新研究发现营销人员将客户满意度列为重中之重

已发表: 2022-06-11

在对 150 多名高级营销人员的调查中,受访者分享了他们在数据隐私、消费者期望、透明度、算法偏差以及广告的包容性和代表性方面的策略和挑战。 但是,二分之一的人还没有准备好超越监管要求,为他们的客户采用更合乎道德的营销实践。

由数据驱动的数字营销机构 Precis Digital 和全球领先的研究公司 Forrester Consulting 今天发起的一项新研究发现,80% 的营销人员将客户满意度列为其营销计划中最重要的结果。

然而,只有 49% 的人表示他们会超越 GDPR 等法规的要求,为客户采用更合乎道德的营销实践。

根据该报告,营销道德是许多营销部门的重中之重,超过三分之二 (67%) 的受访者表示营销道德有助于实现建立客户信任和推动长期绩效的双重目标。

超过四分之三 (76%) 的人甚至表示,他们将营销道德作为其组织的高度或关键优先事项。 但即使受访者表示他们将道德作为重中之重,该研究还表明,他们很难尽一切努力实现自己的道德抱负。

随着营销行业的技术越来越先进,营销人员面临的复杂性也随之增加。 如果品牌想要让他们的信息被听到,他们在很大程度上依赖于广告技术行业来接触他们的受众。

近年来,行业内外对广告技术对模型和算法的日益依赖的批评越来越多。 这些模型旨在提高性能和效率,通常是“黑盒”(其确切工作方式不透明)——越来越多的广告商开始担心这一事实,因为他们努力加强对数据流的理解以及如何用户是广告的目标。

根据这项研究,这是许多营销人员最关心的问题。 超过五分之三 (63%) 的人表示,他们努力减少模型中的偏见,并将可解释的 AI 和所谓的黑盒模型作为重要主题。

这个话题甚至是未来最受欢迎的优先事项。 十分之八 (80%) 的营销人员回答说,减少广告模式的偏见是他们公司在未来 12 个月内的主要优先事项。

Precis London 董事总经理 Rhys Cater 评论说: “遵守当前的监管标准还远远不够。 如果您想让营销成为消费者的良好体验,就需要齐心协力,使所有营销活动都积极而公平,以诚信对待数据,并以透明的方式行事。”

随着广告平台中的算法变得越来越强大,以及我们对它们的依赖增加,我们理解和控制广告投放方式的能力正在减弱。

作为广告商,我们必须挑战算法和平台呈现给我们的结果,同时兼顾消费者福利和性能。 经典的性能示例是再营销。 对于广告商来说,短期的直接结果可能看起来不错,但从长远来看,它是否为用户提供了良好的体验,它是否与您的品牌建立了良好的关联,并且其影响是否会增加?”

Lloyds Banking Group 付费数字营销主管 Nic Travis补充说:“从长远来看,那些在获得的同意程度、透明度以及可以教育用户这种同意带来的价值。 毕竟,当监管收紧时,他们会为这些变化做好准备。”

专业成长型股权投资公司 Verdane 的合伙人 Staffan Morndal评论道:“从投资者的角度来看,我们着眼于公司创造终生价值的能力。 如果一家公司在某种程度上没有善待其客户,那么他们不会回来的风险就会增加。 在我们看来,不道德的营销会产生不可持续的竞争优势。 因此,道德规范已成为 Verdane 尽职调查流程的一个组成部分,也是我们支持投资组合公司营销的方式”

要下载报告副本以查看完整的调查结果以及建议、案例研究和最佳实践示例,请单击此处。

关于报告

《2022 年营销道德报告》是 Forrester Consulting 于 2022 年 3 月代表 Precis Digital 进行的一项委托研究。Precis Digital 委托 Forrester Consulting 探索数字营销与消费者隐私和福祉之间的关系。

该研究检验了以下假设:

“以前被认为是最佳实践,数字营销的许多元素从根本上与新发现的消费者隐私和福祉相冲突,提供了糟糕的用户体验。”

受访者是 UKI 和北欧组织的 152 名高级营销负责人,拥有 300-20,000 多名员工。

研究的重要数据

  • 营销道德是 86% 公司的首要任务
  • 一半 (50%) 没有指定负责客户体验的人员,四分之三没有专门的营销道德负责人。 从组织的角度来看,公司朝着道德营销实践迈出的最大一步围绕着客户数据管理。
  • 缺乏组织承诺或兴趣阻碍了 50% 的 UKI 公司。
  • 大约一半的公司 (55%) 已投资于工具或优先考虑可解释的人工智能 (XAI)
  • 董事将营销道德列为比副总裁和 C 级更高的优先事项(84% 对 67%)
  • 副总裁和 C 级将缺乏组织承诺或兴趣标记为阻碍其组织实现营销道德目标的问题的可能性比董事高 20%
  • 对于 57% 的 UKI 公司来说,避免使用对数据处理和结果知之甚少或所有权不足的黑盒模型是一个巨大的挑战

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