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营销正在扩张，技术在营销领域的发展大势渐起。

2009年，技术与营销在美国兴起。（原文来自皮匠网，关注“三个皮匠”微信公众号，每天分享最新行业报告）

2017年，已经形成一个5000+企业的生态圈，其中大部分成立时间在2年左右，44%员工总数不到1000人，全球MarTech呈现爆发之势。

到了2018年初，已经到达6829家。在2017年初到2018年初，5%的企业被并购。

市场承担数字业绩压力已成为常态，对营销技术的关注度与日俱增。

2019MarTech营销技术白皮书，结合了百威英博、微软、联想等企业落地案例，为您介绍如何将MarTech营销技术落地中国：

• 以SCRM及营销自动化为切入点，将MarTech落地中国

• 技术爆发时代，营销人员需要利用技术带来更多增长与转化，为业绩负责

• 个性化组装营销技术栈，解决技术爆发式增长带来的集成复杂性

• 通过营销组织栈，应对MarTech管理挑战

1.MarTech沿需求侧落地

从需求侧分析，营销随着技术而发展，沿着用户购买决策流程演进，先有销售技术，再到广告技术的探索，随后整个趋势变化，销售技术与广告技术之间出现断层，又被营销技术补上。

营销要做的，便是定义需求和传播需求。作为市场经济里面的一个单元，企业有三个要素：需求、组织、供应。

1. 企业定义和激发需求

企业定义和激发需求，营销发现和捕捉顾客的有效需求，营销者努力去影响需求的水平、时机和构成，以便使其符合组织的目标。

2. 供应端满足并创造需求

一方面，供给创造需求。另一方面，供给满足需求，

3. 通过组织实现需求和供应

通过营销需要将需求机制化，定义需求并传播需求。

1.MarTech要满足购买决策流程中的不同需求

销售是一对一的关系，而营销是一对多的关系，要考虑怎么去放大，提高投入产出比。

企业投入营销的费用，最终目的是产生销售收入。企业投入营销费用到产生销售收入，中间就是要想办法把陌生人变成消费者。根据行业、客单价的不同，制定不同的用户购买决策流程。

B2B企业的获客流程长。从陌生人开始浏览内容，到参加直播活动、注册，再到更进一步的行为，如参加线下会议，到去搜索，最后成为市场成熟的线索。

市场部把成熟的线索转到销售部门，销售部门的人再去验证是否有预算或权限，当做商机来跟进，到最后产生成交。

2.MarTech落地中国

在B2B的领域，国外领先国内至少五到十年。其原因是：

第一，信息的流转。可以从用户的变化和提供的价值两个方面来理解。一反面，用户的变化，从20世纪五六十年代开始，信息其实是给很少量的企业后台人员使用；到ERP时代，是给前台员工去用；Web时代是给用户使用。另一方面，提供的价值，就是从后台到前台，再到商，然后到企业服务，再到社交、实时的优化。

第二，数据的变化。可以从数据量的变化和领先企业两方面分析。数据呈指数级增长，数据量的变化明显。从领先企业分析，在2000年，出现以Salesforce为代表的企业，背后有业务的生态为支撑的。2010年左右，产生了很多移动社交的大玩家，再到万物互联时代。美国

的发展进程相对来说特点比较分明，发展阶段基本是几年一迭代。

国内真正的信息化，是近十几年的事情。不同于美国泾渭分明的发展，基本上是接踵而至，把美国三四十年甚至更久的发展时间，在国内进行十年的演进。

营销技术在国内落地的影响因素

主要有营销习惯差异、营销环境差异和企业与用户的关系在线化三点区别。

第一，中美用户端的营销习惯差异。国外的需求侧营销自动化的厂商，基本上很多都是围绕EDM去做的，但国内不管是EDM还是短信、电话，其打开率或到达率都非常低。

第二，营销环境差异。国外是Facebook、 Google，国内是BAT。

第三，企业和用户的关系在线化。这是国内领先于国外的地方。国内是以微信为代表的生态。

3.MarTech的发展趋势

Martech的发展会比预想的要快，三到五年就可以，尤其是竞争以及平台型企业的加入会加速这一过程。MarTech不仅仅是一些技术型公司，有时候会面临平台方的竞争，如谷歌和亚马逊，阿里和腾讯。

作为一个必然因素，MarTech在国外出现多年；对于国内来说，就是怎么去落地的问题。客户能不能用好，就看他什么时候构建好这个闭环。头部客户和小客户对于Martech的需求可能不一样。头部客户像微软、联想要求一整套的技术解决方案思路；而对于小客户来说，主要是怎么去解决他没有的那部分能力。

整体上，业界都在创新。SCRM刚被提出时，大家并不会像现在这样理解它，甚至搜索不到SCRM，但是现在在知乎上就有很多内容。MarTech到底是否能被接受，不重要。关键是营销技术本身的必然性和核心逻辑，会帮助加速实现落地。

4.新技术对MarTech的影响

1. 物联网（loT)：

IoT在MarTech的技术应用上已经没有太大的门槛，更大的门槛是场景，即这个事情是否是痛点，企业是否需要花钱。IoT要基于场景去谈。

IoT更多的体现在两端，用户端收集用户数据；另一端是到达的触点，即怎么触达。IoT的场景落地没有那么快。

比如亚马逊冰箱贴，当冰箱里面缺少食物的时候，可以及时发送信息进行提醒。这种理想化的场景，有机会实现，但可能需要3~5年。

2. 人工智能（AI)：

AI很大程度上提升了生产力，尤其是在闭环形成之后。所以像Adobe、Salesforce，他们基本上都有AI。

这几年出现了很多AI的落地场景，但都没有需求侧的AI落地。需求侧的AI落地是能实实在在感知到的，从早些年的个性化推荐，到现在预测性推荐，都可以做。

3. 区块链（Blockchain)：

区块链改变了整个生态关系。这是最难的。

以前联合利华在微信上投广告，是联合利华掏钱给微信，而区块链把广告模式变为联合利华按照效果掏钱给用户。用户点击、转发、购买、复购可能都会有广告费直接会分给用户。

区块链会淘汰掉一些中介，可以让数据无法作假。但还需要相当长的一段时间。

5.MarTech成熟度分析

作为一个必然因素，MarTech在国外出现多年；对于国内来说，就是怎么去落地的问题。不同客户的成熟度不同，头部客户和小客户对于Martech的需求也不一样。头部客户像微软、联想要求一整套的技术解决方案思路；而对于小客户来说，主要是怎么去解决他没有的那部分能力。