איך בוחרים מרקטינג אוטומיישן (Marketing Automation) - המדריך המעשי לארגונים.

איך בוחרים מרקטינג אוטומיישן (Marketing Automation)? רק שתדעו שכלי המרקטינג אוטומיישן הכי טוב - לא קיים. קיים הכלי שהכי מתאים לכם.

למה רוב הארגונים בוחרים כלי מרקטינג אוטומיישן בצורה לא נכונה

אחד הדברים שאני רואה שוב ושוב הוא ארגונים שמגיעים אחרי בחירת כלי - ושואלים "מה עכשיו?". הכלי נרכש, 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 כלי אחד בלבד - אין כלי "הכי טוב". יש כלי "הכי מתאים לכם"

המתכון להצלחה הוא שונה לגמרי: הארגון צריך "ללדת" את הפרויקט.

מה זה אומר? שתהליך הבחירה עצמו, לפני שנחתם חוזה, הוא זה שיוצר את הבנה 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 כלי, חשוב להבין לעומק מה מרקטינג אוטומיישן בכלל עושה, אילו בעיות עסקיות הוא פותר, ומה היכולות שתצטרכו לאפיין. "המדריך המלא למרקטינג אוטומיישן", הוא נקודת ההתחלה הנכונה.

מסגרת 3 הצירים לבחירת כלי Marketing Automation

תהליך הבחירה צריך לעבור על שלושה צירים במקביל. התעלמות מאחד מהם - מבטיחה בעיות בהמשך.

ציר 1: פונקציונלי - מה הכלי צריך 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 בכלי:

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 מהכלי.

ערוצים: מה מיקס הערוצים הנדרש? מייל בלבד, או גם SMS, WhatsApp, פוש, סושיאל, מוקד, אתר, אפליקציה? לא כל כלי תומך בכולם - ולא כל כלי תומך בהם באותה רמה.

פרסונליזציה: עד כמה "עמוקה" הפרסונליזציה הנדרשת? שם בלבד? מוצר? היסטוריית רכישות? התנהגות בזמן אמת?

דאטה: מאילו מקורות הכלי צריך לקבל דאטה? מחסן נתונים? CRM? מערכת billing? אתר? אפליקציה? באילו תדירויות - אחת ליום, ריל טיים או שילוב.

מקורות הדאטה הם עמוד השדרה של כל כלי מרקטינג אוטומיישן. אם הארגון עוד לא הגדיר אסטרטגיית דאטה, זה השלב לעשות זאת - כי הכלי שתבחרו צריך להתאים לסביבת הדאטה שלכם, לא להיפך.

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 שבתוך הכלי, או שצריך אינטגרציה לסביבת ה-BI הארגונית?

ציר 2: טכנולוגי - איך הכלי משתלב 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 עובדים רוב הכלים.

• אבטחת מידע ורגולציה: עמידה ב-GDPR, חוק הגנת הפרטיות הישראלי, SOC2

• רמת שרות - SLA: מה זמינות המערכת המובטחת? מה קורה בתקלה?

• יכולת גדילה - Scalability: הכלי יתמוך בכם גם כשתגדלו פי 3 בנפח הפעילות?

יכולות GenAI : שאלה שהיתה בלתי רלוונטית בעבר, ועכשיו קריטית: האם הכלי כולל 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 כלי 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 לעבודה עם גורמים בעלי ענין 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"?

כלים קיימים בשוק בישראל

הכלים מתחלקים בעיקר לפי התאמה לתחומי בדגש על B2B ו B2C.

יש גם תתי התמחויות כגון תעשיה וגודל ארגון.

בחרתי להציג פה את רשימת הכלים הרלוונטיים לארגונים גדולים ובינוניים + את רשימת הכלים הנפוצים בישראל.

כלים לחברות B2B:

* הרשימה מן הסתם חלקית ולא כוללת את כל הכלים.

מגזר	כלי	התאמה לארגונים בינוניים	התאמה לארגונים גדולים
B2B	Adobe Marketo Engage	גבוהה	גבוהה
B2B	Oracle Eloqua	גבוהה	גבוהה
B2B	Salesforce Marketing Cloud Account Engagement	גבוהה	גבוהה
B2B	HubSpot Marketing Hub Enterprise	גבוהה	גבוהה
B2B	Act-On	גבוהה	בינונית

כלים לחברות B2C:

* הרשימה מן הסתם חלקית ולא כוללת את כל הכלים.

מגזר	כלי	התאמה לארגונים בינוניים	התאמה לארגונים גדולים
B2C	Braze	גבוהה	גבוהה
B2C	Salesforce Marketing Cloud	גבוהה	גבוהה
B2C	Optimove	גבוהה	גבוהה
B2C	SAP Emarsys / SAP Engagement Cloud	גבוהה	גבוהה
B2C	Klaviyo	גבוהה	בינונית
B2C	Acoustic	גבוהה	גבוהה
B2C	Flashy	גבוהה	בינונית
B2C	Oracle Responsys	בינונית	גבוהה

כלים של ספקים ישראלים:

* הרשימה מן הסתם חלקית ולא כוללת את כל הכלים.

סיווג	כלי
ספקים מקומיים	Smoove
ספקים מקומיים	ActiveTrail
ספקים מקומיים	Inwise
ספקים מקומיים	רב מסר
ספקים מקומיים	InforUMobile

20 שאלות שחייבים לשאול ספקים לפני החתימה

אחד הכלים הכי שימושיים שאני נותן לארגונים אחרי מפגשי הדגמה:

הכלי עצמו:

1. מה רמת ה-uptime המובטחת ב-SLA?

2. איך נראות אינטגרציות לערוצים שלכם?

3. האם האינטגרציה דו-כיוונית? מה נסנכרן ובאיזו תדירות?

4. איך מבוצע Lead Scoring - כללי ידניים, ML, שניהם?

5. 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 הכלי:

18. מה roadmap הפיתוח לשנה הקרובה?

19. כמה פעמים בשנה יוצאות גרסאות חדשות?

20. איך מתייחסים לבקשות פיצ'ר מלקוחות?

תהליך הבחירה המוצלח - שלב אחר שלב

שלב 1: מיפוי דרישות עסקיות (4-5 שבועות)

איך בוחרים כלי מרקטינג אוטומיישן?

לפני שמתחילים את תהליך הבחירה חייבים לדעתי לעשות תהליך מקדים במסגרתו מוגדרות הדרישותשל 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 כלים פוטנציאליים (long-list), ומצמצמים ל-2-3 (short-list) על בסיס קריטריוני must-have. אל תבזבזו זמן על הדגמות לכלים שלא עומדים בתנאי סף.

שלב 3: הדגמות ממוקדות (3-4 שבועות)

הדגמה טובה היא לא "tour" של הכלי, 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 ל 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)

לכלים 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  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

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.

שאלות נפוצות

כמה זמן אמור לקחת תהליך בחירת כלי מרקטינג אוטומיישן? 

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 הכלים 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, הכלי שתבחרו היום יהיה אתכם 3-5 שנים. כלי שמשקיע ב-GenAI capabilities היום, יהיה מתקדם יותר מחר. כלי שלא - יישאר מאחור.

מה עדיף - כלי all-in-one או best-of-breed? 

כלי 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.

כלי best-of-breed: בוחרים את הכלי הטוב 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 שני כלים נראים שווים? 

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: הכלי הנכון הוא זה שהארגון מוכן לו

"הכלי הכי טוב" לא קיים. קיים הכלי שהכי מתאים 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 להצלחה בפרויקט 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