Мартех — когда объединяются маркетологи, айтишники и продавцы

Как под воздействием технологий меняется маркетинг на Западе и в России.

Материал подготовлен при поддержке CoMagic

Догадаться, что такое «мартех», не сложно из-за самого названия. Это технологии в маркетинге, позволяющие автоматизировать рутинные процессы и агрегировать данные — то есть быстрее и эффективнее обслуживать клиентов.

Однако автор термина, Скотт Бринкер, считает, что мартех — не только инструменты, но и определение профессии, образа мышления людей. На рынке появился спрос на людей, работающих на стыке управления, маркетинга и технологий.

Маркетологи стали вкладывать деньги в технологическое развитие только с 80-х годов, когда ранние компьютеры — Apple II и Commodore 64 — научились хранить массивы данных о клиентах. Создание баз данных стало первым шагом к укреплению отношений между клиентом и брендом, несмотря на то, что тогда они всё ещё наполнялись вручную.

В 90-х ситуация резко изменилась: появилась электронная почта, а в бизнес клиентов ворвались CRM-системы от Oracle, SAP, Baan. Между ними началась многолетняя конкуренция, продолжающаяся до сих пор. Дальше всех, конечно, ушла Salesforce.com — первая SaaS-компания, которая предлагала бизнесу пользоваться приложениями через облако, без установки на компьютеры.

В двухтысячных CRM-системы эволюционировали в полноценные SaaS-платформы, а технологические компании сделали ставку на интернет. К 2007 году автоматизация маркетинга стала решением, которое позволило запускать многоканальные кампании, сегментировать аудиторию и персонализировать контент.

Затем появились социальные сети: YouTube, Facebook, LinkedIn, Twitter. Люди мгновенно перенесли в них свою коммуникацию и стали делиться информацией о себе. Маркетинг к этому не был готов, технические специалисты и маркетологи продолжали работать автономно друг от друга.

Маркетологи определили цели: собрать данные о поведении конкретных пользователей на определённых платформах, а технологические компании включились в разработку инструментов. Благодаря совместным усилиям, ценные данные пользователей стало возможно верно интерпретировать и структурировать, причём делать это автоматически.

На графике можно проследить, насколько быстро росло предложение на рынке маркетинговых технологий в США. Динамика подразумевает, что маркетологи и технологические компании находят всё больше и больше областей, в которых есть неисследованные данные.

Для достижения синергии компании группируют технологии и создают стек маркетинговых технологий — набор инструментов, объединённых по назначению, и подчинённых общей цели.

Главная цель мартеха — получить структурированные и цельные данные. К примеру, в CRM-базу клиентов можно добавить информацию из социальных сетей: одно звено стека собирает информацию о покупках клиента, а второе строит его психологический портрет по постам в Facebook. Анализируя эту информацию, можно предсказать желания покупателя — этим займётся третий инструмент, а четвёртый настроит под клиента рекламную кампанию.

Примеры стеков:

В 2011 году Скотт Бринкер начал перепись западных маркетинговых инструментов. Так появилась Marketing Technology Landscape — карта, где они собраны и структурированы.

Скотт разделил инструменты на несколько категорий: контент, коммерция и продажи, данные, социальные сети, управление и реклама.

На российском рынке уже знают, что такое финтех, популярен интернет-маркетинг, а мартех-сообщество пока не сформировано. Эксперты предполагают, что отставание от ведущих рынков составляет 3–5 лет.

Несколько аналитических компаний уже собирают российские инструменты и их поставщиков в карты. Сегодня на них нанесено около сотни сервисов. Это свидетельствует о том, что рынку не хватает специалистов, которые формируют спрос на разработку новых решений — маркетологи продолжают пользоваться устаревшими методами. Отсутствие сообщества затрудняет обучение таких сотрудников.

Идеологом развития мартех-сообщества в России стала компания CoMagic. На её первой конференции по этой теме впервые был русифицирован сам термин «мартех» и представлена его суть. Слово было предоставлено не только экспертам по маркетингу, но и представителям технологических компаний.

Если компания работает по b2b-схеме, то её клиентом становится не другая компания, а конкретные люди — сотрудники, принимающие решения. В среднем решение по сделке принимает группа из семи человек. Для эффективной работы нужно ориентироваться именно на эти фигуры.

Такой подход формирует новую потребность бизнеса — работу с ключевыми клиентами. В сделках с крупным чеком применяется стратегическое планирование: проводится глубокий анализ поведения компании-клиента на рынке, выявляются её ключевые фигуры, с ними проводятся серия личных встреч.

Менее крупные сделки с успехом автоматизируются в США. Выглядит это следующим образом:

1. Подбор данных. С помощью сервисов, располагающих большими данными, можно определить круг компаний, которые потенциально могут стать клиентами.
2. Разведка. Ключевые сотрудники этих компаний всегда находятся в поиске путей развития бизнеса. На рынке есть сервисы, которые по их поведению в интернете определяют степень интереса к конкретным областям.
3. Предложение. В случае совпадения этого интереса, остаётся лишь сформировать предложение — таргетировать рекламу, отправить персонализированное письмо.

Маркетологи перестали ориентироваться на усреднённые сегменты рынка — теперь рекламное предложение «затачивается» под конкретных людей. Проблема в том, что люди генерируют слишком много разнообразных данных. За минуту в одном только Facebook появляется более трёх миллионов публикаций, часть из них состоит из изображений или видео.

По информации IBM, до недавнего времени более 80% этих данных было невозможно использовать — машины не умели их верно распознавать и структурировать. На помощь приходят сервисы искусственного интеллекта, доступные в форме API.

Один из маркетинговых инструментов на базе искусственного интеллекта — сервис Watson Personality Insights. Он умеет определять личность людей по их текстам: черты характера, настроение, увлечения.

Компания Equals 3 использовала сервис для построения детальных психологических портретов целевой аудитории, используя данные из соцсетей.

Маркетинговые технологии в этом случае решили проблемы с построением медиапланов и выбором медийных каналов. Другой инструмент IBM — Universal Behavior Exchange помогает объединять все клиентские данные и передавать их между сервисами.

Самый простой стек маркетинговых технологий, на котором можно продемонстрировать взаимодействие продуктов, это цепочка лидогенерации.

Маркетологи собирают данные о том, кто приходит по рекламе: пол, возраст, увлечения человека, но методы сбора недостаточно совершенны. Например, компании проводят анкетирование, но менеджеры редко выходят за рамки заготовленных вопросов и не отмечают дополнительную информацию.

Компания может интегрировать сервисы речевой технологии и анализировать разговор с клиентом. На базе технологии распознавания речи компания CoMagic разработала SmartTag — инструмент для автоматической оценки содержания и разметки звонков. Он работает на базе нейронной сети.

Пока оператор общается с пользователем, сервис анализирует разговор: проверяет, звонил ли клиент раньше, определяет его пол и примерный возраст. Помимо этого, SmartTag выяснит, верно ли действовал оператор и были ли в разговоре грубости. С завершением звонка клиент классифицируется по вопросу или проблеме, с которой он звонил.

Эту технологию использует рекламное агентство «АБВ» для продвижения интернет-магазина. В отдел продаж поступает 300 звонков в день, которые нужно распределить в три корзины: продажа, доставка, допродажа.

Компания сравнила расходы в двух ситуациях: когда качество работы менеджера проверяет живой контролёр и сервис SmartTag. Получился такой график:

Разница между зеленой и фиолетовой линиями на графике как раз составляет ту экономию, которую компании приносит использование технологии.

SmartTag можно обучить терминологии и контекстам обращений в любой сфере бизнеса. С увеличением количества проверенных звонков вырастет и точность работы системы.

Компания CoMagic продаёт доступ к технологии в формате пакетов на определённое количество минут. В зависимости от объёма, стоимость распознавания одной минуты разговора составит от 50 копеек до 1 рубля.

#партнерский