多其他因素也會影響銷售環境，包括：

• 產品品質。
• 競賽。
• 定價客戶服務。
• 市場總體需求。

最後是銷售團隊本身的整體表現。 將行銷工作的具體貢獻與這些其他變數區分開來可能很困難，這使得量化行銷對成功的直接影響變得更加困難。

但行銷人員必須嘗試。 證明個人活動具有投資回報是建立企業信譽的關鍵和基礎。 然而，這些指標的呈現方式卻截然不同。

行銷人員可能有一個儀表板，提供每個活動的統計數據，並且他們可以查看與特定計劃相關的活動。 然而，最好的行銷人員會從客戶的角度展示所有活動以及這些活動如何指導或影響決策。

下圖顯示了有多少已確定的潛在受眾對行銷活動做出了反應。 這並不能證明投資回報率，而是顯示了已解決、感興趣和銷售的潛在受眾的百分比。 它顯示了整個做出決策的行銷環境。

資料來源： AxleHire 的Theresa Kushner和Marie Martin

如圖所示，個人可能在不同時間採取不同的策略。 當潛在買家對您的產品感興趣時（不一定是您想出售產品時），行銷必須持續向他們提供。

例如，如果行銷參與貿易展覽並展示其最新產品，則應在所有其他活動（即直接行銷、銷售電話和網路存取）同時進行的情況下顯示指標。

描繪行銷活動的全貌可以展示結果，描繪出事件存在的整個市場模式。 行銷人員仍必須提供以下指標：

• 展會吸引了多少觀眾？
• 有多少人觀看了您的產品展示？
• 有多少電子郵件收件者對您在展會或其他地方提供的新產品演示做出了回應？
• 銷售人員在活動中與客戶或潛在客戶進行了多少次實質對話？
• 銷售對這些客戶的潛在價值是什麼？
• 該活動如何吸引潛在客戶造訪該網站？
• 造訪您網站的使用者的參與時間是多少？

顯示貿易展覽活動的投資報酬率應包括所有可能做出貢獻的活動。 此外，它應該作為一個在實際演出結束後繼續產生的事件來展示。

深入研究：行銷歸因：它是什麼以及它如何識別重要的客戶接觸點

行銷是隨著時間的推移資訊累積的效果

但如何衡量隨著時間的推移而做出貢獻的消息傳遞呢？ 首先以一致的時間間隔測量相同的事物。

由於行銷的首要目標是建立品牌知名度、塑造客戶觀點並培養客戶關係，因此這些目標需要時間才能產生實際的成果。 正如貿易展覽或行業雜誌上的一篇文章不會立即銷售產品一樣，行銷也不會立即產生銷售。

相較之下，財務表現或營運效率等其他因素可能對公司的成功產生更直接和明顯的影響。 因此，行銷活動的長期效益可能會被低估或忽視，尤其是在關注某一點時。

成功很少單獨或僅因行銷努力而取得

真正的成功往往需要公司內各部門的集體努力，包括產品開發、營運、銷售、客戶服務和財務。

由於成功被視為團隊的成就，因此功勞可以在多個職能部門之間共享。 這常常導致行銷的貢獻被掩蓋，就像本文開頭描述的井噴季度的場景一樣。

例如，由銷售和行銷人員共同設定並共同衡量的目標會為團隊帶來榮譽。 總是會有「最有價值的參與者」從銷售中帶來巨額交易。 但即使在超級盃比賽中，球隊中的每位獲勝者都會獲得一枚戒指。 行銷和銷售需要了解這種動態並獎勵團隊的努力。

深入挖掘：如何協調 B2B 銷售和行銷團隊

感知往往是一個不受歡迎的現實

由於行銷通常與廣告、促銷和品牌建立聯繫在一起，因此與其他業務職能相比，其貢獻被視為「空洞」或不太具體。 這種看法可能會導致行銷策略重要性的貶值，以及對其對公司成功的影響缺乏認識。 您如何反駁這些看法？

首先，您必須承認認知是真實的，然後準確研究這種認知如何影響行銷的認知。 最好透過提高整體形象的鏡子來處理看法。

正面迎接這種看法，承認它，然後描述你想如何改變它。 推銷你的行銷。 請記住，改變人們的想法是很困難的。 你要從改變他們對情況的看法開始，讓他們做出改變想法的工作。

數據真的能帶來洞察力嗎？

通常，組織缺乏數據來證明行銷的成功。 例如，對於廣告來說，始終很難確定哪個廣告在哪個位置引起了買家的注意。 在某些情況下，行銷團隊可能很難有效地衡量和傳達他們的努力結果。 如果沒有強大的數據和分析工具來證明行銷活動的影響，那麼展示行銷對公司成功的直接貢獻就變得具有挑戰性。

但請記住，它不是推動數據理解的工具。 推動洞察力的真正因素是那些了解客戶的需求和需求以及您的產品如何滿足這些需求的人。 行銷人員經常使用電子表格或 CRM 工具來收集有關其市場和行銷工作的「見解」。 數據並不能帶來洞察力——洞察力是透過查看數據的各個方面而得出的。

例如，您的每週行銷報告顯示您最近的新聞稿推動了您網站的訪客數量的增加 - 或者至少看起來是這樣。 然而，一位精力充沛的實習生指出，你們的一位工程師在同一時間段寫了一篇部落格。

該部落格引起了一些爭議，並收到了員工和客戶的數千條評論。 部落格不是一種行銷策略。 行銷人員是否應該將訪客數量的增加歸功於行銷？

值得注意的是，不同行業、組織和個人對行銷的認可和信任可能有所不同。 有些公司重視行銷並承認其在推動成功方面的作用，而有些公司可能有不同的優先事項或觀點。 在這兩種組織中，行銷都佔有一席之地，並且新技術可以大大幫助行銷。

用AI展現行銷價值

輸入人工智慧。 數位演算法如何幫助行銷團隊的努力獲得早該得到的認可？ 讓我們看看人工智慧可以幫助您的行銷工作獲得信譽的五種方式。

客戶行為模式

使用人工智慧或機器學習從客戶資料中提取購買模式、退貨模式或使用模式。 當業務目標是維持或擴大客戶購買或使用時，此資訊非常有用。

透過針對準備升級或購買下一版產品的客戶的行銷活動，行銷可以成為主要的收入來源。 在人工智慧的幫助下，行銷人員可以在正確的時間識別正確的客戶，並提供可以清楚地追溯到行銷工作的特別優惠。

訊息傳遞的多樣性

使用客戶數據，可以建立人工智慧演算法，使行銷人員能夠針對特定細分市場客製化訊息傳遞。 登入您的網站、透過電子郵件表達興趣或致電您的呼叫中心的客戶可以獲得正確的訊息。

演算法可以根據受眾以各種方式描述產品。 受眾選擇和訊息傳遞可以產生客戶興趣，從而轉化為潛在客戶。

此外，人工智慧演算法可以確定傳遞這些訊息的最佳節奏。 大多數行銷人員每週、每月或在特定活動期間發送電子郵件。 但是，如果您的數據分析顯示特定的交付節奏產生最多的反應怎麼辦？

例如，您的資料可能會告訴您，向準備續約支援合約的客戶發送訊息的最佳時間是到期前 60 天。 然後，利用您的 AI 專業知識，您可以確定哪些客戶遵循 60 天規則，哪些客戶不遵守該規則。 根據客戶的內部時間框架向客戶發送訊息可以產生額外的收入和客戶滿意度。

內容開發與交付

幾乎每個人都熟悉或使用過像 ChatGPT 這樣的生成式 AI 工具。 這些工具非常適合產生對當今買家最有吸引力的小型內容。 人工智慧工具可以幫助您將複雜的數據轉化為易於理解的見解，從而使您的客戶受益。

例如，假設您正在為樹藝師（那些來修剪您的樹木的人）行銷服務。 您的數據顯示，接下來的兩個月對於您所在地區的樹木生長至關重要。

在生成式 AI 應用程式的幫助下，您可以為特定市場區域的樹木開發三種場景。 人工智慧應用程式產生關於一年中特定時間（九月）的三段一般資訊：

1.常綠樹：九月最好避免對常綠樹進行大量修剪。 修剪可以刺激新的生長，新的生長可能在冬天之前沒有時間變硬，使樹木容易受到霜凍損害。 通常最好在冬末或早春修剪常綠植物。

2.果樹：如果您有果樹，九月可能是進行輕微修剪的好時機。 這有助於水果生產、空氣流通並降低疾病風險。 然而，果樹的主要修剪通常是在冬末或早春樹木休眠時進行。

3. 落葉樹：許多落葉樹在秋天落葉，可以在九月葉子還茂盛時進行修剪。 這使您可以更好地查看樹的結構並解決任何問題。 可能受益於九月修剪的常見落葉樹包括楓樹、橡樹、榆樹和樺樹。

（以上段落由 ChatGPT 產生。）

行銷人員配備了人工智慧應用程序，可以確定每個區域哪些房屋擁有最多的常綠樹、果樹和落葉樹，然後可以定制直接行銷訊息，在銷售特定樹木服務的同時向客戶提供資訊。 人工智慧可以幫助產生訊息並在正確的時間將其傳遞給正確的人。

深入挖掘：行銷人員在採用人工智慧時應牢記什麼

減少重複性任務的時間

人工智慧因驅動聊天機器人完成重複性任務而聞名。 使用人工智慧驅動的聊天機器人的行銷人員可以節省數百小時的繁瑣工作。

除了明顯的客戶支援和服務之外，人工智慧聊天機器人還可以為行銷做以下一些事情：

• 潛在客戶的產生和培育。 聊天機器人可以與網站訪客互動、篩選潛在客戶並收集潛在客戶的聯絡資訊。 他們可以發起對話、提出合格問題並將熱門線索發送給銷售團隊。 聊天機器人還可以自動化潛在客戶培育序列，根據潛在客戶先前的互動向他們發送後續訊息和內容
• 個性化推薦。 人工智慧驅動的聊天機器人可以分析用戶行為和偏好，以提供個人化的產品或內容推薦。 這增加了交叉銷售和追加銷售的機會。
• 內容分發。 聊天機器人可以根據用戶的興趣和互動向他們提供文章、影片或宣傳資料等內容。 這有助於內容行銷和客戶教育。
• 反饋和調查。 聊天機器人可以收集回饋並進行調查，以收集有關客戶意見和偏好的寶貴見解，從而幫助完善行銷策略。
• A/B 測試。 聊天機器人可以透過向不同的用戶傳遞不同的訊息並測量參與度和轉換率來促進 A/B 測試。

提高數據品質

人工智慧演算法可以幫助完成多項任務，以提高客戶或行銷數據的品質。 以下是對客戶數據經理非常有幫助的一些內容。

• 資料清理和重複資料刪除。 人工智慧可以自動識別並糾正資料錯誤，例如缺失值、不一致和不準確。 重複資料刪除演算法可以識別重複記錄、確定最準確的記錄並將每筆記錄的資訊合併到一筆記錄中。
• 數據驗證。 人工智慧模型可以根據既定模式輕鬆評估輸入的數據，以確保一致性。 例如，電子郵件地址、電話號碼、郵遞區號和州都可以透過人工智慧演算法進行管理，以確保輸入的資訊有效。
• 異常檢測。 人工智慧驅動的異常檢測演算法可以識別可能表明錯誤或詐欺的異常或異常數據點。 它們還可以透過標記明顯偏離正常值的數據點來幫助檢測數據品質問題。
• 數據插補。 人工智慧可以使用基於統計模型或機器學習的插補技術來預測和填充缺失的資料點。 這有助於保持資料的完整性和準確性，並提供新的資料欄位進行分析。
• 數據標準化。 人工智慧可以透過轉換測量單位、標準化日期格式或調整分類來標準化數據，以確保數據在分析時得到同意。

儘管行銷的所有努力可能仍然缺乏認可，但將人工智慧與行銷任務結合起來可以為行銷增加另一個維度，並為公司的整體福祉做出貢獻。