AdvertensietegnologieAnalise en toetsingKunsmatige IntelligensieInhoud bemarkingCRM- en dataplatformsE-handel en kleinhandelE-posbemarking en outomatiseringByeenkomsbemarkingBemarkingsinfografikaMobiele en tabletbemarkingOpenbare BetrekkingeVerkoop- en BemarkingsopleidingVerkoopsaktiwiteitSoekbemarkingSosiale Media & Beïnvloedersbemarking

10 moderne tegnologieë wat digitale bemarking transformeer

Die infografika hieronder gebruik die term ontwrigting, maar soms die woord ontwrigting het 'n negatiewe konnotasie. Ek glo nie dat digitale bemarking vandag deur enige moderne tegnologie ontwrig word nie, ek glo dit word daardeur getransformeer.

Bemarkers wat nuwer tegnologieë aanpas en aanvaar, is in staat om hul vooruitsigte en klante op 'n baie meer betekenisvolle manier te personaliseer, te skakel en hulle te verbind. Die bondel- en ontploffingsdae skuif agter ons, aangesien stelsels beter word om die gedrag van verbruikers en ondernemings te rig en te voorspel.

Die vraag is natuurlik of dit betyds sal gebeur. Digitaal is so 'n koste-effektiewe kanaal dat swak praktyke die privaatheid van verbruikers misbruik en advertensies voor hulle toeslaan, of dit nou in 'n beslissingsiklus is of nie. Kom ons hoop dat die regulatoriese voorwaardes nie te veel reageer nie en dat ondernemings kan werk om die misbruik op hul eie te beperk. Ek is egter nie so optimisties dat dit sal gebeur nie.

Volgens die Wêreld Ekonomiese Forum is die vier sleuteldrywers van hierdie veranderinge mobiele bereik uitbreiding, wolkrekenaars, kunsmatige intelligensie (AI), en Internet-van-dinge (IOT). Nuwer tegnologie soos Big Data en Virtual Reality (VR) word voorspel om die landskap nog meer te verander.

Wêreld Ekonomiese Forum

Daar word hoofsaaklik van hierdie nuwe tegnologieë verwag om meer verbinding met die wêreld te lewer deur middel van verskeie raakpunte, wat beteken dat internetreuse nie meer soveel beheer oor verbruikersdata sal hê nie. Belangriker nog, dit sal bemarkers help om in die toekoms meer holistiese en doelgerigte veldtogte te skep.

Spiralytics het hierdie uitstekende infografie saamgestel, Nuwe tegnologie wat digitale bemarking ontwrig, wat 10 van die tegnologieë beskryf wat ons pogings versnel, en die landskap van digitale bemarking verander.

Big Data

Groot data is 'n term wat die groot volume data beskryf – beide gestruktureerd en ongestruktureerd – wat 'n besigheid op 'n dag-tot-dag basis oorstroom. Hierdie data kan uit talle bronne kom, soos besigheidstransaksies, sosiale media, sensors, digitale beelde, video's en meer. Die term word nie net geassosieer met die grootte van die data nie, maar sluit ook die tegnologie in wat gebruik word om sulke groot datastelle te bestuur.

Die konsep van groot data word dikwels geassosieer met die drie Vs:

  1. Deel: Organisasies versamel data van 'n verskeidenheid bronne, en met die opkoms van die internet, sosiale media en IoT-toestelle, het die hoeveelheid data wat gegenereer en ingesamel word, eksponensieel toegeneem. Hierdie bundel bied die mees onmiddellike uitdaging aan konvensionele IT-strukture.
  2. snelheid: Dit verwys na die spoed waarteen nuwe data gegenereer word en die spoed waarteen data rondbeweeg. Met die groei van die internet en slimtoestelle word data feitlik deurlopend teen 'n ongekende spoed gegenereer.
  3. verskeidenheid: Dit verwys na die baie soorte data wat beskikbaar is. Tradisionele datatipes is gestruktureer en pas netjies in 'n relasionele databasis. Met die opkoms van groot data kom data in nuwe ongestruktureerde datatipes. Ongestruktureerde en semi-gestruktureerde datatipes, soos teks, oudio en video, vereis bykomende voorafverwerking om betekenis af te lei en metadata te ondersteun.

Twee bykomende V's word soms ingesluit:

  1. waarheid: Dit verwys na die kwaliteit van die data, wat baie kan verskil. Datakwaliteit kan gekompromitteer word deur teenstrydighede in data, soos verkeerde etikette, ontbrekende waardes of afgeleë waardes.
  2. Waarde: Dit verwys na ons vermoë om ons data in waarde te verander. Dit is goed om toegang tot groot data te hê, maar tensy ons dit in waarde kan verander, is dit nutteloos. Dit is waar gevorderde analise, masjienleer en datawetenskap ter sprake kom.

Groot data kan ontleed word vir insigte wat lei tot beter besluite en strategiese besigheidskuiwe. Dit word oor baie velde gebruik, insluitend bemarking, gesondheidsorg, vervaardiging en finansies. Die verwerking en ontleding van groot data kan egter uitdagend wees en vereis gespesialiseerde sagteware, hardeware en vaardighede.

Hoe transformeer Big Data digitale bemarking?

Groot data het 'n groot impak op digitale bemarking op verskeie maniere gehad:

  • Verpersoonliking en pasmaak: Groot data stel bemarkers in staat om hul kliënte beter te verstaan. Deur data uit verskeie bronne soos sosiale media, soekenjins en aanlyn inkopiegedrag te ontleed, kan bemarkers meer persoonlike en geteikende bemarkingsveldtogte skep. Hierdie verhoogde vlak van aanpassing verbeter klantbetrokkenheid en omskakelingskoerse.
  • Voorspellende ontleding: Groot data stel bemarkers in staat om kliëntgedrag, behoeftes en toekomstige neigings te voorspel. Hierdie voorspellende analise kan help om bemarkingstrategieë meer effektief te beplan en voor die kompetisie te bly.
  • Verbeterde besluitneming: Groot data verskaf uitvoerbare insigte wat help met strategiese besluitneming. Bemarkers kan identifiseer wat werk en wat nie in hul veldtogte is nie, en die nodige aanpassings maak.
  • Kliëntereiskartering: Groot data help om die volledige klantreis oor verskeie kanale en raakpunte te verstaan. Hierdie begrip help met die optimalisering van die bemarkingstrategie vir beter omskakeling in elke stadium van die kliëntreis.
  • Intydse bemarking: Die vermoë om groot data intyds te verwerk stel bemarkers in staat om onmiddellik op klantgedrag te reageer en produkte of dienste aan te bied presies wanneer dit nodig is. Hierdie intydse bemarking kan omskakelingskoerse aansienlik verbeter.
  • segmentering: Groot data help om kliënte meer akkuraat te segmenteer op grond van hul gedrag, voorkeure, demografie en ander faktore. Hierdie gedetailleerde segmentering maak voorsiening vir meer doelgerigte en effektiewe bemarkingsveldtogte.
  • Verbeterde ROI: Met behulp van groot data kan bemarkers die opbrengs op belegging (ROI) van hul veldtogte meer akkuraat ontleed, en hul bemarkingstrategieë dienooreenkomstig aanpas om die ROI te maksimeer.
  • Deelnemersanalise: Groot data kan ook gebruik word om mededingers se aktiwiteite en strategieë te monitor, wat waardevolle insigte verskaf om mededingend in die mark te bly.
  • Verbeterde kliëntediens: Groot data kan gebruik word om kliëntediens te verbeter deur algemene probleme te identifiseer, potensiële probleme te voorspel en meer persoonlike ondersteuning te verskaf.
  • innovasie: Deur tendense, patrone en insigte te openbaar wat voorheen versteek was of nie voor die hand liggend was nie, kan groot data tot innoverende bemarkingstrategieë en -veldtogte lei.

Al hierdie impakte maak groot data 'n waardevolle hulpmiddel in digitale bemarking. Soos tegnologie voortgaan om te ontwikkel, sal die gebruik van groot data in bemarking waarskynlik selfs meer algemeen word.

Kunsmatige Intelligensie

Kunsmatige intelligensie (AI) verwys na die simulasie van menslike intelligensie in masjiene wat geprogrammeer is om soos mense te dink en hul optrede na te boots. Die term word dikwels toegepas op 'n masjien of rekenaarstelsel wat in staat is om take uit te voer wat gewoonlik menslike intelligensie vereis, soos om natuurlike taal te verstaan, patrone te herken, probleme op te los en besluite te neem.

KI kan in twee hooftipes gekategoriseer word:

  • Smal KI: Ook bekend as Swak KI, hierdie soort kunsmatige intelligensie werk onder 'n beperkte konteks en is 'n simulasie van menslike intelligensie. Smal KI is dikwels gefokus op 'n enkele taak, soos stemherkenning. Dit is die KI wat ons vandag oral sien in die vorm van digitale assistente, aanbevelingstelsels, beeldherkenningsagteware, ensovoorts.
  • Algemene KI: Ook bekend as Sterk KI, hierdie vorm van KI kan kennis verstaan, leer, aanpas en implementeer in 'n wye reeks take op die vlak van 'n mens. Dit is nie net beperk tot 'n enkele taak nie, maar kan leer van een domein na 'n ander oordra.

Kunsmatige Intelligensie is 'n breë veld wat baie dissiplines en tegnologieë insluit, insluitend masjienleer (waar 'n rekenaarstelsel groot hoeveelhede data gevoer word, wat dit gebruik om besluite oor ander data te neem), natuurlike taalverwerking (die vermoë van rekenaars om mense te verstaan taal), rekenaarvisie (die vermoë van rekenaars om sien visuele inligting te interpreteer), en ander.

Hoe transformeer KI digitale bemarking?

KI is besig om die digitale bemarkingslandskap op baie maniere aansienlik te transformeer:

  1. persona: KI kan groot hoeveelhede data ontleed om verbruikersgedrag te verstaan ​​en persoonlike ervarings te skep. KI kan byvoorbeeld gebruik word om gepersonaliseerde inhoud, aanbevelings en promosies aan individuele gebruikers te lewer op grond van hul gedrag, voorkeure en vorige interaksies.
  2. Voorspellende ontleding: KI kan vorige data en gedrag ontleed om toekomstige aksies te voorspel. Dit kan byvoorbeeld voorspel in watter produkte of dienste 'n klant belang kan stel, of wanneer hulle gereed kan wees om 'n aankoop te doen. Dit kan besighede help om hul bemarkingspogings meer doeltreffend te rig.
  3. Customer Service: KI-kletsbotte en virtuele assistente kan 24/7 kliëntediens lewer, algemene vrae beantwoord, inligting verskaf en selfs help met transaksies. Dit verbeter nie net die kliënt-ervaring nie, maar maak ook menslike hulpbronne vry vir meer komplekse take.
  4. Inhoudgenerering: KI kan sekere tipes inhoud genereer, soos verslae, nuusopdaterings of eenvoudige stories. Dit kan besighede help om hul inhoud vars en relevant te hou sonder om konstante menslike inspanning te vereis.
  5. Advertensie-optimering: KI kan die prestasie van verskillende advertensies ontleed en dit outomaties aanpas om resultate te verbeter. Dit kan ook help om advertensies op die regte gehore en op die regte tye te rig.
  6. Stemsoektog: Met die opkoms van stemgeaktiveerde KI-assistente soos Siri, Alexa en Google Assistant, word meer en meer soektogte deur middel van stem gedoen. Dit het implikasies vir SEO en inhoudbemarking, wat vereis dat besighede optimeer vir stemsoektog.
  7. Beeld- en spraakherkenning: Gevorderde KI-tegnologieë soos beeld- en spraakherkenning kan nuwe moontlikhede vir digitale bemarking oopmaak. Beeldherkenning kan byvoorbeeld in sosiale media-bemarking gebruik word om foto's te identifiseer wat met 'n handelsmerk of produk verband hou, terwyl spraakherkenning in videobemarking gebruik kan word om gesproke woorde te transkribeer en te ontleed.
  8. Data-analise: KI-algoritmes kan massiewe hoeveelhede data meer doeltreffend en akkuraat as mense verwerk en ontleed. Dit kan besighede waardevolle insigte gee oor hul gehoor, prestasie en markneigings.

Kortom, KI maak digitale bemarking meer doeltreffend, effektief en gepersonaliseerd. Dit laat besighede toe om hul kliënte beter te verstaan, hulle meer effektief te bereik en hulle van beter ervarings te voorsien. Dit vereis egter ook van besighede om op hoogte te bly van die nuutste tegnologieë en strategieë en om kwessies rondom dataprivaatheid en etiek te navigeer.

masjienleer

Masjienleer (ML) is 'n subset van KI. Dit is 'n metode van data-analise wat die bou van analitiese modelle outomatiseer. In wese is dit 'n manier om trein 'n algoritme sodat dit kan leer hoe om besluite of voorspellings te neem gebaseer op data.

Masjienleeralgoritmes is ontwerp om mettertyd te verbeter namate hulle aan meer data blootgestel word. Die leer deel van masjienleer beteken dat ML-algoritmes poog om langs 'n sekere dimensie te optimaliseer; dit beteken gewoonlik dat hulle daarop gemik is om foute te minimaliseer of die waarskynlikheid dat hul voorspellings waar is, te verhoog.

Daar is verskeie tipes masjienleer, insluitend:

  1. Leer onder toesig: Algoritmes word opgelei met behulp van benoemde voorbeelde, of data waar die verlangde uitkoms bekend is. Byvoorbeeld, 'n algoritme kan opgelei word op 'n datastel van pasiëntinligting, waar die etiket is of die pasiënt 'n sekere siekte opgedoen het of nie.
  2. Leer sonder toesig: Algoritmes word gebruik wanneer die inligting wat gebruik word om op te lei, nie geklassifiseer of benoem is nie. Die stelsel is nie vertel die regte antwoord, en moet uitvind wat gewys word. Dit identifiseer patrone en verwantskappe in die data.
  3. Versterkingsleer: Algoritmes leer om 'n aksie uit ervaring uit te voer. Dit gaan daaroor om gepaste aksie te neem om beloning in 'n spesifieke situasie te maksimeer. Dit word deur verskeie sagteware en masjiene gebruik om die beste moontlike gedrag of pad te vind wat dit in 'n spesifieke konteks moet volg.

Alhoewel AI en ML dikwels uitruilbaar gebruik word, is hulle nie dieselfde nie. KI is die breër konsep van masjiene wat in staat is om take uit te voer op 'n manier wat ons sou oorweeg slim. Aan die ander kant is Machine Learning 'n huidige toepassing van AI. Dit is gebaseer op die idee dat ons in staat moet wees om masjiene toegang tot data te gee en hulle self te laat leer.

Met ander woorde, alle masjienleer tel as KI, maar nie alle KI tel as masjienleer nie. Byvoorbeeld, 'n reël-gebaseerde kundige stelsel sal as KI beskou word, maar aangesien dit nie uit data leer nie, sal dit nie as masjienleer beskou word nie. KI kan enigiets insluit van 'n rekenaarprogram wat 'n speletjie skaak speel, 'n stemherkenningstelsel soos Alexa wat spraak interpreteer en daarop reageer, of 'n outonome motor wat rekenaarvisie gebruik om te navigeer.

Die belangrikste verskil is dat hoewel KI geprogrammeer kan word om 'n taak te doen en dit herhaaldelik te doen, is masjienleerstelsels ontwerp om uit ervaring te leer, hul werkverrigting aan te pas en te verbeter.

Hoe transformeer masjienleer digitale bemarking?

Masjienleer (ML) transformeer digitale bemarking op beduidende maniere deur doeltreffender en doeltreffender teiken, verpersoonliking en klantbegrip moontlik te maak. Hier is 'n paar maniere waarop ML in digitale bemarking gebruik word:

  1. Voorspellende ontleding: ML kan vorige kliëntgedrag ontleed en dit gebruik om toekomstige gedrag en neigings te voorspel. Dit kan bemarkers help om te antisipeer wat 'n kliënt volgende gaan doen – soos wat hulle waarskynlik sal koop of wanneer hulle dalk sal kanselleer – en hul strategieë proaktief aanpas.
  2. Persoonlike bemarking: ML-algoritmes kan groot hoeveelhede data ontleed om individuele klante se voorkeure en gedrag te verstaan, wat bemarkers in staat stel om hoogs gepersonaliseerde inhoud, aanbevelings en aanbiedinge te lewer. Dit kan kliëntebetrokkenheid en omskakelingskoerse aansienlik verbeter.
  3. Kliëntsegmentering: ML kan klantdata ontleed en afsonderlike segmente identifiseer op grond van verskeie faktore soos gedrag, voorkeure en demografie. Bemarkers kan hierdie insigte gebruik om elke segment te teiken met pasgemaakte boodskappe en aanbiedinge.
  4. Outomatiese advertensiebied: In digitale advertensies kan ML advertensiebiedstrategieë intyds optimaliseer, wat help om die beste gebruik van die advertensiebegroting te verseker om maksimum ROI.
  5. Chatbots en virtuele assistente: ML dryf gesofistikeerde kletsbotte en virtuele assistente aan wat 'n reeks kliëntediensinteraksies kan hanteer, kliënte onmiddellike, 24/7 ondersteuning bied en menslike hulpbronne vir meer komplekse take vrystel.
  6. Inhoudskepping en samestelling: ML kan help om inhoud meer doeltreffend te skep en saam te stel. Dit kan byvoorbeeld insigte genereer uit data wat in inhoud omskep kan word, of dit kan die mees relevante inhoud vir elke gebruiker aanbeveel op grond van hul vorige gedrag.
  7. Sentimentontleding: ML kan sosialemediaplasings, klantresensies en ander vorme van gebruikergegenereerde inhoud ontleed om klantsentiment en -terugvoer te verstaan, wat waardevolle insigte vir handelsmerkbestuur en produkontwikkeling verskaf.
  8. SEO en SEM: ML help om soekenjinoptimalisering en -bemarking te verbeter deur soekpatrone en -gedrag beter te verstaan, en inhoud en advertensies daarvolgens te optimaliseer.
  9. Webwerf- en veldtogoptimering: ML kan ontleed hoe gebruikers met 'n webwerf of 'n bemarkingsveldtog omgaan en identifiseer wat werk en wat nie, wat deurlopende toetsing, leer en optimalisering moontlik maak.

Deur gebruik te maak van ML, kan besighede hul digitale bemarkingspogings meer data-gedrewe, gepersonaliseerde en kliëntgesentreerde maak. Soos alle KI-tegnologieë, bring ML egter ook uitdagings wat verband hou met dataprivaatheid, sekuriteit en etiek wat noukeurig bestuur moet word.

Bots en Chatbots

A bot is 'n sagtewaretoepassing wat geprogrammeer is om sekere take uit te voer. Bots is outomaties, wat beteken dat hulle volgens hul instruksies loop sonder dat 'n menslike gebruiker dit hoef te begin. Bots boots of vervang dikwels 'n menslike gebruiker se gedrag. Tipies doen hulle herhalende take, en hulle kan dit baie vinniger doen as wat menslike gebruikers kan.

A Chatbot is 'n spesifieke tipe bot wat ontwerp is om menslike gesprek te simuleer. Hierdie bots interaksie met gebruikers tipies via 'n kletskoppelvlak, wat op webwerwe, in toepassings of selfs op sosiale media-platforms kan bestaan. Chatbots kan so eenvoudig of so kompleks wees as wat nodig is. Sommige kan slegs op spesifieke opdragte reageer met voorafgeprogrammeerde antwoorde, terwyl ander meer gevorderde tegnologieë soos natuurlike taalverwerking (NLP) en masjienleer om gebruikersinsette op 'n meer gespreks- en intuïtiewe manier te verstaan ​​en daarop te reageer.

Chatbots word algemeen in kliëntediens gebruik om roetine-navrae te hanteer, wat menslike agente bevry om meer komplekse kwessies te hanteer. Hulle kan ook in digitale bemarking gebruik word vir take soos loodgenerering, gebruikersbetrokkenheid, persoonlike aanbevelings en meer.

Dit is belangrik om daarop te let dat hoewel kletsbotte baie nuttig en doeltreffend kan wees, hulle nie perfek is nie en hul doeltreffendheid grootliks afhang van hul programmering. Eenvoudige chatbots kan maklik verwar word wanneer 'n gebruiker se insette afwyk van die vooraf geprogrammeerde opdragte. Meer gevorderde kletsbotte kan 'n groter verskeidenheid insette hanteer, maar selfs hulle kan foute maak, veral wanneer hulle met dubbelsinnige taal, komplekse vrae of onverwagte insette te doen het. Daarom is dit van kardinale belang om kletsbotte doeltreffend te ontwerp en op te lei en dit voortdurend te verbeter op grond van gebruikersterugvoer en -interaksies.

Hoe transformeer bots en chatbots digitale bemarking?

Bots en chatbots transformeer digitale bemarking op verskeie maniere:

  1. Customer Service: Chatbots kan 24/7 kliëntediens bied, gereelde vrae beantwoord en onmiddellik inligting oor produkte of dienste verskaf. Dit verbeter nie net klanttevredenheid nie, maar stel ook menslike hulpbronne vry vir meer komplekse take.
  2. Loodgenerering: Bots kan met webwerfbesoekers skakel, kontakinligting insamel en selfs leidrade kwalifiseer deur 'n reeks voorafbepaalde vrae te vra. Dit kan doeltreffendheid en doeltreffendheid in loodgenerering aansienlik verhoog.
  3. persona: Chatbots kan gepersonaliseerde inhoud en aanbevelings lewer op grond van gebruikersinteraksies. Hulle kan ook vorige interaksies en voorkeure onthou, wat 'n hoogs persoonlike ervaring bied.
  4. Gebruikerbetrokkenheid: Bots kan gebruikers betrek by interaktiewe gesprekke, vasvrae, speletjies en meer. Dit kan gebruikersbetrokkenheid en tyd wat op 'n webwerf of app spandeer word, verhoog.
  5. E-handel transaksies: Sommige kletsbotte is gesofistikeerd genoeg om transaksies te hanteer, om gebruikers te help om produkte te vind, dit by die mandjie te voeg en selfs die betaalproses te voltooi.
  6. Data-insameling en -analise: Bots kan 'n magdom data van gebruikersinteraksies insamel, wat ontleed kan word om insigte te verkry in gebruikersgedrag, voorkeure en tendense. Dit kan bemarkingstrategieë en -besluite inlig.
  7. Teenwoordigheid op sosiale media: Bots kan sosiale media-rekeninge bestuur, inhoud outomaties plaas, op opmerkings reageer en selfs met ander gebruikers betrokke raak. Dit kan 'n handelsmerk se sosiale media-teenwoordigheid en reikwydte verhoog.
  8. Kostebesparing: Deur roetinetake te outomatiseer, kan bots help om arbeidskoste te verminder en doeltreffendheid te verhoog.

Terwyl bots en chatbots baie voordele bied, kom dit ook met uitdagings. Hulle moet goed ontwerp en goed onderhou word om te verseker dat hulle behoorlik funksioneer en 'n goeie gebruikerservaring bied. Hulle moet ook verantwoordelik gebruik word om gebruikers se privaatheid te respekteer en strooipos of ander indringende gedrag te vermy.

Voice Search

Stemsoektog is 'n tegnologie wat gebruikers in staat stel om soektogte op die internet uit te voer deur 'n vraag mondelings op 'n slimfoon, slimtoestel of rekenaar te vra. Dit kan wees om inligting oor soekenjins te vind, spesifieke data in databasisse aan te vra, digitale take te begin, of 'n digitale assistent te beveel om 'n aksie te voltooi soos om musiek te speel.

Stemsoektog gebruik spraakherkenningstegnologie om gesproke opdragte en vrae te verstaan, en probeer dan om 'n akkurate antwoord te vind of die gevraagde handeling uit te voer. Dit is 'n sleutelkenmerk in 'n verskeidenheid tegnologieë en toepassings, insluitend maar nie beperk nie tot slimfone, slimluidsprekers soos Amazon se Echo (Alexa), Google Home, Apple se Siri op verskeie toestelle, Microsoft se Cortana, en baie inligtingvermaakstelsels in die motor.

Stemsoektog neem toe in gewildheid as gevolg van die spoed, gerief en die groeiende aanvaarding van slimluidsprekers en stemgeaktiveerde digitale assistente. Dit is veral nuttig wanneer 'n gebruiker se hande of visie beset is, soos wanneer jy kook of bestuur.

Hoe transformeer stemsoektog digitale bemarking?

Stemsoektog verander digitale bemarking aansienlik op verskeie maniere:

  1. Verskuiwing in soeknavrae: Stemsoektogte is dikwels meer geselsend en langer as getikte soektogte. Mense is geneig om meer natuurlike taal en volledige sinne te gebruik wanneer hulle praat, in vergelyking met die korter frases wat hulle tik. Gevolglik moet bemarkers hierdie verskille verstaan ​​en hul inhoud en SEO-strategieë dienooreenkomstig optimaliseer.
  2. Plaaslike SEO: Stemsoektog word dikwels gebruik vir plaaslike navrae, soos om nabygeleë restaurante of winkels te vind. Dit maak plaaslike SEO selfs belangriker vir besighede. Bemarkers moet verseker dat hul besigheidsinligting akkuraat en op datum is op hul webwerf en op aanlyngidse, en optimeer vir plaaslike sleutelwoorde.
  3. Webwerf optimering: Webwerwe moet geoptimaliseer word vir stemsoektog. Dit sluit in om te verseker dat die webwerf vinnig laai, selfoonvriendelik is en 'n veilige (HTTPS)-verbinding, wat alles faktore is wat soekenjins oorweeg wanneer webwerwe vir stemsoektog gerangskik word.
  4. Gestruktureerde data: Die gebruik van gestruktureerde data-opmerking kan soekenjins help om die inhoud van 'n webwerf beter te verstaan, wat dit meer geneig maak om in stemsoekresultate teruggestuur te word. Dit kan inligting insluit soos besigheidsbesonderhede, produkinligting en FAQ inhoud.
  5. Uitstalbrokkies: Stemsoektog haal dikwels uit uitgestalde brokkies in Google-soekresultate. Daarom moet bemarkers daarna streef om hul inhoud op 'n manier te struktureer dat dit moontlik in hierdie brokkies vertoon kan word.
  6. Nuwe advertensie geleenthede: Soos stemsoektog in gewildheid toeneem, sal nuwe advertensiegeleenthede waarskynlik na vore kom. Besighede kan byvoorbeeld sekere stemsoekresultate borg of op slimluidsprekerplatforms adverteer.
  7. Stemhandel: Soos meer mense gemaklik raak met die gebruik van stemassistente, sal stemhandel na verwagting toeneem. Mense begin aankope direk deur stemassistente doen, wat nuwe geleenthede vir e-handelondernemings kan oopmaak.

Stemsoektog is steeds besig om te ontwikkel, en dit is belangrik vir bemarkers om op hoogte te bly van die nuutste neigings en tegnologieë. Soos met alle KI-tegnologieë, is daar ook uitdagings en oorwegings wat verband hou met dataprivaatheid en sekuriteit.

Augmented Reality en Virtual Reality

Volgemaakte werklikheid (AR) en virtuele realiteit (VR) is meesleurende tegnologieë wat gesimuleerde ervarings kan skep of verbeter.

  1. Augmented Reality (AR): AR voeg dikwels digitale elemente by 'n lewendige aansig deur die kamera op 'n slimfoon of tablet te gebruik. AR-toepassings laat jou 'n laag inligting - insluitend teks, beelde en 3D-modelle - sien wat op die regte wêreld geplaas is. Voorbeelde van AR-ervarings sluit in Snapchat-lense en die speletjie Pokémon Go. AR kan kontekstueel relevante inligting verskaf, vermaak en die persepsie van die werklike wêreld verbeter.
  2. Virtuele werklikheid (VR): VR impliseer 'n volledige onderdompeling-ervaring wat die fisiese wêreld uitsluit. Die gebruik van VR-toestelle soos Vive, Meta-soeke (voorheen Oculus Rift), of Google, kan gebruikers na 'n aantal werklike en verbeelde omgewings vervoer word, soos die middel van 'n pikkewynkolonie of selfs die rug van 'n draak. In 'n VR-ervaring is jy geïsoleer van die werklike wêreld en gedompel in 'n wêreld wat heeltemal vervaardig is.

Kortom, die primêre verskil tussen die twee is die mate van onderdompeling. Virtuele realiteit is 'n volledige onderdompeling in 'n digitale wêreld, terwyl verhoogde realiteit digitale inligting op die regte wêreld oorlê. Beide tegnologieë kan boeiende ervarings bied, maar het verskillende gebruiksgevalle en toepassings.

Hoe transformeer AR en VR digitale bemarking?

AR en VR maak nuwe geleenthede in digitale bemarking oop deur meesleurende ervarings te skep wat verbruikers op unieke maniere kan betrek. Hier is hoe hulle die veld transformeer:

  1. Produkvisualisering: AR stel verbruikers in staat om produkte in hul eie omgewing te visualiseer voordat hulle 'n aankoop doen. Meubelhandelaars soos IKEA het byvoorbeeld AR-toepassings waarmee klante kan sien hoe 'n meubelstuk in hul huise sal lyk. Net so laat mode- en skoonheidshandelsmerke kliënte feitlik toe
    probeer aan klere of grimering.
  2. Virtuele winkelfronte en vertoonlokale: Beide AR en VR kan gebruik word om virtuele winkelfronte of vertoonlokale te skep. Dit stel kliënte in staat om 'n winkel of 'n produkreeks virtueel te verken, wat veral voordelig kan wees vir besighede wat hoofsaaklik aanlyn funksioneer.
  3. Interaktiewe advertensies: AR en VR kan advertensies meer interaktief en boeiend maak. Byvoorbeeld, 'n klant kan dalk 'n speletjie speel of 'n toneel binne 'n advertensie verken. Hierdie meesleurende ervarings kan advertensies meer onvergeetlik en aangenaam maak vir verbruikers.
  4. Meeslepende ervarings: VR kan verbruikers na heeltemal nuwe wêrelde vervoer. Reishandelsmerke kan virtuele toere van bestemmings verskaf, eiendomsmaatskappye kan virtuele tuistoere aanbied, en vermaaklikheidsmaatskappye kan meesleurende speletjies of ervarings skep.
  5. Handelsmerkbetrokkenheid: AR en VR kan handelsmerkbetrokkenheid verhoog deur unieke en onvergeetlike ervarings te skep. Byvoorbeeld, 'n handelsmerk kan 'n AR-speletjie skep wat verbruikers met hul mobiele toestelle kan speel.
  6. Opleiding en Onderwys: AR en VR kan gebruik word om verbruikers op te voed oor 'n produk of 'n diens. Byvoorbeeld, 'n motormaatskappy kan VR gebruik om kliënte te wys hoe 'n nuwe kenmerk werk.
  7. Sosiale media-integrasie: Platforms soos Snapchat en Instagram het reeds AR-kenmerke geïntegreer, wat handelsmerke toelaat om filters of effekte te skep wat verbruikers kan gebruik en deel.

Soos hierdie tegnologie voortgaan om te vorder, sal hulle waarskynlik 'n toenemend belangrike rol in digitale bemarking speel. Soos alle tegnologieë, kom dit egter ook met uitdagings. Die skep van hoëgehalte AR- en VR-ervarings kan byvoorbeeld duur en tydrowend wees, en nie alle verbruikers het die nodige hardeware om toegang tot hierdie ervarings te kry nie. As sodanig moet bemarkers hul teikengehoor en doelwitte noukeurig oorweeg wanneer hulle besluit om AR of VR te gebruik.

Internet van die dinge

Die internet van dinge (IOT) verwys na die netwerk van fisiese toestelle wat aan die internet gekoppel is, en almal versamel en deel data. Hierdie toestelle, of dinge, kan enigiets wees van alledaagse huishoudelike items soos yskaste, deurklokkies en termostate, tot industriële gereedskap en masjinerie. Die sleutelkenmerk van hierdie toestelle is hul konnektiwiteit, wat hulle in staat stel om oor die internet te kommunikeer en interaksie te hê, en op afstand gemonitor en beheer word.

Met die koms van goedkoop verwerkers en draadlose netwerke, is dit moontlik om enigiets in deel van die IoT te verander. Dit voeg 'n vlak van digitale intelligensie by toestelle wat andersins dom sou wees, wat hulle in staat stel om te kommunikeer sonder dat 'n mens betrokke is, en die digitale en fisiese wêrelde saamsmelt.

Die IoT is betekenisvol omdat 'n voorwerp wat homself digitaal kan voorstel, iets groter word as die voorwerp op sigself. Die voorwerp hou nie meer net meer verband met sy gebruiker nie, maar dit is nou gekoppel aan omliggende voorwerpe en databasisdata. Wanneer baie voorwerpe in harmonie optree, staan ​​hulle bekend as het omringende intelligensie.

Hoe transformeer IoT digitale bemarking?

IoT transformeer digitale bemarking op verskeie maniere:

  1. Data-insameling: IoT-toestelle versamel 'n groot hoeveelheid data, van gebruikersgedrag tot omgewingstoestande. Hierdie data kan insigte verskaf oor klante se voorkeure, gewoontes en behoeftes, wat besighede in staat stel om hul bemarkingspogings meer effektief te teiken.
  2. persona: Die data wat deur IoT-toestelle ingesamel word, kan hoogs gepersonaliseerde bemarkingsveldtogte moontlik maak. Byvoorbeeld, 'n slim yskas kan data verskaf oor 'n verbruiker se voedselverbruik, wat gebruik kan word om gepersonaliseerde resepte of kruideniersware koepons aan te bied.
  3. Kliëntbetrokkenheid: IoT-toestelle kan nuwe maniere bied vir besighede om met kliënte te skakel. Byvoorbeeld, 'n fiksheidspoorder kan koppel aan 'n toepassing wat gepersonaliseerde fiksheidsadvies of promosies vir fiksheidsverwante produkte bied.
  4. Intydse bemarking: Die intydse data wat deur IoT-toestelle verskaf word, maak voorsiening vir intydse bemarkingspogings. Besighede kan onmiddellik reageer op veranderinge in klantgedrag of omgewingstoestande.
  5. Ligginggebaseerde bemarking: IoT-toestelle kan presiese liggingdata verskaf, wat plekgebaseerde bemarking moontlik maak. Besighede kan geteikende aanbiedinge stuur aan kliënte wat naby of selfs binne hul winkel is.
  6. Verbeterde klante-ervaring: Deur IoT-tegnologie te integreer, kan besighede die kliëntervaring verbeter. Byvoorbeeld, in kleinhandelwinkels kan IoT-toestelle kliënte van produkinligting voorsien, hulle help om die winkel te navigeer, of selfs persoonlike afslag bied.
  7. Nuwe advertensieplatforms: IoT-toestelle self kan as nuwe platforms vir advertensies dien. Advertensies of promosieboodskappe kan byvoorbeeld op slimhuistoestelle of in gekoppelde motors vertoon word.

Alhoewel IoT baie geleenthede vir digitale bemarking bied, bied dit ook uitdagings. Dataprivaatheid en sekuriteit is groot bekommernisse, asook die behoefte aan standaardisering oor verskillende toestelle en platforms. Bemarkers sal hierdie uitdagings moet navigeer terwyl hulle die potensiaal van IoT benut.

Blockchain

Blockchain is 'n tegnologie waarmee inligting gestoor en uitgeruil kan word deur 'n gemeenskap. Met ander woorde, dit is 'n gedeelde, gedesentraliseerde databasis. Hierdie databasis is 'n ketting van blokke, waar elke blok inligting bevat. Die blokke is in 'n lineêre volgorde verbind, soos skakels in 'n ketting. Hier is 'n meer gedetailleerde uiteensetting:

  1. Blokkeer: Elke blok bevat 'n lys van transaksies. Elke transaksie teken 'n gebeurtenis aan, spesifiek dat 'n hoeveelheid van 'n kommoditeit (soos 'n cryptocurrency) van een plek na 'n ander verskuif is. Elke keer as 'n transaksie uitgevoer word, word dit in 'n blok aangeteken.
  2. ketting: Die blokke is in 'n spesifieke volgorde aan mekaar verbind, soos skakels in 'n ketting. Elke blok bevat 'n unieke kode wat 'n hash genoem word, sowel as die hash van die blok voor dit. Die hash-kodes word geskep deur 'n wiskundefunksie wat digitale inligting in 'n string syfers en letters verander. As daardie inligting op enige manier geredigeer word, verander die hash-kode ook.
  3. desentralisasie: Dit is een van die sleutelkonsepte agter blockchain. In plaas van een enkele entiteit (soos 'n bank) in beheer van die data, word dit wêreldwyd onder 'n netwerk van rekenaars (genoem nodusse) gedeel. Elke nodus het 'n volledige kopie van die blokketting en werk saam om nuwe blokke te valideer en op te teken. Wanneer 'n nuwe blok by die blokketting gevoeg word, werk elke rekenaar op die netwerk sy blokketting op om die verandering te weerspieël.
  4. Sekuriteit en deursigtigheid: Omdat elke blok sy eie hash bevat, saam met die hash van die blok voor dit, is dit uiters moeilik om bestaande inligting te verander. Om dit te doen, sal die verandering van alle daaropvolgende blokke en die meerderheidskonsensus van die netwerk vereis word - 'n taak wat so rekenkundig intensief is dat dit feitlik onmoontlik is. Dit, tesame met die gedesentraliseerde aard van die blokketting, verseker die integriteit en deursigtigheid van die data.

Terwyl blockchain die meeste bekend is vir die aandryf van kripto-geldeenhede soos Bitcoin, het die gedesentraliseerde en deursigtige aard daarvan potensiële toepassings oor baie nywerhede, insluitend digitale bemarking?

Hoe transformeer Blockchain digitale bemarking?

Blockchain-tegnologie transformeer digitale bemarking op verskeie maniere:

  1. Deursigtigheid en vertroue: Met blockchain word alle transaksies aangeteken en sigbaar, wat 'n nuwe vlak van deursigtigheid na die besigheid-kliënt-verhouding bring. Kliënte kan verifieer dat besighede hul beloftes nakom, en besighede kan verseker dat hul advertensies die beoogde gehoor bereik.
  2. Datasekuriteit: Blockchain se veilige aard beteken dat kliëntedata veiliger is. Hierdie verhoogde datasekuriteit kan kliëntevertroue bou.
  3. Advertensiebedrogvoorkoming: Digitale advertensiebedrog is 'n beduidende probleem, met bots wat veroorsaak dat besighede geld mors op advertensies wat nooit deur regte mense gesien word nie. Blockchain kan dit voorkom deur te verifieer dat elke gebruiker werklik is en dat elke advertensie werklik afgelewer en bekyk is.
  4. Eweknie-bemarking: Blockchain maak direkte transaksies tussen partye moontlik sonder dat tussengangers nodig is. Dit kan gebruik word om peer-to-peer te fasiliteer (P2P) bemarkingstrategieë, waar besighede kliënte aanspoor om hul produkte aan ander te bevorder.
  5. Beter erkenning: Blockchain kan meer akkurate en betroubare toeskrywing verskaf, wat verseker dat besighede presies weet watter bemarkingspogings resultate dryf. Dit kan help om bemarkingstrategieë te optimaliseer en opbrengs op belegging te verbeter.
  6. Token-gebaseerde beloningstelsels: Blockchain maak die skepping van token-gebaseerde stelsels moontlik waar kliënte beloon kan word met tokens vir verskillende aksies, soos om 'n aankoop te doen of 'n resensie te gee. Hierdie tokens kan dan vir belonings gebruik word, wat 'n kragtige aansporing vir kliëntebetrokkenheid skep.
  7. Gedesentraliseerde markte: Blockchain kan gebruik word om gedesentraliseerde markplekke te skep, waar kopers en verkopers direk met mekaar kan verbind. Dit kan tradisionele digitale advertensiemodelle ontwrig, waar tussengangers soos Google of Facebook ’n beduidende rol speel.

Ten spyte van hierdie potensiële voordele, bied blockchain ook uitdagings vir digitale bemarking. Die tegnologie is kompleks en kan moeilik wees om te verstaan, wat die aanvaarding daarvan kan beperk. Privaatheid is ook 'n bekommernis, aangesien transaksies veilig en anoniem is, maar ook publiek is. Bemarkers sal hierdie uitdagings moet navigeer terwyl hulle die potensiaal van blokketting in digitale bemarking ondersoek.

Bakens

Bakens is klein, draadlose senders wat lae-energie Bluetooth-tegnologie gebruik om seine na ander slimtoestelle in die omgewing te stuur. Dit is een van die nuutste ontwikkelings in liggingtegnologie en nabyheidsbemarking.

Dit is hoe hulle werk: Elke baken is toegerus met Bluetooth Low Energy (BLE), 'n kragdoeltreffende Bluetooth-tegnologie wat ontwikkel is vir IOT toepassings en ander toestelle wat 'n radiosein uitsaai. Mobiele toestelle in die reeks kan na hierdie seine luister en dan dienooreenkomstig reageer wanneer hulle naby die baken kom. Hier is 'n paar algemene gebruike vir bakens:

  1. Kleinhandel: Kleinhandelwinkels gebruik bakens om klante van produkinligting, flitsverkope of aanbiedings te voorsien, en bespoedig die betaalproses met 'n heeltemal kontaklose betalingstelsel.
  2. navigasie: In geboue soos museums, lughawens, of selfs groot afdelingswinkels, kan bakens help om presiese binnenshuise navigasie te verskaf waar GPS dalk nie baie effektief is nie.
  3. Aanbiedings: By geleenthede soos konferensies of musiekfeeste kan bakens deelnemers help om die lokaal te navigeer, te sien watter sessies intyds plaasvind, en sosiale kenmerke verskaf soos om ander deelnemers te vind en in verbinding te tree.
  4. Real Estate: Bakens kan potensiële kopers van inligting oor 'n eiendomsreg voorsien soos hulle voor dit staan.
  5. Hotels: Hotelle kan bakens gebruik om sleutellose toegang tot kamers, vinnige inklokdienste en ligginggebaseerde aanbiedings vir dienste by die hotel te verskaf.

Soos met enige tegnologie, is privaatheid 'n bekommernis. Aangesien bakens gebruikersgedrag kan naspoor, is daar potensiële probleme rondom toestemming en datasekuriteit. Gevolglik vereis die meeste bakenstelsels dat gebruikers inteken, gewoonlik deur 'n mobiele toepassing.

Hoe transformeer bakens digitale bemarking?

Bakens het 'n beduidende impak op digitale bemarking, en verander hoe besighede op verskeie maniere met kliënte skakel:

  1. Persoonlike bemarking: Bakens kan opspoor wanneer 'n klant naby of in 'n winkel is, en gepersonaliseerde boodskappe of aanbiedinge na hul mobiele toestel stuur. Dit kan die kliënt-ervaring aansienlik verbeter, en hulle voorsien van relevante inligting of promosies op die regte tyd en plek.
  2. Verbeterde analise: Bakens versamel waardevolle data oor klantgedrag, soos hoeveel tyd hulle in 'n winkel spandeer, watter afdelings hulle besoek en met watter produkte hulle interaksie het. Hierdie data kan insigte verskaf om besighede te help om hul winkeluitleg, produkplasing en bemarkingstrategieë te optimaliseer.
  3. Nabybemarking: Bakens stel besighede in staat om kliënte te betrek op grond van hul fisiese ligging. 'n Museum kan byvoorbeeld bakens gebruik om inligting oor uitstallings te verskaf soos besoekers hulle nader, of 'n kleinhandelwinkel kan bakens gebruik om spesiale aanbiedinge aan kliënte in sekere afdelings van die winkel te bevorder.
  4. Verbeterde klantbetrokkenheid: Deur bakens met mobiele toepassings te integreer, kan besighede meer innemende ervarings vir kliënte skep. Byvoorbeeld, 'n restaurant kan bakens gebruik om klante in staat te stel om kos van hul tafel af te bestel via 'n toepassing, of 'n kleinhandelwinkel kan bakens gebruik om 'n speletjie-inkopie-ervaring te skep.
  5. Vanlyn na aanlyn-integrasie: Bakens help om die gaping tussen vanlyn en aanlyn ervarings te oorbrug. Hulle kan aksies in mobiele toepassings aktiveer op grond van 'n kliënt se vanlyn gedrag, soos om 'n opvolgaanbod na 'n winkelbesoek te stuur, of aanlynhulpbronne aan te beveel op grond van interaksies in die winkel.
  6. Intydse terugvoer en aanpassings: Deur klantgedrag intyds na te spoor, kan ondernemings onmiddellike aanpassings aan hul bemarkingstrategieë maak. Byvoorbeeld, as 'n baken bespeur dat 'n sekere produkvertoning nie aandag trek nie, kan 'n winkel vinnig 'n spesiale aanbod ontplooi om meer klante na daardie area te lok.

Alhoewel bakens baie geleenthede vir digitale bemarking bied, bied dit ook uitdagings, veral rondom privaatheid en datasekuriteit. Besighede sal moet verseker dat hulle aan databeskermingsregulasies voldoen en kliënte se privaatheid respekteer wanneer hulle bakentegnologie gebruik.

5G

5G staan ​​vir vyfde generasie, en dit is die nuutste generasie sellulêre netwerktegnologie wat mobiele toestelle gebruik om aan die internet te koppel en met mekaar te kommunikeer. Dit is die opvolger van 4G LTE, die huidige standaard in die meeste wêrelddele.

5G-netwerke bied verskeie beduidende verbeterings bo 4G:

  1. Vinniger snelhede: 5G-netwerke kan teoreties data tot 100 keer vinniger as 4G lewer. Dit beteken vinniger aflaaie en oplaaie, en gladder stroom van hoëdefinisie- en 4K-video.
  2. Laer vertraging: Latency is die tyd wat dit neem vir data om van een punt na 'n ander te reis. 5G bied uiters lae latency, wat 'n groot voordeel kan wees vir dinge soos speletjies, waar 'n vertraging van 'n paar millisekondes 'n groot verskil kan maak, of outonome voertuie, waar onmiddellike data-oordrag van kritieke belang is vir veiligheid.
  3. Verhoogde konnektiwiteit: 5G-netwerke kan 'n veel groter aantal gekoppelde toestelle as 4G ondersteun. Dit is veral belangrik vir die Internet van Dinge (IoT), aangesien meer en meer alledaagse voorwerpe aan die internet gekoppel word.
  4. Netwerk sny: Dit is 'n kenmerk van 5G wat operateurs in staat stel om verskeie virtuele netwerke binne 'n enkele fisiese 5G-netwerk te skep. Hierdie buigsaamheid kan voorsiening maak vir meer doeltreffende gebruik van hulpbronne, veral vir besighede en dienste wat dalk spesifieke netwerkvereistes het.

Alhoewel 5G baie potensiële voordele inhou, bied dit ook uitdagings. Die hoëfrekwensiebande waarop 5G staatmaak, het byvoorbeeld 'n korter omvang en sukkel om hindernisse soos geboue binne te dring, wat die installering van baie klein "mikrobasisstasies" vereis om dekking te verseker.

Hoe transformeer 5G digitale bemarking?

5G is gereed om digitale bemarking op verskeie belangrike maniere te transformeer:

  1. Verbeterde mobiele ervaring: Met sy ultra-vinnige spoed en lae latency, stel 5G bemarkers in staat om meer meesleurende en boeiende ervarings op mobiele toestelle te lewer. Dit sluit in hoëdefinisie-videostroming, volgemaakte realiteit (AR), virtuele realiteit (VR) en interaktiewe inhoud wat voorheen deur netwerkbeperkings beperk is.
  2. Intydse verpersoonliking: Die lae latensie van 5G maak voorsiening vir intydse dataverwerking, wat bemarkers in staat stel om gepersonaliseerde inhoud en aanbiedinge op die oomblik te lewer. Dit sluit in ligginggebaseerde bemarking, dinamiese pryse en pasgemaakte aanbevelings gebaseer op intydse gebruikersgedrag.
  3. Ryker multimedia-inhoud: 5G se hoë bandwydte maak voorsiening vir die naatlose lewering van ryk multimedia-inhoud, soos hoë-resolusie-beelde, video's en 360-grade-ervarings. Bemarkers kan hierdie vermoë benut om meer visueel boeiende en boeiende veldtogte te skep wat gebruikers se aandag trek.
  4. Internet of Things (IoT)-integrasie: 5G se vermoë om 'n groot aantal gekoppelde toestelle te ondersteun, bied geleenthede vir bemarkers om IoT-tegnologie te benut. Hulle kan data van verskeie IoT-toestelle, soos draagbare toestelle, slimhuistoestelle en sensors, insamel en ontleed om dieper insigte in klantgedrag en -voorkeure te kry.
  5. Hipergeteikende advertensies: Met 5G se verhoogde netwerkkapasiteit kan bemarkers hipergerigte advertensies intyds aan spesifieke segmente of selfs individuele gebruikers lewer. Hierdie presisieteikening kan gebaseer word op ligging, voorkeure, blaaigedrag en kontekstuele data, wat meer effektiewe en relevante advertensies moontlik maak.
  6. Verbeterde data-analise: Die groot hoeveelheid data wat deur 5G-gekoppelde toestelle gegenereer word, bied bemarkers meer omvattende en intydse insigte oor verbruikersgedrag. Hierdie data kan aangewend word om bemarkingstrategieë te verfyn, veldtogte te optimaliseer en datagedrewe besluite te neem.
  7. Aanvullende en virtuele realiteit-ervarings: 5G se lae latensie en hoëspoedverbinding verbeter die vermoëns van AR- en VR-ervarings. Bemarkers kan meer meesleurende en interaktiewe veldtogte skep, soos virtuele produktoetse, virtuele toere en AR-oorlegsels wat die digitale en fisiese wêrelde meng.

Terwyl 5G geweldige geleenthede vir digitale bemarking bied, bied dit ook uitdagings. Bemarkers moet bekommernisse oor dataprivaatheid en sekuriteit oorweeg, die potensiaal vir inligtingoorlading bestuur en naatlose integrasie oor verskeie toestelle en netwerke verseker. Nietemin open 5G se transformerende potensiaal nuwe weë vir bemarkers om op meer innemende en innoverende maniere met gehore te skakel.

Moderne tegnologieë wat digitale bemarking verbeter

Douglas Karr

Douglas Karr is CMO van Maak INSIGTE oop en die stigter van die Martech Zone. Douglas het tientalle suksesvolle MarTech-opstartondernemings gehelp, het gehelp met die omsigtigheidsondersoek van meer as $5 miljard in Martech-verkrygings en -beleggings, en gaan voort om maatskappye te help met die implementering en outomatisering van hul verkoops- en bemarkingstrategieë. Douglas is 'n internasionaal erkende digitale transformasie en MarTech deskundige en spreker. Douglas is ook 'n gepubliseerde skrywer van 'n Dummie-gids en 'n besigheidsleierskapboek.

verwante Artikels

Terug na bo knoppie
Sluiting

Advertensieblok bespeur

Martech Zone is in staat om hierdie inhoud gratis aan u te verskaf, want ons verdien ons webwerf deur advertensie-inkomste, geaffilieerde skakels en borgskappe. Ons sal dit waardeer as jy jou advertensieblokkering sal verwyder terwyl jy ons webwerf bekyk.