尽管数据应用广泛，但移动营销中的数据挑战也日益突出：
数据碎片化与整合难度： 移动生态系统高度碎片化，数据分散在不同的应用、设备、RCS消息平台和SDK中。整合这些数据形成统一的客户视图是一个巨大挑战。
数据隐私与合规性：
IDFA/Android Advertising ID限制： 苹果ATT（App Tracking Transparency）框架和谷歌对Android广告ID的限制，使得跨应用和跨设备的用户追踪和归因变得更加困难，严重影响第三方数据的使用。
地理位置数据敏感性： 位置数据是高度敏感的个人信息，其收集和使 rcs数据 用必须严格遵守GDPR、CCPA等隐私法规，并获得用户明确同意。RCS数据中的位置共享也需格外谨慎。
用户同意管理复杂性： 在移动设备上，用户同意的获取和管理（如通知权限、位置权限、数据追踪权限）通常更加复杂，需要透明和简便的机制。
跨设备用户识别难题： 用户通常在多台移动设备（手机、平板）以及PC端之间切换，如何在不同设备上识别同一个用户，并提供连贯的体验，是当前数据技术面临的挑战。
数据质量与准确性： 移动设备上的数据收集可能受到网络连接、设备型号、用户操作等因素影响，导致数据不准确或不完整。
数据孤岛： 营销团队内部不同部门（如应用营销、RCS营销、社交媒体营销）可能各自为政，导致数据无法共享和协同利用。
欺诈点击与虚假安装： 移动广告领域存在大量的欺诈行为，如虚假点击、虚假安装，这些数据会严重干扰营销效果评估和预算分配，需要强大的反欺诈数据分析能力。
应对这些挑战，企业需要建立强大的客户数据平台（CDP），优先使用第一方数据，加强隐私合规，并投资于先进的数据分析和机器学习技术，从而在移动营销的激烈竞争中脱颖而出。