Wie Agenturen mit maschinellem Lernen das digitale Marketing neu gestalten

QuanticMind ist eine prädiktive Werbemanagementplattform, die von Top-Marken wie HomeAdvisor, Hot Topic, Windstar Cruises und Rosetta Stone verwendet wird.

Ihre Technologie konzentriert sich auf die Optimierung von Suchkampagnen durch automatisiertes Gebotsmanagement, Publisher-Management, Datenvereinigung und maschinelles Lernen.

Darüber hinaus ermöglicht die Plattform Feed-Optimierung und intelligentes Shopping-Management für Händler.

QuanticMind hat kürzlich einen neuen Bericht mit dem Titel „ How to Evaluate Machine Learning Powered Performance Marketing Agencies “ veröffentlicht, der sich mit dem Aufstieg von Machine Learning-gestützten Agenturen befasst und wie sie die Performance-Marketing-Branche verändern.

Diese 18-seitige Broschüre enthält Branchenstatistiken, datengestützte Trends und eine Blaupause, wie Vermarkter die neue auf maschinellem Lernen basierende Agentur bewerten können.

Inhalte, die in Zusammenarbeit mit QuanticMind erstellt wurden .

Zustand der Performance-Marketing-Branche

Die Investitionen in digitale Werbung nehmen weiter zu. Das IAB berichtet, dass sich die Investitionen in digitales Marketing innerhalb von vier Jahren von 13,2 Milliarden US-Dollar im ersten Quartal 2015 auf 28,4 Milliarden US-Dollar im ersten Quartal 2019 verdoppelt haben.

Die CMO-Budgets verteilen sich auf verschiedene Marketingkanäle, wobei der größte Anteil auf den digitalen Handel, die digitale Werbung, das Marketing/Kundenanalyse und die Website-Infrastruktur entfällt.

Der QuanticMind-Bericht nutzt Daten aus einer Gartner-Umfrage aus dem Jahr 2018, um die Zuweisung des CMO-Budgets wie folgt zu veranschaulichen:

QuanticMind schreibt: „Wir können sehen, dass 2018 an vielen verschiedenen Orten Investitionen getätigt wurden, aber zunehmend wurden Budgets für Tools und Technologien zugewiesen, die die Kraft der Erkenntnisse und Kundenanalysen nutzen, die die Digitalisierung bietet.“

2019 sind über 7.000 Anbieter von Marketingtechnologie im Einsatz, gegenüber 150 im Jahr 2011. Dieser zunehmend überfüllte Marktplatz macht es schwierig, wenn nicht unmöglich, jedes einzelne Tool zu bewerten.

Die Verbreitung der Technologie führt zu einem weiteren Trend, dem Marketingspezialisten Rechnung tragen müssen – die steigenden Erwartungen der Verbraucher.

Dank Amazon erwarten Verbraucher, dass ihre Markeninteraktionen schnell, reibungslos und so einfach wie möglich sind. Dies gilt sowohl im B2C- als auch im B2B-Bereich.

Eine Salesforce-Umfrage zu den Erwartungen von Geschäftskäufern ergab, dass über 70 % der Käufer personalisiertes Engagement von Anbietern und 69 % ein Amazon-ähnliches Kauferlebnis erwarten.

QuanticMind schreibt: „Diese B2B-Unternehmen erwarten von ihren Anbietern ‚Amazon-ähnliche Kauferlebnisse‘ und massive 67 % der Menschen haben den Anbieter gewechselt, um ein ‚konsumentenähnlicheres Erlebnis‘ zu bieten.“

Wie Marketer in der sich verändernden Landschaft navigieren können

QuanticMind skizziert drei Ansätze, mit denen Marketer in der sich schnell entwickelnden Landschaft der digitalen Marketingbranche navigieren können.

• Bauen Sie ein internes Team auf – Viele CMOs tun dies bereits, wie Untersuchungen aus der CMO-Ausgaben-Umfrage von Gartner zeigen. Die Budgetzuweisung für Agenturen sank von 2017 bis 2019 von 25 % auf 22 %, ein Zeichen dafür, dass CMOs versuchen, Teams intern zu holen. QuanticMind betont die Notwendigkeit, Menschen einzubeziehen, die das komplizierte Marketing-Ökosystem verstehen, wie beispielsweise Datenwissenschaftler, die helfen können, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Dennoch können sich Data Scientists ohne entsprechendes technologisches Know-how bei der Verwaltung, Integration und Formatierung von Daten verzetteln.

„Wir haben persönlich eine Reihe von Erfahrungen miterlebt, bei denen die grundlegende Datenintegration, die höchstens 30 Tage hätte dauern sollen, ein ganzes Jahr dauerte, weil Unternehmen einfach nicht die richtigen Leute mit der richtigen Erfahrung hatten“, schreibt QuanticMind.

• Profitieren Sie von kostenlosen Optionen – Viele Unternehmen verwalten ihre Medien mit kostenlosen Optionen, darunter auktionsbasierte Modelle auf Top-Plattformen wie Google, Facebook, Bing und Amazon. Obwohl diese Self-Service-Plattformen über Tools zur Kampagnenoptimierung verfügen, die in ihre Funktionalität integriert sind, stellen sie für Werbetreibende auch einen inhärenten Interessenkonflikt dar.

Laut QuanticMind "wird es in einer Auktionsdynamik, wenn die Anzeigenplattform die Gebotsentscheidungen treffen kann, einige langfristige Probleme verursachen, die am Ende die Kosten in die Höhe treiben können." Ein weiteres Risiko, wenn Sie sich bei der Verwaltung Ihres Marketings ausschließlich auf automatisierte Plattformen verlassen, besteht darin, dass Sie nicht die volle Kontrolle über Ihre Daten haben.

• Stellen Sie eine Agentur ein – Die CMO-Umfrage von Gartner ergab, dass etwa 22 % der CMO-Budgets Agenturen zugewiesen werden. Das Agenturmodell ist in der Regel ein Top-Down-Modell, bei dem die Führung und das Fachwissen an der Spitze der Pyramide konzentriert sind und Planer und Strategen auf niedrigerer Ebene mit weniger als drei Jahren Erfahrung an der Unterseite. Diese unterste Stufe umfasst in der Regel 60 bis 70 % des Personalbestands, für den Vermarkter bezahlen, wenn sie in eine Agentur investieren. Die Komplexität des digitalen Marketings hat es diesen untergeordneten Planern ermöglicht, Medien effektiv zu optimieren.

QuanticMind verwendet die bezahlte Suche als Beispiel: „Um eine Perspektive im Kontext der bezahlten Suche zu bieten: Wenn Sie jedes Keyword, das Sie in Ihrem Programm haben, über jeden der 210 DMAs hinweg optimieren möchten, 24 Stunden am Tag, sieben Tage die Woche , auf drei Geräten – allein das sind 105.000 Variationen für jedes Keyword, jede Gelegenheit, bei der Sie Ihr Gebot ändern, Ihre Nachrichten ändern usw.

Die einzige Möglichkeit, ein Portfolio von 100.000 oder mehr Keywords effektiv zu verwalten, ist maschinelles Lernen und Automatisierung.

QuanticMind schreibt: „Das bedeutet, dass die Leistung des Kernteams einer traditionellen Agentur nicht mehr so ​​wertvoll ist wie die Expertise von Personen, die wissen, wie man KI-gestützte Plattformen verwaltet und navigiert.“

Das neue Performance-Marketing-Agenturmodell

Die Perspektive von QuanticMind auf das Agenturmodell konzentriert sich auf den Paradigmenwechsel im digitalen Marketing insgesamt.

Agenturen müssen zu hochqualifizierten Beratern werden, die Unternehmen bei der Navigation durch das komplexe Martech-Ökosystem unterstützen können.

Sie müssen maschinelles Lernen nutzen, um Geschäftslösungen bereitzustellen, die wachsen und die Marke eines Unternehmens schützen.

QuanticMind rät Vermarktern, mehr von ihren Agenturen zu verlangen, Berater einzustellen, um das Wachstum zu beschleunigen und das komplexe Martech-Ökosystem zu navigieren, und maschinelles Lernen zu nutzen, um so viel wie möglich zu automatisieren.

„Letztendlich führt uns der Paradigmenwechsel in eine hybride Welt – eine Welt, in der die richtigen Leute mit der richtigen Technologie unerlässlich sind, um überragende Ergebnisse zu erzielen“, schreibt QuanticMind.

Weitere Informationen finden Sie im vollständigen Whitepaper „ How to Evaluate Machine Learning Powered Performance Marketing Agencies “.