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在2024年MarTech大会上，全球营销科技领域的专家们围绕数据与人工智能如何重塑营销技术堆栈展开了深入讨论。此次会议的核心议题聚焦于如何在持续演进的环境中进行系统设计，如何在特定语境下做出明智决策，以及如何在数据捕获时确保获取用户同意。

大会邀请了多位行业资深人士，包括Snowflake公司AI数据云营销产品营销负责人Florian Delval、美国CBIZ公司需求生成总监Natalie Jackson，以及Expedia集团能力与运营总监Angela Vega。这些专家共同探讨了数据质量、身份识别、用户同意等关键议题，并对营销技术堆栈的核心概念提出了新的思考。

应对复杂性与变革速度：行业转型的核心挑战

Delval指出，当前行业面临的最大挑战在于变革的速度和由此带来的复杂性。隐私法规的持续调整、人工智能技术的加速发展，以及现有技术堆栈承受的巨大压力，共同构成了这一复杂局面。“当前正在发生的变革之多、之快，是导致复杂性的根本原因。”他强调，要取得成功，企业不能仅仅简单地堆砌工具，更需要对数据和集成方式进行根本性的重组。

Jackson则分享了美国一家多元化B2B公司CBIZ面临的实际困境。CBIZ为从全球税务买家到“皮划艇向导凯尔”等差异巨大的受众提供超过300项服务。其数据分散在不同的系统中，导致大量工作集中在“数据转换上——如何让数据在系统A和系统B中保持一致，以及这些系统之间能否有效沟通。”她也抛出了一个行业普遍关注的问题：“目前的数据质量是否足以支撑AI实现其所承诺的‘魔力’？”

在Expedia集团，Vega认为完美的数据只是一个神话，但“我们应该努力达到一个‘足够好’的水平。”在一个双边市场中，数据的粒度至关重要：例如，一次闺蜜旅行与一次家庭旅行在数据层面的差异巨大。Vega强调，不仅需要数据本身，更需要关于数据的数据——即元数据、标签以及一个能让AI（和营销人员）无需手动连接即可使用的语义层。

数据质量的真实面貌：从“够用就好”到“挖掘非结构化信息”

在一次面向参会听众的现场投票中，当被问及数据现状时，大多数观众选择了“仍在进行中”。Jackson分享了一个常见的失败案例：在她已经参加了某个活动后，却收到了“抱歉您未能参加”的邮件。她给出的建议是：当已知输入数据存在不确定性时，应软化输出内容的断言。“例如，可以说‘感谢您的关注——这是回顾摘要’，而不是加倍强调一个错误。”

Delval警告说，不应为了追求纯粹而纯粹地清洁数据。“在某个阶段，进一步清洁数据的成本可能已无法为业务带来更多价值。”相反，他建议关注非结构化数据——如通话记录或用户评论——这些数据现在终于可以通过AI进行挖掘。Vega对此表示认同：消费者越来越多地通过自由文本向品牌表达他们的需求，营销人员必须学会捕捉并利用这些意图。

MarTech堆栈的“中心”何在？观念的演变

会议的第二次听众投票询问了技术堆栈的核心组成部分：客户关系管理（CRM）、营销自动化平台（MAP）、数据仓库或客户数据平台（CDP）。结果显示，CRM位居榜首，数据仓库紧随其后。

Delval观察到一种趋势转变：云数据平台现在不仅处理分析工作负载，也开始承载运营工作。许多团队倾向于将数据保留在数据仓库中，并在此基础上叠加各种工具。不过，他指出，对于规模较小的公司而言，CRM可能仍然是其核心。

Jackson则重点提及了B2B领域存在的身份识别难题。CRM系统将所有信息与工作电子邮件地址绑定，但当买家更换工作时，他们就会被识别为新的个体。“最好的下一个客户是那些曾经拥有但已更换工作的客户，”她说道。数据仓库和CDP能够超越单一邮箱，统一用户画像。

Vega提出了一个反主流的观点：“根本没有所谓的中心。应该将其视为拼图——如果缺少一些碎片，整个画面就不完整。”她认为，尽管集中化一度占据主导地位，但模块化、产品化的数据领域如今更加健康。然而，她也同意数据管道不应无限制地扩张：明确的所有权和规范化的实体是关键。

Delval总结了这种平衡：应集中治理，而非必须集中工具。

身份识别、数据重复与用户同意：构建信任的基石

重复数据是困扰每个企业的普遍问题。Jackson称之为“一个非常现实的问题”，仅靠CRM和MAPs无法单独解决。数据仓库和CDP可以提供帮助，但前提是团队必须就通用识别符（如域名或地址）达成一致。

Vega描述了消费者层面遇到的类似问题：Expedia已在其多个品牌之间统一了登录凭证，但渠道碎片化（应用程序与浏览器、登录状态与匿名状态）仍然带来了挑战。她指出，提供高度相关的内容需要建立连接，但这种连接必须尊重用户隐私。

Delval认为，用户同意应“设计为默认”地融入到整个流程中。“在数据捕获的同时收集用户同意——明确您现在和将来可以如何使用这些数据。”Jackson以消费者身份直言不讳地表示：“在我参加足球训练时，不要给我发短信。”如果营销人员希望获得更深入的访问权限，他们必须提供相应的价值回报。新媒网跨境获悉，这种“价值交换”的理念正日益成为行业共识。

AI的近期前景：明确目标方能创造价值

小组成员对AI在近期所能扮演的角色持乐观态度——但前提是要正确界定其应用范围。Vega看到了语义层在AI解读用户意图方面的优势，这避免了僵硬的模式匹配。Jackson希望AI能辅助营销人员，而不是为他们凭空“编造”内容。Delval则指出，非结构化数据是AI应用的新前沿。

所有专家一致认为：在充分解决用户同意、身份识别和衡量机制等基础问题之前，不应盲目追逐新的应用场景。

对技术堆栈产生积极影响的关键增补

在快速问答环节，小组成员分享了他们认为对技术堆栈产生积极影响的关键增补：

Jackson表示：“基于账户的营销软件（ABM）对B2B领域而言是一项颠覆性创新。”
Vega指出，在Marketing Cloud中增加Salesforce Data Cloud带来了变革性的影响。
Delval提到，Snowflake近期新增的Cortex/Intelligence功能，可实现通过自然语言访问数据——“我们已开始看到其真正的价值。”

这些不同的工具背后，体现了相同的原则：每个增补都有效解决了特定的业务问题。

专家建议：当前亟需采取的五项行动

针对当前营销技术栈的优化，专家们提出了五项关键行动建议：

1. 根据用例定义“足够好”的标准： 针对具体业务成果，制定数据质量和用户同意的验收标准。这意味着不再追求完美，而是追求“适用性”。
2. 在捕获数据时即收集用户同意： 将权限信息与数据点一同存储。这确保了未来数据使用的合规性和透明度。
3. 建立规范化的身份体系： 明确哪些关键标识符（如登录ID、电子邮件、会员ID）至关重要，并确定其所有权。统一的身份识别是实现个性化营销的基础。
4. 将元数据产品化： 构建内容和事件的语义层，使其不仅能被人类理解，也能被AI有效利用。这有助于提高数据的可发现性和利用效率。
5. 试点非结构化数据到行动的转化： 挖掘通话记录或用户评论，提炼出关键主题，并每周将这些洞察转化为具体的行动方案。这有助于从消费者自由表达中发现未被满足的需求。

总结：灵活、治理与尊重

现代营销技术堆栈并非一成不变的“纪念碑”，而是模块化系统，其演变速度与客户需求同步。未来的赢家将是那些能够集中治理数据，同时又能灵活激活数据，并在数据捕获之初即获得用户同意、身份识别足够清晰可用、语义层足够丰富以供人类和AI共同利用的企业。

正如专家们所展示的，令人难忘的客户体验并非仅凭AI就能实现。它来源于“相关性”与“尊重”的结合——尽管AI可以提升相关性的规模，但只有企业文化和用户同意才能真正保障尊重。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/2024-martech-data-ai-five-actions.html