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变革模式中的营销团队

基于上述情况以及公司的战略目标,决定在总部部门内独立设立一个名为“Digital Hub”的数字营销部门。所讨论的部门的目的是作为一个内部营销机构,对当地市场具有广泛的能力(见图 3)。该团队由集团数字营销总监管理,直接向首席营销官汇报。

这样组建的团队在数字营销领域拥有广泛的能力。它包括相关公司存在的所有沟通渠道。这使我们能够逐渐独立于外部机构,包括 RTB 领域的媒体公司和 SEM/SEO/绩效机构。它使我们能够在公司内部建立非常强大的能力。机构尚未完全消除(特别是在地方一级),但其职能和活动范围已显着减少,通常只承担执行任务。这种转变并不是一个简单而快速的任务,但它是通过满足几个关键条件才成为可能的。

营销民主化 在讨论这个话题时

回到关于数字中心组织的考虑,以下是所采用的模型相对于所述公司的优缺点。

优势:创新和快速响应变化的能力、持续快速的沟通、对产品和品牌的出色理解、在所有整合营销渠道中的密切合作(无孤岛、全面分析数据和相互依赖)、团队承诺和关注最佳结果[7]、战略实施的一致性、自身数据和所采用战略的安全性(外包情况下的风险)、综合统一的报告、透明度(特别是在活动实施结果和媒体购买方面)、良好对预算的控制。

数字中心和本地营销团队之间缺乏明 柬埔寨电话号码数据 确界定的能力。使日常合作变得困难(对所采用的策略缺乏共识并发生冲突)。首席执行官和首席营销官职位的频繁轮换会导致所采用战略的变化和不确定性,从而降低团队士气和日常活动,有时甚至缺乏对正在执行的活动的批判性观点。

营销中的机器学习算法

客户行为使我们能够注意到某些模式。考虑到我们拥有大量有关流量来源、时间、行为、访问的页面等的数据,我们能够定义那些我们想要的模式和那些我们不想要的模式。

MarTech工具中使用的算法非常擅长检测这些模式,并根据所获得的知识影响某些行为场景,从而实现对我们有利的行为场景。

借助这些知识,该算法可以根据每个访问者最可能的动机个性化我们网站的通信。检测意图使我们能够更好地提供信息和产品。

有点类似,但更复杂的是用于在亚马逊和 Netflix 等网站上创建推荐的预测算法。分析师估计,人们在亚马逊上购买的商品中有 35% 以及在 Netflix 上观看的商品有 75% 是由这些算法驱动的。

这些算法还通过分析过去的行为(例如您购买或观看的内容)和其他人的行为(例如购买或观看 电话号码 新加坡 相同内容的人购买或观看的内容)来发挥作用。这些算法成功的关键是可用数据的范围。通过分析类似消费者过去的行为,这些算法能够提出更有可能被提出的建议。

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