原创：MarTechApe

数字营销是所有商业领域中数据最丰富的领域，同时也是陷阱最多的领域。因为这个领域数据量多、实用的可能性高，所以分析师和数据科学家的工作变得更丰富且有价值，同时，对专业分析人员的需求也不断增多。

然而，营销数据有一些重要的陷阱，可以使营销分析项目脱轨。

营销数据有五花八门的渠道，包括广告平台、社交媒体、点击流数据到客户关系管理平台、以及客户数据平台。如果分析团队和营销团队没能理解、并制定一个考虑到全局的标签和跟踪策略，那么整合点击流和营销数据会是一项挑战。在B2B企业中，很少有做好销售和营销数据整合的企业。

营销团队有近十几种不同的方法来衡量营销业绩，这意味着创建Dashboard和分析(analysis)是具有挑战性的。本文将介绍3个关键技能，助你克服陷阱！

1. 精通API

SQL并不足以有效地获取衡量营销项目所需的所有数据。你需要学习如何使用REST API进行编码来自动提取广告平台/点击流/和其他营销数据。事实上，使用API工作的门槛并不高，不是只有开发人员才会使用。这里提供几个小技巧：

1）学习PYODBC包。

PYODBC允许你使用Python编写SQL语句并与你的数据库一起工作。你可以使用PYODBC把从各种API中提取的数据插入到数据库中。

2）使用Postman。

Postman是一个用于使用API的GUI应用程序。Postman允许你在GUI中输入值，并以拖/放/点击的形式与API进行交互。一旦你在Postman中成功地提取了数据，就可以在Python中导出API调用，然后将该代码片段放入脚本中。

3）如果你不想处理任何代码，并且有多余的预算，建议使用Stitch或Xplenty。

这些都是ETL平台，它们内置了与大多数主要API的集成，允许你在没有任何代码的情况下将数据移入数据库。这些平台的缺点是成本高，但如果有预算，强烈推荐这些作为维护ETL管道的替代方案。

2. 了解网页分析、点击流数据和标记

网站有极大可能是营销活动产生流量和点击的主要平台。为了讲述一个完整的营销故事，你需要了解网页分析、点击流数据，以及这些数据如何与你正在创建的广告联系起来。

下面是一些原始点击流数据的简单例子。

你可以看到有一个时间戳、一个独特的标识符、URL，以及一个SDID列，其中包含来自URL跟踪参数的唯一的活动标识符（跟踪参数是URL中'?'后面的值）。

当在广告平台（Facebook、Linkedin、Twitter等）中创建活动时，来自这些活动或广告的信息需要绑定回流量被引导的URL。这通常体现在URL跟踪参数上，但你会惊讶于很多营销团队要么是不标记任何东西，要么标记得不一致或不正确。标签和分析之间的任何差异都将体现在收集数据中存在巨大的差距上，导致衡量营销活动变得极具挑战，甚至说不可能了。

因为这个过程过于复杂，建议分析师/数据科学家/负责市场营销计划的人，自己参与或自己创建跟踪和标记的过程。因为一般来说营销团队或者媒介机构创建标记跟踪的策略，但是经常由于对数据收集和清理过程的误解而丢失掉有价值的数据（比如说，在多个广告上使用一样的标记符号而使得分析人员无法确定流量/转化人数/其他一些因素变化是哪一个广告的作用效果）。如果分析人员自己操控这个跟踪和标记的过程，要得到更加清晰干净的数据就容易许多。

但是以上提到的这个方式却很少在公司里面看到，即便是在最大的技术公司里的营销团队，也没能实现这种方式。一般而言，营销人员会使用Adobe Analytics或者Google analytics的数据仪表盘或者使用默认平台的分析。对于电商公司来说，这种方式通常也是适用的。但问题是，当你需要所有平台的数据都绑定在一起时，就目前来看，只能由那些熟悉了解动态分析的数据人员能够完成。B2B企业特别容易受到这个问题的影响，因为许多B2B销售都是在会议室而不是在线上进行的。因此，要真正衡量营销对销售的影响，必须以某种方式将营销数据与CRM数据联系起来才行，如果没有合适的掌握这些关键技能的分析人才，这就会是一个巨大的挑战。

3. 强大的商业和营销领域知识

一旦你有了整合而成的干净的数据，接下来就是将干巴巴的数据变成营销或销售团队能够理解的洞察的时候了。而这对大部分人来说都是最难最需要耐心的部分，因为它要求你放下技术分析和数据工作，转而花时间和营销人讨论业务。在你能够建立一个可以清晰解释营销效应的报告之前，你应该明白以下几点：

• 营销团队真正关心的是什么？

  不要轻易下定论，你需要真的非常仔细清晰地和营销人员沟通，明白他们衡量营销成败的标准的什么。如果他们不知道，那就意味着你必须为他们建立这样一个衡量标准，所以你要非常了解整个营销项目，并说服营销团队你建立起来的KPI是行得通的。

• 什么是他们眼里的成功？

  即便营销团队已经告诉你衡量成功的标准是什么，他们仍然总是要将结果和其他东西做对比，比如行业内标准的效应，比如横纵向时间线上的对比（去年的这个时候，去年到现在，等等）。所以建立一个可以和行业标准或其他时间做对比的仪表盘就显得尤为重要。

• 失败是否是被允许的？

  很多营销团队只关心项目的数据看起来是不是足够好看。你要想一想他们要拿这些数据来做什么。很多营销团队只想给他们的客户/投资者展示他们的钱花在了刀刃上，吸引了很大的流量，而并不关心如何生产更好的广告。对于这两种全然不一样的营销团队，展示给客户/投资者的报告也是完全不一样的。

成为营销人的最佳搭档

上面概述的三项技能对于做好营销分析至关重要，没有它们，你无法有效地衡量和报告公司的营销计划；有了它们，你将成为稀有资产，迅速使成为营销人的最佳搭档！

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• 熟练掌握SQL、R、Tableau等时下最流行的数据处理语言，并用这些技能解决实际问题。

• 大大提高Media/Advertising Industry的商业意识，熟悉不同媒介渠道的广告活动对不同商业指标的不同回报率（ROI）与有效性（Effectiveness），学会用“营销效果”的视角看待营销活动，理解各大公司市场营销部门、消费者洞察部门的痛点。

• 跳出学校作业的框架，上手真正商业情境中、实际工作中的实战案例。让校园与实际工作无缝衔接。将学到的Analytics思维方式泛化到其他应用场景，面对Case Study建立系统性解决思路。

• 提升项目演示Presentation技能，学会如何从原始数据中挖掘具有意义的故事。为客户解决实际问题，提高Business KPI。

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