品牌出海中的MarTech与营销自动化

报道 2个月前 (07-28)

经授权转自微信公众号 出海同学会(ID:chuhaiwenda)

作者 | ​出海同学会

在前几期关于跨境电商、游戏的讨论中,营销自动化就常被提及,HubSpot的高速发展也刺激了众多中国创业者前往MarTech的各个细分领域掘金。本期我们围绕”品牌出海中的MarTech与营销自动化“这一主题进行讨论。小编为您整理了本次闭门讨论会的重点可公开部分。

要点问题概览  

今天MarTech行业呈现怎样的竞争格局?

Hubspot是怎样脱颖而出的?中国的MarTech企业可以从Hubspot上学习到什么?

如何利用数据优化品牌的获客、盈利和价值积累等重要环节?

MarTech的前沿技术发展有什么新趋势?

MarTech会让品牌出海产生怎样的机会和变化?哪些细分机会值得出海人关注?

部分参与讨论嘉宾  

创世伙伴资本 副总裁 储霏

稻米营销云 创始人CEO 李驹

大观资本 出海电商负责人 吴安琪

Google Cloud Customer Engineer Frank Fang

Google Cloud ISV BD Manager Apple Hao

上海后浪正创 CEO 陶学理

SUGA Tech 创始人CEO 谭嘉荣

Techsun 亚太GM 周昊宇

TikTok AI Lab Research Engineer 周楷程

招鲤科技 创始人CEO 张天佳

今天MarTech行业呈现怎样的竞争格局?

 · TechSun 周昊宇 ·

 我们在Martech行业的确看到非常多的机会,因为Martech其实和一个国家的商业操作系统非常相关,我们第一代的Martech产品,比如说被Oracle收购的Siebel,它是基于电话营销做出来的。

第二代的,比如Salesforce Marketing Cloud,是基于PC时代的邮件营销,根据邮件的点击率、回访率等等来分析。我觉得在中国目前环境下,有可能出现第三代的MarTech产品。

因为我们中国的商业环境已经是比较领先的,比如渠道方面,除了自己的官网和门店以外,还有成熟的第三方电商平台以及自己的O2O平台、小程序等私域流量;在沟通渠道上,除了短信,我们还有整个微信生态。 MarTech现在在整个世界范围内的情况,和七、八年前的AdTech有一些相似之处,也有不相似之处。AdTech这个领域十年前是百花齐放,各种DSP(需求方平台)、DMP(数据管理平台)层出不穷;但现在广告预算基本上都集中在Facebook、Google这几家大的平台上面。

原因是AdTech里的tech部分并没有那么重要,流量才是最重要的;在流量被这些大平台垄断之后,AdTech只是一个锦上添花的东西,所以独立的DSP平台里,除了theTradeDesk以外,大多数都做的不是太好。但是我觉得Martech不会有这种情况,因为MarTech没有inventory这部分东西。 

整体来说,MarTech行业的大公司已经做好自己的一套全生态的服务了,比如Adobe、Salesforce等,他们已经通过收购的方式把整个链条打通,建立起建站、DSP、DMP和CRM这整个系统。但还有很多单点的MarTech公司发展起来,比如专注于建站的Shopify。MarTech行业图谱里已经有上万家企业,我觉得今年在某一细分方面还是有非常大的突破机会

品牌出海中的MarTech与营销自动化
美国MarTech行业发展史

 · Google Cloud Apple Hao· 

首先,从云厂商的角度来看,我们理解的MarTech是广义维度的,涵盖了AdTech这一部分。 另外,中美在行业的发展阶段上也有巨大差异,中国MarTech行业在运营模式上有很多创新,但在技术使用上还有很多成长空间

我们本土也有很多做MarTech相关的中小型SaaS公司,他们服务的客户在我看来的话其实基本上是几大类。最容易去使用MarTech的一定是Internet based company,或者成为cloud native business的企业;因为他们的商业模式和性质导致,从业务开始的第一天,就一定要通过各种online工具去获客。这个工具其实狭义来讲就是AdTech的工具。

在互联网企业里,获客是必不可少的,所以他们在MarTech领域一定会更加积极,会是early adopter。 其他行业的话,我自己注意到的一个趋势是,受去年疫情影响,传统快消线上化的速度非常快

比如联合利华、宝洁、adidas这些线下营销比重比较高的公司,在去年的疫情期间都大大加速了线上化营销的进程,非常快速地向传统互联网公司的模式靠拢,也开始积极地去利用各种各样的MarTech工具来提升自己的获客能力,提高转化率和后期的留存率。 

除了这些典型的互联网公司和转型中的传统快消,我一直认为金融行业也是会把MarTech利用地比较充分的行业。但因为目前在中国,金融是一个强监管的领域,所以相对来说在Fintech领域的施展空间会更大一些。中美在Fintech领域也有许多差异,中国Fintech企业目前的获客方式,主要是补贴和线下地推。

但美国的一些Fintech公司,比如在湾区的Lending Club,他们在早期就利用了大量的MarTech工具来获客、绘制精准的客户画像、以及做数据分析,然后去进行风控和反欺诈。金融行业的性质也决定了它对于MarTech的接受程度会更高,只是目前在中国体现得不是很明显

 · 稻米营销云 李驹 · 

我会把MarTech分成几个大类,第一类是和广告优化相关的部分。第二类是用户和体验,比如根据营销自动化和CDP(客户数据平台)的能力做一些个性化、精准化的营销。第三类是交易和商务的部分,商务部分我们把它定义为像CRM或者是美国的CPQ(Configure Price Quote)的这些工具,交易是shopify这类交易系统。第四类是和数据相关的,例如美国的zoominfo提供销售线索。

Hubspot是怎样脱颖而出的?中国的MarTech企业可以从Hubspot上学习到什么?

 · TechSun 周昊宇 · 

Hubspot提供了一站式的产品线,这对中小企业来讲非常实用。因为中小企业不像大企业那样有很多的服务商来服务它,它可以在每个细分领域里选择不同的服务商;中小企业需要的是一站式的服务,只需培训几个人就能用好整个系统。 

Hubspot的产品线非常全面,有建站工具,类似于CMS(内容管理系统);有营销工具;还有销售中心、服务中心和运营中心;基本上覆盖了一个中小企业所有的MarTech需求。但是国内还没有出现Hubspot,目前中小企业的付费意愿并不高,专注于中小企业的SaaS公司很难跑出来。 

另外,衡量一个MarTech企业是否优秀可以看细分行业的渗透率和续费率这两个指标。能够先把一个细分行业搞定,在这个细分行业占50%-60%的市场份额已经是一个成功指标了;续费率高说明市场已经认可了这个企业的产品,他们的产品确实可以解决用户的问题。

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HubSpot于2014年在纽交所上市

 · Google Cloud Apple Hao· 

Hubspot的关键特点是服务中小企业,在界面设计和一些具体的feature上就是服务于人数很少的中小企业,所以他们的产品做得很轻。

在用户体验上强调community的感觉,所以Hubspot一个很大的特点是community运营得很好。Salesforce虽然也有community,但更类似于tech community,而Hubspot 是把用户社群做的更像朋友交流,大家可以互相帮助解决问题。通过这种方式直接对接企业里具体使用这个工具的人,他们觉得很好自然会愿意使用它,进而促使公司进行采购。

 · 稻米营销云 李驹 · 

Hubspot最开始确实是面向10个人以内的小企业,但它也踩了很多坑,直到2010年以后,他们才发现小企业真的做不下去,才开始这个转向中型企业。

Hubspot在上市前,它的目标客户是1000人以内的企业,现在他更多聚焦的是2000人以内的企业。从面向小微企业转向中型企业,Hubspot踩过的坑对于国内MarTech相关的SaaS企业也很有借鉴意义。


另外,all in one的产品模式不仅可以提供更好的用户体验,还可以激发网络效应,降低客户使用我们平台的交易成本。所以我个人是比较看好这种all in one的方案。

如何利用数据优化品牌的获客、盈利和价值积累等重要环节?

 · Google Cloud Frank Fang· 

从云厂商的角度来讲,如果我们要优化品牌盈利、积累价值,关键一点是要收集并打通全链路的数据。细分来说,第一个是用户画像,第二个是用户购物时的行为,第三个是商品信息库。

在数据打通这部分,谷歌内部各部门有非常好的协作。谷歌有Google Analytics 360和 BigQuery可以帮助进行数据分析,再将信息传送至MarTech相关的系统来支撑决策。 

总的来说,在数据利用上主要有4点: 第一个是数据赋能,收集和打通全链路的数据

第二是后台,要重视仪表板,赋能各个团队的决策;另外在团队决策里很重要一点是,我们的团队不能只有老板在看这些数据,每个团队也会关心自己的OKR,他们也可以从数据团队那里拿到及时准确的信息,进而做一些决策。

第三个是通过实验进行赋能,比如AI到底好不好,需要进行客户的验证,需要利用A/B测试快速迭代。最后一个是运用算法进行个性化推荐

品牌出海中的MarTech与营销自动化
利用数据进行个性化营销——千人千面

 · 后浪正创 陶学理 · 

我觉得目前跨境电商行业最大的问题是客户没有数据,B2B客户收集不到太多消费数据,数据最多的是DTC的客户,他们有用户基础,可以进行数据分析和营销,发挥用户数据的价值。而且平台竞争越来越激烈,流量成本越来越高,所以大家都在转向独立站,打造私域流量。在利用数据方面,他们手上没有数据,也没有专业的数据分析团队。

 · SUGA Tech 谭嘉荣 · 

数据利用率低这点是通病,因为过去跨境电商属于流量时代,当时无论是做平台还是独立站,都可以很容易地拿到流量,不用担心被封号。所以对大部分趁着流量红利起来的卖家来说,他们不会在意的数据的利用。

但当平台的政策开始收紧后,那些滥用小卡片或者是滥用虚假评论的商家就会受到影响。另外,Facebook受到苹果IDFA政策的限制,这对广告行业也产生了非常大的影响。

Facebook和亚马逊也已经积累了很多电商数据、用户数据,因此他们对平台里卖家也没有之前那么重视了,也不那么在意投放的广告能否让卖家得利。所以,如何利用数据,本质上就变成了我们平时有没有积累好自己产品的用户画像。 

其实,我们所谓的精细化运营,应该是通过公域流量引进大量的用户后,把它转成我们的私域去触达,而且是在保证我们有这个用户的数据库、画像的情况下去触达他

 · 招鲤科技 张天佳 · 

我把它抽象到了X-Y的数学维度上来看,也就是大家是怎么去积累X值的,怎么去迭代反馈Y值的。然后在这里边,我们是沉淀了什么样的工具,把X和Y之间的这个过程不断地规模化

第一,如何低成本地获取X值还是很重要的。第二,我们获取了很多数据,做了很多动作之后,会有一些好的或者不好的结果,在把这个结果数据反馈和沉淀到我们的系统里的过程中,自然而然就需要AdTech工具和其他的自动化的优化工具。

数字资产很重要,数字资产的利用工具也是MarTech的机会,X轴和Y轴以及中间规模化的东西是我们要特别关注的。

 · TikTok 周楷程 · 

我觉得数字资产这个概念很好,其实刚刚我们讨论下来,一方面是收集资产,就是如何收集X和Y,获得高质量的、清洗好的X和Y,可以帮助到后一步。这一点其实就像刚刚说的,小公司可能没有数据,而像TikTok这样的巨头有海量的数据,同时我们也有抖音的数据,两边的数据是可以互相支撑决策的。


另一方面是数字资产的利用,也就是前面Frank提到的那一条链。这条链里面最重要的就是个性化,其实就是基于X去做个性化的推荐。系统本身没有那么复杂,有非常多的工具可以用,但核心是有没有X和Y,在这点上巨头有非常大的优势,所以像Facebook、Google 和TikTok在提供个性化的广告服务上会更占优势。 

另外一个我觉得有意思的方向是,这些数据也可以帮助我们进行内容创作。MarTech输出的广告内容实际是什么样子,也可以用数据去优化。它可以基于数据去生成一些我们想要的广告内容,想要的图片和视频,这部分也是很值得讨论的。国内有一个叫特赞的公司,它其实就是在做这个方向。

MarTech的前沿技术发展有什么新趋势?

 · Google Cloud Frank Fang· 

第一个是无代码编程,它可以让用户使用起来更方便。用户利用无代码工具后,就不用再写代码,拖拖拽拽就能够定制化出自己的东西。

第二个是MarTech工具的迭代验证。在迭代自己的工具时,要和客户那边的A/B测试联合起来。

第三个,还是个性化营销,刚刚我们也有在聊卖家缺少数据,无法进行个性化推荐。但可以先拿人家现有的模型试一下,试完之后再一点点改,慢慢地优化。

另外,要把个性化的内容在散布到各个地方;这里面也涉及到内容的创作。比如,把一个高质量的软广投放到微信里,这个好的内容就会有一个链式反应,受众多了,效果就会非常好。所以个性化营销加上内容的注入是一个值得探索的方向,这里面能做的内容非常多。

 · TechSun 周昊宇 · 

我会把MarTech分成三个阶段,第一阶段是自动化的部分,第二阶段是智能化的部分,第三阶段是预测性的能力。其实我们目前接触的蛮多客户,都还在自动化能力这个阶段上,就是他们有相当多的数据,但需要去给他做清洗,才能够形成一些初步的自动化。

这里面有非常多的跨渠道的数据处理问题,这些问题处理完了之后,我们才能走向智能化这个阶段。在这个阶段,我们会更多地去用机器学习来判断它。再往后就是预测性能力,这也是美国的一些公司现在已经在做的一些事情。比如,对于一个客户未来的销售成交概率,以及优先级的一些预测能力。但这个能力需要比较长时间的积累才有可能达到。

 · 招鲤科技 张天佳 · 

从趋势上来说的话,我关注的有两点。第一个是流量的去中心化,其实世界上越来越多的流量是被算法来控制的。在这个问题上来说,很多原来依赖于单一渠道的解决方案不一定特别好用。每一个渠道里边都有一套自己的玩法,这个玩法又跟内部没有打通,这里边会有很多交叉关联的机会。


 第二个是视频化。因为从这个全球的情况来说,将来的VR、AR,以及现在的短视频直播,可能都要在MarTech里去解决它的数据、它的闭环、它的生产和检验。

 · SUGA Tech 谭嘉荣 · 

在国外现在有一个叫headless的技术,这个东西还没有一个很正规的翻译,因为在国内很难找到对比的东西,Shopify也在做这个方面的尝试。 

Headless它是动态网站,它不需要我们去准备素材了。对于所有的前端接收设备,无论是车载屏幕,还是手机,它都可以帮我们设定好模板。直接把我们的产品、素材和内容套上去就可以自动生成前端的显示。

可以迅速地把我们的产品变成一个用户可以接触到的内容触点,也能快速地响应用户的需求。

品牌出海中的MarTech与营销自动化
Headless官网(https://headlesscommerce.org/)

MarTech会让品牌出海产生怎样的机会和变化?哪些细分机会值得出海人关注?

 · 大观资本 吴安琪 · 

现在美国的这些品牌和企业在营销上面的预算大概是30%的MarTech预算和70%的媒体广告预算。之后的趋势是MarTech的预算会越来越高,所以在市值的驱动和行业品牌企业营销这块的驱动下,这个赛道是会跑出来一些企业的


其实数据是核心的问题,现在B2C领域有一个很大的问题,就是用户数据割裂,用户了解品牌和产品是通过这个一系列线上线下的断裂的触点完成的

行业里很缺少一个数据中台软件去做数据汇总,在to B端没有太大问题,但在to C端其实有很多问题,怎么拉通用户数据、洞察消费者、实现二次触达,是个很大的问题。在这个角度上,其实MarTech行业里的CDP、DMP这些用户数据管理平台都是有很大机会的。 

另外一个品牌痛点是拉新成本、投放成本都逐年增高,用户转化流程的链条太长。在这条线上,能够驱动公司营销增长以及降本增效的产品,都有很大机会。我觉得主要是两大类,一类是自动化营销的产品,另一类是内容生成体验管理的产品;整个的目的其实都是优化触及客户的方式,这些都是比较有机会的路径。 

我们观察到营销的系统性非常强,比如HubSpot其实跨了包括自动化营销、内容销售、数据管理整个类别,现在中国的MarTech还在一个非常早期的阶段,绝大多数的玩家都在找一个新的细分领域切入。

我们预计后面一定会有像HubSpot这种的独角兽跑出来,从细分领域切入后,慢慢拓展到前台,中台和后台,最后做成这个整套解决方案。 其实对比美国,中国的整个MarTech都落后很多,像HubSpot推崇的集客式营销在国内的落地使用非常不成熟。国内很多产品还是一个客制化、定制化的产品形态,所以说我们会比较关注SaaS化、产品标准化的趋势

品牌出海中的MarTech与营销自动化
HubSpot采用的集客式营销(Inbound Marketing)方法论

 · 创世伙伴资本 储霏 · 

MarTech本身说起来很大,但其实拆解下来主要是四个部分——拉新、转化、成交和客服。目前不管是国内还是国外,大家普遍认为价值比较高的,还是在这个拉新和触达用户这块。比方说国外的HubSpot和国内的很多营销自动化、智能投放,还是集中在比较靠前端,直接面对消费者的部分。


 这个领域目前我觉得有两个核心的问题:

一个是工具和SaaS的这个关系,很多的产品还是比较偏工具层面,大家用这个东西可以提高一些效率。开发团队其实是有很多小的插件,不论智能客服,还是自动邮件营销,其实都有很多的工具。

但是怎么把这个东西集成到一个大的SaaS平台,把它打包成一个产品,是需要继续探索的,这里面还是有一定的机会。 

第二个机会点是客群的变化,现在许多新兴的卖家也会用HubSpot等等的国外营销软件。所以我觉得卖家群体的更新换代,可能会带来一些新的客群。