7 mei was het “Martech Day”. Het moment waarop jaarlijks een update wordt gegeven van het ‘aantal marketing tools’ dat geïnventariseerd is en een inkijkje wordt gegeven in de trends en ontwikkelingen in de markt. En een vast onderdeel zijn natuurlijk de ‘stackie awards’, waarbij bedrijven een visualisatie van de marketing tools die ze gebruiken kunnen insturen.
Kort gezegd: Het aantal tools is weer gegroeid, er zijn nu 14.106 marketing tools geïnventariseerd. En belangrijke trends zijn ook in 2024 AI en composability.
Wat kun je als marketeer of marketing lead met deze informatie? Waar moet je op letten bij het vervangen of selecteren van marketing software? We geven enkele handvatten en aandachtspunten.
14.106 marketing tools
De teller staat nu op 14.106 marketing tools. Dit betreft dus software, in alle soorten en maten, die door marketeers ingezet worden. Vergeleken met 2023 is het totale aantal geïnventariseerde tools gestegen met 27.8%. De zogenaamde churn (software leveranciers die dit jaar niet meer actief zijn in martech) was dit jaar slechts 2.1%.
Deze inventarisatie door Chiefmartech en Martechtribe geeft een mooi inzicht in de ontwikkelingen in de markt en de verschillende soorten marketing tools die beschikbaar zijn en komen.
Er komen veel meer marketing tools bij, dan dat er verdwijnen. AI heeft deze keer gezorgd voor een grote toename in het aantal tools in de markt. Een groot deel van de AI-tools zijn oplossingen die gebaseerd zijn op Open AI’s GPT en aangeboden worden via de GPT store. Dit betreft vooral tools die zich focussen op een specifieke toepassing van GPT.
Verreweg het grootste deel van de 14.000 tools zijn kleinere oplossingen. Het aantal middelgrote tot grotere marketing software bedrijven en oplossingen beperkt zich tot enkele honderden. Bedrijven kiezen de kleinere tools vanwege specifieke functionaliteiten als toevoeging op de grotere platforms die men inzet.
Het is goed om te bedenken dat je de toewijzing van tools aan categorieën niet altijd één op één over moet nemen. Definities van categorieën en meningen hierover verschillen in de markt en er worden ook regelmatig nieuwe categorieën bedacht. Het kan dus zo zijn dat er binnen eenzelfde categorie tools opgenomen zijn die hele andere features en functionaliteiten hebben. Of dat er tools zijn die bij bepaalde websites wel tot een categorie gerekend worden, waar dat niet het geval is bij andere websites.
Trends en ontwikkelingen
Belangrijke trends zijn ook in 2024 AI en composability. Meer en meer softwarepakketten zijn hierop ingericht en zorgen ervoor dat ze beter kunnen integreren met andere tools die gebruikt worden door marketeers.
AI
AI zorgt niet alleen voor een grote boost aan nieuwe tools, maar veel bestaande marketing software pakketten maken ook steeds meer en meer toepassingen gebaseerd op AI beschikbaar voor marketeers.
Bekende voorbeelden zijn natuurlijk creatie van teksten en afbeeldingen, maar je kunt ook denken aan campagnes en journeys die automatisch gepersonaliseerd en geoptimaliseerd worden, dataverrijking en classificatie, chatmogelijkheden of vraaggestuurde en geautomatiseerde rapportages en dashboards.
Aandachtspunt bij AI is dat het verstandig is om als organisatie richtlijnen te hebben over wanneer je modellen van een softwarepakket gebruikt en wanneer je je eigen modellen wil kunnen inzetten. Een AI-model aangeboden door een software leverancier is natuurlijk handig, maar je hebt vaak geen (volledig) zicht op het onderliggende model en je kunt deze als eindgebruiker ook niet altijd aanpassen.
Een ander belangrijk aandachtspunt is dat AI-modellen die binnen een pakket aangeboden worden vaak geïsoleerd zijn en niet ingezet kunnen worden om de klantbeleving via de andere platforms binnen je organisatie te verbeteren. De AI-modellen leren vaak niet van andere databronnen binnen je organisatie of kunnen de modeluitkomsten niet delen met andere platforms. Een eigen AI-model kan daarom schaalbaarder zijn, meer controle geven en beter inspelen op de behoeften in je eigen organisatie.
Hier tegenover staat natuurlijk wel dat een AI-model vanuit een software pakket weinig tot geen eigen onderhoud en implementatie nodig heeft, waardoor je met minder set-up tijd en kosten kunt beginnen met AI.
Composability
Composability is een andere trend van de laatste jaren. De nadruk ligt hierbij op het flexibel inrichten van je IT-landschap door tools die sterk zijn in een bepaalde functionaliteit met elkaar te integreren. Achterliggende gedachte is dat een platform met veel modules en functionaliteiten (ook wel suites genoemd) vaak niet overal even goed in is, maar je zit er wel aan vast. Dus in plaats van dat je platforms kiest met heel veel functionaliteiten en modules, kies je meerdere kleinere platforms of tools die heel sterk zijn in een bepaalde functionaliteit en die ook sterk zijn in het integreren met veel andere tools. Je IT-landschap wordt hiermee wendbaarder en schaalbaarder.
Composability klinkt als een logisch en mooi concept, maar het vraagt wel wat van je organisatie. Je hebt in de regel meer technische kennis en kunde nodig binnen je teams. Je krijgt namelijk meerdere tools in beheer en meerdere integraties. De kwaliteit van de APIs die nodig zijn voor een goede integratie om de functionaliteit te waarborgen, speelt ook een belangrijke rol. Daarnaast is het uiteraard van belang om de kosten in overweging te nemen.
Belangrijk is in ieder geval om na te denken over hoe ‘composable’ je wil zijn en wat het kan brengen. Vaak is het verstandig om niet te afhankelijk te worden van één leverancier, maar bij een composable gedachte moet je ook goed uitkijken voor overlappende functionaliteiten, of juist ‘onzichtbare’ missende factoren in de combinatie van de platforms, en welke gevolgen dit heeft voor de dagelijkse werkzaamheden van teams.
Daarnaast is het ook goed om te bedenken dat software platforms zich blijven ontwikkelen. Een leverancier kan zich initieel focussen op één kernfunctionaliteit en dat presenteren als composable, maar over tijd meer en meer functionaliteiten toevoegen en zich ontwikkelen in de richting van een uitgebreider platform.
Composability, integratie en data
Een ander aspect dat vaak benoemd wordt bij composability is data integratie. Oftewel: hoe zorg je ervoor dat de benodigde data voor de verschillende platforms beschikbaar is, hoe zorg je voor correct beheer, en hoe zorg je ervoor dat je data vanuit verschillende platforms bij elkaar brengt tot één klantbeeld en dit beschikbaar kunt maken voor marketing, sales en klantenservice?
Een interessant inzicht in het state of the martech report is dat in B2B het grootste deel van de bedrijven het CRM systeem (42%) en het Marketing Automation Platform (31%) als het middelpunt van hun marketing stack beschouwen. Binnen B2C liggen deze verhoudingen anders. Daar beschouwt 19% het Marketing Automation of Customer Engagement Platform als het middelpunt van de stack, tegenover 27% het CDP en 21% het data warehouse.
Meestal worden databronnen dus vooral gekoppeld aan CRM-systemen, marketing automation platforms en CDPs die als een hub fungeren en waarbij deze marketing platforms een kopie van de data uit het data warehouse in de eigen tool opnemen. Dit kan ertoe leiden dat er meerdere plaatsen ontstaan binnen de organisatie waar klantdata opgeslagen wordt. Dit is niet altijd wenselijk en moet in ieder geval goed beheerd worden. Ook is het licentiemodel van marketingplatforms vaak gebaseerd op de hoeveelheid data die beschikbaar moet zijn in het platform. Belangrijk is om goede richtlijnen op te stellen over welke data wel en niet gedeeld moeten worden tussen het data warehouse en de marketing tools in gebruik.
Een ander praktisch nadeel van deze benadering is dat eindgebruikers van bijvoorbeeld een marketing automation platform gebonden zijn aan het specifieke datamodel van dat platform. Meestal betekent dat een beperking van de flexibiliteit in hoe en welke data ingezet kunnen worden voor bijvoorbeeld personalisatie. Een marketing platform kan vaak niet zomaar alle data verwerken op een manier die jou het beste uitkomt.
In de markt zie je daarom dat er steeds meer zogenaamde warehouse-first of warehouse-native oplossingen komen. Dit zijn marketing platforms die direct bovenop je data warehouse draaien en hierbij flexibeler zijn in welke data ingezet kunnen worden voor campagnes en personalisatie. Je hebt dan minder beperkingen als het gaat om bijvoorbeeld bewaartermijnen en hoeveelheid en structuur van de data die je kunt inzetten.
Ook bij de warehouse-native trend is het goed te beseffen dat deze benadering niet voor iedereen is weggelegd en ook niet voor iedereen waarde toevoegt. Doorgaans zul je meer tijd en moeite moeten steken in datapreparatie en modellering in je eigen data warehouse omgeving en niet elke organisatie is daar op ingericht.
Martech Stacks
Een van de interessante ontwikkelingen die ‘martech day’ (zoals het sinds een paar jaar heet) heeft voortgebracht zijn de stackies. Het is mooi om te zien dat bedrijven inzicht willen geven in de tools die ze gebruiken voor marketing.
Het is altijd erg interessant om te zien welke manier van visualiseren gebruikt wordt. Meestal zie je daar een customer journey in terug of je ziet de verschillende lagen van dataverzameling tot klantinteractie. Het geeft een beeld van de rol die een platform hierin speelt.
Je ziet uiteraard niet zo snel waarom er voor bepaalde tools gekozen wordt. Wat is de visie en strategie die maakt dat je voor een bepaalde architectuur en samenstelling van marketing tools kiest? Waarom is het ene platform voor jou beter dan het andere? Dat zijn de afwegingen die je maakt bij het vervangen van bestaande of het selecteren van nieuwe marketing tools.
Tot slot
Martech Day 2024 was een mooi event met interessante inzichten. Het aantal tools in de markt blijft groeien en AI en composability helpen om marketing schaalbaarder en relevanter te maken.
Mocht je aan de slag gaan met het selecteren of vervangen van tools binnen je organisatie, bedenk dan in ieder geval wel dat je altijd moet uitgaan van je eigen strategie. Laat je inspireren, maar niet leiden door wat andere bedrijven doen. Laat je ook niet afleiden door categorieën en definities.
Start met het grondig uitwerken van welk probleem er binnen je organisatie opgelost moet worden en wat daarvoor nodig is. Kijk niet meteen naar technologie, maar neem eerst de klantstrategie en organisatie onder de loep. Welke waarde moet worden toegevoegd aan je klanten en aan je organisatie?Welke capabilities zijn hiervoor nodig? Is de benodigde kennis en kunde aanwezig binnen de teams? Hoe zit het met beschikbaarheid van data?
Als je dit goed hebt uitgewerkt, is het selecteren van de juiste tool al een stuk eenvoudiger.
