营销自动化起初主要是为了解决效率问题。
在电子邮件营销的早期阶段，营销人员需要手动发送大量邮件并跟踪客户的回复。
大约在1992年前后，营销自动化工具应运而生，这些工具能够自动检查客户的后续行为，并根据预设规则触发相应的后续动作，从而简化了营销流程。
随着营销场景的丰富及行业需求增多，销售人员面临着越来越多的潜在客户线索，可能其中大部分可能是无效的，或者与客户需求不匹配，或者联系时机不当。
营销自动化工具通过收集客户在交互过程中的行为数据，能够高效地判断线索的匹配度和活跃度。
通过与CRM系统的集成，这些工具还能迅速为销售人员提供关键信息，指示最值得跟进的潜在客户，从而提升销售效率。
在潜在客户数量庞大的情况下，让销售人员从早到晚进行重复性的跟进和培育工作并不高效。结合内容营销的策略，营销自动化工具能够大规模地培育潜在客户，直到系统判断出关键时刻，再通知销售人员进行跟进。
如今，营销自动化已经不仅仅是一个效率工具，而是大规模客户运营中不可或缺的基本能力。在数字化生活和工作成为常态的背景下，数字营销不再是营销领域的一个子集，而是在数字化世界中进行营销的正确方式。
相应地，营销自动化的应用范围也扩展到了客户的全触点和全生命周期，并与企业的内外生态体系协同工作，以更有效地与客户沟通。
自动化是一个广泛的概念，从最早的由电子管构成的简单反馈系统，到几行程序代码构成的重复执行系统，再到超人工智能系统，都属于自动化的范畴。
然而，这些系统的复杂程度和对应的能力相差甚远。目前的营销自动化大多还处于重复执行阶段，但有明显的趋势正在向弱人工智能系统方向发展。
与最近备受关注的RPA（Robotic Process Automation）相比，RPA主要替代的是手工工作，如财务单据处理等，这些工作虽然效率低下，但人工也能完成。
在面对海量消费者、多样化的数字化触点、大规模个性化沟通的可能性以及全新的客户沟通模式时，人工操作变得完全不可行，只能通过自动化手段来实现。
此外，现代的营销自动化已经开始涉及各种自动化分组、程序化创意、大规模A/B测试和自适应优化等新的能力。
尤其当面对海量消费者和高维度的客户画像信息时，营销自动化能够提供超出人脑的策略优化能力。
营销自动化的核心价值在于，在一个由大量触点组成的复杂客户旅程中，确保每个客户都能得到适当的关注和服务。
需要注意的是，营销自动化并不能单独完成营销沟通的全部工作。一个有效的营销自动化应用依赖于准确的数据、相关的内容和深入的分析。
在选择和应用营销自动化工具时，企业需要考虑这些因素，并确保它们与企业的整体营销战略和目标相协调。
在评估营销自动化产品时，企业需要考虑多个因素，包括产品的配套CDP能力、与数据管理和内容交互的集成完整度、支持复杂流程的能力、对不间断营销和实时营销场景的支持程度、实时性、大数据支持以及产品的灵活性、扩展性和开放性等。
通过综合考虑这些因素，企业可以选择到最适合自身业务需求的营销自动化产品，从而提升营销效率和效果。
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