近三分之二(63%)的数字营销领导者仍在为交付产品而挣扎个性化的体验高德纳公司(Gartner, Inc.)的数据显示，这些公司向客户提供了更多的服务。在2020年11月至2020年12月对350名营销负责人进行的一项调查中，“提供个性化体验”和“将数字信息映射到受众渠道偏好”的严重程度分别比2019年的调查增加了8个和6个百分点(见图1)。

部分问题在于，数字营销领导者仍在扩大他们对人工智能(AI)和机器学习(ML)等新兴技术的使用，以与他们的客户获取和留住目标保持一致。高德纳的调查显示，只有17%的公司在营销职能中广泛使用AI/ML。

Gartner营销实践副总裁分析师Noah Elkin表示:“全面的个性化策略和路线图可能是营销人员通过个性化努力实现的结果的决定因素，但大多数营销组织缺乏有效的个性化策略，更不用说与理想的业务和客户目标明确相关的策略了。”“他们应该专注于解决长期存在的个性化挑战，将现有的客户数据收集和使用引向与业务目标一致的客户需求。”

AI/ML技术的使用与营销人员的个性化目标密切相关。事实上，84%的数字营销领导者认为，使用AI/ML可以增强营销功能，为客户提供实时、个性化的体验。许多数字营销领导者认为，AI/ML工具的最大价值在于为跨渠道的营销活动带来自动化、规模化和效率。

在目前没有利用AI/ML的营销组织中，信任仍然是更广泛采用的关键抑制因素。然而，信任障碍随着使用的增加而下降——75%的试点AI/ML的受访者担心信任该技术，而在营销组织中广泛使用AI的受访者中，只有53%的人担心信任AI/ML。这表明了一个陡峭但渐进的接受曲线。

为了更好地应对个性化挑战，专注于战略和执行的数字营销领导者应该考虑以下问题:

• 创建个性化路线图:开发一个组织框架，将新兴技术的部署与战略数字营销目标联系起来。考虑到短期成本和长期ROI预测，以及对数字体验的可量化影响。
• 首先利用现有技术:在使用新技术之前，通过利用现有工具以及可用的数据和内容来最大限度地利用个性化。营销组织应该使用人工智能和机器学习工具，通过提高营销参与的相关性和增加对客户行为的影响力来成熟他们的努力。
• 专注于变革管理:在变更管理环境中实现AI/ML技术，考虑它们将给组织文化带来的影响。考虑到人员配备和培训需求，以建立信任并将新技术带入生活。

Gartner for marketing的客户可以从报告中了解到更多信息数字营销调查2021，第2部分:新的颠覆性力量出现，旧的挑战依然存在而且数字营销调查2021，第3部分:营销人员测试新兴技术以推动个性化．

关于Gartner营销研讨会/Xpo

Gartner分析师将讨论cmo面临的关键问题Gartner营销研讨会/Xpo会议将于8月17日至19日举行。该会议为营销领导者提供了有关他们交付业务成果所需的趋势、工具和新兴技术的可操作建议。Gartner的分析师指出了当今市场营销人员面临的最大机遇、挑战和优先事项，包括数据和分析、客户体验、内容营销、客户洞察、营销技术(martech)和多渠道营销。在Twitter上关注新闻和活动更新# GartnerMKTG．

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