2020年并没有达到我们的预期，但我喜欢提醒自己阿尔伯特·爱因斯坦的一句名言:“困难中存在机遇。”

2021年为营销人员提供了一个将2020年的障碍视为挑战并改进其工作流程和方法的机会。四个新兴的主题，特别是围绕分析营销技术将是2021的MARTECH进展的基础。

1.优化和现代化取代彻底改造

一些martech供应商推出了一项数字化转型议程，其内容是“剥离和替换”软件系统。为什么不把重点放在成本优化、技术和流程的现代化以及营销过程的革新上呢？

数字转型是一个需要数年才能完成的过程。2021年，公司将通过使用分析技术，专注于优化和现代化，而不是移除整个系统并重新开始。

这将包括营销资源、营销计划成本和客户参与流程的优化，以及营销技术的升级，以倾向于新的功能:机器学习、数据收集和转换，以及渠道融合。

2.机器学习成为市场营销的主流

2018年，我写了文章他表示，企业尚未充分利用人工智能的潜力。机器学习作为人工智能的一个子集，将在2021年变得更加主流。

机器学习模型将被用来更好地预测客户和潜在价值，即跨网络和移动渠道的营销合格领导的价值。

梯度增强机器和随机森林模型将用于根据行为更好地细分客户。更好的价值评分和分类将导致更高的个性化程度，并随后提高数字渠道的转化率。

2018年文章《产品推荐、忠诚度计划、文本和搜索以及数字广告》中提到的功能也将通过增加和改进机器学习的使用而快速发展。

3.归因是义不容辞的

在组织内协调销售和营销部门已变得至关重要。由于实际销售互动有限，销售者更多地依赖营销产出来满足销售渠道的需求。

归因是一种分析技术，类似于优化，随着组织恢复并重新制定其战略，同时更严格地控制成本和流程，这种技术将变得普遍。越来越多的品牌希望将营销活动从渠道细化到收入。早期阶段的点击将与后期的参与和转换更紧密地联系在一起。

一些最成熟的营销组织已经在开发归因的分析框架，我觉得大多数快速追随者将在2021年更充分地使用归因。

4.更好的对话人工智能产生于改进的数字接触策略

从数据的角度来看，出于必要，品牌将扩大其收集的客户数据的细节层次:由于实体渠道上的互动有限，数字客户行为数据将是提高参与度的必要条件。

从分析角度来看，将部署聊天机器人和其他数字参与机制形式的对话人工智能，以协助提供产品和服务建议，也称为分析性“下一个最佳方案”或“行动”

2021年最好的对话型人工智能将结合三件事:丰富的客户数据，用于更好预测的机器学习技术，以及用于部署的人工智能和机器人自动化能力。

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随着分析型营销人员进入2021年，重点将放在以下方面:

• 重新审视和更新工艺和技术
• 控制和归因成本
• 通过更好的参与度和个性化提高转化率
• 重新利用现有的技术和流程，以建立在以前的成就上。

对一些公司来说，2020年是动荡和亏损的一年。其他公司的表现好于平均水平，能够更快地进入2021年。但有一点是一致的:数据和分析将继续满足品牌对洞察力的渴望。