마케팅에서 기술의 단순한 채택이 아닌 올바른 적용이 중요한 이유
게시 됨: 2020-03-21오늘날 마케팅 산업은 디지털 마케팅 공간에서 기술의 광범위한 채택을 목격하고 있습니다.
브랜드는 데이터의 이점과 실시간 데이터 수집이 미래에 활용할 수 있는 이점을 인식해야 합니다.
브랜드는 마케팅과 관련하여 기술에 기꺼이 투자해야 합니다.
오늘날 우리는 사람과 프로세스를 이해함으로써 읽고, 모방하고, 반응할 수 있는 지능형 기계에 둘러싸여 있습니다. 예를 들어 Gmail은 머신 러닝(ML)을 사용하여 원치 않는 이메일이나 스팸이 받은편지함에 들어오는 것을 차단하고 이전의 모든 대화도 분석하며 자동 회신을 생성하기 위해 사람이 응답하는 방식에 특별한 주의를 기울입니다.
음식 배달 애플리케이션인 Swiggy는 매일 수백만 개의 메시지와 대화를 처리하는 챗봇을 사용하여 인공 지능(AI)을 구현합니다. 수백만 명의 사용자가 이 두 앱을 모두 정기적으로 사용하기 때문에 각 사용자에게 개별적으로 서비스를 제공하기 위해 사용하는 기술은 앱이 작동하는 규모를 의미합니다.
이제 마케팅 팀이 일상 업무에 동일한 기술을 사용하고 있다고 상상해 보십시오.
각 활동이나 캠페인은 디지털, TV, 인쇄물, 라디오, 집 밖 또는 BTL 등 중앙 집중식 플랫폼에서 실시간으로 기록됩니다. 예산의 종류에 대해 대형 브랜드는 매월 마케팅에 발생합니다. 이러한 현대적이고 사설적인 중앙 집중식 플랫폼은 규제 기관의 역할을 할 수 있습니다. 지출되는 모든 비용이 적절하게 활용되고 올바른 방향으로 캠페인을 안내할 수 있습니다.
현대 기술은 마케팅을 어떻게 변화시킬 수 있습니까? 전통적 + 디지털 마케팅.
오늘날 마케팅 산업은 디지털 마케팅 공간에서 기술의 광범위한 채택을 목격하고 있습니다. AI, ML 및 빅 데이터 처리와 같은 기술은 거의 모두가 디지털 고객 여정을 추적하고 디지털 매체에 대한 맞춤형 캠페인을 설계하는 데 중점을 두고 있습니다.
그러나 현재까지 상당한 비율의 돈이 디지털 방식으로 추적할 수 없는 기존 채널에 사용됩니다. 따라서 대부분의 브랜드와 에이전시는 데이터가 조직의 사일로에 존재하기 때문에 비효율로 이어지는 실시간 추적을 유지하기 위해 고군분투합니다.
이 외에도 실행 및 계획에 대한 점검 활동을 유지하기 위한 표준화된 플랫폼이 없습니다. TV 한 곳이 엉뚱한 시간에 놓이거나 엉뚱한 채널에 방송되더라도 회사는 수십만 달러의 돈을 잃는다. 마찬가지로 모든 매체에 대해 사전 대 사후 , 사후 대 제3자 확인이 중요한 프로세스 요구 사항이 됩니다.
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그리고 마케터가 각 활동이 제대로 수행되고 있는지 확인하기 위해 협력해야 하는 수많은 제3자 제휴가 있습니다. 마케팅 계획을 준비하고 실행하는 데는 많은 노력, 계획, 자원 및 인력이 필요합니다.
오늘날 많은 부분이 보고서를 제공하는 기관 및 공급업체에 의존하고 있습니다. 브랜드가 가져야 할 진정한 두려움은 데이터 가시성 부족으로 인해 적시에 코스 수정이 이루어지지 않았기 때문에 목표가 올바른 지점에 도달하지 못하는 것입니다.
올바른 프로세스와 현대 기술의 적절한 사용으로 활성화된 중앙 집중식 플랫폼은 마케팅이 직면했고 여전히 계속하고 있는 이러한 오랜 문제에 대한 해답입니다. 이 도메인이 풍부한 기술 플랫폼은 계획, 실행 및 분석과 같은 마케팅 캠페인의 모든 단계에서 지원할 수 있습니다.
관리자는 50명으로 구성된 팀을 관리하면서 절대적인 투명성으로 책임을 분담할 수 있습니다. 예산 계획 및 PO의 준비 및 승인은 동일한 플랫폼에 참여하는 기관과 함께 단일 설정에서 발생할 수 있습니다.
이러한 모든 활동을 자동화하면 모든 캠페인에서 작업 프로세스가 빨라지고 처리 시간이 빨라집니다. 계획된 지출과 실행된 지출의 상세한 매핑은 캠페인의 개요를 제공하고 마케터가 모든 활동이 올바른 지점에 도달하고 있는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이것은 또한 화해를 만들고 번거롭지 않고 투명한 절차를 완료할 것입니다.
마지막으로 분석 단계에서는 플랫폼이 깨끗하고 풍부한 데이터를 수집하는 동안 AI/ML을 사용한 벤치마크가 향후 계획을 위해 예측됩니다. 이는 향후 캠페인의 목표를 설정하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 타사 공동 작업자의 실수에 대해 문제를 제기하는 데에도 도움이 됩니다. 마케팅 지출 및 활동은 모든 수준으로 분할 및 분할할 수 있으며 실시간으로 볼 수 있습니다.
나아가 직관적인 마케팅 분석 기술과 ML을 사용하여 이 세분화된 지출을 판매/리드/모든 KPI와 결합하고 브랜드, 카테고리, 시장 및 매체별로 마케팅이 판매에 미치는 영향을 실제로 예측할 수 있습니다. 감사 관점에서 보면 모든 데이터에 매핑된 문서 및 대화에 대한 링크를 통해 액세스할 수 있습니다.
이는 내부 감사 중에도 효율성을 제공합니다. 따라서 현대 기술이 적절한 조사를 통해 올바른 위치에 구현되면 실용성이 입증되고 부서, 위치, 계층 구조, 매체 및 프로세스 전반에 걸쳐 사일로를 해결할 수 있습니다.
놀랍지 않나요? 그렇다면 현대 기술의 이러한 채택을 방해하는 것은 무엇입니까?
인도에서 이러한 기술 플랫폼이 발전하지 못한 주요 이유 중 하나는 기술과 마케팅에 대한 지식을 겸비한 팀이 부족하기 때문입니다. 이러한 플랫폼을 구축하려면 AI/ML과 같은 최신 기술과 프로세스를 병합해야 합니다. 브랜드는 데이터의 이점을 깨닫고 실시간 데이터 수집이 미래에 활용할 수 있어야 합니다. 이를 위해 브랜드는 판매, 생산 등과 같은 다른 기능에서 하는 것처럼 마케팅에 관해서도 기술 투자를 기꺼이 해야 합니다.
또한 지능형 기계가 인간의 일자리를 차지할 수 있다는 큰 회의론이 있습니다. 이러한 기술은 더 나은 정확도와 더 빠른 속도를 위해 사용될 수 있지만, 감정을 이해하고, 창의성을 적용하고, 실제 상황에 따라 판단하고 전략을 세우는 인간의 참여는 여전히 인간을 전체 프로세스의 중심 기능으로 만드는 작업입니다.
새로운 시대의 기술이 또 다른 산업혁명의 길을 열어주고 있지만, 이러한 기술이 윤리적으로 사용되는지에 대한 면밀한 점검이 필요합니다. 우리는 데이터가 통화로 간주되는 세상에 살고 있으며 이러한 자가 학습 기술을 대중에게 더 쉽게 접근할 수 있게 됨에 따라 공정 사용을 보장하기 위해 엄격한 규제를 구현해야 합니다.