Эксперты из НИУ ВШЭ и Unisender изучили тренды маркетинга и продвижения в России, Китае и мире. Рассказываем о результатах исследования и приводим ключевые MarTech-тренды
Что происходит
- Исследователи ИСИЭЗ НИУ ВШЭ совместно с компанией Unisender определили десять MarTech-трендов для маркетинга и продвижения бизнеса в России. MarTech — технические инструменты для планирования, производства и измерения результатов маркетинговых активностей.
- Исследование было проведено при помощи интеллектуальной системы iFORA, которая провела семантический анализ 10 млн документов, включая статьи в СМИ, телеграм-каналы, патенты и научные публикации по теме маркетинга за последние 10 лет в российской, китайской и глобальной повестках.
- По результатам анализа в топ-10 трендов маркетинга вошли:
- Повышение клиентоориентированности.
- Планирование бизнес-процессов и организация корпоративной среды.
- Поиск путей увеличения охватов пользователей в соцсетях.
- Развитие новых способов продвижения медиаконтента.
- Усиление роли видеоконтента.
- Формирование стратегии привлечения и удержания потребителей.
- Развитие инструментов онлайн-маркетинга.
- Применение облачных технологий.
- Рост популярности мессенджеров и развитие чат-ботов.
- Применение «умных» технологий.
- Согласно семантическим и тренд-картам, составленным экспертами, в России, Китае и мире популярные MarTech-тренды отличаются. Например, в Китае на топовых позициях применение технологий ИИ, расширение возможностей для интернет-рекламы, блог-маркетинг и рынок e-commerce, в мире — иммерсивные технологии, геймификация, продвижение узнаваемого бренда. Для России характерными оказались видеоконтент, чат-боты и охваты в соцсетях.
- Авторы исследования считают, что, несмотря на разницу подходов, страны могут перенимать друг у друга инструменты и использовать в актуальных для себя направлениях. Кроме того, семантические и тренд-карты, визуализирующие распределение тенденций, могут помочь предпринимателям принимать стратегические и тактические решения.
Что это значит
Анализ больших данных сегодня становится основным инструментом прогнозирования, в том числе и научно-технического. ИИ и нейросети используются для построения моделей на основе big data, включая распознавание текста и изображений, а также семантический анализ текстов.
Предиктивная аналитика широко используется бизнесом: Google с ее помощью отслеживает настроения своих сотрудников и в случае необходимости предлагает ценным кадрам новые условия, чтобы удержать их в компании.
Банки могут использовать прогнозную аналитику для того, чтобы оценивать заемщиков или выявлять мошеннические схемы. Кроме того, аналитика используется для прогнозирования эпидемий, природных катастроф и других значимых событий.
Развитие инструментов прогнозирования меняет подходы к управлению бизнесом — появилась специальность директора по данным, или Chief data officer, в задачи которого входят сбор и интерпретация данных, управление ими, определение ключевых для компании трендов и их использование в стратегических интересах бизнеса.