DigiMax纷析智库出品《2021-2022年数据智能与MarTech解决方案生态报告》正式发布！
此份报告是去年发布的《2020年中国数字营销与数据智能解决方案生态报告》的升级版（戳这里回顾）。本着实用主义精神，本报告力图讲清以下问题：
- 如何看待越来越多的数据技术解决方案？背后根本的动力是什么？
- 一个企业进行营销数智化转型，可能会需要哪些解决方案？如何思考与辨别？
- 在AIPL链路，各解决方案主要解决哪些问题？
- 目前，最主流的解决服务商有哪些？他们的产品是什么？到底是解决什么问题？
01 新版生态报告，讲了什么？
02 层出不穷的MarTech解决方案，背后动因究竟是什么？
15年开始，各大企业以不可思议的程度重视起了DMP的应用；到了20年，随着DMP的呼声减弱，CDP兴起。而CDP与DMP的存在也映射出了企业的需求：沉淀与管理消费者的数据资产。
说到底，数字营销的根本原因在于数字迁徙与消费者话语权的崛起，企业必须要围绕消费者构建全链路营销，这其中，数据与技术的发展成为了企业营销的关键因素。
03 仍处于起步阶段的MarTech市场，哪款产品成熟度更重要？
广告技术类、监测/分析工具、IT技术、营销技术与ISV，越是靠近营销后链路，成熟度愈加重要，对于客户服务与业务发展的影响越大。
寻高清图线索：《2021-2022年数据智能与MarTech解决方案生态报告》，第二章节
04 听起来高大上的企业数智化转型，具体落地场景有哪些？
从熟知的AIPL消费者旅程路径出发，全面剖析数据智能化的典型场景：
- 在Awareness阶段，典型场景为智能广告投放与触达，比如LBS人群圈选，选择在目标商圈的消费者进行投放；
- 在Interest阶段，典型场景为各关键渠道触点的消费者运营，比如分不同人群，推送针对性的微信图文消息；
- 在Purchase阶段，典型场景为各电商平台为主的购买与转化，比如用户下单购买牙刷后，为其推送牙膏的商品；
- 在Loyalty阶段，典型场景为推荐、复购与消费者生命价值的管理，比如针对性会员运营，通过积分+个性化权益不断提高会员的消费能力。
寻高清图线索：《2021-2022年数据智能与MarTech解决方案生态报告》，第一章节
05 巨头都在打造的全链路营销，这其中有什么异同？
无论是腾讯的C端社交与大文娱业务发家，还是阿里的B端电商致富，亦或是字节的C端算法突围，成为巨头后的终点都是相似的，需要打通全链路，只是各自优势不同，需要补齐的方向和借助的细节点不同。
06 巨头的数据智能解决方案，如何选？
阿里交易数据为先；字节多个娱乐生态布局；腾讯坐拥丰富社交数据。
三巨头的数据资源各有不同，而这其中更关键的问题在于哪款数据智能解决方案对品牌主来说更加友好。
寻高清图线索：《2021-2022年数据智能与MarTech解决方案生态报告》，第四章节
最后，获取高清生态图图谱，下载完整版报告，请戳“这里”。
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