三种在营销自动化中超越技术的优化方法

致：市场营销总监、V.P.、S.V.P.和CMO

关于：优化您的自动营销策略的建议

投资支持营销自动化是明智之举。自动化的营销活动增加了目标受众的关联性，并提升了营销团队的生产力，从而共同提升了企业的现金流表现。

但为什么您没有获得预期的投资回报？或者，如果您对投资回报感到满意，如何提高它以为组织带来更多收入？以下是我的建议——并附带一条忠告。

警告

不要因为过度依赖技术而手软。您必须平衡对工具（例如技术）的投资与团队的知识和技能。

您的团队必须知道如何登录平台并导航界面。但需要提升的不仅仅是使数字营销活动和计划更有效、成功和优化的专业知识，而是远远超出了这一点。

优化您业绩所需的能力

提升业绩的关键能力可以分解为以下三个关键领域：

• 数据分析
• 策略制定
• 执行

您可能会问：AI能做这些事情吗？我是AI的忠实粉丝，甚至教授他人如何使用它。但在最近的一次会议上，一位发言人的ChatGPT因其“读取”了互联网大多数内容而自称为世界上最聪明的人——不过，知识和技能不仅仅是阅读得多。

我认为生成式AI是一种您需要合作使用的工具，并且有时需要您的微管管理以提高生产力——而不是作为提供所有知识和技能的工具。

1. 数据分析

要优化自动营销活动带来的业绩表现，仅仅让团队报告指标是不够的。他们需要：

• 理解这些指标告诉他们关于受众与他们的营销努力互动的情况。
• 知道哪些杠杆可以推动性能提升。

您可能需要查看某些由平台不提供的数据和指标。这正是您的团队拥有数据分析能力真正帮助您超越竞争对手的地方——而后者很可能只是依赖平台提供的信息。

2. 策略

我曾听vendors说，策略包含在技术中，并且工具和经过培训的人员就是成功的全部。遗憾的是，这种情况并不成立。

您不会因为购买A Ryna Sabalenka使用时她击败Jessica Pegula在2024年美国网球公开赛女子决赛的球拍、球和鞋子而成为优秀的网球选手。工具是好的，但优化性能需要更多的内容。

有效的策略基于质性和量性输入的混合物。您需要我们之前讨论的数据分析部分。策略师将定量数据转化为定性的建议以提升表现。

但是您还需要品牌或产品方面的定性和基础性知识，例如目标受众描述、人设、前景/客户旅程、特征/利益分析、常见障碍及其解决方案、关键信息等。许多营销团队缺乏这些，这是限制他们成功的一大原因。

3. 执行

执行策略的有效性与策略本身同样重要，甚至可能更重要。

许多营销团队因为过于分担工作而对自动化感到吸引力。自动化显著提升了生产力。但是请记住，自动化并不是使活动成功的因素。它包括细分、文案、草图布局、操作指示、优惠和其他自动化无法独立完成的事情。

您的团队必须拥有时间、知识和技能来忠实地实施策略，并将标准和最佳实践融入程序中。

如何获得所需能力

在向您的企业添加技术时，您通常会决定是购买一个解决方案还是自行构建。在决定是否请外部专家或在团队中培养非技术专长时，应采取相同的流程。

构建

构建是最容易的方法之一，即为团队提供有目标的教育机会。这可以涉及免费或付费的知识来源。免费的活动（无论是在线的还是面对面的）和特殊报告属于前者；付费的活动（再次强调在线或面对面的）以及证书或学位课程属于后者。

投资于团队是建设专业知识的好方法。但这需要时间，即使有证书课程，知识仍未经测试，可能在现实世界中无法应用。

一个注意点：一位资深市场营销经理最近告诉我，她第一次不在 vendor 举办的专业会议上感到非常激动。她说她很高兴能够学习如何思考，并提出可以测试的假设，而不是仅仅按照任务分配给她的工具来完成任务。如果你选择这条路，不要只发送团队到 vendor 开办的会议，寻找那些不依赖技术的会议。

购买

这通常涉及雇佣新员工或顾问。由于您不需要等待专业知识的学习，而且有实际成功案例的证明，所以这是一个更快捷的选择。但通常成本更高。

请顾问以分时或项目化的方式加入是一个好策略，如果您的目标是让其成为变革者的话。通常情况下，能够做到这一点的人在长期很少留下。

结合构建与购买

有时候，最好采用构建和购买的结合方式。例如，您可能请顾问（购买）来培训团队在一个他们缺乏的地方（构建）。或者，请顾问（购买）卷起袖子改进您的程序并教育团队他们在做什么（构建）。

现在就是时候了

如果您所在的财政年度与历年的年度一致，那么很可能已经是预算高峰期或即将开始。我的建议是：确保对知识和专业知识的投资与技术投资相平衡，包括过去、现在和未来的投资。这将使技术更有效，并为您提供新的途径以实现底线目标。