Martech işleri fazla karmaşık hale mi getirdi?

Martech’in gelişi, pazarlamanın bir sonraki aşaması olarak müjdelendi. Bu platform, pazarlamacıların yaklaşımlarını yeniden yapılandırabilmeleri ve dönüşümlerini arttırabilmeleri için sonsuz veri toplamalarını sağladı. Teori, işletmelerin müşterilerini ne kadar iyi tanırlarsa, tekliflerini o kadar daha cazip hale getirebilecekleriydi..

Aslında olan şey ise, işletmelerin çok büyük miktarda veri toplamasıydı ve gerçekte neyin değerli olduğunu belirlemekte zorlanıyorlardı. DataStax’ın veri pazarlama müdürü Karl Van den Bergh “Şirketler her türlü veriyi toplamaya başladılar, çünkü neyin yararlı olabileceğini -ne zaman ya da nasıl işe yarayacağını bilmiyorlardı!” dedi. “Birçoğu, o zamandan beri müşteri deneyimini geliştirmek, pazarları genişletmek veya yeni hizmetler sunmak için anlamsız olduğu anlaşılan verileri de toplayarak aşırıya kaçtı.”

Martech ve topladıkları muazzam sayıdaki veri yükü, tüketici tercihlerini ve niyetini belirleme konusunda aşırı bir karmaşıklık yarattı. Her marka, müşterilerine daha yakın olmak için dijital harcamalarını kullanma fırsatına sahip, ancak çoğu bundan faydalanmamakta. Tanınan veri platformu Jebbit ise Martech’in yapmadığı temel şeyin müşteri ile ilişki kurmak olduğunu düşünüyor.

Davranış niyeti belirtmek zorunda değildir

Jebbit’in kurucu ortakları, CEO Tom Coburn ve Başkan Jonathan Lacoste, Martech’in, pazarlamacıların bilmeleri gerekenlere farklı katmanlar eklediğini fark etti: “Müşterilerin motivasyonlarını nasıl anlarız ve ihtiyaçlarını nasıl öngörebiliriz?” Martech platformları çok büyük miktarlarda işlem verisi topladı; bunlar ilk elden edilen bilgiler olsa da aralarında doldurulması gereken pek çok boşluk bıraktı.

Sonuçta pazarlamacılar, bir müşterinin ne zaman bir şey satın aldığını ne kadar ödediğini ve ürünün ne olduğunu biliyorlardı. Ama ürünü neden satın aldığını veya tekrar alma ihtimallerinin ne olduğunu bilmiyorlardı. Bu durumu Coburn, “Bir tüketiciye sadece ne istediğini sormak yerine, daha sonra ne isteyebileceklerini tahmin etmek için olabildiğince çok veri topladık” diye açıklıyor. “Pazarlamaya aşırı yüklenildi ve süreci, basit bir çözümle sorunu çözemedikleri bir teknolojiye ihtiyaç duyduklarını düşünmeleriyle aşırı karmaşıklaştırıldı oysa yapmaları gereken: Tüketiciye ne istediğini sormaktı.”

Yani, Jebbit’in temelini oluşturan fikrin -doğrudan tüketiciyle konuşmak için- sektör dışındaki iki farklı kurucudan gelmesi pek de şaşırtıcı değil. Coburn ve Lacoste, bugün çoğu pazarlamacının üçüncü taraf verilerine güvendiğini fark ederek, üçüncü taraf verilerindeki hataları ve tüketicilerin kendilerinden bilgi saklama ile ilgili sorunları araştırdı. Çoğu çevrimiçi seçenek ilgi çekici değildi, çünkü sadece tüketicilerden bir ödül kazanmak için boşlukları doldurmalarını istiyordu ve  buna ek olarak; odak grupları gibi çevrimdışı yöntemler, grubun düşüncesine kapılan insanlarla anlaşılması zor bir hal aldı ve belki de en önemlisi, ölçek bir sorundu: Herkes “1:1 pazarlamanın kutsal kasesi”ni elde etmeye çalışıyordu, ancak işletmeler bunu tüm kitleye uygulanan bir odak grubundan bir içgörü veya çıkarım yapmaya çalışarak başarısız oluyordu.

Ancak bire bir sorular ve etkileşimler yanlış bilgilere teşvik etmezdi -etkileyecek kimse ve kaybedilecek potansiyel bir ödül yoktu. Bununla birlikte, söz konusu olan, tüketicilerin istemediği şeyleri sunmaktan daha fazladır: önemli özellikleri olmayan ürünler veya tüketicinin bir daha asla satın almayacağı ürünleri gösteren reklamlar. Jebbit’in ekibi, istilacı değil, bilgilendirici hissettiren bilgileri toplamanın yollarını aradı; tüketicilerin tercih yapmasına izin vermenin markanın psikografik bilgileri dürüst bir şekilde açıklamasını sağlayacağını biliyorlardı. Ve bu güven platformu, bir tüketicinin yaptığı veya yapmayı planladığı herhangi bir satın alma işleminin altında yatan motivasyonlara ulaşmak için sorular sorabilirdi.

Coburn, “Gerçekte, çoğu Martech platformunun sunduğu veriler geçmişe veya bugüne dayanıyor,” diye açıklıyor. “Gelecekle ilgilenmez; insanlara bundan sonra ne yapacaklarını sormaz. Martech, pazarlamacıları gerçekte geçmişte çalışırken geleceğe odaklanmaya düşünmeye itti. ”

Bildirilen veriler neden veri satıcısının yapısını değiştiriyor?

Jebbit’in beyan edilen verilere veya tüketiciler tarafından aktif olarak sağlanan verilere odaklanması, pazarlamacıların daha az veriye sahip olduğu, ancak sahip oldukları verilerin yüksek kalitede olduğu bir geleceği öngörmektedir. Platform, veri kötüye kullanımıyla ilgili endişeleri ortadan kaldırarak, tüketicilere kişiselleştirilmiş teklifler ve içerik sunan şeffaf bir deneyim yaratmayı amaçlamaktadır.

Jebbit kısa süre önce, tüketicilerin veri pazarlamacılarının tekliflerini karşısında ne kadar kendilerine hitap eden teklifler sunduklarını öğrenmek için küçük bir tüketici çalışması yürüttü. Sonuç? Çok da hitap etmiyor. Bu, tüketicilerin markalara olan güvenlerini incittiğini ve denklemin her iki tarafının da istediğini elde edemediği ihtimalinin gerçekleştiğini gösterdi.

Coburn, verilerin gücünün iki faktörden geldiğini söylüyor: nasıl bilgi toplandığı ve bu bilgilerin neye cevap verdiği.“Markalar bilmek istedikleri veya değerini öğrenmek istediği her şeyi sorabilir” diyor. “Örneğin, Southwest ne tür bir gezgin olduğunuzu soruyorsa, Southwest, etkileşimli mobil web deneyiminizden bunu öğrenebilir ve daha sonra size kişiselleştirilmiş reklamlar sunabilir. Davranışsal verilerden sonuç çıkarır ve bu yöntem, markaların müşterilerle kişisel olarak etkileşim kurmasına izin vererek gereksiz karmaşıklıktan kurtulmasını sağlar. ” Bu, markalara ileride kullanabilecekleri bilgileri vermekle kalmaz, aynı zamanda tüketicilerin markaya olan yakınlığını doğrudan etkilemelerini de sağlar.

Jebbit’, Cathay Pacific Airways gibi markalarla çalıştı. Cathay Pacific Airways, ziyaretçilerin Cathay Pacific’in sağladığı kişiselleştirilmiş rota planları sunmak için bir sonraki gitmek istedikleri yeri anlamak için birkaç Jebbit deneyimi hazırladı. Havayolu, tüketicilerin arama yaptığı rotaların da ötesine geçti. Şirket önerilerini kişiselleştirilmiş tekliflerle birleştirerek daha fazla ilgi toplamayı başardı.

“Beyan edilen veriler, geleneksel olarak ölçeklendirilmesi zor olan ancak gerçekten basit veri noktalarını gerektiriyor,” diye açıklıyor Coburn, “ve bu noktaları alakalı kılıyor,r ekabetçi bir veri kümesi oluşturup ve markanın kendi farklılaştırılmış birinci taraf verilerini oluşturmasına izin veriryor. Yani, para kazanma gücünü markaların ellerine bırakıyor.”

Martech, pazarlama sanatının bilim ile buluşmasını sağlayan pazarlamanın kurtarıcısı olarak görülmüş olabilir. Ancak Martech platformları o kadar çok veri sağladılar ki bir yardımdan ziyade bir engel haline gelebilirler. Rıza karşılığı toplanan verilerin işlenmesi ise aşırı karmaşık hale gelen verileri basitleştiriyor ve rızaya dayalı pazarlamayı istisna değil kural haline getiriyor.

 

Kaynak: readwrite.com

Facebook Yorumu