这回，我们将列举一些实现品牌增长必备的核心营销技术一一为大家分节讲解。共七大类，包括洞察技术、全域测量技术、营销归因优化技术、广告投放优化技术、内容生产与管理技术、用户管理与营销自动化技术、自有数据整合决策平台。
✎ 敏捷调研与洞察的中台技术传统的洞察主要依赖市场调研中采集的数据进行分析，最常用的定量调研方法耗时长、成本高、报告产出慢。如今，各调研公司、咨询公司都在借数字时代的技术优势，积极探索更高效的在线调研和洞察分析手段，敏捷调研和洞察的技术与产品应运而生。
✎ 语义机器人技术除了定量调研，洞察工作还会使用非常多的针对消费者的定性深访。
以前的深访，无论是访问本身，还是信息整理 / 结果分析，几乎完全依靠研究员来完成。而随着 AI 技术的发展，这些工作现在都可以通过语义机器人来实现了。凯度 Chatbot，昵称“凯小度”，就是一款可以帮助研究员做定性和深访分析，具备跨语言互动能力的聊天机器人。在 AI 技术的驱动下，经过训练的凯小度能根据问题大纲，与被访者进行专业、有深度的对话互动。
✎ 行为大数据的分析与挖掘技术数字时代的一个显著特征，就是在消费者的设备端有海量消费者行为数据，如果把这些数据与传统的企业数据（如用户数据、销售数据、调研数据等）进行结合，利用 ID 打通、数据标签、lookalike 算法等技术，便可以发挥更大作用，让品牌实现对消费者的全面洞察。
我们来看一个具体业务场景的示例：某保险公司的 CRM 数据库中拥有 100 万条用户数据，但由于其自身不具备数据挖掘能力，因此无法利用数据为业务决策提供支持。
第一步，基于 CRM 数据库中的部分用户需求、态度做调查和定性研究，制订细分方案。
第二步，把细分工具应用于 CRM 数据库中的其他用户，将他们划分为不同的类型。
第三步，开发 lookalike 算法，给 CRM 数据库中的每个用户分配唯一的细分 ID。
✎ 洞察数据营销应用技术洞察工作的一大难点，就是除分析报告外，还要把洞察结论和数据应用于实际的营销工作。
以往消费者洞察和广告投放往往是相对脱节的，洞察仅能在理论和方向上指导广告投放。现在凭借更有效的技术手段，洞察的消费者数量和数据变得更多，可以与媒体平台数据打通。当洞察数据与 DMP（Data Management Platform，数据管理平台）结合后即可实现更精准的广告投放，进行更高效的消费者运营。
某品牌在中国市场进行大规模的消费者调研，调研数据主要是关于品类消费行为和动机的，但在没有充分了解目标人群的数字行为时，无法确认采取何种营销和广告的行动。
为此，凯度 Insights 首先把目标消费者数据与媒体平台数据打通（经消费者授权），调研数据辅以数字行为数据，能全方位地了解每个消费者。接着，针对各个目标人群，凯度 Insights提供恰当的传播内容和精准的数字媒体渠道，最后在大数据平台上通过 DMP 实现精准营销
（数据来源：凯度集团）
常见的神经科学测量手段可以通过消费者的眼动、脑电、皮电、心电、表情与肌电测量结果来获得洞察。不管是媒体场景测试、网页和 App 测试，还是游戏测试和影视剧测试，都可以通过神经科学测量手段获得客观的数据。
目前的理解是，知识图谱是一种用图形来描述知识以及世间万物关系的方法。在知识图谱中，人、事、物通常被称为实体或本体。知识图谱的组成三要素包括实体、关系和属性。知识图谱最早应用于搜索引擎。它一方面通过推理实现概念检索；另一方面以图形化方式向用户展示经过分类整理的结构化知识，从而使人们从人工过滤网页寻找答案的模式中解脱出来。知识图谱可应用到智能问答、自然语言理解、推荐等方面。随着自然语言处理、网络以及 AI 技术的不断发展，知识图谱能让 AI 变得更智慧。
