איך בוחרים מערכת מרקטינג אוטומיישן (Marketing Automation) - המדריך המעשי לארגונים.
עודכן: לפני שעתיים (2)
איך בוחרים מערכת מרקטינג אוטומיישן (Marketing Automation)? רק שתדעו שמערכת המרקטינג אוטומיישן הכי טובה - לא קיימת. קיימת מערכת המרקטינג אוטומיישן שהכי מתאימה לכם.
עודכן לאחרונה: 20/10/2026
למה רוב הארגונים בוחרים מערכת מרקטינג אוטומיישן בצורה לא נכונה
אחד הדברים שאני רואה שוב ושוב הוא ארגונים שמגיעים אחרי בחירת מערכת - ושואלים "מה עכשיו?". המערכת נרכשה, חשבו שהעבודה הכבדה מאחוריהם. בפועל - היא לפניהם.
הסיבה לרוב: תהליך הבחירה לא היה תהליך בחירה - הוא היה תהליך קנייה.
לפני שמדברים על איך בוחרים - כדאי להבין איך לא בוחרים:
לא בוחרים לפי המלצות בפוסט לינקדאין - כל ארגון הוא שונה. המלצה שעבדה לחברת ביטוח עם 50 נציגי מוקד, לא בהכרח מתאימה לאיקומרס עם 200,000 לקוחות
לא בוחרים רק על בסיס מצגת הספק - ספקים מציגים את הטוב ביותר שלהם. הפגישה הבאה אחרי החתימה נראית אחרת לחלוטין
לא בוחרים לפי דירוגי Forrester, Gartner או G2 בלבד - הם נקודת פתיחה, לא נקודת סיום
לא בוחרים לאחר בחינה של מערכת אחת בלבד - אין מערכת "הכי טובה". יש מערכת "הכי מתאימה לכם"
המתכון להצלחה הוא שונה לגמרי: הארגון צריך "ללדת" את הפרויקט.
מה זה אומר? שתהליך הבחירה עצמו, לפני שנחתם חוזה, הוא זה שיוצר את ההבנה הארגונית של מה נדרש להצליח. ארגון שעבר תהליך כזה מגיע להטמעה מוכן. ארגון שדילג על התהליך - מגלה את הדרישות שלו תוך כדי הטמעה. וזה יקר. לפעמים מאוד.
לפני שבוחרים מערכת מרקטינג אוטומיישן, חשוב להבין לעומק מה מערכות מרקטינג אוטומיישן עושות, אילו בעיות עסקיות הן פותרות, ומה היכולות שתצטרכו לאפיין. המאמר "מה זה מרקטינג אוטומיישן", הוא נקודת ההתחלה הנכונה.
איך בוחרים מערכת מרקטינג אוטומיישן מסגרת 3 הצירים
תהליך הבחירה צריך לעבור על שלושה צירים במקביל. התעלמות מאחד מהם - מבטיחה בעיות בהמשך.
הציר הפונקציונלי - מה המערכת צריכה לעשות.
הציר הטכנולוגי - איך המערכת משתלבב במה שקיים.
הציר הארגוני - מי יפעיל את זה ואיך.
ציר 1: פונקציונלי - מה המערכת צריכה לעשות?
זו השאלה שרוב הארגונים שואלים - ולכן גם מחמיצים את השתיים האחרות. אבל גם כאן, יש עומק שחשוב לחדור אליו.
שאלות שחייבים לענות לפני שנוגעים במערכת:
פעילויות: אילו מסעות לקוח נרצה להפעיל? נטישת תהליך? חידוש? Onboarding? Cross-sell? מניעת נטישה? ככל שהרשימה ברורה יותר - כך הבחירה מדויקת יותר.
בעת הגדרת הפעילויות הנדרשות, כדאי לחשוב כבר עכשיו על רמות הטירגוט שתרצו לממש - פנייה "למי שאפשר", "למי שכדאי", או "למי שצריך". ההבדל בתוצאות הוא עצום, וזה ישפיע ישירות על הדרישות שלכם ממערכת המרקטינג האוטומיישן. במאמר "פרסונליזציה בשיווק" תלמדו איך עושים את זה נכון.
ערוצים: מה מיקס הערוצים הנדרש? מייל בלבד, או גם SMS, WhatsApp, פוש, סושיאל, מוקד, אתר, אפליקציה? לא כל מערכת תומכת בכולם - ולא כל מערכת תומכת בהם באותה רמה.
פרסונליזציה: עד כמה "עמוקה" הפרסונליזציה הנדרשת? שם בלבד? מוצר? היסטוריית רכישות? התנהגות בזמן אמת?
דאטה: מאילו מקורות מערכת האוטומציה השיווקית צריכה צריך לקבל דאטה? מחסן נתונים? CRM? מערכת billing? אתר? אפליקציה? באילו תדירויות - אחת ליום, ריל-טיים (real time) או שילוב.
מקורות הדאטה הם עמוד השדרה של כל מערכת Marketing Automation. אם הארגון עוד לא הגדיר אסטרטגיית דאטה, זה השלב לעשות זאת - כי המערכת שתבחרו צריכה להתאים לסביבת הדאטה שלכם, לא להיפך. המאמר בנושא "אסטרטגיית דאטה", מדבר בדיוק על זה.
ניקוד לידים (Lead Scoring): פיצ'ר שנמצא בשימוש בעיקר בארגוני B2B בהם תהליך המכירה ללקוח ארוך ונדרש להעביר את הליד לגורם מכירות אנושי. האם נדרש ניקוד לידים? על בסיס דמוגרפי? התנהגותי? שניהם?
מדידה: אילו דוחות ו-dashboards נדרשים? האם מספיק מה שמובנה במערכת, או שצריך אינטגרציה לסביבת ה-BI הארגונית?
ציר 2: טכנולוגי - איך המערכת משתלבת במה שקיים?
זה הציר שהכי קל לדלג עליו - ואחד הכי יקרים לטעות בו.
אינטגרציות קריטיות:
סביבת CRM: האם יש קונקטור מובנה? מה עומק הסינכרון? דו-כיווני?
אתר/אפליקציה: איך מזוהים גולשים ומועברים אירועים? JavaScript SDK? API?
מערכת billing/ERP: אם הדאטה העסקי יושב שם - חייבים לדעת איך מחברים
מערכות נוספות: Data Warehouse, CDP, BI - מה הסטאק הקיים ומה רמת האינטגרציה הנדרשת?
נושאי תשתית:
סביבת ענן או On-premise - לרוב הארגונים היום, cloud הוא ברירת המחדל. כך גם עובדות רוב מערכות המרקטינג אוטומיישן.
אבטחת מידע ורגולציה: עמידה ברגולציה (GDPR, חוק הגנת הפרטיות ותיקון 13 שנכנס לתוקף באוגוסט 2025, חוק הספאם - סעיף 30א לחוק התקשורת) ובתקני אבטחת מידע (SOC2, ISO 27001).
רמת שרות - SLA: מה זמינות המערכת המובטחת? מה קורה בתקלה?
יכולת גדילה - Scalability: האם המערכת תתמוך בדרישות גם כשתגדלו פי 3 בנפח הפעילות?
יכולות GenAI: שאלה שהיתה בלתי רלוונטית בעבר, ועכשיו קריטית: האם מערכת האוטומציה השיווקית מכילה יכולות GenAI? ייצור תוכן אוטומטי? Send Time Optimization מבוסס ML? Predictive Scoring?
ציר 3: ארגוני - מי יפעיל את זה ואיך?
זה הציר שהכי מפתיע ארגונים - כי הם חשבו שזו שאלה שאפשר לדחות להטמעה.
כ"א ומיומנויות:
מי בארגון יפעיל את מערכת ה Marketing Automation ביום-יום? האם יש לו/לה את הכישורים?
כמה שעות שבועיות נדרשות לניהול שוטף?
האם צריך לגייס? להכשיר? לקחת שירות חיצוני?
שאלת "מי יפעיל את המערכת" היא לא רק שאלת כ"א - היא שאלה של ניהול בעלי עניין. המדריך בנושא "חיבור בעלי עניין" בפרויקט מרקטינג אוטומיישן, מסביר מי צריך להיות בחדר, ומתי, לאורך כל תהליך הבחירה וההטמעה.
שיטת הפעלה:
עצמאית בתוך הארגון? שירות מנוהל (managed service) עם הספק? סוכנות חיצונית?
מי אחראי על הדאטה? על התוכן? על הלוגיקה העסקית?
האם יש אנשים עם מיומנויות מתאימות? האם נדרש לגייס?
תהליכי עבודה:
מיהם הלקוחות העסקיים? רק שיווק? שירות לקוחות, גביה?
מי מגדיר את האוכלוסייה? מי בונה את התוכן? מי מנתח את התוצאות?
איך יראה תהליך האישור לפני שקמפיין יוצא?
האם יש הגדרה ברורה של "מי עושה מה"?
ניהול שינוי:
עד כמה הארגון מוכן לשינוי? מה רמת ההתנגדות הצפויה?
האם יש "champion" פנימי שידחוף את הפרויקט?
איך מתייחסים לתחושת האיום של עובדים ש"הרובוט יחליף אותם"?
ציר | השאלה | נושאים עיקריים | מי עונה | הטעות הנפוצה |
פונקציונלי | מה המערכת צריכה לעשות? | פעילויות, ערוצים, פרסונליזציה, דאטה, Lead Scoring, מדידה | צד עסקי, דאטה ודיגיטל | רוב הארגונים שואלים רק אותו |
טכנולוגי | איך המערכת משתלבת במה שקיים? | אינטגרציות (CRM, אתר ואפליקציה, billing/ERP, DWH/CDP/BI), תשתית (ענן, אבטחה ורגולציה, SLA, Scalability), GenAI | סיסטם, אבטחת מידע, רגולציה | הכי קל לדלג עליו, והכי יקר לטעות בו |
ארגוני | מי יפעיל את זה ואיך? | כוח אדם ומיומנויות, שיטת הפעלה, תהליכי עבודה, ניהול שינוי | הצוות המפעיל וההנהלה (champion פנימי) | חושבים שאפשר לדחות להטמעה |
מערכות מרקטינג אוטומיישן פופולריות בשוק בישראל
המערכות מתחלקות בעיקר לפי התאמה לתחומי הפעילות, בדגש על ההפרדה בין B2B ל B2C.
יש גם תתי התמחויות כגון תעשיה וגודל ארגון.
בחרתי להציג פה את רשימת המערכות הרלוונטיות לארגונים גדולים ובינוניים + את רשימת המערכות הנפוצות בישראל.
מערכות אוטומציה שיווקית פופולריות בישראל (מניסיוני) - חברות B2B:
* הרשימה מן הסתם חלקית ולא כוללת את כל המערכות ונבנתה מהיכרותי ומניסיוני.
מגזר | מערכת | התאמה לארגונים בינוניים | התאמה לארגונים גדולים |
B2B | גבוהה | גבוהה | |
B2B | גבוהה | גבוהה | |
B2B | גבוהה | גבוהה | |
B2B | גבוהה | גבוהה | |
B2B | גבוהה | בינונית |
מערכות אוטומציה שיווקית פופולריות בישראל (מניסיוני) - חברות B2C:
* הרשימה מן הסתם חלקית ולא כוללת את כל המערכות ונבנתה מהיכרותי ומניסיוני.
מגזר | מערכת | התאמה לארגונים בינוניים | התאמה לארגונים גדולים |
B2C | גבוהה | גבוהה | |
B2C | גבוהה | גבוהה | |
B2C | גבוהה | גבוהה | |
B2C | גבוהה | גבוהה | |
B2C | גבוהה | בינונית | |
B2C | גבוהה | גבוהה | |
B2C | גבוהה | בינונית | |
B2C | בינונית | גבוהה |
מערכות אוטומציה שיווקית של ספקים ישראלים:
* הרשימה מן הסתם חלקית ולא כוללת את כל המערכות ונבנתה מהיכרותי ומניסיוני.
סיווג | מערכת |
ספקים מקומיים | |
ספקים מקומיים | |
ספקים מקומיים | |
ספקים מקומיים | |
ספקים מקומיים |
מערכות Marketing Automation פופולריות בארגונים גדולים בעולם.
מפת טכנולוגיות השיווק (Marketing Technology landscape) הזאת היא תוצר של מחקר בשם "Enterprise Martech Landscape 2026", הסוקר מערכות טכנולוגיות שיווק (Martech).
המחקר סוקר 417 ארגונים גדולים בעולם ובוצע ע"י The Martech Weekly, חברה גלובלית למחקר וייעוץ, המעניקה שירותים לבכירים בתחום טכנולוגיות השיווק (Martech) בחברות ענק הפונות לצרכנים.
מתוך המפה המלאה הכוללת מגוון רחב של מערכות מרטק (Martech), בחרתי להציג פה רק מערכות הנמנות על הקטגוריה למאמר הזה: Engagement & Orchestration -> Direct Marketing.
את מחקר המערכות המלא, ניתן להוריד בלינק הזה.
מצ"ב טבלה המרכזת את ספקי המערכות המופיעות בתמונה, יחד עם קישורים לאתרים הרשמיים שלהם (או לאתרי חברות האם):
שם הספק | קישור לאתר |
Salesforce MC Engagement | |
Braze | |
Adobe Campaign | |
Salesforce MC Personalization | |
Iterable | |
Attentive | |
Klaviyo | |
SAP Engagement Cloud | |
Salesforce Marketing Cloud Intelligence | |
Twilio SendGrid | |
Oracle Responsys | |
Twilio Messaging | |
Customer.io | |
HubSpot Marketing Hub | |
MoEngage | |
Validity | |
Acoustic Campaign | |
HCL Unica | |
Mailchimp | |
MessageGears | |
Sailthru by Zeta | |
Zeta Marketing Platform | |
Bloomreach Engagement | |
Cordial | |
Insider One | |
SAP Marketing Cloud | |
SAS Marketing Auto. | |
Wunderkind | |
Act-On Marketing | |
Algonomy ACE | |
Flowmail / Flxmail | |
Inbox Monster | |
Marigold Engagement | |
Swrve | |
Bloomreach Content | |
Comarch | |
dotdigital | |
Imagino | |
Infor Marketing Cloud | |
Litmus | |
Punchh | |
Pushly | |
Quadient Inspire | |
Selligent by Zeta |
20 שאלות שחייבים לשאול ספקים לפני החתימה
אחד הכלים הכי שימושיים שאני נותן לארגונים אחרי מפגשי הדגמה:
מערכת האוטומציה השיווקית עצמה:
מה רמת ה-uptime המובטחת ב-SLA?
איך נראות אינטגרציות לערוצים שלכם?
האם האינטגרציה דו-כיוונית? מה נסנכרן ובאיזו תדירות?
איך מבוצע Lead Scoring - כללי ידניים, ML, שניהם?
מה יכולות ה-GenAI הקיימות? מה בפיתוח?
הטמעה ותמיכה:
6. מה כולל חבילת ה-onboarding? כמה שעות? מי מבצע?
7. מה זמן ה-implementation הממוצע לארגון בגודל שלנו?
8. האם יש Professional Services? מה עלותם?
9. מה ערוצי התמיכה השוטפת? (צ'אט, טלפון, email) ומה זמני התגובה?
10. האם יש community או academy לחינוך עצמי?
תמחור:
11. מה מודל התמחור? (לפי Contacts? Sends? Features?)
12. מה קורה אם אנחנו גדלים ב-X%? מה העלות?
13. אילו פיצ'רים נמצאים בתוכנית הבסיסית ואילו ב-add-ons?
14. מה תנאי יציאה מהחוזה?
לקוחות דומים:
15. האם יש לכם לקוחות בתחום שלנו? (ביטוח / בנקאות / קמעונאות / וכד')
16. האם אפשר לדבר עם לקוח דומה לנו?
17. מה אתגרי ההטמעה הנפוצים שלקוחות דומים חוו?
מפת התפתחות של מערכת המרקטינג אוטומיישן:
18. מה roadmap הפיתוח לשנה הקרובה?
19. כמה פעמים בשנה יוצאות גרסאות חדשות?
20. איך מתייחסים לבקשות פיצ'ר מלקוחות?
6 שלבים לתהליך בחירה מוצלח - שלב אחר שלב
מיפוי דרישות עסקיות.
צמצום אפשרויות Long-list ו-Short-list.
הדגמות ממוקדות.
התנסות - POC, תקופת ניסיון או סשן Hands-On.
שיחות עם לקוחות וקבלת הצעות מחיר.
מו"מ וחתימה.
הערכות הזמנים מתבססות על ניסיוני ורלוונטיים לתהליך בסביבה ארגונית לא מורכבת.
שלב 1: מיפוי דרישות עסקיות (4-5 שבועות)
איך בוחרים מערכת מרקטינג אוטומיישן?
לפני שמתחילים את תהליך הבחירה חייבים לדעתי לעשות תהליך מקדים במסגרתו מוגדרות הדרישות של הארגון מהפתרון בכל אחד משלושת הצירים: פונקציונלי, טכנולוגי וארגוני.
זה גם הזמן הטוב ביותר להעמיק את הידע הארגוני בטכנולוגיה, יכולותיה ומגבלותיה - בדגש על צוות הבחירה.
מנו צוות בחירה שמורכב לפחות מנציגי הצד העסקי, דאטה ודיגיטל. סנכרנו מראש את אנשי הסיסטם, אבטחת מידע ורגולציה - ותאמו מולם מתי הם היו רוצים להשתלב בתהליך.
שלב 2: Long-list ו-Short-list (1-2 שבועות)
עם 6-8 מערכות פוטנציאליות (long-list), ומצמצמים ל 2-3 (short-list) על בסיס קריטריוני must-have. אל תבזבזו זמן על הדגמות למערכות אוטומציה שיווקית שאינן עומדות בתנאי סף.
שלב 3: הדגמות ממוקדות (3-4 שבועות)
הדגמה טובה היא לא "tour" של המערכת, היא בדיקה של הצרכים הספציפיים שלכם. שלחו לספק מראש רשימת תרחישים שאתם רוצים לראות. אם הספק לא יכול להדגים אותם - זו תשובה. על מנת שלא יידרשו פגישות המשך, הגבילו את הפגישה בזמן וקבעו לו"ז מוגדר לכל נושא - בתיאום מראש עם הספקים. דאגו לנוכחות של כלל הצוותים המעורבים בדגש על צד עסקי, דאטה ודיגיטל. התהליך לוקח זמן בעיקר בשל אילוצי יומנים וסבבי הבהרה שנדרשים לא אחת.
שלב 4: Proof of Concept או Trial או סשן Hands-On (2-4 שבועות)
למערכות שנשארו - בקשו גישת trial או POC על נתוני אמת (אנונימיים). ראו איך הצוות שלכם מרגיש עם הממשק. החלק של ה Hands-On יסייע לצוות להתרשם מהיכולות, ממשק המשתמש ונוחות העבודה בהתאם לסקילס שלהם.
בסוף השלב הזה, תוכלו לצמצם את רשימת הספקים ל 2-3 מועדפים. זה הזמן להכניס את אנשי הסיסטם, אבטחת מידע ורגולציה.
שלב 5: שיחות עם לקוחות וקבלת הצעות מחיר (2-3 שבועות)
בקשו הצעות מחיר מהספקים. דברו עם לקוחות קיימים, עדיף לא כאלה שהספק בחר עבורכם, אלא מי שאתם מוצאים. עדיף, ככל הניתן, לדבר עם לקוחות עם סביבה ארגונית דומה לשלכם. שאלו על קשיים, לקחים והמלצות לשיפור. שאלו מה היו עושים אחרת. אל תתמקדו רק בהצלחות. את השיחות/פגישות עשו הן לקבל חוות דעת על ספק התוכנה והן על הספק המיישם. זה השלב בו נדרש לעשות Sizing במסגרתו תגדירו מה היקפי השימוש הצפויים במערכת.
שלב 6: שלב המו"מ וחתימה (תלוי ארגון)
את השלב הזה צריך לעשות בתבונה. התוכנה בד"כ מגיעה בכמה חבילות - הבינו מה ההבדלים ומה החבילה המוצעת הכי מתאימה לכם. ברוב הפתרונות מבוססי הענן העלות מכילה מרכיב של שימוש בקרדיטים בצורה כזו או אחרת. הבינו היטב את מבנה העלויות, איך הוא פוגש את ה Sizing שעשיתם ומה קורה במקרים של חריגה. קראו את האותיות הקטנות. בשני המקומות הללו טמונות בד"כ עלויות נסתרות. נהלו משא ומתן. מחירון הוא נקודת פתיחה.
שלב | משך | מי מעורב | תוצר |
מיפוי דרישות | 4-5 שבועות | צוות בחירה (עסקי, דאטה, דיגיטל), עם סנכרון מראש מול סיסטם, אבטחת מידע ורגולציה | דרישות בשלושת הצירים |
צמצום אפשרויות Long-list ו-Short-list | 1-2 שבועות | צוות הבחירה | מ-6-8 מערכות ל-2-3 לפי must-have |
הדגמות ממוקדות | 3-4 שבועות | כלל הצוותים (עסקי, דאטה, דיגיטל) | הערכת הספק בתרחישים שלכם |
התנסות - POC, תקופת ניסיון או סשן Hands-On. | 2-4 שבועות | הצוות המפעיל. בסוף השלב נכנסים סיסטם, אבטחת מידע ורגולציה | 2-3 ספקים מועדפים |
שיחות עם לקוחות וקבלת הצעות מחיר | 2-3 שבועות | צוות הבחירה | Sizing, הצעות מחיר וחוות דעת על הספק והמיישם |
מו"מ וחתימה | תלוי ארגון | חוזה, מבנה עלויות ותנאי חריגה |
שאלות נפוצות
כמה זמן אמור לקחת תהליך בחירת מערכת Marketing Automation?
ארגון שעושה את זה ברצינות, 12-18 שבועות. זה כולל את תהליך הדרישות עד למו"מ. ההשקעה בתהליך הבחירה היא הכי זולה מכל הטעויות האפשריות.
האם צריך יועץ חיצוני לתהליך הבחירה?
חובה שיהיה בתהליך מישהו שמכיר את התחום לעומק. חובה. אם יש כזה מישהו בארגון, לא חייבים יועץ, אבל בד"כ כדאי. יועץ מנוסה מכיר את המערכות מקרוב, יכול לטפל בהתנגדויות ומחלוקות בצד הארגון, יכול לייצג את הצרכים שלכם מול הספקים, ויכול לזהות red flags בחוזה. השקעה בייעוץ בשלב הבחירה מחזירה את עצמה בהרבה.
האם GenAI צריך להיות קריטריון בחירה היום?
בהחלט. גם אם אין לכם תוכניות GenAI מיידיות, מערכת המרקטינג אוטומיישן שתבחרו היום תהיה אתכם 3-5 שנים. מערכת שמכילה יכולות GenAI היום, כפי הנראה תהיה מתקדמת יותר מחר.
מה עדיף - מערכת all-in-one או best-of-breed?
מערכת all-in-one: פלטפורמה שמנסה לתת הרבה יכולות בתוך מערכת אחת: ניהול קמפיינים, מסעות לקוח, אימייל, SMS, פופאפים, דפי נחיתה, סגמנטציה, דאטה בסיסית, דוחות, לפעמים גם CRM או CDP בסיסי.
מערכת best-of-breed: בוחרים את המערכת הטובה ביותר לכל צורך ספציפי, גם אם מדובר בכמה מערכות שונות.
ההעדפה בד"כ תלויה ברמת בשלות הדאטה הארגונית ובכלים שכבר קיימים. ארגון עם תשתית דאטה חזקה ו-IT מיומן, יוכל לנצל best-of-breed. ארגון בתחילת הדרך, יעדיף all-in-one שמפשט את הסטאק.
מה עושים אם שתי מערכות נראות שוות?
ראשית, כנראה שהם לא שווים, פשוט לא שאלתם את השאלות הנכונות. שנית, אם באמת קשה להחליט, שקלו: באיזה ספק אתם סומכים יותר לטווח ארוך? שירות הלקוחות הוא לעיתים גורם ההכרעה.
לסיכום: מערכת המרקטינג אוטומיישן הנכונה, היא זו שהארגון מוכן לה
"המערכת הכי טובה" לא קיימת. קיימת מערכת המרקטינג אוטומיישן שהכי מתאימה לצרכים הפונקציונליים שלכם, לתשתית הטכנולוגית שלכם, ולמשאבים הארגוניים שלכם - בסדר הזה.
הארגון צריך ״ללדת״ את הפרויקט.
ארגון שעבר תהליך בחירה מעמיק, מגיע להטמעה עם הבנה ברורה של מה נדרש ממנו. ובדיוק כך, הפרויקט מצליח.
זו הדרך הכי בטוחה לפרויקט מרקטינג אוטומיישן מוצלח. באחריות.
אחרי שבחרתם - חשוב לדעת שיותר מ-50% מפרויקטי המרקטינג אוטומיישן לא מתרוממים. המדריך בנושא "הטמעת מרקטינג אוטומיישן" מסביר מה מייחד את הארגונים שכן מצליחים.
אם אתם נמצאים בתהליך בחירה ורוצים ליווי מקצועי - דברו איתי
גיל כוכבי הוא יועץ דאטה ומרקטינג אוטומיישן עם ניסיון רב שנים בעבודה עם ארגונים גדולים ובינוניים במגוון רחב של מגזרים.
הוא מתמחה בבניית אסטרטגיות דאטה, הקמת מערכי שיווק פרסונלי מבוססי אונליין ואופליין (O2O) והטמעת מרקטינג אוטומיישן, המאפשרים לארגון לנהל את לקוחותיו בצורה פרסונלית, אפקטיבית ומדידה.
בנוסף, הוא המייסד של קהילת הלינקדאין Linkers וקהילת "AI & Data-Driven & Digital Marketing in Israel" שמטרתה לחבר את אנשי השיווק, הדיגיטל והדאטה לשיח אחד המגביר את שת"פ בין היחידות.
📞 052-5112167 | LinkedIn | kochavigil@gmail.com
תגובות