Організація маркетингової діяльності в іт-компанії

1.

ОРГАНІЗАЦІЯ МАРКЕТИНГОВОЇ
ДІЯЛЬНОСТІ В ІТ-КОМПАНІЇ (виконано за
матеріалами групи компаній MindK)

2.

Динаміка приросту експорту основних галузей
промисловості України
2

3.

Динаміка експорту комп’ютерних послуг у
2022 році
3

4.

4
Фінансова підтримка ЗСУ ІТ-галуззю

5.

Основні проблеми ІТ-компаній під час війни
5

6.

6
Заходи для забезпечення безперебійної роботи ІТ-компаній

7.

Схема групи компаній MindK
7

8.

SWOT матриця ринку IT аутсорсу в Україні
Сильні сторони
8
Слабкі сторони
1. Висококваліфікована робоча сила з 1. Війна в Україні. Що може призвести до
технічних спеціальностей.
зменшення замовлень на IT
2. Низькі витрати на працю порівняно з 2. Обмежений доступ до фінансування для
розвинутими країнами.
стартапів та малого бізнесу.
3. Багата історія розробки програмного 3. Невисока конкурентоспроможність в
забезпечення та інформаційних технологій. деяких секторах ринку.
4. Висока кількість технічних вузів та 4. Низький рівень захисту інтелектуальної
наукових інститутів.
власності.
5. Недостатнє знання англійської мови (як
5. Розташування в географічно вигідному
універсальної
в
сфері
ІТ)
та
місці.
міжкультурного розуміння.
Можливості
Загрози
1. Збільшення кількості замовлень на IT
1. Зростаюча конкуренція з боку інших
аутсорсинг з 2020 через COVID-19. Але
країн, які також надають IT аутсорсинг.
дивись п.1 «Слабкі сторони».
2. Розвиток сектора штучного інтелекту та 2. Неадекватна інфраструктура у деяких
машинного навчання.
містах, що може вплинути на якість роботи.

9.

9

10.

Результати діяльності маркетингової служби групи компаній MindK за 2022 рік
2022 рік
Факт
витрати
Відсоток
витрат від
факту
Факт щодо
лідів
(аутсорс)
Вартість
ліда
(аутсорс)
Факт щодо
лідів
(продукт)
Факт щодо
продажів
(аутсорс)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
506845,6
-
3850
39860
35
8736
0,91%
21,92%
55410,6
10,93%
874
63,40
5958
6
1754
0,69%
29,44%
110321,4
21,77%
1274
86,59
18382
9
3982
0,71%
21,66%
35404,4
6,99%
384
92,20
3321
1
632
0,26%
19,03%
17321,6
3,42%
564
30,71
2783
3
803
0,53%
28,85%
67943,9
13,41%
754
90,11
5673
4
1565
0,53%
27,59%
12394,3
2,45%
0
-
3743
0
0
0,00%
0,00%
123422,1
24,35%
43
2870,28
-
12
-
27,91%
-
17292,2
3,41%
-
-
-
-
-
-
6521,9
1,29%
-
-
-
-
-
-
9653,5
1,90%
-
-
-
-
-
-
23984,2
4,73%
-
-
-
-
-
-
1782,8
0,35%
-
-
-
-
-
-
Усього
Контекстна
реклама
Таргетована
реклама
SEO
Email
Платні
розмішення
(інфлюенсери)
Витрати на
офлайн заходи
PR діяльність
Копірайтінг
Підтримка сайту
Система
аналітики
Інструменти для
підвищення
конверсії
Залучення
консультантів
10
Факт щодо
Конверсія
Конверсія
продажів лід > продаж лід > продаж
(продукт)
(аутсорс)
(продукт)

11.

Опис ключових проблем у маркетинговій службі MindK
Ключова проблема
Описання
Наявність надмірної кількості
працівників у маркетинговій команді
Схожі функції та завдання
Дублювання ролей та обов'язків серед
працівників
маркетингового персоналу
Високий управлінський коефіцієнт
Велика кількість менеджерів
порівняно з розміром маркетингової
команди
Відносно низька середня заробітна
Невелика середня заробітна плата
плата працівників відділу маркетингу
Роздутий штат працівників
Фіксований відсоток на
маркетингову діяльність
Обмежена гнучкість у розподілі
бюджету на різні ініціативи
Залежність від ручних та повторюваних
Механічний збір загальних
процесів для збору даних про
показників ефективності та KPI ефективність та ключові показники
ефективності
Нечасте оновлення та аналіз
Велика пауза між оновленнями
маркетингової аналітики, що зазвичай
загальної маркетингової аналітики
проводиться щомісяця
11

12.

Переваги впровадження машинного навчання та штучного
інтелекту у компанію MindK
Переваги
Оптимізація повторюваних
завдань
Зменшення ручної роботи
Більш ефективний розподіл
ресурсів
Підвищення ефективності та
продуктивності
Інструмент для впровадження
Robotic Process Automation (RPA)
Intelligent Process Automation (IPA)
Resource Management Software
Workflow Management Systems
Надання аналітики та інсайтів в
AI-powered Analytics Platforms
режимі реального часу
Забезпечення швидкого
прийняття рішень та
AI-driven Decision Support Systems
коригування
Покращення таргетингу та
AI-driven Customer Relationship
персоналізації клієнтів
Management (CRM)
12

13.

Шляхи застосування штучного інтелекту в службу маркетингу
Застосування ШІ
Опис
Рекомендоване
програмне
забезпечення
13
Проблема, яку буде
вирішено
Інструменти предиктивної аналітики на основі штучного
Довга пауза між
інтелекту аналізують історичні дані, ринкові тенденції та
IBM Watson
оновленнями загальної
поведінку клієнтів для прогнозування результатів та
Analytics
маркетингової аналітики
оптимізації маркетингових стратегій.
Алгоритми штучного інтелекту аналізують дані про
Схожі функції та
Customer
клієнтів, щоб сегментувати цільову аудиторію за різними
Salesforce
завдання співробітників,
Segmentation
характеристиками, уможливлюючи персоналізовані
Marketing Cloud
роздутий штат
маркетингові кампанії та покращуючи таргетинг.
Обробка природної мови на основі штучного інтелекту
Google Cloud
Механічний збір
дозволяє аналізувати настрої, створювати чат-боти та
Сегментація клієнтів
Natural Language загальної ефективності
розпізнавати голоси для покращення взаємодії з клієнтами
API
та всіх KPI
та створення персоналізованого контенту.
Системи рекомендацій на основі штучного інтелекту
Рекомендаційні
використовують алгоритми машинного навчання, щоб
Фіксований відсоток на
Adobe Target
системи
надавати клієнтам персоналізовані рекомендації щодо
маркетингову діяльність
продуктів, підвищуючи залученість і конверсію.
Інструменти автоматизації маркетингу на основі штучного
Роздутий штат, велика
інтелекту спрощують повторювані завдання, такі як
Автоматизація
кількість менеджерів,
маркетинг електронною поштою, планування соціальних
HubSpot
маркетингу
низька середня
мереж і рекламних кампаній, звільняючи час для
заробітна плата
стратегічних ініціатив.
Платформи для аналізу даних зі штучним інтелектом
обробляють величезні обсяги маркетингових даних, щоб
Велика пауза між
Аналітика даних та
виявити інсайти, тенденції та закономірності, сприяючи
Tableau
оновленнями загальної
інсайти
прийняттю рішень на основі даних та оптимізації
маркетингової аналітики
кампаній.
Алгоритми штучного інтелекту аналізують ефективність
контенту, вподобання користувачів і тенденції, щоб
Оптимізація
Схожі функції та
оптимізувати вміст веб-сайтів, рекламні тексти та пости в
Acrolinx
контенту
завдання працівників
соціальних мережах для підвищення рівня залученості та
конверсії.
Предиктивна
аналітика

14.

Шляхи застосування машинного навчання
14
Застосування ML
Короткий опис
Рекомендоване
програмне забезпечення
Сегментація
клієнтів
Використовує алгоритми МН для аналізу даних
про клієнтів і сегментації
Amazon SageMaker,
Google Cloud AutoML,
IBM Watson Studio
Предиктивна
аналітика
Використовує історичні дані та алгоритми МН
для прогнозування тенденцій, поведінки клієнтів
та ефективності кампаній.
Microsoft Azure Machine
Learning, DataRobot,
RapidMiner
Рекомендація
контенту
Застосовує алгоритми МН для аналізу поведінки Adobe Target, Optimizely,
та вподобань користувачів,
Salesforce Einstein
Оптимізація
кампаній
Використовує МН для постійного моніторингу та Google Ads Smart Bidding, Подолання проблеми нечастого
оптимізації маркетингових кампаній у режимі
Facebook Automated Ads,
оновлення маркетингової
реального часу
Adobe Campaign
аналітики
Аналіз настроїв
Використовує алгоритми МН для аналізу
текстових даних, для визначення настроїв,
пов'язаних з брендом або продуктом.
Прогнозування
цінності клієнта
(LTV)
Застосовує алгоритми МН для прогнозування
потенційної цінності клієнта
Динамічна
оптимізація
ціноутворення
Використовує алгоритми МН для оптимізації
цінових стратегій
Проблема для вирішення
Вирішення проблеми схожих
функцій і завдань шляхом
створення персоналізованих
маркетингових кампаній
Подолання механічного збору
загальних показників
ефективності та KPI шляхом
надання інсайтів
Вирішення проблеми
фіксованого відсотка на
маркетингову діяльність
шляхом оптимізації доставки
контенту
MonkeyLearn, IBM Watson Зворотній зв'язок з клієнтами
Natural Language
для покращення репутації
Understanding, Google
бренду та підвищення рівня
Cloud Natural Language
задоволеності клієнтів.
Подолання проблеми низької
Microsoft Azure Machine
середньої заробітної плати
Learning, DataRobot,
шляхом виявлення
RapidMiner
високоцінних клієнтів
Вирішення проблеми
фіксованого відсотка на
Dynamic Yield, Revionics,
маркетингову діяльність
Prisync
шляхом коригування цін для
максимізації доходу та
прибутковості.

15.

Оптимізована структура маркетингової служби для MindK
Команда
Роль/відповідальність
Опис
15
Відповідає за стратегії та кампанії цифрового
Ця команда фокусується на використанні
Команда цифрового маркетингу, включаючи оптимізацію веб-сайтів, цифрових каналів для посилення присутності
маркетингу
SEO, SEM, маркетинг у соціальних мережах та MindK в Інтернеті та залучення цільового
маркетинг електронною поштою.
трафіку і конверсій.
Створює та управляє цікавим та релевантним
Команда створення контентом для різних платформ, включаючи
контенту
блоги, статті, відео, інфографіку та пости в
соціальних мережах.
Команда аналізу
даних
Аналізує маркетингові дані, проводить
маркетингові дослідження та здійснює
сегментацію клієнтів для виявлення тенденцій
та інсайтів.
Команда управління Планує, реалізовує та контролює маркетингові
кампаніями
кампанії на різних каналах та платформах.
Вони забезпечують узгодженість повідомлень
та сторітелінгу відповідно до бренду MindK та
цільової аудиторії.
Ця команда використовує алгоритми штучного
інтелекту та машинного навчання для
вилучення значущої інформації та прийняття
рішень на основі даних для оптимізації
кампаній та таргетування клієнтів.
Вони координують роботу з іншими
командами, щоб забезпечити безперебійне
виконання та вимірюють ефективність
кампанії відповідно до попередньо визначених
KPI.
Команда
клієнтського
досвіду
Фокусується на підвищенні задоволеності та
лояльності клієнтів за допомогою
персоналізованого досвіду, картування шляху
клієнта та аналізу відгуків клієнтів.
Ця команда використовує інструменти на
основі штучного інтелекту для надання
підтримки в режимі реального часу,
персоналізованих рекомендацій та збору
інформації для постійного вдосконалення.
Команда
маркетингових
операцій
Керує стеком маркетингових технологій,
інструментами автоматизації та управлінням
даними. Підтримує крос-функціональну
співпрацю та оптимізацію робочих процесів.
Вони наглядають за впровадженням
інструментів ШІ та ML, керують
маркетинговими системами, забезпечують
безперебійну роботу та інтеграцію між
різними командами.