由 awoo 所主辦的 MarTech Asia 亞洲行銷科技高峰會已於 9 月 15 日圓滿落幕，邀請國內外行銷科技專家，分享最前沿的 MarTech 行銷科技知識及趨勢，聽了那麼多由品牌端、系統開發商的分享，至於長期致力於MarTech 產業研究、號稱MarTech 之父 Scott Brinker 是如何看待未來十年的 MarTech 發展，今天就要來一一解析 MarTech 2030 五大趨勢。
為什麼你應該要關注 MarTech？
疫情加速了企業數位轉型及數位溝通的速度，遠距辦公、外送餐飲成為新常態，軟體科技、電子商務產業獲得爆炸性地成長，根據 McKinsey 研究顯示，在 2020 年，電商滲透率的成長幅度僅用了三個月，就達到過去十年的成長規模。對於行銷團隊來說，行銷工作的日常事務繁瑣，如何能在有限的預算下維持高效率與成效，還得即時因應市場需求與變動，成為行銷人員的兩大難題。
因此，導入 MarTech 自動化解決方案則成為今年許多企業進行內部轉型的重要議題，國內外Martech在做什麼？2020年Martech產業發展與指標型Martech企業介紹一文中便提到：MarTech 解決方案已不侷限在單點式解決方案，未來將聚焦在「平台式解決方案」，讓行銷人員能在平台上方便追蹤消費者行為及留存客戶數據，節省已往必須倚賴人力去解決的行銷庶務，讓時間花在創意及整體策略上。
MarTech 2030 五大趨勢
談到 2020 年COVID19 加速全球數位轉型，Scott Brinker 在2020/10 的 MarTech Conference 上表示，行銷科技正在發生革命性的變化，MarTech 技術將在未來十年重塑企業行銷方式與品牌策略，他點出：未來十年五大重要MarTech趨勢，分別為：
- 「無程式碼」的公民創作者 “No Code”Citizen Creator
- 系統、網絡和平台當道 Platforms, Networks & Marketplaces
- MarTech產品爆炸成長 The Great App Explosion
- 大運營概念 From Big Data to Big Ops
- 人機協調 Harmonizing Human & Machine
趨勢一：「無程式碼」的公民創作者 “No Code”Citizen Creator
現今各類型 MarTech 軟體的出現，賦予非技術人員不需要寫 code 就能完成工作的能力，例如運用 WordPress 架設網站、用 Canva 生成不同規格設計版位、用 Zapier 建立自動化流程、用 Tableau 就能將數據視覺化，此外還有設計對話機器人及語音服務等。
去程式化 “No-code” service
隨著”No-code”工具變得愈來愈普及，使用者可以透過平台上的 AI 助手及專家協助，來獲得更廣泛進階的應用，同時也加速其生產效能，在有限時間下更快速地落實想法。據 Google 統計，截至2020/08/30，光是透過AppSheet 建立的 APP 就高達2,413,351個，其中有超過一百萬個是在過去一年間開發。
而在 MarTech，行銷人甚至不用工程師的輔助，就能透過拖移 MarTech 工具介面來完成行銷自動化，例如使用Hubspot 就能做到名單管理和表單製作等；加上 AI 的進步，讓更多行銷管理功能在彈指之間就能完成，例如 Open AI 於今年發布了新的the GPT-3 API，使用者可以餵進一段文字，API就會配合文字模式，自動生成相關文案，應用範圍包含廣告文案、網頁文案、電子報及部落格文章等，日後文案撰寫的工作量就能減輕不少。
趨勢二：系統、網絡和平台當道 Platforms, Networks & Marketplaces
平台 Platforms
使用者能在 MarTech 平台上享有眾多功能，例如建立數據模型、建立自動化工作流程 (workflow)、內容管理及活動管理等，平台相較於單點式解決方式，最大特色在於「適用性(adaptability)」。平台能圍繞著核心解決方案，再向外不斷延伸擴充其輔助功能，建立起強大的生態系統，讓使用者能在單一平台下便能完成工作所需，最知名的例子包含 Salesforce、Hubspot、oracle、SAP、Google and Adobe 等。
網絡 Networks
網絡加速工作者之間的連結，例如 Slack、Zoom、Meet 等通訊軟體，讓使用者間能以最快速度溝通、交流及分享即時內容，除了透過網路快速串聯，更大的價值在於「創造社群 Create a community」，可以是建立合作夥伴關係、品牌社群或是新創社群等。透過創造價值來展現自己的獨特性及排他性。
系統 Marketplaces
在網路普及的時代下，消費者可能隨時拿起手機就開始進行消費，以 B2C 來說，Amazon、淘寶、蝦皮等都是提供買賣的交易平台；B2B 廠商則有 cargo.one 提供航運即時比價的服務。
以上三個元素交疊應用在 MarTech 產業，讓行銷人員可以做到整合、互動、創造的功用。
此時品牌不妨思考：
- 哪些平台和網絡生態系是你正在參與、且其核心價值為何？
- 哪些機會適合發展戰略夥伴關係、合作切入點為何？
- 未來有機會自己發展出一個平台或社群嗎？
趨勢三：MarTech產品爆炸成長 The Great App Explosion
相信對於 MarTech 產業有一定認識的行銷人員對以下這張圖應該不陌生，短短九年間 MarTech 解決方案從150個暴增至8000個，約成長 5200%。
即使市場上已有 Adobe、HubSpot、Oracle及 Salesforce 等市佔率高的 MarTech 軟體解決方案，但整體 MarTech 產業依舊呈現高速成長的狀態，主要原因在於市場上對 MarTech 產品需求也在高度增長，特別是 COVID-19 疫情開始肆虐全球，企業遭遇數位轉型的困境，迫使多數企業開始思考改善行銷效能及用戶留存等問題，加上未來隱私權規範日漸嚴格，企業端的行銷數位轉型勢在必行。
一般 SaaS 平台與應用程式的維度可分為五種：
- 客製化 APP (Custom Apps)：企業自建的產品服務，例如官方網站、產品 APP 等。
- 給專業人員使用的應用程式 (Specialist Apps)：有特定的 domain 及API，但沒有為它所見的環境系統，例如Hotjar、SEMrush、InVision等。
- 應用平台 (App Platforms)：有特定的domain，並可透過擴充功能來打造平台生態系，例如 HubSpot、Salesforce、Shopify等。
- 服務平台 (Service Platforms)：提供 API 串接的企業服務，例如雲端通訊平台 Twilio、金流串接 Stripe 等。
- 雲端平台 (Cloud Plarforms)：IaaS 或 PaaS，如 AWS、Azure、GCP 等。
此外，隨著 5G 時代的到來，IDC 國際數據資訊預估 2025 年將會有 416 億個 IOT 裝置被使用，包含穿戴式設備、感應器、汽車、電子、音響等，加上製作軟體的成本與門檻愈來愈低，在未來每 18 個硬體設備就有 1 個擁有自己的軟體應用，生活中將會有更多數位接觸點 (digital touchpoints) 等著消費者去探索，也賦予了廣告商與創作者有更多發揮空間。
趨勢四：大運營概念 From Big Data to Big Ops
根據 IDC 及 Seagate23 研究估計，在企業現有數據當中，有 44% 數據未被抓取；現有數據當中，又有 43% 未被使用。而企業的首要任務，就是將所有相關數據浮出檯面，並有效運用。
Gartner 統計，在 2022 年有 35% 企業機構將透過正規的線上數據交易市場買賣數據，現在起至 2025 年，數據平台供應商每年會以 25% 的速度高速成長，也因此，如何完整留存、整理並分析數據，以助於商業決策的執行，將成為企業實踐高速成長的關鍵。
另一方面，企業端該如何謹慎應用數據，也是一大難題。若是錯誤解讀數據、或是在數據不完整情況下擅做判斷，都有可能導致錯誤決策，這也是分析數據的過程所必須要考量的。數據完整性須遵守兩大原則：
- 數據來源、準確性、即時性，且必須建立在合法性上
- 如何有效挖掘數據背後所蘊藏價值，並即時應用在商業決策上
因應數據化浪潮，企業如何成功做到數位轉型
要做到數位轉型，首先，企業需擺脫以往以人為決策的思維，依據數據洞察進行決策判斷，並透過即時數據去反覆操作、達到「數據洞察 – 制定決策 – 優化改善」的正循環。
數據化浪潮下，行銷人員需具備哪些技能？
硬實力方面，行銷人則具備更多數據及運營能力，做為發想、執行行銷活動的關鍵技能；軟實力方面，隨著全球隱私權規範浪潮限制個人化行銷，行銷人員未來也需加強創意能力，以應用在不同行銷管道策略去觸及消費者、增強其對品牌的黏著度。
趨勢五：人機協調 Harmonizing Human & Machine
研究發現：2020 年有 59% 行銷人員擔心 AI 人工智慧將會限制個人發展，此擔憂相較 2019 年成長了 48%，究竟 AI 在行銷科技領域上扮演怎樣的角色？行銷人員如何善用 AI 發揮更大商業價值？關鍵在於，Human Intelligence + Artificial Intelligence (HI+AI) 的相互搭配。
AI的優勢
隨著 AI 機器學習迅速發展，應用在行銷應用層面，如廣告自動投放與預算優化上，比人類手動操作的效果來的好，AI 的優勢在於，處理行銷人繁瑣的日常事務，協助建立行銷自動化，至於 AI 無法取代人類的是判斷行為決策。
AI的挑戰
雖然 AI 能協助自動化、輔助決策，但AI準確性仍會被人類心理、社交和情境體驗等人為因子所影響，而這些因子很難從數據中完整體現，因此透過行銷人員去做合理的數據解讀，才能真正達到「HI+AI」的最大綜效。
因應AI時代，行銷人員需加強哪些技能
未來十年行銷人員應發展兩大重點技能，分別是製作模型 (model making) 和打破模型 (model breaking)，意思是：
- 製作模型 (model making)：透過設定變數等方式，自主建構行銷活動模型
- 打破模型 (model breaking)：從中持續進行測試、優化，過程中可能會有符合預期及與預期不符的結果，在與預期不符的情況下，該如何調整、修正變數，以達到行銷目標。
根據上圖，可以看出 AI 複雜程度的演進，從最基礎的 rules-based 自動化、AI 自動化、AI 推薦系統到 AI 輔助人為進行決策，在建置愈來愈多 AI 模型下，會有更多AI驅動決策的事件發生。AI 的發展也會促使更多決策自動化。
另一方面，未來不只是行銷人員的MarTech 應用，AI 將應用在生活各方面，包含消費者、企業也會採用 AI 工具去進行更聰明的購買決策。
awoo 所打造的 AI MarTech 服務
nununi AI (2021/03 後已更名為商品推薦引擎)擁有處理大數據、語意理解和預測分析的能力，透過向量數據的巨量運算，將商品屬性(product feed) 相互連結，計算出商品與商品之間的關聯性，分析消費者的購買行為意圖和消費情境，進而推薦消費者下一個可能購買的商品組合。
有別於 MarTech 產品上將 AI 運用在客戶管理或廣告投放上，awoo 結合過去 SEO、SEM 的市場經驗與洞察，將 nununi AI 應用在商品資料結構上，產出具大量搜尋意圖的商品情境組合標籤，消費者透過點擊 nununi 標籤就能精準找到關聯性高的商品，同時做到「找的到、逛起來」及提升平均客單價的綜效。
有了資料結構化，就能大幅改善傳統 SEO 網站分類規劃、內連規模有限及商品命名難以與搜尋意圖一致等問題，做到 SEO 自動化，協助具搜尋競爭力的長尾關鍵字能進入搜尋結果第一頁，提升商品搜尋流量與能見度。
推薦閱讀：未來已來！MarTech 浪潮下的 AI SEO 自動化
nununi AI 技術也應用在 OMO 全渠道解決方案上，未來線上線下數據能透過 nununi 情境標籤獲得串聯，讓零售業主能更瞭解商品購買輪廓，進而制訂完整的行銷策略，提升企業整體營收。欲瞭解更多 nununi AI 解決方案，歡迎來找awoo進行完整諮詢。
推薦閱讀：
唐鳳、林思吾對談：AI 適合台灣嗎？從疫情看數位創新與產業機會
品牌如何結合技術與行銷，打造個人化顧客體驗？談數位行銷3大趨勢
本文為節錄並編譯 MarTech Conference: MarTech 2030 演講精華。
