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以下是初创公司和小公司应该如何建立他们的营销堆栈

已发表: 2022-05-09

作为 martech 行业的初创公司创始人,其他创始人经常问我他们的营销堆栈应该包含哪些内容。 这也是 MarTech 会议上的一个讨论主题。 最好回答“获得这十种产品,然后你就一切就绪”,但不幸的是,这不是营销的运作方式。 许多因素影响产品选择:营销目标、预算、营销团队的组成和技能,以及市场和竞争环境。

从营销的角度来看,初创公司与老牌公司有很大不同。 他们没有既定的品牌地位,人员有限,而且几乎没有技术预算。 他们可能会通过定义一个新的市场类别或跳入一个已经拥有成熟竞争对手的拥挤空间来进入未知领域。 那么,从哪里开始呢?


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营销目标

如果不首先创建明确的营销目标,您就无法成功构建您的技术堆栈。 你应该在这一年有 3-5 个可实现的高水平目标(不要再多了,否则你会发疯的)。 它们应该与公司的业务目标和当前市场地位保持一致(当您没有产品或没有收入时,不要为市场领先设定目标——这既不可实现也不可信)。

这里有一些指导方针。

如果您正在进入一个已经建立的市场类别,您的第一个目标应该与定位和区分公司以及创建品牌知名度有关。 创造一个新的市场品类应该是市场教育和社会化新品类。 如果没有必要,不要创建新类别。 我在胁迫下做过两次,这需要在市场教育和努力工作上进行大量投资,以确保您的产品在客户的预算中有一个行项目。 此外,如果您定义了一个新类别并且仍然是该类别中的唯一公司,则它不是一个类别。 这只是一个营销描述。

您的第二个目标应该与您在来年需要做的最重要的事情相关,例如,推动潜在客户、收入、推出产品等。您可以自定义目标以支持您的特定目标。 在编写目标时,您应该确定将定义每个目标成功的指标,以便您可以量化您想要实现的目标。

技术要求

当您明确自己的目标时,您就可以定义如何在营销计划中实现这些目标。 对于大多数初创公司而言,内容营销将成为您营销计划的重要组成部分,因为它具有成本效益且具有影响力。 有了您的营销计划,制定技术计划就变得很简单。 您需要查看营销计划的每个组成部分,并定义您需要技术来支持每个组件的位置以及您需要技术做什么。

经验丰富的营销运营专业人员将首先告诉您,在确定您需要什么类型的技术之前,先定义技术需要做什么。 不要从技术购物清单开始,例如 CRM、电子邮件平台、分析等。即使您可能本能地知道您需要一个 CRM 系统来满足管理联系人的需求,但要为您的环境选择合适的系统需要明确定义它需要能够为您做什么。 继续以 CRM 为例——除了管理联系人之外,您是否需要它来单独发送电子邮件和列表? 您是否需要它以特定方式创建管道结构? 您需要生成什么样的报告? 它是否需要让您能够创建登录页面? 有了完整的需求列表,您就可以确定堆栈中所需的技术类型,并且在许多情况下,您可能会发现一种技术可以满足多种需求。

备忘单

完成上述工作很重要,但作为起点,我可以自信地说,您的堆栈中很可能需要以下组件:

  • 线索数据的来源。
  • CRM 来管理联系人。
  • 电子邮件平台或营销自动化系统(注意:一些 CRM 将为您提供足够的这种能力来帮助您入门)。
  • 各种内容创建和管理工具。
  • 一个分析平台(可以像谷歌分析一样简单)。
  • 一个社交媒体管理平台。
  • 生产力和协作工具。

定义功能需求的工作对于为每个类别选择合适的供应商至关重要。 在考虑功能需求时,不要忘记考虑堆栈的哪些部分需要经常相互集成,这将决定您的供应商选择。

选择适合您的技术

一旦确定了堆栈中所需的技术类型,为您的环境选择合适供应商的两个关键因素是成本和技能。 大多数初创公司都受到预算限制,在预算方面,营销技术经常跟随项目和人员。 那是个坏消息。 好消息是,许多优秀的产品都是免费的,成本很低,或者为初创公司提供很大的折扣,所以你应该在预算限制内得到你需要的东西。 而且,请记住,您选择的技术并不是永远存在的。 作为一家初创公司,获得您在不久的将来需要的东西。

从本质上讲,初创公司发展迅速,初创公司员工通常执行多种职能。 您的团队成员必须成为“多面手”,几乎没有时间掌握复杂的工具。 寻找易于实施和使用的工具至关重要。 并非每个工具都是直观的,您的团队可能需要一些新技能才能正确利用它们。 投资培训。 有免费的计划和网络研讨会以及收费的课程。 通过授权您的团队不断学习,您将获得丰厚的回报。

接下来是什么?

如果您遵循上述指南,您将可以轻松构建初始堆栈,同时您将围绕技术选择建立良好的纪律,这将在未来为您提供良好的服务。 然而,认识到你们中的一些人承受着很大的压力并且想知道在你的堆栈中放什么,我将分享两件事:

1)我公司的martech堆栈,随着我们测试和尝试新事物而不断发展。

2) 少于 100 人的企业使用的最受欢迎的工具,我们从堆栈管理平台上的聚合数据中提取:

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本文中表达的观点是客座作者的观点,不一定是 MarTech。 工作人员作者在这里列出。


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