Er wordt nu veel gesproken over Artificial Intelligence in marketing automation. De verwachtingen zijn hoog gespannen. De ene marketeer kijkt uit naar de mogelijkheden van AI en voor de ander is het een eng begrip. ‘Gaat het ons werk overbodig maken?’ ‘Worden we vervangen door robots?’
Daarnaast ontstaan er steeds meer nieuwe kanalen om met klanten te communiceren. Denk hierbij bijvoorbeeld aan chat, maar ook aan communicatievormen die we ons nu nog niet kunnen voorstellen. Welke invloed gaan deze nieuwe communicatievormen hebben op marketing automation? Om erachter te komen, ging ik onder andere in gesprek met Scott Brinker, VP Platform Ecosystem van Hubspot, maar ook vooral Chief van chiefmartec.com en een absolute MarTech expert.
Quick links:
Artificial Intelligence in marketing automation
De opkomst van Messenger platformen
Het opzetten van een MarTech ecosysteem
Internet of Things
Artificial Intelligence in marketing automation
We gaan zeker een nieuw tijdperk in. Een tijdperk waarin AI ons helpt om met de juiste inzichten in data, betere strategische keuzes te maken en efficiënter te werken.
En, om maar meteen met de deur in huis te vallen: AI is niet de toekomst van marketing automation, het is al volop aanwezig. In marketing automation wordt al veel gebruik gemaakt van AI. En dan vooral van machine learning, een onderdeel van AI.
Machine learning zet je in bij het optimaliseren van vooraf bepaalde doelstellingen. Hier wordt een algoritme voor gebruikt om datapatronen te herkennen en hiervan te leren. Ik zal een aantal voorbeelden geven van hoe machine learning kan helpen bij het behalen van onze doelen.
De uitdagingen van de hedendaagse marketeer
Marketeers hebben tegenwoordig nogal wat uitdagingen. We moeten helpen met de groei van de organisatie, onze klanten bij ons houden en het liefst laten groeien. Op elk platform dat we inzetten, moeten we de bezoekers of gebruikers een geweldige klantervaring bieden. We willen ons merk goed in de markt zetten en zo kan ik nog wel even doorgaan.
Om dit goed te kunnen doen, moeten we onze database op de juiste manier segmenteren. We willen eigenlijk voor elk segment een passende communicatiestrategie. Denk aan gepersonaliseerde content en campagnes en deze vervolgens optimaliseren. Een flinke uitdaging!
Dit kan alleen met de juiste inzichten uit de beschikbare data. In de praktijk betekent dit vaak, dat men door de bomen het bos niet meer ziet. Het goede nieuws is dat machine learning ons hierbij kan helpen.
Zo kun je met machine learning onder andere:
- Je database automatisch segmenteren op basis van profiel en gedrag. Zo kun je gepersonaliseerde content tonen in e-mails en op landings- en webpagina’s en productaanbevelingen doen afhankelijk van het profiel van de bezoeker;
- Onderwerpregels van e-mails optimaliseren. Machine learning is in staat om duizenden eerder gebruikte onderwerpregels te analyseren en vervolgens te identificeren waarom bepaalde onderwerpregels een hoge open rate hebben. Met deze inzichten kan het aanbevelingen doen voor onderwerpregels, waarbij de kans het grootst is dat ze een hoge open rate behalen.
- E-mails versturen op het juiste moment waarbij de kans het grootst is dat de ontvanger de mail opent;
- Met predictive analytics voorspellen bij welke prospects de kans het grootst is dat ze converteren of bij welke klanten de kans het grootst is dat ze gaan churnen;
- Nurture campagnes automatisch optimaliseren, waardoor je het aankoopproces verkort.
Veel van deze handelingen worden vaak nog intuïtief en handmatig uitgevoerd. Marketeers maken zelf segmenten aan in hun database en ontwikkelen campagnes met eigen inzichten en/of de data die ze op dat moment beschikbaar hebben. Nieuwe technologie zorgt ervoor dat we dit kunnen automatiseren.
De opkomst van Messenger platformen
Met de komst van GDPR in 2017, moet je tegenwoordig toestemming vragen om mensen te mogen mailen. Daarnaast vullen mensen minder snel formulieren in dan voorheen en heeft chat een enorme vlucht genomen. Intussen is e-mail nog de prominente manier van communiceren via marketing automation met leads en klanten. Blijft dit ook zo?
Ik leg Scott de vraag voor of e-mail ingehaald gaat worden. Hij geeft aan dat e-mail zeker de komende jaren nog steeds een prominente communicatiemiddel zal blijven, maar dat messaging platformen een steeds grotere rol gaan spelen.
De klant bepaalt
De opkomst van Messenger platformen zoals WhatsApp, Facebook Messenger en Slack, zorgen ervoor dat we steeds meer mogelijkheden hebben om te communiceren met onze klanten op het kanaal dat zij willen.
Tegenwoordig sturen we steeds vaker een appje naar vrienden of Slacken we collega’s in plaats van dat we bellen. Omdat iedereen tegenwoordig meer tijd spendeert op messaging platformen, lijkt het logisch dat onze zakelijke klanten ook op die manier met ons willen communiceren.
Chatbots in B2B
Chatbots worden al volop ingezet. Het interessante van chatbots is dat ze nu vooral een servicefunctie hebben. Ze worden niet ingezet voor bijvoorbeeld advertenties, welke vaak als negatief worden ervaren.
Een goede chatbot zorgt ervoor dat een bedrijf een stuk makkelijker benaderbaar is voor informatie, support of zelfs voor het doen van aankopen.
Deze stijgende verwachtingen van de klant, betekenen ook dat sales- en klantenserviceteams hulp nodig hebben. Als zij direct benaderbaar zijn via een live-chatverbinding, waarmee de drempel wordt verkleind om contact op te nemen, dan verhoogt het de werkdruk om alle contactverzoeken te verwerken.
Nieuwe generatie conversationele AI-platforms, vaak aangeduid als chatbots, bieden ondersteuning.
Deze chatbots worden met behulp van AI, machine learning en natural language processing ingezet, om websitebezoekers op een geautomatiseerde manier te helpen met hun vragen. Zij kunnen veel voorkomende vragen automatisch beantwoorden.
Deze chatbots zijn zo geprogrammeerd dat ze leren van eerdere conversaties met klanten. Ze kunnen complexe verzoeken begrijpen, de antwoorden personaliseren en deze klantinteracties in de loop van de tijd verbeteren.
Heeft de klant een additionele vraag of de behoefte om echt met een medewerker te spreken? Dan is de chat in staat om over te schakelen naar een live-chatverbinding met de juiste persoon binnen de organisatie.
Naast een servicefunctie worden chatbots steeds vaker ingezet als lead capturing tool. Dit werkt volgens hetzelfde principe als landingspagina’s met formulieren: je moet een klant iets waardevols bieden. Iets waarvoor ze bereid zijn om hun e-mailadres achter te laten in de chat.
De eerste resultaten uit de markt zijn veelbelovend, de conversieratio ligt bij chatbots hoger dan bij formulieren.
Martech stack
De chatfunctionaliteit, is niet vaak een standaard onderdeel van het marketing automation platform. Maar je wilt alle communicatie die via de verschillende messaging platformen loopt, natuurlijk wel gebruiken in je marketing automation.
Als iemand via een chatbot een e-mailadres heeft achtergelaten om een contentitem te ontvangen, dan wil je deze persoon meenemen in je geautomatiseerde nurture campagnes. Vergeet alleen niet om in de chat ook je opt-in goed vast te leggen!
Heeft iemand via een chatbot een klacht geuit richting de klantenservice? Dan wil je niet de volgende dag een upsell e-mail versturen naar deze klant. Voordat je een dergelijke mail verstuurt, wil je dat het sentiment weer positief is.
Ben je via een geautomatiseerde chatconversatie meer te weten gekomen over iemands profiel? Dan wil je dat meenemen in de segmentatie van je database.
Naast chat zijn er nog veel meer marketingtechnologieën te bedenken die je zou willen integreren met je marketing automation tool. Denk hierbij aan advertising platforms, social media publishing software, reporting tools, etc. Allemaal onderdeel van je MarTech stack.
Ecosysteem van MarTech tools
Als we kijken naar de behoeften van de marketingafdeling, dan verschillen die per organisatie. Zo kan iedere marktbenadering een andere tooling voorschrijven.
Sommige bedrijven richten zich op de grootzakelijke markt, waar een account-based marketing strategie vaak goed voor werkt. Hierbij richt je de marketingactiviteiten op een klein aantal bedrijven in je markt met als doel de engagement te vergroten.
Andere organisaties richten zich op het MKB, waar een demand generation strategie meestal beter werkt. Hierbij probeer je zoveel mogelijk gekwalificeerde leads in je funnel te krijgen en te converteren naar een gekwalificeerde opportunity.
Weer andere organisaties richten zich op de onderkant van de markt, waar een e-commerce-gerichte aanpak goed kan werken.
Elke strategie vereist weer andere functionaliteiten. Het is voor een marketing automation platform onmogelijk om aan al de wensen van de verschillende organisaties te voldoen.
Er moet dus een ecosysteem van verschillende marketing tools gecreëerd worden. Een ecostysteem dat voldoet aan alle wensen van jouw organisatie. Verschillende systemen die goed met elkaar te integreren zijn en gegevens kunnen uitwisselen. We gaan naar een situatie waarin het steeds eenvoudiger wordt om verschillende systemen aan elkaar te koppelen, afhankelijk van jouw wensen en behoeften. Nieuwe software integreert steeds beter met de bekende platformen en er hoeft geen programmeur meer aan te pas te komen.
De bekende marketing automation oplossingen bieden daarom ook een marktplaats voor marketingapplicaties aan. Applicaties die direct out-of-the-box te integreren zijn met je marketing automation tool:
- Salesforce AppExchange
- Adobe Exchange
- Oracle Cloud Marketplace
- Act-On Apps & Integrations
- HubSpot App Marktplaats
- Shopify App Store
- Microsoft AppSource
Internet of Things (IoT)
De afgelopen twee jaar was chat de ‘next big thing’ en dit zal zich de komende tijd verder ontwikkelen. Als ik Scott de vraag voorleg wat in zijn ogen de ‘next big thing’ zal worden, dan aarzelt hij geen moment: Internet of Things!
IoT gaat over slimme apparaten. Apparaten die met je kunnen communiceren.
Slimme apparaten
Stel je bent een leverancier van printers. Eén van je klanten heeft een printer van je staan. Deze printer loopt door een mankement meerdere keren per week vast. Op dat moment ontstaat er bij jouw klant een negatief sentiment over jouw product.
Als de printer met de leverancier kan delen dat het meerdere keren is vastgelopen, dan kun je er actief op reageren. Je kunt bijvoorbeeld automatisch een servicemail sturen voor het inplannen van een afspraak met een monteur.
Het negatieve sentiment van de klant zal dan overslaan in een positief gevoel, omdat je een oplossing hebt aangedragen. Deze apparaten kunnen ook weer een kanaal zijn, waarop je kunt communiceren met jouw klanten.
Als de printer een scherm heeft met een chatfunctionaliteit, dan kan de klant bijvoorbeeld direct een nieuwe cartridge bestellen als deze op is. Je kunt naast het versturen van de servicemail , ook een verzoek via de chat plaatsen om een servicemonteur in te plannen. Of een bericht sturen als het servicecontract verlengt dient te worden.
Zo zullen er in de toekomst nieuwe kanalen ontstaan, die we ons nu nog niet kunnen voorstellen.
Slotwoord
Ons wacht een mooie toekomst en interessante tijden. AI gaat ons niet vervangen, het gaat juist helpen het volledige potentieel uit marketing te halen. Hierdoor kunnen we onze meerwaarde als marketeer steeds meer tonen binnen de organisatie. We moeten nog steeds in gesprek met onze doelgroep en we kunnen onze creativiteit nog steeds kwijt in het bedenken van content en campagnes.
Als we onze skills combineren met de mogelijkheden die messenger platformen, marketing automation en AI ons bieden, dan is onze nieuwe missie geslaagd. Door het ecosysteem voor ons te laten werken, kunnen we blijvend de klant verrassen, de business laten groeien, en ons merk uitbouwen.
Checklist B2B-leadgeneratie maturity model
Hoe volwassen is jouw marketing? Deze checklist is een goede oefening om met je team te doorlopen. Kom erachter welke van de pijlers strategie, campagnes, technologie en sales en marketing alignment speficieke aandacht nodig hebben.
