EU Data

实时CDP： 能够实时摄取、处理和激活数据，支持毫秒级的个性化和营销自动化。
AI赋能的CDP： 内置AI/ML能力，自动化客户细分、行为预测和个性化推荐。
全链路归因与营销组合模型（MMM）的演进：
更精细的归因： 随着数据源的增多（包括RCS数据），归因模型将更加复杂和精准，能够更准确评估每个触点在客户旅程中的贡献。
MMM与MTA（Multi-Touch Attribution）结合： 结合宏观的MMM和微观的MTA，提供更全面的营销效果洞察，优化整体预算分配。
边缘计算与物联网（IoT）数据：
线下行为洞察： 结合IoT设备数据（如智能零售店传感器、智能家 rcs数据 居设备），为线下行为和跨场景营销提供数据支持，例如在RCS消息中基于用户到店行为推送个性化优惠。
实时交互： 边缘计算将在数据生成点附近进行处理，加速决策和个性化响应。
2. 数据技术带来的挑战
数据隐私与合规性的持续挑战：
法规碎片化： 全球各地数据隐私法规（如GDPR, CCPA, PIPL）层出不穷且日益严格，合规成本高昂，跨境数据传输面临挑战。
用户隐私意识提升： 用户对个人数据的使用更加敏感，企业需要建立透明、可控的数据实践，否则将面临信任危机。RCS消息作为个人通讯渠道，其隐私保护要求尤为严格。
Cookie淘汰后的追踪挑战： 如何在缺乏第三方Cookie的情况下进行跨站、跨应用用户追踪和归因，成为行业亟待解决的难题。
数据质量与整合复杂性：
数据孤岛： 企业内部各部门数据独立，难以整合，影响360度客户视图的构建。
数据准确性与完整性： 大量数据源可能导致数据不准确、不完整或重复，影响分析结果。
技术人才短缺： 掌握大数据、AI/ML、隐私计算等技术的专业人才稀缺，是企业实现数据驱动转型的瓶颈。
AI伦理与偏见： AI模型可能从训练数据中习得偏见，导致不公平或歧视性的营销结果。如何确保AI的公平性、透明度和可解释性是重要挑战。
数据安全与网络攻击： 随着数据量和复杂性增加，数据泄露和网络攻击的风险也在上升，对企业的数据安全能力提出更高要求。
未来数字营销的成功将取决于企业驾驭数据技术创新、应对数据隐私挑战，并最终以数据为中心构建客户信任的能力。