众所周知，现在的“营销栈”由三个层次组成：数据管理包含了用于连接人和身份的“管道”; 业务编排将所有执行系统连接在一起，以便在正确的时间，用合适的渠道来触达客户; 而人工智能是营销栈后面的大脑。

　　所以现在我们很形象的提出了构建技术营销蛋糕这一概念，如下图所示。接下来，atv，让我们来详细讨论其中每一层。

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　　数据管理层

　　第一层，数据管理（Data Management，DM），包含用于连接人员和身份的所有“管道”。每个云平台都需要从各种来源获取数据，例如互联网cookie、移动ID、电子邮件身份密钥、购买数据、CRM属性数据、电子商务数据等。

　　我们可以通过收集到的每一个信息加深我们对客户的理解，数据管理层需要收集第一方、第二方和第三方丰富的数据，来绘制最清晰的客户画像。数据层还需要将收集的每个ID和属性绑定到个人，从而可以利用所收集的所有信息来了解他们的需求和欲望。这种基础数据对企业至关重要。

　　但是数据管理层不应被匿名数据所限制。今天的营销平台可以利用数据管理平台（Data Management Platform，DMP）来了解伪匿名身份，但也必须找到可靠的方式来利用电子邮件和CRM系统中基于个人身份信息（Personally Identifiable Information，PII）的数据。

　　数据管理层必须能够将数据无缝地连接到各种激活渠道，无论是基于电子邮件、数字广告、社交、移动、OTT或是IoT。正如人们拥有许多不同的身份证、钥匙一样，人们在Google，Facebook，Pinterest和“华尔街日报”内都有不同的身份密钥。将这些伙伴ID连接到企业的唯一ID，atv直播，可以解决频率管理、归因问题并提供跨渠道行为轨迹分析功能。

　　总而言之，没有数据管理就不能有营销云（Marketing Cloud）。

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　　业务编排层

　　接下来，营销人员需要的是一个业务编排层，也被认为是服务体验管理。这是堆栈中的“何时，在哪里，如何”。

　　电子邮件系统可以确定何时发送关键邮件; 市场营销自动化软件可以决定是否将某人置于活动中，或者让销售人员马上打电话过去；DSP决定何时对可能的网络冲浪者出价； 社交管理可以告诉我们进行Tweet或Snap推送的最佳时间。

　　内容管理系统和网站个性化展示可以提供完美的页面内容体验。动态创意优化系统，可以很好地猜测哪些广告在细分人群上会表现更好。

　　“何时”层对建立智能客户体验至关重要。如果将足够的数据系统连接起来，您就会得到动态处理“正确的人，正确的信息，正确的时间”的能力。

　　广告平台一直在忙于构建信息展示和移动化的能力，而大型社交平台一直在利用其丰富的用户数据来推送用户关注的消息。要实现跨屏连接和沟通的客户服务体验，营销人员还有许多工作要做。

　　所以，营销人员今天正在寻求更好的多系统连接方案，让他们彼此共享信息，以解决营销中的“何时、在哪里、如何”的问题。

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　　人工智能层

　　当每个营销人员和大型公司都使用DMP并且已经清楚如何实现服务体验管理时，接下来的重大举措就是引入人工智能层，让整个过程更加智能和高效。

　　人工智能代表营销中的“为什么”的问题——为什么我给这个人发电子邮件，而不是打电话给她？我应该针对这个细分人群吗？ 为什么对于新车购买而言，某人得分高，而另一个看起来相似的人却得分不高呢？刚获得的这位新商务旅客，其终身价值是多少呢？

　　营销栈拥有大量身份数据、广告数据和销售数据，但还需要一个大脑来分析所有数据并决定如何最有效地利用它们。营销系统比以往任何时候都更加具有即时性，并能够更多地连接到潜在客户，人工智能必须快速处理数十亿个数据点，并驱动数百万的决策。

　　比如，快餐公司如何知道什么时候投放汉堡的广告，而不是甜品广告呢？它需要了解位置、天气、客户以及他们在做什么。人工智能系统正在迅速建立自己的机器学习功能，并将其连接到服务体验管理系统中，以进行辅助决策。

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　　是时候整合在一起了