现代营销数据栈：AI驱动世界中营销人员如何成为变革推动者

现代营销数据栈的演变

核心观点： 本报告探讨了 AI、隐私和数据重力如何重塑营销技术栈，以及营销人员如何成为 AI 驱动世界中的变革者。

AI 的加速发展： AI 已经渗透到营销技术栈的各个方面，从数据管理、创意交付、决策和衡量，AI 正在迅速发展，并可能在未来几年内超越人类专业知识。生成式 AI 和多模态 AI 模型正在改变营销人员与数据和工具互动的方式，并推动内容创作、个性化、决策和衡量方面的创新。

数据重力的影响： 数据重力是指企业数据对其自身平台的吸引力，这促使企业将客户数据与其他企业数据统一到一个平台上。这导致客户数据平台 (CDP) 的演变，因为它们正在转向与更全面的数据平台集成，而不是将数据复制到自己的平台。

隐私策略的转变： 隐私策略正在从关注合规转向建立基于信任的客户关系。随着第三方数据的减少，企业需要专注于第一方数据策略，并通过负责任的数据实践来建立信任。

现代营销数据栈的构成： 本报告描述了 2026 年现代营销数据栈的构成，包括以下关键类别：

• 营销数据和 AI 基础： 企业数据平台，包括客户数据、营销绩效数据、广告日志和销售数据，以及企业业务数据。
• AI 数据云： 企业 AI 工具，如大型语言模型 (LLM)，用于分析数据、部署预测分析、自动化任务和构建代理。
• 服务提供商： 为企业提供实施和运营支持的服务提供商。
• 客户 360： 整合来自不同渠道和系统的客户数据，以创建全面的客户视图。
• 激活和交付： 用于激活数据和交付营销信息和客户体验的解决方案，包括付费和自有渠道。
• 分析和衡量： 用于衡量营销活动的影响并提供洞察力的解决方案，包括数据捕获、客户分析和商业智能。
• 协作： 允许多家公司或公司部门在保护数据隐私的同时安全地协作的解决方案，例如数据清洁室。
• 营销云： 由单个供应商提供的集成套件，旨在简化和增强营销活动。

成功案例： 本报告分享了三个成功案例，展示了企业如何利用现代营销数据栈来提高营销活动效果、推动销售和收入，并改善客户体验。

研究结论： 营销人员需要采取以下措施来应对这些变化：

• 建立强大的数据治理。
• 采用可组合的思维方式。
• 保持灵活和富有创造力。

关键数据：

• 2025 年，评估报告中的供应商数量增加了 51%。
• 72% 的 2024 年栈中的供应商返回了 2025 年的栈。
• 68% 的 2024 年领导者仍然是 2025 年的领导者。

总体而言，本报告强调了 AI、隐私和数据重力如何重塑营销技术栈，并为营销人员提供了在 AI 驱动的世界中取得成功的策略和见解。