多年来，数字行业发生了巨大而持续的发展，经常朝着令人惊讶的方向发展。但有一件事一直保持不变：数据在推动业务成功方面发挥的作用有增无减。展望未来， 数据驱动 决策是一个越来越复杂的过程，涉及更多和不同的数据源以保持领先地位。要了解这些数据集的价值，营销人员需要了解快速数据和慢速数据之间的区别——将它们结合起来，可以为利益相关者提供他们在市场上脱颖而出所需的丰富见解。
理解和捕获来自数字和模拟空间的数据 营销人员发现自己被数据包围——数字信号，以及来自物理“现实世界”的信号。这些数据有快有慢两种形式。但是营销人员需要从了解这两个类别之间的区别开始，这样他们才能开始正确地衡量他们的数据并将其规范化以获得单一的真实来源。
快速数据旨在让营销人员随时可用，而且数据量很大。这种类型的数据通常由小型数字信号组成，包括电子邮件打开率、点击率、注册或表单填写、转化、谷歌和社交媒体分析以及快速用户调查等见解。营销人员可以在 CRM、营销自动化平台或分析平台中按需找到这些数据——所有这些地方都旨在实时处理这些类型的信号，并以为营销人员创造意义的方式显示它们。缺点是，快速数据本身缺乏深度。除了营销人员用来做出自己的推论之外，它没有揭示趋势的根本原因。但通常，这是营销人员可以立即处理的唯一数据类型。
相比之下，缓慢的数据需要大量的时间和资源来收集，但更能说明买家的意图和痛点。缓慢的数据是企业在更深入、更有洞察力的层面上与买家联系的结果，可能来自个性化的客户反馈、具有更多开放性问题的调查，甚至是一对一的对话。例如，虽然快速数据可以向您显示有多少人和哪些人参加了活动，但慢速数据可以提供更深入的见解，了解 他们参加活动的原因 以及他们获得的收获。
虽然慢速数据能够让营销人员真正沉浸在快速数字信号无法复制的有价值信息的购买者旅程中，但其明显的缺点是，营销人员大规模收集信息通常不实用、不经济，甚至不可能他们自己的。而且，如果他们能够积累有意义数量的慢速数据（无论是在内部还是通过外包），则很难将在慢速数据中发现的洞察力与快速数据的信号标准化，以便在企业的 CRM 中得到同等的体现和适当的评分。快速和慢速数据采用不同的格式，可能无法立即兼容。但这是现代营销人员必须面对的挑战。
尽管在数据收集和处理方面存在挑战，但最准确和完整的意图视图是同时代表慢速和快速数据信号的视图。为了做到这一点，营销人员需要合并和规范化数据——为所有相关数据集分配相同的列标题、格式、术语和评分框架。借助一致的框架，营销人员可以实现许多不同意图集的合理规模和意义。
人工智能让营销人员踩油门 这是哪里 人工智能 (AI) AI 可以加速所有这些数据源的处理、合并和规范化，因此营销人员可以将其付诸实践。不过，人工智能算法需要高度复杂的技术来承载这种负载——这对于企业来说可能很难自行编写。它需要工程提升，企业通常很难证明这一点。更重要的是，由于有意义的慢数据的复杂性——它通常不是来自做出二元决策的消费者，它可能是结构化的或非结构化的——这些数据集将需要人工验证的元素。情况可能永远如此。大规模开展这项工作非常困难且耗费资源，并且阻碍了许多企业将这些有价值的数据分层为整体意图数据的能力。
营销人员需要推动他们的上级采用能够同时分析慢速和快速数据的解决方案，从而推动战略和成功，从而为他们的团队和业务提倡。由于该项目的范围，企业需要与数据提供商合作，以证明在揭示可操作的见解方面取得了显著成果。营销人员应该从能够提取丰富的相关数据并将其从多个多样化来源整合的供应商那里寻找意图数据，以便从慢速和快速数据中提供更全面的意图视图，从而在实际绩效和利润中获得回报。
了解强大的数据解决方案是什么样的 在当今的市场中，企业必须从强大的数据集中获得有意义、准确的见解。随着业务变得更加数据驱动，他们无法承受主要关注易于访问的快速数据。需要时间才能完全展现自己的信号，或者在离线环境中发生的信号，同样有意义——而且往往更有意义。为了具有竞争力，企业需要结合快速和缓慢的意图信号来吸取可以提高利润的经验教训。
那么，除了抽象之外，这意味着什么？该解决方案应该看起来像所有数据源和类型的单一事实来源。它应该从与供应商具有牢固的第一方关系的企业中引入新鲜、可靠的数据。最终，它应该帮助营销人员了解意图数据真正代表什么：具有人类起源和真实世界背景的信号，无论是快的还是慢的。
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