StateoftheStack2025：本地开发的机器学习技术加速发展

2025年市场营销技术栈调查显示，AI的应用推动了工具使用量的显著增加。调查指出，自研工具崛起、用户满意度较高，但数据整合和成本问题仍是主要挑战。

2025年市场营销技术栈调查揭示，由于AI的应用，营销人员使用的工具数量比两年前大幅增加。 这项名为《State of the Stack 2025》的调查显示，62.1%的受访者表示他们现在使用的工具比两年前多。

在本次调查中，有近四分之一的受访者计划在未来12到24个月内增加自研工具。这种变化在短短几个月内就发生了显著转变。

AI是当前最热门的应用领域，尤其是在小企业中。尽管自动化工作流目前还不是主要关注点，但对AI代理能够承担更多工作的讨论表明，2025年这一主题可能会继续出现：如何信任这些AI代理？

总体而言，用户对技术栈的满意度较高，56.8%的受访者表示他们对自己的技术栈感到满意或非常满意。中型公司报告了最高的满意度率，而小型公司则报告了最低的满意度率，这可能是因为资源有限。

数据整合仍然是管理技术栈的主要障碍，65.7%的受访者提到了这一点。云数据仓库和“可组合”架构等新技术有望缓解这一问题。

随着AI的普及，自研工具的比例显著增加。Brinker表示，这归功于“新型AI工具”，这些工具加速了开发速度，并使非专业开发者能够轻松创建简单的应用程序。

AI驱动的内容生成是当前最热门的应用之一，尤其是在小企业中。未来，营销人员计划进一步利用AI进行数据分析和见解、个性化内容以及自动化营销任务。

数据整合仍然是一个主要挑战，许多公司面临数据孤岛的问题。

预算限制仍然是采用新工具的主要障碍，尤其是对小型公司来说。随着技术复杂性的增加，大型企业也面临着这一挑战。

总体来看，尽管AI推动了自研工具的兴起，但市场营销技术栈的整体发展仍然面临诸多挑战。Brinker表示，“没有数据，很多AI应用将无法正常工作，或者如果他们使用了坏数据，它们将反馈给用户坏信息、做出错误决策或启动错误的工作流程。”

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