来自Martech2025年报告的10个市场营销与MOps领导力见解

Chiefmartec.com 的编辑 Scott Brinker 在 2025 年春季MarTech Conference上听到的话，你会发现他对 AI 上市速度的惊讶以及对行业意味着什么的兴奋。《 martech 2025》报告对于市场营销和营销操作领导人来说，这份报告远不止于工具清单和AI如何改变你世界的一张地图。 以下是报告中对领导人来说至关重要的10个见解： ## 1. 你的团队需要变得更加技术化 如果营销团队发现自己越来越多地讨论数据和基础设施，这并不孤单。无论是涉及营销人员、营销 ops 还是IT，这些讨论都表明营销团队需要掌握更多的技术技能。关键 takeaway：投资于营销团队的数据素养和技术培训对于未来至关重要。 ## 2. 优先选择开放且兼容的 martech 平台 你正面对一个客户或第三方代理在客户旅程中行动的未来。这是你的平台需要更加开放和兼容的原因之一。 然而，集成 AI 工具的困难往往是因为现有的 martech 平台是封闭或过时的，这突显了开放性对灵活性的重要性。如果你正在评估或选择新的 martech 工具，优先考虑提供强大 API 连接和开放性的平台。（我们还看到了我们在2025 State of Your Stack Survey中遇到的问题。） ## 3. 将你的 martech 队伍与云数据仓库或大数据湖整合 接受调查的 56.2% 的人将他们的 martech 队伍与云数据仓库或大数据湖整合。这些数据平台是潜在的统一数据层，也是企业未来真相的来源。它们为营销团队提供了强大的数据基础，并使他们更容易访问全面的数据。 ## 4. 在云数据层上直接运行数据处理和 AI 应用程序 报告发现，大多数将数据仓库和大数据湖集成到其中的人直接在这些数据层上运行自定义或/and 商业级 AI 应用程序或代理。这种架构方法利用了集中数据存储，并使 AI 能够与大量数据一起工作，从而增强了其能力。 ## 5. AI 将帮助你利用无结构数据的力量 AI，尤其是 LLMs，在分析和提取从电话录音、会议记录、电子邮件和社会媒体帖子等非结构化数据中的见解方面非常有效。营销工作流程正在使用 LLM 或代理型 AI 来总结信息和内容，并个性化消息。你可以利用这些能力来更深入地了解客户并个性化沟通。 ## 6. 对复杂、AI 驱动的栈需要新的管理策略 引入 LLM 和自主型 AI 系统将 martech 队伍从复杂（可预测）变为复杂（概率驱动）。管理这种复杂性需要完全不同的思维方式，包括： * 接受模块化架构。  * 增强“可观察性”（监控概率性的结果）。  * 进行安全的失败试验。  * 实施人类在循环中的检查点。  * 建立跨功能“理解者”团队。  * 投资于数据成熟度。  * 促进实验文化。 ## 7. 将客户旅程从确定性转移到概率性映射 尽管传统的客户旅程映射是确定性的，具有预先定义的路径，但 AI 可以使概率性映射成为可能。例如，使用强化学习技术，算法可以从数据中学习并推荐个性化旅程路径。当正确执行时，这将导致更动态和有效的客户参与在整个旅程中。 ## 8. 将资源重新分配到战略和创意工作中 历史上，生产与分析一直是营销的大量资源消耗者。随着 AI 自动化更多工作，团队可以将更多资源集中在高价值活动上，如战略制定、更广泛的客户体验战略以及识别新的参与机会。作为领导人，你应该推动这种转变以最大化团队的影响。 ## 9. 增加对营销 ops 和与 IT 的协作重要性和范围 尽管通常未得到充分投资，但 martech 和营销操作在管理日益复杂和复杂的技术管理中变得越来越重要。数据和 AI 基础设施的扩展也超出了营销领域，因此与 IT 的更紧密合作变得更加必要。投资于你的营销 ops 团队并建立与 IT 的强大合作关系。 ## 10. 培养速度、迭代和实验的文化 根据报告，敏捷市场营销方法（以速度、迭代实现和实验著称）与 AI 成功密切相关。此外，报告还讨论了“复合营销”这一框架，旨在利用 AI 在营销计划和活动中加速营销活动。复合营销基于复利原理，通过利用先前的收益来加速增长。 在营销中，这个概念具体是关于更快地获得收益并加快营销周期，通过 agentic AI 和迭代速度。作为领导人，培养一种快速迭代和实验的文化至关重要，以有效地利用 AI 并加速增长。