他们更加关注可持续

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nurnobi40
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他们更加关注可持续

Post by nurnobi40 »

我们开始谈论市场和消费模式的变化是在 1992 年,当时召开了联合国环境与发展会议(UNCED),也就是众所周知的里约 92 会议或地球峰会。在那次会议上,所有成员国(致力于减少温室气体)签署了《联合国气候变化框架公约》(UNFCCC)。

所以呢?随着疫情的爆发,市场受到了新的消费者群体的影响,性、环境、社会影响,以及主要在数字环境中消费产品和服务。

值得记住的是,千禧一代(Y 一代)——出生于 1980 年至 1994 年之间的人——占据了劳动力和消费的很大一部分。而且它们技术含量高、即时性强,而且正如我们所知,它们更关心环境和福利,而不是薪酬本身。

对他们来说,社会责任变量是产品或服务成本效益 立陶宛电报号码数据库 计算的一部分。举个例子:Cone Communications进行的一项调查显示,75% 的千禧一代更愿意投资那些提供较低薪水但有某种社会项目的公司。

营销变革具有非常明显的阶段,在整个转型过程中可以轻松识别。这意味着以人为本的扩展涵盖客户旅程的各个方面。

我们生活在营销 5.0时代,该领域的专业人士可以使用技术,尤其是人工智能,来满足这一新消费者群体的需求。

这位营销专业人士正面临与消费者行为变化相关的数字化转型,可以有效地利用数据在市场中脱颖而出。

新的经营方式
显然,这一现实已经改变了经营方式。由于它不是静态的,因此公司一直在对每项新协议或社会行为的变化做出反应。为此,ESG议程根据以下几个因素确定:

环境:能源效率、二氧化碳、甲烷等气体排放控制、能源效率和污染物排放量计算。

社会:工作政策、包容性和多样性、劳动力培训、人权行动、数据保护以及与周边社区的关系。

治理:薪酬政策、董事会组成、审计和财务委员会、道德和透明度。

当然,这一新现实对代理商和营销团队指导其努力的方式产生了直接影响。

新的营销专业人士
您听说过T 型人才吗?那么混合型专业人士怎么样?是的,这两个概念相似,指的是扩展其他领域的知识,即使专业人士是某个领域的专家。

这是该领域专业人士越来越普遍的特征,因为他们能够看到更大的图景并为解决公司面临的挑战带来创造性的可能性。

Growth Tribe是一家专注于增长黑客的公司,它会不时发布一张地图,展示他们认为的营销专业人士理想的软技能。请参阅以下 2020 年更新的最新版本:

DAa67 vgonmka3dvePXc21wL4207W czJykX8 W1G44fHkQzYUTGdXiIqc30Nh6rP0T3OBWbIItGDMprMmkbGvvC eR0nz7aavHOmEDSPQHlt F08qVuSNVo cLlHX4qqFRYE5ZC - 营销变化:它如何成为公司的战略?
参加由 Growth Tribe 创建的测试,看看您在哪个领域很熟练或需要提高您的知识。

新营销专业人士面临的挑战
您可能会认为,营销专业人士面临的主要挑战是能够实现类似于上面所展示的图像。尽管是需要的,但没有混合配置文件并不是一个缺点。在某个领域保持专业化会让你变得独一无二。

大多数专业人士面临的最大区别和主要挑战是他们对技术的亲和力。不,我们不是在谈论如何操作工具和软件。目标是拥有技术思维来提取数据和信息,从而能够对营销挑战提出自信的解决方案。换句话说,成为一名数据驱动的专业人士。

但要小心!技术始终必须作为实现结果的手段。重要的是,当技术工具无法提供实现目标的手段时,不要被它所束缚。

另请阅读:数字营销专业人士在市场上独树一帜、受到青睐所需的 7 项技能。

值得关注的趋势(已成为现实)
让我们了解一下在市场上工作所需的一些软技能?

关系
营销就是关系,对吗?我们是社会人,我们需要相互联系,我们希望品牌能够做到这一点。除了关注销量之外,您还需要更加关注谁会购买。想要从事营销工作的专业人士需要了解人们、他们的痛点、愿望、需求,最重要的是,了解他们如何选择与之互动的公司和品牌。

个性化
通过了解您的受众,您可以提供一种能够吸引人们注意力的策略。每个人在那一刻想要什么、需要得到什么。为此,正确的数据分析至关重要。

一体化
如何获取这些数据?所有渠道之间实现整合。例如,社交网络就是您了解自己个性的绝佳参考。在 LinkedIn 上,你可以了解她的专业行为是什么样的,或者她如何自我告知。在 Instagram 或 Facebook 上,您可以获取有关爱好和个人愿望的信息。

自动化
您可能有一些可以通过自动化取代的日常任务,对吗?嗯,现在我们什么都有技术。因此,列出清单并立即开始寻找您的自动化。利用技术为自己谋利。

数据驱动营销
毫无疑问,另一个已经成为现实的趋势是数据营销。数据是了解您的个性、个性化您的沟通并提供实现您的目标的杀手级策略的关键。

在新的数字经济中,数据具有极高的价值。
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