Automatyzacja marketingu i sprzedaży – zagrożenia, o których musisz wiedzieć

Można powiedzieć, że automatyzacja marketingu i sprzedaży ma… wiele twarzy. Z jednej strony znacznie ułatwia pracę marketerom, z drugiej niesie za sobą pewne zagrożenia. W tym artykule podzielę się z Tobą przemyśleniami, refleksjami i kilkoma krytycznymi uwagami na temat tego, co nas czeka, jeśli reklamy płatne zostaną w pełni zautomatyzowane.

 

Przyznam szczerze, że nie ufam automatyzacji. I to nie dlatego, że jestem jej przeciwnikiem czy obawiam się, że zabierze mi pracę. Wręcz przeciwnie. Jest wiele automatycznych elementów na poziomie systemów reklamowych, które uwielbiam. Często wspominam o nich jako o najlepszych możliwych, potencjalnych rozwiązaniach. 

 

Jednym z takich rozwiązań jest na przykład automatyzacja umiejscowień, która pozwala opublikować naszą reklamę jednocześnie na Facebooku i Instagramie oraz przesuwać budżety lub wyświetlenia na jeden z tych kanałów, w zależności od tego, na którym z nich ludzie częściej się angażują.

 

Automatyzacja marketingu i sprzedaży, która wspiera moje działania reklamowe i pozwala w dowolnym momencie podejrzeć wyniki, jest dla mnie świetnym rozwiązaniem. 

 

Niestety, są pewne aspekty, związane z postępującą automatyzacją reklam, które wywołują mój niepokój. Dostrzegam w nich bowiem zagrożenia, którymi pragnę się z Wami podzielić. 

 

Oto największe z nich:

 

#1 BRAK TRANSPARENTNOŚCI

 

O co chodzi? Omówmy to na przykładzie: 

 

W obrębie systemu reklamowego Facebooka istnieje przycisk o nazwie “Rozszerzenie targetowania”. Standardowo, kiedy konfigurujesz reklamę na Facebooku czy Instagramie (lub w obu tych systemach jednocześnie), to na poziomie tzw. Zestawu Reklam, czyli miejsca, w którym dobierasz swoją grupę docelową, wprowadzasz pewne parametry: 

 

  • wiek,
  • płeć,
  • zainteresowania. 

 

Można powiedzieć, że są to pewne ramy, warunki brzegowe, które przyjmujesz. System ma zatem pewną swobodę w zakresie dobierania konkretnych osób, którym wyświetla reklamy, ale jednocześnie nie może wyjść poza narzucone przez Ciebie ramy. Masz więc kontrolę nad tym, co i dlaczego się dzieje. 

 

Istnieje jednak pewien mały checkbox, który możesz zaznaczyć, czyli wspomniane “Rozszerzenie targetowania”. I Ten jeden przycisk całkowicie zmienia postać rzeczy. 

 

Jego definicja brzmi następująco: 

 

Na podstawie sobie tylko znanych i nigdzie niespisanych reguł system może zmienić Twoją grupę docelową na taką, którą uważa za właściwą. 

 

Kiedy następuje taka zmiana?

 

Dzieje się tak wtedy, gdy algorytm wierzy, że jest w stanie dostarczyć Ci lepszych wyników w budżecie, który przeznaczyłeś. Można więc stwierdzić, że nie mam się czego czepiać, prawda?

 

Natomiast moje założenie jest bardzo proste:

 

  • Po pierwsze, chciałbym wiedzieć, czy taka zmiana w ogóle miała miejsce. Kiedy patrzę na podsumowanie swoich reklam, nie widzę takiej informacji. Czy zatem grupa, która była targetowana, to ta, którą sam ustawiłem, czy może inna? 

 

  • Po drugie, chciałbym wiedzieć, czym algorytm kieruje się przy wyborze, gdy dokonuje takiej zmiany? Jakie parametry pozwalają mu wierzyć, że grupa docelowa, którą dobiera, jest lepsza od tej, którą ustawiłem? I że w ogóle jest zgodna z moim biznesem? Takiej informacji również nie znajdę w podsumowaniu. 

 

Co to oznacza? To wszystko prowadzi nas do pytania: 

 

Jak mamy analizować coś, czego nie jesteśmy w stanie zrozumieć i czego warunków ani reguł nikt nam nie poda? 

 

I to wiąże się z moim zarzutem numer dwa:

 

#2 AUTOMATYZACJA MARKETINGU I SPRZEDAŻY – WPŁYW NA TESTOWANIE

 

Z marketingiem i sprzedażą za pomocą reklam płatnych (i w ogóle systemów do marketingu internetowego) jest tak, że połowa pracy, to po prostu stawianie hipotez i ich testowanie. 

 

I jedną z najczęstszych hipotez, które stawiamy, jest pewna grupa docelowa. Zakładamy, że dla usługi czy produktu X, Y, Z właściwym odbiorcą będzie osoba o określonym profilu. I następnie szukamy sposobu, żeby tę hipotezę zweryfikować. Robi się to za pomocą przygotowanej, testowej kampanii na taką grupę. 

 

Jednocześnie, jeżeli tylko budżet nam na to pozwala, możemy prowadzić kilka kampanii na kilka grup symultanicznie, czyli jednocześnie. 

 

Po co? 

 

Aby później, analizując procent „przeklików”, liczbę „przeklików”, liczbę zapytań czy sprzedaży stwierdzić: 

 

Ta grupa była lepszym wyborem, a tamta nie jest zainteresowana naszym produktem czy usługą. 

 

W końcu to właśnie taką obietnicą, możliwością dokładnego targetowania, porównywania i analizowania swoich grup docelowych (czyli szeroko pojętego testowania) zostaliśmy skuszeni rozszerzając nasze kanały marketingowe o kanały płatnej reklamy. 

 

Tymczasem pojawia się automatyzacja, która wkrótce prawdopodobnie stanie się jedyną możliwą opcją targetowania. Jaki wówczas sens ma próba testowania czegokolwiek? 

 

Jeżeli w moim zestawie reklam domyślnym, niemożliwym do zmiany ustawieniem będzie to, że system, w zależności od nieprzedstawionego mi widzimisię może zmienić moją grupę odbiorców na inną nie informując mnie o tym i nie podając mi jaką, to skąd mam później wiedzieć, że wynik testu, który przeprowadzam (na przykład, że grupa X sprawuje się lepiej niż grupa Y) ma jakiekolwiek osadzenie w rzeczywistości? 

 

A może to była ta sama grupa? 

 

Tak naprawdę patrzę na dwie identyczne grupy pod takimi samymi albo innymi nazwami. Czy to oznacza, że systemy chcą nas zmusić do działania typu: “ustaw jedną grupę docelową, którą i tak Ci zmienimy, i baw się wyłącznie na poziomie kreacji”? 

 

Czy to nie jest zaprzeczeniem idei systemu, którym miała być również wolność wyboru w tym zakresie i jednocześnie możliwość wyciągania wniosków, które mogą się później przekładać na cały sposób funkcjonowania naszego biznesu?

 

No właśnie. 

 

W tej chwili jeszcze taką możliwość mamy. Jeżeli jednak zmiany, które powoli pojawiają się w obrębie systemu Facebooka (a dotyczy też ekosystemu Google i innych systemów reklamowych) faktycznie wejdą w życie w pełnym wymiarze, to wspomniane testowanie nie będzie możliwe. 

 

To prowadzi nas do punktu trzeciego: 

 

#3 WIĘKSZOŚĆ BIZNESÓW NIE MA SKALI NIEZBĘDNEJ DO TEGO, ŻEBY AUTOMATYZACJA MARKETINGU I SPRZEDAŻY FAKTYCZNIE DZIAŁAŁA

 

Ba! Większość biznesów nie ma nawet skali, która pozwoliłaby im na testowanie czegokolwiek. 

 

Bardzo często, kiedy prowadzę szkolenia czy konsultacje dla klientów i wchodzimy w obszary reklamy płatnej na Facebooku, omawiamy pewne warunki brzegowe. Na przykład minimalne kwoty, które należy poświęcić na przetestowanie danej grupy w konkretnym czasie. 

 

I szybko okazuje się, że klient ma bardzo ambitne plany. Chciałby przetestować jednocześnie kilkanaście czy kilkadziesiąt grup docelowych i drugie tyle wariantów kreacji, żeby znaleźć tzw. sweet spot, czyli idealną kombinację, która dotrze do właściwych ludzi we właściwym miejscu. 

 

I wtedy pojawiam się ja i temperuję nieco takie założenia, stwierdzając:

 

Nie, nie, nie! Z tym budżetem możemy zrobić maksymalnie nie 30 a 3 grupy docelowe. Bo jeżeli zrobimy ich więcej, to algorytm nie będzie w stanie wyciągnąć poprawnych wniosków. 

 

Dlaczego? Ponieważ będzie miał za mało danych. 

 

Co to oznacza? 

 

Wbrew powszechnym wyobrażeniom, Facebook i narzędzia do reklamy płatnej nie są idealnie sprofilowane pod małe biznesy. Owszem, są to świetne narzędzia, ale najlepiej działają po osiągnięciu pełnej skali. 

 

Im więcej danych zbiera ekosystem reklamowy o:

 

  • kliknięciach,
  • zakupach, 
  • wysłanych zapytaniach do firm,

 

tym łatwiej algorytm uczy się, kto jest tą idealną grupą docelową, której należy wyświetlać kolejne reklamy. Jeżeli jednak tej skali brakuje, to algorytm ponosi porażkę. A można jej uniknąć, zwłaszcza w przypadku małych biznesów. 

Jak sobie z tym poradzić?

 

Do tej pory rozwiązywaliśmy tę kwestię za pomocą ręcznego sterowania. Wnikliwie przyglądaliśmy się każdej złotówce, bardzo dokładnie dobieraliśmy grupy docelowe i równie szybko wprowadzaliśmy zmiany. I na tej podstawie się czegoś uczyliśmy. Jeżeli natomiast automatyzacja marketingu i sprzedaży w takiej formie, w jakiej ma wejść, wejdzie rzeczywiście w pełni, to może się to okazać bardzo problematyczne. 

 

Są to oczywiście moje przypuszczenia, nie jestem osobą odpowiedzialną za algorytm Google Performance Max czy algorytm Facebooka i Instagrama. Mogę natomiast opowiedzieć o tym na podstawie moich doświadczeń z pracy z różnego rodzaju narzędziami zewnętrznymi. 

 

Jest bowiem wiele narzędzi zewnętrznych, które powstają po to, żeby pomóc dużym reklamodawcom wycisnąć więcej z płatnych reklam. Na przykład na Facebooku czy Instagramie dla sklepów internetowych. 

 

I wielokrotnie słyszę pytanie od mniejszych lub startujących sklepów, czy nie powinny zainwestować w takie narzędzia, aby uzyskać przewagę nad innymi reklamodawcami. 

 

Co wówczas odpowiadam? 

 

Jako osoba, która przetestowała wiele takich narzędzi – w mniejszej i większej skali – zawsze mówię, że nie. Te narzędzia bardzo pomagają, ale tylko wtedy, gdy mają dużo danych w punkcie wyjścia. Na przykład informacje o setkach zakupów w skali tygodnia, a nie o pojedynczych zakupach w skali tygodnia bądź miesiąca, jak to bywa w przypadku startujących sklepów.

 

Nie mając danych, algorytm rządzący zewnętrznym narzędziem nie jest w stanie nam pomóc. Pytanie brzmi, czy w podobną pułapkę nie wpadnie algorytm Facebooka, Instagrama czy Google’a?

 

Tego nie wiem. Mam jednak pewne obawy i chciałbym je wyrazić. Liczę na to, że finalnie okażą się niewłaściwe, ale póki co wszystko, co obserwuję, sprawia, że jestem pełen tych obaw. 

 

 

 

(function() {

var id = ‘smIframe-zdw67h9jrv32mnqq’;

var PREFIX_OUTGOING = ‘SM_RESIZE_IFRAME:’ + id;

var PREFIX_INCOMING = ‘SM_IFRAME_HEIGHT:’ + id + ‘:’;

var iframe;

var findIframe = function() {

if (iframe) {

return iframe;

}

iframe = document.getElementById(id);

return iframe;

};

window.addEventListener(‘resize’, function() {

findIframe() && iframe.contentWindow.postMessage(PREFIX_OUTGOING, ‘*’);

});

window.addEventListener(‘message’, function(event) {

var messageData = event.data;

try {

if (messageData.indexOf(PREFIX_INCOMING) !== 0) {

return;

}

findIframe() && (iframe.style.height = parseInt(messageData.replace(PREFIX_INCOMING, ”)) + ‘px’);

} catch (e) {}

});

}());

 

 

#4 FACEBOOK NIE ROZUMIE BIZNESU MOICH KLIENTÓW 

 

Automatyzacja marketingu i sprzedaży działa świetnie, kiedy ma jedno proste zadanie, na przykład dowieźć więcej ruchu na stronę. Natomiast niekoniecznie poradzi sobie z trudniejszym zadaniem, jak dowiezienie właściwego ruchu.

 

W jednym z odcinków podcastu Konkretnie o Marketingu tłumaczyłem, jak to obejść i jakich wypracowanych przez lata metod sam używam, żeby pomóc algorytmowi sklasyfikować właściwy ruch na stronie internetowej. 

 

Skupmy się jednak na tym, na czym polega sam problem:

 

Automatyzacja czy też optymalizacja na poziomie algorytmu ma jedno zadanie – dostarczyć jak największą liczbę wyników po jak najniższym koszcie. 

 

Jeżeli celem automatyzacji jest dowiezienie jak największej liczby sprzedaży, dysponujemy dużą liczbą danych, których można użyć do analizy i rzecz nie jest skomplikowana. Na przykład e-commerce sprzedający tanie lub średnio drogie produkty. W takich sytuacjach automaty naprawdę się sprawdzają, można na nich polegać i pomagają takim biznesom budować jeszcze większą skalę. 

 

Jednak w sytuacji, w której mówimy o:

 

  • dobrach wysokomarżowych,
  • produktach luksusowych,
  • firmach usługowych,
  • firmach B2B,

 

nie jest to takie łatwe. 

 

Dlaczego? 

 

Ponieważ wówczas przeważnie algorytm ma dwa problemy:

 

1. Problem wynikający ze skali

 

O ile 50 sprzedaży w średniorozwiniętym sklepie internetowym w skali tygodnia jest możliwa, o tyle 50 zapytań o kolokacje serwerów wirtualnych albo automatykę przemysłową w skali tygodnia (a taka liczba jest podawana oficjalnie przez ekosystem Facebooka i Instagrama jako minimalna liczba niezbędna do optymalizacji reklamy), nie jest już łatwa do uzyskania. 

 

Zatem problem na poziomie skali utrudnia znalezienie właściwej grupy odbiorców. 

 

Wówczas można by sobie powiedzieć, że skupimy się nie na próbie optymalizacji pod sprzedaż czy zapytania, ale na tym, żeby właściwi ludzie wchodzili na naszą stronę internetową. 

 

I tu również może się pojawić kolejny problem:

2. Optymalizacja systemów reklamowych dociera do tych osób, które z najwyższym prawdopodobieństwem zrealizują dany cel

 

Jeżeli wybierzemy cel, który wydawałby się idealny do zbierania użytkowników na stronę internetową, czyli ruch, to dotrzemy do osób, które często klikają linki. Ale czy to jest dokładnie taki profil użytkownika, na którym nam zależy? 

 

Być może przy dobrach szybko rotujących czy tańszych produktach tak jest. Z mojego doświadczenia jednak powiem, że konsumenci w branży B2B klikają zdecydowanie rzadziej. 

 

I czy to oznacza, że algorytm ich ominie? 

 

Bardzo często w kampaniach nakierowanych do firm B2B widzimy, że tak jest. Sama domyślna optymalizacja Facebooka nie radzi sobie z dostarczaniem jakościowego ruchu i trzeba szukać metod, żeby to obejść. 

 

Na ten moment te metody jeszcze są dostępne. Ale czy w chwili, gdy całkowita optymalizacja po stronie algorytmu przejmie kontrolę nad tym, jak działają reklamy, komu się wyświetlają i jak dobierane są grupy docelowe, to nadal będziemy mieli taką możliwość? 

 

Obecnie wydaje się, że nie i to będzie bardzo duży problem, jeżeli nie działamy w prostej dla algorytmu branży. 

 

5# AUTOMATYZACJA MARKETINGU I SPRZEDAŻY KIERUJE SIĘ WYŁĄCZNIE EFEKTYWNOŚCIĄ A NIE BUDOWANIEM MARKI 

 

W dłuższej perspektywie, w biznesie liczy się również coś tak nienamacalnego jak marka. To ona w wielu sytuacjach zakupowych decyduje o tym, czy wybieramy produkt X, czy Y. 

 

W wielu branżach, na przykład startupowych czy w rozwiązaniach technologicznych jest już tak, że konkurencja jest niemalże identyczna. Chociażby systemy do automatyzacji marketingu, email marketingu czy różne technologiczne rozwiązania, mają dokładnie te same funkcje. I na ostateczny wybór ma pływ nie tylko sam produkt, ale również inne elementy, jakość obsługi czy otoczka marketingowa. 

 

Może być więc na przykład tak, że mnie jako marketerowi czy przedsiębiorcy, odpowiedzialnemu za tego typu produkt, nie zależy na tym, żeby zapłacić jak najmniej za kliknięcie, albo żeby kliknięć było jak najwięcej. 

 

Jestem gotów zapłacić więcej lub wyświetlać się rzadziej. Czyli podejmować szereg pozornie głupich decyzji wyłącznie po to, żeby dotrzeć z kreacją czy przekazem, na którym mi zależy, konkretną liczbę razy do konkretnych osób. 

 

Nie kieruję się bowiem efektywnością tu i teraz, ale długofalowym budowaniem marki. I osiągnięciem innych celów biznesowych, niż tylko wejścia na stronę albo kilka zapytań. 

 

Na ten moment żaden algorytm reklamowy nie jest na takie rozwiązanie gotowy. A jeżeli nie będę w stanie znaleźć metody czy nie będę mógł tego obejść, żeby uzyskać cele, na których mi zależy? Co wówczas?

 

Wówczas ryzykuję swoją markę na poczet efektywności, która nawet nie jest mi w żaden sposób podana. 

 

Czy dostrzegasz już zagrożenia, wynikające z tego, w jakim kierunku zmierza świat automatyzacji reklam płatnych? Warto więc obserwować wszelkie zmiany i mieć świadomość, jakie mogą być ich konsekwencje dla marketingu i sprzedaży w naszych biznesach.