Januarie 26, 2020 admin
Om die kliënt vanuit alle perspektiewe te ken en sy wense te verstaan, is deesdae ingewikkelder as ooit tevore. Meer en meer raakpunte en meer en meer data word versamel – en sorg dat die data-ontleders selfs met die nuutste tegnologie en baie rekenaarkrag is, met die moeilik om te evalueer evaluerings. Op multikanaal volg Crosschannel en omnichannel.
Dit maak nie saak watter gonswoorde by Dmexco van hierdie jaar rondgegooi word nie, die neiging is duidelik: inkopies, bemarking en klante-interaksie is nou baie meer uiteenlopend en ingewikkelder as wat hulle net 'n paar jaar gelede was, en kliënte van vandag het meer keuses as ooit tevore vantevore – en hy het meer vertroue in sy keuse geword en in die slegste geval met 'n klik van die deelnemer beland.
Tobias Weidemann is 'n vryskutjoernalis vir talle besigheids- en tegnologemedia asook konsultant op die gebied van inhoud en digitale onderwerpe (foto: privaat)
Dit is 'n uitdaging vir maatskappye, maar ook vir sagtewarevervaardigers, wat orde en kennis in ondernemings moet verseker. Dit moet organisasies moontlik maak om die wense van hul kliënte te verstaan ​​en te beoordeel – verkieslik individueel en intyds. 'N Hoë doelwit wat steeds nie in Duitse ondernemings gerealiseer word nie (met enkele uitsonderings).
Databemarking: Dit hang af van die ondernemingskultuur
Ons het jare lank gepraat oor voorspellingsanalise, die kliëntreis en datastuurde bemarking by Dmexco en talle ander beurzen en nywerheidskongresse. Maar selfs al is dit gonswoorde waaroor baie bestuurders nou makliker kan praat as 'n paar jaar gelede, moet die konsepte eers gevul word met die lewe. En dit verg bestuurders op C-vlak met voldoende steun om volhoubare verandering te inisieer en die arbeidsmag op pad na digitalisering te neem.
Omdat gegewensbemarking in 'n sekere mate slegs 'n tegniese vraag is: die vestiging van 'n datastuurde kultuur in 'n onderneming is een van die belangrikste uitdagings deesdae – en dit in alle industrieë. KMO's wat deur eienaars bestuur word, sukkel dikwels in hierdie land. Die rede is in baie gevalle 'n verskil in korporatiewe bestuur. Terwyl daar in Amerika meer praktiese mentaliteit heers en dinge in die bemarking van data net beproef word, moet alles perfek by ons wees.
'N Proef-en-fout-proses, 'n soeke na geldige resultate, 'n deurlopende leerproses, is baie op die gebied van datastuurde bemarking. Maar die leerkurwe neem steeds toe danksy die toenemende rekenaarkrag en ervaring van ondernemings en diensverskaffers, en sal data-ontleders in die toekoms 'n gewilde professionele groep maak.
Twitter sien dit ook, soos uit 'n Twitter-peiling getoon is: Baie ondernemings in Duitsland vertrou nie die deelnemers aan die opname om die onderwerp van bemarking van data strategies te benader nie. Dit is tyd dat iets verander.
Terloops, in die bemarking van data ondervind ondernemings 'n innovasie in die mededingende omgewing. Dikwels is dit nie soseer die direkte mededingers, met wie hulle meeding om insigte, kundigheid en professionele persone nie, maar eerder die groot tegnologie-gedrewe Amerikaanse maatskappye van Google na Amazon, wat ook in die toekoms geld met data sal verdien. wees of doen dit al.
Of u dit met kombinasies van letters soos GAFA, FAANG of GAFAM kombineer, is onbeduidend en dit verander nie die feit dat Duitse maatskappye weer die risiko loop om agter die Amerikaanse korporasies agter te kom en van hulle afhanklik te raak nie.
Tog is databemarking steeds 'n gebied waar dit gaan oor die skepping van klante-ervarings en klante-ervarings in terme van diens – en om verhale te skep wat die kliënt tydens partytjies en in 'n vriendekring sal vertel: Die hotelonderneming, wanneer hy die Hotelle het die vooraf bespreekte kamer onmiddellik geaktiveer, die kliënt genereer 'n kode waarmee hy na sy kamer kom sonder veel registrasie en maak hom as gevolg van sy onlangse besoeke geskikte (!) Voorstelle vir die aand.
Of die telekomverskaffer, wat erken as daar 'n kragonderbreking in die landlyn is, dat die klant 'n kontrak vir 'n selfoon het en hom per SMS inlig dat hy 50 GB op die kaart bespreek het, dus werk hy vandag ondanks die feit dat hy nie die internet via internet ontbreek nie. kan totdat die skade in die pad opgelos is. In die toekoms gaan dit daaroor om probleme op te los wat die klant nie eens vantevore geweet het nie.
Los datasilo's op en herken datapatrone
Om dit te laat slaag, is die versameling van data nie voldoende nie. Die veel groter uitdaging is die samewerking van die datasilo's wat oor jare gegroei het, met 'n een-tot-een datatoekenning en 'n gesentraliseerde datastruktuur, veral vir grootskaalse ondernemings (nuwe ondernemings is van nature makliker). Dit verseker dat 'n onderneming al die gegewens oor die kliënt kan saamsmelt en gebruik. En 'n ander taak is om datapatrone te identifiseer en die regte insigte vir produkbestuur en klanteverhouding te onttrek. Omdat databemarking meer is as net 'n eensydige oorsaak-en-effek-kombinasie.
Dit gaan oor interaksie met die kliënt, oor die dialoog, wat dikwels woordeloos en onuitgesproke is. Die uitdaging is om die wense van die kliënt te erken, selfs al het hy dit (nog nie) uitgespreek nie, en verkieslik nie eers daarvan geken nie. Data moet dit kan waarborg. En waarskynlik sal masjienleer en kunsmatige intelligensie verseker dat die rekening in die afsienbare toekoms opduik. Veral hier word in die volgende paar jaar met baanbrekende veranderinge verwag.
Laat ons onthou wat 20 of 10 jaar gelede die werklikheid was en hoe vinnig toestande kan verander. Reeds in 2011 of 2012 het die bedryf gepraat oor data-gedrewe bemarkingsprosesse by Dmexco. Maar anders as destyds, toe die kliëntreis nog steeds baie fragmentaries was en koopprosesse meestal nog steeds verpligtend was op die kantoor van die kantoor, het almal vandag die mees persoonlike IT-toestel wat altyd die mens is – en doen die meeste navorsing (indien nie in baie gevalle nie) die aankoopprosesse) per slimfoon.
Ons het destyds geen idee gehad dat in baie woonkamers oor 'n paar jaar intelligente, interaktiewe sprekers à la Amazon Echo sou wees nie, wat op versoek aan ons wense voldoen (hoewel in die konteks van spraakhandel tot dusver selde, maar dit is ook net 'n kwessie van tyd).
Diegene wat nou in data-bemarking belê, kan baie wen
Vir baie ondernemings is die weg na 'n funksionerende strategie vir data-bemarking nog baie ver – omdat die begrip ontbreek, omdat die onderneming tans nog sonder databemarking werk en omdat digitale transformasie en 'n skuif na datastuurde bemarking 'n poging is, wat ook gepaard gaan met foute.
Dit word aanbeveel dat ondernemings begin om sommige van hierdie foute toe te laat en waarde toe te voeg. Data-bemarking kan alle prosesse gedurende die produksiklus verryk met addisionele insigte – produkontwikkeling, besluitneming oor variante, prys- en inkomstemodelle, en laaste maar nie die minste kommunikasie met die kliënt voor die aankoopproses en tydens die proses nie.
Aan die skrywer: Tobias Weidemann is 'n vryskutjoernalis vir talle besigheids- en tegnologemedia sowel as konsultant op die gebied van inhoud en digitale onderwerpe. Sy pos is 'n samevatting van die Adobe Twitter-oorname.