Mar Tech在企業數字營銷中的發展現狀、問題及對策研究

【摘? 要】Mar Tech是當下助力企業數字化營銷的神兵利器，迭代更新迅速。關注其發展態勢已成為數字化轉型企業的必修課。論文對當下Mar Tech在5種主要場景——數據與策略、渠道運營與轉化、流程與管理、廣告投放、內容與創意中的應用進行了總結梳理，并分析了Mar Tech在這些場景下應用時存在的問題——數據處理不足、渠道無法打通、無法實現營銷閉環、廣告投放精細化程度不足、創意場景標準化有待提高等，最后給出了相應的對策，以此為Mar Tech服務商發展和企業選擇Mar Tech產品提供參考意見。

【關鍵詞】Mar Tech；數字營銷；數字化

【中圖分類號】F274；F270.7? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2023）09-0121-03

1 引言

2021年12月國務院發布的《“十四五”數字經濟發展規劃》指出“加快企業數字化轉型升級。實施中小企業數字化賦能專項行動，支持中小企業從數字化轉型需求迫切的環節入手，加快推進線上營銷、遠程協作、數字化辦公、智能生產線等應用，由點及面向全業務全流程數字化轉型延伸拓展。”由此可見，數字經濟、企業數字化轉型是國家經濟發展的大勢所趨和必由之路。在數字經濟發展浪潮中，基于數字化技術及數據處理和應用能力的數字營銷行業一直在主動前行不斷迅猛發展，它是重要的數據應用，是一種惠及各行各業的基礎創新。工欲善其事必先利其器，企業數字營銷以“數據”和“技術”為起點，而當下蓬勃發展的Mar Tech，即“營銷+技術”則是數字營銷的有力工具。但現有的研究對Mar Tech缺乏系統全局的認識，也缺乏Mar Tech應用現狀及發展趨勢的研究，所以本文研究針對以上不足展開研究。

2 數字營銷和Mar Tech的概念

2.1 數字營銷的概念

數字營銷，由數字和營銷兩部分組成。數字化的基礎是數據，包括企業設備的數字化、消費者使用數字化、連接數字化、參與數字化等多種環節，是移動互聯網、大數據、云技術等高科技發展的產物，指借助于互聯網、電腦通訊和數字交互式等手段實現數字升級。市場營銷是指創造、傳播、傳遞和交換對顧客、客戶、合作者和整個社會有價值的市場供應物的一種活動、制度和過程，用一句話說，即“有利可圖地滿足需求”。數字營銷則是在市場營銷的基礎上，全方面加入數字化，讓數據參與到營銷的每個環節，在連接過程中體現消費者參與，實現營銷精準化，營銷效果可量化、數據化。據此，可以將數字營銷理解為“在數據化時代，以用戶為核心，數字化工具為手段，通過尋找、發現、留存、感動用戶并促成轉化，以達到協同營銷效果的一種營銷方式”。

2.2 Mar Tech的概念

Mar Tech（營銷技術）的創始人為Scott Brinker，他認為Mar Tech是一種智慧營銷概念，是Marketing+Technology，是數字營銷的技術部分，目的是通過技術賦予營銷精細化操作的能力。Mar Tech可以幫助企業通過依靠技術和數據配置營銷資源，優化企業的營銷策略，實現營銷活動的全鏈路的自動化，幫助企業以營銷來驅動運營，優化用戶管理，制定營銷策略。在中國，Mar Tech并未形成統一的概念，通過對比數字營銷的概念，業界認為Mar Tech是營銷數字化轉型進程中更側重于技術的概念輸出，在營銷的整個生態當中，能夠用到的營銷系統或者軟件都可以被稱為Mar Tech。概括而言，Mar Tech泛指用以收集和分析市場信息并且能夠識別廣告與促銷、內容與體驗、社交與關系、商務與銷售、數據、管理的各類技術基礎設施與流程，為營銷管理者開展數字化營銷提供技術保障與決策支持。

3 Mar Tech在企業數字營銷中的應用現狀

Mar Tech在一些產品迭代周期較快、用戶互動頻繁的企業數字營銷中應用較為廣泛。目前Mar Tech的應用場景主要有5種：數據與策略、渠道運營與轉化、客戶流程與管理、廣告投放、內容與創意。

3.1 數據與策略場景的應用

數據與策略場景通過客戶數據平臺CDP收集和整合線上/線下多觸點用戶信息，以及企業內外部渠道信息，將這些信息進行匯總分析，對用戶進行標簽分類管理，形成統一的ID識別畫像，精準分析和洞察用戶需求，據此實現數據分析測試、管理、檢測和安全計算等服務。幫助需求方企業發掘用戶、進行客戶數據管理，并結合MA、BI等功能模塊，進行營銷活動制定和效果分析等活動，促進營銷內容的觸達，提升營銷效率和決策效率。

3.2 渠道運營與轉化場景的應用

運營與轉化場景下的Mar Tech應用主要包括線上商城、短視頻平臺、直播渠道和小程序渠道。這些產品能夠實現全鏈路轉化，拓展渠道，降低成本和增加客戶粘性，是互聯網流量紅利減弱的環境下線上競爭的有效途徑。隨著技術發展，它們已經能夠將媒體的資源與功能服務于企業渠道數字化的升級當中，且產品迭代能力迅速，能夠引導客戶需求，具有較強的維系客戶關系的能力。

3.3 客戶流程與管理場景的應用

流程與管理場景下的Mar Tech應用主要有：私域流量池建設，能夠幫助企業進行全鏈路持續追蹤，多觸點監測用戶，提升了私域運營的效率；營銷自動化，通過整合營銷數據對現有用戶和潛在用戶進行“引流—獲客—培育—轉化”的全鏈路運營；CRM主要偏向用戶信息整合，主要解決營銷后端問題；SCRM通過全域運營，覆蓋海內外多平臺，充分整合公域流量和私域流量用戶，精細運營高效互動；智能客服隨著Chat GPT的融入，龐大體量語言數據訓練和深度學習為智能客服板塊帶來更精準的對話和更高效的情感識別；RPA在AI技術的加持下自動化賦能程度進一步加深，從不同數據源高效提取和清洗數據，并可對目標重復定制化推送消息。

3.4 廣告投放場景的應用

在5G技術支持和企業數字化廣告投放需求不斷增加的背景下，越來越多的企業開始布局數字化廣告投放場景。廣告投放場景呈現多元化特征，存在甄別和定制投放的困難，隨著DSP、SSP、DMP、ADX、TD等程序化交易平臺融入數字營銷，加之AI能力的融入，廣告投放的精細化和智能化逐步提高，并已經能夠實現跨媒介渠道廣告投放效果分析和策略優化的功能，自動化投放和監測工作也隨之實現自動化。

3.5 內容與創意場景的應用

在內容和創意場景的競爭環境下，企業的數字營銷競爭主要集中在短視頻和內容社交平臺的流量的爭奪。企業需要不斷生產有創意的差異化內容吸引潛在客戶群體，Mar Tech在一定程度上簡化了內容生產的煩瑣流程，但離智能化定制和數據優化的目標仍有一定距離。Chat GPT的誕生，顛覆了傳統的PGC、UGC等內容生產方式，通過AI技術賦能的AIGC（AI Generated Content，即人工智能生成內容）成為內容生產新范式，為營銷數字化中的內容與創意場景帶來新變革。

4 Mar Tech在企業數字化營銷中存在的問題

4.1 數據與策略場景下存在的問題

企業在數字營銷中需要對數據進行多環節的驗證分析，對于數據處理的要求更加精準、高效。但目前的不同場景間存在數據和鏈路連通不足的問題，難于與原有數據融合，數據整體使用率較低。同時，目前Mar Tech的數據產品的數據細分程度不足，其分析計算的結果與實際情況存在一定距離，數據質量不理想，難以支撐營銷需求。數據安全也存在一定隱患，數據來源不可靠，存在數據合規和客戶隱私安全的問題。

4.2 渠道運營與轉化場景下存在的問題

我國網絡基礎設施建設的發展推動了企業數字營銷在線上線下的全渠道運營，但當前連通和集成渠道間產品的效果仍不理想，不利于數據的打通和二次加工，難以實現營銷效果的最大化。在運營方法方面存在用戶觸達程度較淺、用戶粘性低的問題，而渠道搭建所消耗的時間和人力成本無法在短期內帶來獲客效果，投入產出比差強人意。渠道產品一般需要與媒體平臺配合使用，媒體平臺功能發展更新較快，渠道產品沒有同步升級匹配，導致企業對用戶的觸達效率不滿意。

4.3 客戶流程與管理場景下存在的問題

隨著企業數字化轉型升級不斷進行，企業對客戶和流程管理的Mar Tech服務商提出了定制化要求，但現有服務商的智能化水平局限，無法在通用化的前提下同時做到個性化流程以實現企業的營銷閉環服務。由于當前數據處理的Mar Tech產品的一體化服務能力較弱，仍然存在數據孤島的現象，無法打通場景間的鏈路。對于客戶標簽存在定位細分不足的問題，用戶留存率較低。不同企業對于客戶流程與管理的Mar Tech產品存在差異化需求，產品的需求匹配度不足。

4.4 廣告投放場景下存在的問題

面對場景多元化和程序化廣告的多樣選擇，如TD、DMP、SSP、ADX等，企業的廣告投放業務也出現了選擇與甄別困難，企業較難制定最優投放方案，精細化投放質量有待提高。線上和線下場景打通難度高，難以制定融合二者的投放方案。流量質量因為媒介和投放形式的多樣化而參差不齊，且流量競爭激烈。流量篩選和分級銷售以及投放環境的分散，加大了投放的難度。

4.5 內容與創意場景下存在的問題

短視頻和社交平臺是企業對流量的必爭之地，企業需要不斷產出差異化內容以滿足用戶對廣告的內容和創意逐漸提高的期待。內容和創意的Mar Tech產品簡化了內容產出的溝通流程，但尚未實現智能化定制需求和可量化數據能力。仍然存在場景轉化不便捷，難以在應用鏈路中導入廣告、渠道和客戶運營場景等問題。產品技術能力較弱是導致這些問題的底層原因，產品難以實現創意場景的標準化、產品化、智能化和可視化，觸達率有待提高。

5 Mar Tech在企業數字營銷中現存問題的對策

5.1 數據與策略場景下存在問題的對策

針對數據處理方面的問題，目前可以通過LLM（大模型）來解決。大模型還沒出來之前的深度學習均可稱為動物智能，即Animal Intelligence，是一個簡單的網絡模型。大模型應用“下沉”到數據層，可以直接在大模型里面放置一個數倉模型，來解決數據清洗數據分析等問題。針對數據安全問題，為符合《中華人民共和國數據安全法》和《中華人民共和國個人信息保護法》要求，Mar Tech企業可以在數據的收集、存儲、傳輸和處理時增加完整的授權鏈，加強數據安全保護，給用戶能自己作決策的權限。同時可以使用隱私計算，把跨域的閉環轉化邏輯更加快速地結合，在保護數據隱私的同時對數據進行計算和分析，在不暴露個人數據的前提下對數據進行處理，從而保護消費者的隱私權。

5.2 渠道運營與轉化場景下存在問題的對策

針對數據打通和二次加工的問題，Mar Tech服務商可以提高CDP的智能水平，使之具備“采集第一方客戶數據+數據整合+數據洞察+智能營銷”的功能，有效解決數據孤島、數據重復、數據分散等問題。針對用戶觸達淺、獲客效率低的問題，Mar Tech服務商可以利用工具實現數據實時化、流程自動化以擴充渠道與獲客環節，企業端利用營銷自動化工具，基于微信公眾號與企業微信平臺，擴充/升級線上直播、線下會議信息、電子名片和內容中心等獲客渠道，并通過工具實現流程自動化和數據實時化，極大提高用戶過程體驗和線索處理效率。

5.3 客戶流程與管理場景下存在問題的對策

針對營銷閉環一體化的問題，可以通過營銷云的營銷自動化解決。它支持行為觸發型營銷，在關鍵節點，自動化地提供用戶所需；通過流程畫布，構建個性化的用戶旅程，實現用戶生命周期關鍵節點的自動牽引。針對目標定位細分不足的問題，營銷云系統還能通過多維度組合篩選，實現對線索池的分級分層，即對一些標簽化數據或者特征進行組合，可以自動化地形成不同線索值（特定行業/意向高低），并進行自動化篩選，從而實現了人群細分的自動化。

5.4 廣告投放場景下存在問題的對策

針對廣告投放精細化不足和流量篩選的問題，可以進行地域分級精細化后，將廣告素材匹配和分發。在投放的過程中，可以直接根據地理位置信息，進行地域定向，針對不同等級地域人群情況投放廣告素材，利用程序化廣告產品，自動完成分發和內容審核，結合廣告素材分發的千人千面展示，最大程度實現轉化目標，以及實時數據分析。程序化流量接入依賴于實時數據分析，廣告發布者可以即時監測廣告的關鍵性能指標，如點擊率、轉化率、用戶互動等。這使他們能夠更好地了解廣告的效果，以便作出明智的決策。

5.5 內容與創意場景下存在問題的對策

針對內容與創意類產品存在的問題，可以用AI輔助+內容管理DAM（Digital Asset Management）系統來解決。例如，在私域場景下，基于DAM 打造了內容中心，提供了基于內容的人群標簽管理、內容分發計劃引擎、科學分析內容價值、生產優化營銷內容等產品功能與服務，助力品牌通過私域運營提升競爭力。在系統化沉淀品牌內容資產后，就可以圍繞內容做更多科學的分析和優化。

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【基金項目】2022年度寧夏大學新華學院科學研究基金資助項目——Mar Tech在企業數字營銷中的應用研究，編號：22XHKY25。

【作者簡介】羅文婷（1985-），女，寧夏銀川人，講師，從事數字營銷研究。