Mindbox на Retail & Tech Summit 2014
description
Transcript of Mindbox на Retail & Tech Summit 2014
Все хотят повторные покупки
Исторически для этого
решениябольшиеиспользуются
SAP
Siebel
Dynamics
Comarсh
Современный бизнес требует быстрых итераций
т.к. не автоматизируют маркетинг как целое: сбор данных, аналитика и управление кампаниями разделены процедурами ETL
Но существующие платформы не поспевают
Что поменялосьза это времяв технологиях?
Космос
Государство и десятки лет SpaceX
Огромные медленные массивы
Быстрые и маленькие ssd
Хранение данных
Программное обеспечение
BTL маркетинг
Реклама: поиск, social, display, video
SMMОпросы
SEOEmail
рассыльщик
CMS, cообщества, ecommerce платформы
CRM, горячая линия
Автоматизация маркетинга
Email рассыльщик
Тестирование и оптимизация
Аналитика: BI, web, mobile, дашборды
Контент маркетинг
Автоматизация маркетингаМобильный
маркетинг
BTL маркетинг
CMS, cообщества, ecommerce платформы
Персонализация, рекомендация
Реклама: поиск, social, display, video
Лояльность и геймификацияSMM
Опросы CRM, горячая линия
SEO
947 технологий*
*Scott Brinker, Marketing Technology Landscape Supergraphic,
И опять интеграция
На западе уже есть решения по автоматизации маркетинга
но только для b2b
А для b2c готового продукта нет
Продажи Online Offline
…
Социальнае сети Платежные системы
Google.Analytics Ретаргетинговые системы
…
Сервис обратной связи Рекомендательные сервисы
Web-трекинг Узкоспециализированная
аналитика …
Поведенческие данные Mobile Apps
Web-site Hot-line
…
Внешние данные
API
Собственныеданные
Баннеры
SMS
. . . Персональныепредложения
Брошенныекорзины
Триггерныекампании
Бонусныемеханики
Программылояльности
Маркетинговые данные
Процессинг
Аналитика
HQ / Marketing
Рекламные компании
Быстро и недорого
В реальном времени без ETL
Нагрузка и объемы с SLA
Кастомизация
Резюме: Правильно автоматизированный маркетинг в b2c это:
1. Персональные предложения, вместо массовой рекламы
2. Быстрые итерации на централизованных данных из всех каналов
3. Процессинг, аналитика, управление кампаниями в одном месте и в реальном времени
4. Для больших данных больше не нужны мегапроекты за космические деньги