Digital marketing a analityka – dwa często mylone terminy, które mają kilka punktów wspólnych i kilka zasadniczych różnic. Przeczytaj ten artykuł i dowiedz się, jak definiowane są obydwa terminy, jakie jest ich wzajemne powiązanie i jakie umiejętności są wymagane, aby zostać profesjonalistą we wspomnianych zawodach. Na dobry początek dwie krótkie statystyki, które pokazują, dlaczego powinieneś podejść poważnie do tego zagadnienia:
- Oczekuje się, że w 2024 r. globalny rynek reklamy i digital marketingu osiągnie wartość 667 mld dolarów, a prognozy szacują wzrost do 786,2 mld dolarów do 2026 r. (według Wordstream),
- Prawie 92% firm osiągnęło dodatkową wartość dzięki profesjonalnym inwestycjom w analitykę w 2023 r. (dane NewVantage Partners).
Przyjrzyj się bliżej i odkryj, jakich korzyści możesz oczekiwać od zaangażowania tych działań w swojej firmie lub, jeśli nie możesz wdrożyć obydwu, które z nich może się okazać lepszym wyborem dla Twojego biznesu.
Główne wnioski:
- Analityka koncentruje się na analizie danych za pomocą narzędzi analitycznych i interpretacji ekspertów w celu wyciągnięcia wniosków, które pomagają zoptymalizować działania biznesowe i strategie w różnych działach firmy.
- Digital marketing koncentruje się na promowaniu produktów/usług za pośrednictwem różnych kanałów online, m.in. mediów społecznościowych, content marketingu, wyszukiwarek i reklamy e-mailowej.
- Przyszłość digital marketingu i analityki wiąże się z trwającą rewolucją AI, wyzwaniami związanymi z prywatnością danych i wdrażaniem nowych technologii – a wszystko po to, aby wspierać świadome podejmowanie decyzji biznesowych.
- Kluczowe różnice między zawodami digital marketera i analityka danych obejmują następujące elementy:
| Aspekty | Praca digital marketera | Praca analityka danych |
| Główny cel | Promowanie produktów/usług za pośrednictwem kanałów online | Gromadzenie i analizowanie danych w celu podejmowania decyzji biznesowych |
| Zestawy umiejętności | Zbieranie i analizowanie danych w celu podejmowania decyzji biznesowych | Analityka, programowanie (SQL, Python), modelowanie statystyczne |
| Główne obowiązki | Wykonywanie i optymalizacja kampanii digitalowych, tworzenie treści itp. | Analizowanie danych, tworzenie raportów, budowanie modeli predykcyjnych |
| Używane narzędzia | Google Ads, Facebook Ads Manager, HubSpot, SEMrush | Python, SQL, Excel, Tableau, Google Data Studio |
| Efekty pracy | Kampanie marketingowe, posty w mediach społecznościowych, e-mail newslettery | Raporty, pulpity nawigacyjne, modele danych |
| Mierniki sukcesu | CTR, współczynniki konwersji, ROI, wskaźniki zaangażowania | Jakość spostrzeżeń, dokładność prognoz, wpływ na biznes |
| Charakter pracy | Strategia kreatywna, dostosowywanie kampanii w czasie rzeczywistym, rozwój contentu | Rozwiązywanie problemów technicznych, przetwarzanie danych, analiza statystyczna |
| Współpraca z zespołem | Współpraca z twórcami contentu, projektantami i zespołami sprzedaży | Współpraca z różnymi działami (marketing, finanse, IT) |
| Ścieżki kariery | Digital Marketing Manager, SEO Specialist, Content Strategist | Data Scientist, Business Intelligence Analyst, Machine Learning Engineer |
| Wykształcenie | Wykształcenie w dziedzinie marketingu, komunikacji, biznesu | Wykształcenie w dziedzinie statystyki, informatyki, ekonomii |
Do dzieła!
Czym jest digital marketing?
Digital marketing odnosi się do wykorzystania cyfrowych kanałów, platform i technologii do promowania produktów, usług lub marek wśród docelowych odbiorców. Obejmuje on szeroki zakres działań online, które pomagają firmom łączyć się z potencjalnymi klientami, budować świadomość marki i zwiększać sprzedaż za pośrednictwem różnych cyfrowych punktów kontaktu. Digital marketing jest z natury oparty na danych, co pozwala na precyzyjne targetowanie i spersonalizowane wiadomości.
Wybrane popularne taktyki digital marketingu obejmują:
- Optymalizację pod kątem wyszukiwarek (SEO) – optymalizacja stron internetowych dla uzyskania wyższej pozycji w wynikach wyszukiwania, aby przyciągnąć ruch organiczny,
- Reklamę Pay Per Click (PPC) – wyświetlanie płatnych reklam na platformach typu Google lub w mediach społecznościowych, gdzie reklamodawcy płacą za każde kliknięcie reklamy,
- Marketing w mediach społecznościowych – korzystanie z platform takich jak Facebook, Instagram i LinkedIn w celu angażowania użytkowników i promowania treści,
- E-mail marketing – wysyłanie stargetowanych kampanii e-mailowych w celu komunikacji z potencjalnymi lub aktualnymi klientami,
- Content marketing – tworzenie wartościowych treści (blogi, filmy infografiki) dla przyciągnięcia i zaangażowania odbiorców,
- Marketing afiliacyjny – współpraca z innymi firmami lub influencerami, którzy promują Twoje produkty w zamian za prowizję.
Digital marketing jest bardzo elastyczny i stale dostosowuje się do zmieniających się potrzeb rynku. S. S. Veleva i A. I. Tsvetanova (2020) definiują jego istotę w następujący sposób:
W związku z tym strategie, techniki i narzędzia digital marketingu zmieniają się i są stale rozwijane (w przeciwieństwie do tradycyjnych kampanii marketingowych, które pozostają względnie takie same).
Czym jest analityka?
Analityka to proces badania i interpretowania surowych danych dla odkrycia wzorców, trendów i wniosków, które mogą wpływać na decyzje biznesowe. Obejmuje wykorzystanie technik statystycznych, algorytmów i narzędzi programowych do analizy zestawów danych, umożliwiając organizacjom podejmowanie decyzji opartych na danych, które zwiększają wydajność, optymalizują procesy i poprawiają doświadczenia klientów. W marketingu analityka jest często wykorzystywana do mierzenia skuteczności kampanii i identyfikowania obszarów wymagających poprawy.
Główne aspekty analityki obejmują:
- Analitykę opisową – podsumowanie danych historycznych, po to, aby zrozumieć, co się wydarzyło w danym okresie czasu,
- Analitykę predykcyjną – wykorzystanie danych historycznych do prognozowania przyszłych trendów lub zachowań,
- Analitykę preskryptywną – dostarczanie zaleceń dotyczących przyszłych działań w oparciu o analizę danych,
- Wizualizację danych – prezentowanie danych w formatach graficznych, takich jak wykresy lub diagramy, dla ułatwienia zrozumienia złożonych informacji,
- Analitykę w czasie rzeczywistym – analizowanie generowanych danych w celu podejmowania natychmiastowych decyzji.
10 głównych różnic między pracą w digital marketingu a pracą w analityce danych
Stanowiska związane z analityką i analizą danych znacznie różnią się od stanowisk związanych z digital marketingiem, zwłaszcza pod względem ich kluczowego ukierunkowania, wymaganych umiejętności, podstawowych obowiązków, typowych narzędzi wykorzystywanych w codziennych działaniach, wyników i sposobu mierzenia sukcesu. Omówmy te i kilka dodatkowych różnic, aby zapewnić kompleksowe zrozumienie najistotniejszych różnic między tymi dwiema profesjami.
1. Główny cel
Digital marketing koncentruje się przede wszystkim na promowaniu produktów lub usług za pośrednictwem różnych kanałów online, m.in.:
- wyszukiwarek (np. Google lub Bing),
- mediów społecznościowe (np. Facebook, Instagram czy TikTok),
- landing page’y (np. strony rejestracji, strony PPC, strony powitalne, strony wydarzeń itp.),
- e-mail marketingu (np. newslettery, aktualizacje produktów, powiadomienia),
- płatnych kampanii (w Google Ads, Microsoft Advertising i podobnych sieciach PPC).
Celem jest przyciągnięcie, zaangażowanie i konwersja leadów za pomocą kreatywnych strategii i kampanii opartych na treści.
Natomiast istotą pracy analityka danych jest gromadzenie, czyszczenie i interpretowanie danych w celu odkrywania trendów, dostarczania wniosków i prognozowania. Analitycy pracują w różnych branżach, nie tylko w marketingu, pomagając firmom podejmować decyzje oparte na danych, które poprawiają efektywność i wydajność.
2. Zestawy umiejętności
Digital marketing wymaga połączenia umiejętności kreatywnych i technicznych, takich jak:
- tworzenie treści, SEO i SEM,
- strategia mediów społecznościowych,
- zarządzanie kampanią,
- znajomość narzędzi (m.in. Google Analytics, HubSpot i SEMrush).
Marketerzy często muszą równoważyć kreatywność z podejmowaniem decyzji w oparciu o dane.
Z kolei analityka wymaga zaawansowanych umiejętności technicznych w zakresie obsługi i analizy danych, w tym wiedzy na temat:
- języków programowania (SQL, Python, R),
- modelowania statystycznego,
- narzędzi do wizualizacji danych, np. Tableau lub Power BI,
- oprogramowania do raportowania.
Zrozumienie uczenia maszynowego oraz sztucznej inteligencji może być również korzystne dla zaawansowanych ról w analityce.
3. Główne obowiązki
Digital marketing obejmuje planowanie, realizację i optymalizację kampanii cyfrowych, tworzenie angażujących treści, zarządzanie platformami mediów społecznościowych, przeprowadzanie audytów SEO i prowadzenie płatnych kampanii reklamowych. Digital marketerzy stale monitorują wskaźniki wydajności, aby udoskonalać swoje strategie.
Analityka usprawnia procesy decyzyjne poprzez interpretację danych z różnych źródeł, budowanie modeli predykcyjnych, przeprowadzanie analiz statystycznych i przygotowywanie raportów, które pomagają firmom zrozumieć trendy. Analitycy dostarczają również wniosków, które można zastosować w różnych działach, nie tylko w marketingu.
4. Używane narzędzia
Digital marketerzy polegają na platformach i narzędziach digital marketingu, takich jak:
- Google Ads (dla płatnych kampanii w sieciach wyszukiwania),
- Facebook Ads Manager (dla reklam w mediach społecznościowych),
- HubSpot (do zarządzania relacjami z klientami i automatyzacji marketingu),
- SEMrush (do SEO i badania konkurencji),
- Hootsuite (do zarządzania mediami społecznościowymi)
do prowadzenia kampanii, zarządzania interakcjami z klientami i śledzenia wyników kampanii. Narzędzia te są rodzajem oprogramowania marketingowego, którego użycie jest ograniczone wyłącznie do celów marketingowych.
Z kolei analitycy korzystają z narzędzi i platform skoncentrowanych na danych, takich jak:
- Python (do analizy danych i automatyzacji),
- R (do obliczeń statystycznych i wizualizacji danych),
- SQL (do tworzenia zapytań i zarządzania bazami danych),
- Excel (do organizacji i analizy danych),
- Google Data Studio (do tworzenia interaktywnych pulpitów nawigacyjnych),
- Tableau (do wizualizacji danych i analizy biznesowej).
Narzędzia te pomagają przetwarzać duże zbiory danych, budować modele i tworzyć wizualizacje danych na potrzeby przedstawienia praktycznych wniosków.
5. Wydajność pracy
Digital marketerzy tworzą:
- kampanie marketingowe,
- treści na strony internetowe,
- wpisy na blogu,
- newslettery e-mail,
- reklamy w mediach społecznościowych,
mające na celu zwiększenie świadomości marki, ruchu i konwersji.
Specjaliści od analityki tworzą:
- raporty,
- pulpity nawigacyjne,
- modele danych,
które kierują decyzjami biznesowymi. Analitycy mogą również przedstawiać zalecenia dotyczące poprawy wydajności operacyjnej lub ukierunkowania na klienta w oparciu o swoje ustalenia.
6. Mierniki sukcesu
W kampaniach digital marketingowych sukces mierzony jest za pomocą kluczowych wskaźników wydajności (KPI), m.in.:
- współczynnika klikalności (CTR),
- współczynników konwersji,
- ROI,
- wrażeń,
- wskaźników zaangażowania w mediach społecznościowych czy w wynikach wyszukiwania Google.
Sukces analityki mierzy się raczej dokładnością i użytecznością dostarczanych informacji. Są to m.in.:
- jakość prognoz,
- wpływ rekomendacji,
- zdolność do poprawy wyników biznesowych (np. obniżenia kosztów lub zwiększenia przychodów).
7. Charakter pracy
Analizowane zawody różnią się również w samym rdzeniu, ponieważ digital marketing obejmuje budowanie kreatywnej strategii, dostosowywanie kampanii w czasie rzeczywistym i tworzenie treści, podczas gdy praca analityczna i techniczna koncentruje się na rozwiązywaniu problemów za pomocą danych. Analitycy obsługują złożone zestawy danych, uruchamiają zapytania i wykorzystują techniki statystyczne do identyfikowania trendów i dostarczania rekomendacji, ale ich wysiłki nie ograniczają się do zastosowań marketingowych.
8. Współpraca z zespołem
Kolejna różnica związana jest ze współpracą wewnętrzną. Digital marketerzy zazwyczaj ściśle współpracują z zespołami kreatywnymi, twórcami contentu, designerami i zespołami sprzedażowymi, aby zapewnić zgodność kampanii z ogólnymi celami biznesowymi i głosem marki. Współpraca jest kluczem do skutecznego tworzenia treści i przekazu marki.
Z drugiej strony specjaliści ds. analityki i nauki o danych współpracują z różnymi działami, takimi jak marketing, rozwój produktów, finanse i operacje, aby zapewnić im wgląd w dane. Mogą również współpracować z zespołami IT dla zapewnienia właściwego zarządzania danymi i integracji między systemami.
9. Ścieżki kariery
Digital marketerzy i specjaliści ds. analizy danych mają również różne ścieżki kariery, zajmują różne stanowiska i zarabiają praktycznie nieporównywalne pieniądze.
Rozwój kariery w digital marketingu często prowadzi do takich stanowisk jak:
- menedżer ds. digital marketingu,
- specjalista ds. SEO,
- menedżer ds. mediów społecznościowych,
- strateg ds. contentu.
Ponadto marketerzy mogą przejść na specjalistyczne stanowiska, takie jak ekspert ds. PPC lub specjalista ds. optymalizacji współczynnika konwersji (CRO).
Ścieżki kariery w obszarze analityki prowadzą do takich stanowisk jak Data Scientist, Business Intelligence Analyst, Machine Learning Engineer czy Chief Data Officer. Wraz z postępem w dziedzinie AI i dużych zbiorów danych, role analityczne wciąż zyskują na znaczeniu.
10. Wykształcenie
Wreszcie specjaliści ds. digital marketingu i eksperci ds. analizy danych zazwyczaj różnią się pod względem wykształcenia.
Pierwsza grupa zazwyczaj posiada wykształcenie w zakresie marketingu, komunikacji, biznesu lub pokrewnej dziedziny, a także certyfikaty w obszarach takich jak Google Ads, zarządzanie mediami społecznościowymi lub SEO.
Specjaliści ds. analityki często posiadają stopnie naukowe w dziedzinach typu statystyka, matematyka, informatyka lub ekonomia, a także certyfikaty w zakresie nauki o danych, uczenia maszynowego lub określonych narzędzi (np. Python, Tableau).
Umiejętności wymagane do zostania analitykiem danych
Aby odnieść sukces jako analityk danych, niezbędne jest połączenie umiejętności technicznych i analitycznych. Umiejętności te pozwalają analitykom skutecznie gromadzić, przetwarzać i interpretować duże ilości danych. Poniżej przedstawiamy listę najważniejszych umiejętności, z których każda odgrywa istotną rolę w codziennych zadaniach analityka, wraz ze wskazówkami, jak je zdobyć.
1. Czyszczenie i przygotowanie danych
Czyszczenie danych polega na usuwaniu nieścisłości lub niespójności z surowych danych przed ich analizą. Dzięki temu wykorzystywane dane są wiarygodne i dokładne, co ma kluczowe znaczenie dla uzyskania przydatnych informacji.
Jak zdobyć tę umiejętność: Zacznij od nauki Arkuszy Google, ponieważ oferują one proste narzędzia do sortowania i czyszczenia danych. Następnie przejdź do SQL w kontekście bardziej zaawansowanych zadań przygotowywania danych.
2. Wiedza statystyczna
Dobre zrozumienie statystyki i analizy statystycznej pozwala interpretować wzorce danych, testować hipotezy i wyciągać wnioski z zestawów danych.
Jak zdobyć tę umiejętność: Weź udział w kursach online ze statystyki na platformach typu Khan Academy. Ćwicz interpretację wyników statystycznych z rzeczywistych zestawów danych za pomocą takich narzędzi jak Excel lub R.
3. Umiejętności programowania
Języki Python, R i SQL są niezbędne do wykonywania złożonych zadań związanych z zarządzaniem danymi, analizą i automatyzacją w analizie danych.
Jak zdobyć tę umiejętność: Zacznij od Pythona ze względu na jego przyjazną dla początkujących składnię. Skorzystaj z bezpłatnych zasobów w rodzaju Codecademy lub Coursera, gdzie będziesz wykonywać praktyczne ćwiczenia w zakresie zarządzania danymi.
4. Wizualizacja danych
Umiejętność tworzenia przejrzystych i wnikliwych wizualizacji pomaga skutecznie przekazywać wyniki badań interesariuszom.
Jak zdobyć tę umiejętność: Zacznij od korzystania z bezpłatnych narzędzi do wizualizacji, takich jak Google Data Studio lub Tableau Public. Zapoznaj się z głównymi typami wykresów i ich odpowiednimi zastosowaniami dla różnych wglądów w dane.
5. Znajomość Excela
Excel to nie tylko aplikacja biurowa, ale także podstawowe narzędzie do analizy danych, które umożliwia korzystanie z zaawansowanych funkcji, np. tabeli przestawnych, VLOOKUP i podsumowywania danych.
Jak zdobyć tę umiejętność: Weź udział w kursie poświęconym Excelowi na platformach typu Udemy. Skoncentruj się na nauce zaawansowanych funkcji, takich jak tabele przestawne, makra i złożone formuły.
6. Rozwiązywanie problemów
Analitycy danych muszą podchodzić do zbiorów danych z nastawieniem na rozwiązywanie problemów, identyfikowanie trendów, wartości wyróżniających się i przydatnych spostrzeżeń.
Jak zdobyć tę umiejętność: Ćwicz rozwiązywanie rzeczywistych problemów z danymi, dołączając do konkursów online na platformach takich jak Kaggle, gdzie możesz pracować nad zestawami danych i rozwijać swoje umiejętności analitycznego myślenia.
Umiejętności wymagane do zostania digital marketerem
Aby odnieść sukces jako digital marketer, potrzebujesz połączenia umiejętności technicznych, analitycznych i kreatywnych. Umiejętności te pomagają poruszać się po różnych platformach internetowych, nawiązywać kontakt z odbiorcami i optymalizować skuteczność kampanii. Poniżej znajduje się lista najważniejszych umiejętności potrzebnych do odniesienia sukcesu w digital marketingu, wraz ze wskazówkami, jak je rozwijać.
1. Wiedza z zakresu SEO i SEM
Zrozumienie optymalizacji pod kątem wyszukiwarek (SEO) i marketingu w wyszukiwarkach (SEM) ma istotne znaczenie dla poprawy widoczności w internecie i zwiększenia ruchu na stronach internetowych.
Wskazówka: Skorzystaj z bezpłatnych narzędzi, np. Google Search Console i SEMrush, aby przećwiczyć wyszukiwanie słów kluczowych i optymalizację SEO na stronie.
2. Content marketing
Tworzenie angażujących i wartościowych treści pomaga przyciągnąć i zatrzymać klientów, czyniąc content marketing jedną z najważniejszych umiejętności.
Wskazówka: Załóż bloga lub udzielaj się na platformach do tworzenia treści, np. Medium. Eksperymentuj z różnymi rodzajami contentu: artykułami, filmami i infografikami. Sprawdź także, jak użytkownicy wchodzą w interakcję z treściami w Google Analytics (odsłony, współczynnik odrzuceń, średni czas spędzony na stronie itp.).
3. Marketing w mediach społecznościowych
Skuteczne zarządzanie platformami mediów społecznościowych jest kluczem do budowania świadomości marki i zaangażowania odbiorców.
Wskazówka: Naucz się korzystać z narzędzi do planowania mediów społecznościowych, np. Hootsuite. Eksperymentuj, zarządzając kontami osobistymi lub małych firm, aby zdobyć praktyczne doświadczenie.
4. Analiza danych
Digital marketerzy muszą analizować wydajność kampanii przy użyciu danych, aby optymalizować strategie i mierzyć sukces. Badając kluczowe wskaźniki, takie jak zaangażowanie, konwersje i zwrot z inwestycji (ROI), mogą zidentyfikować, co działa, a co wymaga poprawy, dzięki czemu działania marketingowe będą opłacalne i skierowane do właściwych odbiorców.
Wskazówka: Zapoznaj się z Google Analytics, kończąc kursy Akademii Google Analytics. Przećwicz śledzenie wskaźników witryny i interpretowanie raportów.
5. E-mail marketing
E-mail pozostaje jednym z najskuteczniejszych kanałów bezpośredniej komunikacji z klientami. Wiedza o tym, jak tworzyć skuteczne kampanie e-mailowe jest niezbędna.
Wskazówka: Zapisz się do newsletterów i przeanalizuj ich format. Narzędzia w rodzaju MailChimp oferują darmowe plany, w ramach których możesz eksperymentować z tworzeniem i wysyłaniem kampanii e-mailowych.
6. Reklama PPC
Reklamy Pay Per Click (PPC), takie jak Google Ads, są istotną częścią digital marketingu dla kierowania targetowanego ruchu i leadów.
Wskazówka: Zacznij od bezpłatnego kursu certyfikacyjnego Google Ads, aby poznać podstawy PPC. Przećwicz prowadzenie kampanii na niewielkim budżecie, aby zrozumieć, jak działa ustalanie stawek, kierowanie i konwersje.
Jeśli jesteś zainteresowany profesjonalnymi kursami, które pozwolą Ci szybko i skutecznie nauczyć się praktyki digital marketingu i zdobyć wiedzę branżową, sprawdź nasz artykuł na temat najlepszych kursów w tej dziedzinie.
Oprócz dogłębnej znajomości kluczowych sektorów digital marketingu, ważne jest również rozwijanie bardziej ogólnych umiejętności, takich jak:
- kreatywność (zdolność do generowania innowacyjnych pomysłów i treści, które przyciągają i angażują docelowych odbiorców),
- umiejętności komunikacyjne (przekazywanie jasnych, przekonujących komunikatów na wielu platformach),
- zdolność adaptacji (szybkie dostosowywanie się do nowych narzędzi, platform i trendów),
- biegłość techniczna (sprawne poruszanie się po oprogramowaniu marketingowym i platformach analitycznych),
- zarządzanie projektami (organizowanie kampanii w celu dotrzymania terminów i celów),
- zorientowanie na klienta (zrozumienie i dostosowanie działań do potrzeb i preferencji klienta),
- proaktywność (podejmowanie inicjatywy i przewidywanie przyszłych potrzeb lub możliwości marketingowych, zanim się pojawią).
Jaka jest przyszłość digital marketingu?
Przyszłość digital marketingu będzie kształtowana przez postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji, personalizacji i wciągających doświadczeń. Ponieważ konsumenci domagają się bardziej spersonalizowanych i angażujących treści, marketerzy będą musieli wykorzystać najnowocześniejsze technologie, aby spełnić te oczekiwania, jednocześnie wyprzedzając konkurencję. Jeśli zagłębimy się w to wszystko nieco dalej, możemy dostrzec następujące zmiany na horyzoncie:
- AI będzie nadal napędzać zautomatyzowane procesy decyzyjne, umożliwiając optymalizacje w czasie rzeczywistym, ulepszone doświadczenia klientów i predykcyjne strategie marketingowe;
- hiper-spersonalizowane treści i komunikaty marketingowe staną się normą, ponieważ informacje oparte na danych pozwolą markom dostosować swoją ofertę do indywidualnych preferencji i zachowań klientów;
- wraz z rozwojem inteligentnych urządzeń, takich jak Amazon Alexa i Google Assistant, optymalizacja pod kątem wyszukiwania głosowego stanie się głównym celem marketerów;
- popularność treści wideo będzie nadal rosła wraz z interaktywnymi formatami, takimi jak ankiety, quizy, doświadczenia rzeczywistości rozszerzonej (AR), a także treści w mediach społecznościowych (filmy, stories itp.), które angażują użytkowników na głębszych poziomach;
- płynna integracja między wieloma platformami cyfrowymi (czasami określana jako wielokanałowy digital marketing), w tym aplikacjami mobilnymi, mediami społecznościowymi, pocztą elektroniczną i stronami internetowymi, będzie miała zasadnicze znaczenie dla zapewnienia spójnych doświadczeń klientów.
Istnieją również pewne wynalazki i koncepcje szeroko dyskutowane w dzisiejszych czasach, które mogą mieć duży wpływ na praktyki digital marketingu.
Pierwszym z nich jest AGI – akronim oznaczający maszyny „sztucznej inteligencji ogólnej”, które są w stanie wdrożyć swoją wiedzę i umiejętności uczenia się do różnych zadań. Jak pisze Bernard Marr w „Forbes”, dzisiejsze systemy AI są w przeważającej mierze „wąskie” lub specyficzne dla konkretnych zadań, zaprojektowane tak, aby doskonalić się w pojedynczych funkcjach. AGI zapoczątkowałaby jednak nową erę, w której maszyny mogłyby replikować ludzkie myślenie, kreatywność i rozwiązywanie problemów, działając skutecznie w wielu kontekstach bez ograniczeń. Jeśli tak się stanie, to możemy być świadkami narodzin nowej ery tworzenia treści, napędzanej przez kreatywne maszyny. Brzmi to jak science fiction, ale dziś jesteśmy bardzo blisko urzeczywistnienia tej wizji.
Drugim wynalazkiem jest tzw. kwantowa sztuczna inteligencja (Quantum AI). Oznacza to integrację zasad obliczeń kwantowych ze sztuczną inteligencją (AI) dla rozwiązywania złożonych problemów znacznie szybciej niż tradycyjne komputery. Komputery kwantowe mogą przetwarzać ogromne ilości danych jednocześnie, wykorzystując bity kwantowe, które mogą istnieć w wielu stanach jednocześnie. W digital marketingu kwantowa AI może zrewolucjonizować analitykę, oferując szybszy i dokładniejszy wgląd w dane, który umożliwi marketerom podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym, w oparciu o ogromne zbiory danych. Może to prowadzić do wysoko spersonalizowanych doświadczeń klientów, zaawansowanej analizy predykcyjnej i optymalizacji kampanii, ostatecznie zwiększając wydajność i skuteczność marketingu. Zdolność do obsługi bardziej złożonych algorytmów oznacza również, że kwantowa sztuczna inteligencja może zwiększyć precyzję targetowania i poprawić skuteczność reklam.
Jak donosi Associated Press, Google i Amazon inwestują obecnie w energię jądrową, aby zaspokoić ogromne zapotrzebowanie na energię swoich centrów danych opartych na sztucznej inteligencji. Eksploracja małych modułowych reaktorów jądrowych (SMR) przez Google jest częścią strategii osiągnięcia zerowej emisji netto, ponieważ zapotrzebowanie na AI i dane znacznie wzrasta. Zmiana ta może mieć wpływ na digital marketing, zapewniając niezawodność energetyczną potrzebną do utrzymania platform marketingowych opartych na sztucznej inteligencji na dużą skalę, poprawiając wydajność i obniżając koszty operacyjne.
Przyszłość digital marketingu będzie również pod silnym wpływem zmieniających się przepisów dotyczących prywatności danych. Bardziej rygorystyczne przepisy, takie jak RODO, CCPA i potencjalne nowe przepisy globalne, zmuszają marketerów do przyjęcia bardziej przejrzystych praktyk gromadzenia danych. Marketerzy będą musieli skupić się na własnych danych zebranych bezpośrednio od klientów i odejść od polegania na plikach cookie stron trzecich. Doprowadzi to do opartego w większym stopniu na zgodzie środowiska marketingowego, w którym personalizacja musi równoważyć się z zaufaniem konsumentów i zgodnością z przepisami, ostatecznie zmieniając sposób, w jaki marki angażują swoich odbiorców.
Wreszcie w miarę jak digital marketing staje się coraz bardziej złożony, pojawią się nowe role i specjalizacje. Stanowiska takie jak inspektorzy ds. prywatności danych, odpowiedzialni za zapewnienie zgodności kampanii marketingowych z przepisami, oraz specjaliści ds. marketingu AI, którzy wykorzystują uczenie maszynowe do spersonalizowanych kampanii, staną się nieodzowne. Dodatkowo role skupione na marketingu zrównoważonego rozwoju i etycznym wykorzystaniu AI prawdopodobnie też będą rosły, ponieważ firmy włączają kwestie środowiskowe i etyczne do swoich strategii.
Jaka jest przyszłość analityki danych?
Oczekuje się, że przyszłość analityki będzie kształtowana przez kilka trendów, m.in. rozwój analizy danych opartej na AI i rosnące wykorzystanie danych w czasie rzeczywistym. Według IDC, globalna sfera danych ma wzrosnąć do 175 zettabajtów do 2025 r., a organizacje będą w coraz większym stopniu polegać na zaawansowanej analityce w celu przetwarzania i uzyskiwania wglądu w tę ogromną ilość danych. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe zautomatyzują analizę danych, ułatwiając firmom szybkie i skuteczne wydobywanie istotnych informacji ze złożonych zbiorów danych.
Analityka predykcyjna i preskryptywna będą również odgrywać bardziej
znaczącą rolę w przyszłości. Gartner przewiduje, że do 2026 r. ponad 70% firm
będzie polegać na tych zaawansowanych analizach w celu przewidywania przyszłych
wyników i dostarczania praktycznych zaleceń. Pozwoli to firmom przejść od
reaktywnego podejmowania decyzji do bardziej proaktywnego podejścia, w którym
dane są wykorzystywane do prognozowania trendów i optymalizacji strategii,
zanim jeszcze pojawią się ewentualne problemy. Firmy zyskają przewagę
konkurencyjną, podejmując decyzje oparte na danych szybciej i dokładniej niż
kiedykolwiek wcześniej.
Kolejnym ważnym trendem jest demokratyzacja analizy danych. W miarę jak coraz więcej narzędzi staje się przyjaznych dla użytkownika i dostępnych dla osób niebędących ekspertami, pracownicy wszystkich działów w firmach będą mogli analizować dane i podejmować świadome decyzje. Ta zmiana już ma miejsce, a platformy takie jak Microsoft Power BI i Tableau oferują intuicyjne interfejsy, które wymagają minimalnej wiedzy technicznej. W rezultacie podejmowanie decyzji w oparciu o dane nie będzie już ograniczone do naukowców zajmujących się danymi, ale stanie się podstawową częścią codziennych operacji biznesowych.
Uwolnij synergię digital marketingu i analityki w Landingi
Jeśli chcesz eksperymentować z digital marketingiem i analityką, aby zdobyć praktyczne doświadczenie, wejdź na pokład Landingi – wszechstronnej, ale bardzo łatwej w użyciu platformy do:
- tworzenia landing page’y, pop-upów, lightboxów i innych produktów cyfrowych,
- generowania treści i udoskonalania SEO za pomocą narzędzi AI,
- zautomatyzowanych tłumaczeń wielojęzycznych i tworzenia stron programatycznych dla natychmiastowej ekspansji rynkowej,
- przeprowadzania testów A/B i wykorzystania EventTrackera do gromadzenia i analizy danych marketingowych,
- oraz wielu innych zadań.
Rozpocznij bezpłatny okres próbny lub subskrybuj na zawsze darmowy plan i zacznij swoją przygodę z digital marketingiem, mając wszystkie potrzebne narzędzia na wyciągnięcie ręki. Twórz landing page’e, wypełniaj je targetowaną treścią, przeprowadzaj testy A/B, aby wybrać najlepsze warianty, a na koniec zbieraj i analizuj dane w celu optymalizacji wydajności. Przejdź przez ten proces i dowiedz się, jak obydwa analizowane zjawiska mogą ze sobą współpracować, aby uzyskać lepsze wyniki kampanii marketingowych.
