当使用多个孤立的系统和平台来收集营销数据时，营销人员通常很难全面了解其绩效及其带来的业务影响。如果这也困扰着您，您会很高兴听到 Google Cloud 拥有营销分析工具来帮助营销人员整合数据并提高营销投资回报率。这些工具可用于打破数据孤岛并缩短获得营销洞见的时间。

创建细分客群

营销分析的核心功能是分析客群数据和客群细分。这种分析通常因客群数据分布在多个系统中而变得复杂，包括 CRM 解决方案和网络分析平台，如 Google Analytics 360 或 Adobe Analytics 。许多组织拥有大量客群数据，但难以释放其价值，因为他们不确定这些数据位于何处、如何访问以及如何更好地利用这些数据。

BigQuery 的数据源和 ML 功能示例

如果您也面临这种情况，您可以使用 BigQuery ——一种无服务器、高度可扩展且经济高效的多云数据仓库——从 Google Ads 、 Facebook 、Salesforce 等各种来源获取客群数据。然后使用内置的 ML 和 AI 功能来构建和训练 ML 模型，以将您的客群细分为有意义的营销目标，例如高生命周期价值客户、有购买倾向的新客户或是有流失倾向的客户等。借助该功能，您可以更深入地了解您的客群。此外，您还可以通过 Google Marketing Platform 将这些客群激活回您的广告渠道。


  • Learnings（乐信圣文）利用 BigQuery 深入分析用户行为

Learnings 在 BigQuery 上建立了完善的数据分析和商业智能系统，利用 BigQuery 全面的数据分析功能更好地了解用户的偏好，并随后创建更具吸引力的内容。对用户更透彻的了解也让 Learnings 能够进行更细致的 A/B 测试，这样，团队就能够制定充分反映玩家需求的产品开发策略。同时，为提高营销业绩，Learnings 采用了 Firebase 链接到 Google Analytics、Google AdMob 和 Google Ads 等现有平台，可将其广告数据无缝导入 BigQuery 以供进一步分析。通过确定对潜在用户最具吸引力的广告方式，Learnings 已成功将其用户获取率提高了 50% 以上。

收集营销洞见

作为营销人员，您可以使用我们的现代商业智能解决方案 BigQuery 和 Looker 为您的所有营销成效数据（从广告曝光到流量点击和用户数据）创建一站式控制台，使用本地连接器轻松激活 Google Marketing Platform。这不仅可以帮助您发现营销洞见，还可以轻松地与整个组织的利益相关者分享，实现以数据洞见为基础的商业决策，并让每个人都能访问单一的事实来源。

Looker 营销分析仪表板示例

有些用户发现，内置于 Analytics 360 / Display & Video 360 中的数据驱动的归因解决方案对于某些特定用例或数据限制不是最佳选择，Google Cloud 可以帮助在您当前的广告平台或需求方平台 (DSP) 之外启用归因建模，这是一个理想的解决方案。此外，借助 Google Cloud，您可以利用 Google 趋势数据的力量来获得新的消费者洞见并及早发现产品创新的机会。


  • 游熊科技用 BigQuery 和 Looker 实现高效的数据驱动决策

自从发行第一款游戏之后，游熊科技就一直通过分析用户和商业数据来改善用户体验和运营方式。为了实现近实时分析，提高运营效率，游熊科技使用 Firebase 收集广告和用户数据，并将数据自动同步到 BigQuery 进行数据分析。以往，由于许多设定需要手动进行，游熊科技的数据团队需要一周才能制作一个广告的成效报告。有了 Firebase 和 BigQuery，同样的报告只需要一个小时就能生成。此外，游熊科技还用 Looker 将数据视觉化，在内部会议上提供数据洞见。在使用 Looker 之前，游熊科技的数据团队必须参与决策会议，以根据需求提取数据。由于 Looker 提供易于使用的界面，游熊科技的员工可以轻易地自行提取任何数据，并当场进行多维度的深入数据分析。通过快速取得数据洞见，游熊科技的团队得以在短时间内做出更有效的商业决策。

提升客户体验

除了改进受众细分和营销洞察力之外，Google Cloud 营销分析解决方案还可以帮助您通过消费者情绪分析提供增强的客户体验。这从 BigQuery 开始，您可以在其中汇总在线评论，然后使用我们的 Natural Language API 分析情绪，以更好地了解您的品牌和营销信息如何与客户产生共鸣。BigQuery 具有内置的 ML 功能，还支持扩展创意分析，从成功的创意中生成洞见，以了解它们对广告效果的影响。您还可以使用 BigQuery 和 Looker 构建统一的应用分析，为以应用为中心的组织将通用数据源集中起来，以通过跨营销渠道解锁消费者和应用洞察来构建更好的应用体验。


  • Costway 运用高效数据分析工具，提供个性化的在线购物体验

Costway 一直以来都通过分析商业数据来深入了解客户行为和运营情况。为了集成所有商业数据，Costway 开始将流量、用户行为、销售等来自其部署在北美的电商平台的数据迁移到 BigQuery。除此之外，Costway 也在 BigQuery 上接入 Google Analytics，传输来自 Googe Ads 的广告数据，并使用 Firebase 将其电商应用上的用户行为数据发送到 BigQuery 上的数据仓库。有了在 BigQuery 上的数据仓库，Costway 得以轻松地进行不同渠道的数据分析，并通过连接 BigQuery 和 Looker 快速生成报表。根据更深入且详细数据分析生成的结果，Costway 得以设计更好的用户体验，并基于客户偏好制定营销活动。通过在最具成效的时间点，在其电商网站上展示折扣和会员优惠等能增加消费者购买意愿的信息，Costway 的网站转化率提升了 50%。同时，对于客户更深入的了解，也让 Costway 能发送更多定向广告，维持每年 30-40% 的销售成长。

本文中涵盖的示例只是 Google Cloud 为营销组织提供的一些可能的起点。Google Cloud 营销分析解决方案还支持许多高级用例，例如客户数据平台、动态定价等等。了解 BigQuery 和 Looker 赋能营销分析的更多内容，请点击观看下方视频。

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