“数据复杂性”是目前营销人员面临的最大挑战之一，目前的工具并没有提供足够的帮助

每次客户与品牌互动时，无论是在店内购买、点击广告还是将商品放入购物车，他们都会留下有关他们的需求、兴趣甚至不喜欢的重要线索。 然而，来自这么多不同角落的所有这些数据对于试图将各个点连接起来以清楚地了解他们的整体和个人受众的广告商和营销人员来说可能完全不知所措。

那里的数据可能比我们大多数人意识到的还要多。 据福布斯，我们所有的点击，水龙头，喜欢，甚至购买正在创造每一天2.5百万兆字节的新数据。 虽然这些数据具有前所未有的潜力，可以更深入地了解客户，但产生的庞大数据量在将所有这些微小的洞察力与完整的大局联系起来方面带来了挑战。

与 Fospha 合作制作的内容。

“数据复杂性”是营销人员目前面临的最大挑战之一

根据我们最近与 Fospha 进行的“营销、衡量、归因和数据管理现状”研究，该研究对 370 名营销专业人士进行了调查，三分之一的受访者认为“数据复杂性”是他们目前面临的最大挑战之一。 具体来说，它阻碍了更有效地使用营销智能技术。

在您的组织中更有效地使用营销智能技术的最大障碍是什么？ （最多选择三个。）

我们发现很难对收到的大量数据做出正面或反面的部分原因是，企业无法获得准确分析其数据所需的工具和人才，这是获得可操作见解的唯一途径。

根据德勤 2018 年 CMO 调查，许多公司都希望在不久的将来采用解决方案来解决他们的数据问题。 调查发现，未来三年营销分析支出将增加 200%。 但根据调查，所有这些支出可能并不能完全解决问题：

“虽然营销分析正在兴起，但缺乏训练有素的专业人员以及衡量营销分析影响的工具/流程是营销领导者在公司内部使用营销分析的最大障碍。”

我们的调查发现，即使公司投入更多资金来采用新技术，他们仍然难以找到合适的技术。 事实上，超过 30% 的受访者将“难以证明投资回报率”列为他们的主要挑战之一。

企业使用大约七种不同的技术从他们的数据中获取洞察力

正如丰富的数据伴随着机遇的祝福，但伴随着数量难以维持的负担一样，可用于从数据中创造洞察力的大量技术也变得同样势不可挡。

在这个数据驱动的时代，品牌发现很难在众多可用的归因工具中进行选择。 如此之多以至于一些品牌在面临选择的悖论时似乎完全僵住了。 并且有充分的理由：我们很快就超越了“martech 5000”。 截至 2019 年，这一数字已飙升至 7,040 多个。

随着成千上万的新工具涌入市场，许多品牌似乎相信在采用数据分析工具时越多越好。 我们的调查发现，平均而言，企业使用大约七种不同的技术从他们的数据中提取洞察力。

但只有 33% 的人认为他们当前的衡量解决方案能够准确归因于营销活动

然而，采用所有这些工具并不能保证它们会创建一个完整的客户行为图，这将有助于营销人员规划未来的战略。 实际上，情况似乎正好相反——只有 33% 的调查受访者认为他们当前的衡量解决方案能够准确归因所有营销活动。

那有什么办法呢？ 使用多种工具从数据中提取洞察力有时意味着相互矛盾的结果，这可能导致无法形成统一的、全公司范围的数据战略。

采用独立的数据分析平台可能会对寻求更好、更统一的方法来从数据中获取洞察力的企业产生巨大而直接的影响。 如果使用得当，独立的数据分析平台将为品牌提供清晰、透明和更好的绩效分析。 然后，企业可以通过投资归因软件和营销自动化、基于对数据的理解来简化策略并最终做出明智的、基于数据的决策，从而充分利用他们在分析工具上的支出。

要了解有关这些主题的更多见解，您可能需要在此处查看完整报告。