营销自由，指的是「业务和运营人员可以基于数据驱动自由地选择合适的营销方式，在合适的时机，以合适的方式，对合适的受众进行实时和个性化的营销触达，提升客户体验，并实际作用于提升客户的留存，复购。」即所谓的“自由”指的是自由地选择合适的营销方式，在合适的时机，以合适的方式，对合适的受众进行实时和个性化的营销触达，而前提是「数据驱动」。
这是长期以来，营销人追求的完美境界。
传统营销时代，营销人只能退而求其次，诉诸于大众媒体的广泛覆盖，以广度求精度。其实是一种不得已的做法。有了数据和技术手段的支持后，营销自由成为可能。同时，今年由于疫情的影响，更激烈的市场竞争驱使企业亟需降低数据驱动的成本，而传统的以IT辅助营销的方式，难以满足市场快速、实时响应和变化的需求。更实时，个性化，千人千面的营销方式已迫在眉睫。
营销自由需要依赖于优化的数据治理基础之上，其数据层面的基础要素包括：
数据准备和集成：需要整合沉淀在多个数据源的零散数据，打通割裂的数据源，对源头数据进行治理，帮助企业统一业务和数据口径。平台化集成碎片数据，并使数据达到ready-to-use的状态。
数据营销价值链：数据采集→洞见→营销→数据采集→洞见→营销，作为一个实时数据的价值链，从数据采集到最终数据应用的闭环，是整个数据采集到应用后的「FeedbackLoop」的整个生态价值链的一个闭环。大数据和AI是驱动整个营销闭环的关键引擎。
数据实时处理和营销响应速度：数据的实时处理能力将赋予营销更高的响应速度，从T+1营销，人工决策式营销，演进成为场景化营销、触达式营销、体验式营销，帮助客户转化，为企业产生价值。
以上也是企业在数据层面的基础需求，通过客户数据中台（CDP）可以实现。根据CDP研究院（CDPInstitute）的定义，CDP指的是「创建统一、可持续且可由其他系统访问的客户数据库的整套软件」。CDP是一个预先构建的系统，支持一对多交互，实时传输数据并收集数据，将所有来源的客户数据集中起来，整合成为统一的客户文档，提供给其他系统，用于营销活动、客户服务以及客户体验活动，从而将营销，运营的工作从「受到诸多限制」转变为一种真正数据驱动的「自由状态」。这也是CDP这一概念何以在2019年“大火”的原因。
但是，营销人在使用数据的过程中，需要注意数据合规的问题，指的是企业必须遵守的任何「规则」，以确保其拥有的敏感数字资产（通常是个人身份信息和财务细节）不被丢失、盗窃和滥用。这些「规则”形式多样，可能是国家、地区颁行的法律法规，或者是行业标准，不能遵守「规则」的企业将会受到处罚。
近年来，随着用户对自身隐私问题的重视程度加深，各类与数据安全相关的法律法规开始颁行，其中重要的有《中华人民共和国网络安全法》、《信息安全技术 个人信息安全规范》、《欧盟数据保护通用条例》等。其背后的核心主张是个人数据所有权归属 个人，企业等个人信息收集主体需要在经用户授权后方可收集。并且禁止以诱骗、误导的方式收集用户数据，更不能通过非法渠道获取个人信息。《信息安全技术 个人信息安全规范》要求收集数据遵循最小必要原则，即满足个 人信息主体授权同意目的的所需的最少个人信息类型，数量。目标达成后，应及时删除。
多数企业更愿意拥有高质量的合法数据，而区块链应运而生，在不泄露数据的前提下，传递数据价值。与传统软件相比，区块链是一种软件设计的范式转移，无法通过技术实现的，可通过设计生态中参 与方的博弈权利，使得整个生态进行去中心化的自运营。区块链是一种去中心化的生产关系，能够加强信任关系，比如解决数据收集的方式，让用户对自己的信息有了掌控权；区块链还可以搭建更加便捷的数据协作平台、推动数据价值交换，等等。
如果说数据奠定了营销自由的基础，AI（人工智能）则是帮助营销自由从理论变成现实的手段。与传统软件相比，AI有能力有效地处理大规模的数据集，进行分析、预测。最重要的一点，AI有能力进行自学以改进自身的工作能力。
一方面，AI有能力在短时间内处理海量数据，并替代人力，完成许多重复性的工作。近年来，数据量发生了爆炸性增长，也出现了新的数据类型。客户或者潜在客户通过比以往更多的渠道与企业进行互动。据IDC的分析师预测，2025年，全球范围内的数据量将增长到163ZB，相较于2016年的16.1ZB，十年增长1000%。对于如此海量数据，营销人需要求助于AI来完成工作。
例如，借助AI聚类模型分析，企业可以揭示隐藏在海量数据背后的模式与规律，找到适合运营落地的关键变量进行“有效」细分。通过客户细分，企业可以识别不同客户群体对企业的价值及其需求，根据不同的细分群体设计相应的沟通策略、互动方式，使营销活动更具有针对性，实现“按需分配”的营销体验。
另一方面，海量数据以及相关的每一次客户互动，都能让营销人员捕捉到消费者的意图、行为、需求和欲望。这些海量数据将提供给机器学习算法，这将增强预测分析的能力，测量和了解用户当前和过去的购买模式、态度、行为和位置细节，并根据这些数据提出建议。
因此，AI对于营销人的另一项重要任务，是进行预测分析，帮助企业提升客户洞察力，能够在客户产生需求之前进行预测，并进行相应的场景化设计，掌握产品创新和客户服务的主动权，满足并超越客户的期望，实现客户价值的最大化，同时提高企业的获利能力。
基于AI技术在营销领域的逐渐渗透落地，营销各个场景和环节更加智能化，营销的效率不断提高。根据不同客户和需求，针对不同的客户分析主题，结合相应的业务场景，通过调研、客户洞察分析后量身定制AI客户分析解决方案。结合各种关键客户数据的输入，辅助回答客户生命周期中遇到的各种问题，精细化客户关系管理，改善客户体验，提升客户盈利能力。
以汽车行业为例，随着技术的发展，人们需求的变化，汽车厂商正从单纯的产品供给者角色向“行业生态圈”运营者角色转变，其中重要一个步骤是构建AI数据模型，定位业务场景相应人群，即通过AI模型分析，预测新线索的销售转化率，定义“高-中-低”转化级别，剔除极低转化概率线索，优先跟进高概率线索，及时实现销售转化，优化人力资源投入，提高投入产出率。
此外，基于车联网，云服务平台实时监测汽车使用情况，汽车厂商还可以通过AI算法从中发现细微的变化，并实时评估，在问题影响车辆运行之前发出预警，为整个品牌汽车提供预测性维护。
对于零售行业、金融业，AI 都成为引领革新的关键。
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