Тренды рынка MarTech: какие технологии определят будущее маркетинга

Совместный отчет консалтинговых фирм BDO и WARC оценивает общий объем рынка маркетинговых технологий в 121,5 млрд долларов. До 2020 рынок активно развивался: в 2019 году бюджеты американских компаний в этом сегменте выросли почти в два раза. И хотя пандемия внесла свои коррективы, эксперты прогнозируют, что в 2021 году расходы на технологии будут увеличиваться.

При этом большая часть брендов подходит к маркетинговым технологиям достаточно консервативно: упор по-прежнему делается на e-mail-рассылки (79%), социальные сети (77%), маркетинг и менеджмент контента (68%), CRM (65%) и аналитику (65%).

Среди трендов MarTech, к которым компании проявляют интерес, оказались улучшение пользовательского опыта, автоматизация маркетинга, трекинг пользователей и другие.

Фото: «Московский Акселератор» 

Автоматизация маркетинга

Автоматизация маркетинга — это закупка рекламы в сети с помощью алгоритмов. Она экономит время маркетологов, позволяя им заниматься другими задачами. Полученная в результате информация помогает определить наиболее удачное время для показа рекламных объявлений и тем самым увеличить конверсию.

Такой сервис сквозной аналитики предлагает стартап Andata, один из участников программы «Московский Акселератор». Он позволяет идентифицировать посетителей сайта с большей точностью, чем у стандартных cookies, и составляет так называемый «цифровой паспорт». Этот «паспорт» помогает определить эффективность рекламы в Яндекс.Директ и Google Ads. Получив данные о посетителях сайта, алгоритм создает рекомендации для повышения эффективности рекламы — ее можно не покупать на те часы, когда конверсия низкая или отсутствует.

Другой тренд — передача повторяющихся процессов (вроде той же закупки рекламы) программе-роботу, которая будет выполнять подобные действия более эффективно, чем человек. Люди же смогут использовать освободившееся время для решения других, более сложных и креативных задач.

Выпускник трека MarTech «Московского Акселератора» Sherpa RPA занимается автоматизацией бизнес-процессов. Роботы Sherpa могут открывать браузер, переходить по ссылкам, заполнять поля форм и так далее. При этом для работы с ними не нужны навыки программирования — достаточно выбрать необходимые элементы в блоке сценария. Еще один участник программы, работающий в этой же сфере — Marilyn — позволяет автоматизировать рутинные задачи в области рекламы, разгрузив таким образом сотрудников.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Многие компании накапливают большие объемы данных, которые могут быть крайне полезны при определении дальнейшей стратегии развития, для выделения модели поведения клиентов. При этом далеко не все могут воспользоваться этими данными или знают, как это сделать.

Искусственный интеллект и машинное обучение нужны для обработки таких массивов данных. Одна из разновидностей машинного обучения, предиктивная аналитика, помогает предсказать, как поведет себя покупатель, исходя из информации об уже совершенных покупках.

Среди участников MarTech-трека «Московского Акселератора» в этой сфере работают такие стартапы как Data4, CusFlow, LoyaltyLab и RnD-42. Data4 с помощью нейросетей определяет наиболее релевантный товар или контент для клиента. CusFlow помогает на ранних стадиях выделять наиболее склонные к оттоку сегменты клиентской базы. LoyaltyLab использует предиктивную аналитику для анализа поведения покупателей. И, наконец, RnD42 с помощью машинного обучения моделирует поведение пользователей платных сервисов.

Фото: «Московский Акселератор» 

Ставка на скидки

Пандемия пошатнула экономику, лишив многих рабочих мест и заставив пересмотреть свои траты. Все больше и больше покупателей следят за скидками, акциями и программами лояльности. Исследование маркетинговой компании Valassis показало, что после начала пандемии 46% покупателей стали обращать больше внимания на скидки, акции и программы лояльности, чем до начала пандемии. За скидками внимательно следят 58% покупателей в возрасте от 18 до 24, и 65% покупателей в возрасте от 24 до 35.

Этот тренд отражает один из финалистов Акселератора, компания BenefittY. Это агрегатор скидок и программ лояльности, работающий по принципу социальной сети. Пользователи могут хранить все свои карты программ лояльности в одном месте и всегда носить их с собой, обмениваться купонами и совместно пользоваться картами. Бренды же получают доступ к данным о поведении своей аудитории, их предпочтениях в покупках и понимание того, какие акции и предложения работают наиболее эффективно.

Чат-боты

Чат-боты позволяют в любое время ответить на вопросы потребителя и поддерживать с ними связь. Чем дальше, тем «умнее» становятся программы — они учатся распознавать различные паттерны человеческой речи и предоставлять на них более точные ответы. Последующее развитие чат-ботов позволит брендам круглосуточно поддерживать связь с аудиторией: предоставлять актуальную информацию, принимать жалобы и собирать данные для поддержки дальнейшей связи.

Сразу два стартапа в «Московском Акселераторе»  разрабатывают похожие решения: Flexbby и Intelligent Dialog. Чат-бот Intelligent Dialog использует искусственный интеллект и может общаться с потребителями на разных платформах и в мессенджерах. Flexbby Dialogforce — это бот-платформа с разными сценариями. Один из них — QR-bot, который может общаться с клиентом по заданной заранее схеме после того, как клиент просканирует QR-код, напечатанный на упаковке продукта.  

Персонализация с помощью сбора данных

Точно найти индивидуальный подход к клиенту всегда было стремлением маркетологов. Согласно отчёту DemandLab, в 2020 году об улучшении персонализации клиентского опыта задумывалось до одной трети маркетологов. Современные технологии могут предоставить такую возможность благодаря сбору большого количества информации о клиентах из соцсетей и других источников. Анализ этой информации помогает найти правильный подход в общении бренда и клиента.

Среди выпускников маркетингового трека программы «Московский Акселератор» — компания Mindscore, которая занимается составлением психологических портретов человека. Данные собираются и оцениваются по модели Big Five. После этого их можно использовать как, например, при оценке потенциального кандидата, так и при анализе поведения потребителя.

Другой стартап, Antip.io, в режиме реального времени анализирует видео, которое снимают камеры наблюдения в магазине. С помощью технологии распознавания лиц они моментально подсказывают подходящую для покупателя стратегию апсейла, основываясь на доступной информации о нем, или же собирая информацию, если он посетил магазин впервые.

Фото: «Московский Акселератор» 

Анализ видео

Рынок рекламы все больше движется в сторону визуальных решений, и на место фото-контенту приходит видео. Пандемия только увеличила популярность этого формата благодаря таким инструментам, как Zoom. По данным агентства Animoto, 40% маркетологов считают видео форматом с самым высоким ROI, в отличие от фото, постов в блогах и инфографики. Работа с видеоформатом в ближайшее время будет становиться только актуальнее в связи с ростом популярности таких платформ, как YouTube, TikTok, Twitch и других.

Участник трека MarTech «Московского Акселератора» Capturica занимается анализом видео в режиме реального времени. Инструмент помогает отслеживать упоминания бренда, изучать тренды и получать статистику по инфлюенсерам.

25 декабря прошел демо-день трека MarTech программы «Московский Акселератор» — Rusbase уже писал о его наиболее перспективных участниках и победителях. Кроме того, в настоящий момент проходят треки EngineeringTech и BuildTech, а также совместный отраслевой Акселератор с ГК “Росатом”.