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在过去的十年里，消费技术和营销技术都出现了爆炸式的增长。随着消费者的行为随着新的平台和新的设备的出现不断变化的时候，品牌也需要不断更新的技术来跟上时代，而现有的营销技术的成长性的增长远远不能满足消费者的需求。

对于CMO来说，这个时代创造了前所未有的营销机会，但也创造了一个高度复杂的环境。成功应对用户需求和喜好的重要性也从未像现在这样高过。Walker的一项研究预测，“到2020年，用户体验将超过价格和产品本身，成为决定品牌差异的关键因素。”

根据Gartner的数据，市场营销技术现在占据了CMO平均预算的29%，这个比例是排在CMO们预算第一位的，紧随其后的是人工、媒体广告和代理费。

毕竟，随着技术堆栈的增长，技术投入的增加也必然会提升业绩。不过，增加投入固然重要，但仅仅依靠增加投入也不一定能解决这一挑战。

要在这个MarTech生态系统中游刃有余，并发挥我们的数据爆炸的时代潜力，CMO必须清楚地看到他们最优秀的企业级技术的核心堆栈。

核心技术堆栈的重要性

不断地增加新供应商到技术堆栈的供应商名单中，可能会导致CMO忽略它们大数据策略的核心目的到底是什么。因此，在整个用户周期战略中，为每个营销领域选择一个顶级的合适的企业级技术供应商是至关重要的。

一般来说，这些领域类别通常包括：

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内容营销；

付费媒体管理；

社交媒体广告；

决策自动化；

商业/用户情报；

最优化和个性化；

用户数据平台；

项目管理。

在每个领域中有太多的供应商选择，如何判断这些供应商是否合适，这需要通过CMO他的经验来测试和评估，所以CMO也需要有个有效的评估过程从而尽可能地缩小范围。

首先，最好将这些技术映射到核心业务目标，并阐明它们如何有助于实现这些目标。这样做的好处是，CMO可以密切监测这些技术的有效性，并证明它们的价值。问责制的重要性从未像现在这样高过，尤其是在当今大多数品牌都采取了可量化的营销技术投入的情况下。

更重要的是，在这些目标上达成一致有助于市场营销人员将用户定位于他们战略的中心。通过使用用户洞察力来绘制最佳中央技术堆栈所需的结构，CMO的经验的价值和意义应该在这里得到突出体现。

在营销生态系统中不断增加的形形色色的工具-这意味着越来越多的CMO对数据孤岛、单点解决方案的不准确性和不可操作性造成的混乱越来越失望。

CMO现在瞄准了一些平台，这些平台承载许多功能，而且还可以添加和开发更多其他功能。通常情况下，现在的市场营销技术平台会使用机器学习算法从用户数据中获得新的洞察力，这些实时的洞察可以为整个用户行为过程提供决策信息。从这点来说，这些平台都扮演着至关重要的业务员的角色。比较常见的能够提供这种技术平台的供应商包括Salesforce, Adobe, Oracle 以及 BrightEdge。

考虑到这一点，下一步CMO需要一个详细的框架来评估每个平台对其总体营销战略的价值。

持久性、实用性和愉悦性

有一些简单的体系结构原则可以应用于堆栈的基础上。毕竟，CMO的目的是建立一个能够随着时间的推移也能不断适应的框架，同时保持其结构完整性、数据的高质量、安全性和配套性。

公元前1世纪声名鹊起的罗马建筑师Vitruvius写道，良好的建筑取决于以下三个因素：持久性、实用性和愉悦性。这个原则也可以适用于当今的CMO们。

通过提出以下问题，CMO可以很容易地运用这些原则来创建一个新的MarTech堆栈。

持久性

•这项技术能为我们的长期业务目标做出贡献吗？

•我们能想象作为业务伙伴与这个技术供应商建立一种持久的关系吗？(有关解决这些问题的更多建议载于这个职位)

•基于即将到来的消费趋势，这项技术在两年内还会有用吗？

•这个技术平台是否具有敏捷性和灵活性，并且可以一体化节省时间、成本和因为低级的解决方案带来的低效？

•该技术供应商是否还有合作伙伴？

在创建中央技术堆栈时，持久性的概念尤为关键。当然，当涉及到用户行为时，变化是常态了，因此在MarTech基础设施的核心拥有适应性强的平台是非常重要的。

通过回答这些问题，CMOs可以通过可靠的核心平台，辅以构成生态系统外围的不断变化的工具阵列，来做出决定，从而塑造未来几年的发展。

实用性

•这个平台能自动提供有用的实时洞察力吗？

•这个平台实现了哪一个目的，如果没有它，我们的生活会变得更糟？

•这个平台会被企业的多个职能部门共同使用吗？

•可以整合中央堆栈中的其他平台吗？

•业务部门都可以访问和使用这种技术吗？

•使用这种技术的效果可衡量吗？我们能论证它它的ROI吗？

简单地说，该技术必须是非常优秀的，易于理解和使用，并可供公司内的各种不同的团队使用。这些问题将有助于准确地定义为什么要选择这个平台而不是其他。CMO需要非常精确地说出它的核心目的。

愉悦性

•这个平台会对超出用户期望的战略做出贡献吗？

•这种技术是否利用机器学习来提出新的用户洞察？

•该平台是否对耗时较长的任务进行调整，并允许规模化？

•可在平台上长时间停留吗？

•该技术会对我们正在构建的数据体系结构做出贡献吗？

愉悦性的概念可能不会自然而然地出现在大多数无意义的堆栈讨论中，特别是在我们处理冰冷枯燥的数据时。然而，所有这些技术都致力于通过挖掘人类行为的方式而更好地理解消费者的需求。当我们想要大规模地提供个性化的内容时，宽泛的角色将不再适用。

中央平台应该做重度/智能的提升，令用户体验以新的方式将受众与品牌联系起来。这种情绪化上的影响可能不像其他营销领域那样可以衡量，但在这方面也同样有价值。

把它们聚集在一起

毫无疑问，许多堆栈都能满足“愉悦”的标准，这是基于它们纯粹的审美诉求，但这种复杂性只应出现在追求更有意义的目标上。

在持久性、实用性和愉悦性的融合中如何有效营销，中央堆栈可以被定义为适合使用的堆栈。

下图显示了思科技术栈从2017年到2018年的演变过程：

在这里，我们可以看到中央数据基础设施的重要性在不断增强，在这个可视化中位于用户之下。然后，这个中心堆栈可以通知外围的用户行为周期，从“我知道”到“我更新了”。通过创建一套持久的平台来支持用户行为周期的策略，CMO可以更清晰地了解哪些是有效的，哪些是无效的。辅助工具可以在保持一致的数据驱动洞察核心的同时进行轮换。

下面重点介绍了应对这一挑战的另一种方法，并将决策过程集成到MarTech堆栈中：

资料来源：Jason Heller, McKinsey, MarTech conference

这是一种有效的方式，可以将决策添加到中央技术栈中，由负责营销活动中的数据管理的核心平台提供。

与任何架构一样，这种结构的基础对于未来的成功至关重要。如果堆栈不遵循严格的选择过程以使平台与业务目标保持一致，那么堆栈将经不起时间的考验。同样，企业必须知道何时对技术进行重新评估。这种生态系统是不断变化的，因此这些评估应纳入年度技术评估体系中。今天起作用的东西不一定会在六个月或十二个月后还起作用。

随着技术的飞速发展，人的决策只会增加。CMO们与技术相结合，具有战略意义，建立一个持久、有效的堆栈来迎合和满足用户的期望如何有效营销，将是这个行业未来的关键。