在多螢、多通路的年代，消費者足跡變得破碎化，尤其在Google宣佈將於2023年正式淘汰第三方Cookie後，該如何解密消費者行為？在Cookie淘汰之前，許多企業即開始遭遇缺乏整合能力的問題，「當既有數據和工具無法完善整合，常常導致行銷成效不如預期。」亞太行銷數位轉型聯盟協會（AMT）理事長高端訓指出品牌商常遇到的痛點。
高端訓進一步解釋，當客戶資料來源變多，沒有平台去整合像CRM和DMP兩大系統數據，就很難做到單一客戶識別，也就無法精準掌握其興趣和偏好難以達到預期用數據輔助行銷的目的。
數據分析大廠SAS台灣業務顧問部副總經理陳新銓進一步建議，早前市場興起以客戶數據整合平台（Customer Data Platform，CDP），整合各行銷通路資料的做法，然而新一代CDP的「D」應該視為從數據（data）變成決策（decision），也就是客戶決策平台(Customer Decision Platform)，即整合AI分析後描繪360度客戶視圖，進而瞭解客戶喜好，再用AI客戶意圖貼標，精準分群、推播或是最佳化接觸通路與時機。
以德國電商Conrad Electronic為例，藉由具AI即時決策功能的CDP將訪客辨識率提昇到60%，個人化訊息推播更貢獻了50%營收。英國零售商Very也藉此讓行銷成本降低5千萬美元，一年內整合80個系統的數據源，省下2,200萬元美金維運成本。當企業內行銷數據分析的需求增多，行銷角色日益繁重難兼備科技能力；而具備獨立數據分析團隊的企業又實屬少數，或者仍因缺乏領域知識難加速釐清企業需求。陳新銓因此建議，品牌商培養人才應朝「平民化資料科學家」方向發展，幫助行銷人員活用自動化分析技術，利用免寫程式或低程式的工具，完成分析作業，加速業管單位取得AI價值。
呼應Garter 2021年數據分析十大趨勢所提的「擴增型資料消費者崛起」（The Rise of the Augmented Consumer）重點。讓組織中的每個人都能同時具備關鍵數據分析能力，掌握分析洞察不再限於少數專家，就能加速踏上數位轉型之路，建立以數據驅動決策的核心競爭力。
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