品牌随着数据的发展变得越来越复杂，向他们的团队数据科学家施加的压力越来越大。但并非每一个营销人员都需要匆忙招聘。

我们生活在数据时代，所有营销人员都知道，有效利用数据对于更好地了解当前客户和吸引新客户、推动长期关系并最终保持竞争力至关重要。

市场营销人员可以获得的数据量是巨大的，而且还会增加。在某种程度上，市场营销领导者可能会考虑是否需要团队中的数据科学家来帮助他们统一、管理和分析数据。在市场营销人员寻找数据科学人才之前，他们有几个考虑因素，首先，在世界各地的许多市场上，这种人才供不应求。

聘用数据科学家的决定可能是进化的结果。第一步可能是聘请分析师，他们的工作是理解数据、识别模式并产生基本的见解。接下来，您可能聘用具有稍微更高级的技术技能的分析师，他们知道如何集成来自不同来源的数。

此时，一些营销团队将考虑聘请一位经验丰富的数据科学家。数据科学家将能够应用先进的人工智能（AI）技术，包括机器学习、深度学习和优化，不仅能够发现更深入的见解，而且能够自动化和优化某些业务决策。因此，一个有效的数据科学家通常具有相当强的商业敏锐性，使他们能够将工作与商业目标协调一致。但是，如果没有合适的基础设施，你将无法吸引或留住这些人才，因为他们必须拥有良好的数据，以及构建和实验的工具。

技术选项

对于没有资源聘请数据科学家的营销团队怎么办？技术已经证明它可以支持许多其他的业务功能，并且有一些可用的技术正在努力取代（或者至少自动化）数据科学家所做的一些工作。

在市场营销中，许多挑战是跨行业和组织的标准挑战，这为实现技术打开了大门。市场营销领导者需要了解他们所面临的挑战，并清楚地评估哪些挑战可能也会被其他组织所面临。例如，所有的营销团队都希望收集、切片和切块数据，这很容易被转移到技术上。例如，一个好的人工智能平台可以帮助营销团队快速启动他们的数据科学能力，方法是将数据收集到一个地方，并应用预先存在的人工智能模型，这些模型可以帮助预测客户流失、发现“相似”的客户并识别新的客户群体。

如果您的业务挑战是独一无二的，并且您需要定制的解决方案，那么您将需要能够为您构建特定事物的人。每一家公司都会有一些对他们特别的东西，你会想把资源奉献给那些使你与众不同的东西，而不是其他人已经解决的事情。

最终，部分数据科学工作也将被技术所取代，但仍有一些数据科学家会有用的东西。例如，人工智能做得不太好的事情就是将数据分析产生的所有信息和见解与业务联系起来。市场营销人员仍然需要一个对业务需要有很好理解的人，他能够“转化”结果，并向管理层采取下一步行动。

最终，CMOS不一定需要选择技术而非人才，最好的结果可能来自两者的结合。一些公司将积累或收集不同的技术并将它们拼凑在一起以解决问题，另一些公司将选择与技术合作的人员以使其发挥最佳效果，这些人可能是数据科学家、分析师或营销人员自己。