Scott Brinker：Martech未来十年发展趋势是什么？

近日，Martech概念之父Scott Brinker在MarTech上的主题演讲对未来进行了展望。他形容2020年是疯狂的一年，同时也认为在今年，组织变革终于开始与技术变革保持同步。 

在对全球2500家公司进行研究后发现，97％的公司报告了新冠疫情加快了他们的数字化转型。麦肯锡的数据也表明，今年在三个月的时间内实现了10年的增长。

Scott Brinker承认，这种快速过渡有些令人痛苦，但他确信很多变化我们能够适应。他也观察到了当今营销技术中已经出现的趋势，并对未来十年进行了推断。

作为Convertlab的老朋友，Scott Brinker的观点一直都引领着Martech技术的发展趋势，以下我们就来为大家同步下这些趋势，并分享下我们的理解。

首先，未来十年的5个趋势被其定义为：

1、没有代码；

2、平台，网络和市场；

3、应用程序大爆炸；

4、从大数据到深度运营；

5、人性化的人类和机器。

没有代码指的是非开发者能够无需编程技能即可创建应用程序的趋势。其实在近两年，低代码开发平台已经演变得非常复杂并且在市场上逐渐流行。通过低代码平台，可以不需要或者以少量编写代码来构建应用程序，如果业务团队知道自己想要什么，他们就可以自己动手做出需要的应用程序。

而对IT人员来说，不需要花费数月时间来学习编程，从而可以集中精力来完成用户需求和更多创意性的功能设计，这些创意可以是简单的解决方案(如自动注册数据的应用程序，不必手动将数据插入Excel)，也可以是复杂的IT结构(如用一个超级订单管理系统替换一些独立的软件程序来管理它们)，根据“非码农”的技术水平，这个可能性是无限的。

尽管这三个概念有所重叠，但是Scott Brinker将它们概念化为：

1）可以在其上构建解决方案、工作流和活动的通用软件基础；

2）促进用户之间的交流，协作和资产共享；

3）网络商店及服务平台将生产者和消费者聚集在一起。 

在我们的理解认为，Martech概念的落地是离不开技术、工具和数据的，平台、网络和市场也不例外。因此，在不断实践的现在和持续发展的未来，运用能够把平台、网络和市场的线上、线下所有数据打通并存放管理在一个统一平台 的数字化营销枢纽，这是大势所趋，同时也是营销运营和技术管理的主要职责之一。

尽可能地将营销组织中的流程、数据和工具集中起来，能消除全球营销技术栈中的冗余或重复工具，使涉及到不同地区，甚至可能包括多个业务部门的规模企业实现降本增效；也可以让共享通用客户数据去提供更一致的客户体验，运用标准化其他数据格式和资源库以进行全局分析和洞察；还可以建立可重复的流程以提升运营效率和品牌一致性，数字化营销枢纽将成为企业营销部门的标配。

据IDC公布，预计到2023年，将使用云原生方法开发和部署超过5亿个数字应用程序和服务。之前也有很多知名的风险投资人介绍了在营销、生产力、设计、销售和软件开发等细分软件工具的爆炸式增长。有研究也统计过在2010年-2017年间，营销工具的数量增长了3233％，而且并没有停止增长的迹象。 

今天，我们可能都在依赖着数十个APP来完成工作，应用爆炸帮助人们高效地开展工作同时，也确实制造了很多麻烦，人们越来越担心错过重要的信息，工作分散在一堆工具上，缺乏掌控感。因此，我们需要一个统一的平台来把这些非常有价值的工具整合起来，让用户更容易查找、搜索，不用在各个工具之间进行切换。 

现在我们有能力建立一个各种工具的“技术堆栈”，从而让各个工具协同处理工作。举个例子，营销团队可以使用站点统计分析工具分析网站，用重定向广告服务来提高转化，用集客营销工具来管理线索和潜在客户，用用户行为洞察分析渠道，用客户服务及关怀与精准推荐和客户沟通，最后用客户关系管理系统来管理客户和活动数据。 

除了营销团队，其他团队也需要建立技术栈。工程师，设计师，销售人员也需要数个产品来完成工作，使用一流的营销自动化解决方案可以使营销人员变得更轻松。因为我们的客户数据不需要分开存储，我们也不用在多个不同的地方查看和使用所有客户的数据。

Scott Brinker说，在专注于大数据的十年之后，下一个十年将强调由它引发的流程；提炼成信息和见解的方式；以及营销运营专家将如何激活它，他们将能够对洞察力和后续行动的编排进行分析。 

对这个内容的理解，我们来举个关于数据洞察的例子。随着Martech技术发展，数据洞察的深度是会显著的增加的，我们现在回过头看大数据概念刚提出来的时候，有一个非常主流的说法是大数据分析的目标是发现事物之间的关联关系，而不是因果关系，之所以这么说，不是说因果关系不重要，它是人们理解和解释世界的最重要的关系，但是由于事物之间的彼此影响关系是非常复杂的，世界一旦进入微观层面又是多维度和预测不准的，所以对于目前的计算能力来说，很难针对大数据，找到合适的模型洞察事物之间的因果关系。 

但是，在运营过程中却真实存在探究因果关系的场景，比如当消费者没有购买我们的产品却购买了竞争对手的产品时，我们自然想挖掘出消费者这么做深层次的动机和原因，这也是对品牌营销非常有价值的洞察，这在过去是很难做到的，但利用了新的Martech技术，我们就有望在消费者心理层面的洞察更深一步。

人工智能的力量将继续增长，但是仍然需要人类擅长的部分（如领域专业知识和对业务的了解）。据德勤预测，全球人工智能（AI）市场在未来几年将经历现象级的增长。到2025年，世界人工智能市场规模将超过6万亿美元，2017年-2025年年复合增长率将达30%。随着人工智能在提升社会劳动生产率、降低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类的生产和生活带来的转变日益显著，全球范围内越来越多认识到人工智能在经济和战略上的重要性。 

在未来，机器会变得越来越聪明，能完成人类分配给它们的任何专业性任务，而人类能比以往任何时候都更加人性化，这表现在工作方式上、对待学到的知识上以及如何分享知识上。这意味着未来需要更系统的战略思维，更多创造性，以及更能发挥人类独特的价值(比如服务业)。因此，未来对人的知识要求，不是更多更专业化的知识，而是需要了解更广泛的背景（了解事物是如何相互联系）、创造性知识（通过向各种创造性人才学习而获得的技能），以及对人性更深入地认识。 

再回到营销层面，品牌想要做更精准的营销，就需要再进一步把传统经验和数据技术结合在一起，以更加科学的方式还原真实的消费人群和消费需求。数据挖掘和机器学习在分析消费者上的客观性和全面性，将使得它们成为众多品牌深入了解新一代消费者的必备工具。

另外，对洞察频率和速度的要求也会越来越高，实时性会需要将通过分析执导营销决策的全链路进行高效整合，随着Martech技术的发展，全链路的高效整合和自动化 迭代优化必将成为现实，依赖人工运营操作的环节将会越来越少，解放出的营销人员人力将会投入到更深层次的模型调优和算法解读方面，发挥营销人员更大的价值。