“我们从客户那里得到的问题仍然是些基础问题，”个性化数字营销机构Conversant的总裁Ric Elert表示： “一些品牌觉得我们所做的是骗人的玩意，因为它是技术。不像户外广告牌或电视广告，它是可以仿造的。”
同样，对于mar tech扮演的越来越突出的角色，许多客户仍表示怀疑。“一些公司一直在兜售‘营销云’解决方案，通过这些方案，品牌可以在整个顾客旅程（customer journey）中与消费者联系，传达个性化的品牌承诺（brand promise），” HackerAgency负责营销科学、分析和定向的执行总监Seth Garske说：“但是，我还没有看到有很多营销人员去采用这些‘营销云’方案。”
要知道什么方案是有效的，什么方案是无效的，关键是把所有mar tech的“拼图”碎块拼在一起。
“Mar tech公司试图把他们的工具卖给你，就像卖给你整个厨房，” R / GA的执行副总裁兼首席技术官Steven Moy解释说：“但是，唯一做好食物的方法是买到合适的食材。”
为了帮助初次接触mar tech的人找到合适的“食材”，《广告周刊》邀请代理公司和主要的mar tech公司，分享现有客户和潜在客户最常遇到的问题。
两者虽然有重合的地方，但目的并不相同。Ad tech主要用于提供实际广告（程序化或其它广告）的创意与沟通；而mar tech更全面地关注顾客忠诚度和一对一的客户关系。Moy将两者视为短尾与长尾。他说：“Mar tech并不是万全之策或者什么万能药，但是有大量的营销技术可以帮助你进行测试和学习。”
虽然“在‘云’中”正在变得像春雨一样普遍，但它在营销行业中的意义并非数字存储。营销云（如Salesforce，Adobe，Oracle等公司提供的服务）所使用的云计算软件，是一套提供电子邮件营销、广告和其他服务的软件。理想情况下，营销云可以帮助跨平台连接数据和服务，以聚焦于不同类型的商业目标，而不是专注于某一个渠道或设备。例如，Adobe最近开始使用它的Analytics Cloud来提供语音分析，而Zeta通过收购Boomtrain来提升自己的云与机器学习的能力。
在ad tech和mar tech领域有很多首字母缩略词，最常见的是DMP，意指数据管理平台。DMP这种软件主要执行三类任务：首先，它捕捉来自网络流量、在线广告、销售网点、Beacon技术和App等来源的数据。然后，它将数据带回到一个集中的地方，与用户的匿名在线ID相连接。最后，DMP将这些信息提供给营销人员使用。举个例子，品牌可以跟踪经过DMP增强的用户个人资料，以查看用户观看广告、浏览网站或其他上网行为的时间。）主要的DMP公司包括The Trade Desk，Neustar和Rocket Fuel。
人工智能似乎仍然是新兴的趋势。它也改变了营销人员通过分析、媒介购买等工作使用数据的方式。人工智能帮助人们更有效地完成任务，也在连接数据领域中的节点，这些数据庞大之极，人类的思维很难理解。“想想Alexa或者Siri这样的自然语言处理功能，机器学习能够为Google或者亚马逊的推荐功能提供支持，Facebook和一些广告技术使用深度学习，来实现图像中的人脸识别” Salesforce营销云产品营销总监Chris Jacob解释说。
虽然有成百上千个数据信号可以进入单个用户配置文件，但创建一个用户，既要采用像素化的图片以保护其身份的匿名性，同时还要足够详细以确保配置文件的相关性。这意味着通过购买历史、忠诚度和其他参考和交互相关的数据来添加上下文。“数字环境中的上下文，和物理互动中的一样微妙，”Adobe体验云的顾客成功与产品策略高级总监Steve Hammond表示： “它需要历史数据，以及描述情况的较新毫秒数据。此外，配置文件必须可在全球范围内访问，并且与所处环境是相关联的。而且，因为要做实时决策，这些数据必须时新出炉的、可扩展的。”
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