大數據真的是營銷人員的理想解決方案嗎?為此需要探討營銷人員采用大數據的三個非常現實的障礙，以及為什么不太成熟的營銷人員可能會轉向其他客戶數據管理，而不是提供一個新的解決方案。

毫無疑問，大數據(來自不同來源的大量數據以穩定和高速的方式流動)有可能改變企業利用數據來尋找競爭優勢的方式。

雖然營銷人員也明白大數據的潛力可以改變他們對客戶的理解，但不幸的是，他們也意識到大數據對他們來說并不是靈丹妙藥。首先，營銷人員并不是受過專業訓練的數據科學家，諸如驅動大數據的先進技術通常遠遠超出了營銷人員的能力，而對大數據的控制仍然掌握在技術人員手中，他們可能理解也可能不理解營銷人員所追求的業務結果。另外，因為大數據包含了來自所有業務來源的所有數據，而與營銷相關的數據在數據泛濫中有丟失的危險。

因此，盡管大數據現在已經司空見慣，即使是小公司也可以準確地聲稱在這個永遠在線的時代產生了大數據，但許多營銷人員還沒有做好充分的準備，開始將其作為推動客戶體驗工作的工具。

調研機構追蹤了營銷和大數據之間的關系人們不得不承認，在利用大數據作為改進營銷決策的現實或實用資源時，看到了大數據面臨的一些問題。

以下是企業最大限度利用大數據進行營銷的三個挑戰：

1.與IT團隊合作使用大數據

與IT團隊合作使用大數據是使用大數據的第一個障礙，它需要復雜的技術(人們可能聽說過稱為Hadoop的東西)，可以將數據結構化并轉換為可用的格式。需要記住的是，大數據是從多個來源流入公司的數據洪流，其中包括物流、制造、賬單、客戶服務等。現在，雖然將所有關于客戶體驗的信息與來自純粹營銷系統的所有營銷相關信息并列在一起是有好處的，但也存在著將洪流變成洪水的真正危險。資源有限的營銷人員可能更喜歡從多個營銷系統中流入的營銷相關數據開始。對營銷人員來說，與IT部門(組織范圍內大數據的管理者)合作，依賴IT部門獲得所需的見解，是最沒有吸引力的選擇。這正是客戶數據平臺(CDP)和數據管理平臺(DMP)蓬勃發展的原因，他們將客戶數據的控制權交給了營銷人員，而不需要任何額外的技術技能。

2.整合大數據點并將其轉化為有用的見解

優化使用任何數據對所有業務領導者來說都是一個挑戰，營銷人員也不例外。營銷人員仍在發展他們的數據分析技能，只是利用營銷系統產生的數據。正如WireStone公司首席戰略官NeilMichel在這篇關于營銷人員如何應對數據的文章中所說的那樣，“在開發數據分析能力方面，營銷人員當然需要幫助。許多現代營銷工具在生成單渠道報告方面做得很好，但了解跨渠道的貢獻和機會需要整合數據。”就像以上指出的，營銷人員在追求數據驅動的營銷策略時所面臨的真正問題與數據的可用性無關。事實上，很多企業都面臨著數據泛濫的問題。與其相反，它是一種匯集多個數據源，將數據點連接起來，將數據點轉化為可操作的見解，然后在淹沒之前根據這些見解快速執行的能力。

幸運的是，科技現在可以提供幫助。正如MRP公司首席執行官KevinCunningham在他關于B2B營銷人員的大數據的文章中所說的那樣，“人工智能支持的分析平臺通過圍繞所有這些數據產生的信號進行自動化決策，使營銷組織能夠更多地關注戰略，而不是戰術執行，從而提供了最佳的客戶獲取和保留成功。”雖然這些技術肯定會幫助營銷人員提出正確的問題或識別正確的模式，但值得懷疑的是，營銷人員是否會選擇將其應用于大數據等大型數據集，還是轉向數據統一解決方案，例如客戶數據平臺(CDP)或內置在其市場技術堆棧組件中的更簡單的分析工具，以獲得他們的見解?

3.大數據真正需要的速度是多少?

大數據的一個決定性特征是速度。這就像一條流經管道的數據流。正如Datastax公司首席營銷官KarlVandenBergh在這篇文章中所說的那樣，營銷人員很難從大數據中創造價值，主要是因為數據的價值與數據的使用速度和范圍成正比。營銷人員需要實時的、有創意的、響應客戶的應用程序和工具，以確保他們能夠根據收集到的見解在正確的時間傳遞正確的信息。速度至關重要，快速行動的靈活性也同樣重要。然而，隨著大數據量的增長，可供決策的時間正在縮短。將營銷數據轉化為洞察力要容易得多，而且理解營銷數據的分析工具和背景已經可用。

毫無疑問，要真正全面地了解消費者與品牌的互動;大數據和營銷數據一樣重要。然而，解決了在洪水發生時知道該收集哪些數據的挑戰;使用哪些工具來理解數據，以及如何以所需的速度和定制化，將由此獲得的見解推向市場，這些對營銷人員來說仍然是巨大的灰色地帶。兩年前，當客戶數據平臺(CDP)還沒有現在普及一半的時候，大數據給人們帶來了巨大的希望。但如今，隨著營銷人員試圖奪回對客戶數據庫的控制權，人們不得不懷疑，大數據對營銷人員是否真的像它曾經看起來那樣重要。