關鍵洞察:真正的營銷自動化恐慌和 CMO 不信任數據“銀彈”

已發表: 2020-11-01

30秒總結:

  • 我們已經過了萬聖節,但仍有許多因素讓高級和中級營銷人員感到毛骨悚然。
  • 來自我們營銷自動化峰會的獨家“緊迫”問題列表,讓營銷人員不寒而栗。
  • 到 2023 年,60% 的 CMO 將把營銷分析部門的規模削減一半。
  • 儘管 CMO 將營銷分析作為支持營銷策略的關鍵推動因素的三年趨勢一直穩定,但令人生畏的失望是什麼?
  • 提示 –高級和中級之間不僅存在“數據孤島”,還存在“感知孤島”。 “魔鬼在細節”,讓我們揭開它的面紗。

我們已經過了萬聖節,但仍有許多因素讓 CMO、他們的資深同事和其他中級營銷人員感到毛骨悚然。 本週,我們將解決這些問題,以幫助您更有效地進入假期。

讓營銷人員不寒而栗的問題

我們最近於 2020 年 10 月 22 日舉行的營銷自動化峰會上,數百名營銷人員齊聚一堂,討論營銷自動化的未來範圍、挑戰和可能性。 他們很快與我們的專家小組成員 Brian Solis、Dave Dewey、Jon Miller、Rob Towne 和 Oliver Gedeihn 分享了他們的恐懼和擔憂。 以下是一些讓營銷人員感到寒意的問題列表:

  1. 我們如何知道在自動化事物和讓我們人類完成工作之間劃清界限?
  2. 在您看來,哪個是最通用的營銷自動化工具?
  3. 您如何幫助高層管理人員認識到讓營銷人員在營銷活動中擁有更多迴旋餘地的重要性? 有什麼提示嗎?
  4. 設計/構建可擴展流程的任何提示?
  5. 對於 SMB 來說,未來營銷的成本和能量是否可行?
  6. 客戶旅程營銷人員最應該關注的重點是什麼? - 前任。 歡迎旅程、廢棄購物車旅程、重新參與旅程。
  7. 您如何讓銷售人員看到潛在客戶評分和培養的價值,以及為什麼他們應該接受這一點而不是堅持他們過去的冷門電話?
  8. 您是否有用於評估和識別多點觸控銷售歸因的模板,其中只有一部分可能包括一系列自動化的電子郵件接觸點?
  9. 小組是否注意到女性/男性和來自不同背景的人以數字方式參與營銷的方式有什麼不同? 小組中的任何人是否對慈善機構和非盈利部門如何很好地使用自動化有任何有用的見解?
  10. 同理心(非常私人的事情)和自動化(非常技術/非個人的事情)如何融合? 他們可以嗎?

還有更多! 我們的未來學家和營銷自動化專家小組很樂意幫助解答。

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營銷自動化峰會和我們的專家小組回答營銷人員的難題

CMO 對數據“銀彈”的不信任:一個恐怖故事

根據Gartner 最近的研究,到 2023 年,60% 的 CMO 將把營銷分析部門的規模削減一半。 為什麼? 因為 CMO 沒有看到承諾的改進成果。 儘管 CMO 將營銷分析作為支持營銷策略的關鍵推動因素這一趨勢在三年內一直保持穩定,但這種失望的原因是什麼? Gartner 調查了 400 名受訪者,以下是一些重要發現:

  • 很大一部分高級營銷人員(CMO 和營銷副總裁)對他們從營銷數據和分析投資中獲得的結果不以為然。
  • 在 2020 年營銷數據和分析調查中,54% 的高級營銷受訪者表示營銷分析在他們的組織內沒有產生他們預期的影響。
  • 只有 54% 的營銷決策受到營銷分析的影響。

高級營銷人員不重視數據科學和活動分析

CMO 和營銷副總裁認為數據沒有提供與中級營銷人員群體一直在重視的數據。 由於它們是跨多個功能的許多變化驅動因素的影響因素,因此這裡有一個圖表可以幫助您將其可視化。

CMO 不重視高級營銷人員不重視數據科學和活動分析

因此,取消優先級。 存在一個黑洞,數據科學和活動分析的有效性存在明顯差距。

董事會間的鴻溝:高層和中層管理人員之間的孤島

高級和中級營銷人員的經驗是面紗的兩個方面。 事實證明,高層和中層之間不僅存在“數據孤島”,還存在“感知孤島”。 隨著數據和分析技術繼續被證明是必不可少的,分配給這些技術的預算也在不斷增長,是什麼造成了這種矛盾? 中級營銷人員(董事和經理)更有可能報告說,分析實際上提供了所需的影響。

為什麼會有這種差異?

對高級和中級營銷人員之間這種令人生畏的脫節進行更仔細的檢查表明,其原因主要是由於不同營銷領導級別的不同優先事項。

首席營銷官和高級營銷領導者擁有更大的權力來影響跨職能的變革驅動因素

以下是一些更重要的發現:

  • 44% 的受訪者預計他們的分析團隊規模將在未來兩年內擴大,以對業務成果產生更大影響並支持更高級的分析功能
  • 只有 23% 的受訪者將技能發展列為其分析團隊的首要任務
  • 團隊將更多時間用於手動數據管理和準備任務
  • 44% 的受訪者表示他們無法衡量營銷投資回報率

對決策數據分析缺乏信任的三大原因

儘管 73% 的營銷人員打算在他們的決策中使用更多的數據分析,但目前對其數據的信任狀態非常差。 這些是對數據缺乏信任的主要報告原因:

  1. 數據質量差
  2. 無法操作的結果
  3. 不明確的建議

這是對所有相關因素的完整介紹。

對決策數據分析缺乏信任的三大原因

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