“你如何识别炒作与现实之间的区别？” “人工智能现在能做什么，未来会走向何方？” “你能接受技术还是持怀疑态度更好？”营销人员希望看到答案的数十个问题精选。幸运的是，有下一个网络会议：预测、讨论和发现未来的地方。在这篇文章中，我分享了一些紧迫问题的答案。剧透：技术并不代表一切，请保持怀疑！
The Next Web (TNW) 是国际专业人士、投资者和初创企业齐聚一堂的技术节。
1. 大数据是神奇的解决方案吗？
Sudden Compass 联合创始人Tricia Wang开启了 Marketing 2020 课程： “营销中出现了严重错误。我们把灵魂卖给了广告技术，现在我们必须把它找回来。”她是什么意思？增长黑客顾问让营销人员相信定量数据是神奇的解决方案。仅在美国和英国，每年在线广告上的花费就高达 240 亿美元。如今，营销人员花在仪表板和数据上的时间比花在客户和目标群体上的时间还要多。
与此同时，我们正在目睹人类历史上 波斯尼亚和黑塞哥维那 WhatsApp 最大规模的抵制：广告拦截。多达 17 亿人屏蔽广告。换句话说，营销人员试图接触目标受众的唯一途径就是被封锁。
可测量与直觉
营销人员混淆了接触客户和想要了解客户。我们想要的只是以客户为中心，但由于我们淹没在数据中，我们只会变得离家更远。甚至在大数据出现之前，营销就是数据驱动的。 （无意识地），可衡量的东西总是比直觉或经验更重要。
王先生认为我们应该如何利用大数据？用它来扩大规模和加速——而不是深入了解您的客户。在你的图表中添加所谓的厚数据：来自真实人物的数据，显示他们的情感和故事。这将解释什么（数据）背后的原因，并让您比大数据或广告技术工具更深入地了解您的客户和目标群体。
最重要的学习
从王的故事中，我们具体能学到什么？
别再盯着你的仪表板了。
到外面去。
与您的客户交谈。
2. 成长型营销人员与普通营销人员的做法有何不同？
Pluralsight 首席营销官Heather Zynczak也得出结论，我们正被数据淹没：“我们渴望获得越来越多的信息。”数据驱动的决策并不是什么新鲜事。相反，她开玩笑说：
数据驱动决策 1960
版权所有巴斯·洛斯库特
现在情况看起来有所不同。有很多东西可供选择——这是温和的说法。许多组织迷失了自我，专注于收集尽可能多的数据。但这不是重点。最重要的是，您需要根据投资回报率而不是成本来收集正确的数据。这是增长黑客的第一个秘密：数据告诉你哪里可以盈利。
B2C2B策略
实现增长的第二个秘诀是所谓的 B2C2B 战略。这听起来比实际上更复杂。 Zynczak 解释道： 购买产品的个人可能会将其用于工作。有时他们甚至用公司卡付款，这是一个明显的标志。您还可以建立目标客户的个人联系人数据库，而不是等待真正的 B2B 潜在客户。在这里，您可以寻找正在为其创建个性化营销活动的买家和影响者，例如在“ 拿给老板看”的背景下。这种B2C2B策略是一种基于帐户的营销的新形式：通过个人用户（B2C），您可以到达目标帐户并销售公司产品（2B）。
技术人才紧缺
最后，增长营销人员掌握了这项技术。 Zynczak 建议组织也将营销策略转变为技术策略。通过这种方式，她应对了技术人才和专业知识的严重短缺。多达 47% 的美国营销人员表示，他们的组织正在致力于数字营销，但他们并不擅长。事实上，75% 的受访者表示，技能短缺对营业额产生了负面影响。这就是您可以盈利的地方：培训您的营销人员！ Zynczak 认为，营销团队应该以技术而非创造力为主导。
最重要的学习
成长型营销人员是数据驱动的（并且依赖正确的数据，而不仅仅是任何数据），从 B2C2B 策略和投资技术策略中可以获得很多好处 - 所有这一切只有在合适的人的帮助下才有可能......
3. 如何区分炒作与现实？
营销人员每天都面临着评估新技术的挑战。Hubspot 首席营销官Kipp Bodnar表示：“目前，有很多承诺，但交付情况不合格。”我们如何区分炒作与现实并做出正确的投资？
博德纳尔认为，我们不能忽视人工智能，但我们必须意识到这项技术仍处于起步阶段。新技术的开发需要很长时间，但等待并不是正确的态度：作为营销人员，你必须要快。第一个横幅广告的点击率高达 78%，因为它是第一个。你如何知道正确的投资时机？
新技术的发展在Gartner 的技术成熟度曲线中得到了可视化：
Gartner 的炒作曲线
人工智能现在正处于期望过高的顶峰。博德纳尔建议在幻灭低谷时投资该技术 。
炒作与现实
博德纳尔解释了炒作与现实之间的区别：炒作解决了你甚至不知道是问题的问题。你购买/应用它是因为它让你成为早期的适应者。目前尚不清楚需要多少数据、需要哪些数据以及如何获取数据。市场的第一反应是“哇，这太酷了！”现实是你一直想要的事情的解决方案。它使您能够与像您一样从该产品中受益的客户建立联系。终点很明确，到达该点所需的数据也很明确。第一反应是“天哪，这将为我们节省数小时的工作时间和大量的金钱！”
最重要的学习
识别炒作，了解现实并深思熟虑地投资。您应该关注的基于人工智能的应用：
值得关注的人工智能用例
正如您在上图中看到的那样，预测线索评分、搜索优化和广告支出优化是目前可以入门的人工智能应用。受众细分和个性化、优化语音交互搜索和NLP（自然语言处理）改进将于今年晚些时候推出。 Bodnar 表示，2020 年之前是时候投资语音机器人和人工智能聊天机器人了。未来接下来会发生什么仍然是未知数。