“工欲善其事，必先利其器”。很多企业在大规模采购Martech工具后，却陷入囧境，在实践过程中吐槽“工具不好用”，或者“用不好工具”等......对此，企业该怎样解决Martech产品在应用落地过程中的阻碍？杨振通过丰富的实践给出了他的见解：首先在选择Martech产品时，要先明确业务场景，找到适配Martech工具。即，什么业务场景，为用户和业务带来什么样的价值，而不是一味的做工具控；其次，是要与利益相关方进行沟通。Martech作为新的解决方案，往往购买者和使用者的身份是分离的，不乏考虑供应商提供的客户成功或者产品运营的方法。最重要的是，企业在最开始就要明确业务路径图并做好长期规划。若早期只考虑单一场景去选择产品，缺乏系统规划的话，到后期往往会出现重复建设、资产梳理和打通难等问题。可以看到，对于Martech的引入需要有着清晰的价值目标与宏观规划，不能为了工具化而滥用工具，这样才能降低产品在落地时遇到问题的概率。此外，Martech对于品牌发展有何价值？Martech行业未来的发展趋势又是如何？围绕着这些问题，我们与拔萃资本执行董事、资深品牌营销人杨振展开了一场对话，共同探讨了行业更多的可能性。以下，在不改变原意的基础上，Morketing Research 将与杨振的对话实录进行了编辑和整理：
Morketing Research：每个人对 Martech 这个词的理解都不太一样，你怎么理解这个词？杨振：我对 MarTech 的理解，更多是从营销业务场景上去思考的。做 Marketing 时，可以用到的 Tech，就是 MarTech。一般业务上常用的 Martech Solution，包括了 AdTech（精准广告）、Contech（内容科技）、sCRM、CDP & Marketing Automation（用户数据管理系统 & 营销自动化）、数据 BI 等系统，也包括细分业务场景中也包括直播 SaaS、自动化 AI 客服机器人 、销售 SEP、网站建站工具等很多细分的工具。而实际工作中，我们只是使用具体工具名称，不太会讲 MarTech。而从行业角度来说，这类从触达、培育、转化、服务用户，到管理用户和营销资产数据的全链路数字化工具和系统，我们往往通称为 MarTech。Morketing Research：那么作为品牌方来看，Martech 对企业来说最大的价值是什么？当下的营销，核心有两个价值，一个是品牌造势，一个则是用户的全生命周期数字化运营。MarTech工具，让数字化的用户运营成为可能。当然，单单工具并不能赋予企业营销造势的能力，但从精细化运营角度，则可以提升效率。Morketing Research：从现在市场环境来看，品牌应不应该在这个方面去做投入？杨振：不同行业的企业，会有不同投资侧重，但整体而言 MarTech 是当然值得投入的。从十年前接触 Adobe Marketing Cloud 时起，我就一直抱有一个想法，即在用户运营方面，不仅是数字化的，而且是自动化智能化的。企业通过梳理自己的用户体验旅程，并相应地搭建一套智能化营销运营系统，不断迭代优化。就像企业的供给侧会有“无人黑灯工厂”，需求侧也应该有“AI智能体验系统”。当时这个想法，可能时间上早了一些。而在 2024 年，我视野中看到一些少数优秀的企业，已经在从信息化、数字化，数业深度融合并逐步往智能化方向迈进。Morketing Research：在这个过程中，你在选择 Martech 产品时最关注的点是什么？又是如何克服这些产品在应用落地过程中的阻碍？一是不做工具控，而是明确价值。即，什么业务场景，为用户和业务带来什么样的价值。MarTech Solution 有一些是基建类，有一些是应用，适合业务情况的才是最好的。通盘来看，工具使用的活跃度是一个好的评估标准。二是和利益相关方充分沟通。MarTech Solution 本身比较新， 而购买者和使用者往往是两个角色，这也是 ToB 企业服务，很多时候想把客户成功做到位挺不容易的一点。好的 SaaS 团队，会有系统地客户成功或者产品运营的方法。三是明确业务路径图并做长期规划。早期很多产品选择，是从单点场景考虑的，在缺乏系统规划时，重复建设、资产梳理和打通难等问题就会出现。我一直认为，（可以是云厂商或者行业协会如 Morketing 牵头）国内企业应该分行业，梳理相应的 MarTech Stack 最佳实践并做行业分享，从而提升营销数字化效率，并实现整体行业效率提升和成本优化，避免每个人都去探（lang）索（fei）。我想，上面三个问题如果能够解决好，落地的阻碍就小的多。Morketing Research：市场上做 Martech 的企业大致分为两类，一种是专注在一条赛道上持续优化自己的能力，一种是做全链路，如何看待这两种不同的发展路径？
杨振：全链路对于 MarTech 企业服务商来说，挺难的。
字节火山引擎、腾讯启点应该是国内最有机会做全链路的服务商了，他们的挑战也不少。主要是行业不同、客户最佳实践不同，梳理这个就需要很强的跨领域专业人才（懂数字化、又懂行业业务，太少了）。神策、数说故事、帷幄等优秀企业，做了一部分的布局，但也还没办法称之为全链路。
我想，与其追求全链路，不如追求小闭环。即，在一个业务场景上，能通过工具来实现业务价值的交付，就已经非常非常棒了。
其他的创业企业，肯定是需要专注于一条赛道上来做好。Tezign 特赞专注做好 DAM 内容中台，就已经有大把价值场景值得挖掘深耕了。
Morketing Research：如果去对目前市场上的 Martech 工具按照应用进行划分，一般分为哪些类型？你常用的工具有哪些？
杨振：我会从使用用户角度，分为通用型工具（使用人多，活跃度高）、场景型专业工具（专家使用）和基建型工具系统（都是默默地在背后）。
过往 MKT 工作中，我用的最多的，第一个是 BI，第二个是 DAM；以往我负责销售时， 常用的是 CRM。其他工具也会涉及到，但是频次会低很多。
Morketing Research：如何去判断一个 Martech 工具所能提供的价值？中国企业在应用上处于什么阶段？
杨振：MarTech 工具的价值，可以有一个公式，即应用价值 = 使用人次数 x 每次使用价值（时间节约 or 资产沉淀 or 业务价值回报）。
中国的 MarTech 整体还在早期，因为大部分企业还是习惯看报告或者使用代理商，而不是自己动手使用工具。
Morketing Research：在之前的采访过程中，有受访者认为目前产品已经足够成熟，但企业应用的效果没有达到预期的一种可能是工作流（比如考核方式等）和产品没有进行很好的匹配最终应用效果不佳，对此你怎么看待？
杨振：很有可能。鞋子做得再好，还得靠自己跑。
Morketing Research：此外，国内头部企业例如腾讯、字节等对于数据的掌控，造成了围墙花园的现象，包括品牌自己也有自身的数据，你如何看待国内的数据生态？以及品牌在这个过程中，如何才能利用好数据，达成更佳的效果？
杨振：数据本来就是宝贵的，甚至也不应该就是完全流通的。所以品牌更需要珍惜和挖掘好自己有的数据。我的一个非共识观点是，并非我们需要更多的数据，而是基于已有数据如何做好分析和相应动作。坦率讲，过去工作里数据已经多到来不及消化了。
所以还是刚才的观点，不求大而全，而应该追求业务价值小闭环。
Morketing Research：如今 AI、大数据模型等新技术给行业带了新的冲击，从你的视角来看，这些技术会对 Martech 市场生态产生怎样的改变？杨振：挺好的，10 年幻想的“自动化营销运营系统”，看到了实现的曙光。AI 在客户服务领域应该很快能实现不错的用户体验（小闭环业务价值），最近也看到几家创业公司开始做百亿级参数的企业专有大模型，来把企业数据融合贯通，这些都是值得期待的。Morketing Research：你认为 AI 会在营销的哪一个环节产生最具颠覆性的影响？杨振：不知道算不算颠覆，以下是我认为几个有价值环节吧：
Morketing Research：除了 AI 之外，未来 Martech 行业还有哪些需要关注的趋势？杨振：MarTech 行业在国内还很小，AI 技术带来的机会足够大了。过去我始终觉得 MarTech 还只能解决数字化、精细化运营的问题。但是有 AI 之后，我觉得智能化决策的想象空间被打开了，MarTech 有机会去解决一些更策略型的问题。（之前在特赞 DAMCON 上的分享，数字化正在重塑营销）Morketing Research：你怎么看待未来 1-3 年 Martech 行业的市场的发展？杨振：1.SaaS 产品全面拥抱 AI；2.中国企业出海促进了营销人对国内外 MarTech 的更进一步的理解和使用；3.MarTech 企业逐步整合。
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