Штучний інтелект та машинне навчання дедалі більше доповнюють та автоматизують аналітичні завдання, від автоматизованих аналізів, що виявляють аномалії та значні зміни без ручного моніторингу, до прогнозної аналітики, що прогнозує майбутні результати, та інтерфейсів природною мовою, що дозволяють зацікавленим сторонам ставити запитання простою мовою, а не вивчати мови запитів. Автоматизована звітність генерує та розповсюджує рутинні звіти про ефективність, звільняючи аналітиків від повторюваних завдань для стратегічного аналізу з вищою цінністю. Розумні сповіщення інтелектуально повідомляють про значущі зміни, фільтруючи сигнал від шуму, зменшуючи втому від постійних сповіщень про незначні коливання. Розмовна аналітика за допомогою обробки природної мови дозволяє ставити запитання через текстові або голосові інтерфейси, демократизуючи доступ до даних, хоча й вимагаючи нагляду аналітиків, щоб забезпечити правильну інтерпретацію висновків.

Аналітика, що орієнтована на конфіденційність, адаптується до заборони використання файлів cookie, нормативних обмежень та уподобань споживачів щодо конфіденційності, зберігаючи при цьому достатні вимірювання для оптимізації. Стратегії обробки даних власних джерел надають пріоритет безпосередньо зібраним даним з клієнтських відносин над даними третіх сторін із зовнішніх джерел, створюючи платформи даних клієнтів, що консолідують інформацію між точками контакту, впроваджуючи автентифікований досвід, що дозволяє відстежувати користувачів після входу в систему, та створюючи переконливий обмін цінностями, що мотивує користувачів ділитися даними. Відстеження на стороні сервера переносить вимірювання з браузерів на сервери, контрольовані організаціями, обходячи деякі обмеження відстеження на основі браузера, хоча й вимагаючи інвестицій у інфраструктуру. Платформи управління згодою балансують дотримання законодавства з потребами вимірювання, впроваджуючи детальний контроль за згодою, коригуючи відстеження на основі вибору згоди та використовуючи моделювання, щоб заповнити прогалини у вимірюваннях, пов'язані з відхиленням користувачів від відстеження. Диференціальна конфіденційність та агрегована звітність стають підходами, що надають корисну інформацію без відстеження на індивідуальному рівні, хоча й вимагають нових аналітичних методів роботи з ймовірнісними даними.

Аналітика в режимі реального часу дозволяє миттєво отримувати аналітику з постійно оновлюваних даних, а не через затримки пакетної обробки, підтримуючи такі варіанти використання, як негайне виявлення аномалій, динамічна персоналізація, що реагує на поточну поведінку, оптимізація кампаній у реальному часі, коригування ставок або креативів на основі продуктивності в режимі реального часу, сповіщення про критичні проблеми в режимі реального часу та доступ представників служби підтримки клієнтів до контексту клієнтів у режимі реального часу під час взаємодії. Архітектури потокової обробки обробляють безперервні потоки даних, складна обробка подій виявляє закономірності в потоках подій, а бази даних в пам'яті прискорюють час відповіді на запити. Периферійна аналітика обробляє дані ближче до точок генерації, а не централізує все, зменшуючи затримку та вимоги до пропускної здатності, водночас забезпечуючи швидке реагування на локальні умови.

Платформи даних клієнтів постають як єдина інфраструктура даних клієнтів, яка консолідує інформацію з усіх точок контакту та систем клієнтів, створює постійні профілі клієнтів, забезпечує активацію через різні канали та надає аналітичні можливості. Розв'язання ідентифікації об'єднує фрагментовані взаємодії з клієнтами на різних пристроях, каналах та в часі, створюючи повні уявлення про клієнтів, незважаючи на фрагментовані джерела даних. Зворотний ETL переносить аналітичні висновки зі сховищ даних назад в операційні системи, забезпечуючи операції на основі даних, де висновки допомагають у щоденному виконанні, а не залишаються ізольованими в інструментах звітності.

Розширені моделі атрибуції, що виходять за рамки простих правил багатодотикового доступу, все частіше використовують машинне навчання, аналізуючи шляхи конверсії, алгоритмічно визначаючи розподіл кредитів, хоча й вимагаючи значних обсягів даних та складних реалізацій. Моделювання маркетингового комплексу аналізує сукупні дані про маркетингові витрати, продажі та зовнішні фактори, статистично оцінюючи внесок кожного каналу, що корисно, коли атрибуція на індивідуальному рівні неможлива. Медіа-експерименти за допомогою геоекспериментів, тестів на витримку або досліджень інкрементальності вимірюють справжній причинно-наслідковий вплив, а не кореляційну атрибуцію, хоча й вимагають значного масштабу для статистичної достовірності.

Демократизація аналітики за допомогою інструментів самообслуговування забезпечує ширший доступ організації до даних та аналітики без посередництва аналітиків, хоча й вимагає управління даними, що забезпечує якість даних та запобігає неправильному тлумаченню. Програми обробки даних навчають неаналітиків концепціям даних, використанню інструментів, передовим практикам інтерпретації та аналітичному мисленню, підвищуючи аналітичну зрілість організації. Моделі федеративної аналітики розподіляють аналітичні можливості між функціями, а не централізуються в аналітичних командах, вбудовуючи аналітиків у бізнес-підрозділи, зберігаючи при цьому централізовані стандарти та інфраструктуру.