说到营销分析，很多人第一个想到的是各种各样令人兴奋的分析项目、客户洞察。然而，就像所有数据分析项目那样，营销分析也是建立在各种各样的数据上的。在面试时，只说得出自己做过什么分析项目是不够的。面试官赖以分辨你是否在工作场景中做过营销分析的一大法宝就是问你——你的数据从哪儿来的？
所以今天这篇文章我们就来抽丝剥茧地看一看，营销分析的各大数据源吧！
数据驱动的营销分析很大程度上围绕着以下两个或三个特定领域进行数据收集。
1. 广告战役：主要来自数字营销渠道，比如通过Facebook、Google等平台发送的广告推送，或是通过邮件进行的营销活动等。
2. 点击数据：可以帮助我们了解客户在品牌网站的消费体验以及促成客户行为转化的不同因素。利用点击流量数据，可以将客户行为转化正确地归因于特定的广告活动。
3. 销售：电子商务网站的数字营销围绕着在线销售进行。应该跟踪这些销售记录，并针对此目标优化广告支出。
一、营销分析的应用场景
营销分析有很多应用场景，但是我们可以轻松地展示出广告活动，点击流量和电子商务相关的销售数据如何应用于某些常用的营销分析用例，例如营销组合建模，营销归因和防止用户流失的分析。
1. 营销组合建模
营销组合建模（MMM）使营销人可以了解如何在不同的广告渠道之间增减预算以优化营销结果。它依靠统计模型和分析来了解哪一个渠道的边际支出最高。
MMM依赖于两类特定的数据：
广告支出数据
我们想要分析并优化的KPI（例如：电子商务销售）。
通过揭示广告支出与KPI之间的关系进行归因分析，展示每一个渠道对KPI的贡献。
2. 营销归因
营销归因的作用是查看特定的营销活动的效果，以更好地了解其对特定目标的贡献。归因方法有很多，例如“最后点击”是指当用户成功转化时，我们会把所有的功劳归因到用户在实现转化前看到的最后一个广告上。
营销归因高度依赖于广告数据（支出），点击数据和销售数据，以便正确地归因于广告活动。除了设置不同的系统来收集信息之外，正确的URL标记（UTM）以及可能在网站上设置正确的Cookie也是正确进行营销归因的前提。
3. 预防用户流失
识别哪些用户最有可能离开并且采取相应的措施提早预防是最传统的CRM使用案例之一。它利用销售和营销活动数据（CRM）更好地了解哪些客户可能流失，以及什么样的营销手段可以有效地挽留这些用户，使他们继续使用我们的产品和服务
二、数据收集
通常，执行Marketing Analytics最困难的部分之一就是如何找到数据源。Marketing Analytics需要分析者从各个不同渠道来源获取信息。根据不同行业和企业的具体情况，可以采用多种方式来找到并汇总所需的每个数据源。
三、如何获取广告战役相关数据？
目前行业内有很多汇总和收集广告数据的方法，例如从使用特定的数据整合解决方案，到利用singer taps，或是一些平台内置的数据导出功能，再或者构建特定的API管道, 都是常见的解决方案。
行业中存在多种简化的营销数据收集工具，例如Talend，Adverity，Fivetran和Alooma（最近被Google收购）都提供了一系列支持从不同广告平台进行数据集成的连接器。
1. Singer Taps
Singer Taps为一系列广告平台（例如Facebook，Google，Outbrain，Salesforce，Marketo，Selligent等）提供开源的内置连接器。想要从这些不同平台上获得数据源，只需修改一些配置设置并执行。例如：
tap-adwords -c config.json -p properties.json -s state.json
2. 数据导出
某些广告工具允许将数据导出到 Google Big Query，其他数据库或作为文件直接导出，例如：
- DoubleClick和Emarsys 可以向Google BigQuery 导出
- Salesforce Marketing Cloud允许将数据以FTP / CSV格式自动导出
3. 自定义开发-API管道
这种方法支持通过API数据管道直接从Facebook和Google提取数据。这需要数据工程师或开发人员设置不同的数据流。大多数广告源都提供SDK，以便与不同平台整合数据。
四、如何获得点击流量数据？
依赖Google Analytics 360或Adobe这样的高级分析工具，现在收集点击流量数据有了不只一种方法。例如通过利用客户数据平台，点击流数据收集器或通过设置一些自定义开发来进行。
1. Google Analytics/Adobe Analytics
如果不考虑成本因素，最简单的方法是通过google / adobe Analytics收集原始点击流数据。Google可以将原始点击流数据导出到Google Big Query，作为其Google 360产品的一部分。该方法的主要缺点之一是Google Analytics 360的成本为每年15万美元。
2. 客户数据平台
大多数客户数据平台都提供了将特定活动导出到数据库的可能性。它们从多个数据源（包括网站活动）中获取数据，并能够将其提取进行处理或分析。根据你或者企业的业务规模，客户数据平台可能会比购买Google 360服务更昂贵，但也会带来更多好处。
3. 点击流量数据收集器
开源点击流量数据收集器中最著名的是Snowplow和divolte 。它们提供了一种无需全程开发即可获取点击流数据的方法。使用这些平台的缺点是你或者企业需要管理数据基础结构。
4. 自定义开发
收集点击流量数据的另一种解决方案是通过自定义开发。Logic App, Function App, Lambda function和一种EventHub/ Kinesis / PubSub设置允许提取数据，但同样需要以管理代码和数据基础结构为前提。
五、如何获取线上销售数据？
目前有多种方法可以获取与在线销售数据，所有方法各有利弊：
1. 分析标签
你可以通过Google的分析标签来获取在线销售数据。Google提供了一种结构化的方法，可通过其电子商务插件将信息传递给分析师。这种方法为获得电子商务数据提供了良好的支持，但同时也存在很多缺点：
- 广告拦截器：这种方法面临着用户使用某些广告拦截器的问题，广告拦截器会将Google Analytics或者任何analytics.js标记列入了黑名单。虽然这个问题存在解决方案，但是仍然是一种不便。
- 页面加载问题：在代码有机会触发之前就关闭“感谢页面”的用户不会将其订单数据推送到Google Analytics。
- 延迟付款：允许延迟付款的订单（例如银行转账或Paypal）可能会被错误地分类为成功销售或未记录，这取决于所采用的具体打标签的方法。
使用这种方法的主要优点是它的通用性和部署速度，通常只需要对大多数线上商店和某些平台（如shopify）进行一些标签集成，进行一些简单配置即可使用。
设置增强型电子商务追踪的另一个好处是，可以将购买行为绑定到特定的用户活动和行为，因此可以依赖于Google的点击追踪。这样就可以根据点击追踪将特定的订单归因于特定的市场活动和销售渠道，这无疑是一种优势。
2. 数据库复制和镜像
一些电子商务平台允许开发人员直接建立自己的数据库，例如Magento，EpiServer或SiteCore。在这种情况下，可以设置主从关系数据库复制或数据库镜像，以便可以将数据用于报告。
这种方法可以在不进行自定义开发的情况下进行设置，并且可以快速提供用于报告的数据。
3. 使用数据整合解决方案
和获取Campaign数据的方法类似，现有的数据集成工具可以为电子商务提供数据支持。下面提到的每个供应商都提供某些电子商务平台的连接器：
- Talend：Shopify，BigCommerce和Magento可作为Cloudbee的Talend 连接器使用。
- Advertity：支持Hybris，Shopware，Shopify和Magento
- FiveTran：支持Salesforce CommerceCloud，Magento，WooCommerce，Shopify和SpreeCommerce
- Alooma：支持Shopify和Magento
当团队或部门内缺乏技术能力时，可以使用这些数据集成解决方案。
4. 定制开发-API渠道
如今，大多数线上商城都允许直接通过API获取订单信息，例如Shopify，Lightspeed，Commercecloud或Commercetools 等 PureSaaS平台，Magento 也是这种情况。
这种方法的主要缺点之一是，它依赖于特定的数据工程或软件工程上，例如周期性检查，并且在某种程度上获得的数据并不是“实时”的。此外，某些平台还存在数据量限制，这可能使其不适用于处理大量订单。
但是，它的优点之一是可以轻松收集到特定时间内一些特定订单的更新信息，比如订单存在退换货的情况。
