跨境Martech五大痛点：95% AI项目烂尾！品牌ROI、客户数据何解？

当前，营销技术（Martech）领域的发展日新月异，各类工具和解决方案层出不穷。然而，在光鲜的表面之下，一些深层次的“真相”却鲜为人知，甚至让行业内的资深人士感到不安。新媒网跨境获悉，一场近期举办的Martech行业圆桌会议揭示了五大关键症结，这些问题阻碍了众多品牌在跨境营销领域的进一步发展，也为行业提供了清晰的前进方向。

真相一：B2C品牌难以明确界定其核心客户群体

在Martech圆桌会议上，当被问及“谁能告诉我你们的最佳客户是谁？”时，与会者中鲜有人能自信地给出答案。这种现象令人深思：尽管品牌在数据收集、营销技术部署、高价咨询服务以及大型团队建设上投入了大量时间和资源，但许多领先品牌的营销人员仍然无法清晰地识别他们的核心客户。

这一悖论的出现，反映出品牌在数据利用上的一个根本性偏差。过去数十年，大量的投资集中在数据“激活”系统上，例如客户数据平台（CDP）、消息传递工具和客户旅程编排系统。这些系统主要关注如何执行营销决策，而非如何深刻理解客户。虽然收集有价值的客户数据是前提，但仅仅拥有数据并不意味着拥有洞察。

要解决这一问题，品牌需要将更多精力投入到客户分析能力的建设上。这包括：

可解释的预测性分析： 不仅仅是预测客户行为，更要理解预测背后的逻辑，从而指导战略制定。
相关数据丰富： 整合第一方数据与可靠的第三方数据，全面描绘客户画像。
持续的细分重新评估： 客户群体并非一成不变，需要定期审视并调整细分策略。
AI赋能的内容互动分类： 利用人工智能分析客户与内容的互动模式，识别客户偏好和兴趣，更精准地进行内容营销。

这些举措旨在将数据转化为可操作的客户洞察，帮助品牌从宏观层面把握客户群体的特征，进而优化营销策略，提升客户全生命周期的价值。

真相二：营销技术投资回报率（ROI）衡量机制普遍缺失

营销技术供应商普遍乐于宣传其产品的投资回报率，例如某数据平台曾宣称能带来802%的投资回报，而另一家平台则提供了便捷的投资回报率计算器。然而，新媒网跨境了解到，在与数百个品牌合作进行客户数据和Martech项目后发现，投资回报率的衡量在实践中却是个例外，而非普遍准则。

在圆桌会议上，没有一个品牌能提供其客户数据投资回报率的有力案例。一位首席营销官（CMO）坦言：“我更倾向于根据营销技术所释放的能力来评估这项投资，而不是单纯的投资回报率。”这位CMO所指的是刚刚在整个组织内部推广的客户数据平台（CDP）。

这种观点虽然有其合理之处——新技术的引入确实能带来流程优化和能力提升——但它也可能掩盖了投资缺乏明确产出验证的问题。未能有效衡量投资回报率，意味着品牌无法精确评估营销技术对业务增长的实际贡献，从而难以做出更明智的投资决策。

要有效解决此问题，品牌不应执着于“完美”地衡量客户数据和营销技术的投资回报率，而应致力于构建卓越的营销运营（MOps）流程。强大的MOps体系能够为衡量影响提供选择和基础。例如，许多品牌面临的问题是，无法在网络分析中查看细分客户群体的表现，无法报告其客户全貌，更无法了解不同客户群体的具体效果。通过建立健全的MOps流程，品牌能够：

规范数据采集与管理： 确保数据的准确性和一致性。
建立统一的报告体系： 将营销活动与客户行为、业务指标关联起来。
优化营销归因模型： 更好地理解不同营销触点对客户决策的影响。

优秀的MOps流程是实现可衡量营销效果的基石，它让品牌能够从数据中提取有意义的洞察，从而支持基于效果的决策。

真相三：缺乏客户数据导致营销衡量效率低下

在数字营销领域，信号丢失（Signal Loss）是一个真切存在的问题。随着第三方Cookie逐步淘汰以及隐私法规的日益严格，传统的多点触达归因（MTA）模型受到了严重挑战。这导致许多品牌转而采用更为复杂的营销组合模型（MMM）。

营销组合模型通常不需要直接使用客户个人数据，而是利用不同市场的汇总支出和曝光数据来估算媒体影响。相较于多点触达归因模型的猜测性质，MMM确实更可靠。然而，如果没有高质量的客户数据支持，它仍然不足以支持日常的营销优化。

当前行业内的佼佼者，正采取一种“自上而下与自下而上”相结合的策略。他们利用营销组合模型来指导整体的预算分配，然后结合客户文件数据，根据营销投入对客户档案的影响来优化支出。这需要高度精细的客户全貌报告，即清楚地了解所有客户和用户在其与品牌的旅程中的确切位置。

为改进营销衡量，品牌必须简化其客户数据，聚焦于客户旅程报告的关键输入项。这些关键信息不必涵盖所有细节，但必须包括以下核心数据点：

已知/未知状态： 识别客户是否已被识别为第一方用户。
注册状态： 客户是否已完成注册。
客户/订阅者状态： 客户是否已成为付费客户或订阅用户。
购买次数： 衡量客户的购买频率。
客户生命周期价值（LTV）： 预测客户在未来可能为品牌带来的总收入。
最近互动时间（Recency）： 客户最近一次与品牌互动的时间，反映其活跃度。

理解哪些客户通过哪些营销活动实现转化至关重要。结合真相二中提及的优秀营销运营流程，品牌将能在此方面获得显著提升。

真相四：品牌未能准确识别数据“未就绪”的真正原因

近年来，“可组合型客户数据平台”（Composable CDP）持续成为行业热点。然而，许多品牌却认为自身尚未为采用这种模式做好准备，常常以“我们的数据尚未就绪”为由。

实际上，品牌的数据往往比他们想象的更接近“就绪”状态。真正阻碍他们采纳更简洁、更灵活的可组合型CDP模式的，通常是技术团队在使关键数据可用化方面所面临的挑战。这背后通常存在一个或多个原因：

IT部门优先级不足： 营销数据需求在IT部门的整体优先级列表中排名靠后。
需求沟通障碍： IT部门虽然愿意提供数据，但未能完全理解营销团队的需求；而营销团队也难以清晰、简洁地阐述其技术要求。
数据提供质量问题： 提供的数据要么为了控制成本而被过度简化，要么过于原始，对非技术团队的数据素养提出了过高的要求。

为了克服这些障碍，品牌需要果断而敏捷地向现代数据堆栈转型。正如新媒网跨境了解到，有行业专家倡导采用“客户101”（Customer 101）方法，而非耗资巨大且耗时的“客户360”（Customer 360）全面视角。“客户101”侧重于识别和整合对业务影响最大的核心客户数据，优先满足最迫切的需求，从而实现快速部署和迭代，逐步构建全面的客户视图，避免一开始就追求完美而陷入停滞。

真相五：数据治理不完善限制了AI规模化应用

当前，“规模化应用人工智能”（AI at scale）是业界热议的焦点。许多企业或个人已经在日常生活中、技术栈内部，甚至通过公司层面的AI政策，或多或少地应用着AI技术。

然而，一个严峻的现实是，大多数人工智能项目都未能达到预期效果。外媒曾援引麻省理工学院的数据指出，高达95%的AI项目以失败告终，其中一个主要原因就是数据质量问题。

一个实际案例可佐证这一观点：曾有尝试构建一个基础的上下文代理，旨在从会议记录、共享文档和内部通信工具中收集信息。目标非常简单——帮助新团队成员或同时服务多个客户的顾问更快地融入工作。然而，由于不同的命名约定和缺乏统一的客户或会议名称分类标准，该代理无法理解这些信息，最终以失败告终。尽管这个AI工具原本有潜力节省大量工时，但缺乏干净、一致的数据，使其寸步难行。

这明确表明，除非数据治理体系得到有效建立，否则企业难以实现人工智能的规模化应用。

因此，品牌需要组建一个以“用例为中心”的AI任务小组，专注于探索AI在其组织中的具体应用场景。随后，必须制定并实施战术性的操作协议，以确保AI代理能够顺利运行，从而真正减轻团队负担，并逐步释放增量生产力。这包括但不限于：