过去和现在的营销数据

过去十年大数据的兴起引起了广告业的关注，品牌开始广泛依赖它。过去几年，行业参与者在数据管理平台 (DMP) 和客户数据平台 (CDP) 上进行了大量投资，以帮助他们识别用户并向每个用户传递个性化信息。这些平台将不再是广告商世界的中心。 

虽然广告商现在在使用受众数据来推动他们的活动并向特定受众展示广告方面确实存在严重缺陷，但数字广告仍然可以为了解如何利用这种新范式的品牌带来可观的收入。

营销需要自我重塑，但对于那些了解如何利用它们的人来说，机会比比皆是。

考虑一下我们收集的所有数据就像一座冰山。受众和用户数据只是提示。那个部分现在消失了，下面是什么？海量宝贵数据！ 

冰山的其余部分充满了每个营销活动创建的大数据层。您可以而且现在必须从您的媒体组合中收集数据——从您的预算（以及该预算如何跨渠道分配）、您激活的每个渠道、活动配置、活动创意和消息传递等等。

然而，也许您收集的最重要的数据来自您购买的所有媒体的结果——不是在单个用户级别而是在聚合事件级别，例如获得了多少展示次数和点击次数或有多少着陆页访问捕获。此数据以宏观格式向您展示媒体工作的量化方面。这些数据的质量和精度远远优于受众数据的不确定性。在潜在客户活动所在的匿名世界中，在您收集他们的姓名、电子邮件或其他识别信息之前，您活动前面的用户是未知的。

在过去的 10 年中，围绕受众数据的炒作为营销行业服务得很好，因为没有人将其置于风险之中。现在这个概念正在腐烂，但正如俗话所说，“从死而来的生命。”

重新确定 AdTech 堆栈的优先级：自动化和智能工具应占据中心位置

多渠道数字广告比以往任何时候都更加重要。然而，管理此类活动的复杂性，尤其是大规模的活动，过于繁琐。即使是最有才华的团队也很难手动管理不同的渠道和媒体并将其合并到一个活动中。自动化工具可以以更有效的方式为您完成这项操作性和耗时的工作，而没有任何缺点。 

活动会产生大量数据，因此您需要具有 AI 或机器学习算法的智能工具来分析这些数据。您收集的数据将成为您的广告资产的基础，而如今这些资产很少由使用代理机构开展活动的品牌所有。 

将自动化和 AI 解决方案引入您的广告技术堆栈，可以让您在内部进行广告宣传，使您成为活动数据的所有者——而不仅仅是您的受众数据（现在再次变得不那么有价值）。数字活动流程的每一步现在都已成熟，跨不同生态系统协调活动至关重要。这使得这是在内部实现自动化并获得回报的好时机。 

随着我们替换旧版本的用户定位，能够自动化活动工作流程和数字广告的所有方面——从配置平台到预算分配和计算——将成为成功的重要因素。活动有自己独特的生命周期，人工智能会为您提供更好的性能，因为它每天 24 小时监控和调整活动。

通过采用自动化和人工智能驱动的这两项关键技术，您将能够以出色的、可扩展的方式优化您的营销活动。这将产生卓越的活动绩效、降低成本并节省时间，同时让您最有才华的员工腾出时间专注于推动收入增长的战略计划和成果。

最终，人工智能和自动化将减少浪费，使广告（以及整个公司）更具可持续性。