未来的营销管理技术:打破广告和营销之间技术的壁垒

现在越来越多的营销管理软件使用机器学习和流式分析来实时优化内容和客户匹配,提供产品和内容推荐,并提供对业务目标的归因和贡献的洞察,具体的功能包括:营销活动规划执行和管理、客户数据管理、社交营销、移动营销、营销分析、营销资源管理以及市场研究等。

本文来自微信公众号“IDC咨询”。

IDC预计,全球营销管理(Marketing Campaign Management)软件市场规模将从2022年的231亿美元增长到2027年的439亿美元,复合年均增长率(CAGR)为13.7%。随着生成式人工智能的快速应用以及企业对客户旅程集中管理需求的提升,未来的营销管理技术迎来一次重大的用户体验改革。

IDC对营销管理软件市场的定义

IDC将营销管理软件定义为通过软件程序自动化营销过程中的各个组成部分,包括一系列个体和协作活动。通过营销管理软件,可以在任何媒体渠道和设备上实现个性化互动沟通,推动客户获取过程,但不包括广告技术。它们跟踪、分析和优化营销绩效。

主要的使用案例包括客户获取、出站和入站营销、潜在客户生成和评分、品牌管理以及受众细分和个性化。

主要组件通常包括执行平台、分析引擎和数据库。

现在越来越多的营销管理软件使用机器学习和流式分析来实时优化内容和客户匹配,提供产品和内容推荐,并提供对业务目标的归因和贡献的洞察,具体的功能包括:营销活动规划执行和管理、客户数据管理、社交营销、移动营销、营销分析、营销资源管理以及市场研究等。

IDC将持续追踪全球及各个国家在此定义下的营销管理软件市场规模、技术趋势和供应商情况。

营销管理软件的发展方向

打破广告和营销之间的技术壁垒

广告技术(Adtech)和营销技术(Martech)是企业开展营销活动的两个重要组成部分。在传统的营销体系中,往往将广告与营销作为分离的结构,每个领域都有独立的人员、预算、指标和应用程序。IDC对广告应用技术定义为任何软件程序或平台(不包括服务),其功能包括媒体或广告活动的规划、购买广告库存以及广告运营(即将广告物理插入媒体、将广告针对特定人群或个体用户进行定向、自动调整广告创意以提高效果,并跟踪、测量和报告广告活动,可能是提供多功能平台或单一解决方案的平台,包括程序化广告(广告服务器、需求方平台[DSP]和动态创意优化工具)、数据平台(如数据管理平台[DMP])和广告归因/验证工具等。

目前大部分企业或组织是通过完全不同且分散的工具来分别执行广告和营销活动,例如像内容创建/管理、信息传播、客户行为跟踪/分析和旅程规划,每个步骤都在广告技术和营销技术中有相对独立的功能模块,这也导致形成了各自独立的业务指标的展示。例如:告技术工具可能报告每千次曝光的成本(CPM),而营销技术系统则提供点击率(CTR)或营销合格线索(MQL)等指标,这一结果导致CMO只能看到离散的部门成就,无法获取关于客户完整旅程、每个策略的真实成本/效益以及业务达成最终归因的全面报告。

为了克服这些不理想的孤立报告,营销人员(以及支持他们的供应商)需要采用更加综合的方法,打破广告技术和营销技术之间的壁垒。通过将这两个领域进行对齐,无论是在单一工具中还是在深度集成的应用,或者通过使用桥接数据构建完整的视图。

IDC观察发现,知名供应商和开拓性品牌,正在努力探索统一传统广告和营销的多功能技术解决方案,包括对分散的渠道的融合与打通。

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探索基于人工智能的营销工具

2022年的最后一个季度,ChatGPT于11月公开发布,但在营销管理技术领域的人工智能工作已经进行了很多年。但是,ChatGPT的发布代表着AI工具普及化的一个重要转折点。随着一系列相关产品和服务的兴起,生成式人工智能对话的形式将改变品牌和购买者之间的互动方式。营销人员将拥有更强大的能力以快速和规模化的方式运作,而购买者将有新的方法来查找、评估和购买商品。因此,基于提示的人工智能是用户所期望的,不能跟随这一趋势的企业可能会失去市场份额。

未来营销技术供应商将实施更多基于人工智能的工具,这可能包括:运营/整合/管理SaaS应用程序、自动化营销活动、重构购买者的旅程、实现规模化的消息和内容个性化、优化大型语言模型的品牌价值、分析和归因绩效等。

IDC给技术买家和技术供应商的建议

技术用户(即品牌的CMO)

开展客户数字化,利用客户数据平台(如CDP)作为连接客户和内部应用的多功能平台,将企业的前后台资源进行整合,探索和扩展AI互动方式及渠道,深度整合广告技术和营销技术,实现工作流、报告、客户活动旅程的统一。

技术供应商(营销技术/广告技术供应商)

重新定义"全渠道",探索将AI互动和广告功能融入营销管理软件,厂商可以通过收购或API集成来实现统一的目标。除了功能增加,供应商还应评估他们的数据基础设施/集成能力,并考虑建设类似于客户数据平台的功能的合作。技术供应商需要有能力捕捉客户的行为信息(零方数据),将其与已知身份(第一方数据)关联起来,甚至通过清洗(第二方数据)进行集成,以有效处理客户从广告到营销活动和购买行为的旅程。

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