Pehea wau i pālua ai i kaʻu loaʻa kālā me ka hoʻohana ʻana i kēia 'Outdated' Science-Based Marketing Strategy

ʻO ka hoʻolālā i kapa ʻia e nā mea a pau i make i hoʻopakele i kaʻu ʻoihana

Elima makahiki i hala aku nei, ke holo nei au i kahi ʻoihana $60 miliona e kahe mālie ana. Ke piʻi nei nā kumukūʻai o kaʻu mea kūʻai aku, piʻi ka nui o kaʻu huli ʻana, a hāʻawi mai kēlā me kēia ʻōlelo aʻoaʻo aʻu i hoʻolimalima iaʻu i ka ʻōlelo aʻo like: pālua i lalo ma TikTok, hahai algorithmic virality, optimize for impressions. Ua ho'āʻo wau i nā mea a pau. ʻAʻohe o ia mea i hoʻoneʻe i ka nila. A laila, hāʻule wau i kahi ʻāpana noiʻi noʻonoʻo noʻonoʻo mai ka makahiki 1968 - noiʻi ʻo kaʻu hui kūʻai aku i ʻōwili i ko lākou mau maka - a ua loli nā mea āpau. I kēia lā, ke kokoke mai nei kēlā ʻoihana hoʻokahi i $120 miliona ma ka loaʻa kālā makahiki, a ʻo ka hoʻolālā e pili ana i ka hapa nui o ia ulu ʻana, ʻo ia ka mea i hoʻokuʻu ʻia e ka hapa nui o nā mea kūʻai aku i kēia manawa he mea pili ʻole.

O ka hoʻolālā he ʻōnaehana, hoʻolaha like ʻole - i hoʻokumu ʻia i kahi hanana noʻonoʻo i kapa ʻia ʻo kaMere Exposure Effect, i kākau mua ʻia e ka psychologist Polish-American Robert Zajonc. Ua hōʻike ʻia kāna noiʻi ʻāina i kahi mea kūʻē i ka manaʻo: hoʻomohala ka poʻe i nā makemake ikaika no nā mea no ka mea ua ʻike pinepine lākou iā lākou, ʻoiai me ka ʻike ʻole o ka hana hou ʻana. ʻAʻole koi ʻia ka hoʻohuli ʻana. ʻAʻohe manawa viral pono. E noʻonoʻo wale i ka hele ʻana i ka honua o kāu mea kūʻai aku.

ʻO ka mea e hiki mai ana, ʻo ia kaʻu hana hou ʻana i kaʻu ʻenekini kūʻai e pili ana i kēia kumumanaʻo, nā ʻōnaehana hana i hoʻonui ʻia, a no ke aha e ʻoi aku ai ka maikaʻi o nā ʻoihana i hoʻomaopopo i kēia ʻepekema ma mua o ka poʻe a pau e alualu ana i ke au o ka paepae.

He aha ka mea i ʻōlelo maoli ʻia e ka hopena hōʻike wale - a no ke aha ka heluhelu hewa ʻana o nā mea kūʻai aku

ʻO ka pepa mua loa a Zajonc i ka makahiki 1968, i paʻi ʻia ma ka Journal of Personality and Social Psychology, ua hōʻike i ka ʻike pinepine ʻana i kahi mea hoʻoulu - he alo, he huaʻōlelo, he hōʻailona - hilinaʻi i hoʻonui i ka hopena maikaʻi iā ia, ʻokoʻa inā hiki i nā kumuhana ke hoʻomanaʻo i ka ʻike ʻana ma mua. Ua hoʻonui ka noiʻi ʻana i kēia i ka hoʻolaha, ka ʻike ʻana i ka brand, a me ke ʻano kūʻai. Ua hōʻoia ʻia i ka 2010 meta-analysis e uhi ana ma luna o 200 mau haʻawina e paʻa ana ka hopena ma waena o nā moʻomeheu, nā ʻano, a me nā hui makahiki.

He huikau ka "exposure" me ka "interruption." ʻAʻole hoʻāʻo ka hoʻolaha ʻana i nā hoʻolaha anuanu i nā malihini i ka Mere Exposure Effect - hoʻāla ia i ka huhū. Hoʻohana ka hopena ma ka familiarity, ʻaʻole ka leo. Pono e noho nā mea kūʻai ma kahi o kāu kaiaola: ua kipa lākou i kāu pūnaewele, wehe i kahi leka uila, hoʻoiho i kahi kumuwaiwai. Mai kēlā manawa o ka hoʻopili mua ʻana, ʻaʻole ka leo kūʻai ʻana o kēlā me kēia wahi hoʻopā hope - ʻo ia ke kūkulu hilinaʻi noʻonoʻo ma ka autopilot.

E noʻonoʻo e pili ana i nā hōʻailona āu e hilinaʻi maoli ai. ʻAʻole hiki iā ʻoe ke kuhikuhi i kahi hoʻolaha hoʻokahi a i ʻole manawa i hoʻohuli iā ʻoe. Ua hoʻopuni wale ʻoe iā lākou i ka manawa i hoʻokumu ʻia ai ka makemake me ka noʻonoʻo ʻole. ʻO ia ka hopena e like me kā Zajonc i wehewehe ai.

No ke aha i manaʻo ai kēia hoʻolālā he "kahiko" — a no ke aha he mea maikaʻi loa ia

Ka moʻolelo ua make ka leka uila mai ka makahiki 2012 mai. I kēlā me kēia manawa e holo ai kekahi o kēia mau "leka uila", haʻalele kekahi hapa nui o nā ʻoihana i kā lākou ʻoihana mālama a hoʻopaʻa i nā kumuwaiwai i kēlā me kēia platform algorithm e piʻi nei i kēia manawa.

Hoʻokumu kēia i kahi ʻūhā hoʻokūkū kupaianaha. ʻO ka helu leka uila ma waena o nā ʻoihana e mālama mau ana i ke kamaʻilio kūlana kiʻekiʻe hoʻonui ʻiama ​​waena o 2020 a me 2024, ʻoiai no ka nui o nā mea hoʻokūkū i haʻalele i ke kahawai. Ua piʻi ka awelika o ka wehe ʻana ma B2B SaaS i 38-42% e like me ka hōʻike ʻana o Mailchimp's 2024 benchmark. ʻAʻole hoʻokūkū nā ʻoihana me nā mea hoʻouna ʻē aʻe he 200 - ke hoʻokūkū nei lākou me 20.

ʻO ka lepili "kahiko" he hiʻona, ʻaʻole he kino. ʻO ia ke kumu o ka hoʻokūkū noʻonoʻo o ka hoʻolaha mau ʻana he liʻiliʻi ka hoʻokūkū ma mua o nā makahiki. Ke waiho nei kēlā me kēia ʻoihana e hahai ana i ka algorithmic virality i kahi kahua i hoʻomaʻemaʻe ʻia no ka poʻe makemake e hana i ka hana ʻōnaehana a me ka hana ʻole o ka hōʻike ʻana me ka hilinaʻi.

"ʻAʻole hoʻomāʻewaʻewa ka kamaʻāina - ʻo ia ka mea e hoʻohua ai i ka makemake. ʻO nā brands i lanakila i ka wā lōʻihi, ʻaʻole lākou ka mea nāna i hoʻopau i ka hapa nui o nā kānaka i hoʻokahi manawa, akā ʻo nā mea i hōʻike hilinaʻi ʻia no ka poʻe kūpono i ka manawa."

Ka ʻElima-Touchpoint Architecture nāna i hoʻolalelale i kaʻu ulu kālā

I koʻu kūkulu hou ʻana i kaʻu kālepa e pili ana i ka Mere Exposure Effect, ʻo ka mea mua aʻu i hana ai, ʻo ia ka palapala ʻāina i kēlā me kēia wahi paʻi ma hope o ka loaʻa ʻana o ka mea kūʻai aku me kaʻu ʻoihana. ʻO ka mea aʻu i ʻike ai he haunaele: nā leka uila like ʻole, kahi papa inoa SMS moe, kahi nūhou i hele i waho i kēlā me kēia manawa e hoʻomanaʻo ai kekahi e kākau, a me kahi kaʻina kūleʻa o ka mea kūʻai aku i hoʻololi ʻia e ka rep. Hana ʻia ka hoʻolaha ʻana, ʻaʻole ma ka ʻōnaehana. ʻO ka hoʻokumu ʻana i ka hilinaʻi noʻonoʻo i wehewehe ʻia e ka noiʻi e pono ai rhythm.

Ua hoʻonohonoho hou au ma kahi o ʻelima mau wahi paʻi i noʻonoʻo ʻia, e lawelawe ana kēlā me kēia me kahi hana ʻokoʻa ma ka ʻaoʻao kamaʻāina:

1. Eka leka hoʻonaʻauao i kēlā me kēia pule: ʻAʻole hoʻolaha. ʻIke maʻemaʻe, ʻikepili, a i ʻole kahi papa hana pili i ka pilikia ʻoihana o ka mea kūʻai. Hoʻouna ʻia i kēlā me kēia Pōʻalua ma 9 AM me ka ʻole.
2. Huahana o kēlā me kēia mahina a i ʻole ka nānā ʻana i ka hihia: He moʻolelo kūleʻa o ka mea kūʻai aku me nā helu maoli, e hōʻike ana i ka hoʻoponopono ʻia ʻana o ka pilikia a loaʻa ka hopena.
3. Kūpono no ka loiloi ʻoihana pāʻoihana: He kono — ʻaʻole he pitch — e noʻonoʻo ai i ke ʻano o ka ulu ʻana o kā lākou hopena a inā kūpono paha nā haʻina hou i ko lākou pae o kēia manawa.
4. Nīwīwīwīwīwīwīwī: Nā kiko hoʻopā ʻakomi e pili ana i ka hana i loko o ka huahana - nā hiʻohiʻona hiʻohiʻona hoʻokō, nā hōʻailona hana ʻole, nā mea hoʻonui.
5. Recap waiwai makahiki: He hōʻuluʻulu manaʻo pilikino o nā mea i hoʻokō ʻia e ka mea kūʻai aku me ka hoʻohana ʻana i kā mākou kahua i nā mahina he 12 i hala, i hāʻawi ʻia ma ke ʻano he hōʻike i hoʻolālā ʻia, ʻaʻole he paia o ka kikokikona.

Ma loko o 18 mau mahina o ka hoʻokō ʻana i kēia ʻano, ua piʻi ka nui o ka mālama kālā ʻana mai 94% a i 112%. ʻOi aku ka waiwai o kēlā hoʻololi 18-point i ka ʻoihana ma mua o nā hoʻolaha kūʻai uku a mākou i holo ai i kēlā makahiki. Ke mālama ʻoe a hoʻonui i ka loaʻa kālā i kēia manawa me ka hilinaʻi, ʻo ka hopena hui ʻana ma luna o ʻelima mau makahiki he mea kupanaha - a ʻo ia ka helu helu ma hope o ke alahele $60M a $120M.

Ka Paʻa Hana ʻAʻohe kanaka e kamaʻilio e pili ana

Eia ka hapa nui o nā ʻoihana ke hoʻāʻo lākou e hoʻokō i kēia ala: maʻalahi ka hoʻolālā i ka manaʻo a paʻakikī maoli i ka hoʻokō. ʻO ka hoʻouna ʻana i ka leka uila i kēlā me kēia pule i 500 mau mea inoa hiki ke hoʻokele. ʻO ka hoʻouna ʻana i nā kamaʻilio pilikino i hoʻokumu ʻia i ka hana i nā mea kūʻai aku he 138,000 ma nā ʻāpana manawa he nui, nā kūlana ʻoihana, a me nā pae o ke ola - ʻoiai e mālama pono ana i ka ʻike ma mua o ka maʻamau - pono nā ʻoihana i loaʻa ʻole i ka hapa nui o nā ʻoihana.

ʻO ke ʻano hāʻule ʻole aʻu e ʻike mau ai, ʻo ia nā ʻoihana e hoʻāʻo nei i ka hoʻolālā me nā mea hana i hoʻokaʻawale ʻia: hoʻokahi kahua no ka leka uila, ʻo kekahi no CRM, kahi ʻōnaehana ʻokoʻa no ka bila, kahi dashboard analytics kūʻokoʻa, kahi mea hana ʻokoʻa no ka hoʻonohonoho ʻana. Ke noho nei kāu ʻikepili i loko o nā silos, lilo ka pilikino i mea hiki ʻole a hāʻule ka "consistent presence" i loko o ka spam generic. Pono ka Mere Exposure Effect i ka ʻike relevant - ʻike i nā mea a ka mea kūʻai aku e manaʻo nui nei. ʻAʻole kūkulu ka ʻike pili ʻole i ka makemake; kūkulu ia i ka uku hoʻopaʻa inoa.

ʻO ia ke kumu i koʻikoʻi ai ka papa hana o kēia hoʻolālā e like me ka manaʻo noʻonoʻo. ʻO nā paepae e like me Mewayz, ka mea e hoʻohui i ka CRM, analytics, invoicing, a me ka ʻikepili o nā mea kūʻai aku ma waena o 207 modules i hoʻohui ʻia, e hoʻokō pono i kēia hoʻolālā ma ka nui. Ke noho nei ka mōʻaukala kūʻai a kāu mea kūʻai aku, nā pilina kākoʻo, ke kūlana pili kālā, a me ka ʻikepili ʻano hana i loko o kahi ʻōnaehana hoʻokahi, hiki iā ʻoe ke hoʻomaka i ka hoʻopā kūpono i ka manawa kūpono me ka ʻole o ka humuhumu lima ʻana i ʻelima mau mea hana like ʻole. Hoʻohana wale ka hoʻolālā inā pili ka ʻōnaehana ma lalo.

Ke ana ʻana i nā ana kūpono — a me ka nānā ʻole i nā mea hewa

ʻO kekahi kumu e haʻalele mua ai nā ʻoihana i kēia hoʻolālā, ʻo ia ke ana ʻana iā ia me nā pae kuhi hewa. Inā ʻoe e loiloi i kahi papahana hoʻolaha maʻamau me ka hoʻohana ʻana i nā helu kaomi ma nā leka uila a i ʻole ka hoʻoili pololei ʻana mai kahi hoʻolaha hoʻokahi, e nānā ʻia ka haʻahaʻa e hoʻohālikelike ʻia me kahi hoʻolaha i uku ʻia me kahi pika huli ʻike. He kuhi kēia māhele.

Ke hana nei ka Mere Exposure Effect ma o ka hoʻonui ʻana i ka kamaʻāina, ʻaʻole ka hoʻololi hoʻopā hoʻokahi. ʻO nā anana e hōʻike maoli ana inā hana ia:

• Paʻa Loaʻa Loaʻa (NRR): Ke noho nei a hoʻonui nei nā mea kūʻai aku?
• Ke kūʻai aku nei i ka manawa ʻelua: Ke emi nei ka ʻokoʻa ma waena o ka hana mua a me ka lua?
• Kumu kūʻai hou ʻana: Ke hōʻike aku nei ʻoe i nā hāʻawi hoʻonui, he aha ka pākēneka o ka hoʻololi ʻana?
• Kūnaʻi Ola Ola (CLV) ma 24 mahina: ʻAʻole 30 lā — hui ka hopena i ka manawa.
• Ka helu kuhi henua: Loaʻa ka manaʻo ʻia o nā hōʻailona hilinaʻi. ʻO nā mea i noi ʻole ʻia ʻo ia ka hōʻailona maopopo loa ua komo ka kamaʻāina i ka ʻōlelo aʻo maoli.

I koʻu hoʻololi ʻana i kā mākou papa kuhikuhi hōʻike i kēia mau ana ʻelima a hoʻōki i ka nānā ʻana i nā CTR hoʻolaha hoʻokahi, ua hele ka hoʻolālā mai ka nānā ʻana i ka marginal a i ka nānā ʻana i ka loli. Ua ulu ko mākou 24-mahina CLV i 67% i ʻekolu makahiki. Ua ulu kā mākou ʻoihana hou mai ka 11% o ka loaʻa kālā i ka 29%. ʻAʻole hōʻike ʻia kēia mau helu ma kahi kumu hoʻohālikelike kaomi hope - akā ʻike ʻia lākou ma ka laina loaʻa.

No ke aha i ʻoi aku ka maikaʻi o kēia ma kahi mākeke lehulehu

Aia kekahi kuʻikahi ma nā mākeke hoʻokūkū: ʻoi aku ka leo nui a piha ka mākeke, ʻoi aku ka ikaika o ka Mere Exposure Effect — no ka mea, ʻo ka walaʻau e hoʻomāhuahua i ka kū mau a hilinaʻi ʻia Hoʻokumu ka mea kūʻai aku e 200 pitches i ka lā i nā kānana nānā pale. ʻO ka brand i loaʻa ka ʻike ma o ka hoʻomau ʻole hoʻolaha ʻana e kāʻalo loa i kēlā mau kānana.

E noʻonoʻo i ke ʻano o kēia pāʻani no kahi hui polokalamu B2B aʻu i hana pū ai i ka makahiki 2023. Ua hana lākou ma kahi mākeke me 40 mau mea hoʻokūkū pololei, e holo ana nā mea a pau i ka loaʻa ʻana o ka uku. Ke piʻi nei kā lākou CAC i $1,800 i kēlā me kēia mea kūʻai. I ka wā i hoʻololi ai lākou i ka waihona kālā mai ka loaʻa ʻana i uku ʻia i kahi papahana kamaʻilio mea kūʻai aku - nā ʻike hoʻonaʻauao i kēlā me kēia pule, nā ʻano hana, kahi kaʻina loiloi pāʻoihana i kēlā me kēia hapaha - ua hāʻule kā lākou kumukūʻai e mālama ʻia e 34% i loko o hoʻokahi makahiki, a ua neʻe kā lākou NRR mai 98% a 118%. ʻO ka loaʻa kālā hou mai ka hoʻonui wale ʻana i uhi i kā lākou pūʻulu holomua holomua holoʻokoʻa.

Asymmetric ka ʻike hoʻokūkū ma ʻaneʻi: ʻoi aku ka nui o nā ʻoihana no ka manawa o ka loaʻa ʻana, kahi i ikaika loa ai ka hoʻokūkū a ʻoi aku ka lahilahi o nā palena. Hoʻohana ka Mere Exposure Effect i ka manawa ma hope o ka loaʻa ʻana, kahi i hoʻokomo ʻole ai ka hapa nui o nā mea hoʻokūkū. Ma laila e noho ai ka pono hoʻokūkū paʻa.

E hoʻomaka ana i kēia hoʻolālā me kāu mea i loaʻa mua

ʻO ka ʻōlelo kūʻē maʻamau aʻu e lohe nei, ʻo ia ka mea e pono ai nā kumuwaiwai i loaʻa ʻole i ka hapa nui o nā ʻoihana. ʻAʻole. Pono ia i ke kūpaʻa, ʻo ia ke aʻo ʻana, ʻaʻole ka laina kālā. Eia pehea e hoʻomaka ai me nā mea āu i loaʻa i kēia lā:

ʻO ka mua, e hoʻopaʻa i kāu mau wahi hoʻopā o ka mea kūʻai aku. E papa inoa i kēlā me kēia kamaʻilio i loaʻa i ka mea kūʻai mai iā ʻoe ma kahi pukaaniani 90 lā. ʻO ka hapa nui o nā ʻoihana e ʻike i kā lākou paʻi paʻi ʻana he mea kūʻokoʻa loa - nā loaʻa, nā hoʻomanaʻo hou, nā tiketi kākoʻo. ʻO ke kūkulu ʻana i ka kamaʻāina non-transactional kokoke i ka ʻole. ʻO kēlā āpau kou manawa kūpono. ʻOiai ka hoʻohui ʻana i hoʻokahi leka uila hoʻonaʻauao kūlana kiʻekiʻe i kēlā me kēia pule i kāu waihona mea kūʻai aku e hoʻāla i ka hopena ma luna o 90 a 120 mau lā.

ʻO ka lua, hoʻōki i ka hoʻāʻo ʻana ma nā wahi āpau a hoʻohiki i ka hilinaʻi ma kekahi wahi. Hoʻokahi kaila paʻa i hana ʻia me ke aʻo ʻana, ʻoi aku ka maikaʻi o nā kaha ʻelima i hana ʻia i ka manawa. ʻAʻole koi ka noʻonoʻo ʻana i ka manaʻo omnipresence - pono ia rhythm. E koho i ke ala e noho ai kāu mau mea kūʻai aku, e hoʻokumu i ka cadence, a e pale i ke ala āu e pale ai i kahi hālāwai kū me kāu mea kūʻai nui loa.

ʻO ka hope, e hoʻokomo i ka ʻōnaehana hana e hiki ai ke hoʻonui i ka pilikino. Inā ʻoe e hoʻohana ana i kahi paepae i hui pū ʻia e like me Mewayz me kāna CRM, analytics, a me nā mea hana kamaʻilio ma lalo o ka hale hoʻokahi, a i ʻole ka hui ʻana i kahi paʻa paʻa o nā mea hana i hoʻohui maikaʻi ʻia, ua like ke kumumanaʻo: pono e kahe manuahi ka ʻikepili o nā mea kūʻai aku ma waena o nā ʻōnaehana i hiki ai i kāu mau mea hoʻopā ke kūpono, ʻaʻole pinepine wale. Hoʻokumu ka ʻike pili i ka makemake. Hoʻokumu ka alapine maʻamau i nā mea hoʻopaʻa inoa.

Ua paʻi ʻo Zajonc i kāna noiʻi he 57 makahiki aku nei. ʻO nā ʻoihana e mālama nei iā ia ma ke ʻano he waiwai hoʻolālā o kēia manawa ʻo ia ka mea e kānalua mālie a ʻo nā mea ʻē aʻe e alualu i ka algorithm. ʻAʻole i loli ka ʻepekema. ʻO ka hapa nui o kāu mau mea hoʻokūkū i hoʻōki i ka heluhelu ʻana.

Nīnau pinepine

He aha ka hoʻolālā noʻonoʻo noʻonoʻo 'kahiko' i ʻōlelo ʻia ma kēia pou?

Hoʻopuka ka hoʻolālā mai ka noiʻi noʻonoʻo noʻonoʻo 1968 i kālele ʻia i ka operant conditioning a me nā ʻano uku uku hoʻololi - nā loina i hoʻolaha ʻia e BF Skinner. ʻOiai ua haʻalele ka hapa nui o nā mea kūʻai aku i kēia mau kumu no ka makemake i nā ʻano media kaiapili, ʻo ka hoʻohana ʻana iā lākou i nā kaʻina mālama i nā mea kūʻai aku a hāʻawi i nā hale i ʻoi aku ka maikaʻi o ka hoʻokele ʻana i nā kūʻai hou a me ka ulu ʻana o ka loaʻa kālā.

Hiki i nā ʻoihana liʻiliʻi ke hoʻohana maoli i kēia hoʻolālā me ka ʻole o kahi hui kūʻai nui?

ʻOiaʻiʻo. ʻO nā loina koʻikoʻi he hoʻolālā, ʻaʻole koʻikoʻi waiwai. Pono ʻoe i nā ʻōnaehana kūpono e hana mau ai. Mea paahana e like me Mewayz — he 207-module pāʻoihana ʻōnaehana i loaʻa no $19/mahina wale nō ma app.mewayz.com — e ʻae i nā hui liʻiliʻi e hoʻopololei i nā wahi hoʻopā huakaʻi o ka poʻe kūʻai aku kahi i loaʻa ai ka hopena nui loa o kēia mau mea i kākoʻo ʻia e ka psychology i ka huli ʻana a me ka mālama ʻana.

Pehea ka lōʻihi o ka ʻike maʻamau i nā hualoaʻa mai kahi ala kūʻai kūʻai ʻepekema?

Hoʻomaka ka hapa nui o nā ʻoihana e ʻike i nā loli hiki ke ana i ka hoʻopili ʻana a me ka hoʻololi ʻana i loko o 60 a 90 mau lā, inā e hoʻohana mau ʻia ka hoʻolālā ma waena o ke ola holoʻokoʻa o ka mea kūʻai aku. Hōʻike pinepine ʻia nā lanakila mua ma ka leka uila a hoʻihoʻi hou i ke kūʻai pinepine ʻana ma mua o ka hoʻohui ʻana i nā loaʻa kālā ākea. Pono ka hoʻomanawanui a me ka nānā mau ʻana i ka wā o ka hoʻokō mua ʻana.

Ma hea au e hoʻomaka ai inā makemake au e hoʻokō i kēia ma kaʻu ʻoihana ponoʻī i kēia lā?

E hoʻomaka ma ka hoʻopaʻa ʻana i kāu mau mea kūʻai aku i kēia manawa a me ka ʻike ʻana i kahi e hāʻule ai. A laila e hoʻopili i nā mea hoʻonāukiuki - e like me nā puka hoʻomaka a me ka piʻi ʻana o ke kūpaʻa - ma kēlā mau wahi hakakā. Inā makemake ʻoe i kahi paepae holoʻokoʻa e hoʻokō pono ai i kēia, hāʻawi ʻo Mewayz ma app.mewayz.com i ke kālepa, CRM, a me nā modula automation no $19/mahina, e lilo ia i wahi hoʻomaka kūpono no ka hapa nui o nā mea ʻoihana.