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1. MarTech 的定義、起源

MarTech 概念最先由全球營銷技術領域知名博主Scott Brinker 提出，將割裂的營銷(Marketing)、技術(Techonology)與管理(Managment)聯繫在一起，並創設新術語“MarTech”。2008 年 2 月，在 Ion Interactive 任職的 Scott Brinker 在自己博客上闡述了該 概念的靈感來源於數篇文章或著作，包括《冷眼看IT》、《長尾理論》、《Big Think Strategy》、 Michael Fischler 撰寫的《Marrying IT and Marketing》等。其中《Marrying IT and Marketing》 提出“IT 主管信息，而營銷利用信息。但是這兩個部門永遠在發生爭執......因此，在企業內 部建立新的營銷技術部，將精通營銷和 IT 技術的人才統一組合，是解決該爭執的有效方案”。

概念創始人 Scott 最新繪製的“MarTech 5000”已囊括北美超過 7000 家營銷技術公司，他 將 MarTech 生態系統具分為六大部分:Advertising & Promotion(廣告/推廣)、Content & Experience(內容/體驗)、Social & Relationships(互動/關係)、Commerce & Sales(交易)、 Data(數據)、Managemen(t 管理)。其中 Advertising & Promotion(廣告/推廣)及 Commerce & Sales(交易)是傳統意義上廣告行業最關注的內容，而MarTech 的引進不僅提升這兩大 子集的效率及效果，同時還拓寬了營銷的邊界。

作為一個專用術語，MarTech並非單純的利用技術手段實現營銷目標(即傳統意義上 AdTech 的概念)，它利用技 術並運營隨之 產生的數據資產 以實現營銷目 標，且 營銷目 標關注重點由 新用戶獲取轉移到存量用戶運營，表現為用戶的精細運營及數據驅動增長。SocialBeta認為， MarTech的概念正逐步被品牌認知並認可，輔之誕生越來越多的營銷技術類企業，它們站在 品牌主第一方的視角，解決品牌主各種營銷痛點，最終實現營銷及商業目標，這與傳統意義 上的廣告訴求並不相同，MarTech 本身是一種營銷系統，它拓寬了營銷邊界，體現在實現目 標的深入和放大。

傳統意義上，廣告主 進行營銷更加 側重於“表現 層”，即營銷 側重於品牌傳 播或直接的銷售 轉化(品牌廣告和效果廣告)，其背後是 KPI驅動的結果導向定位。這相當於“MarTech 5000” 生態圖中兩個子集，而且中間的實現過程低效且割裂化，這是因為廣告主一般將這兩類細拆 為各類具體目標，並交由不同的營銷公司進行實現，這會造成兩大割裂:1)外部的割裂: 不同營銷公司的營銷 策略或經驗不 同，造成任務 的重疊甚至衝 突，且反饋的 結果千差萬別， 互不相容;2)內部的割裂:公司內部不同 部門的營銷目標 不同，且數據存 在物理壁壘，無 法相互融通(這也是騰訊組織架構大幅調整的重要原因)。

而隨著流量集中於巨頭的趨勢愈發明顯，用戶轉化效率不升反降，轉化成本越來越高，增量 用戶獲取的難度上升迫使企業重新審視自己的業務鏈條，營銷目標將從“表現層”的實現逐 步深化為“數據層”的深挖，不僅原先傳統意義上的“Advertising & Promotion(廣告/推廣)” 與“Commerce & Sales(交易)”利用技術手段進行數據打通，實現提質降本，且更加重視 存量用戶的運營和數據的深度挖掘和運用，而非簡單的用戶獲取及單次銷售。

對應到廣告公司，傳 統意義上，廣 告公司從廣告 創意(品牌廣 告)和媒體採 購(效果廣告) 中獲益，媒體主的強勢正逐步擠壓傳統廣告公司的生存空間，這種情況下，廣告公司轉型將 基於兩條主線:1)產業鏈的縱 向整合，廣告公司 收購媒體，獲取產業 鏈條中更多利潤;2) 技術賦能，逐步向營銷技術公司轉型，從而創造更多獲利方式及手段。MarTech即屬於第二 條主線，因為傳統意義上，廣告(創意)與媒體(媒體採購)僅為廣告主需求的一部分，廣 告主需求的轉變(側重“表現層”向側重“數據層”轉變)將為廣告公司帶來更多獲利途徑。

2. 國內營銷行業正加速向MarTech 方向迭代

縱觀國內營銷發展歷程，我國已經歷傳統營銷階段(1995 年以前)、“互聯網+營銷”階段(1995-2004)、“技術+營銷” 階段(AdTech，2004-2012)、“AI+ 營銷”階段(智慧營銷， 2012 至今)，這些階段本質目標均為新用戶獲取，但實現目標的效率、效果不斷提高，即關 注重點為如何高效且低成本的獲取新用戶。隨著線上流量成本越來越貴，營銷目標出現分化， 一部分重回線下媒體，另一部分則關注升級營銷手段以降低獲取成本，但本質仍為追求新用 戶獲取。

增量用戶(新用戶流入-老用戶流出)可拆解為兩部分相反的影響因子:新用戶的獲取及老用 戶的流失。對於處於成熟期的品牌主，用戶規模已進入穩態均衡，增量用戶獲取的邊際成本 極其高昂，重點關注新用戶獲取的傳統營銷手段已無法滿足品牌主需求痛點(業績持續且高 速增長)，這也是為什麼越來越多的大企業開設 CGO而取消 CMO。傳統營銷手段通過持續 升級營銷技術能力，降低獲新的邊際成本，從而提高增量用戶正向因子(新用戶流入)的實現難度，以實現企業增長，因此當前國內營銷已進入“AI+營銷”的新階段。

而 MarTech 關注的重點是影響增量用戶的負向因子(老用戶流失)及老用戶的 ARPU 值， 即存量用戶的運營。通過降低老用戶流失率並提高老用戶付費能力實現企業的持續增長，因 此我們認為“AI+營銷/智慧營銷”的下一發展階段將為 MarTech，它不僅關注前端的需求(降 低新 用戶獲取成本 、提高新用戶 獲取效率)，更 關注後端的需 求(降低老用戶流失率、提高 老用戶 ARPU 值，如汽車廠商在售出汽車產品後，通過運營用戶社區，銷售周邊產品或配套 服務，實現單用戶價值的顯著提升)，MarTech 最終將發展為完備的營銷生態系統，表現為 營銷技術手段的持續升級、資產化的沉澱數據價值的持續提高。簡言之，重點關注存量用戶 運營的 MarTech 將在智慧營銷的基礎上不斷沉澱且開發利用企業經營過程中沉澱的數據資 產(包括消費者全鏈路數據資產、銷售經驗等數據資產、企業運營數據資產等)。

對比美國，國內營銷技術正處於從 0到 1 的發展階段(“AI+營銷”/智慧營銷)，並沒有出現 類似用友、金蝶等在IT 細分領域處於霸主地位的龍頭企業，距離構建MarTech 生態系統存 在較大距離。我們認為三類公司將成為建設 MarTech 生態的重要力量，其中第一類公司將成 為開拓並引領行業發展的基石力量，解決從 0 到 1 的問題;第二類、第三類公司則在智慧營 銷發展成熟的基礎上細化垂直領域服務生態，並有機會在細分領域發展成為龍頭(目前仍有 2-3年的發展時間窗口期)，解決從1-2 的問題。

第一類:擁有海量數據資源及高端技術能力的巨頭公司(如 BAT)。該類公司依託自身資源 及技術優勢發展智慧營銷，其開拓出的營銷新技術、新形態將引領行業發展方向;第二類:接近業務實體、具備豐富營銷服務經驗的傳統代理型營銷公司。該類公司承受轉型 壓力，因接近業務實體可有的放矢的轉型升級營銷業務，技術化的營銷產品/服務更接地氣 。 第三類:細分垂直領 域的營銷技術 公司(如每日 互動、極光等)。該類公司 技術出身且在垂 直細分領域具備較大競爭優勢，升級業務順理成章。

2.1. 流量信仰階段已過，數據信仰正當時

流量信仰的崩塌源於 新流量的難以 獲取，數據信 仰雄起則源於 對存量流量深 度運營的期待， 在新信仰建立的過程中，技術不斷賦能營銷，一方面儘可能的優化流量獲取的質量、降低流 量獲取的難度，另一方面在技術不斷賦能的過程中，沉澱的數據資產化並得以深度開發、利 用，當數據沉澱、分析、預測的目的由純粹的新用戶獲取向存量用戶的深度運營轉變 ，MarTech 的發展雛形即開始出現。

2.1.1. 數字經濟上半場:流量信仰

互聯網上半場是典型的消費互聯網。滿足基本物質需求的人們注重追求多種多樣的精神需求， 在此基礎之上衍生出信息、閱讀、購物、社交、旅遊、支付、金融等新層次的消費需求。其 本質為互聯網企業打造和建設互聯網商業基礎設施，創建開放、平等、自由、共享的商業環 境，不斷重塑並教育 用戶消費習慣 ，使服務與產 品更方便、更 快捷、更有效 的連接到用戶。 因此互聯網上半場是典型的以消費者需求為核心，通過提供更優質的服務與產品搶奪流量入 口，在此後二十年的演進中，流量獲取的方式由輕到重，背後是需求的不斷複雜化、重度化。 流量獲取方式的重度化構築了越來越高的進入壁壘，反映在投入規模越來越大、回報週期越 來越長，價值轉換的過程(變現)也是一個從簡單到複雜的過程，增大了追求流量信仰的互 聯網企業失敗概率。

中國第一波互聯網公司主要為搜狐、新浪、網易三大門戶網站，它們將線下圖文內容線上化， 滿足用戶更高效、更豐富的閱讀及瀏覽需求，成為中國第一批原生數字流量平臺，此時“流 量”需求是最輕度的信息獲取需求。而隨著數字化內容越發豐富，用戶不滿足於三大門戶網 站，對信息的更多需求催生了搜索需求，百度後來居上通過搜索引擎搶先於三大門戶網站匯 聚流量，最終取代了用戶對門戶網站的單純信息閱覽的需求。後來的騰訊、阿里將更為複雜 的需求線上化分別實現了巨大流量的匯聚，騰訊通過即時通訊工具 QQ將人與人之間的社交 需求線上化，並且不 僅售賣流量， 同時還分銷自 己的產品與服 務(網遊、網 文、視頻等)， 阿里則通過淘寶網將人與商品之間的需求線上化，極大的提高了傳統商業體系的 運 轉 效 率 。

而到了移動互聯網時代，流量獲取方式的越來越複雜，因此價值轉換的方式也更為複雜。比 如美團、滴滴、攜程 等生活服務類 企業獲取流量 已非單純的寫 代碼，它們的 商業模式很重， 需要同時匹配線下非常巨大資本投入，才能通過教育用戶將高頻剛需線上化。比如騰訊視頻、 愛奇藝、優酷等在線視頻，內容與用戶流量的粘性關聯度極高，因此內容的投入規模非常巨 大。這些移動互聯網企業，除了核心應用之外，還通過拓展業務邊界以期獲得更大規模的收 入體量，比如美團從外賣進軍酒店與旅遊、愛奇藝探索金融變現等等。小米構築的生態更為 複雜和沉重，它同時嘗試構建完整的硬件體系，以手機為核心匯聚流量，以期在 IoT時代成 為新的互聯網巨頭公司。

因此流量獲取由輕到重、變現方式由簡單到複雜，歸根於互聯網上半場中國互聯網公司遵從 並膜拜於流量信仰，以至於這種“重”與“複雜”達到了臨界點，流量成本逐步上升至無法 承受之地步，流量信仰上升至狂熱後逐步開始崩塌。根據36 氪，從媒體的角度，BAT、今 日頭條及主流視頻網站等頭部互聯網媒體市場份額佔比已達 80%，巨頭壟斷的直接後果導致 流量供給方議價能力提高，通過提高刊例價格增厚廣告收入。2013-2016年，騰訊廣點通、 新浪扶翼、今日頭條、陌陌等刊例報價普遍上漲2-3 倍。其中騰訊廣點通2013 年 CPC 0.5 元，2016年則漲至 1.8元(上漲約260%);今日頭條 2013 年 CPC 0.8 元，2016 年則漲至 2 元(上漲約 250%);從廣告主的角度看，海外旅行海玩網 2013年單付費用戶獲取成本約 230元，2014 年漲至 300 元，2015 年漲至 400 元;2016年漲幅接近 30%;互聯網金融創 業公司 2013 年獲客成本約 300-500 元，2016 年則漲至 1000-3000元;2016年微信大 V公 眾號單篇軟文價格十幾萬-數十萬不等(部分甚至閱讀量僅 3000-5000人次)。

2.1.2. 數字經濟下半場:數據信仰

“流量信仰”的普及讓其相對先進性已經進入瓶頸，需要以另外的先進性來建立平臺和生態，

當上半場“連接”、“數字化”完成後，結合AI 技術，把豐富的數據如何運用來提升商業效 率，是互聯網公司繼續站在商業體系頂端，獲得持續成長的關鍵。

當流量獲取的方式越來越重、越來越複雜，必然要求互聯網企業對已獲取“流量”進行更深 入的挖掘，即存量盤 活，當企業將 看待“流量” 的視角由“入 口”轉變為“ 資產”後，“數 據”的價值將迅速放大。互聯網企業在信息化、互聯網化、移動互聯網化乃至未來的物聯網 化進程中已經且仍將沉澱出非常重要的資產——大量的數據資產，這部分數據資產仍有極大 的潛在價值尚未被充分挖掘，而這部分潛在價值被充分開發的過程將引領未來20 年中國互 聯網行業的蝶變——消費互聯網向產業互聯網轉變。數據信仰新視角之下，是將原先割裂的 數據通過技術手段(AI)進行有效鏈接，針對數據資產提升運用效率及效果，並解決需求痛 點、創造額外價值，基於此再進行高溢價的收費。

簡言之，前 20 年互聯網企業看什麼都是流量，關注新流量的獲取，創造出一批互聯網巨頭， 後 20年互聯網企業看什麼都是數據，關注存量流量的運營，著眼於數據積累與運營的科技 公司有望異軍突起。

目前巨頭公司基於“數據信仰”思考的佈局已初現端倪，這是因為流量紅利見頂階段，單純依靠流量來支撐商業體系的效率正逐步衰減。以往流量是一種低成本高效率的優勢資源，而現在在流量獲取成本越來越貴的情況下，巨頭公司如不幫助自身商業體系的其他公司更有效率的賺取更多的利益，那麼自己的流量與服務也無法售賣更多。

以騰訊為例，騰訊已於 2018年下半年完成第三次組織架構調整，將原先的七大事業群調整 為六大事業群，宣佈向 B 端轉型。其中，新成立了雲與智慧產業事業群(CSIG)、平臺與內 容事業群(PCG)，整合社 交與效果廣告部與原 網絡媒體事業群廣告線 成立新的廣告營銷服 務線(AMS)，其整合初衷系打通自身龐大但低效利用的數據資 產和數據技術能力:1)騰訊 的客戶數據分散在各 部門成為部門 的“私有資產”，整合即期 待內部打通並 形成暢通的分享 機制;2)騰訊各部門算法 研究各自為政， 體現在各部門均 有自己的算法工 程師，尚未整合 打通具備強大技術實力的數據算法研究部門，導致騰訊一些核心業務發展受到較大影響。比 如 2016 年騰訊力推朋友圈廣告之初，對標是國外社交巨頭Facebook，但時至今日朋友圈廣 告增速相比 Facebook 差距一個數量級，同時增速也不及字節跳動，關鍵原因即算法不夠精準。

未來 20 年，所有互聯網公司本質都將為數據公司，其業務即生產數據，生產的數據量越多， 維度越豐富，公司發展及進化的潛力越大，巨頭公司本身具備大量多維度的數據資產，實現 有效戰略轉型是關鍵，而著眼於技術的新興公司也有望實現彎道超車，在此基礎上迅速長大。

2.2. 從 0 到 1:智慧營銷先行，解決技術基礎

數據信仰的建立將逐步推動營銷技術的迅速發展，在此過程中，前述第一類巨頭公司將成為 開拓並引領行業發展方向的基石力量，推動 MarTech 營銷生態從 0 到 1，變現為智慧營銷階 段高速發展並逐步進入成熟期，此後第二類營銷代理公司及第三類垂直領域營銷技術公司將 基於自身 紮實營 銷業 務基礎 及深厚 的業務 經驗， 進一步 內化營 銷技 術於品 牌主業 務全路徑(正如 scott所劃分的六大部分:廣告/推廣、內容/體驗、互動/關係、交易、數據、管理)。 在第一類巨頭公司開拓從0 到 1(智慧營銷)的過程中，第二類、第三類公司並非坐以待斃， 銳意進取且具備實力的公司將規劃轉型升級的戰略並積極佈局智慧營銷，在 2-3 年的窗口期 中跟上甚至超越行業發展進程，這是一個動態的過程。

在“AI+營銷/智慧營銷”的發展階段，人工智能主要解決的行業需求包括:1)洞察消費者需 求;2)輔助營銷策略制定;3)分析投放渠道數據並預測投放 ROI;4)將品牌主和下游服 務商做高效的雙向匹配。本質目的仍是獲取新用戶，但基於對數據資產的深度運用，新用戶 獲取的 效果及效率大 幅優化 。未來“AI+營銷”基於上述營 銷需求將出現三 大發展趨勢:

1、 進 行 實時、自動且精準的營銷活動，為用戶提供多元服務。 隨著業務相關數據量不斷積累及數據分析技術的快速發展，機器學習、自然語言處理、聲紋 識別等 AI 技術將不斷賦能營銷行業。營銷公司在保證用戶數據安全的情況下，可利用 AI技 術深度挖掘脫敏數據的使用價值，實時、自動且精準的預測用戶行為，實現消費者需求洞察、 營銷投放決策優化等品牌主需求，最終抓取用戶需求痛點，提供多元深度服務。

2、 線 上 線下資源整合，實現覆蓋全媒體的全場景營銷。在傳播媒介價值重估趨勢下，廣告主廣告預算開始由線上迴流線下。一方面是頭部媒體流量 越來越集中，線上流量越來越貴，表現為投放成本上升;另一方面互聯網虛假流量居高不下， 事中監測及事後評估機制侷限性明顯，且注意力經濟下，碎片化的用戶注意力難以抓取，表 現為投放效果下降。在此背景下，線下流量重獲青睞，品牌主愈發重視線上及線下營銷手段 的綜合運用。而 AI 在營銷行業的深度應用將加快過去割裂的線上及線下營銷的融合趨勢(如 基於數據分析的線下廣告投放實現千人千面，廣告位結算方式將逐步向類似於互聯網的流量 化結算方式轉變)，並且有助於解決品牌主不同場景下的複雜營銷需求(如通過 AI整合線上 線下資源，儘可能觸達更多用戶需求場景，併為分散的營銷活動提供集中統一的管理平臺)， 更為契合當前用戶線上線下共存的多元消費場景(如用戶同時存在網購及商場購物的消費行 為)。

3、 以 用 戶為中心的全週期“AI+營 銷”

用戶消費決策全路徑 主要分為五個 階段——“興 趣、意向、決 策、購買、復 購”，在不同的消費環節存在不同的營銷切入點，過去不同消費環節往往由品牌主不同部門負責，並交由不 同營銷公司服務，這就造成前文所述的兩大割裂(內部的割裂及外部的割裂)，而 AI賦能的 智慧營銷，不僅更為細緻的挖掘消費者全路徑的消費行為數據，並且以更為統一的營銷管理 系統及營銷策略進行營銷活動，因此營銷的深度及廣度均得到明顯提升，為品牌主創造更高 價值。

BAT 均已開始佈局智慧營銷，對於BAT 來說，其內容生產與媒介的廣度與深度、技術水平、 大數據資產等均已達到一定的高度，但如何深度挖掘數據資產並最大化沉澱其商業價值，通 過更高效且個性化的營銷模式強化用戶連接並搶佔新一代用戶心智，是巨頭公司發展智慧營 銷的主要思考。

Ÿ阿里文娛智能營銷平臺:阿里文娛智能營銷平臺圍繞場景的廣度、用戶的規模、數據的 深度打造全景用戶庫，從數據洞察、需求識別、精準觸達、交互體驗、需求響應及內容 溝通出發，與消費者進行多層次溝通，迅速且潛移默化地影響其心智，同步實現“品牌 傳播”和“效果精 準轉化”。目 前該平臺圍繞 用戶獲取信息 的主流手段打 造出兩大主力 系統:1)“臥龍”系統:以關鍵詞為核心的搜索場景。以搜索為基礎的“臥龍”系統技 術及產品相對比較成熟，目前發展重點主要為發展客戶，拓展更多的行業客戶及區域客 戶，提供更精細化的服務;2)“匯川”系統:以信息流為主的推薦場景。該系統旗下擁 有較多的應用及產品，目前發展重點主要為整合、內化這些應用即產品，為廣告主提供 更為便利的操作體驗。阿里文娛智能營銷平臺已整合各類內容資源，包括阿里文學全部 文學作品、阿里影業、蝦米版權音樂以及在創作音樂資源等，這些 IP優勢都將依託數 據驅動為智能營銷持續賦能。(以上資料摘自阿里巴巴文娛智能營銷平臺)

騰訊智能營銷雲:騰訊智能營銷云為企業構建了一條企業智能營銷平臺，從多通路精準 觸達客戶，將銷售線索、消費數據全部沉澱在專門為該企業定製的私有客戶庫中，再通 過智能化的數據分析為企業提供營銷策略，讓企業更加精準地把握消費末端的需求變化， 進而不斷改進產品體系，創造更大的收益。AI在騰訊智能營銷雲上主要提供兩方面的能 力:一方面是通過更多的數據和更好的算法來繼續提高營銷精準度;另一方面是利用圖 像識別、語音識別和自然語言處理(NLP)技術實現包括視頻、圖片、語音在內的更豐 富的傳播媒介，在智能化互動體驗上也有很大的創新空間。(以上資料摘自:騰訊數碼)

Ÿ百度“三板斧”智能營銷佈局:“搜索+信息流”+“本地廣告”+“開屏+聚屏”。1)搜 索+信息流:基於百度資訊流精準推薦(百度首頁、百度貼吧、百度瀏覽器等)，藉助百 度大數據和意圖定向、智能投放等多重領先技術，通過圖片、視頻、下載等豐富的展現 樣式，在百度資訊流中穿插展現的原生廣告。百度信息流定向方式主要基於百度大腦智 能數據定向，包括 意圖定向(搜 索過什麼關鍵 詞)、興趣定 向(看過什麼 內容、去過那 裡，買過什麼)、 基於位臵的人 群定向(如曾 經到訪過門店 類型、當前位 臵附近門店、 曾經到訪過地點、常駐 地)等;2)本地 廣告:通過“ 周邊”營銷的方 式投放廣告，為 服務品牌商精準覆蓋 5-30公里的目標用戶，實現區域鎖定下的流量及商機管理;3)開 屏+聚屏:所謂開屏，即利用心理學“印記效應”(第一眼印象最深)，通過10 款 APP的聯合，如搜索、知識、視頻、母嬰等類型 APP(百度知道、百度糯米等)的“共振”， 植入開屏廣告，覆蓋並觸達不同興趣愛好的用戶，實現全人群全場景的品牌傳播。所謂 聚屏，即通過投放智能戶外廣告，將地鐵、公交、火車站、出租車、電梯等日常白領通 勤、上班場景一一打通，從而讓廣告投放做到有的放矢。百度聚屏通過精細化屏幕畫像， 刻畫數十個標籤， 每一塊屏幕都 有自己的“用 戶畫像”，當 人群定向標籤 與屏幕的用戶 畫像一致，展現品牌廣告。(以上資料摘自網新集團大客戶部)

2.3. 從 1 到 2:MarTech 驅動數字化轉型

當智慧營銷發展到極致之後，AI 應用場景將更為寬泛，貫穿企業業務全路徑(廣告/推廣、 內容/體驗、互動/關係、交易、數據、管理)，營銷活動的關注重點將逐步由新用戶的獲取向 存量用戶的運營轉變，智慧營銷將發展至下一階段——MarTech 營銷生態系統。換言之，智 慧營銷時代，消費者 決策全路徑包 括“興趣、意 向、決策、購 買、復購”， 其關注重點為新 用戶的消費“興趣、意向、決策及購買”。而在 MarTech 時代，該路徑將在復購之後增加“衍 生消費”這一環節，其關注重點為老用戶的“復購”及“衍生消費”。

而不論是智慧營銷還是更進一步的MarTech，數據化轉型是企業發展的重中之重，換言之， 營銷技術的深入發展將首先推動企業進行數據化轉型——在智慧營銷時代，營銷公司進行數 據化轉型，並基於 AI 提供深度的營銷技術服務;在 MarTech 時代，品牌主將進行數據化轉 型，貫穿於企業業務全路徑，而MarTech 產品/服務則是其數據化轉型的重要推手(品牌主 使用 MarTech 產品/服務的過程即數據化轉型的過程)。根據 Convertlab 及 SocialBeta 的分 析，企業數據化轉型將經歷三大步驟:

2.3.1. 數據化轉型第一步:解決認知問題

Convertlab CEO 高鵬在第二屆中國營銷技術峰會上表示，中國企業落地營銷技術將面臨三 大挑戰:認知、策略及能力，而認知則是企業數據化轉型的第一步，即企業需要理解為什麼 需要數據化轉型，其背後是營銷目的的根本變化(從獲新到運營)。

• 從必要性的角度看，在競爭日趨激烈的中國市場，企業數據化轉型將促使企業轉變經營理念(從粗放式經營轉到精細化管理)，這將讓企業佔據相對有利的競爭地位;
• 從客觀性的角度看，數據化轉型是一個長期且體系化建設的過程，需要做到長期戰略與 短期目標的平衡、業務實際與技術運用的匹配，並且明確數據化轉型的具體目標(或者 稱之為轉型的程度大小)，這體現在 4 個角度上:1)利用數據化轉型與客戶建立緊密的聯繫;2)利用數據化提高自身運行效率、降低成本;3)利用數據化全面升級產品與服務;4)利用數據化重構與員工及與合作伙伴之間的關係;
• 從現實性的角度，企業進行數據化轉型需要找準轉型切入點，兼顧短期效益與長期效益的平衡，如從前端與銷售相關的商業場景切入，這種局部化的切入更容易看到成果，從 而獲得企業內部的支持。致力於推出 MarTech 產品/服務的營銷公司，可針對不同企業 的不同需求痛點，除通 用型服務/產品 外，推出定製化 服務/產品，幫助 客戶認知數據化轉型的重要性，在此過程中提升客戶的使用粘性及轉化成本。

2.3.2. 數據化轉型第二步:掌握第一方數據並盤活數據資產

企業數據化轉型在實操過程中需解決一手數據收集及數據綜合運用的難點，並貫穿於全業務 鏈條的始終，解決內部數據割裂的問題(如部分企業線下銷售通過經銷商，線上銷售通過天 貓或京東，自身並未 掌握用戶消費 行為的第一方 數據)。因此 企業需要建立 自有數據渠道並 收集第一方數據，並將其作為分析消費者行為的核心樣本，形成從前端廣告投放到後續銷售 轉化及衍生銷售的數據閉環，即未來數據資產除為企業提供洞察性的消費者畫像，實現精準 營銷之外，還可以進一步推動企業不同業務的交叉增長。此外進行數據化轉型的企業也需要 重視數據的保鮮性，以數據量巨大的零售行業為例，企業若不能及時針對數據進行篩選、整 理，海量的數據將變成無效的數據垃圾，因此保存並整理數據的能力也是企業所需要的。致 力於推出 MarTech 產品/服務的營銷公司可針對數據化轉型的企業數據蒐集、保存、分析的 需求痛點，針對性推出營銷產品/服務。

2.3.3. 數據化轉型第三步:選擇現實且有效的個性化轉型方案

儘管應用 MarTech 在應用理念上存在較多相似之處，但具體到如何落地，每個企業都需要 根據不同行業的情況及自身的條件靈活選擇合適的解決方案。只要能夠找準不同行業應用技 術營銷的切入點及切入場景，MarTech產品/服務就可以發揮很大的價值。以一家典型的 B2B 生物科技公司百邁克為例，對於目前國內大多數B2B 公司來說，郵件並不是一個很好的營 銷渠道。但由於百邁克的客戶大多分佈在科研領域，有較強的郵箱通信需求，郵箱反而成為 這家公司重要且有效的接觸客戶的渠道。根據自身行業的特點，百邁克將 RFM 分析模型中 的購買頻次指標替換成與客戶接觸的頻次，將線上的郵件、微信，線下的銷售拜訪、沙龍活 動等接觸渠道都給予不同的權重，再對具體的客戶樣本進行分析，最終獲得較大的成功(資 料來源:SocialBeta)。未來營銷公司將為企業主提供這樣一種能力——企業主具備自己的數 據資產，自己的分析及技術實施能力，未來營銷將與企業的運營深度綁定，不再是純粹的銷 售轉化等表層目標。

3. 相關標的梳理：略

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（報告來源：安信證券；分析師：焦娟）