近日，Martech概念之父Scott Brinker在MarTech上的主題演講對未來進行了展望。他形容2020年是瘋狂的一年，同時也認為在今年，組織變革終於開始與技術變革保持同步。
在對全球2500家公司進行研究後發現，97％的公司報告了新冠疫情加快了他們的數位轉型。麥肯錫的數據也表明，今年在三個月的時間內實現了10年的增長。 Scott Brinker承認，這種快速過渡有些令人痛苦，但他確信很多變化我們能夠適應。他也觀察到了當今行銷技術中已經出現的趨勢，並對未來十年進行了推斷。
Scott Brinker的觀點一直都引領著Martech技術的發展趨勢，以下我們就來為大家同步下這些趨勢，並分享下我們的理解。首先，未來十年的5個趨勢被其定義為：
- 1、沒有代碼
- 2、平台，網絡和市場
- 3、應用程序大爆炸
- 4、從大數據到深度運營
- 5、人性化的人類和機器
沒有代碼 No-Code
沒有代碼指的是非開發者能夠無需編程技能即可創建應用程序的趨勢。其實在近兩年，低代碼開發平台已經演變得非常複雜並且在市場上逐漸流行。通過低代碼平台，可以不需要或者以少量編寫代碼來構建應用程序，如果業務團隊知道自己想要什麼，他們就可以自己動手做出需要的應用程序。
而對IT人員來說，不需要花費數月時間來學習編程，從而可以集中精力來完成用戶需求和更多創意性的功能設計，這些創意可以是簡單的解決方案(如自動註冊數據的應用程序，不必手動將數據插入Excel)，也可以是複雜的IT結構(如用一個超級訂單管理系統替換一些獨立的軟件程序來管理它們)，根據“非碼農”的技術水平，這個可能性是無限的。
Tips:什麼是低（無）代碼平台：低（無）代碼平台無需手動編程或者只需要少量編程即可實現應用程序開發。這些平台使用可視化建模代替編碼，用戶可以將組件拖放到邏輯序列中，從而創建功能強大甚至複雜的應用程序。其從生產過程中消除利用手動編程完成需求需要解決了兩個主要的問題，即手工編碼非常耗時且複雜和當前對新軟件需求的合格開發人員嚴重短缺。
低代碼與“非碼農”作為兩個新IT革命中的主要驅動因素，也在技術和其他領域越來越受歡迎。有調查顯示，早在2018年，全球就有23%的開發者已經在使用低代碼平台，另有22%開發者計劃2019年使用。由於低代碼和無代碼平台有潛力將更多的員工變成成熟開發人員，因此吸引了企業在其解決方案上的大量投資。
平台、網絡和市場
儘管這三個概念有所重疊，但是Scott Brinker將它們概念化為：1、可以在其上構建解決方案、工作流和活動的通用軟件基礎；2）促進用戶之間的交流，協作和資產共享； 3）網絡商店及服務平台將生產者和消費者聚集在一起。
在我們的理解認為，Martech概念的落地是離不開技術、工具和數據的，平台、網絡和市場也不例外。因此，在不斷實踐的現在和持續發展的未來，運用能夠把平台、網絡和市場的線上、線下所有數據打通並存放管理在一個統一平台***的數位化行銷樞紐，這是大勢所趨，同時也是行銷運營和技術管理的主要職責之一。
盡可能地將行銷組織中的流程、數據和工具集中起來，能消除全球行銷技術棧中的冗餘或重複工具，使涉及到不同地區，甚至可能包括多個業務部門的規模企業實現降本增效；也可以讓共享通用客戶數據去提供更一致的客戶體驗，運用標準化其他數據格式和資源庫以進行全局分析和洞察；還可以建立可重複的流程以提昇運營效率和品牌一致性，數位化行銷樞紐將成為企業行銷部門的標配。
應用程序大爆炸
據IDC公佈，預計到2023年，將使用雲原生方法開發和部署超過5億個數字應用程序和服務。之前也有很多知名的風險投資人介紹了在行銷、生產力、設計、銷售和軟件開發等細分軟件工具的爆炸式增長。有研究也統計過在2010年-2017年間，行銷工具的數量增長了3233％，而且並沒有停止增長的跡象。
今天，我們可能都在依賴著數十個APP來完成工作，應用爆炸幫助人們高效地開展工作同時，也確實製造了很多麻煩，人們越來越擔心錯過重要的訊息，工作分散在一堆工具上，缺乏掌控感。因此，我們需要一個統一的平台來把這些非常有價值的工具整合起來，讓用戶更容易查找、搜索，不用在各個工具之間進行切換。
現在我們有能力建立一個各種工具的“技術堆棧”，從而讓各個工具協同處理工作。舉個例子，行銷團隊可以使用站點統計分析工具分析網站，用重定向廣告服務來提高轉化，用集客行銷工具來管理線索和潛在客戶，用用戶行為洞察分析渠道，用客戶服務及關懷與精準推薦和客戶溝通，最後用客戶關係管理系統來管理客戶和活動數據。
除了行銷團隊，其他團隊也需要建立技術棧。工程師，設計師，銷售人員也需要數個產品來完成工作，使用一流的行銷自動化解決方案可以使行銷人員變得更輕鬆。因為我們的客戶數據不需要分開存儲，我們也不用在多個不同的地方查看和使用所有客戶的數據。
從大數據到深度運營
Scott Brinker說，在專注於大數據的十年之後，下一個十年將強調由它引發的流程；提煉成訊息和見解的方式；以及行銷運營專家將如何激活它，他們將能夠對洞察力和後續行動的編排進行分析。
對這個內容的理解，我們來舉個關於數據洞察的例子。隨著Martech技術發展，數據洞察的深度是會顯著的增加的，我們現在回過頭看大數據概念剛提出來的時候，有一個非常主流的說法是大數據分析的目標是發現事物之間的關聯關係，而不是因果關係，之所以這麼說，不是說因果關係不重要，它是人們理解和解釋世界的最重要的關係，但是由於事物之間的彼此影響關係是非常複雜的，世界一旦進入微觀層面又是多維度和預測不准的，所以對於目前的計算能力來說，很難針對大數據，找到合適的模型洞察事物之間的因果關係。
但是，在運營過程中卻真實存在探究因果關係的場景，比如當消費者沒有購買我們的產品卻購買了競爭對手的產品時，我們自然想挖掘出消費者這麼做深層次的動機和原因，這也是對品牌行銷非常有價值的洞察，這在過去是很難做到的，但利用了新的Martech技術，我們就有望在消費者心理層面的洞察更深一步。
人性化的人類和機器
人工智能的力量將繼續增長，但是仍然需要人類擅長的部分（如領域專業知識和對業務的了解）。據德勤預測，全球人工智能（AI）市場在未來幾年將經歷現象級的增長。到2025年，世界人工智能市場規模將超過6萬億美元，2017年-2025年年復合增長率將達30%。隨著人工智能在提升社會勞動生產率、降低勞動成本、優化產品和服務、創造新市場和就業等方面為人類的生產和生活帶來的轉變日益顯著，全球範圍內越來越多認識到人工智能在經濟和戰略上的重要性。
在未來，機器會變得越來越聰明，能完成人類分配給它們的任何專業性任務，而人類能比以往任何時候都更加人性化，這表現在工作方式上、對待學到的知識上以及如何分享知識上。這意味著未來需要更系統的戰略思維，更多創造性，以及更能發揮人類獨特的價值(比如服務業)。因此，未來對人的知識要求，不是更多更專業化的知識，而是需要了解更廣泛的背景（了解事物是如何相互聯繫）、創造性知識（通過向各種創造性人才學習而獲得的技能） ，以及對人性更深入地認識。
再回到行銷層面，品牌想要做更精準的行銷，就需要再進一步把傳統經驗和數據技術結合在一起，以更加科學的方式還原真實的消費人群和消費需求。數據挖掘和機器學習在分析消費者上的客觀性和全面性，將使得它們成為眾多品牌深入了解新一代消費者的必備工具。
另外，對洞察頻率和速度的要求也會越來越高，實時性會需要將通過分析執導行銷決策的全鏈路進行高效整合，隨著Martech技術的發展，全鏈路的高效整合和自動化迭代優化必將成為現實，依賴人工運營操作的環節將會越來越少，解放出的行銷人員人力將會投入到更深層次的模型調優和算法解讀方面，發揮行銷人員更大的價值。
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