“數據複雜性”是目前營銷人員面臨的最大挑戰之一，目前的工具並沒有提供足夠的幫助

每次客戶與品牌互動時，無論是在店內購買、點擊廣告還是將商品放入購物車，他們都會留下有關他們的需求、興趣甚至不喜歡的重要線索。 然而，來自這麼多不同角落的所有這些數據對於試圖將各個點連接起來以清楚地了解他們的整體和個人受眾的廣告商和營銷人員來說可能完全不知所措。

那裡的數據可能比我們大多數人意識到的還要多。 據福布斯，我們所有的點擊，水龍頭，喜歡，甚至購買正在創造每一天2.5百萬兆字節的新數據。 雖然這些數據具有前所未有的潛力，可以更深入地了解客戶，但產生的龐大數據量在將所有這些微小的洞察力與完整的大局聯繫起來方面帶來了挑戰。

與 Fospha 合作製作的內容。

“數據複雜性”是營銷人員目前面臨的最大挑戰之一

根據我們最近與 Fospha 進行的“營銷、衡量、歸因和數據管理現狀”研究，該研究對 370 名營銷專業人士進行了調查，三分之一的受訪者認為“數據複雜性”是他們目前面臨的最大挑戰之一。 具體來說，它阻礙了更有效地使用營銷智能技術。

在您的組織中更有效地使用營銷智能技術的最大障礙是什麼？ （最多選擇三個。）

我們發現很難對收到的大量數據做出正面或反面的部分原因是，企業無法獲得準確分析其數據所需的工具和人才，這是獲得可操作見解的唯一途徑。

根據德勤 2018 年 CMO 調查，許多公司都希望在不久的將來採用解決方案來解決他們的數據問題。 調查發現，未來三年營銷分析支出將增加 200%。 但根據調查，所有這些支出可能並不能完全解決問題：

“雖然營銷分析正在興起，但缺乏訓練有素的專業人員以及衡量營銷分析影響的工具/流程是營銷領導者在公司內部使用營銷分析的最大障礙。”

我們的調查發現，即使公司投入更多資金來採用新技術，他們仍然難以找到合適的技術。 事實上，超過 30% 的受訪者將“難以證明投資回報率”列為他們的主要挑戰之一。

企業使用大約七種不同的技術從他們的數據中獲取洞察力

正如豐富的數據伴隨著機遇的祝福，但伴隨著數量難以維持的負擔一樣，可用於從數據中創造洞察力的大量技術也變得同樣勢不可擋。

在這個數據驅動的時代，品牌發現很難在眾多可用的歸因工具中進行選擇。 如此之多以至於一些品牌在面臨選擇的悖論時似乎完全僵住了。 並且有充分的理由：我們很快就超越了“martech 5000”。 截至 2019 年，這一數字已飆升至 7,040 多個。

隨著成千上萬的新工具湧入市場，許多品牌似乎相信在採用數據分析工具時越多越好。 我們的調查發現，平均而言，企業使用大約七種不同的技術從他們的數據中提取洞察力。

但只有 33% 的人認為他們當前的衡量解決方案能夠準確歸因於營銷活動

然而，採用所有這些工具並不能保證它們會創建一個完整的客戶行為圖，這將有助於營銷人員規劃未來的戰略。 實際上，情況似乎正好相反——只有 33% 的調查受訪者認為他們當前的衡量解決方案能夠準確歸因所有營銷活動。

那有什麼辦法呢？ 使用多種工具從數據中提取洞察力有時意味著相互矛盾的結果，這可能導致無法形成統一的、全公司範圍的數據戰略。

採用獨立的數據分析平台可能會對尋求更好、更統一的方法來從數據中獲取洞察力的企業產生巨大而直接的影響。 如果使用得當，獨立的數據分析平台將為品牌提供清晰、透明和更好的績效分析。 然後，企業可以通過投資歸因軟件和營銷自動化、基於對數據的理解來簡化策略並最終做出明智的、基於數據的決策，從而充分利用他們在分析工具上的支出。

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