"Você pode fazer toda a publicidade que quiser e estar em todas as plataformas sociais, mas cinco minutos depois de alguém experimentar seu produto ou serviço já terão formado sua opinião sobre eles", diz Sheinkin. "Se sua marca é sua experiência, e em um mundo digital sua experiência impulsiona a demanda, então você tem que voltar e começar novamente o trabalho com base na experiência do cliente".
Este insight levou os profissionais de marketing da IBM a refletir sobre o engajamento do cliente em todos os canais. Eles descobriram que os dados em silos impediram que os profissionais de marketing entregassem experiências consistentes e relevantes entre diferentes canais. Por exemplo, se um cliente de uma conta-alvo foi a um evento, mas também visitou o site, fez o download de uma ficha técnica e entrou em contato por e-mail. Os profissionais de marketing não conseguiam conectar facilmente todos os pontos de contato para obter uma visão clara da demanda daquele cliente e em que parte do ciclo de compra ele estava para que a empresa pudesse entregar uma experiência personalizada.
Do lado da tecnologia, a IBM possuía diversas ferramentas de marketing para gerenciamento de dados, ativos digitais, conteúdo e campanhas. A falta de integração dificultava a colaboração e o compartilhamento de dados e os processos manuais tornaram essas informações ineficientes. Os ativos digitais da IBM, por exemplo, se espalharam por 40 plataformas digitais de gerenciamento de ativos digitais (DAM), cada uma com seu próprio conteúdo, padrões e metadados. Tal dispersão fez com que os profissionais de marketing perdessem tempo procurando esses ativos.
Os processos legados e a estrutura organizacional também geraram mais desafios. A IBM estava executando 2.800 campanhas, o que refletiu na organização da IBM em vez das necessidades do cliente. Em diferentes regiões, unidades de negócios e linhas de produtos, todos estavam criando sem uma visão ou controle central.
Assim começou um grande projeto para transformar o sistema complexo de marketing da IBM. De acordo com Sheinkin, "Nosso trabalho seria simplificar radicalmente, com foco na entrega de experiências personalizadas e nos dados que apoiam essas experiências".