2026统一营销衡量现状报告

报告指出品牌在营销测量方面取得显著进步，多数采用更复杂的归因方法如营销组合模型和数据驱动归因，但跨渠道统一测量仍是主要挑战。31%的品牌仍依赖首尾点击归因，71%使用营销组合模型，62%采用数据驱动归因。84%的品牌依赖媒体平台原生工具，但仅9%认为当前统一营销测量执行‘极好’。83%的品牌将‘统一测量以优化跨渠道支出’列为首要目标，40%将其视为最高优先级。

营销测量赛道正从单一归因向跨渠道统一测量转型。AI应用日益普及，79%的品牌使用AI支持测量，但仅16%认为其发挥核心作用，主要应用于洞察生成、预测和数据处理。48%的品牌采用‘AI辅助+人类主导’模式，仅25%为‘纯AI驱动’。资源缺口明显，仅18%的品牌认为拥有完整测量人才储备，74%依赖第三方伙伴，主要需求为‘结果解读与预算建议’和‘方法论执行’。未来需通过数据驱动文化、战略合作及组织协同优化测量。

报告重点分析了测量方法、平台工具、AI应用及第三方合作。在测量方法上，营销组合模型和数据驱动归因成为主流，但跨渠道统一测量执行效果不佳。平台工具依赖度高但效果有限，仅9%认为UMM执行‘极好’。AI在营销测量中的应用广泛，但核心作用发挥不足，主要应用于洞察生成、预测和数据处理。第三方合作成为主流，74%的品牌依赖第三方伙伴，主要需求为‘结果解读与预算建议’和‘方法论执行’。

当前营销测量市场呈现技术驱动与人才短缺并存的现状。多数品牌采用复杂归因方法，但跨渠道统一测量仍面临挑战。AI应用广泛但核心作用发挥不足，人机协作模式以‘AI辅助+人类主导’为主。第三方合作需求旺盛，74%的品牌依赖第三方伙伴，主要需求为‘结果解读与预算建议’和‘方法论执行’。数据质量、行动力不足等障碍制约测量效果，需通过数据驱动文化、战略合作及组织协同优化。

投资营销测量领域需关注技术落地与人才储备风险。虽然AI应用广泛，但仅16%的品牌认为其发挥核心作用，技术落地效果不及预期。人才短缺问题突出，仅18%的品牌认为拥有完整测量人才储备，74%依赖第三方伙伴，可能存在信息不对称和成本上升风险。此外，跨部门协同不足、数据质量参差不齐等问题也可能影响投资回报，需警惕资源投入与实际产出不匹配的风险。