随着信息技术与Martech能力的不断升级，我们也有了更好的洞察、创造可视化共享数据的能力与机会，还可以利用一些可视化工具对交互展开预测，从而提高效率，及时的对我们的营销决策进行调整。
从本质上讲，数据分析解决了营销过程中“拍脑袋”决定的大部分事情。它可以帮助我们在营销预算有限的情况下，最有性价比的提升营销的效率与效果，同时改善客户体验。它可以让我们了解哪些渠道、哪些触点在发挥最关键的作用，做什么决策是最有效的。而营销分析就是数据分析的一个分支，我们利用一些营销分析工具来赋能营销数据的收集、建模、分析和可视化呈现，可以帮助企业更直观的了解各类营销投资的效果，以及连带的品牌影响力。
①描述性模型：描述性模型的使用，是从活动中调取数据，了解项目具体的实施情况后，在这个基础上为未来的活动计划提供信息。该模型的核心在于着眼于历史数据，为未来的战略提供支撑。
②预测性模型：该模型比描述性模型更进一步，着眼于获取营销洞察，利用活动中洞察的结果，来尝试和预测客户行为。这种方法旨在预测什么是影响客户行为的关键点？以便于未来创建更正确、更有针对性的营销活动。
③规范性模型：规范性模型抓取来自所有接触点的数据，权衡每个交互触点对计划实施的影响，从而为接下来创建能够对影响客户行为更有效的营销活动埋下种子。规范性活动具有高度针对性，通常不再局限于小范围的活动，而是专注于当前趋势展开结论性探索。
提供对付费营销计划的有形数据——CPC、CPL、ROI 和品牌声量影响。
实时获取营销活动和计划的执行情况，便于优化、及时纠正错误判断。
营销分析可以将营销活动与网站流量和其他指标联系起来，从而了解哪种策略、渠道可以更有效的影响用户行为。
将预算更合理的分配到我们各个营销渠道，最少的预算做最多的事情，提高效率。
营销分析过程中会提供大量有关客户和潜在客户的数据、信息，可为跟踪客户全生命周期旅程提供有效帮助，并测试新市场、产品和服务的可行性。
可用于验证之前的营销预算分配、投产比的是否达到预期目标，影响接下来的营销计划。
另一方面，Google最近的一项民意调查显示，超过70%的人选择购买的渠道不唯一，这意味着消费者在线下/线上购买渠道选择上，将会变得更加灵活。营销分析工具也可以帮助营销人员随时关注这一变化，及时作出反应。
联系电话：400-0979-006
邮箱：marketing@sinobasedm.com
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