| 方法论不太清楚，观察各大公司的大动作，这2年比较流行的是云平台化+机器学习（Machine Learning）或者时髦一点叫AI也可以。 营销的SaaS平台一直有很多，比如Adobe Campaigns & Marketo，Salesforce Marketing Cloud，Oracle Eloqua等等，除此之外，还有零零碎碎的营销散落在线下，各种数据库，各种社交平台，和各种广告平台等，如何跨平台汇总数据，并进行集中处理一直是一个难题。一些流行的做法是利用一些BI分析工具，如Tableau，Power BI等丰富的API接口来汇总分析数据，但是缺点就是不能够实时处理，除此之外，当数据量太大时，或者数据非结构化时，会有处理瓶颈。 随着企业进一步把数据云平台化，营销方面也紧跟而上，比较成熟的云计算平台，如AWS，Azure，腾讯云，阿里云都提供了相对还凑合的解决方案，比如AWS提供的EMR和Kinesis数据汇总分析服务，同时AWS亦提供了与之对应的Machine Learning分析服务。虽然个人认为目前还很不完善，但凑合一下还行。除此之外，不少SaaS平台也推出了自己的Machine Learning服务，比如Salesforce 这2年大力的爱因斯坦智能分析（Einstein），口碑还可以。 展望一下未来几年趋势，不管营销方法论有什么噱头，一定会继续坚持以数据驱动为基础，这几乎是不可逆的潮流，不管过去流行的什么 Inbound Marketing, Account based marketing 什么的，如果离开以数据为基础，那基本就是只谈战略不谈战术的扯蛋。而当大量营销数据汇总以后，如何更有效，更快地的处理和分析数据，并提供有效的决策和行动支持，将依旧是未来营销的重中之重。 |
有哪些比较新的营销方法论？
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