2020年必須知道的10個營銷分析趨勢

我們與 Jim Sterne、Damion Brown、Tim Wilson、Christopher Penn、Mary Owusu、Nancy Harhut、Laura Patterson、Anjana Aggarwal 和 Simo Ahava 討論了未來幾年營銷分析將如何變化。

我們聽到的關於當今痛點的當前解決方案的主要趨勢。 其他趨勢反映了分析師和營銷人員的希望。 讓我們看看業內一些頂尖人士對 2020 年的預測。

以下是我們為您準備的主題的簡短列表：

我確信營銷分析將繼續從單一供應商方法（例如穀歌分析）轉向更全面的數據管道，這意味著數據工程師的需求將越來越大。 — 西莫·阿哈瓦

公司有興趣通過選擇提供所需功能集的最簡單的工具組合來節省資金。 隨著專家選擇解決其精確任務的工具，分析師和營銷人員的數據科學知識水平不斷提高，這將減少在技術上的總支出。 簡單的問題可以由團隊單獨使用編程語言來解決。

2020 年，我們將遇到更多類型的營銷分析工具，martech 領域也將擴大。 做出明智的選擇。

如果您的工具包中已經有一個可以完成這項工作並且做得很好的工具，那麼也許您不需要花錢購買一個新的閃亮玩具。 關鍵是擁有正確的工具，可以幫助您有效和高效地執行工作，並知道如何正確使用這些工具。 — 勞拉·帕特森

新工具中技術含量最高的部分將被標記為自動化 AI，或“AI for AI”。 想想 AutoML 和 Auto AI 等工具。 這些工具將對您的數據進行核心分析，甚至為您處理最困難的建模過程。

隱私驅動設計不僅是一個花哨的新術語。 這是 GDPR 的嚴格要求，也是商業智能設置階段的複雜要求，因為您必須準備好向您的客戶披露您的“數據機器”如何工作並展示他們的數據會發生什麼。

我想一個大問題，房間裡的一頭巨大的大象，是我們看到關於選舉篡改、民粹主義和廣告定位的新聞報導，我們都很反感，但歸根結底，網絡分析是其中的一部分同樣的事情導致了所有那些可怕的事情。 — 達米恩·布朗

關於 AI 和 ML 技術的炒作在營銷分析方面達到了頂峰。 現在，公司將開始冷靜地使用 AI 和 ML 將這些技術構建到他們的分析中。

儘管我之前認為在深入研究數據科學和機器學習之前需要真正關注基礎知識，但我認為我們將繼續看到越來越多的公司將機器學習投入有效使用。 — 蒂姆·威爾遜

以下是不能稱自己為數據驅動的公司的一些特徵：

• 他們收集、合併和存儲數據，但根據直覺、經驗和習慣做出決策。
• 他們避免昂貴的或統計負載的分析流程，或故意使用他們的分析偷工減料以獲得任何結果。
• 他們選擇證實假設的數據並將其稱為分析。

確保您不會重複這些或其他可能阻礙您的公司在 2020 年實現數據驅動的錯誤。

這是一個非常普遍的問題，一家公司喜歡數據，或者說他們喜歡數據，但他們只是用它來確認自己的觀點，或者他們使用得不好。 — 吉姆·斯特恩

對於營銷人員來說，技術技能比以往任何時候都更加重要。 它們將影響溝通的結果、營銷人員使用的工具以及他們在日常工作中的成功和效率。 世界已經愛上了數據，因此營銷人員正在成為分析師，分析師正在成為數據科學家。

我相信數據科學家和行為科學家之間的更大合作即將到來。 數據科學家將揭示誰應該在什麼時間和地點使用什麼信息作為目標。 — 南希·哈胡特

2020年，我們不得不承認，一直夢想著有創意和進行實驗的營銷人員對公司來說太貴了。 市場已將焦點轉移到以平衡方式混合分析和創新技能的專家身上。

當我參加會議時，我與那些 20 歲出頭、剛進入職業生涯的年輕人交談時，他們仍然沒有量化技能。 由於缺乏更好的術語，他們仍然擁有藝術和手工藝的心態，這很棒。 你需要右腦的創造力。 絕對地。 但你也需要左腦。 你需要一個全腦營銷人員。 — 克里斯托弗·佩恩

谷歌分析自 2005 年以來一直在市場上。所以在這一點上，你應該知道這些 [分析工具] 是你職業生涯的戰略重點，並且具備這些能力。 我想說，我們將在很長一段時間內繼續在營銷分析中遇到這個問題，因為剛從大學畢業的人仍然沒有這些能力。

我認為公司需要做的最重要的事情之一可能就是改變他們的招聘方式。 沒有優秀的人從學校畢業並以統計學和數據科學技能為標準——即使每條規則都有例外——是因為這些學校的教授，你知道，在他們的後期他們多年的職業生涯也沒有這些技能，也不知道如何教他們。 市場並不需要它們。

如果市場要求他們說，嘿，即使是這家公司的營銷協調員，你也必須擁有統計 101。你必須能夠區分均值、中位數和眾數。 如果市場需要它，你猜怎麼著？ 如果他們想找到工作，招聘渠道和從學校出來的人必須適應。 目前這沒什麼大不了的，但隨著我們進入下一次衰退，這將是一個大問題，即將到來。

我懷疑 2020 年將會有很多關於我們如何捕捉數字行為的令人費解的討論。 從哲學和監管的角度來看，GDPR 確實將隱私問題帶到了最前沿（CCPA 現在正在美國跟進）。 但實際上是 2019 年下半年，瀏覽器開始進行更新，在 cookie 阻止和過期（ITP、ETP 等）方面變得非常激進。

焦慮已經在數字分析和數字營銷行業中蔓延，人們了解我們對 cookie 的依賴程度。 我懷疑這種焦慮會在 2020 年增長和蔓延，我們將花費一年的大部分時間來研究技術解決方案，以解決這些變化帶來的跟踪挑戰。

我認為這不會特別有效，因為任何解決方法都可能會很快被額外的瀏覽器更新關閉。 當涉及到隱私和跟踪以及什麼是可以接受的以及在這一切真正得到解決之前，這將需要對品牌和消費者之間的基本合同進行更根本的考慮。 如果我們能在 2020 年做到這一點，我會感到震驚！

過去幾年每年都在做出的預測每年都在繼續實現，並將在 2020 年再次實現：越來越關注跨組織不同平台的集成數據。

客戶數據平台 (CDP) 正在從一個新奇的想法迅速演變為一個擁擠的解決方案空間，我認為任何大型或企業組織都無法避免在 2020 年進行非常有意識的“構建與購買”討論以支持更高級分析的方式更好地集成客戶數據，包括機器學習技術的應用和操作化。

我希望——但我不知道我是否可以自信地預測——不幸的是——我們在分析行業的多樣性方面達到了一個臨界點。 儘管在過去五年中在這方面（尤其是在性別多樣性方面）提高認識和改變方面取得了巨大進步，但在以多元化為導向的倡議或帖子不會引起積極的負面反應之前，我們還有很長的路要走來自一群有聲的白人。

雖然很難量化，但我希望 2020 年這些反應開始減少，或者至少被淹沒並被視為完全不可接受的一年。

我從來都不擅長預測，尤其是每年的這個時候，但我預計 2020 年會有越來越多的人發現 G​​oogle Analytics（分析）界面受到限制，並將更多的分析轉移到 BigQuery 和 Data Studio。 使用這兩個工具，您幾乎可以推出自己的分析工具，而無需再次使用 Google Analytics 界面。 想像一下等待界面加載所節省的時間！

我預計 Google Analytics App+Web 將會看到一些非常令人興奮的更新，因為它開始了它的遊戲面貌。 分析行業的許多人將看到自己在 2020 年開始著手重新實現和重新構想客戶網站的整個數據結構。 這將是令人興奮的，特別是對於我們這些熱愛分析的人來說，因為它融合了左腦和右腦的創造力和邏輯。

與此同時，隱私和道德分析將繼續引起更大的轟動。 明年我們可能不會再有另一個 Cambridge Analytica，但我預計對有多少網絡用戶被跟踪以及由誰跟踪的普遍認識將導致更多人保護他們的隱私。 這無疑是一件好事，我們絕對應該鼓勵它，但這意味著該行業將面臨越來越多的挑戰，以弄清楚如何保持領先地位。

就像我們都在做分析的每一年一樣，2020 年將是一個有趣的一年。 只要有趣，其他什麼都不重要，不是嗎？