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本文探讨了Martech领域的快速增长及其三个关键趋势，包括Martech的快速增长、原子化现象以及生成式AI的领导作用。提供了对未来市场的深入见解和实用建议。
Martech 领域持续以惊人的速度扩展。2024 年，这一领域的复合年增长率（CAGR）达到 41.8%，较过去 13 年间的增长幅度高出 9,295%。
The State of Martech 2024: Scott Brinker and Frans Riemersma
这个惊人的增长速度，迫使我们问自己及团队一个问题：“我们是否掌控着我们的 Martech？还是我们的 Martech 控制着我们？”掌握 Martech 并做出明智决策的关键在于理解以下三个关键趋势：
Martech 成长快于整合。 不再等待整合，而是加速 Martech 熟成。
Martech 原子化：长尾依然存在。 确定核心平台并连接专业应用。
生成式 AI 领导 Martech 成长。 实验生成式 AI 备案库；低 hanging 果子比比皆是。
1. Martech 成长快于整合
Martech 领域的增长速度在 2024 年达到了 14,106 个工具。每年，我们发布《市场营销技术超级图表》，并听到一个问题：
“Martech 市场何时会实现整合？这一增长显然无法无限持续下去。它根本不可持续。”
— Martech 社区，每年
让我们明确：整合会发生。但在现实中，整合的速度和规模远低于新增工具的数量。今年，我们只从生态系统中移除了 263 个产品。这仅是去年 cohorts 中 2.1%的流失率。在同一时间段内，我们新增了 3,068 个新工具。你算算看。
因此，我们的建议：整合不是策略。不要等待第三方厂商进行整合以简化栈管理。加速 Martech 熟成更容易实现。通过我们每年进行的“Martech 超级图表验证练习”（在其中与全球数以百计的 Martech 专家合作），我们学到了一个简单的技巧来提升你的 Martech 熟成。
只需花一个小时，访问数十家供应商并筛选工具即可。你可以自行挑选或过滤大小不一的同类供应商在 MartechMap.com 上。总结一下（或不！）你在其中学到了什么（或没有）。通过这一过程，你将理解到一些 Martech 类别已经 commoditized，而另一些 Martech 仍在寻找自己的黄金地段。
验证练习是市面上最佳的 Martech 冲刺课程之一。支持我们验证练习的专业人士告诉我们，他们每年都能在最短时间内获得真正的信心和专业知识。
2. Martech 原子化：长尾依然存在
Martech 原子化指的是许多小型专业工具在栈中的角色。与其它市场一样，我们的研究表明，Martech 也存在长尾现象。我们使用了包含 1,500+ 真实 Martech 栈的数据集。一个栈是公司使用的 Martech 工具集合。
过去七年中，小长尾工具的贡献率一直保持在 50%左右。这一稳定数字表明，小工具在公司栈中扮演的角色不容忽视或丢弃。尽管大型供应商会购买小型工具，但长尾依然存在。
以前被称为孤立的“点解决方案”，如今，专业应用能够直观地完成一项任务，并无缝集成到其生态系统合作伙伴中。数字显示，长尾供应商可以作为原子存在于大型生态系统中。
但这是故事的一半。关于栈中心平台和躯干平台的部分，我们的调查显示，栈拥有者认为一个或两个工具是栈的“中心”。[见下文]
常见的栈架构包括一个或多个中心平台与专业应用结合。这不是零和游戏。
基于此，我们建议“合法化长尾”并不再轻视它作为非 desired 的隐秘 IT 和点解决方案。确定团队中哪些平台是栈的中心，并将它们与专业应用连接起来。
3. 生成式 AI 领导 Martech 成长
2024 年，新增工具中有 77%基于生成式 AI。略高于一半（53%）的内容类工具涵盖了复制、图片和视频使用场景。然而，我们的研究表明，生成式 AI 的应用场景远不止内容。
下图显示了生成式 AI 基于的解决方案在销售自动化、 enablement 和智能、业务/客户智能、数据科学和聊天机器人及聊天bots 中的兴趣。
Source: MartechMap, 2024-04
根据最近的调查，市场营销人员尚未充分探索和利用生成式 AI 的全部潜力。如果我们将生成式 AI 在市场营销中的使用情况调查与基于生成式 AI 的 Martech 解决方案进行比较，一些领域被忽视了。这可能为你的公司提供一个竞争优势。
我们在数据中发现，基于生成式 AI 的 Martech 工具提供了销售支持（如客户会议、笔记、支持材料）、 lead sourcing 和 outreach（n=65）、lead scoring（n=27）和 pitch decks（n=18）等销售用例。
此外，在业务/客户智能和数据科学方面，存在一些基于生成式 AI 的工具，它们提供了数据基础设施、存储和统一（n=65）、数据解释和聊天与数据（n=37）或数据获取和提取（n=11）的功能。
鉴于生成式 AI 在市场营销中的早期理解程度，我们的建议是将生成式 AI 备案库保留在你的公司中。你可以按照调查的结构进行操作，并跟踪生成式 AI 的用例，确定哪些每天或每月可以使用、哪些不起作用以及哪些仍需尝试。
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