2.2　企业营销数字化能力成熟度评估模型

过去数十年，媒体、广告、营销等领域的企业迅速向数据驱动型企业转型，以客户为中心的数据成为数字经济的主要驱动力。企业以多种方式将消费者数据运用于各种不同的业务场景。

在广告领域，重点是数据激活，特别是在程序化广告方向。

在品牌方面，营销人员大多对用数据来赋能经营和管理，且对跨渠道客户旅程十分重视；代理商则依赖数据进行渠道归因、媒介规划和渠道优化。

在2B领域，通过数据将获取客户的营销方法和活动进行模式化和标准化管理，以试图研究客户终身价值、服务成本以及针对细分人群的最具成本效益的营销方式等。

媒体则一直致力于通过利用自有的数据集，创建独特和差异化的数据资产及数据包；而科技公司通常会涉及跨领域的数据收集、分析和激活等。

与所有新兴的、快速发展的学科一样，企业如何才能规模化地适应新时代的要求，完成营销数字化转型，相关的参考十分有限。虽然其他行业已有一些传统的数字化成熟度模型，但都无法适应新时代的变化。

下图显示了5个不同级别的营销数字化成熟度的发展模型。这些模型能帮助媒体、代理、品牌主、数据技术供应商等营销领域的从业者和高级管理人员了解企业及其客户的数字化现状、潜在的发力机会，以进一步规划投资规模、实施方式和战略。在数字广告中，数据最初的使用具有高度的战术性，通常用于重定向或跨程序化广告激活等。企业若想最大化数据驱动的潜力，需从战略上用好这些数据资产，并由高管提供绝对的支持和高额投资。数据的有效使用，不仅是对技术的投资，更是一种业务模式的升级。虽然大多数早期的场景都在市场营销领域，但是在其他业务领域的应用也正在陆续出现（例如，用浏览行为来衡量用户对IP相关衍生品的兴趣）。最后，企业必须在组织上做好准备，并配备能胜任的人员来使用数据。雇佣具备数字化能力的新员工和培训现有团队，将是实现更高级别数据能力的关键要素。

营销数字化成熟度评估模型