我們早已知道這一點：市場營銷正變得更具社交性、地方性和移動性；正如我們所知，大數據以及觸摸、語音和手勢等新的交互方式變得越來越重要。接下來會是什么？

    要回答這個問題，關鍵之一是界定問題。當下我們生活在數字時代，卻繼續以原有的模擬方式進行管理。現在迫切需要把這兩種現實有機地整合起來，所以我們可以預料：下一股創新浪潮將消除虛擬世界與物理世界之間的距離。下面是幾年后會出現的三大趨勢。

    營銷作業系統

    大數據時代早已到來。由于存儲器成本每年下降一半，于是我們監測和存儲視力所及范圍內的一切數據。IBM公司估計，全球所有已存儲數據當中90%是在短短過去兩年創建的。所以像Cloudera、Platfora和Qubole這些主攻大數據領域的創業公司已成為炙手可熱的關注對象，也就不足為奇了。

    可問題是，雖然這些平臺功能很強大，足以分析海量信息，但是數據本身往往被隔離到一個個孤島中。比如說，如果你想同時查看社交活動、電視收視率和新的銷售業績，就有一定的難度。想改變某一個可變因素，就得從頭來過。

    從某種意義上說，這不是什么新問題。二三十年前，許多公司就在竭力應對財務數據存在的類似問題，但借助SAP和甲骨文這些公司的企業資源規劃（ERP）軟件解決了這些問題。不過對營銷部門來說，這沒有什么可比性。我們預計這種情況在未來幾年會有所改變。

    由于廣告技術方面的投入在快速增長，對高效營銷作業系統的需求也隨之加大。除了需要整合外，這類系統讓我們可以用效率高得多的基于代理軟件的建模方法，補充我們現在采用的還相當原始的統計分析方法。

    自然語言處理和社交網絡分析

    社交網絡很龐大，社交數據則有過之而無不及。我們有許許多多的社交數據。實際上，社交數據太多了，多得被認為幾乎毫無價值。許多品牌有數千、有時數百萬的關注者每時每刻發送tweet消息、點擊“like”及發表評論，如此帶來了龐大的信息量，以至于我們無力處理全部的信息。

    不過，有一種解決方案日益受到追捧。自然語言處理技術可以用來像人類那樣解讀社交數據，只是速度要比人類快千萬倍，蘋果iPhone中的Siri即采用了這種技術。像Networked Insights和Open Amplify這些公司已構建了功能強大的平臺，我們預計自然語言處理會成為標準技術。

    另一個令人興奮的方面是社交網絡分析，這項技術已廣泛應用于從打擊恐怖主義到防治流行病的眾多領域，我之前撰文介紹過如何利用該技術開展營銷工作。處理能力仍是持續不斷地密切關注整個品牌網絡的一大障礙，而這種能力正在迅速增強。

    從數字化到模擬化

    在過去10年間，數字化領域的創新帶來了營銷界所有令人興奮的進步。然而，我們繼續過著模擬化生活方式。我們所用的產品中仍有90%以上是從傳統商店買來的，仍在吃有形的食物，仍在穿有形的衣服，仍住在我們看得見摸得著的房子里。

    現在我們正跨入一個新的時期：數字技術大舉進入現實世界。3D打印機及其他制造設備的價格在迅速下跌，有各種價格不到2000美元的型號在出售。一家公司已經開始讓顧客可以運用3D打印技術打印自己的更換零部件，節省了時間、運費和手續費。