Hvorfor 2025 bliver året for martech-optimisering frem for ekspansion

Det usikre økonomiske landskab præsenterer en udfordring for marketingledere: hvordan man investerer i teknologi, der driver resultater, mens man navigerer i frosne eller reducerede budgetter.

Svaret? 2025 er ikke året for dristige spring ind i dyre platforme, men en tid til strategisk forsigtighed. Med AI, der lover at revolutionere marketing, men hvor dens fulde indflydelse stadig er uklar, må fokus flyttes til at optimere eksisterende systemer og lægge grunden til en AI-drevet fremtid.

Her er, hvordan du kan gøre 2025 til året for smarte, strategiske beslutninger inden for martech.

Hvorfor konservativ budgettering giver mening for martech i 2025

Er dit teknologibudget frosset eller reduceret til næste år? Du er ikke alene. På grund af økonomisk usikkerhed er de fleste virksomheder forsigtige med udgifterne og tager en konservativ tilgang til budgetterne.

Normalt ville jeg beklage mig over de begrænsede udgifter, men i år er anderledes. Vi er på et afgørende punkt i udviklingen af marketingteknologi.

På den ene side finder mange virksomheder, især inden for B2B, at deres traditionelle programmer og teknologier ikke længere leverer de ønskede resultater. På den anden side dukker AI op med potentialet til at omforme marketing, selvom dens fulde indflydelse stadig er uklar. Vejen frem er uklar, så gå forsigtigt frem.

2025 er ikke tiden til at investere kraftigt i traditionel martech, især ikke dyre platforme som marketing automation, e-mail eller CDPs. Disse værktøjer kræver langsigtet træning og investering for at se et afkast, og der er en høj risiko for, at de hurtigt kan blive forældede.

Grib dybere: AI er klar til at forstyrre verden af martech-leverandører og brugere

Opbygning af en grundlæggende for AI-adoption i 2025

2025 bør være et år, hvor der bygges fundament for AI-adoption og vækst. Det vil være nødvendigt at gøre følgende.

Beskar og optimer eksisterende martech-værktøjer

Strømlign og optimer din nuværende teknologi for at sikre, at den maksimerer værdi og er i overensstemmelse med dine forretnings- og marketingmål. Dette vil frigøre ressourcer til at udforske ny AI-drevet teknologi.

Lock din fase 1 AI-strategi

Definér dine prioriteringer for anvendelsestilfælde og vurder dine interne færdigheder i forhold til, hvad der er nødvendigt for at implementere dine AI-anvendelsestilfælde. Bestem en trænings- og ansættelsesplan for at sikre, at du kan omsætte din strategi til handling.

Op til 72 % af amerikanske direktører siger, at genAI er en top-investeringsprioritet på trods af usikre økonomiske betingelser, ifølge KPMG-forskning. Dette er tiden til at udforske generativ AI og andre AI-baserede teknologier. Etabler grænser for at sikre, at alt, hvad du gør med AI, overholder klare brugs- og compliance-retningslinjer.

Dokumenter din dataarkitektur og governance-plan

Sørg for, at du har kvalitetsdata, der kan bruges af de AI-løsninger, du udvikler eller implementerer. Op til 70 % af lederne mente, at datakvalitet var deres største udfordring, når det kom til at stole på AI i forhold til deres forretningssucces, ifølge Zenhubs nylige undersøgelse.

Du kan have brug for at erhverve datastyringsteknologi, der giver en måde at håndtere integriteten og styringen af dine data på. Halvdelen af alle regeringer verden over vil regulere brugen af AI inden 2026, ifølge Gartners forudsigelse, så sørg for, at du har et compliance-rammeværk på plads. Datastyring er, hvor teknologiinvestering giver mening det kommende år.

Eksperimentering med AI: Muligheder og udfordringer

Selvom AI i marketing stadig er i sin spæde eksistens, bevæger virksomhederne sig hurtigt og eksperimenterer med AI-drevet indholdsproduktion, chatassistenter og søgegrænseflader. Ifølge BCG:

“AI-modne virksomheder genererer 72 % af deres AI-værdi i kernefunktioner som drift, marketing og salg… Af de virksomheder, der er på deres AI-transformationsrejse, har 68 % omformningsplaner i gang, der transformerer deres støttefunktioner med AI, før de bevæger sig til de kernefunktioner, der er kritiske for deres industri.”

Tidlige anvendelsestilfælde for AI er centreret omkring procesautomatisering, effektivitet, indholdsproduktion og forbedring af kundeoplevelsen. Disse anvendelsestilfælde handler alle om at forbedre og optimere de nuværende operationer.

Eksperimentering er nøglen, når man implementerer nye AI-applikationer og -løsninger. Indledende eksperimenter kan mislykkes, men det er en iterativ proces for at sikre, at systemerne er korrekt trænet og producerer de rigtige resultater.

Mary K. Pratt skriver:

“Overvej nogle tal fra 2024-rapporten ‘Scaling AI Initiatives Responsibly’, udgivet af forskningsfirmaet IDC. Den viste, at organisationer med modne AI-praksisser – kaldet AI Masters – stadig har en gennemsnitlig failure rate på 13 %. De, der betragtes som AI Emergents, har en endnu højere failure rate på 20 %. Der er flere årsager til disse failure rates, ifølge rapporten og adskillige krævende rådgivere. Årsagerne spænder fra dårlig datakvalitet til kulturel modvilje mod AI-brug.”

Grib dybere: AI-parathedstjekliste: 7 centrale skridt til en vellykket integration

AI i aktion: Case study af Revmatics

I den nærmeste fremtid vil vi se AI-drevne produkter i velkendte kategorier, der tilbyder bedre ydeevne gennem avancerede algoritmer og databehandling. For eksempel talte jeg med Ricky Ray Butler, grundlæggeren af Revmatics, en AI-drevet ABM-platform til optimering af B2C-konverteringer. Givet Butlers omfattende erfaring inden for medier og AI, gjorde hans beslutning om at skabe dette produkt mig nysgerrig.

Revmatics kan klassificeres under ABM-kategorien, da den fokuserer på at skabe personlige oplevelser i stor skala. Dets første produkt, Revmatics CRO, har til formål at øge ROI på medieudgifter. Som publikumsskæringen vokser, er det blevet mere udfordrende og kostbart at nå og konvertere nye kunder. Revmatics adresserer disse udfordringer ved at bruge AI-drevet personalisering til hurtigt at skabe tilpassede, højkonverterende landingssider i stor skala.

Platformen bruger realtidsfaktorer – som location, enhedstype, henvisningsplatform og brugeradfærd – til at generere millioner af dynamisk personlige varianter af landingssider på få minutter. Nøglefunktioner inkluderer:

• • Hurtig personalisering.

• • Multivariat testning for kontinuerlig optimering.

• • Avanceret bot-detektion for at sikre ren, handlingsorienteret data.

Butler siger, at dette værktøj leverer forbedrede konverteringsrater på 15%-50% ved at lære og tilpasse sig over tid.

Værktøjet genererede 1,2 millioner personlige landingssidediversifikationer for et brand på kun 15 minutter, tilpasset 10 personas på tværs af tre tidspunkter (morgenmad, frokost, middag) og dækkende over 41.000 amerikanske postnumre. Resultatet var meget målrettet kommunikation, øgede konverteringer og en 19 % lavere omkostning pr. erhvervelse – en skala og effektivitet, der kun er mulig gennem AI.

Selvom Revmatics falder inden for den traditionelle ABM-kategori, sætter dens hastighed, skala og niveau af personalisering den fra eksisterende platforme. Dette kan føre til en udvikling eller opdeling af selve kategorien. Den usikre fremtid for nøgleleverandører inden for dette område understreger behovet for forsigtige investeringsbeslutninger.

Undgå hypen: Hvorfor AI-aktiverede produkter kræver mere end genAI

Der er en misforståelse om, at produkter blot kan “AI-ificeres” ved at integrere eksisterende genAI-modeller som OpenAI, Gemini eller Anthropic. At tilføje en genAI-chatbot kan forbedre en platform, men det vil ikke transformere et produkt til at levere den hastighed, effektivitet og præcision, som AI lover. Som Butler siger: “Du kan ikke drysse AI over et eksisterende produkt som hot sauce.”

For at udnytte AI fuldt ud skal produkter bygges fra bunden ved hjælp af forskellige modeller og understøttes af specialiserede AI-forskere og -ingeniører. Nogle leverandører vil tilpasse sig denne udfordring, mens andre vil falde bagud.

Dette er komplekst og dyrt arbejde, hvilket forklarer den betydelige investering i AI-relaterede virksomheder. I 2023 alene rejste generative AI-startups 21,8 milliarder dollars på tværs af 426 aftaler, ifølge CB Insights. Selvom der har været en stigning i generative AI-produkter, fokuserer de fleste forbedringer indtil videre på at gøre, hvad vi allerede gør – bare hurtigere og i mange tilfælde bedre.

Grib dybere: AI er en game changer, men ikke generativ AI

Fremtiden for martech: Innovation midt i usikkerhed

Vi er stadig i de tidlige faser af denne transformative innovationscyklus. Ligesom vi ikke kunne forudse internettets indflydelse, øget båndbredde eller smartphone, kan vi endnu ikke forudsige, hvordan AI fuldt ud vil omforme marketing og andre funktioner.

Men værktøjer som Revmatics giver et glimt af fremtiden – hvor personlige oplevelser i stor skala kunne erstatte nutidens statiske hjemmesider og skræddersy hver interaktion til besøgendes unikke behov og interesser. Denne vision, som længe har været et mål for marketingfolk, bliver nu opnåelig gennem AI.

For marketingfolk vil de kommende år være en blanding af udfordringer og muligheder. Pålidelige programmer vil måske ikke længere levere forudsigelige resultater, mens nye AI-drevne teknologier dukker op til eksperimentering.

Den centrale udfordring vil være at balancere presset for at nå mål med behovet for at teste innovative tilgange. Succes i 2025 vil afhænge af at bygge et solidt fundament, der støtter eksperimentering. Dette bør være en topprioritet.