數字營銷：2023 年面臨哪些挑戰？

在數字營銷中，創新和適應無疑是兩個重要的驅動力，尤其是面對近年來震撼行業的“地震衝擊”。 這是一場由技術進步和不斷變化的消費者行為驅動的永久性革命，不僅創造了以前不可想像的機會，而且還帶來了新的問題類別。在這篇文章中，我們將探討影響公司與其目標受眾聯繫方式的主要數字營銷挑戰。從必須解決可能無法解決的數據質量問題的人工智能 (AI) 的模糊性，到個性化在構建客戶體驗方面的重要性，到在風險日益增加的環境中保護隱私，2023 年數字營銷面臨的挑戰以及不久的將來將需要創新的解決方案和戰略方法。

數字營銷挑戰：三個關鍵領域

從業者重點關註三個領域：參與度、預算優化和人工智能。在這篇文章中，我們將確定數字營銷人員面臨的最重要的挑戰，並嘗試深入了解可用於克服這些挑戰的工具和技術。

1）參與度：數據分析的重要性

參與度是所有行業和規模的企業營銷人員都無法迴避的首要任務和挑戰。 隨著消費者偏好和行為的變化，參與的概念本身也在不斷發展。

豐富的內容和大量的促銷廣告使得吸引和保持消費者的注意力變得更加困難，他們現在已經變得非常善於遊走於不同的渠道（他們一次又一次地使用和放棄這些渠道，這取決於時效性和有效性）。他們可以在其中找到答案的完整性）。 為了解決阻礙價值創造的數字營銷挑戰，營銷人員必須採取全渠道方法，在多個平台上實現策略多樣化，同時傳遞一致且有意義的品牌信息。

雖然接觸和吸引受眾變得越來越複雜，但與此同時，隨著社交媒體、影響力營銷以及日益呈現和清晰的數字通信的興起，與用戶會面和互動的新機會正在出現。例如：與影響者和微型影響者的合作可以增強滲透不同受眾的能力，同時培養與目標受眾更真實的聯繫。 迷你網站、應用程序和視頻等互動工具為消費者提供了以前不可能實現的賦權機會。

個性化和客戶體驗：數據的道德使用

根據每一項預測，在不久的將來提高參與度將主要是數據的使用，這將有助於更深入地了解不同受眾的偏好，並為每個受眾創建有針對性的相關內容。

分析客戶數據可以產生巨大的商業價值：根據麥肯錫全球研究所的數據，採用數據驅動方法的組織獲得客戶的可能性提高了 23 倍，留住客戶的可能性提高了 6 倍，盈利能力提高的可能性提高了 19 倍。

在消費者期望日益定制的體驗的時代，個性化和客戶體驗仍然牢牢地成為數字營銷人員議程的首要任務。然而，大規模實現有效的個性化絕非易事。 營銷人員必須解決第一方數據的道德訪問和使用問題，並遵守隱私法規（他們必須遵守 GDPR，即通用數據保護法規）。 平衡個性化需求與保護消費者信息的擔憂是一項微妙的任務，需要透明度和強大的數據治理框架。

為了應對這一挑戰，營銷人員必須投資於旨在通過明確傳達數據的使用方式和實施強有力的安全措施來加強與客戶的信任紐帶的舉措。 利用客戶同意並通過個性化體驗提供有形價值有助於建立互惠互利的關係。 在這種背景下，第一方數據可能是最有前途的資源。

什麼是第一方數據？

第一方數據（也稱為專有數據）是組織從目標受眾收集的數據：來自 CRM 系統的信息或直接從各種接觸點（例如網站、社交媒體、時事通訊和電子郵件營銷）的交互中收集的信息，交易記錄、電話記錄。

由於第一方數據本質上是原始數據，因此您可以選擇收集、存儲、管理和保護數據的方式。 通過控制所有這些參數，可以更輕鬆地確保其準確性和完整性。 第一方數據是收集這些數據的組織的專有財產，因此提供了巨大的競爭優勢。

第一方數據也比第三方數據更具相關性和準確性，因為它是由潛在和現有客戶自願提供的。 最後，第一方數據符合新的隱私法規，這使得第三方數據的獲取變得極其複雜和風險。

這就是為什麼現在必須在各個層面傳播數據文化

儘管越來越多的組織正在採用數據驅動的方法（從預測系統集成到人工智能驅動的自動化），但變革很少涉及整個組織，從而導致生產力低於預期和效率低下，而這些現像是由信息引起的，因此難以消除例如，筒倉。 換句話說：關鍵業務問題仍然經常通過傳統方法解決，因此可能需要數月或數年才能解決。

據埃森哲稱，到 2025 年，組織將能夠實現基本日常任務和日常決策流程的自動化。員工將能夠專注於更典型的“人性化”流程，例如創新、協作和溝通。 因此，為員工（更重要的是為客戶）創造真正差異化的體驗似乎需要在各個層面採用數據驅動的文化。

捕捉當前趨勢以預測未來行為

數據驅動的營銷擁有可供使用的解決方案和方法，可以實時跟踪整個客戶旅程。 大數據使得捕捉當前趨勢、預測未來行為並基於此創建個性化體驗成為可能。收集數據後，將對數據進行分析，以確定購買和消費模式和習慣。 借助新技術，我們可以從混亂的信息流中提取有用的見解來指導營銷決策。

簡化此過程的一個好方法是使用先進的分析平台，該平台連接第一方、第二方和第三方數據，並使參與項目的每個人都可以訪問和使用結果。 機器學習算法和人工智能應用程序目前用於自動化數據分析並更輕鬆地獲得有用的見解。

通過匯總迄今為止所做的觀察，我們可以很容易地猜測，公司通過數據分析活動獲得的對目標受眾的了解在很大程度上影響著參與度：更準確的傳記資料和對消費者實際情感景觀的詳細描述（慾望、需求、偏好（用一個詞來說：情感）是製定個性化舉措和更相關建議的必要先決條件。

2）預算優化：投資數字營銷總是一個好主意

重新調整預算（甚至減少預算）並仍然實現既定目標是數字營銷面臨的挑戰，將在未來幾年繼續困擾企業。 經濟不確定性和不斷變化的市場動態可以促使組織採取措施來實現更多節省，例如削減營銷活動支出。 當消費者優先考慮基本需求（其中包括食品和公用事業）時，公司希望削減成本是可以理解的。 然而，這是一種短期策略，可能會適得其反。

事實上，從長遠來看，繼續投資於營銷策略的公司更有可能提高盈利能力，至少根據《哈佛商業評論》支持的論文是這樣的。這篇文章發表於幾年前，但在今天仍然具有現實意義，它表明，在不確定和危機時期，營銷策略仍然應該有針對性，特別是那些為客戶重新評估優先事項、重新分配他們的標準提供有利條件的策略。預算、更換品牌並重新定義價值，從而重新定義整個產品類別的實用性。

同樣，解決優化預算挑戰的最有效方法是利用數據分析，它可以客觀評估活動結果和各個營銷渠道的績效。 投資營銷技術和自動化工具還可以簡化流程並減少人工工作，從而提高運營效率。 採用測試和學習方法，並關注投資回報率，將使營銷人員能夠識別最有前途的舉措，從而更有效地重新分配資源。

3）AI前沿最新動態

多年來，人工智能一直在為企業提供優質信息、自動化流程並實現高級個性化。 然而，人工智能的快速發展給數字營銷帶來了許多挑戰：如何跟上人工智能的最新發展？如何有效地將AI融入戰略？

這些問題的答案在於在人類創造力和人工智能驅動的自動化之間找到適當的平衡。

創造力和自動化之間的正確平衡：您需要正確的技能

營銷人員應該利用人工智能工具來增強而不是取代他們的能力，例如使用人工智能應用程序進行數據分析、預測建模、用於客戶服務的聊天機器人和個性化推薦。 再次強調，這首先是一種文化轉變：為了充分利用人工智能的潛力，數字營銷團隊需要接受培訓並配備必要的技能，不僅要了解其工作原理，還要將人工智能係統集成到他們的日常活動，以便他們可以利用其技術能力來提高典型的人類創造力。

在營銷中利用人工智能需要專業知識：首席營銷官和業務決策者一般必須願意投資持續學習計劃，以便數字營銷人員獲得最新技能。 不僅如此，他們還需要確保人工智能舉措與總體目標完全一致。

通過可信和共享的程序確保隱私

在消費者越來越關心他們的數據如何處理的時代，主要挑戰之一就是隱私。 營銷通過重複性任務的自動化、大量數據的分析以及大規模個性化體驗的創建，積累了豐富的知識，其中還包括大量的敏感信息。

公司不能逃避法律規定的責任，也不能逃避任何支撐任何信任關係的責任：由於基於人工智能的工具記錄消費者購買路徑上的互動，他們必須確保建立可靠和共享的程序來保證客戶隱私和隱私。負責任地使用數據。

數據質量：無法克服的挑戰？

數字營銷面臨的另一個挑戰涉及數據質量。 如果數據質量差是實施和採用人工智能和機器學習的最大障礙，我們就可以理解為什麼組織花費大量資源來確保數據質量。

關鍵是，在各種情況下，數據質量總是會受到影響：用戶可能會錯誤地輸入數據，系統設置可能會為某些操作分配錯誤的代碼，或者為促進數據轉換而開發的腳本中可能會出現拼寫錯誤。無論分配用於糾正系統故障的預算或是否願意採取明確的行動，數據質量問題都永遠不會得到“解決”。 在不斷變化的業務環境中，新的數據質量問題可能隨時出現，並且來源不明。

然而，營銷人員可以使用人工智能來抵制數據污染，例如，通過從新來源獲取數據； 通過培訓研究和實施先進質量控制方法的團隊； 採用最新的、經過測試的、可靠的監控和選擇功能； 通過花更多時間觀察那些能夠檢測與錯誤分類和錯誤相關的模式的人工智能模型的性能，微調算法以更好地處理出現的問題情況。

創造參與度、優化預算、利用人工智能的潛力，同時始終尊重隱私並確保保護客戶的個人數據：對於這些關鍵領域中的每一個，我們都確定了未來衡量數字營銷人員面臨的數字營銷挑戰幾個月。 為了解決我們所描述的障礙，數字營銷人員需要根據其特定的業務需求調整技術和方法。 也就是說，他們必須掌握MarTech提供的解決方案。 其中，Doxee 的交互式體驗提供了卓越的工具，他們可以使用這些工具來提高流程的效率和生產力，並通過超個性化的舉措改善客戶體驗。