CMOs:这是如何从Martech驱动值

高额投资和高期望martech公司,领导人必须确保他们的供应商选择产生效果

传统地说,martech头目依赖RFS识别可能帮助实现期望结果的供应商传统RFC再也无法跟上企业必须适应新技术和消费者趋势以保持竞争力的速度

使用RFP选择供应商需要四至六个月时间完成平均martech路径图未来超过15个月,但往往更新速度快于RFS完成速度产生RFP响应反映martech栈前状态

选择最佳技术解决方案满足组织需求

• 审核内部营销技术生态系统确定贵组织在工具使用方面最优秀之处、使用案例重叠之处以及利用率低的机会领域每种营销技术都考虑三大类

  • 观众群:接收者为营销运动和营销技术生成通信

  • 每日用户数 :雇员、承包商和代理伙伴每日使用产品完成自己的工作,偶尔用户如管理员或分析师等,他们可按需访问系统提取报表或数据获取性能洞察力

  • 电源用户 :归根结底由这些人负责整合并成功部署martech解决方案他们是你组织与技术提供商之间的人

面向日电用户分配清晰角色、职责和职责以成功实现martech

• 搭建martech故事概述贵组织当前和期望能力,并衡量营销结果故事中强调

  • martech生态圈

  • martech路径图

  • 用户群

  • 期望结果

martech复杂度和无序相冲突并不清楚拥有数字经验时,CMO、CIO和其他功能型头目中会发生拖网控制并伴之以下降martech使用率,这为CMO提供促进更均衡协作的机会,使营销和IT能相互发挥长处

寻找合适的marteg合伙模式取决于特殊环境 和需求 你公司人才和功能关系

客户研究确认以下为 公共martech合伙和所有制模型

• 营销引导:CMO高级数字经验或营销头目率先开发和管理martech栈和面向客户数字平台martech预算主要由CMO拥有和管理,IT/技术领先者提供输入
  
  营销引导模型适合下列企业:

  • IT团队面临资源约束并充斥数字支持请求

  • 营销在数字成熟性方面显著领先其他函数

  • 营销主管在创业机构或技术公司拥有丰富的martech和数字经验

  • 营销拥有数字营销和/或技术人才

营销头目受压力少花钱多办事,这与自身对客户综合视图的愿望相悖。客户数据管理整合投资随着营销者获取和接触客户渠道数的增加而增加新兴技术-如染色AI-继续干扰营销策略

数字营销头目必须知道下列阻抗技术变换

• AI系统企业应用工具快速推广支持下,AI强力分析、预测和建议或决策构件,这些构件已嵌入今日martech风景中,最大变化可归结为干扰性入口基因人工智能产生AI营销支持创建新思想并自动化内容和创用材料制作特殊型AI例,如对口营销使用感化模型实现客户人性化交互