揭开数据层的神秘面纱

营销数据基础设施的转型 致谢 这份报告若非数百位市场营销行业领导者贡献时间与真知灼见以支持此项研究，将不可能完成。向他们中的每一位，我们致以诚挚的感谢。 首席赞助商 通知 本研究旨在深入洞察市场与广告技术生态系统中日趋复杂化“数据层”的快速发展及其增长，并重点关注驱动数据基础设施投资现状的趋势与动态，以及其当前正在经历的转型过程和未来发展趋势。 在此论文撰写过程中，Winterberry Group对来自美国、英国、法国和德国的资深市场分析师和技术思想家进行了调查，并与数据管理及身份解决方案供应链中的超过150位行业专家和意见领袖进行了深度访谈。 结果是针对当前状态和品牌数字体验领域正在兴起的趋势进行的一次基于证据的审视。这项研究揭示了品牌如何在不同领域（如数字体验、互动、隐私和趋势）中应对挑战和机遇，并为市场营销和广告技术的未来方向提供了宝贵的见解。 冬青集团作者 布鲁斯·比格尔首席运营合伙人 迈克尔·哈里森 首席合伙人 查尔斯·平 大中华区总经理 阿兰·桑贾姆 管理顾问，大中华区 艾登·本庞顾问 目录 2230343508 简介06 执行摘要19 品牌数据层架构的演进14 定义数据层组件整合数据层市场展望：数据层的持续演进词汇表方法论优先级、集成和运营效率方面的24项挑战 表格和图表 执行摘要 一个以隐私回归、向去中心化性能媒体消费快速转变以及机器学习驱动技术演进为特征的时代。在市场营销和广告技术解决方案领域，整个栈正在经历深刻的转型。这场转型的核心是建立强大的数据基础或数据层，该数据层与一个精心设计的架构正确集成，以支持众多数据驱动用例，这些用例代表了营销人员对洞察力、激活、优化和衡量的多样化需求。 冬青集团将营销和广告技术生态系统划分为三个相互关联的层级：数据、智能和激活。这些层级提供了一种整体的方法，用于查看和构建跨各种解决方案、渠道和客户触点的数据访问和流动。 许多品牌正从集成式营销套件转向可组合的堆栈，这些堆栈由顶尖的数据解决方案组成，认识到没有单一解决方案组件能够充分满足广告技术和营销技术的需求。这一战略转变强调了为应对不断变化的市场环境和消费者偏好而提升敏捷性和适应性的必要性。此次转型的主要要素包括： 数据层 数据被摄取、整合和标准化，以用于分析和激活 转向云环境提供了无与伦比的扩展性、灵活性和成本效益。结合本地和云环境的混合托管方法正日益普及，在确保稳健的数据安全和隐私措施的同时，实现了优化性能。 智能层 数据用于洞察相关用例并支持决策制定 激活层 应用和平台用于跨出站和入站渠道进行通信 数据层是营销和广告技术生态系统中的一个基础要素，它涵盖了跨平台和渠道的客户数据的摄取、存储、处理和激活。其核心包含九个关键解决方案，这些方案支撑着海量的一、二、三方数据的 管理、分析和激活。这些核心解决方案包括： 份信息（PII）数据与第三方资产，从而丰富客户洞察力和个性化能力。 在组织内部建立责任与问责制，可通过提升市场运营/市场技术部门的作用，以协调数据、市场战略、IT及合规部门。 客户数据平台（CDP）的演变，从“记录系统”发展为能够整合持久性及快速变化的非持久性标识符，以实现实时决策编排和个性化统一智能与数据管理平台。 实施一种混合集成流程，该流程结合内部领导力与来自营销服务合作伙伴的外部支持，这些合作伙伴能够驾驭各种技术解决方案，构建微服务和API，并确保一流的数据治理—— 对数据清洁室（DCRs）的需求日益增长，以促进品牌之间以及媒体所有者（包括出版商和零售商）之间的协作，进行精准规划、分析和衡量。随着市场寻求限制专有数据在私人环境外的流动，数据清洁室作为跨组织边界进行安全数据协作的首选平台而兴起。 识别并培养管理数据层所需的人才和技能，优先使用用例，最大化效能（其超越了效率），并管理解决方案架构的总体拥有成本。 解决内容与受众数据采纳和整合方面的挑战，特别是数字资产和内容管理平台中存在的结构化与非结构化数据。这些工作支持在智能层内开发大型语言模型（LLMs），增强数据驱动的洞察力与决策过程。 为满足对符合隐私要求的、安全且可操作的、数据层投资的关键需求，预计数据服务和技术投资将从2023年的约340亿美元增长到2028年的约840亿美元，这反映了企业致力于将数据作为战略资产，以驱动业务增长和提升客户体验。随着组织适应这些变化，构建一个有效的数据层之旅对于塑造营销和广告的未来仍然至关重要。 要取得成功，品牌必须采取整体方法，优先考虑其用例，并驾驭各种解决方案。 引言 该系统已成为市场推广和广告组织发展的基础能力，其演进与日益增长的复杂性同步，这种复杂性源于数字化转型。为支持传统渠道的狭窄范围而设计的单元，以及为支持数据探索、存储和治理而设计的系统，现已扩展到涵盖付费、自有和赚取媒体等广泛平台。 美国数据驱动广告支出呈指数级增长，从2015年的约340亿美元直接邮件和直接响应电视支出，增长到2019年在众多渠道（包括连接电视、付费社交和视频）上的约440亿美元支出，这强化了数据基础设施在企业运营和战略中的关键作用。 随着市场支出和关注点的扩展，支撑当前状态所需的基础设施已发生显著演变，数据基础设施和营销技术生态系统在其演进过程中达到了一个关键节点。这一时刻代表着数字媒体兴起以来，该行业少数几个真正的拐点之一，从根本上改变了组织大规模获取消费者洞察、优化营销活动以及个性化客户旅程的方式。 营销数据与技术的定义时代 营销人员已踏上长达数十年的征程，通过将数据整合到中央存储库并使其可访问，尝试采用各种方法来更好地了解客户。这种演变可以通过不同的时代来界定。 数字数据时代 2010-2018 ECRM 时代 2000-2010 全渠道时代 2018年至今 1980-2000直接时代 数据是如何被使用的数据掮客开始销售/许可邮件列表和第三方“家庭”数据——以客户数据为中心，包括姓名、邮政地址准确性以及其他人口统计、交易和建模属性渠道直邮、电视直效营销、电话营销数据是如何被管理的数据存储在营销数据库中，使用SQL、Unix、Oracle、DB等技术的组合 如何使用数据日益关注客户体验和跨渠道的“始终在线”营销，确立了跨渠道身份和设备匹配的需求渠道付费社交显示视频CTV 如何使用数据 数据是如何被使用的 数字时代开始导致显著数据量的增长伴随着“quid”的出现“互惠”模式，其中交换数据变得获取的本质在于免费内容 迈向数字优先世界，并开始看到受程序化广告增长驱动的基于Cookie的定向加速，这些广告覆盖了付费社交展示和移动领域 如何管理数据在设备驱动时代，通过身份图谱利用第一方数据、第一方和第三方Cookie以及IP地址进行个性化数据速度、跨渠道身份和设备匹配推动了对CDP（客户数据平台）作为记录系统的采用 渠道 付费社交 展示 视频 渠道 邮件和直邮 如何管理数据数据管理平台（DMPs）、电子邮件服务提供商（ESPs）、数据仓库和湖收集和管理着海量数据。身份解析成为激活的必要要求。 如何管理数据 CRM 客户数据集成 CDI 被用来追踪关系和解决身份问题 驱动转型的宏观力量 在20世纪和21世纪初，焦点转向了数据密集型市场营销，强调客户数据分析。企业管理系统被用于数据收集，从而凸显了数据整合的需求。数据仓储和批处理等概念应运而生，但随着新渠道的出现，对更快数据的需求日益增长。云计算使数据存储成为可能，但其使用问题仍然存在。非结构化数据和数据湖增加了复杂性，要求更精细的数据处理和迁移流程。对单一事实来源的追求催生了客户数据平台（CDPs）。与此同时，各供应商探索CDP领域，导致当前局面：许多企业采用CDPs，却缺乏对其使用的清晰理解，从而引发了问题。 变化是一个持续存在的现实，不断塑造着行业的轨迹。自全渠道时代开始以来，显著的宏观层面力量已经汇聚，席卷了营销格局，并重塑了营销人员和媒体所有者的策略和方法。 消费者行为发生了显著变化，这一变化由转向数字媒体消费（如流媒体视频）以及受新冠疫情催化而出现的居家与办公场所混合工作模式所加速。这种转型进一步被购买模式的“混合化”所推动，模糊了线下与线上商业的界限，并推动了电子商务的指数级增长。同时，消费者对跨越实体和数字触点的无缝且一致的体验需求日益增长，这迫使品牌调整其策略，以满足消费者不断变化的需求。 随着消费者行为的转变，隐私和监管环境也经历了剧烈的变动。以欧洲的GDPR和加利福尼亚的CCPA（现更名为CPRA）为代表的地标性法规为更全面的隐私保护措施树立了先例。目前，美国各州已相继颁布新法律，并从HIPAA、COPPA和VPPA等敏感数据隐私政策中增加了额外限制。这一复杂的法律拼凑局面预计将扩展到超过50个不同的州和 迪特市场服务及广告技术提供商的首席执行官 逻辑和激活渠道的使用案例，在构建既合规又灵活、能够支持不断演变的隐私环境中的业务需求的数据架构时，需要谨慎处理。 该行业法规已提高了组织合规义务。 同时，科技巨头为应对隐私担忧，已采取重要举措限制追踪，包括苹果的应用追踪透明度功能（ATT）以及谷歌逐步淘汰第三方Cookie。这些行动共同表明了对用户隐私和数据保护的更广泛重视，促使人们对数据合规和管理实践进行根本性反思。新的知情同意义务引入了关于允许的数据来源和细分市场的灵活要求。 针对这些动态变化，营销人员和媒体所有者正在调整其策略，更加重视第一方数据的收集、管理和以隐私为中心的共享，以推动更深入的客户洞察、衡量、激活和优化。 第一方数据指实体（品牌或媒体所有者）在获得消 费者许可的情况下收集的数据这些许可决定了实体使用数据的权利通常情况下，数据可能通过线下方式、自有网站和应用程序收集 第二方数据 指在特定环境中共享的第一方数据，该环境具有明确定义的权限和权利集合，这些权限和权利由各参与方设定，并且通常由技术提供者管理该环境。 第三方数据 指由与数据收集对象（终端用户或数据主体）无直接关系的实体收集、购买或获授权使用的信息或数据。第三方数据主要来源于各类公开的线下渠道、网站和移动设备，通过分析模型构建以及授权使用第一方和/或第二方资产而获得。 随之而来的是广告预算正从传统渠道向数字媒介迁移，导致营销人员所利用的媒体渠道数量增加。这一变化与渠道优先级的重新排序同步发生，转向一种需要更强大的数据支持、促使加大在数据基础设施和技术上的投资，以促进个性化互动、连接性体验，并实现更复杂的衡量和分析能力的混合模式。 这些力量共同推动品牌加大在数据基础设施和服务方面的投资，认识到适应快速变化的市场营销环境、保持竞争力并响应不断变化的消费者需求和监管要求是当务之急。 构建一个可扩展、模块化的数据基础设施，既能支持当前的数据驱动营销和广告用例，又能为用例和技术的发展提供灵活性，这是一个问题，也是一个机遇。 然而，随着渠道的不断扩展，营销人员面临构建数据基础设施的挑战，以在注重隐私、安全、有效且日益具有成本效益的方式支持下这一多元化组合。在当今动态的格局中，数据管理需要超越单个渠道，在基础层面运行，以实现跨付费、赢得和自有媒体的无缝激活和衡量。因此，营销人员正专注于标准化数据，以获得跨所有触点的全面视图，并有效推动数据驱动渠道的营销活动。 技术进步也在这一景观的转型中发挥了关键作用，基于云的解决方案的兴起革新了数据存储、处理和协作。机器学习的广泛应用以及生成式AI的最近引入和采用，突显了该行业日益增长地依赖于利用数据并从中提取见解的先进技术。此外，身份解决方案的持续演变，从基于cookie的方案过渡到第一方和替代标识符模型，反映了行业内为最小化数据流动、同时优先考虑隐私合规、安全和处理速度而进行的协同努力。 图5——您的组织在数据基础设施和技术方面的投资是在增加、维持还是减少？ 数据就是价值所在。技术能够体现并报告其价值，但人们开始接受数据是花费时间的最重要地方。由于该基础设施已成为投资优先事项。 在过去几个月里，我们见证了围