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从一个很酷的生词到遍地开花,Martech 未来十年会怎样发展?

从一个很酷的生词到遍地开花,Martech 未来十年会怎样发展?

未来的营销部门可能只有两个雇员,一个是人,一个是狗。人类将在那里喂狗,而狗会在那里监督防止人类乱动营销自动化软件。

——这是美国企业管理大师沃伦•本尼斯 ( Warren Bennis ) 关于工业未来的经典预测。<

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从一个很酷的生词到遍地开花,Martech 未来十年会怎样发展?

自 2008 年诞生以来,Martech ( 营销技术)从一个很酷的生词到遍地开花,更加触发了人们对营销未来的脑补和想象。

未来 10 年,对营销人员来说,Martech 到底是威胁了他们的生计,还是消除了“苦差事”?对企业来说,营销技术带来的想象空间,又有多少能真正落地?

Martech 概念之父 Scott Brinker 联手全球最大的传播集团 WPP Group,发布了《 Martech 2030》,预测营销技术未来 10 年的 5 大趋势。

我们将这 53 页报告浓缩为以下 5000 字,尽可能用简练的语言描绘他们眼中的未来营销世界——

从一个很酷的生词到遍地开花,Martech 未来十年会怎样发展?

今天办公室打工人最熟悉的“幻灯片”,在50年前可是要专业人士来做的。那时的幻灯片制作,不是敲敲键盘、点点鼠标就能完成的,专业人士会用尺子、刻刀、橡胶水泥和排版表把内容放到白纸上,再进行一对一照相,然后将胶卷一张张切下装在塑料外壳上。

而 Microsoft PowerPoint 的出现,让“幻灯片”成了人人都可具备的技能。未来10年,我们还将迎来“全民开发时代”。非技术人员不必再苦等研发小哥的排期,而能灵活自如地创建网站、数据库、工作流、App、聊天机器人等。

而“全民开发时代”背后,是“无代码( No Code )工具”和“无代码开发平台” ( No-code development platform,NCDP ) 。

「无 代 码 兴 起」

无代码 ( No Code ),顾名思义即无需编写代码就能开发软件,我们可以通过简单操作就达到和编程开发相同的效果。

就像有门槛的 PS 修图软件催生了美图秀秀等App,在商业世界中,无代码工具的兴起也是必然的:软件本身开发和运维成本高、开发周期长。然而现代数字化企业对软件的需求却与日俱增,并有很多定制化需求。

在这种背景下,无代码工具诞生并壮大,涉及的领域也越来越广......

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以前在 Martech 领域,要构建复杂的客户体验,需要一整个软件工程师团队。而现在,利用零门槛的“无代码”工具,营销人员只要拖拽鼠标就可以实现营销自动化 ( Marketing Automation ) 和按客户旅程 ( Customer Journey ) 编配产品。

「我 们 还 需 要 专 家 吗」

越来越多的专家超能力被装入“无代码”工具中,似乎每个人都可以成为程序员、设计师、数据科学家,但这是否意味着我们就不需要专家了呢?

这个问题,和人脑会不会被 AI 取代,是一个意思。专家不会被无代码取代,正如 AI 也不能完全顶替人脑——

在技术民主化进程下,中低端需求靠“无代码”工具和非专家,而更具挑战性的中高端需求还是依赖于专家的思维、经验和创造力。

例如,有经验的 Web 开发人员可不想花大量时间为营销活动中的每个关键字搭落地页,他们十分乐意让营销人员使用一些工具自己创建页面,然后进行A /B测试。

而集中各类“无代码”工具的“无代码”开发平台 ( NCDP ) 的存在,更让非技术的营销人员能够“徒手”创造更多的数字营销体验。这里工具众多,可供用户按需选择。

同时 Martech 供应商和开发人员可以通过应用程序接口 ( Application Programming Interface,API ) 访问所有业务相关的应用程序,并根据自己需求将它们任意组合配置。

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「欢 迎 来 到 App 化 的 世 界」

创建一个 App ,是创业的一大捷径。极低的启动资金和创业成本,催生一波自主创业的 SaaS 业务,也催生了新软件经济。未来 App 大爆炸,在意料之内,但到底会有多夸张?

IDC ( Internet Data Center, 互联网数据中心 ) 估计:到 2030 年,全球将有大约 4500 万开发人员,算上无代码工具构建的应用软件,加上现在可以嵌在 App 里的小程序,未来将会有数十亿 App 和小程序。

故事到这里还没停止——IDC还预测,到2025年,全球物联网 ( IoT) 设备将达到416亿件,包括可穿戴设备、传感器、汽车、家电等。这些硬件设备都在云的「边缘」运行自己的软件 App。有些 App 是如此之小,都不能被称之为“微APP”,而是“纳米APP”。

App 的原子化不仅会使世界上的 App 数量呈几何爆炸式增长,还将把软件智能灌输到我们的生活。渐渐地,任何一样东西都是一个 App。

对于品牌和代理商来说,这种世界的“ App 化”为他们呈现了一幅前所未有的创意画布:客户体验可以通过无数的数字触点和微APP协同工作,甚至广告也会变成智能和交互性的微型 App。

今天的营销资产是内容素材,是营销计划,是线下活动,而未来,软件将成为最主要的营销资产。软件开发生命周期,将和客户旅程、客户生命周期,成为营销人员的工作日常。而这些营销 App 产生的庞大数据量,将又依赖混合的RevOps/ DevOps来管理。

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「App 军 备 竞 赛,即 将 开 始」

App 的供给将是一场大爆炸,那么需求方呢?

对 App 的需求几乎是无限的。企业一直在寻找能给他们带来竞争优势的创新——新的策略,新的渠道,新的客户体验。他们不断努力优化运营,提供更专业的工具和数字服务,以跟上客户的需求。这是一种数字“军备竞赛”。

越来越多的企业将成为“数字原生代”——100%由构建、购买或租用的APP提供动力。所有这些 App 都通过公共和私有云中的 API 相互连接。同时,纯数字业务和实体业务之间的界限将变得模糊。数字触点将通过物理空间和物体激增,一切都将数字化。

而应用平台对数据模型、服务和用户界面进行标准化,从而实现内容插入的连贯性和一致性。也就是说,未来十年的 B2B 应用平台,企业采购一个软件,就会像你今天在智能手机上,下一个 App 那么便捷。

这为企业提供了两全其美的条件:统一的数字基础设施,以稳定的 App 平台为基础,以及通过专业 App ( 或他们自己开发的 App ) 进行创新,摸索差异化打法。

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从前两大趋势,我们知道营销的应用创建越来越简单,App 越来越泛滥,数字化将越来越深入。

为了应对高度连接的数字世界对效率、敏捷性、适应性提出的要求,三种新组织结构应运而生:

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模式一:平台

从早期的操作系统, 如 Windows,到现代设备平台 ,如iOS,Android,Amazon Alexa ),再到当前的 SaaS ( Software-as-a-Servic, 软件即服务) 平台, 如HubSpot、Salesforce 、网易云商,软件和硬件平台已经有了更大的扩展性和综合性。

营销人员可以在平台上选择最适合自己需求和偏好的App,确保它们共享数据模型、操作流程和用户界面标准,并进行可靠的数据存储及计算处理。

模式二:网络

互联网这张大网,已经连接地球上超过45亿的人口,促进了数万亿元的交易。

梅特卡夫定律( Metcalfe's Law )说到:假设每个参与者从网络里的其他人那可以获益,那么网络的价值与参与者人数的平方成正比。

对于企业来说,参与相关的第三方网络,可以获得客户,知识和人才,从而创造价值。但相比参与,自己拥有网络则可以实现更大的价值。

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模式三:市场

市场就是买方和卖方匹配、交易的地方。互联网的市场之蓬勃不言而喻:Airbnb,淘宝,亚马逊,eBay,Uber等,还有Facebook、Google等运行着广告市场,以实时出价的方式将广告客户与受众匹配。

市场在数字世界中无处不在。参与市场的买卖双方构成了网络,许多数字市场又围绕平台构建起来,例如 Apple 公司的 iOS App Store,Google 的 Play Store,HubSpot的App Marketplace等。

这三种模式,即是商业模式,也是运营模式,还可以融合起来,发挥三合一的作用。未来 10 年,各品牌将越来越多地围绕平台概念,建立客户参与度和业务模型。

Martech供应商,提供的也就是这三件东西——平台、网络和市场,但他们也帮助公司与他人进行互动,并创建自己的平台。平台和网络设计将特别关注共享数据和资源并提高自动化水平,目的是使营销人员能够利用广泛的生态系统,从而为客户快速建立更深入、更紧密联系的整体体验和微观体验。

人们常把大数据比作新石油,但更好的一个比喻应该是:大数据是新的颜料。

颜料本身的单价很低,几十几百都有,但当画家把颜料涂抹在画布上进行创作,其产生的价值可以是千百万倍的。

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也就是说,数据本身的价值是有限的,只有整合到客户体验中,才能为企业创造更大的价值。

过去 10 年诚然是大数据 ( Big Data) 的时代,大规模、多渠道的数据涌入企业。 然而,如果数据得不到处理,那么它只是一堆数字而已 ,不仅创造不了价值还会浪费存储成本、产生失窃风险。

IDC 的研究显示,企业可获得的所有数据中有44%未被捕获,而捕获的数据中又有43%未被使用。

未来10年,将是基于大数据的“行动时代 ( Big Ops ) ”。随着应用”无代码"、App 大爆炸,数据的量级和复杂程度将成倍增长,对企业的挑战也将更大。

企业如何把数据投入使用、最大化发挥它的作用呢?以下 8 个字是为解法——

数据智能:在数据中提炼信息、知识和见解,

数据映射:将分析报告应用到实际决策,观察其应用是否推动了自动化反应。

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说起来容易,但类型多样、分布广泛的繁杂数据在收集、提炼、应用上都非易事。依赖第三方的专业 SaaS 厂商提供数据处理、分析、应用服务,将更加成为企业的一个选项。

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回到开头 Warren Bennis 对未来营销部门“一人一狗”的想象——你相信吗?

Scott Brinker 和 WPP 专家们给出的答案是:未来 10 年不会发生。

他们的态度是”技术福利“挂:在未来 10 年,人工智能更多地是帮助营销人员消除了很多“苦差事“,而有更多精力去做更重要的事:专注于客户,培育自己的技能树。人工智能的优势体现在既定模型中快速跑完数据、确定最优决策,而人才是模型的主人——制作模型,打破模型,不断循环。

这种说法,对于营销人员来说,是一种安慰:”呵,人的主观能动性就是机器无法取代的“,但听完也会有些许困惑——并非所有人都能成为模型的主人,到底怎样的 Marketer 才能生存下来,甚至成为Leader?

这份报告提供的思路是:未来的营销人要学会使用这些和驾驭新技术,更要用战略、语境和综合思维来补充机器的算法能力。

举个例子,当营销人员希望实现对客户在不同场景下的行为洞察和预测,可以用 AI 模拟作为战略工具,它可以实现数以百万计的场景模拟,在颗粒度级别不断增加的情况下,可以对在现实世界中可能发生的情况提供方向性预测。

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但 AI 做不到的是,营销与客户在某个时刻产生的文化共鸣。文化是心理学、社会学结合多语境的动态范畴,并非 AI 的计算能力所能覆盖。人才是拥有创造力、想象力、同理心、来自经验的直觉、组织协作能力的那一方。

对于买方和卖方互动关系而言,人工智能和新技术又将带来什么变革?

人和人:现在所有人与人之间的沟通,如电话、视频、门店等,未来都将存在。 而软件将强势植入,为客户提供顾问式服务、个性化推荐。

人和机器:目前已较为普及的聊天机器人、智能客服在未来将更为普遍,且体验是互相的——卖方设计和管理这些体验,在客户需要帮助时进行支持;卖方依靠自身软件来优化供应商关系管理。

机器和机器:未来的采购,可能不再是人与人之间的谈判,而是 AI 驱动的代理机器与代理软件之间的谈判,此是升级版的” BOT 模式“。而这将催生新的体验设计,此前为人类设计用户体验 ( UX ),未来也会有机器人体验 ( BX ) 设计。

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结 语

未来十年,是 Martech 值得期待的 10 年。报告提到的这 5 种趋势将重新定义营销,说是改变整个营销行业也不为过。

脑补一下未来 10 年的营销人的日常——

结合客户旅程和生命周期,描绘自己心中的数字营销规划,列出所需软件和工具,先去企业现有平台上选择应用来自由组合;企业平台暂无的应用,像现在写完一篇推文一般的速度,搭建起网站、数据库、App和机器人;碰到自己无法创建的高级应用,去外部 B2B 应用平台快速采购,把计划中的数字营销体验快速落地。

各渠道汇总而来的数据,借助 AI 和专家的力量,提炼出精华,自己制作好模型,通过 AI 和机器去跑、去试错,再不断迭代、优化实践中的自动化效率和速度。

机器运行的时候,自己就有时间去和客户见面、和团队脑暴,而设计更为合理的模型,制定更加客户导向的营销决策。

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