趋势一：从混乱走向简洁——重新审视DCX与MarTech架构
回顾2020年3月，疫情封锁迫使购物与社交全面线上化，商界开启远程办公。这一变革不仅重塑了日常生活，更深刻改变了消费者行为与商业底层逻辑，引发不可逆转的数字化浪潮，使我们在一年内实现了原本需5至6年的电商增长目标。
随着数字化加速，品牌技术需求不断演进，客户体验（CX）和营销技术（MarTech）软件呈爆发式增长。2023至2024年间，MarTech工具数量一年内增长27.8%，创下历史新高。这些以高效便捷为承诺的工具虽吸引企业关注，但也带来选择困难。
为提取数字足迹洞察并提供最佳体验，品牌竞相引入众多工具，却导致内部混乱：工具协同、使用策略及对客户体验的贡献缺乏清晰规划，引发“技术疲劳”。
工具繁多，效率低下
数据显示，尽管企业在CX和MarTech上投入巨大，但超半数工具未被活跃使用。2024年春至冬，工具使用率显著下滑5个百分点。高期望的科技投资未能带来预期成果。
不满的根源并非解决方案质量低劣，而在于投资了不匹配需求的工具，且未构建兼容现有方案的架构。许多机构虽拥有大量工具，仍感缺失关键要素，无法实现既定目标。
2025年是关键年份，不仅要审查现有架构，更要梳理清晰战略路线图，走出混乱局面。
企业不应仅满足于收集技术，而应思考如何高效利用并实现协同。与专业顾问合作有助于优化现有方案，制定长期数字战略。应将技术投资视为战略优势而非单纯工具，把握这一机遇年。
趋势二：大数据如同一个醉酒的船员，我们该如何应对？
曾被视为数字化转型金钥匙的“大数据”，如今被各机构竞相收集存储。但现阶段，这些数据像醉酒船员般被闲置。企业虽已整理分析数据，却无法将其转化为实时有效形式以影响客户行为和业务成果。真正的问题在于：如何更有效利用数据，产生有意义洞察并引发行为改变。
当前核心问题已从“大数据”转向“大运营”（Big Ops）。它指规模日益扩大、需全面统筹的运营活动，涉及应用程序、自动化流程、AI算法、业务流程及人工交互在数据上的同步运作。这种复杂性使系统管理对技术和业务部门都极具挑战。
挑战背后的根本性问题：
- 灵活性不足：许多技术如黑盒运作，微小更新也可能引发危机，阻碍创新与快速响应。
- 系统独立运行：整合不足或重复购买同类解决方案（如多个推送消息或BI工具），导致数据堆积，难以实时转化为业务流程。
- 业技协调问题：业务部门对技术依赖增加，导致运营速度和灵活性丧失。
- 恐惧与谨慎：IT团队因担心破坏稳定性而回避重大变更，限制创新。
解决“大运营”问题的关键在于让数据在日常运营中被有意义地应用。需重构系统增强灵活性，使业务部门轻松管理流程。由AI支持、融入日常工作流的灵活动态工作流，将帮助企业释放数据潜力。
企业必须思考如何更有意义、实时地利用数据并使流程灵活。这不仅是技术层面，更是文化层面的变革。采取正确策略唤醒“醉酒船员”至关重要。
趋势三：你好，AI今天能如何帮助你？
传统客户服务正走向终结，呼叫中心经历彻底转型。AI和机器学习不仅加快流程速度，更重新定义客户体验边界。
如今的呼叫中心结构复杂，宛如指挥管弦乐队。AI不仅作为指挥登场，更作为乐曲本身登上舞台。
生成式AI和NLP技术正在自助服务领域掀起革命。GenAI支持的IVR系统不仅是聊天机器人，更能理解情绪、结合语境回答，代表品牌声音，提供人性化体验。
在人工服务中，AI作为隐形助手，实时分析情感和直觉，预测满意度，提供回复建议及互动摘要，让代表专注客户，提升同理心与服务效率，并为针对性培训提供依据。
AI的力量还体现在报告和质量管理的跃升。深度AI分析取代传统方法，建立透明可衡量的运营模式，为产品、营销和销售策略获取宝贵洞察，揭示需求、共鸣点及有效渠道。
此外，AI推动主动式沟通，使企业从“问题解决者”转变为预测预防问题的架构，识别潜在风险并提前行动，创造“快人一步”的体验。
AI和ML的影响为企业文化注入活力，基于数据的决策提升了运营效率，帮助更好地理解客户并建立联系。
呼叫和客户沟通中心已成为战略增长核心枢纽。凭借AI力量，客户享受“更快、更个性化、更有效”的体验。未来属于那些与AI协同并与客户建立有意义联系的品牌。
趋势四：指挥家变了：BrandID 2.0与整合的一级数据层
投资于他人数据和传统主数据管理的时代已结束。浏览器和设备制造商的措施加剧了“信号丢失”，可寻址性仍是首要议题。在分散的身份标识下，连接线上线下体验负担沉重，整合已知与匿名用户数据愈发困难。
现代营销人员管理全渠道旅程需要真正的“交响乐指挥”：整合的一级数据层和BrandID 2.0。
我们将BrandID 2.0升级并通过集成第一方数据层加以丰富。尽管“Cookie末日”恐慌缓解，但第三方数据收益下降表明，拥有身份解析机制及品牌专属集成第一方数据层已是必然要求。
eMarketer数据显示，约40%浏览器流量不支持第三方Cookie。随着无Cookie浏览器份额增加及ATT等框架普及，可访问性问题逐年加剧。
融合物理与数字体验的重要性凸显。唯一途径是品牌拥有并控制自己的身份解析系统。在传统数仓和分析工具力不从心的当下，我们需要能定义客户、追踪匿名转已知轨迹、整合行为、分析历史并预测未来的系统，同时处理数字信号、交易和互动。
在追求无缝连接之前，需优先解决碎片化、可寻址性和多渠道沟通需求。集成第一方数据层与BrandID 2.0如同隐形指挥家，解决身份缺失问题，克服可访问性难题，确保系统协同，提供无缝体验。
数据层（Data Layer）：客户体验的支柱
数据层是集中神经系统，以通用语言整合来自网站、App、CRM等系统的数据。通过非营销云数据仓库增强数据层，融合财务、销售等领域数据，为实时决策提供洞察，助力AI/ML创造价值。
为什么重要？
- 集中式数据管理：单一入口访问数据，降低复杂性；消除后端数据损坏风险，支持业务实时使用。
- 个性化与分析：支持个性化体验和数据驱动决策，实现应用间数据共享。
- 新渠道快速启用：简化新渠道或工具的集成。
- 维护简便性：便于快速发现并解决问题。
数据层是品牌有效利用数据的基础基石。
BrandID 2.0（身份解析）：360°客户视图的幕后英雄
BrandID 2.0通过标识符串联各渠道客户数据，创建一致集成的档案，无需昂贵的主数据管理项目。
如何运作？
- 验证合并：整合Cookie、登录、交易等痕迹，统一记录并关联所有渠道。
- 身份识别：构建匿名或已识别档案，通过第一方技术持久整合各类追踪标识符，减少对第三方依赖。
- 360度视图：提供更广泛洞察，延长数据使用寿命。
为什么重要？
- 应对Cookie停用：使用自有数据识别客户并连接外部足迹，保障ROI。
- 简化复杂性：整合多源数据构建档案，无需单一数据库记录即可管理。
- 客户360的关键：获得真正整体的客户视图。
- 可寻址性与可访问性：通过系统ID池管理解决碎片化问题，提高触达能力。
数据层与BrandID 2.0：协同更强
数据层负责收集整理，BrandID 2.0负责整合赋义。二者协同决定组织成功。
架构价值：
- 品牌专属不可消失的身份识别：直接触达理解自有客户，二次触达访客，拥有集成数据分析基础设施。
- 可靠且干净的数据：应用于客服、门店、忠诚度等多领域，统一客户体验。
- 竞争优势：实现实时超个性化，整合割裂体验，领先竞争对手。
- 长期成功：优化预算，创造跨渠道高度个性化优质体验。
数据层是当今营销和CX生态系统的脊梁。缺乏统一数据层，个性化、受众管理等流程无法有效执行。新的竞争体现在能否正确收集并利用数字物理数据创建统一体验。
品牌强调CDP、CRM等系统协同的集成式DCX与MarTech生态系统，并结合物理数据获得优势。位于核心的数据战略奠定了坚实基础。缺乏统一数据层意味着错失洞察和浪费机会。构建整合一手数据层是脱颖而出并确保未来成功的关键。
趋势五：营销中的AI：终于知道人工智能能在哪些方面做出贡献！
内容就是“新数据”，必须像数据一样被收集、建模、存储、处理和分发。
整合AI到营销的最快途径是聚焦AI自动化，支持创意或功能性内容生产。这消除了个人偏见，使生产更轻松、快速、合规且自动化，满足多渠道需求。
Labrys现代营销框架2.0将内容定位为全渠道体验基石。基于此视角，需思考以下问题：
- 是否有适用于数字渠道的详细品牌指南？
- 针对微时刻的最佳内容生产和获取方法是什么？
- 如何最快最优地测试、优化、规划和分析内容？
- 生产每个内容片段耗时多久？是否尝试建模和自动化？
- 内容产量及使用场景？是否充分重视产品目录、通知等非社交媒体内容？
- 生产何种类型的内容？
- 内容之间是否相互呼应同步？
- 是否知晓受众看到了什么？是否有管理机制？
生成式AI和AI自动化提供了强大力量回答这些问题。
在复杂接触点环境中，吸引注意力需要更多内容片段。复制单一内容走捷径行不通，多渠道适配令人窒息。了解受众在各渠道所见并据此行动几乎不可能。
要实现这一目标，需清晰的跨触点内容策略，快速协调生成大量版本，并具备监控测量基础设施。需将内容生产每个阶段视为独立“生产过程”。
AI自动化是最有价值途径。定义透明精简流程，由不同AI Agent分阶段生产并以所需格式交付，分发也可自动化。
新方法不贬低人类努力，但需获得新技能。人类贡献在以下领域不可或缺：
- 编写正确提示词
- 选择合适的AI Agent
- 规划和优化生产预算
- 编辑素材并在必要时重新生成
- 确保内容在正确时间向正确受众分发
- 监控分析结果，根据反馈优化提示词
总之，在当今世界，“品牌化”蕴藏于通过内容创造的体验之中！