🔥 近期热点：购物季三阶段攻略：掌控消费者心理，从准备到赢战

随着全球市场的竞争日益激烈，海外品牌面临着前所未有的挑战与机遇。为了在这样的环境中脱颖而出，品牌必须采取更为积极的数据运营策略，而不仅仅是停留在分析层面。以下是几个关键因素，强调了为什么数据运营对于海外品牌来说至关重要。

一、海外品牌数据运营的必要性

1、个性化需求的规模逐渐扩大：

现代消费者期望获得高度个性化的体验，这不仅限于产品本身，还包括整个购物旅程中的每一步。因此，品牌需要利用第一方数据来深入了解每个消费者的偏好和行为模式，从而提供更加个性化的服务。

2、当今的消费者要求隐私优先的营销：

随着对个人隐私保护意识的增强，消费者越来越倾向于支持那些尊重其隐私的品牌。这意味着海外品牌需要采用一种既能满足个性化需求又能保护用户隐私的方式来进行营销活动。

3、第一方数据比以往任何时候都更有价值：

随着第三方Cookie逐渐被淘汰，获取和管理高质量的第一方数据变得愈发重要。通过有效地收集和利用这些数据，品牌可以更好地了解其目标受众，并制定出更精准的营销策略。

4、预测分析可提高参与度和忠诚度：

通过对历史数据的深入分析，品牌可以预测消费者的未来行为和偏好。这种能力不仅能帮助品牌提高客户的参与度，还能促进长期的客户忠诚度，最终转化为更高的销售额和市场份额。

二、站内与站外数据集成的关键步骤

步骤一：基于业务需求，规范海外营销数据存储位置

• 明确业务需求：首先，要明确哪些数据对于业务决策至关重要，例如广告效果数据、社交媒体互动数据、网站流量数据等。

• 选择数据存储位置：我们在确定在BigQuery中数据集的数据存储位置时需要考虑到GDPR的隐私政策因素。针对不同国家的广告数据应遵从内部法务同事的建议来进行数据集存储位置的选择，以减少跨境数据传输的风险。

步骤二：基于GMP营销生态工具快速实现Google系营销数据集成

Google Marketing Platform (GMP) 提供了一系列工具和服务，旨在帮助营销人员更有效地管理和分析其营销活动，这些工具共同构成了一个强大的营销生态系统。为了充分利用这些工具，并实现Google系市场营销数据的有效集成，以下简要说明针对“站内与站外集成”中涉及到的几款工具之间的关系

• Google Ads 与 Google Analytics 的连接：Google Ads 和 Google Analytics 之间的连接是双向的，它们可以共享数据以提供更深入的洞察。Google Ads中的广告cost、impressions可直接关联至GA4中进行展示，GA4中的key events、Audiences可直接导入进Google Ads中进行广告效果的评估与衡量

• Google Analytics 与 BigQuery 的连接：Google Analytics界面中可直接关联BigQuery进行Google Analytics的底层数据的存储，实现更自定义的分析

步骤三：借助第三方API，快速实现定期导出数据到Bigquery

借助Supermetrics数据集成工具，可以进一步加强这些工具之间的连接：

SuperMetrics做到了：

1. 广泛的平台支持：Supermetrics支持大量的广告平台，包括但不限于Google Ads、Facebook Ads、LinkedIn Ads、Twitter Ads、Bing Ads等。
2. 自动化数据提取：用户可以设置自动化任务，定期从广告平台中提取数据，确保数据始终保持最新状态。
3. 灵活的数据处理：Supermetrics允许用户在数据导入之前对其进行过滤、转换和汇总，以便更好地适应特定的分析需求。
4. 多目的地集成：除了导入到Google Sheets之外，Supermetrics还可以将数据直接导入到Google BigQuery、Microsoft Excel、Tableau等分析工具和数据库中。
5. API集成：对于需要更高级集成的应用场景，Supermetrics提供了API接口，允许开发人员编写自定义脚本来处理数据。

连接广告平台的步骤：

1、创建Supermetrics账户：

首先需要注册并创建一个Supermetrics账户。

2、连接广告账户：

登录Supermetrics后，通过界面上的“添加数据源”选项，选择你需要连接的广告平台。

3、配置数据导入授权访问：

按照提示完成授权流程，允许Supermetrics访问你的广告账户数据。（以下截图以Bigquery为例）

4、设置自动化：

如果需要定期更新数据，可以设置自动化任务，比如每天或每周自动刷新数据。

5、选择数据范围：

指定你想提取的数据范围，包括时间周期、广告组、关键词等。

6、监控和管理：

一旦数据开始流入，可以通过Supermetrics的界面监控数据流的状态，并管理已连接的数据源。

7、数据验证：

确保从各个来源提取的数据经过验证，并且格式一致，便于后续的分析和报告。

8、监控性能：

定期检查数据集成过程的效率和准确性，确保数据质量。

9、调整策略：

根据业务需求的变化调整数据集成策略，比如增加新的数据源或改变数据同步频率。

步骤四：其他需要开发API对接到Bigquery，按照业务数据提取字段并存储

除此之外，我们想将其他平台的数据导入Bigquery时，可以通过API来获得更丰富的数据

三、可视化看板搭建与运用

步骤一：选择可视化工具，实现端到端的数据拉通

1. 评估需求：
   1. 确定你的业务需求和技术要求，例如实时性、交互性、自定义程度等。
   2. 考虑团队的技术背景和偏好，选择适合团队技能水平的工具。
2. 选择工具：
   1. 评估市场上流行的可视化工具，如Google Data Studio、Tableau、Power BI等。
   2. 考虑工具的易用性、成本、集成能力和扩展性等因素。
   3. 可能还需要考虑与现有系统的兼容性，例如与BigQuery的集成能力。
3. 数据清洗与转换：
   1. 在导入数据之前，确保数据的质量和一致性。
   2. 使用工具内置的功能或编写脚本来处理数据，例如去除重复值、填充缺失值等。

步骤二：以用户营销和网站转化为核心，构建流量数据底表

1. 定义关键指标：
   1. 确定与用户营销和网站转化相关的KPIs（关键绩效指标），例如点击率（CTR）、转化率（CVR）、CPV、CP-Users、ROAS等。
   2. 为每个指标设定明确的定义和计算方式。
2. 构建数据底表：
   1. 在BigQuery中创建数据底表，用于存储与用户营销和网站转化相关的原始数据。
   2. 设计表结构，包括必要的字段和数据类型，以支持后续的分析需求。
3. 集成数据：
   1. 使用BigQuery SQL查询或脚本来集成来自不同来源的数据，需要明确将不同数据源关联到一起时的关联键值
   2. 基于底表数据自定义数据字段：投放的设备名称、投放的设备系列、部门名称、投放阶段等丰富数据分析角度
4. 数据验证：
   1. 在数据底表创建完成后，进行数据验证，确保数据准确无误。
   2. 检查数据的一致性和完整性，处理任何异常情况。
5. 构建仪表板：
   1. 使用所选的可视化工具来创建仪表板，展示用户营销和网站转化的关键指标。
   2. 设计直观的图表和图形，以清晰地展示数据趋势和关键洞察。
6. 定期更新和优化：
   1. 定期更新数据底表和仪表板，以反映最新的业务情况。
   2. 根据反馈和新需求优化仪表板布局和功能。

在数字化转型的时代背景下，构建高效的流量数据整合平台对企业至关重要。本文探讨了如何选择合适的可视化工具，实现端到端的数据整合，并以用户营销和网站转化为核心，构建流量数据基础表。希望这些内容可以帮助企业更全面地了解广告表现，还为未来的营销决策提供了宝贵的洞察。

通过使用Supermetrics等工具，企业能够轻松从Google Ads、Google Analytics、Meta、Tiktok等多个来源获取数据，并将其导入BigQuery进行深入分析。同时，借助Looker Studio等可视化工具，复杂的数据能够直观地呈现在图表和报告中，为团队成员提供清晰的洞察。

随着技术的进步和个性化营销需求的增长，能够快速响应市场变化、保护用户隐私、并提供高度定制化体验的流量数据整合平台，将成为企业在激烈竞争中脱颖而出的关键。

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