数字营销：2023 年面临哪些挑战？

在数字营销中，创新和适应无疑是两个重要的驱动力，尤其是面对近年来震撼行业的“地震冲击”。 这是一场由技术进步和不断变化的消费者行为驱动的永久性革命，不仅创造了以前不可想象的机遇，而且还带来了新的问题类别。在这篇文章中，我们将探讨影响公司与其目标受众联系方式的主要数字营销挑战。从必须解决可能无法解决的数据质量问题的人工智能 (AI) 的模糊性，到个性化在构建客户体验方面的重要性，到在风险日益增加的环境中保护隐私，2023 年数字营销面临的挑战以及不久的将来将需要创新的解决方案和战略方法。

数字营销挑战：三个关键领域

从业者重点关注三个领域：参与度、预算优化和人工智能。在这篇文章中，我们将确定数字营销人员面临的最重要的挑战，并尝试深入了解可用于克服这些挑战的工具和技术。

1）参与度：数据分析的重要性

参与度是所有行业和规模的企业营销人员都无法回避的首要任务和挑战。 随着消费者偏好和行为的变化，参与的概念本身也在不断发展。

丰富的内容和大量的促销广告使得吸引和保持消费者的注意力变得更加困难，他们现在已经变得非常善于游走于不同的渠道（他们一次又一次地使用和放弃这些渠道，这取决于时效性和有效性）。他们可以在其中找到答案的完整性）。 为了解决阻碍价值创造的数字营销挑战，营销人员必须采取全渠道方法，在多个平台上实现策略多样化，同时传递一致且有意义的品牌信息。

虽然接触和吸引受众变得越来越复杂，但与此同时，随着社交媒体、影响力营销以及日益呈现和清晰的数字通信的兴起，与用户会面和互动的新机会正在出现。例如：与影响者和微型影响者的合作可以增强渗透不同受众的能力，同时培养与目标受众更真实的联系。 迷你网站、应用程序和视频等互动工具为消费者提供了以前不可能实现的赋权机会。

个性化和客户体验：数据的道德使用

根据每一项预测，在不久的将来提高参与度将主要是数据的使用，这将有助于更深入地了解不同受众的偏好，并为每个受众创建有针对性的相关内容。

分析客户数据可以产生巨大的商业价值：根据麦肯锡全球研究所的数据，采用数据驱动方法的组织获得客户的可能性提高了 23 倍，留住客户的可能性提高了 6 倍，盈利能力提高的可能性提高了 19 倍。

在消费者期望日益定制的体验的时代，个性化和客户体验仍然牢牢地成为数字营销人员议程的首要任务。然而，大规模实现有效的个性化绝非易事。 营销人员必须解决第一方数据的道德访问和使用问题，并遵守隐私法规（他们必须遵守 GDPR，即通用数据保护法规）。 平衡个性化需求与保护消费者信息的担忧是一项微妙的任务，需要透明度和强大的数据治理框架。

为了应对这一挑战，营销人员必须投资于旨在通过明确传达数据的使用方式和实施强有力的安全措施来加强与客户的信任纽带的举措。 利用客户同意并通过个性化体验提供有形价值有助于建立互惠互利的关系。 在这种背景下，第一方数据可能是最有前途的资源。

什么是第一方数据？

第一方数据（也称为专有数据）是组织从目标受众收集的数据：来自 CRM 系统的信息或直接从各种接触点（例如网站、社交媒体、时事通讯和电子邮件营销）的交互中收集的信息，交易记录、电话记录。

由于第一方数据本质上是原始数据，因此您可以选择收集、存储、管理和保护数据的方式。 通过控制所有这些参数，可以更轻松地确保其准确性和完整性。 第一方数据是收集这些数据的组织的专有财产，因此提供了巨大的竞争优势。

第一方数据也比第三方数据更具相关性和准确性，因为它是由潜在和现有客户自愿提供的。 最后，第一方数据符合新的隐私法规，这使得第三方数据的获取变得极其复杂和风险。

这就是为什么现在必须在各个层面传播数据文化

尽管越来越多的组织正在采用数据驱动的方法（从预测系统集成到人工智能驱动的自动化），但变革很少涉及整个组织，从而导致生产力低于预期和效率低下，而这些现象是由信息引起的，因此难以消除例如，筒仓。 换句话说：关键业务问题仍然经常通过传统方法解决，因此可能需要数月或数年才能解决。

据埃森哲称，到 2025 年，组织将能够实现基本日常任务和日常决策流程的自动化。员工将能够专注于更典型的“人性化”流程，例如创新、协作和沟通。 因此，为员工（更重要的是为客户）创造真正差异化的体验似乎需要在各个层面采用数据驱动的文化。

捕捉当前趋势以预测未来行为

数据驱动的营销拥有可供使用的解决方案和方法，可以实时跟踪整个客户旅程。 大数据使得捕捉当前趋势、预测未来行为并基于此创建个性化体验成为可能。收集数据后，将对数据进行分析，以确定购买和消费模式和习惯。 借助新技术，我们可以从混乱的信息流中提取有用的见解来指导营销决策。

简化此过程的一个好方法是使用先进的分析平台，该平台连接第一方、第二方和第三方数据，并使参与项目的每个人都可以访问和使用结果。 机器学习算法和人工智能应用程序目前用于自动化数据分析并更轻松地获得有用的见解。

通过汇总迄今为止所做的观察，我们可以很容易地猜测，公司通过数据分析活动获得的目标受众的知识在很大程度上影响着参与度：更准确的传记资料和对消费者实际情感景观的详细描述（欲望、需求、偏好（用一个词来说：情感）是制定个性化举措和更相关建议的必要先决条件。

2）预算优化：投资数字营销总是一个好主意

重新调整预算（甚至减少预算）并仍然实现既定目标是数字营销面临的挑战，将在未来几年继续困扰企业。 经济不确定性和不断变化的市场动态可以促使组织采取措施来实现更多节省，例如削减营销活动支出。 当消费者优先考虑基本需求（其中包括食品和公用事业）时，公司希望削减成本是可以理解的。 然而，这是一种短期策略，可能会适得其反。

事实上，从长远来看，继续投资于营销策略的公司更有可能提高盈利能力，至少根据《哈佛商业评论》支持的论文是这样的。这篇文章发表于几年前，但在今天仍然具有现实意义，它表明，在不确定和危机时期，营销策略仍然应该有针对性，特别是那些为客户重新评估优先事项、重新分配他们的标准提供有利条件的策略。预算、更换品牌并重新定义价值，从而重新定义整个产品类别的实用性。

同样，解决优化预算挑战的最有效方法是利用数据分析，它可以客观评估活动结果和各个营销渠道的绩效。 投资营销技术和自动化工具还可以简化流程并减少人工工作，从而提高运营效率。 采用测试和学习方法，并关注投资回报率，将使营销人员能够识别最有前途的举措，从而更有效地重新分配资源。

3）AI前沿最新动态

多年来，人工智能一直在为企业提供优质信息、自动化流程并实现高级个性化。 然而，人工智能的快速发展给数字营销带来了许多挑战：如何跟上人工智能的最新发展？如何有效地将AI融入战略？

这些问题的答案在于在人类创造力和人工智能驱动的自动化之间找到适当的平衡。

创造力和自动化之间的正确平衡：您需要正确的技能

营销人员应该利用人工智能工具来增强而不是取代他们的能力，例如使用人工智能应用程序进行数据分析、预测建模、用于客户服务的聊天机器人和个性化推荐。 再次强调，这首先是一种文化转变：为了充分利用人工智能的潜力，数字营销团队需要接受培训并配备必要的技能，不仅要了解其工作原理，还要将人工智能系统集成到他们的日常活动，以便他们可以利用其技术能力来提高典型的人类创造力。

在营销中利用人工智能需要专业知识：首席营销官和业务决策者一般必须愿意投资持续学习计划，以便数字营销人员获得最新技能。 不仅如此，他们还需要确保人工智能举措与总体目标完全一致。

通过可信和共享的程序确保隐私

在消费者越来越关心他们的数据如何处理的时代，主要挑战之一就是隐私。 营销通过重复性任务的自动化、大量数据的分析以及大规模个性化体验的创建，积累了丰富的知识，其中还包括大量的敏感信息。

公司不能逃避法律规定的责任，也不能逃避任何支撑任何信任关系的责任：由于基于人工智能的工具记录消费者购买路径上的互动，他们必须确保建立可靠和共享的程序来保证客户隐私和隐私。负责任地使用数据。

数据质量：无法克服的挑战？

数字营销面临的另一个挑战涉及数据质量。 如果数据质量差是实施和采用人工智能和机器学习的最大障碍，我们就可以理解为什么组织花费大量资源来确保数据质量。

关键是，在各种情况下，数据质量总是会受到影响：用户可能会错误地输入数据，系统设置可能会为某些操作分配错误的代码，或者为促进数据转换而开发的脚本中可能会出现拼写错误。无论分配用于纠正系统故障的预算或是否愿意采取明确的行动，数据质量问题都永远不会得到“解决”。 在不断变化的业务环境中，新的数据质量问题可能随时出现，并且来源不明。

然而，营销人员可以使用人工智能来抵制数据污染，例如，通过从新来源获取数据； 通过培训研究和实施先进质量控制方法的团队； 采用最新的、经过测试的、可靠的监控和选择功能； 通过花更多时间观察那些能够检测与错误分类和错误相关的模式的人工智能模型的性能，微调算法以更好地处理出现的问题情况。

创造参与度、优化预算、利用人工智能的潜力，同时始终尊重隐私并确保保护客户的个人数据：对于这些关键领域中的每一个，我们都确定了未来衡量数字营销人员面临的数字营销挑战几个月。 为了解决我们所描述的障碍，数字营销人员需要根据其特定的业务需求调整技术和方法。 也就是说，他们必须掌握MarTech提供的解决方案。 其中，Doxee 的交互式体验提供了卓越的工具，他们可以使用这些工具来提高流程的效率和生产力，并通过超个性化的举措改善客户体验。