Mikor nem kell a marketingstratégia?

Ha van egy átlátható és eredményes online marketing működés, amely a rövidtávú eredmények mellett hosszútávra is épít, a célok, KPI-ok és a hozzájuk igazított mérési rendszer jól átgondoltak, és folyamatos (negyedévenkénti) revízió alatt áll.

Ha a marketing működése és a kommunikáció egyaránt összhangban áll az üzleti célokkal: a megfelelő célcsoportot ott és olyan módon szólítja meg, ahol és ahogyan kell (és ennek mérhető eredményei is vannak).

Ha a marketingműködésben egyértelmű, hogy melyek a legstabilabb alapkövek (és miért azok), és hogy a többi kommunikáció, marketingtevékenység miként épülnek e köré.

Ha a marketingcsapat minden tagja érti, hogyan haladnak egymás mellett a rövid-, közép- és hosszútávú elvárt eredmények indikátorai, melyik lépés után mi következik. Így azt is jól átlátják, hogy a saját munkájuk miként járul hozzá a részteljesülésekhez és a nagy egészhez (ami egy teljesen érthető és jogos igény a megvalósítók részéről).

Minden más esetben kell a marketingstratégia.

Hogy néz ki a LAGOM marketingstratégia? Vannak példák?

A stratégia és a cég közötti kapcsolat jellegéből fakadóan konkrét, elkészült marketingstratégia-dokumentumokat soha nem tudunk mutatni. Vannak ugyanakkor marketing stratégia esettanulmányaink, amelyek átolvasása ahhoz elegendő lehet, hogy egy hozzávetőleges képet kapjon az érdeklődő arról, hogy miként folyik le egy ilyen projekt a Lagom ügyfeleként.

Az egyedi marketingstratégia és a stratégiai modellek metszetében

A „LAGOM” szó jelentéséhez híven (svédül: „nem túl sok, nem túl kevés, épp megfelelő”) a stratégiák masszív és tesztelt marketingstratégiai modelleken alapulnak. Mára több mint harminc modellel dolgoztunk, amelyekből rendszerint 2-3-4 modell-vázat töltünk fel cégre szabott tartalommal, hogy a stratégia érthető és mindenki számára megfogható legyen.

Fontos lépés tehát az adott probléma kihívásaira a legjobb válaszokat és legérthetőbb szemléltetést nyújtó modellek kiválasztása. Azt, hogy milyen marketingstratégiai modellt használjunk, a kickoff megbeszélés (90, vagy 2×90 perc), valamint a kutatás és az auditok már jól meg tudják határozni.

A LAGOM marketingstratégia felépítése

A stratégiai modellek (pl. a klasszikus 4P marketingmodell) nagyon fontosak, hiszen egy adott üzleti célhoz, vásárló-ügyfélszerzési úthoz, egy adott piachoz, egy specifikus vásárlói úthoz, egy adott szolgáltatáshoz, termékhez sematikus vázat és keretrendszert szolgáltatnak. Megkönnyítik a szemléltetést és a gondolkodást. A marketingmodelleket, amelyeket alkalmazunk, az idő, a gyakorlat és a tapasztalat szelektálta.

Aki foglalkozott tudománytörténettel, vagy részt vett már bármilyen kutatásban, az tudja, hogy egy projekt sikere már a kérdésfeltevés pillanatában elúszhat: egy nem megfelelően átgondolt kérdés jelentősen torzíthatja az eredményeket és ezzel félreviheti az értelmezést.

A helyesen feltett kérdés ugyanakkor hatalmasat lendíthet az ügyön. Ez a helyzet a marketingstratégiában a modellek használatával is: noha egy modell csak egy sematikus megközelítést ad, nem többet, mégis vezeti és – a jól megválasztott modell meg is könnyíti – a gondolkodást. 

A modellre a stratégiát viszont a piackutatás és a célok alapján a marketingstratéga teszi a modellre, mint vállfára a kabátot. A vállfa fontos, mert megtartja a kabátot és az nem lesz gyűrött. Első blikkre „(át)látható” lesz az egész kabát, de amit valóban használunk és hasznosítunk — a lényeg — az mégiscsak a kabát lesz.

Így értjük tehát, amikor azt mondjuk, hogy a LAGOM marketingstratégia modelleken alapszik, mégis egyedi. A gondosan szelektált marketingmodelleket aktuális piaci kutatáson alapuló, a megrendelő cég üzleti céljaival összhangban álló tartalommal töltjük meg.

Hogyan választjuk ki a marketingmodelleket?

A problémák, az üzleti modellek és célok tipizálhatók, de az egyedi esetek specifikumai (pl. termékspecifikumok, célcsoport nagysága, ügyféléletút hossza) mindig jelentősen árnyalják a képet.

Például, egy validált piaci termék skálázása egy tipizálható probléma. Oké, látjuk, hogy a termék-piac-fit megvan egy szűkebb szegmensben, jönnek a számok. De hogyan tudjuk felpörgetni a növekedést? Milyen új piaci szegmenseket lehet bevonni, milyen apró termékváltozatokat lehet kialakítani, mitől leszünk vonzóak egy tágabb csoport számára, vagy akár tömeges fogyasztásra?

Ehhez a problémához számos (azaz megszámlálható) stratégiai modell tartozhat.

Ugyanez a helyzet a brandismertség növelésével, vagy az előfizetéses szolgáltatások tipikus problémáival, a célcsoporttal megfelelően rezonáló kommunikáció kialakításával, a vásárlói életút online leképezésével, egy ötéves cél felé vezető lehetséges megközelítésekkel stb. Tehát vannak tipikus problémák, amelyeket meg lehet fogni tipikus modellek kombinációjának a segítségével.

A stratégiai modellek kiválasztása tehát a kutatási fázis után a marketingstratégia megalkotásának első lépése.

Ha a megfelelő marketingstratégiai modellek már megvannak, jöhet az egyedi tartalom

Az adott cég, a kutatási eredmények és auditok sajátosságait figyelembe véve születik meg a modell-vázra a tartalom. Ha egy tipikus vásárlói útvonal modellt veszünk, amely sok stratégiának képezi részét (és most a példa kedvéért gondoljunk a sima marketingtölcsérre), akkor a modell kiadja a tipikus lépcsőfokokat: nagyvonalakban ezek a

1. problématudat nélküli
2. problématudattal rendelkező
3. megoldást kereső
4. konkrét megoldások között mérlegelő
5. döntéshozó fázisok

Ez maga egy modell, amely jó koncepciós vázat ad a stratégia részleteinek a kidolgozásához. Adott esetben már a modellen is lehet apróbb változtatásokat eszközölni, de a lényeg a modell kibontásában lesz. Vagyis abban, hogy az adott cég az adott céllal melyik pontokon kinek, mit, hol és milyen stílusban kommunikál, valamint hogy hogyan/miként lesz kapcsolat a tölcsér egyes szakaszai között: milyen online vagy offline belépési pontok léteznek az egyes szakaszokhoz, hogyan működik eredményesen a lead/leendő vásárló végigvezetése, hogy az a lehető legjobb vásárlói élményt adja; egyszóval, hogyan jutunk el a tölcsér egy felsőbb rétegéből a lojális vásárlóhoz.

Ehhez persze sosem elég a marketingstratégia — ha a termék vagy szolgáltatás minősége nem megfelelő, akkor a legragyogóbb marketing sem fog csodát tenni, ami — magunk közt szólva — nem is baj.

Milyen eredményre lehet számítani?

A marketingstratégia eredménye a jobb megértés, az egyszerű döntéshozatal, a gördülékeny kivitelezés, a hosszútávú iránymutatás, a konkrét KPI-ok és a hozzájuk tartozó mérési rendszer kialakítása, a könnyű évről-évre tervezés, és a könnyebb kommunikáció a marketingszakemberek és a céges döntéshozók között.

Ha konkrét esetekről is olvasnál, nézd meg marketingstratégia esettanulmányainkat!

Először is fontos leszögezni, hogy „AI”, azaz „mesterséges intelligencia” (úgy mint emberi módon gondolkodó és cselekvő robot/gép) per se — még — nem létezik. Ugyanakkor mégis értünk ez alatt egy meglehetősen szerteágazó kutatási és fejlesztési területet, amely elképesztő mennyiségű adat és kompjútertechnológia (kiemelt helyen a machine-learning algoritmusok) segítségével folyamatosan új csúcsokat képes felállítani. Az eredményeket pedig az önvezető autóktól a marketingautomatizációig számos piaci szegmens hasznosítja, vagy szándékozik hasznosítani. Habár mindezeket tekintve a „machine-learning”, vagy az „automatizáció” jobban lefedi azt, amiről ma a legtöbben „marketing AI” kapcsán beszélnek, a köznyelvi használatot figyelembe véve ebben a cikkben mégis a „marketing AI” szókapcsolatot fogjuk használni ezekre a megoldásokra is.

Marketing AI — Hol kezdődik az AI a marketingben?

Rengeteg perspektíva van ma a vélemények piacán az AI és a marketing összefüggéseivel kapcsolatban, amelyek kisebb-nagyobb mennyiségű érzelmi töltettel vannak átitatva. A „marketing AI” területének határait nem mindig egyértelmű, hogy hol kellene pontosan meghúzni: van olyan cikk, amely kizárólag a marketingfolyamatokra, a termék-fogyasztó-piac hármasára koncentrál, de nem mehetünk el amellett sem, hogy például a hirdetéseknél használt animációk, fotók piacán is egyre erőteljesebben van jelen az AI-generálta tartalom.

Mostanában történt — AI és a kreatívipar

Decemberben az ArtStation (kvázi „amerikai Behance”) még telis-tele volt az AI-generálta tartalmakat ellenző alkotók AI-ellenes képeivel. Azóta a platform ezeket egytől-egyig eltávolította, máig specifikálatlan „szolgáltatási feltételekre” (Terms of Service) hivatkozva — írja Jess Weatherbed a the Verve-ön. Amellett, hogy az AI-generálta grafikák, vizuálok cégek és szabadúszók megélhetési profilját veszélyeztetik, természetesen az alkotói jogok kérdését is felvetik, hiszen az AI a kontentgeneráláshoz valós alkotásokat használ fel adatforrásként. Olyannyira, hogy miután az alkotók AI-ellenes motívumai elterjedtek a platformon, magukon az AI-generálta képeken is megjelentek ezek az AI-ellenes motívumok.

Rengeteg alkotó tiltakozott az ArtStation platformon az AI ellen. Forrás: theverge.com

Hasonló a kapcsolat az AI marketing és az AI-generálta írott tartalmak között — lásd még a közelmúltban sokat vitatott ChatGPT esetét. Ezek a fejlemények nagyon fontosak, jócskán kapcsolódhatnak a digitális marketing területéhez és rengeteg mérlegelendő szempontot vetnek fel, azonban éppen a jogi, morális és gazdasági komplexitás miatt ezen az említésen túl nem megyünk bele jobban a tárgyalásba, később viszont tervezünk egy szakértői-interjús tartalmat a kreativitás és az AI vonatkozásában.

Marketing AI a termék-fogyasztó-piac hármasában

A továbbiakban tehát azt nézzük végig, hogy egy a Harvard Business Review-n megjelent, AI marketinggel foglalkozó cikk* miként kategorizálja azokat a mesterséges intelligencián alapuló technológiákat, amelyek már jelen vannak a piacon, és amelyeket már előszeretettel alkalmaznak a cégek, CMO-k.

A kategorizálás logikus szempontjai

Az AI marketingben, illetve általánosságban az AI kategórián belül van egy relatív jól meghatározható evolúciós vonal. Az AI rendszer „fejlettsége” a HBR cikkben is az egyik kategorizációs szempont lett, a másik szempont pedig az, hogy a megoldás integrált, vagy „elszigetelt”, különálló. Azaz az algoritmus fejlettsége mellett azt is érdemes vizsgálni, ha marketing AI rendszerekről beszélünk, hogy az adott megoldás az anyarendszerbe

• becsatornázható, de annak nem képezi szerves részét, vagy
• teljesen különálló

Ezt a két szempontot tekintve az alábbi ábra, táblázat jött létre a szerzők mérlegelése alapján.

forrás: HBR

Ahogy azt nem túl nehéz kitalálni, a legfejlettebb, legkomplexebb, házon belül fejlesztett rendszerek a legköltségesebbek is. A kevésbé komplex, vagy komplexebb, ám bármely cég által igénybe vehető, rendszerek (pl. chatbot) pedig — már csak a piaci versenyből kifolyólag is — kevésbé költségesek, és az is várható, hogy egyre olcsóbbak lesznek. Mivel a legtöbb cég számára a kevésbé komplex, külső rendszerek alkalmazása kerül képbe, ezért a továbbiakban erre fókuszálunk.

Érdemes ma marketing AI-t építeni a „user journey”-be?

Amikor azon gondolkodunk, hogy vajon érdemes-e marketing AI megoldásban gondolkodni egy „user journey” kialakításakor — azaz, például egy chatbotot bekapcsolni „journey” valamely pontján —, akkor számos kérdést kell mérlegelni. Nézzük meg a két legfontosabb szempontot!

Chatbot, üzenet-automatizáció a felhasználói élmény szempontjából

Legyen szó egy chatbotról, vagy egy üzenet-automatizációról, mindig érdemes figyelembe venni, hogy tudjuk-e úgy alkalmazni az adott technológiát, hogy az ne rombolja a felhasználói élményt.

A feladat-automatizáció (pl. e-mail automatizmus beállítása) egyértelmű előnye abban rejlik, hogy a kollégákat (pl. értékesítés) tehermentesítheti, és emberi munka bevonása nélkül végigvezetheti a vásárlót/ügyfelet azokon a tartalmakon, amelyek nagy általánosságban szükségesek ahhoz, hogy végül döntés — és lehetőleg pozitív döntés — szülessen. Amennyiben egy cég úgy dönt, hogy ilyen automatizmust vesz igénybe (jellemzően akkor, ha relatív sok érdeklődő tarthat számot a megoldására, termékeire), akkor tehát arra kell vigyázni, hogy az automatizmus és a levelekben szereplő tartalom a lehető legempatikusabban legyen strukturálva.

Nincs annál visszásabb felhasználói élmény, mint amikor éppen csak hallottunk valamiről, talán érdekel is, majd feliratkozás után elárasztanak 3 nap alatt 10 üzenettel, amelyek tartalma ráadásul semmitmondó, vagy repetitív. Ugyanilyen zavaró, amikor ellátogat a felhasználó egy weboldalra, és 3 másodperccel a betöltés után máris az arcába ugrik a „Segíthetek?” üzenet. „Nem, egyelőre még azt sem tudom, hol vagyok.”

Ugyanakkor egy kellő empátiával összerakott, jól brandre szabható, valódi információt nyújtó tartalommal feltöltött automatizmus valóban csodákra képes.

AI marketing megoldás — ha nem elég gondosan alkalmazzuk, szétzúzza a brandélményt

Az eszközt úgy kell beleilleszteni a marketingrendszerbe, hogy a brand szempontjából kicsit se lógjon ki, amennyire csak lehet, maradjon teljesen organikus hatású.

Ennek a csúcsát azok a saját (céges) fejlesztések eredményeként létrejött machine-learning eszközök adják, mint amilyen pl. az Olay kozmetikai márka arcbőr-típus elemző applikációja: egy szelfi, és máris olvasható, hogy milyen arcápolási rutin a legeredményesebb az adott személynek. Ha egy ilyen applikáció jól működik (de csak akkor), nagyon hatásos és emlékezetes brand-élményt szolgáltat, és marketing szempontból is nagyon eredményesek, mivel a megfelelő arcápolási termékek csak egy kattintásra vannak.

A chatbot megoldások közül is mindig érdemes megnézni, hogy melyek szabhatóak a leginkább a brandre (pl. színek, logó, betűtípus stb.). A tapasztalat az, hogy a chatbotokat a legtöbb weboldalon nem igazán használják a látogatók, de nem árt rá felkészülni, hogy mégis. Ha a kérdések és válaszok nem automatizáltak (amit a legtöbb esetben csak ajánlani lehet — hacsak nem óránkénti többszáz kérdezővel számolunk), és a chatbot például egy Messenger fiókba irányítja az üzenetet/kérdést, akkor mindenképpen gondoskoni kell arról, hogy arra azonnali válasz érkezzen. Ha ez utóbbi kritériumnak nem felel meg, akkor a chatbot nemcsak alapvető funkcióját nem teljesíti be, de rombolja a brandet és a felhasználói élményt is.

Akkor kell a marketing AI?

Erre a kérdésre általánosságban válaszolni nem lehet. Az AI (machine-learning és automatizációs) megoldások eszközök. Ennek megfelelően kell rájuk nézni. Önmagában egy ilyen rendszer üzemeltetése nem jó vagy rossz, nem kelt jó vagy profi benyomást, nem növeli a brand értékét vagy a felhasználói élményt — hacsak nem ugyanolyan alapossággal van átgondolva a felhasználása, mint — remélhetőleg — a user journey és a brand többi eleméé.

*szerzők: Thomas H. Davenport, Abhijit Guha, Dhruv Grewal