機器學習驅動的機構如何重塑數字營銷
已發表: 2019-12-0530秒總結：
- 技術的發展催生了營銷人員必須考慮的另一個趨勢——不斷提高的消費者期望。 在 B2C 和 B2B 空間中都是如此。
- QuanticMind 強調需要引入了解複雜營銷生態系統的人員，例如可以幫助做出數據驅動決策的數據科學家。
- 雖然自助服務平台在其功能中加入了營銷活動優化工具，但它們也對廣告商造成了固有的利益衝突。
- 數字營銷的複雜性使得較低級別的規劃人員可以有效地優化媒體。
- 代理商必須成為訓練有素的顧問，可以幫助公司駕馭複雜的營銷技術生態系統。 他們必須利用機器學習來提供能夠發展和保護公司品牌的業務解決方案。
QuanticMind 是一個預測性廣告管理平台，被 HomeAdvisor、Hot Topic、Windstar Cruises 和 Rosetta Stone 等頂級品牌使用。
他們的技術專注於通過自動出價管理、發布商管理、數據統一和機器學習來優化搜索活動。
該平台還為零售商實現了飼料優化和智能購物管理。
QuanticMind 最近發布了一份新報告“如何評估機器學習驅動的績效營銷機構”，該報告闡述了機器學習驅動的機構的興起以及它們如何改變績效營銷行業。
這本 18 頁的小冊子包括行業統計數據、數據支持的趨勢以及營銷人員如何評估新的機器學習驅動機構的藍圖。
與QuanticMind合作製作的內容。
績效營銷行業現狀
數字廣告投資繼續增長，IAB 報告稱，數字營銷投資在四年內翻了一番，從 2015 年第一季度的 132 億美元增至 2019 年第一季度的 284 億美元。
CMO 預算分配給各種不同的營銷渠道，其中最大的比例用於數字商務、數字廣告、營銷/客戶分析和網站基礎設施。
QuanticMind 報告利用 2018 年 Gartner 調查的數據來說明 CMO 預算分配如下：
QuanticMind 寫道：“我們可以看到，2018 年有很多不同的地方進行了投資，但越來越多的預算被分配給利用數字化提供的洞察力和客戶分析能力的工具和技術。”
2019 年有超過 7,000 家營銷技術提供商在運營，而 2011 年為 150 家。這個日益擁擠的市場使得評估每一個工具變得困難，甚至不可能。
技術的發展催生了營銷人員必須考慮的另一個趨勢——不斷提高的消費者期望。
多虧了亞馬遜，消費者希望他們的品牌互動能夠快速、無縫且盡可能簡單。 在 B2C 和 B2B 空間中都是如此。
Salesforce 對企業買家期望的調查顯示，超過 70% 的買家期望供應商的個性化參與，69% 的買家期望獲得類似亞馬遜的購買體驗。
QuanticMind 寫道，“這些 B2B 公司開始期待他們的供應商提供‘類似亞馬遜的購買體驗’，並且有大量 67% 的人已經更換供應商以獲得更‘類似消費者的體驗’。”
營銷人員如何駕馭不斷變化的格局
QuanticMind 概述了營銷人員可以採用的三種方法來駕馭數字營銷行業快速發展的格局。
- 建立內部團隊——正如 Gartner 的 CMO 支出調查顯示，許多 CMO 已經在這樣做。 從 2017 年到 2019 年，機構的預算分配從 25% 下降到 22%，這表明 CMO 正在尋求將團隊引入內部。 QuanticMind 強調需要引入了解複雜營銷生態系統的人員，例如可以幫助做出數據驅動決策的數據科學家。 即便如此，如果沒有適當的技術專長，數據科學家可能會陷入數據的管理、集成和格式化。
QuanticMind 寫道：“我們親眼目睹了許多經驗，其中本應最多需要 30 天的基本數據集成最終需要一整年，因為公司只是沒有合適的人員和合適的經驗。”
- 利用免費選項——許多企業使用免費選項管理他們的媒體，包括谷歌、Facebook、Bing 和亞馬遜等頂級平台上的基於拍賣的模型。 雖然這些自助服務平台在其功能中內置了廣告系列優化工具，但它們也對廣告商造成了固有的利益衝突。
Per QuanticMind，“在拍賣動態中，讓廣告平台做出投標決定將帶來一些長期的痛苦，最終可能會導致成本上漲。” 僅依靠自動化平台來管理營銷的另一個風險是您無法完全控制您的數據。
- 聘請代理機構——Gartner CMO 調查顯示，大約 22% 的 CMO 預算分配給了代理機構。 代理模式通常是一種自上而下的模式，其領導力和專業知識集中在金字塔的頂端，而具有不到三年經驗的較低級別的規劃人員和戰略家則位於底部。 這一底層通常佔營銷人員在投資代理機構時支付的員工人數的 60% 至 70%。 數字營銷的複雜性使得那些較低級別的策劃者能夠有效地優化媒體。
QuanticMind 以付費搜索為例：“在付費搜索的上下文中提供一些觀點：如果您想優化程序中的每個關鍵字，跨 210 個 DMA，每週 7 天，每天 24 小時，在三種設備上——僅此一項，每個關鍵字就有 105,000 個變體，每一個您可以更改出價、更改信息等的機會。”
有效管理包含 100,000 個或更多關鍵字的組合的唯一方法是通過機器學習和自動化。
QuanticMind 寫道，“這意味著傳統機構核心團隊的能力不再像知道如何管理和導航人工智能平台的個人的專業知識那麼有價值。”
新的績效營銷代理模式
QuanticMind 對代理模式的看法集中在整個數字營銷的範式轉變上。
代理商必須成為訓練有素的顧問，可以幫助公司駕馭複雜的營銷技術生態系統。
他們必須利用機器學習來提供能夠發展和保護公司品牌的業務解決方案。
QuanticMind 建議營銷人員向其代理機構提出更多要求，聘請顧問來幫助加速增長並駕馭複雜的營銷技術生態系統，並使用機器學習盡可能實現自動化。
QuanticMind 寫道：“最終，範式轉變將我們帶入了一個混合世界——在這個世界中，擁有合適技術的合適人員對於獲得卓越結果至關重要。”
如需更多見解，請查看完整的白皮書“如何評估機器學習驅動的績效營銷機構” 。