为什么营销数据分析至关重要？
如果有人进入你的电商网站，就可以看到他们在看什么产品，最重要的是，他们是否购买了什么。然后回溯并找出该客户来自何处。
如果你正在运行Facebook广告系列，则可以准确了解客户来自哪个Facebook广告系列，以及他们点击了哪个广告。当领导问起的时候，可以说“这则广告为我们带来了X笔销售，X次转化”，然后优化该广告或为其分配更多预算。
这些其实都是营销优化的要旨：收集数据以改善广告系列，网站和业务。
那怎么用Google Analytics来搭建营销分析的策略？
数据驱动的决策过程
跟踪数据并将其应用于决策有3个步骤：测量，分析和激活。
测量：具有战略意义
要策略性地使用分析，必须决定要分析测量什么样的数据。这一步没有通用的方法，所分析的内容必须与自己的业务相匹配。
为了能获得不会导致错误分析的良好数据，需要在Google Analytics（分析）上设定目标以便跟踪。
如果你有博客，则跟踪的是电子邮件订阅者。设置完目标后，其将在某人查看“感谢”页面时触发，并且仅在某人完成并提交订阅者表单时才提供。
如果你拥有一个电子商务网站，则要跟踪客户购买以及所产生的收入。尽管某些电子商务系统对这种类型的跟踪可以一键式实施，但是通常不允许进行自定义。
而有价值的自定义是必需的。比如交互跟踪，点击跟踪，表单提交跟踪，滚动跟踪等。这些在Google跟踪代码管理器中可以设置。
·Google跟踪代码管理器如何简化测量跟踪
可以将Google广告跟踪和Google Analytics代码安装到整个网站，或者仅在某个页面上安装。也可以使用代码跟踪点击了“添加到购物车”的每个人，或者跟踪网站上的某人何时滚动浏览YouTube视频或广告。
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分析：提出正确的问题
完成测量后，就可以开始从收集的数据中提取价值了。你将开始发现一些数据“黄金”，它们告诉你：“需要对网站进行一些更改以使其变得更好。”
要发掘这些数据“黄金”，就必须提出正确的问题。
比如回答“我的客户来自哪里？”这一问题，通常会使用“所有流量”>“来源/媒介”报告进行分析。
如果使用UTM参数正确标记了URL，此报告将会显示网站的用户都来自何处。比如有多少人从Facebook访问了你的网站等等。
如果Facebook是表现最佳的流量来源，那可能就应该深入研究并问另一个问题，例如Facebook引流来的人会购买哪些产品？
可以使用“资源管理器”图上方的“添加细分”功能仅查看Facebook流量，然后进入电子商务报告并查看产品报告，以分析哪些是Facebook用户最常查看的，哪些是购买的。如果看到某个产品表现突出，则可以考虑将该产品添加到下一个Facebook广告中。
还可以通过比较Facebook移动App端和Facebook桌面版，根据具有特定会话数的用户和其他参数进一步细分流量。
这个步骤的流程就是问一个问题，进行细分，然后再次进行筛选，筛选，筛选和筛选，直到到达“啊哈！” 时刻，找到营销优化的方式策略。
这里提醒一下，如果你有需要反复使用的分析过程，则可以将该报告保存在Google Analytics（分析）中快速访问。
激活：实施变更的工具
第三步则是在分析和跟踪上获得投资回报。根据分析得出的内容，决定更改广告、网站中的某些内容，或优化广告系列。
·Google Optimize
如果要对网站进行更改，则可以实施A/B测试以提供两种变体，然后等待数据告诉你哪个表现的更好。
在运行时，Google Optimize会显示Google Analytics（分析）有多少人分别访问了页面的A、B变体，哪个变体吸引了更多人。通过这些，可以确切的知道要进行哪些更改。
还可以将Google Optimize用作个性化工具，例如，使从Facebook进入网站的每个人都获得特定的标题或横幅。
·Google Data Studio
在给领导或者客户展示数据分析结果时，有一个原则必须遵循，就是尽可能的简单明了，重点突出。
如果数据展示的不够清楚，那对于他们做出营销调整的决策毫无帮助，也不利于你说服他们做出一些决策。
Google Data Studio可以帮助以有吸引力且易于理解的方式，让重要的数据在决策过程中发挥作用。
它能和Google Analytics（分析），Google广告，Facebook广告数据和其他数据源连接。然后将数据汇总到仪表板中，以便使用图形，条形图，饼图等进行可视化。
Data Studio还具有一些其他功能，可以限制某些人对某些报告的访问权限，并将其授权给某些人。这样利于不同团队之间相互合作，避免数据孤岛情况出现。
GDPR，CCPA和Cookie阻止时代的数据跟踪
有一点需要记住，我们收集的数据从未达到100％准确。
当用户访问网站并单击时，我们并不能确切知道该用户是谁。我们知道他单击的内容，并且该数据被汇总到Google Analytics（分析）的表单，图形和表格中。
我们仍然可以看到趋势，对吗？
如果人们购买某种产品，将从分析中看到。如果人们查看网站上的某个页面并且没有被转化，也会看到它。
实际上，我们不需要100％的完美数据即可做出明智的决策。
举个例子，如果对100,000个客户进行调查并且有1,000个客户做出反馈，则可以从该数据推断趋势。可以说：“嘿，根据这个百分比，我们知道某件事是确定的。因为不可能实现调查所有人，所以即便不会是100％，也仍然可以推测出趋势。”
数据收集中存在着一些噪音是始终需要考虑到的一点，但不用过于担心，专注于拥有的数据，然后使用它即可。
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