来源：企业网D1net
随着技术重塑营销领域，首席营销官（CMO）面临巨大压力，需精选并实施能推动创新、产生可衡量成果的技术工具。本文探讨了CMO如何战略性地利用技术，从AI驱动的分析到营销自动化，构建面向未来的技术栈，确保品牌保持竞争力并创造个性化客户体验。文章强调了道德准则在数据驱动营销中的重要性，并提供了克服技术采用挑战的策略，如优化现有技术栈、提升团队技能及确保透明度与隐私保护。通过案例研究展示了技术如何助力品牌实现业务目标，同时指出未来成功的CMO需平衡创新与道德，智能利用技术深化客户联系。
随着技术不断重新定义营销领域，首席营销官(CMO)们正面临着越来越大的压力，需要选择和实施能够推动创新并产生可衡量成果的工具。
随着2025年的临近，挑战不仅仅在于采用最新技术，而在于选择正确的技术。从AI驱动的分析到客户体验平台和营销自动化，CMO们所构建的技术栈将直接影响其保持竞争力、创造个性化客户体验和优化性能的能力。
本文探讨了CMO们如何战略性地利用合适的技术来鼓励和推动营销创新，并实现其业务目标。
评估满足营销需求的合适技术
技术已成为现代营销的支柱，解锁了新的机遇，使品牌能够以越来越复杂的方式与受众建立联系。从数据驱动的洞察到AI驱动的客户互动，今天营销人员可用的工具提供了前所未有的机会来创造个性化和有影响力的体验。选择那些能够与企业共同成长并轻松融入现有工作流程的工具，对于营销策略的成功至关重要。
定义技术在现代营销中的角色
Goldcast的营销主管Kelly Cheng强调，评估技术始于对其如何推动可衡量的业务成果有清晰的认识。
“每个新工具都需要显著降低成本、自动化手动流程或推动有意义的管道增长，”Cheng说。
在投资之前，Cheng的团队会进行详细的成本效益分析。
“我们还评估供应商的创新轨迹和财务稳定性，以确保他们的路线图与B2B营销的发展方向保持一致。”她说。
AI和预测分析正在通过实现超个性化、自动化常规任务和提供可操作的洞察来增强营销。这些工具不仅提升了活动性能，还为CMO们提供了预测客户需求并实时优化活动的能力。
Cheng指出，像这样的工具正在转变的不仅仅是效率，还有战略能力。
“AI正在从仅仅是一个效率工具演变为一个战略资产，揭示了我们可能错过的见解和机会。”她说。
选择合适营销技术工具的关键标准
CMSWire撰稿人兼Elegant Disruption联合创始人Dustin Engel指出了许多CMO面临的一个关键挑战——营销技术栈臃肿且利用不足，他强调优先优化而非扩张，这与CMO们需要从现有投资中获得更多回报的需求相呼应。
“大多数营销人员都面临着技术栈臃肿且利用不足的问题，他们在营销技术上过度投资，却没有充分实现其潜力，”Engel说。“优先优化而非扩张。自最初签订合同以来，许多平台已经发展，增加了如AI和增强隐私合规性等新功能，可以满足当前需求。”
选择合适的营销技术始于将工具与业务和营销目标对齐。一个能够补充公司目标(无论是增强客户互动、推动收入增长还是简化运营)的解决方案，可以确保每一项投资都贡献于可衡量的成果。
在评估工具时，可扩展性和与现有系统的无缝集成是至关重要的因素，确保它们支持业务增长而不增加复杂性。
LawTurbo的首席执行官Kyle Morris也表达了同样的观点，他强调工具必须直接解决客户挑战，并与长期可扩展性保持一致。
“如果一个工具不能立即产生影响或与我们长期的发展方向保持一致，那么它就不在考虑之列，”Morris指出。此外，投资回报率分析可以帮助CMO们识别那些提供实际价值、平衡成本与影响的工具。
一旦首席营销官确定了与战略目标相一致的工具，下一步就是构建一个不仅当前有效，而且能够适应2025年挑战和机遇的技术栈。
构建面向未来的营销技术栈
现代营销技术栈必须不仅仅是功能性的，它还应该具备未来适应性。对于CMO来说，这意味着纳入既灵活又创新的工具。
关键组件包括用于统一客户资料的客户数据平台(CDP)和用于简化运营的营销自动化工具。
AI驱动的个性化引擎也变得越来越重要，使品牌能够创造定制化、有意义的体验。
与此相辅相成的是营销自动化工具，它们简化了活动管理，并提高了跨渠道的效率。个性化引擎随后利用这些洞察来创造定制化的体验，确保每次互动都显得相关且有意义。
软件开发公司Usetech的首席营销官Maria Nikolaeva强调，高质量、以受众为中心的内容仍然是有效营销技术战略的核心。
“仅仅用一个吸引人的、可点击的标题来吸引用户是不够的。内容必须有用，并帮助用户做出决定。”Nikolaeva建议道。
可扩展技术栈的关键组件
虽然像AI和多模态平台这样的先进技术对于扩展个性化和参与度至关重要，但人的因素仍然是不可替代的。在自动化日益增加的时代，保持故事讲述和设计中的真实性成为了一种竞争优势。
营销机构Xavier Creative House的销售和营销副总裁Jami Rogers强调了这种平衡，强调需要创造性故事讲述工具与人类创造力相结合。
“优先事项始终应该是真实的故事讲述和创意视觉，让受众感觉‘真实’，”Rogers说，重申了AI在增强而非取代创造力方面的互补作用。
在营销中融合自动化和真实性
多模态AI代表了下一个前沿领域，它整合了数据、文本、图像和语音，以实现更复杂的互动。Cheng认识到AI的演变是从通用工具转向专门化解决方案的转变。
“2025年将是关于将AI有目的地打包成端到端解决方案，以解决特定的营销挑战，”她解释道。通过采用这些先进工具，CMO可以保持领先地位，同时保持建立品牌信任的人性化因素。
“要确保你的工具跟上未来趋势，请专注于灵活性、可扩展性和前瞻性的设计，”Engel解释说。“寻找模块化平台，让你能够轻松地添加或替换功能——因为谁想要一个感觉像是等待倒塌的积木塔的技术栈呢?”
Engel说，为企业准备快速的技术变革始于建立一种拥抱创新的文化。
“创造一个安全的实验空间，在这里尝试新事物不会伴随着恐慌，不会因为失败而追究责任。”他说。
克服技术采用的挑战
采用新的营销技术常常面临重大障碍，从预算限制到集成挑战。为了取得成功，CMO必须构建一个令人信服的商业案例，将投资与可衡量的成果(如收入增长或运营效率)联系起来。
集成问题是常见的障碍，特别是在向现有的营销技术生态系统添加工具时。确保平台之间的互操作性需要在选择过程中进行仔细评估，并需要一个强大的IT合作伙伴来解决潜在的技术障碍。
“更大的障碍是确保技术适合我们的工作流程，而不会造成瓶颈，”Morris说。为了解决这个问题，Morris的团队强调了一种灵活性和实验性的文化，使他们能够探索新工具并承担实施的责任。
克服时间和集成障碍
将新技术集成到现有的营销技术栈中，很少仅仅是技术兼容性的问题。即使是最有前景的工具，如果采用过程失去动力或面临内部障碍，也可能失败。
“最大的挑战不仅仅是技术之间不能很好地协同工作——而是时间，”Engel强调说。“漫长的实施周期、项目延误和团队流失是技术在推出时失败或完全失败背后的真正罪魁祸首。”
Joloda Hydraroll的营销经理Gary Warner，一家提供货运和货物装载解决方案的提供商，强调了技术推出期间透明度的重要性。
“我们鼓励讨论新的软件和工具，并在调查阶段积极分享我们了解到的信息，”他说。Warner还重视其他使用相同工具的企业提供的第一手见解，认为真实生活的证词有助于让员工放心，相信新系统会产生积极影响。
提升团队技能同样至关重要，以充分发挥新技术的潜力。提供培训、鼓励跨职能协作和鼓励实验性文化，使营销团队能够有效地使用高级工具，使过渡更加顺畅和有影响力。通过直面这些挑战，CMO可以推动有意义的创新，同时最大限度地减少干扰。
通过培训和实验赋能团队
Warner解释说，展示工具在其他企业中如何成功的第一手演示，在推出过程中增强了团队的信心，促进了更顺畅的采用。
“我鼓励我的团队试验新工具并承担实施的责任，”Warner说。“我们花时间进行培训，但我们也依靠好奇心——如果我们看到新的、有前景的东西，我们就会深入研究并弄清楚。保持领先不仅仅关乎工具;它还关乎拥有一支准备好适应的团队。”
案例研究：CMO用技术推动创新
领先品牌已经证明了战略性地采用营销技术可以推动创新和可衡量的投资回报率。例如，可口可乐利用AI和机器学习分析消费者数据并预测购买趋势，从而实现了高度针对性的营销活动，显著提升了客户参与度和销售额。他们在数字渠道上集成的聊天机器人也简化了客户服务，缩短了响应时间，同时提高了满意度。
营销技术采用的现实成功案例
类似地，丝芙兰使用强大的营销技术栈，包括基于AI的推荐引擎和CDP，来提供超个性化的购物体验。通过整合线上和线下互动的数据，丝芙兰能够提供定制化的产品推荐，提高了转化率和客户忠诚度。
另一个突出的例子是《纽约时报》，它采用了预测分析和自动化工具来优化订阅营销策略。通过分析用户行为并优化活动时机，该出版物实现了订阅保留率的显著增加，展示了营销技术如何将业务目标与受众需求相结合。
这些用例很好地展示了当与明确的目标和创新策略相结合时，营销技术的变革潜力。优先考虑能够产生可衡量成果的技术的CMO，将更好地领导品牌走向未来。
道德和隐私考虑
随着《通用数据保护条例》(GDPR)和《加州消费者隐私法案》(CCPA)等消费者隐私法规的增加，道德数据实践已成为营销技术决策的核心。透明度不再是可选的——它是客户的期望。企业必须通过明确的同意协议和强大的数据保护措施来展示对用户隐私的尊重。
透明度也扩展到AI本身，CMO必须确保应用是可解释的且公平的。“客户期望品牌负责任地使用AI，”Cheng指出。“这意味着避免不透明的算法，并确保AI增强营销的人性化元素。”
TextMagic的营销总监Ioana Sima，一家商业短信服务提供商，强调了严格评估供应商以确保合规的重要性。
“我们与之合作的每个供应商都经过基于我们内部政策的严格审查过程，我们评估他们的数据安全措施、对SOC2或ISO认证等标准的合规性，以及整体风险水平，”她解释说。Sima的团队还优先考虑能够匿名化数据的工具，确保隐私优先的做法，同时不牺牲洞察力。
将AI应用与道德标准相结合
Outcomes Rocket的创始人兼首席执行官Saul Marquez认为，道德AI是建立信任的关键。
“技术采用，特别是AI和分析技术，需要将数据伦理作为核心。因此，我们确保我们的供应商遵守GDPR/CCPA并有明确的数据政策，”Marquez说。“我们希望超越合规，通过将隐私放在首位来与客户建立信任。”Marquez说，他的公司通过采用能够匿名化数据的技术，超越了合规性，使他们能够在保持道德的同时获得可操作的见解。
Engel也强调了透明度在数据伦理中的基础作用。“AI中的数据伦理是关于将透明度、隐私和公平性放在首位，”Engel解释说。“透明度意味着清楚地说明数据是如何使用的，隐私保护信任，减少偏见确保每个人都能获得公平的结果。”
CMO和营销技术的未来之路
随着我们接近2025年，营销技术生态系统要求的不仅仅是技术采用——它还需要战略性和深思熟虑的集成。成功的CMO将是那些平衡尖端创新与道德考虑的人，他们利用AI和高级工具创造个性化、有意义的客户体验，同时保持透明度、隐私和信任。
营销技术的未来不在于拥有最先进的工具，而在于智能地使用它们，与客户建立更深、更真实的联系。
