Нове покоління платформ автоматизації маркетингу відкрито націлилося на Marketo, один із найдовше існуючих продуктів цієї категорії. Paminga, Inflection.io, Conversion.ai і Phave позиціонують себе як альтернативу традиційним MAP-системам, обіцяючи позбавити компанії від довгої кривої навчання та високих операційних витрат. Частина з них також працює з клієнтами HubSpot, Pardot і Eloqua, але в розмовах на ринку Marketo згадують найчастіше.
Конкуренти навіть не приховують цього. Inflection закликає маркетологів «нарешті замінити Marketo». Paminga пропонує Marketo Translator, інструмент для міграції з Marketo на власну платформу. Phave заснували люди, які колись допомагали створювати саму Marketo. Автор матеріалу, який багато років працював з Marketo, пояснює, чому ця ніша виглядає привабливою: продукт потужний, але дорогий, складний і відомий тим, що його важко освоїти. До того ж його архітектура, за словами автора, може не встигати за змінами ринку.
Самі претензії до Marketo не нові. Нове полягає в тому, що штучний інтелект здатен замінити складні робочі процеси, засновані на правилах, від яких залежать традиційні платформи автоматизації. Щоб зрозуміти, чому ця модель склалася, варто повернутися до початку 2000-х років. Тоді B2B-маркетинг зіткнувся з тиском: треба було довести свій внесок у виручку. CRM-системи дали відділам продажів більшу видимість воронок, і маркетингу знадобився вимірюваний спосіб показати, що він створює можливості. Демонстраційна модель SiriusDecisions Demand Waterfall, представлена 2006 року, допомогла формалізувати шлях потенційного клієнта від запиту до маркетингового лідa з кваліфікацією (MQL) і далі до продажів.
Платформи автоматизації зробили цей процес масштабованим: маркетингові команди могли вести тисячі контактів, автоматизувати подальші дії та показувати, як їхні активності впливають на воронку. Проте технологія спиралася на уявлення про те, як тоді відбувалися B2B-покупки. Людина проявляла інтерес, маркетинг її «вирощував», а продажі брали контакт на себе, коли вона була готова. Сьогодні, як зазначає автор, цей підхід уже не відповідає реальності, однак значна частина операційної моделі традиційних MAP досі тримається саме на ньому.
Одне з головних обмежень традиційних платформ полягає в їхній залежності від заздалегідь заданих правил. Фахівець MOps визначає, що має відбуватися, і переводить це рішення в логіку платформи та робочі процеси. Чим складніший шлях клієнта, тим більше правил, винятків і залежностей доводиться підтримувати. ШІ пропонує інший підхід, особливо щодо того, як покупці ухвалюють рішення сьогодні. Джон Міллер, співзасновник Marketo і нині CEO Phave, описав цей зсув як перехід від правил до міркувань. Замість того щоб передбачати кожен можливий сценарій, нові платформи оцінюють контекст клієнта, інтерпретують сигнали й визначають дії відповідно до цілей і обмежень. Правила, за словами Міллера, нікуди не зникають, але їхня роль змінюється: вони лишаються для згоди на обробку даних, відповідності вимогам і інших місць, де потрібна передбачувана поведінка. Головна ідея полягає в тому, щоб зменшити обсяг ручного налаштування, яке маркетологи мають закладати в правила.
Складність Marketo має свою ціну. Той, хто довго працював у цій системі, знає, що її треба вивчати по-особливому: багато логічних особливостей стають очевидними лише тоді, коли щось ламається. Автор описує власний випадок на початку кар'єри в MOps: він змінив крок очікування в кампанії з трьох днів на п'ять, припускаючи, що люди, які вже перебувають на цьому кроці, теж будуть чекати п'ять днів. У світі Marketo вони зберігають початкові три дні, а п'ятиденний термін застосовується лише до тих, хто потрапляє на крок після зміни. Щойно цю логіку засвоєно, вона стає цінною експертизою, але водночас створює серйозну залежність від досвідчених адміністраторів, які будують кампанії, підтримують інтеграції та усувають збої.
Adobe, яка придбала Marketo 2018 року, не публікує стандартних цін, а контракти відрізняються. За оцінкою автора, компанії можуть витрачати понад 50 000, 60 000 або 70 000 доларів на рік, переважно для email-розсилок, скорингу лідів, nurture-сценаріїв, відстеження сайту й синхронізації із Salesforce. Для організацій, які використовують весь функціонал, такі витрати можуть бути виправданими. Для тих, хто задіює лише частину можливостей, аргументувати витрати складніше, особливо з урахуванням зарплат фахівців, які цю систему обслуговують.
Інтерфейс Marketo також роками викликає критику, навіть у лояльних користувачів. Перед поглинанням Adobe компанія представила Marketo Sky, намагаючись модернізувати досвід користувача, але перехід був складним, бо людям досі потрібні були можливості класичного інтерфейсу. Sky не вдалося повністю узгодити з Classic, і 2022 року його вивели з експлуатації. У 2026 році Adobe запустила ще одну оновлену версію Marketo, однак, за оцінкою автора, це не знімає питання складності архітектури.
Для українських команд сигнал простий. Більшість українських B2B-компаній і агенцій не використовують Marketo у повному обсязі, а найчастіше обирають HubSpot або працюють з Pardot у межах Salesforce, тож тиск конкурентів на ці платформи теж відчутний. Якщо команда платить за функціонал, яким користується на чверть, варто порахувати не лише ліцензію, а й зарплату фахівця, який її обслуговує. Водночас перед міграцією треба зважити ризики: сценарії, побудовані на правилах, потребують перевірки, а нові інструменти на основі ШІ ще мають довести передбачуваність у вимогливих для комплаєнсу процесах.