您是否正在努力跟上不断发展的数字营销格局？
这就是营销技术 – 或 MarTech – 的用武之地。正确的 MarTech 可以帮助您自动执行任务并简化工作流程以获得更好的性能。
但是，您如何升级您的 MarTech 堆栈以最大限度地提高营销活动的有效性？
11 月 10 日，我主持了由 iQuanti 的数字解决方案副总裁 Vishal Maru 和数字分析高级总监 Shaubhik Ray 以及 Tealium 的合作伙伴解决方案咨询总监 Josh Wolf 主持的网络研讨会。
Maru、Ray 和 Wolf 介绍了一些领先的工具和解决方案，您应该考虑将其纳入 2023 年及以后的 MarTech 堆栈。
这是网络研讨会的摘要。要访问整个演示文稿，请填写表格。
成熟的 Martech 堆栈的特征
一个成熟的 MarTech Stack 应该涵盖四类：
- 分析。
- 激活。
- 经验。
- 数据管理。
您选择的工具应该提供每个类别的见解，以帮助您做出明智的决策。
[了解更多] 立即访问网络研讨会 →
2023 年关键 MarTech 堆栈建议
做出关键的营销决策需要依赖数据。但是你如何分发数据客户端和服务器端呢？
启用同意框架以解决第三方 Cookie 的问题
从隐私的角度来看，你可以建立一个框架来支持欧洲的 GDPR、美国的 CCPA 以及所有不同的隐私规则。
使用同意管理来管理这些数据可以让您对客户的信息做正确的事情。
[查看最佳隐私工具的实际应用] 立即访问网络研讨会 →
开发通用标识符以了解目标受众的每个成员
通用标识符是为识别广告网络内或跨广告网络的个人而创建的标识符。
创建个人的独特档案有助于了解他们的需求和兴趣。
使用此信息向每个人传递定制的消息。
[了解可用于执行此操作的工具] 立即访问网络研讨会 →
使用无 Cookie、全球通用的定位解决方案
一些解决方案正在出现，以解决第三方 cookie 的弃用将导致的定位问题。
您可以使用无 cookie 的预测受众来定位移动、桌面、CTV、音频和 YouTube 用户。
此点播网络研讨会中的另一个解决方案使您能够获得有关不同平台上现有客户和类似受众的重要见解。
[发现工具] 立即访问网络研讨会 →
利用人工智能和机器学习
强大的人工智能平台可帮助品牌分析和使用更大量的数据来个性化他们的客户体验。
你将能够：
- 实施预测分析以从数据中提取更精细的见解。
- 提高预测或细分精度。
- 跨组织扩展营销用例。
[了解营销人员如何利用 AI/ML] 立即访问网络研讨会 →
投资体验分析
体验分析平台可帮助您了解正在或未通过的事情背后的“原因”：
- 热图。
- 会议录音。
- 旅程地图。
- 更深入地了解用户行为。
- 网站故障排除。
通过 AI 主导的创意分析最大化广告
根据尼尔森的说法，创意质量决定了 75% 的广告影响。
然而，没有可靠的分析方法来优化创意表现。
通常，人们关注的是出价，但他们没有关注他们的创意如何影响广告效果。
一些平台正在利用人工智能的力量来更深入地了解创意表现并推动更好的销售线索。
[查看正在执行的 MarTech 评估] 立即访问网络研讨会 →
如何开始
现在您已经了解了应该探索的所有平台以及实际 MarTech 评估的外观，您可以利用这些见解并相应地构建或增强您的堆栈。
首先，您需要：
- 建立跨职能团队。
- 确定关键的业务优先级。
- 进行评估。
- 制定战略。
- 确定投资。
- 执行。