那么，到底什么是技术营销？
有一种效应叫做接近效应，简单来说就是，人人都能说上两句的事情，人人都说不清楚。对于营销，似乎人人都能说上几句，都有自己独特的经验和法门，但是整体上，营销案例又都是独一无二没法复制的。这就好比孩子的成长，环境不尽相同，自然培养出来的孩子千差万别。
特别是大量的技术营销专有名词，诸如RTB、DMP、PTD、PPD、PDB之类新兴词汇，更是让人有“上帝发明广告业就是用来造词”之感。
到底什么是技术营销？又该如何去理解技术营销？但是对于什么是技术营销，这个问题，我困惑了许久。经过了一段时间的研究，有了一些自己的想法，仅供大家参考。
早在2007年11月18日，就出现了“技术营销”一词，那个时候，说营销技术，90%以上说的都是基于搜索的SEO、SEM等等。但是这几年，随着AdExchange、RTB、DSP等等一系列技术的引入和推广，技术营销的词意也已经悄然改变。
我认为，技术营销在今天更多指的是“技术手段解决营销问题”，也即营销技术化，这才是技术营销的本意，而不是简简单单地用营销推广技术。
营销技术包含的一个最大的理念就是它需要以数据为驱动。再者，营销技术更全面、更接近品牌主或者广告主内部的一些需求，而广告技术往往在其发展初期更接近的是媒体发布商或者广告发布商的需求，为供应端的需求而服务，而非真正为企业级营销人服务和增值。
广告位是一种特殊商品，营销技术化正在普及
根据罗杰斯的创新扩散S曲线，加上麦肯锡报告提及国内营销仅超过20%的技术贡献率，不管有没有孕妇效应，我都认为营销技术化正在跨越从少数人使用到多数人使用的关口。
用互联网零售的逻辑来理解技术营销。我们把广告位视为一种特殊商品，那么我们就会发现，营销领域同样存在供求关系，同样有供应商、销售商和消费者：
广告位（商品）-Suppliers（供应商）-Buyers（销售商）-商家（消费者）
这就是营销领域的供求逻辑：Suppliers向消费者提供内容服务，从而吸引消费者的注意力，然后通过广告位的方式把这种注意力销售给Buyers和商家（主要是Buyers），然后Buyers再把广告位转卖给商家，以附加创意和制作广告位内容为代价。
今天的广告已区别于传统广告
首先，PB级的海量数据，海量广告位，负责而碎片的交易环境，让传统1 on 1的低频低成功率交易完全不可行，必须依赖于云计算基础设施提供的处理能力，进行程序化匹配。RTB体系下，从消费者浏览广告位到商家决定购买广告位到广告位售出，整个过程最快仅需0.01秒，人类肉眼根本无法察觉。
其次，要在海量数据基础上，进行供给和消费的匹配，需要一个巨平台来打通数据和需求信息。只有在平台上，海量的广告位和海量的投放需求才可能做到精准匹配。譬如说现在大家都在致力打造的DMP（Data Management Platform，数据管理平台），本质上就是通过消费者数据管理来触达精准人群，从而实现广告为和需求的匹配。
最后，因为新媒介的不断涌现，新的广告位也在不断诞生，那么，要如何在对的场景下把对的信息用对的方式推送给对的人？这还需要大量的第三方应用和服务来协作，这也被称为DAAS（Data as a Service）。
这个市场的核心生产要素是数据。
ABC成为决胜数字营销未来的核心技术
未来的数字营销云，将提供广告技术(如DSP系统、点击率预估服务)、营销技术(如AR营销)、数据服务(如DMP、画像、舆情、众包数据服务)、泛营销工具(如金牌销售、智能客服)等各种的数字营销服务。大数据云平台将会赋能、拓展流量方和需求端的业务，并通过云能力很好地连接在一起，与平台的资源、数据共同构成营销云生态。
随着移动用户增长放缓、流量红利消失，精细化营销成为趋势。今日头条、墨迹天气等超级APP已经选择自建广告交易平台，拥抱程序化交易。随着内容生产和传播门槛降低，数据大爆炸产生海量数据，受众个性化趋势愈发明显，然而88.9%的移动端广告有精准投放的升级空间，94%的企业大数据价值有待发掘。
人工智能的爆发和应用，近七成的营销新兴技术由AI衍生，例如VTC(浏览型转化)、ABM、AutoDirecto、AR，PokemonGo等，人工智能成为决胜数字营销未来的核心技术。
无论是数据挖掘还是人工智能算法，都需要有很好的技术手段，众多流量方、广告公司的技术能力不足以自研、自建智能的营销系统。因为人工智能、大数据等技术门槛相对较高，谁能掌握，谁就有机会。
未来，技术是营销的手段，数据是营销的核心
未来，靠数据做决策，而不是经验。过去营销决策多是由做为“营销人”的领导，依靠经验、能力等主观因素决定，而如今随着营销技术的提升，决策多用数据来论证，更加客观，少一些主观的判断。
未来，熟练使用IT技术将成为营销人与生俱来的能力，技术会成为营销DNA的一部分。未来一个科学合理的营销团队应该在传统的架构下，增加以下两类人才：
其一，营销技术专家。需要他们与产品及技术过硬、值得信赖的营销技术合作伙伴一起，基于企业的营销需求，为企业打造一套营销及数据管理平台。
其二，数据分析及运营优化师。他们经常需要经常和数据打交道，然后通过数据来优化所选择的一些广告投放及营销推广技术，从而使整个营销效果得到提升。除了广告投放和营销推广之外，数据分析师也会参与到将收集的数据结合BI和分析工具，为企业的营销，乃至非营销决策，包括客户体验、产品、定价等等提供数据驱动的洞察。
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