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在大数据时代,当Marketing遇上IT

[日期:2013-11-06] 来源:MOKAX的日记  作者: [字体: ]

  正是围绕着大数据,CMO 与CIO 两个职能的诸多共同之处,也有着将两者联系起来的最强大的纽带。

  今年1月,时任摩托罗拉系统首席营销官的Eduardo Conrado被任命为摩托罗拉系统的营销和IT高级副总裁。他目前的工作包括营销的传统职责——如产品营销、品牌、网站、内部和外部传播等;同时,IT部门和首席信息官也归他管理。

  Eduardo Conrado并非特例。在大数据时代,当Marketing遇上IT ,CMO与CIO之中任何一方都无法单枪匹马奋战市场了,他们必须在大数据背景下进行角色转换和职能转型。他们担负着什么职责?应怎样扮演好自己的角色?

  预言者?

  汇报机制决定了公司的重心。

  传统来看,IT及首席信息官(CIO)汇报的对象之一是首席财务官。如果是这样,那么IT的重心往往是成本控制,包括优化公司IT使用成本以及优化IT基础设施和团队。

  另一种普遍的情况是,IT向运营部门汇报。这意味着IT部门的重心是后勤办公室,即工厂、流通中心、供应链等。

  当技术日益成为商业的助推力,对摩托罗拉系统这样的一家技术公司来说,“技术是我们的业务,但更重要的是,业务即技术,”Eduardo Conrado在接受AdAge采访时表示。

  “随着越来越多的公司围绕消费者,IT也应当帮助推动公司的消费者参与。如果IT要对某个部门汇报的话,那么就应该向销售或营销部门汇报,因为这是面向消费者的部门,”他补充说道。

  事实上,摩托罗拉系统也确实是这样做的。过去十年里,公司的营销部门已经在数字领域从事各种活动,包括监督网站、内容管理、社交平台、数据库、内部协作工具等,这些营销人非常熟悉各种分析工具。让首席营销官深度参与技术战略的制定,这是自然而然的事。

  以前,摩托罗拉系统在营销部门内有传统的数字团队,而在IT部门内有单独的团队支持营销部门的数字团队。现在,这两支团队开始更紧密的合作,在营销、IT和销售之间共同进行规划。随着两个部门间工作和人才交集越来越多,如何让资源和知识更加有效的共享?在这种情况下,如果有一个机制来监督这两个平行部门之间的合作,数字营销和IT战略团队之间的协作可能更加顺畅。

  于是,摩托罗拉系统内部将数字营销和IT团队合并。他们开始关注战略、关注如何与客户互动,如何定义流程等。在团队中,一半是偏技术型的营销者,另外一半人才则偏营销和销售流程。

  CMIO

  随着营销和大数据变得日益密不可分,首席营销官(CMO)和首席信息官(CIO)创造协作伙伴关系就变得尤为重要。首席营销官及其团队不得不依仗技术的发展来实现其营销目标,而与此同时,首席信息官及其团队也开始认识到应该更加以客户为导向,挖掘数据商业价值。

  分别来自Gartner及EXperian的调研都不约而同地指向了一个趋势:CMO及CIO必须在大数据背景下进行角色转换和职能转型。

  1、技术在营销中的角色更加重要。

  据Gartner预计,到2017年,企业CMO将比CIO掌握更多用于购买技术服务的预算。也就是说,营销预算将超过IT预算,其中,高科技产品营销预算增长预计达到11%。而大部分增加的预算都将被用于技术方面,以帮助营销人员进行市场分析和营销自动化等活动。这部分技术包括:客户关系管理、数字营销、数据库营销、营销自动化、客户分析、移动营销、电子商务等方面。

  2、CMTO对技术产品的购买决策有很大影响。

  除了要掌握上面提到的各种技术,CMTO对购买技术产品的影响力将越来越大。通过右图我们可以了解到,在数字营销等八大方面,CMTO对购买决策的影响作用,均接近50%的水平。

  3、CMTO需要更加注重战略而非技术。

  调研结果显示,CMTO在选择和管理营销服务商、选择和管理营销技术提供者、全面负责品牌和企业传播等三方面的职责正在加大。未来十大职责及要求包括:管理技术组件、判别并利用未来新兴营销技术、冲破IT与市场部门的合作死结、理解跨渠道互动、协调并传递跨渠道信息、评估营销绩效等。

  如何融合?

  但根据一项最新调查显示,这样的改变并没有发生。首席营销官理事会和SAS软件研究所共同发表的一份最新报告《大数据的大角色:首席营销官和首席信息官的联合》指出,85%的首席营销官和首席信息官表示他们的合作仍有挑战。此外,只有41%的高级营销官表示与IT方面对接,39%的高级IT执行官表示和营销层面对接。

  大数据或许是两者对接的连接点,如首席营销官理事会所说。“正是围绕着大数据,我们发现两个职能的诸多共同之处,也有着将两者联系起来的最强大的纽带。据61%的营销官和60%的IT执行官表示,大数据代表了平等机遇和挑战,很多都在努力适应那些进入机构的结构化和非结构化数据,管理数据流的累积和分析。”





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