营销人员现在承担了更大的作用，在业务范围内的客户体验计划。随着他们的职责从单纯的潜在客户开发发展到更多的客户旅程，成功的定义也在改变，影响了营销指标的分析方式。

为了揭示最新的营销指标，以及哪些项目和渠道产生了最大的投资回报率，Salesforce Research调查了4，100多位全球营销领袖的观点。你可以在我们的新报告《趋势和策略推动营销ROI》中找到结果，但以下是一些关键发现。

哪些营销指标是最重要的跟踪指标？

提高销售额仍然是营销人员的核心使命。因此，最流行的营销指标是收入增长和销售效率，如直接参与机会和定性销售反馈。

然而，营销人员可用的数据量正以惊人的速度增长，以及新的先进工具和数据分析方法。这为营销人员提供了一扇大门，让他们能够跟踪比以前更复杂、更精细、更以客户为中心的指标。

例如，免费大数据，43%的营销人员目前跟踪终生客户价值（LTV），另有46%的营销人员计划跟踪，淘客小程序，这代表着107%的预期增长。与lead counts和page views等更简单的指标相比，LTV提供了客户关系的整体视图—从发现到宣传—并通过综合营销人员可用的新数据进行计算—在线和离线参与度、平均订单价值、订单频率等。

使用了哪些营销指标哪里？

潜在客户仍然是最重要的，因此是衡量整个营销计划有效性的主要指标。然而，在品牌建设方面，营销人员主要通过顾客满意度指标（如净促销员得分）来评估业绩。顾客的评论和社会反馈通常只需点击几下就可以了，或者顾客的体验经常影响或破坏品牌，这已经不是什么秘密了。事实上，84%的客户表示，公司提供的体验与其产品和服务同等重要，物联网展，这一数字逐年上升。

另一个有趣的现象是，潜在客户开发的每潜在客户成本（CPL）和获得客户的客户获取成本（CAC）很受欢迎。这表明营销人员的分析能力不断增强，不仅可以改善客户体验，还可以改善内部运营。

领导者如何跟踪营销指标

网络分析和广告渠道平台是营销人员衡量成功的技术和方法之首。然而，紧随其后的是更为复杂的技术，如数据管理平台（DMP）和营销分析平台，它们可以分析来自多个来源的数据，使营销人员更接近于难以捉摸的360度客户视图。

传统上广告团队利用DMP优化媒体购买，DMP用例正在扩展到包括内容个性化、身份解析等。随着数据源的激增和客户需求的不断攀升，营销人员预计到2020年，他们对DMP的采用率将跃升64%。

人工智能如何影响营销

任何关于撼动营销世界的大趋势的研究都是失职的，不提人工智能（AI）。29%的营销机构已经采用人工智能，另有46%的机构正在试点或计划在两年内使用人工智能。在那些使用人工智能的营销人员中，88%的人声称他们的投资至少有适度的投资回报率，超过一半的人报告了主要的投资回报率。

大多数客户现在期望个性化、实时的参与——这是传统上规模化交付的挑战。通过不断增加对丰富数据源的访问，人工智能帮助营销人员在客户选择的反映个人偏好和过去行为的渠道上提供即时参与。品牌使用人工智能，例如，根据以前的互动更新网站内容，大数据分析学习，建议及时和相关的报价，创建类似Siri的聊天机器人体验，云服务器服务商，等等。