2025年数字化营销趋势与实践指南

2025年数字化营销趋势与实践指南

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展望2025年，数据相关的趋势将更加多元化，也更加富有挑战性。本篇文章将从2024年的数据热点盘点出发，结合GMP（Google Marketing Platform）工具和GA4等工具的实际应用，为新一年的数字化计划提供方向指引。

2024年即将接近尾声，回顾这一年的数据热点，我们可以清晰地感受到技术进步对营销和数字化运营的深远影响。从大数据驱动的商业决策到AI助力的用户体验优化，数据已成为企业竞争的核心动力。

2024年数据热点盘点

1. 数据隐私与追踪技术的平衡

随着全球对数据隐私保护的加强，企业需要在收集数据和保护用户隐私之间找到平衡。

2024年，Google Analytics 4（以下简称GA4）成为主流工具，它通过去Cookie化的追踪方法，帮助企业在遵守法规的同时提升数据采集的精度。

GA4不仅可以提高跨设备的用户行为追踪能力，同时还通过Consent mode设置确保了符合GDPR等全球隐私保护政策。

此外，Google还鼓励广告主通过 Customer Match 和 Enhanced Conversions 功能，利用一方数据进行个性化广告投放和转化优化。

Customer Match 使品牌能够通过上传客户的第一方数据（如电子邮件、电话号码等）进行精准的再营销和定向广告投放。

例如，可以将过去6个月内在网站注册但长期未回访的会员名单或是线下门店消费过的客户信息上传至 Google Ads，通过 Customer Match 在 YouTube、Gmail 或搜索广告中向这部分用户推送个性化优惠信息。

这样可以重新激活沉睡用户，促使沉睡用户重新与品牌互动，从而提升用户的复购率和忠诚度。也可以引导线下客户访问线上商城，推动线下客户了解新的产品和促销信息，进一步提升线上转化率。

* Customer Match 功能详细介绍请参考：《精细化用户数据：Google Customer Match必备指南》

而 Enhanced Conversions 则通过利用收集的第一方数据（如用户的电子邮件或电话号码），在隐私合规的框架下加密传输并匹配转化数据，帮助品牌更准确地记录转化并优化广告效果。

应用案例 1：电商网站的用户转化追踪

  1. 用户登录其 Google 账号并观看 YouTube 广告
  2. 随后，用户在网站上完成购买
  3. 转化标签会捕捉用户提交的信息（如邮箱），将数据加密后发送至 Google
  4. Google 将加密数据与其用户库进行匹配，并在账户中记录转化

应用案例 2：潜在客户管理

  1. 用户点击广告，进入网站
  2. 用户浏览产品/服务详情
  3. 用户填写表单，成为潜在客户。网站会将加密后的潜在客户信息（如邮箱）发送至 Google
  4. 将潜在客户信息存储到 CRM 数据库中
  5. 当潜在客户转化（如完成购买）时，上传加密数据，Google 会将其与广告进行匹配，帮助分析具体广告对客户转化的影响

* Enhanced Conversions 功能详细介绍请参考：《好消息，Google Analytics 4 增强型转化来啦！》

2. AI驱动的智能投放

AI技术正在帮助品牌实现更精准、高效的广告投放，通过数据建模与智能分群，优化广告触达与预算分配。

借助 GA4 与 BigQuery ML，品牌可以深入挖掘用户行为特征，构建高潜力受众群体，并将其应用于广告投放平台，实现数据驱动的精准营销。

核心流程：GA4 + BigQuery ML + 广告平台

1）用户行为数据采集：GA4

GA4 作为数据入口，捕获用户在网站/APP 上的行为数据，包括：

  • 首次到访的 来源/媒介（例如：自然搜索、社交平台广告、直接访问等）
  • 用户浏览路径、会话次数、转化状态（加购、表单填写、购买等）
  • 关键事件与用户互动数据（例如浏览深度、点击行为）

2）BigQuery 数据分群与建模

将 GA4 数据导入 BigQuery，利用 BigQuery ML 进行用户特征分析和分群建模，识别高潜力用户群体。

  • 用户分群：使用 K-Means 或其他聚类算法将用户分为不同群体（例如高活跃用户、低活跃用户、沉睡用户等）
  • 特征提取：通过 SQL 查询提取用户关键行为特征（如首次到访渠道、会话次数、加购行为等）

3）分群数据回传 GA4 并匹配标签

将分群结果从 BigQuery 导回 GA4，通过用户标签（User Properties） 匹配特定用户群体。

4）在广告平台中应用受众群体

通过 GA4 将分群后的受众群体导入广告平台（如 Google Ads 和 Facebook Ads），进行精准投放。


3. 数据可视化与实时决策

2024年，各行业对数据可视化工具的需求不断增加。Looker Studio 成为跨团队协作和实时数据追踪的主力工具，特别是在多渠道营销策略优化中。

1）实时数据看板：快速识别最优营销渠道

将 GA4 的流量数据、转化数据和用户行为路径整合到 Looker Studio 实时看板中，帮助品牌直观了解不同渠道的效果。

例如：通过分析广告点击、跳出率和购买转化，快速识别效果最佳的渠道和广告素材。

2）用户路径与转化漏斗分析

利用 GA4 的用户路径报告，分析用户从流量入口到最终转化的全流程路径，识别流失点。

在 Looker Studio 上构建转化漏斗图，展示关键转化节点，优化用户体验和购买路径。

例如：发现用户在“购物车”步骤跳出率高时，可以调整页面设计或推出优惠策略。

3）动态调整与趋势预测

将 GA4 数据实时导入 BigQuery，通过 BigQuery ML 构建流量预测模型，预测未来的流量高峰与低谷。

将预测数据在 Looker Studio 中可视化展示，帮助品牌灵活调整预算和广告投放策略。

例如：

  • 在预测的高流量时段加大预算和投放力度。
  • 在低流量时段推出折扣活动，维持用户活跃度和转化率。

* 更多可视化场景和实践内容请参考：《构建流量数据整合与可视化平台的最佳实践》

2025年数据热点预测

1、多平台数据整合与归因模型

未来一年，多平台数据的整合将成为企业的核心关注点。尤其是在用户触点更加分散的情况下，归因模型的改进将是关键任务。

传统的单一平台数据无法完全反映用户的跨平台行为，因此企业需要更深入地整合多渠道数据，并运用数据驱动的归因模型来评估各个平台对转化的贡献。

借助GA4 的数据驱动归因（Data-Driven Attribution） 模型，将多设备和多渠道的用户行为关联起来，提升转化分析的准确度。

Supermetrics + BigQuery 实现前后端数据整合为了实现跨平台数据的高效整合，借助 Supermetrics 等数据集成工具，将广告平台和分析工具的数据进行整合，并联动 BigQuery 进行深度分析：

  • 前端数据：通过 Supermetrics 提取 Google Ads、Facebook Ads、LinkedIn Ads、TikTok Ads 等前端广告投放数据，包括点击率（CTR）、展示次数、花费等指标
  • 后端数据：联通 GA4 的交易数据（如转化次数、交易金额、订单来源），形成前端投放与后端转化的完整闭环
  • 数据处理与存储：使用 BigQuery 将数据汇总，进行数据清洗和特征提取，确保数据一致性

2. AI赋能的数据预测与内容生成

2025年，AI技术将进一步深化与数据分析工具的整合，通过BigQuery ML（BQML） 和 Recommendation AI 提供更精准的用户行为预测与个性化推荐方案，帮助品牌实现高效的营销决策和内容创作，特别是在节庆营销等关键高峰期。

用户行为预测与建模（BigQuery ML）

BigQuery ML 提供基于 SQL 的机器学习能力，通过构建和训练模型，对用户行为进行深入预测，识别高潜力用户、流失风险用户及复购客户。它的核心优势是：

  • 无需编写复杂的 Python 代码，通过 SQL 即可进行机器学习建模
  • 无需将数据从 BigQuery 导出，模型在数据仓库中直接训练，降低数据处理复杂性，提高效率

应用案例 ：预测出最有可能发生购买的用户

1、数据准备与特征工程

导入用户行为数据，包括首次来源、会话次数、加购状态、购买行为等

提取用户关键行为特征，为模型训练提供输入数据

2、构建逻辑回归模型：预测高潜力用户

CREATE MODEL my_dataset.purchase_prediction_model OPTIONS(model_type='LOGISTIC_REG', input_label_cols=['purchase'])  ASSELECT    user_id, session_count, avg_session_duration,    IF(add_to_cart = 'Yes', 1, 0) AS add_to_cart_flag FROM my_dataset.ga4_user_data;

3、预测结果输出

SELECT user_id, predicted_purchase, predicted_purchase_probs FROM ML.PREDICT(MODEL my_dataset.purchase_prediction_model,                  (SELECT * FROM my_dataset.ga4_user_data));

4、应用策略

高潜力用户上传至 GA4，匹配用户标签并导入 Google Ads 进行个性化广告投放，如限时折扣、购物车提醒等。

个性化推荐方案：Recommendation AI

Recommendation AI 是 Google 提供的一站式智能推荐解决方案，能够基于用户的行为数据与产品目录，生成高度个性化的推荐结果，适用于电商平台、内容平台等多种场景，帮助品牌在用户全生命周期内提供精准推荐并提升转化率。

推荐模型类型与应用场景

示例场景：用户购物全旅程推荐

1）初次浏览阶段（产品发现）

用户在电脑端浏览服装页面，”Recommended For You” 模型推荐一双高跟鞋，吸引用户进一步浏览。

2）考虑阶段（跨设备跟进）

用户离开电脑，转而在手机端浏览鞋类页面，”Others You May Like” 模型推荐连衣裙，满足套装出行需求。

3）加购阶段（增加订单价值）

用户将高跟鞋和连衣裙加入购物车时，”Frequently Bought Together” 模型推荐配饰手表作为搭配，提升客单价。

4）转化跟进（邮件触达）

用户离开购物车未完成购买。三天后，通过个性化推荐邮件向用户展示手表和连衣裙，成功促成转化。

展望2025，我们该如何用数据驱动新一年的数字化计划？

回顾2024年的数据热点，我们看到了隐私保护与追踪技术的平衡、AI赋能的个性化推荐以及数据可视化的广泛应用。展望2025，数据整合、归因模型优化和AI驱动的营销策略将成为数字化运营的新方向。

那么，企业应该如何借助这些趋势，为新一年的数字化运营奠定基础？以下内容将通过具体策略和工具应用，为您提供清晰的行动指引。

1. 构建全渠道数据生态：实现数据整合与分析闭环

在数字化转型的核心阶段，整合多渠道数据至关重要。通过 GMP 工具（如 GA4、BigQuery 和 Looker Studio），品牌可以构建贯穿前端广告与后端交易的完整数据生态。

执行步骤：

  • 数据整合：通过 GA4 捕获用户行为数据，并通过 Supermetrics 提取广告投放数据，将其导入 BigQuery 进行清洗和分析。
  • 实时洞察：在 Looker Studio 中创建跨部门共享的实时数据看板，直观展示流量来源、转化率和 ROI，快速支持营销决策。

推荐实践：

使用 BigQuery ML 进行用户行为预测，将高潜力用户群体导入广告平台，优化资源分配。

在 Looker Studio 实现转化漏斗可视化，定位转化路径中的关键优化点。

2. 深化AI赋能：驱动精准营销与内容生成

随着 AI 技术的成熟，品牌可以通过 BigQuery ML 和 Recommendation AI 将用户数据转化为精准的营销策略与内容。

核心应用场景：

  • 用户行为预测：使用 BigQuery ML 对用户进行分群建模（如高潜力用户、流失风险用户），将预测结果导入广告平台，开展精准投放。
  • 个性化推荐：借助 Recommendation AI，根据用户行为数据生成高度相关的推荐内容，在电商首页、详情页或购物车页面中应用，提升用户体验和转化率。

应用示例：

  • 通过 “Others You May Like” 模型在商品详情页推荐类似商品，减少流失。
  • 使用 “Frequently Bought Together” 模型推荐互补商品，提升订单价值。

3. 建立细致的KPI体系

在复杂的数字化运营中，清晰的指标体系是评估成效的关键。品牌需要设定具体的KPI，并定期评估和优化其营销策略。

推荐指标：

  • 引流数据：使用GA4跟踪渠道来源和点击率，识别最佳引流路径。
  • 流量质量：分析会话持续时长、页面停留时间和跳出率，以评估用户对网站内容的兴趣。
  • 转化效果：计算关键转化率（CVR = transactions/sessions）并监控转化漏斗，优化购买路径。

4. 数据隐私与合规优先

随着隐私法规的强化，企业需要在数字化计划中优先考虑合规性和透明性。通过GA4和先进的事件追踪功能，品牌可以确保在合法合规的框架内进行精准的用户行为分析。

实施策略：

  • 采用 GA4 的数据控制功能，确保用户隐私数据保护到位，满足 GDPR  等法规要求。
  • Customer Match 功能的使用可以确保品牌方精准投放广告，同时保证遵循隐私保护政策。

2025年，智能化、个性化、高效化的营销新局面已然开启。让我们以数据为基础，拥抱技术与创新，助力品牌在数字化竞争中脱颖而出！

关于触脉咨询

TRUEMETRICS（触脉咨询）是谷歌营销平台Google Marketing Platform（GMP）、谷歌分析 Google Analytics 和谷歌云 Google Cloud Platform （GCP）在大中华区官方认证的服务商，深耕数据领域多年，积累了丰富的实战经验，能够为您提供一站式的数据解决方案，助力您的企业实现数据驱动增长。

我们的核心优势在于：

  • 深厚的Google生态系统专业知识： 对Google Analytics 4、Google Tag Manager、Google Ads等工具有着深入的了解，能够帮助您搭建高效的数据采集与分析体系。
  • 丰富的行业经验： 服务过众多行业客户，积累了丰富的行业经验，能够为您提供更具针对性的数据解决方案。
  • 强大的技术团队： 团队由资深数据分析师、工程师组成，能够为您提供从数据采集、清洗、分析到可视化的一系列服务。

触脉咨询的服务范围包括：

  • 数据采集与整合： 打通数据孤岛，构建统一的数据视图。
  • 数据分析与建模： 深入挖掘数据价值，发现增长机会。
  • 数据可视化： 将复杂数据转化为易于理解的图表和报表。
  • 营销效果评估： 衡量营销活动效果，优化资源配置。

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