MarTech Stack Optimization Survey Summary
Current Situation
仅约五分之一的营销专业人士（19%）已制定优化营销技术堆栈的运营策略，另有58%处于策略开发或实施阶段。23%的人表示正在制定策略，而19%的人表示没有策略，仅做个案决策。
挑战性障碍
营销技术优化面临的主要挑战包括：提升营销回报率（34%）、改进收入归因（38%）、提高营销效率（40%）和整合异构系统（36%）。其他挑战包括提升营销个性化（29%）、数据管理与安全（29%）和改善客户体验（31%）。
关键优先事项
营销技术堆栈优化的关键优先事项包括：提升整体营销策略效率（55%）、改善客户体验（51%）、整合异构系统（45%）、提升营销回报率（51%）、改进收入归因（49%）、提升营销个性化（27%）和提升营销效率（26%）。
战略成功
95%的营销专业人士认为营销技术堆栈策略在实现关键目标方面非常成功或基本成功。其中31%认为其表现最佳，64%认为取得了一定成功，仅有5%认为不成功。
优先事项与障碍对比
在优先事项与障碍对比中，提升营销效率被视为最高优先级，而整合异构系统则被视为较低优先级但更具挑战性的问题。
能力改进
为优化营销，超过半数（52%）的营销专业人士认为技术堆栈需要提升易用性，以增加使用率和加快团队采纳速度。其他重要能力包括：人工智能与机器学习应用（16%）、自动化流程处理（32%）、数据处理（33%）、改善客户体验（36%）、定制化技术（37%）、与其他技术的集成（38%）。
重要功能
实施营销技术堆栈时，最重要的功能包括：数据洞察与分析（51%）、系统无缝集成（46%）、人工智能（14%）、多渠道体验（30%）、可扩展性/灵活性（31%）、数据集中（34%）、实时处理（40%）。
投资计划
86%的营销专业人士表示将继续投资或计划在接下来的一年中投资营销技术堆栈优化。其中22%计划进行大量投资，49%计划进行适度投资，15%计划开始投资，14%不计划投资。
资源使用
62%的营销专业人士认为，结合外包专家和内部专业人员是实施营销技术堆栈优化策略最有效的方式。14%的人选择仅使用外包专家，24%的人选择仅使用内部资源。
