本文旨在概述 2024 年营销衡量的发展历程并预测其关键趋势。基于最新的行业见解和专家分析，我们旨在为寻求优化营销活动并在隐私优先、人工智能驱动的市场新常态下证明投资回报率的营销人员提供路线图。
趋势一：从第三方数据转向第一方数据
营销人员现在处于后 Cookie 时代，使用第一方数据和符合隐私要求的方 日本电话 法已成为黄金标准。这种演变不仅仅是对监管压力的回应；它反映了一个日趋成熟的行业，该行业优先考虑消费者信任和透明的数据管理。
不久前，营销人员严重依赖外部平台的数据来了解客户的行为和偏好。这些数据通常是在不与消费者直接互动的情况下收集的，对于创建个性化营销活动至关重要。然而，这种方法正在迅速改变。
Twilio 最近的一份报告显示，43% 的企业领导者已经将重点转向第一方数据，因为它能够为客户提供更好的隐私保护。
这些直接数据来自网站访问、应用使用或电子邮件互动等互动，由客户自愿提供。有了这些数据，营销人员可以更有效地定制体验，提高客户满意度和信任度。此外，第一方数据尊重用户隐私，符合全球日益增长的数据保护需求。
适应这一新常态需要客户数据平台 (CDP) 等强大的系统来处理收集和利用第一方数据的复杂性。它们有助于整理来自各种来源的客户信息，提供客户旅程的全面视图。
这一转变的另一个引人注目的案例是墨西哥达美乐的成功故事，该公司在实施客户数据平台 (CDP) 来管理第一方数据后，每次购买成本下降了 65%，广告支出回报率提高了 700%。这凸显了第一方数据管理在效率和效力方面可以为企业带来的切实好处。
这些统计数据不仅表明了企业实现转变的紧迫性，也表明了它们将获得的利益。
趋势二：统一营销衡量平台的兴起
随着 2024 年的到来，营销行业正在经历一场革命性的转变，转向统一营销衡量 (UMM) 平台。这一转变意义重大，因为它代表着将多种归因方法合并为一个统一的框架。
统一营销衡量平台的兴起 dddbe07be1 - Lifesight
UMM 是一种综合方法，它结合了营销组合模型 (MMM) 的稳健性、多点触控归因 (MTA) 的精确性、增量实验的清晰度以及因果 AI 的预测能力，以提供对营销工作的全面视图。
现在，让我们分析一下这些测量方法的目标、要求、优势和劣势。
方法论 客观的 所需数据 优势 弱点
MTA（多点触控归因） 每日对线上战役进行优化和战术调整。 来自数字接触点的细粒度用户级数据。 近乎实时的性能跟踪和对客户互动的价值分配。 通常缺乏离线媒体洞察，可能需要第三方 cookie。
MMM（营销组合模型） 跨渠道的战略分配，用于预算规划和评估营销的整体影响。 每周/每日汇总 KPI 和媒体数据。 考虑外部因素并全面衡量所有媒体活动。 可能缺乏数字优化所需的粒度，并且通常具有延迟的反馈回路。
增量测试 确定营销活动或创意的增量影响。 来自控制实验的详细数据。 高度详细和准确的测量，具有清晰的因果关系。 需要大量的规划、时间和资源；受实验设计和外部因素的影响。
因果推理 战略决策基于理解因果关系来预测结果。 来自数字和非数字来源、实验和现有分析的所有可用数据。 提供对营销结果的预测见解，无需直接实验即可运作。 复杂的实施可能需要对人工智能模型有深入的理解。
趋势三：测量透明度提高
这一趋势正在不断增强，因为品牌需要与消费者建立信任，并以更大的信心应对碎片化的媒体环境的复杂性。严格的数据隐私法规（如 GDPR 和 CCPA）起到了催化剂的作用，强调了透明度的重要性。这些法规要求营销人员与消费者清楚地沟通数据使用情况，这反过来又会影响他们使用的测量工具和策略。
品牌现在更加意识到其数据实践的道德影响，从而转向使用更加透明的测量平台。
测量透明度的提高与营销效果的提高直接相关。当营销人员了解数字背后的“原因”和“方式”时，他们可以做出更明智的决策，从而获得更好的结果。
