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他们不再仅仅把数据作为证明投资回报率的工具，而是用数据改变他们营销团队工作的方式。
“营销的一切都是围绕着数据”，这一概念如今已被越来越多的人接受，但它给众多营销人员留下一个疑问：接下来又会怎样？
对一些人来说，未来数据的作用跟今天没有什么不同：数据是营销人员上交给企业智能系统（BI）及报告市场表现的工具。
在日前召开的Digital Cream Singapore圆桌会议上，我与各个企业的营销人员进行了交流，发现一些人对数据营销有着不同的见解。许多与会者表示，他们不再仅仅把数据作为证明投资回报率（ROI）的工具，而是用数据改变他们营销团队的工作方式。
以下是此次圆桌会议与会者提出的数据营销五大趋势，他们认为，这五大趋势将在2017年重新定义数据营销。
趋势之一：营销人员将越来越多地使用数据进行决策
与会者一致认为，2017年，数据将被更广泛地用于推动企业的营销决策。与会者认为，数据分析是从市场上寻找“软柿子”以提升业绩的最有效方式。
2016年，Econsultancy发布的一项调查证明了这一观点。在这项研究中，营销人员被问及“有多少比例的数据被用于做出决策”。结果表明，只有29%的人表示只有少量数据（0-25%）是有用的。在同一调查中，84%的营销人员认为，数据分析得出的可操作建议会对他们的公司带来影响。
虽然人们普遍表现出乐观态度，但与会者也指出，使用数据帮助制定营销决策，其中也有新的问题。
首先，过量的数据让营销人员不堪重负。每个渠道、每个客户接触点、每个营销系统都产生各自的数据，加起来足以把人淹没。一位与会者提到，他的客户在购买时使用聊天APP，而营销团队很难把这些数据纳入分析范围。
另一个问题是，需要使用额外资源分析这些数据。如果公司规模不够大、资金有限，就很难找出时间和人员分析数据，更别说提出深刻的市场洞见。
另外，尽管使用数据可以让一些决策变得简单，但同时基于数据的决策也可能变得政治化。
趋势之二：敏捷营销（Agile Marketing）将更加流行
与会者指出，数据的使用将导致营销人员用一种更敏捷的方式工作。所谓敏捷营销，是一种鼓励实验测试和个体交互的工作方法。
敏捷营销概念植根于数字技术，是2011年软件开发人员为了寻找简化工作方法而提出的，它能够帮助团队更好地协作并更快地售出产品。它不仅仅是一种营销概念，更是一种工作方法。如今，敏捷营销已逐渐为市场接受，其与传统营销理念的不同主要表现如下：
敏捷营销 传统营销
应对变化 vs 严格遵循计划
测试和数据 vs 观点、传统、习惯和惯例
多数小实验 vs 少数大赌注
数据驱动的敏捷营销之所以有效，是因为集体决策以事实为基础，而不是只遵从薪金最高者的意见。因此，营销人员可以共享他们的工作信息，公司会议也变得更有效率。
当然，敏捷营销实施起来也面临一些挑战，比如一些作风相对保守的企业可能很难接受这种另类的工作方法。此外，为了让敏捷营销落地，营销人员还必须愿意投入额外的时间来学习如何正确运行这些测试，以及如何详细解读测试结果。
业内已经“吃螃蟹”的人士表示，敏捷营销的效果很喜人，以前要花两三个月才能完成的项目，在运用敏捷营销系统之后只需要两三个星期就完成了。
趋势之三：营销归因（Marketing Attribution）依然艰难
营销归因能够估算哪些市场渠道是有价值的，简单说就是：你是否把钱花到该花的地方。举个例子：一个客户看到了你的广告但是没有点击，几周之后他点击了你在Facebook上的推广，读了几篇文章，再过几周他点击了你在Google的广告，并最终注册。那么你应该如何衡量这几个市场渠道？他们之间有没有相互影响？哪一个渠道的收益最大？这就是营销归因所做的事。
尽管所有与会者都认为应当对渠道转换进行归因，但大多数人都认为从理论到实际还有很远的距离。
第一个问题是，在一些公司，营销归因已经变得政治化，这是由于一个渠道的预算往往是根据该渠道能产生多少利润设定的。因此，即使缺少数据支持，渠道经理也会夸大某个渠道的价值。
另一个问题在于渠道的数量。与会者指出，他们的一些客户会在转化生成订单之前，接触十个甚至更多的接触点。要想把这么长的一个客户旅程拼凑起来，并对每一个步骤进行价值归因，几乎是不可能完成的任务。
即使这样的客户旅程可以生成，并有一个归因模型进行分析，但也不是所有的数据都是可用的。新的数字渠道随时都在弹出，其中许多渠道不在既有的分析体系里。而且離线数据的获取难度甚至比在线数据还要大。
因此，尽管营销归因仍然是许多公司追求的目标，但专家预测，2017年很少有人能够在营销归因方面取得突破性进展。
趋势之四：基于数据的客户洞察变得更加个性化
个性化已被使用在许多企业里，不过大多时候它意味着使用独特的内容，以更好地引起目标受众共鸣。
2017年，个性化的范畴将得到拓展，消费者将收到“未来最好的内容”以帮助他们做出购买决策。为了做到这一点，营销人员必须挖掘一切数据，获取消费者的行为信息，以此作为参考，决定向消费者的电子邮件、移动客户端发送怎样的内容。
有人指出，这种个性化方式还存在一些问题。很多企业仍然面临“数据孤岛”的问题，即数据部门不对其他部门共享信息，尤其是销售和市场部门。这种状况十分普遍。
还有人指出，他们的销售技术还不足以支持每个人的个性化。Econsultancy最近的一项调查指出，这也是很多公司普遍存在的现象，只有7%的人高度同意他们目前的数据架构已足以推动个性化。
趋势之五：媒体机构要对网络广告负责
2017年，企业营销者将要求他们的合作伙伴（主要是媒体、公关等代理机构）提供更多关于网络广告的数据。
过去，似乎没有多少营销团队有能力处理关于广告反响的详细数据。结果，许多机构的报告里只显示了最“高级”的数据。
现在，客户端团队越来越数据化，他们对数据数量和质量的要求也在相应地提高。虚假点击、广告可见度、从浏览到点击的转化率（以测试有多少人看到了你的广告但没点击），都将成为代理机构和数据营销团队之间常见的谈论话题。
当然，这其中也存在障碍。首先，广告数据的构成很复杂，代理机构和营销团队需要花上一些时间才能理解彼此的处境，达成一致见解。
同时，即使双方对数据有了一致理解，营销人员也未必能够依据渠道的有效性分配媒介支出（其中的原因请参考趋势之三）。
最后，代理机构也面临和营销团队同样的问题——他们也无法掌握所有的数据。许多转化和订购往往来自合作伙伴的渠道，比如大商场，而他们不见得会把数据提供给合作方。
所以，即使拥有所有的浏览量和点击数据，只要有渠道合作伙伴，营销人员就很难分辨究竟是哪个广告平台为企业带来更高的价值。
“营销的一切都是围绕着数据”，这一概念如今已被越来越多的人接受，但它给众多营销人员留下一个疑问：接下来又会怎样？
对一些人来说，未来数据的作用跟今天没有什么不同：数据是营销人员上交给企业智能系统（BI）及报告市场表现的工具。
在日前召开的Digital Cream Singapore圆桌会议上，我与各个企业的营销人员进行了交流，发现一些人对数据营销有着不同的见解。许多与会者表示，他们不再仅仅把数据作为证明投资回报率（ROI）的工具，而是用数据改变他们营销团队的工作方式。
以下是此次圆桌会议与会者提出的数据营销五大趋势，他们认为，这五大趋势将在2017年重新定义数据营销。
趋势之一：营销人员将越来越多地使用数据进行决策
与会者一致认为，2017年，数据将被更广泛地用于推动企业的营销决策。与会者认为，数据分析是从市场上寻找“软柿子”以提升业绩的最有效方式。
2016年，Econsultancy发布的一项调查证明了这一观点。在这项研究中，营销人员被问及“有多少比例的数据被用于做出决策”。结果表明，只有29%的人表示只有少量数据（0-25%）是有用的。在同一调查中，84%的营销人员认为，数据分析得出的可操作建议会对他们的公司带来影响。
虽然人们普遍表现出乐观态度，但与会者也指出，使用数据帮助制定营销决策，其中也有新的问题。
首先，过量的数据让营销人员不堪重负。每个渠道、每个客户接触点、每个营销系统都产生各自的数据，加起来足以把人淹没。一位与会者提到，他的客户在购买时使用聊天APP，而营销团队很难把这些数据纳入分析范围。
另一个问题是，需要使用额外资源分析这些数据。如果公司规模不够大、资金有限，就很难找出时间和人员分析数据，更别说提出深刻的市场洞见。
另外，尽管使用数据可以让一些决策变得简单，但同时基于数据的决策也可能变得政治化。
趋势之二：敏捷营销（Agile Marketing）将更加流行
与会者指出，数据的使用将导致营销人员用一种更敏捷的方式工作。所谓敏捷营销，是一种鼓励实验测试和个体交互的工作方法。
敏捷营销概念植根于数字技术，是2011年软件开发人员为了寻找简化工作方法而提出的，它能够帮助团队更好地协作并更快地售出产品。它不仅仅是一种营销概念，更是一种工作方法。如今，敏捷营销已逐渐为市场接受，其与传统营销理念的不同主要表现如下：
敏捷营销 传统营销
应对变化 vs 严格遵循计划
测试和数据 vs 观点、传统、习惯和惯例
多数小实验 vs 少数大赌注
数据驱动的敏捷营销之所以有效，是因为集体决策以事实为基础，而不是只遵从薪金最高者的意见。因此，营销人员可以共享他们的工作信息，公司会议也变得更有效率。
当然，敏捷营销实施起来也面临一些挑战，比如一些作风相对保守的企业可能很难接受这种另类的工作方法。此外，为了让敏捷营销落地，营销人员还必须愿意投入额外的时间来学习如何正确运行这些测试，以及如何详细解读测试结果。
业内已经“吃螃蟹”的人士表示，敏捷营销的效果很喜人，以前要花两三个月才能完成的项目，在运用敏捷营销系统之后只需要两三个星期就完成了。
趋势之三：营销归因（Marketing Attribution）依然艰难
营销归因能够估算哪些市场渠道是有价值的，简单说就是：你是否把钱花到该花的地方。举个例子：一个客户看到了你的广告但是没有点击，几周之后他点击了你在Facebook上的推广，读了几篇文章，再过几周他点击了你在Google的广告，并最终注册。那么你应该如何衡量这几个市场渠道？他们之间有没有相互影响？哪一个渠道的收益最大？这就是营销归因所做的事。
尽管所有与会者都认为应当对渠道转换进行归因，但大多数人都认为从理论到实际还有很远的距离。
第一个问题是，在一些公司，营销归因已经变得政治化，这是由于一个渠道的预算往往是根据该渠道能产生多少利润设定的。因此，即使缺少数据支持，渠道经理也会夸大某个渠道的价值。
另一个问题在于渠道的数量。与会者指出，他们的一些客户会在转化生成订单之前，接触十个甚至更多的接触点。要想把这么长的一个客户旅程拼凑起来，并对每一个步骤进行价值归因，几乎是不可能完成的任务。
即使这样的客户旅程可以生成，并有一个归因模型进行分析，但也不是所有的数据都是可用的。新的数字渠道随时都在弹出，其中许多渠道不在既有的分析体系里。而且離线数据的获取难度甚至比在线数据还要大。
因此，尽管营销归因仍然是许多公司追求的目标，但专家预测，2017年很少有人能够在营销归因方面取得突破性进展。
趋势之四：基于数据的客户洞察变得更加个性化
个性化已被使用在许多企业里，不过大多时候它意味着使用独特的内容，以更好地引起目标受众共鸣。
2017年，个性化的范畴将得到拓展，消费者将收到“未来最好的内容”以帮助他们做出购买决策。为了做到这一点，营销人员必须挖掘一切数据，获取消费者的行为信息，以此作为参考，决定向消费者的电子邮件、移动客户端发送怎样的内容。
有人指出，这种个性化方式还存在一些问题。很多企业仍然面临“数据孤岛”的问题，即数据部门不对其他部门共享信息，尤其是销售和市场部门。这种状况十分普遍。
还有人指出，他们的销售技术还不足以支持每个人的个性化。Econsultancy最近的一项调查指出，这也是很多公司普遍存在的现象，只有7%的人高度同意他们目前的数据架构已足以推动个性化。
趋势之五：媒体机构要对网络广告负责
2017年，企业营销者将要求他们的合作伙伴（主要是媒体、公关等代理机构）提供更多关于网络广告的数据。
过去，似乎没有多少营销团队有能力处理关于广告反响的详细数据。结果，许多机构的报告里只显示了最“高级”的数据。
现在，客户端团队越来越数据化，他们对数据数量和质量的要求也在相应地提高。虚假点击、广告可见度、从浏览到点击的转化率（以测试有多少人看到了你的广告但没点击），都将成为代理机构和数据营销团队之间常见的谈论话题。
当然，这其中也存在障碍。首先，广告数据的构成很复杂，代理机构和营销团队需要花上一些时间才能理解彼此的处境，达成一致见解。
同时，即使双方对数据有了一致理解，营销人员也未必能够依据渠道的有效性分配媒介支出（其中的原因请参考趋势之三）。
最后，代理机构也面临和营销团队同样的问题——他们也无法掌握所有的数据。许多转化和订购往往来自合作伙伴的渠道，比如大商场，而他们不见得会把数据提供给合作方。
所以，即使拥有所有的浏览量和点击数据，只要有渠道合作伙伴，营销人员就很难分辨究竟是哪个广告平台为企业带来更高的价值。