关键洞察:真正的营销自动化恐慌和 CMO 不信任数据“银弹”

已发表: 2020-11-01

30秒总结:

  • 我们已经过了万圣节,但仍有许多因素让高级和中级营销人员感到毛骨悚然。
  • 来自我们营销自动化峰会的独家“紧迫”问题列表,让营销人员不寒而栗。
  • 到 2023 年,60% 的 CMO 将把营销分析部门的规模削减一半。
  • 尽管 CMO 将营销分析作为支持营销策略的关键推动因素的三年趋势一直稳定,但令人生畏的失望是什么?
  • 提示 –高级和中级之间不仅存在“数据孤岛”,还存在“感知孤岛”。 “魔鬼在细节”,让我们揭开它的面纱。

我们已经过了万圣节,但仍有许多因素让 CMO、他们的资深同事和其他中级营销人员感到毛骨悚然。 本周,我们将解决这些问题,以帮助您更有效地进入假期。

让营销人员不寒而栗的问题

我们最近于 2020 年 10 月 22 日举行的营销自动化峰会上,数百名营销人员齐聚一堂,讨论营销自动化的未来范围、挑战和可能性。 他们很快与我们的专家小组成员 Brian Solis、Dave Dewey、Jon Miller、Rob Towne 和 Oliver Gedeihn 分享了他们的恐惧和担忧。 以下是一些让营销人员感到寒意的问题列表:

  1. 我们如何知道在自动化事物和让我们人类完成工作之间划清界限?
  2. 在您看来,哪个是最通用的营销自动化工具?
  3. 您如何帮助高层管理人员认识到让营销人员在营销活动中拥有更多回旋余地的重要性? 有什么提示吗?
  4. 设计/构建可扩展流程的任何提示?
  5. 对于 SMB 来说,未来营销的成本和能量是否可行?
  6. 客户旅程营销人员最应该关注的重点是什么? - 前任。 欢迎旅程、废弃购物车旅程、重新参与旅程。
  7. 您如何让销售人员看到潜在客户评分和培养的价值,以及为什么他们应该接受这一点而不是坚持他们过去的冷门电话?
  8. 您是否有用于评估和识别多点触控销售归因的模板,其中只有一部分可能包括一系列自动化的电子邮件接触点?
  9. 小组是否注意到女性/男性和来自不同背景的人以数字方式参与营销的方式有什么不同? 小组中的任何人是否对慈善机构和非盈利部门如何很好地使用自动化有任何有用的见解?
  10. 同理心(非常私人的事情)和自动化(非常技术/非个人的事情)如何融合? 他们可以吗?

还有更多! 我们的未来学家和营销自动化专家小组很乐意帮助解答。

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营销自动化峰会和我们的专家小组回答营销人员的难题

CMO 对数据“银弹”的不信任:一个恐怖故事

根据Gartner 最近的研究,到 2023 年,60% 的 CMO 将把营销分析部门的规模削减一半。 为什么? 因为 CMO 没有看到承诺的改进成果。 尽管 CMO 将营销分析作为支持营销策略的关键推动因素这一趋势在三年内一直保持稳定,但这种失望的原因是什么? Gartner 调查了 400 名受访者,以下是一些重要发现:

  • 很大一部分高级营销人员(CMO 和营销副总裁)对他们从营销数据和分析投资中获得的结果不以为然。
  • 在 2020 年营销数据和分析调查中,54% 的高级营销受访者表示营销分析在他们的组织内没有产生他们预期的影响。
  • 只有 54% 的营销决策受到营销分析的影响。

高级营销人员不重视数据科学和活动分析

CMO 和营销副总裁认为数据没有提供与中级营销人员群体一直在重视的数据。 由于它们是跨多个功能的许多变化驱动因素的影响因素,因此这里有一个图表可以帮助您将其可视化。

CMO 不重视高级营销人员不重视数据科学和活动分析

因此,取消优先级。 存在一个黑洞,数据科学和活动分析的有效性存在明显差距。

董事会间的鸿沟:高层和中层管理人员之间的孤岛

高级和中级营销人员的经验是面纱的两个方面。 事实证明,高层和中层之间不仅存在“数据孤岛”,还存在“感知孤岛”。 随着数据和分析技术继续被证明是必不可少的,分配给这些技术的预算也在不断增长,是什么造成了这种矛盾? 中级营销人员(董事和经理)更有可能报告说,分析实际上提供了所需的影响。

为什么会有这种差异?

对高级和中级营销人员之间这种令人生畏的脱节进行更仔细的检查表明,其原因主要是由于不同营销领导级别的不同优先事项。

首席营销官和高级营销领导者拥有更大的权力来影响跨职能的变革驱动因素

以下是一些更重要的发现:

  • 44% 的受访者预计他们的分析团队规模将在未来两年内扩大,以对业务成果产生更大影响并支持更高级的分析功能
  • 只有 23% 的受访者将技能发展列为其分析团队的首要任务
  • 团队将更多时间用于手动数据管理和准备任务
  • 44% 的受访者表示他们无法衡量营销投资回报率

对决策数据分析缺乏信任的三大原因

尽管 73% 的营销人员打算在他们的决策中使用更多的数据分析,但目前对其数据的信任状态非常差。 这些是对数据缺乏信任的主要报告原因:

  1. 数据质量差
  2. 无法操作的结果
  3. 不明确的建议

这是对所有相关因素的完整介绍。

对决策数据分析缺乏信任的三大原因

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