金融营销未来的5大趋势

如果不了解新冠疫情对消费者,银行业和经济的影响,就不可能考虑金融服务营销的未来。从不断变化的产品优先级和数字化转型的重要性到品牌,内容营销和新技术的重要性,金融机构必须顺应这些趋势。

大流行给许多金融机构及其营销工作带来了财务和组织方面的挑战,但它也为我们创造了独特的机会背景,这与我们记忆中的情况不同。对于银行业的复苏而言,营销已变得比以往任何时候都更为重要,它具有以前所未有的方式将消费者和企业与解决方案联系起来的能力。

许多研究表明,在充满挑战的时期保持或增加营销活动的公司往往会增长更快-不仅在经济低迷时期,而且还可以超越增长-而减少营销努力的组织往往会在危机本身和多年来都看到收入下降之后。

显然,了解消费者对于驾驭不断变化的格局和成功前进至关重要。这些见解将有助于改进产品开发,定位,消息开发,渠道选择和营销技术的部署。

在短期和长期之间取得平衡也很重要,继续建立同情消费者和小型企业在短期内面临的财务挑战,同时建立强大的长期愿景和品牌重点。过去,金融营销人员所学到的很多东西都可以很好地为他们服务,但不足以满足未来的需求。

1.重新关注客户

在银行业或任何行业中,专注于改善客户体验并将消费者置于业务战略的中心并不是一个新概念。新功能是能够超越简单的个性化,利用大数据,实时行为,人种志,社交媒体活动,访谈和调查来发现可行的见解并部署即时解决方案。

做得好,内部和外部数据以及高级分析可以协助产品开发和定价,并确定整个客户旅程中的分销和营销沟通组合。不需要使用人工智能(AI)来增进对客户的了解,但是需要从多个客户接触点收集和应用质量数据。

随着消费者越来越意识到建立牢固关系的可能性,他们不再将提供出色的体验视为营销的唯一责任。相反,他们希望使用他们的数据来理解他们的需求,简化他们的旅程,根据建议的解决方案进行上下文处理并简化他们的生活。

2.先进技术的部署

随着消费者转向用于交易和媒体消费的数字渠道,并期望增加个性化,金融机构将需要投资能够实现个性化承诺的技术。从改进使用移动钱包营销工具到使用客户旅程分析以了解随时间变化的个人行为,金融营销人员必须立即开始构建基础架构,以便明天实现结果。

年度Gartner数字营销炒作周期以图形表示了营销技术和应用程序的成熟度和采用情况,以及它们与解决业务挑战的潜在关系。该方法还显示了营销技术或应用程序将如何随着时间而发展。

将先进的分析和AI与新的营销技术相结合,将能够提供主动的解决方案建议,身份解析,对话式营销以及基于位置智能部署消息传递的功能。这将使营销更加有效和高效。

3.扩大数字营销库

毫无疑问,数字营销的重要性在总营销支出中所占的百分比不断提高。数字渠道和社交媒体的有效性继续超越传统媒体,短信和移动渠道也是如此。

在COVID-19的影响下,新形式的数字营销也已迅速出现。创建和分发相关内容以吸引并吸引客户和潜在客户的过程对营销而言,比以往任何时候都更为重要。此外,这种趋势没有减弱的迹象。

内容营销是一个不断发展的实践,受到技术,新的分销渠道,消费者行为的变化和组织业务目标的影响。随着分支机构的关闭和消费者被迫以新方式进行银行业务,数字内容对于维持与消费者的关系至关重要。

由于强烈的品牌价值和目标必须放在首位和中心,内容可以在组织如何传播品牌中扮演至关重要的角色。未来,将越来越多地使用AI和机器学习来进行内容定位,交付和动态内容生成,从而提高个性化水平。

4.增加信任的重要性

COVID-19最具影响力但讨论不多的影响之一是对品牌价值和信任的日益关注。制定侧重于信任要素的战略,需要通过行动而不是言语不断进行示范。

尽管制定了保护消费者数据和隐私的法规,但备受关注的数据泄露事件以及品牌对数据的滥用继续引起关注。围绕数据使用的透明度仍然是一个很大的领域,可以在这个领域打破品牌与消费者之间的信任。

此外,在过去的几个月中,消费者越来越警惕那些将利润放在首位,透明度较低或缺乏强烈社会意识的组织。消费者比以往任何时候都更希望与为所在社区做出贡献的组织合作。

根据eConsultancy的说法,“要建立信任,品牌必须表现出一致性并提供客户体验。品牌还必须谨慎,不要过分依赖机器,数据和自动化,而应该寻求在更人性的层面上进行(重新)连接。”

5.人才和合作伙伴的招聘至关重要

部署具有传统才能,技能和思维方式的现代营销正变得越来越具有挑战性。在广播媒体统治下,许多金融营销组织仍由“疯子”时代的个人管理。如果组织希望成功实现对未来营销的承诺,他们将需要采用数字渠道和工具,并了解可以使现代营销有效的技术。

尽管现有市场营销组织中的某些人可能准备接受成功所需的技能,但是大多数组织将更有能力与可以提供所需技能的专业组织合作。当要求《 2020年金融营销状况》研究的受访者对自己的数据管理能力进行排名时,超过75%的人认为自己无能为力。

eConsultancy说:“预计数据和数字营销技巧将在未来两年中变得越来越重要,因为它们与品牌在竞争日益激烈的数字环境中的生存息息相关。” 还需要一种现代的营销观念,包括同理心,好奇心和适应能力。

对于技术人员的竞争可能会保持较高水平,尤其是在数据,分析,人工智能,内容和高级营销技术领域。好消息是,当前的混乱时期是从流离失所的人才库中抢购数字人才的机会。

尤其是随着世界继续应对COVID危机,预测未来几乎是不可能的。也就是说,研究表明,大多数金融机构并未为当今的营销环境做好准备。

因此,金融营销人员应专注于建立基础以了解客户,接受已经定义的技术变化,专注于品牌开发并迅速建立可以利用未来机会的响应团队。因为有效行销的重要性只会在未来增加。

营销人员使用数据做出预算决策

制定营销策略不仅仅在于投放广告,营销还与时俱进。企业不再局限于印刷广告和广播广告,而是拥有多种在线选择,例如按点击付费(PPC)广告,付费搜索和付费社交营销。

请记住,没有数据分析和明智的预算决策的复杂结合,任何营销策略都不会成功。营销人员可以使用数据来确定广告系列和预算中的问题。数据也是理解SEO,开发软件和解释客户反馈以及在线营销其他方面的基本因素。

数据复杂性是目前营销人员面临的最大挑战之一。营销人员面临以数据为依据的决策制定的严峻挑战,以制定最有利可图,最有效的营销计划。

提前计划:营销策略中的预算编制

成功进行营销活动的关键在于它可以赚到任何钱。您可以说当流量和直销量增加时,您的促销策略正在起作用。这可以通过您的投资回报率(ROI)来确定,也就是说,您所投资的钱会返回利润。

这就是为什么预算是任何营销策略的关键要素。任何成功的企业都必须先考虑是否有能力承担目标,才能设定目标。无论您是初创企业还是长期企业,当前的预算都会影响您未来的财务目标和收益。

学习如何明智地分配资源可以节省并赚很多钱。在制定营销计划时不考虑预算的企业可能会发现自己的精灵在他们的头上,在不必要的事情上花了太多钱而没有获得必要的回扣。如果企业无法明智地规划预算,企业也可能最终陷入债务并降低客户满意度。

使用数据从您的投资中获利

明智地计划营销预算的一种方法是基于数据。一个数据驱动的方法,以各具特色的营销策略可以帮助你做出更明智的预算决策。

由于使用大数据来支持营销策略的好处越来越大,因此在未来三年中,用于分析的支出预计将增长200%。营销人员可以使用各种信息来创建合适的营销和预算计划。这包括有关其受众,竞争对手和他们自己过去的业务工作的数据分析。

首先,所有这些数据处理都可能令人望而生畏,但是有简单的方法可以解释使用数据如何帮助您做出更好的营销和预算决策。以下10个技巧将教您如何使用数据制定有利可图的营销计划:

1.确定您的财务目标

首先,设定您的长期和短期财务目标。您想要多少收入以及要达到多少销售量?这些目标如何与您的品牌愿景和价值观联系在一起?尽管衡量企业成功与否的一个好方法是利润,但不要忘了立足于公司的宗旨和消费者的需求。

要确定您的财务目标,请回顾一下以前的短期和长期目标以及已实现的目标。另外,在对业务进行任何重大预测之前,请考虑您当前的财务状况。

2.参考您的销售渠道

了解消费者的立场是营销策略的基本组成部分。这是指销售渠道,这是某人购买产品必须执行的一系列步骤。这样的一个例子是问自己,您在获得新客户上花费了多少钱,以及您的努力是否得到了回报。

您可以使用分析软件来设置渠道,以显示受众在决定购买产品之前所经历的过程。这可以帮助您确定预算决策的优先级,从而专注于提高转化率。

3.回顾过去的运动

使用分析,您还可以查看过去的营销或SEO广告系列,以了解成功和失败的地方。例如,比较各种广告模式中的数据。这可以帮助您了解在覆盖面和转化方面最有效的方法。

4.查看比赛

您还可以使用竞争对手的数据来找出哪种营销策略在您的行业中最有利可图。查看您竞争对手的广告方法,并调查他们在某些领域的投入。在专注于对您的行业有效的方面,这可以帮助影响您自己的预算计划流程。

5. 列出您的预计费用

设置营销预算时,您需要概述预计的运营成本。有关以前的支出和服务的当前价格(如网络托管,专业费用,广告定价)的数据对于正确计算预计成本至关重要。

6. 设定可行的时间表

制定营销策略的一个方面是设定可实现的时间表。您将花费多少时间来开发广告系列也会影响预算计划过程。通常,花费的时间越少,花费的钱也就越少;逾期未决的项目很可能超出预算。

确保在安排时间时,您为团队留出了足够的余地来优先考虑活动的重要方面并应对意外情况。您可以使用来自过去营销计划的信息(即相对于完成计划所需时间的资源可用性)来确定您通常花费多少时间。然后,在此基础上考虑新因素(如果有)的基础上制定新的时间表。

7.使用方案构建工具

如果您对预算编制时必须合并和解释的数据量感到困惑,则可以使用方案构建工具来运行多个预算方案。方案构建工具将向您显示各种虚拟支出情况,这些情况可以帮助您进行现实的预算计划过程。

使用这种以数据为依据的预算方法,您可以确保在选择最佳预算方案方面做出更好的预算决策,从而获得最大的投资回报率。

8.专注于正确的平台

说到您的行业行之有效,请确保您在正确的平台上进行投资。合适的平台取决于您提供的产品和您所满足的市场。哪种营销策略可以为您的业务带来最多的转化或潜在客户?我的IT电子邮件营销或者是它的社交媒体和PPC?

例如,收集有关社交媒体使用的数据(即谁使用哪个平台,他们在特定网站上花费了多少时间)以及其他种类的粒度数据可以帮助您确定将广告放置在何处。在您的市场定期访问的网站上进行宣传,比在与您的消费者无关的平台上获得的利润更大。

9.考虑预测分析

您还可以利用预测分析的功能,该功能使用历史数据和机器学习来预测您品牌的未来表现。听起来很复杂,但实际上您可以使用分析工具来帮助您理解大量数据。

根据您自己的历史数据,预测分析可以帮助您检测未来的业务和安全风险,优化广告系列并改善预算决策。

10. 定期评估您的表现

除了尝试预测品牌的效果外,您还可以使用分析功能来判断用户当前对广告系列的反应。使用社交媒体分析和社交媒体收听,您将能够看到您的受众如何看待我们的品牌。这些信息可以帮助您优化广告系列,以响应用户反馈并达到目标。

数据驱动的预算决策方法可以通过利用最佳的资源分配组合来帮助您推动业务发展,从而最大程度地提高投资回报率。不要让数据分析和分析的复杂性吓到您,以为它们太难理解和分析了。在当今世界,商业领袖认为数据是下一个石油,您会很高兴在您的武器库中进行分析。

营销人员如何克服AI信任差距

到现在为止,我们所有人都已经读过有关AI使人类过时的标题,以及不可避免的反驳,即机器人永远不会取代人类的创造力。就像大多数事情一样,答案就在中间,营销是机器学习(ML)技术和人类直觉并存的行业的一个典型例子。您需要既有技术支持的见解,又有创造性的灵感,才能根据受众的实时需求和兴趣来设计相关的广告系列。

这里的挑战是如何帮助员工接受这些新的基于AI的解决方案,即使他们不完全了解机器是如何产生答案的。ML行为缺乏透明度会导致信任问题,企业必须先克服信任问题,然后企业才能适应和使用AI技术来发挥其全部潜力。

这将需要改变员工的观点,改变营销人员理解客户行为的过程,并最终改变团队解释和根据这些见解采取行动的方式,以弥合这种差距。为了充分发挥AI的全部潜力,营销人员首先需要了解这些工具提供的优势以及如何获得新信息的所有权。

机器如何改变营销重点

数字化转型并非消除旧方法,而是关键性的演进。就像在工业革命期间自动化提高工厂工人的生产率或电动工具给建筑工人带来前所未有的优势一样,计算机算法可以帮助当今的营销人员和数字领导者提高对客户的了解,并腾出更多的时间用于创造更强大的业务结果。

营销人员从事建立和培育关系的业务。其中一部分涉及学习如何满足人类需求。但是,人们是如此独特,以至于与全球数百万潜在的买家打交道时,试图了解个人消费者的价值观和愿望就变得不可能了。如今,企业甚至在开始任何真正的分析之前就花费了无数小时来简单地收集,验证和组织数据集。

由AI驱动的算法减少了典型工作日中重复任务的数量。传统的做事方式需要花费大量时间来确定主题,确定潜在客户比例和确定潜在客户。预测技术可以更有效地完成所有这些工作。人工智能使营销人员可以将更多时间用于战略和创造性思维,以便他们可以开发有意义的程序。

数据科学在营销中的价值

为了使高级ML技术在整个组织中发展,营销部门和数据科学家需要定期进行协作。数据科学家可以分解复杂的AI概念,并以营销人员可以理解的术语提供见解。通过表明需要理解和分析客户数据,营销人员可以推动AI工具的民主化并获得对该信息的所有权。

我们已经看到了由ML支持的客户数据平台(CDP)如何将大量的消费者数据转换为简单,全面的仪表板。CDP通过以客户为中心的方式确定结果来做到这一点。通过在硬数据和客户体验之间建立联系,营销人员可以更好地掌握这些要点,并将其数据转换为实时可行的见解。

将旧的预测方法与新的比较

消除不信任并实现积极的制度变革的最令人信服的方法之一就是对新方法进行测试。例如,RFM是一种预测客户行为的早期方法,传统上由目录营销商用来计算客户的购买可能性。

但是,由于变量数量有限,并且依赖于过去的结果来预测未来的行为,因此RFM方法不是统计上有效的预测结果的方法。相反,ML提供了多维细分,可根据整个客户生命周期推荐结果。与RFM模型中的算法相比,机器算法遵循的是更复杂的替代过程。因此,必须从不同角度分析最终结果。为了帮助组织接受更新的方法,对团队进行A / B测试非常有用,它既要观察RFM用户认为您应该定位的细分市场的结果,又要观察AI选择的细分市场。

虽然机器学习用于暗示可能的结果,但人为判断显然是确定数据优先顺序和采取行动的最终仲裁者。随着营销领导者开始将AI视为强大的价值驱动力,并且员工拥有更多使用这些技术的机会,AI将成为每个数字营销人员如何思考如何构建更好的体验并创建更多个性化交互的工具。