當 Marketing 遇上大數據該如何融合?

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正是圍繞著大數據,CMO 與 CIO 兩個職能的諸多共同之處,也有著將兩者聯繫起來的最強大的紐帶。今年 1 月,時任 Motorola 系統首席營銷官的 Eduardo Conrado 被任命為 Motorola 系統的營銷和 IT 高級副總裁。他目前的工作包括營銷的傳統職責——如產品營銷、品牌、網站、內部和外部傳播等;同時,IT 部門和首席訊息官也歸他管理。

Eduardo Conrado 並非特例。在大數據時代,當 Marketing 遇上 IT,CMO 與 CIO 之中任何一方都無法單槍匹馬奮戰市場了,他們必須在大數據背景下進行角色轉換和職能轉型。他們擔負著甚麼職責?應怎樣扮演好自己的角色?

傳統來看,IT 及首席訊息官(CIO)匯報的對象之一是首席財務官。如果是這樣,那麼 IT 的重心往往是成本控制,包括優化公司 IT 使用成本以及優化 IT 基礎設施和團隊。

另一種普遍的情況是,IT 向運營部門匯報。這意味著 IT 部門的重心是後勤辦公室,即工廠、流通中心、供應鏈等。

當技術日益成為商業的助推力,對 Motorola 系統這樣的一家技術公司來說,「技術是我們的業務,但更重要的是,業務即技術,」 Eduardo Conrado 在接受 AdAge 採訪時表示。

「隨著越來越多的公司圍繞消費者,IT 也應當幫助推動公司的消費者參與。如果 IT 要對某個部門匯報的話,那麼就應該向銷售或營銷部門匯報,因為這是面向消費者的部門,」他補充說道。

事實上,Motorola 系統也確實是這樣做的。過去十年裡,公司的營銷部門已經在數字領域從事各種活動,包括監督網站、內容管理、社交平台、數據庫、內部協作工具等,這些營銷人非常熟悉各種分析工具。讓首席營銷官深度參與技術戰略的制定,這是自然而然的事。

以前,Motorola 系統在營銷部門內有傳統的數字團隊,而在 IT 部門內有單獨的團隊支援營銷部門的數字團隊。現在,這兩支團隊開始更緊密的合作,在營銷、IT 和銷售之間共同進行規劃。隨著兩個部門間工作和人才交集越來越多,如何讓資源和知識更加有效的共享?在這種情況下,如果有一個機制來監督這兩個平行部門之間的合作,數字營銷和 IT 戰略團隊之間的協作可能更加順暢。

於是,Motorola 系統內部將數字營銷和 IT 團隊合併。他們開始關注戰略、關注如何與客戶互動,如何定義流程等。在團隊中,一半是偏技術型的營銷者,另外一半人才則偏營銷和銷售流程。

CMIO

隨著營銷和大數據變得日益密不可分,首席營銷官(CMO)和首席訊息官(CIO)創造協作夥伴關係就變得尤為重要。首席營銷官及其團隊不得不依仗技術的發展來實現其營銷目標,而與此同時,首席訊息官及其團隊也開始認識到應該更加以客戶為導向,挖掘數據商業價值。

分別來自 Gartner 及 Experian 的調研都不約而同地指向了一個趨勢:CMO 及 CIO 必須在大數據背景下進行角色轉換和職能轉型。

1、技術在營銷中的角色更加重要

據 Gartner 預計,到 2017 年,企業 CMO 將比 CIO 掌握更多用於購買技術服務的預算。也就是說,營銷預算將超過 IT 預算,其中,高科技產品營銷預算增長預計達到 11%。而大部分增加的預算都將被用於技術方面,以幫助營銷人員進行市場分析和營銷自動化等活動。這部分技術包括:客戶關係管理、數字營銷、數據庫營銷、營銷自動化、客戶分析、流動營銷、電子商務等方面。

2、CMTO 對技術產品的購買決策有很大影響

除了要掌握上面提到的各種技術,CMTO 對購買技術產品的影響力將越來越大。通過右圖我們可以了解到,在數字營銷等八大方面,CMTO 對購買決策的影響作用,均接近 50% 的水平。

3、CMTO 需要更加注重戰略而非技術

調研結果顯示,CMTO 在選擇和管理營銷服務商、選擇和管理營銷技術提供者、全面負責品牌和企業傳播等三方面的職責正在加大。未來十大職責及要求包括:管理技術組件、判別並利用未來新興營銷技術、衝破 IT 與市場部門的合作死結、理解跨渠道互動、協調並傳遞跨渠道訊息、評估營銷績效等。

如何融合?

但根據一項最新調查顯示,這樣的改變並沒有發生。首席營銷官理事會和 SAS 軟件研究所共同發表的一份最新報告《大數據的大角色:首席營銷官和首席訊息官的聯合》指出,85% 的首席營銷官和首席訊息官表示他們的合作仍有挑戰。此外,只有 41% 的高級營銷官表示與 IT 方面對接,39% 的高級 IT 執行官表示和營銷層面對接。

大數據或許是兩者對接的連接點,如首席營銷官理事會所說。「正是圍繞著大數據,我們發現兩個職能的諸多共同之處,也有著將兩者聯繫起來的最強大的紐帶。據 61% 的營銷官和 60% 的 IT 執行官表示,大數據代表了平等機遇和挑戰,很多都在努力適應那些進入機構的結構化和非結構化數據,管理數據流的累積和分析。」

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