我們產生的數據比以往任何時候都多。我們進行的每一筆信用卡交易、智慧型手機拍攝的每一個GPS定位，以及我們在網上進行的每一次滑鼠點擊，都構成了一個日益龐大和多樣化的資料庫。但這些數據如何被解讀，信息如何轉化為決策，是企業接下來面對的挑戰。營銷人員需要對數據進行分析，為決策提供洞察和證明。
營銷分析使營銷人員能夠衡量、管理和分析營銷績效，以了解營銷活動的影響，實現互動價值最大化以及優化ROI。因此，營銷分析需要使用各種指標來衡量營銷活動的績效，從各類來源和渠道收集數據，並將其總結為一個統一的視圖。然後，營銷團隊使用營銷分析來復盤其營銷計劃如何執行，是否有改進的機會。如果沒有營銷分析，很難確定營銷活動的有效性和ROI。此外，營銷分析還可以提供關於客戶偏好和趨勢的深刻洞察，用於下一步的營銷甚至業務決策。
主要的營銷分析方法
主要的營銷分析方法包括：
營銷組合模型（Marketing Mix Modelling）
營銷組合模型是一套統計分析技術，以銷售增長為標準，用來衡量整體的營銷效果，特別是決定不同營銷渠道中的預算分配。營銷人員利用這些分析結果調整營銷策略，優化營銷計劃。
營銷組合模型主要使用回歸技術。在統計學中，回歸分析（regression analysis）指的是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。在大數據分析中，回歸分析是一種預測性的建模技術，它研究的是因變量（目標）和自變量（預測器）之間的關係。這種技術通常用於預測分析，時間序列模型以及發現變量之間的因果關係。
多元線性回歸：營銷組合模型使用多元線性回歸，在回歸分析中，如果有兩個或兩個以上的自變量，就稱為多元回歸。因變量可以是銷售額或市場份額。通常使用的自變量是分銷、價格、數字渠道費用、電視費用、戶外費用、平面媒體費用、線下促銷費用、網站訪問者以及消費者促銷信息等。因變量和預測變量之間形成一個等式。這個方程可以是線性的，也可以是非線性的，這取決於因變量和各種營銷投入之間的關係。
預測因素的線性和非線性影響：某些變量與銷售呈線性關係。這意味著，只要投入增加，銷售將繼續增長。但是像電視 GRP這樣的變量對銷售沒有線性影響。電視GRP的增加只能在一定程度上增加銷售；一旦達到飽和點，每增加一單位GRP，對銷售的影響就會減少。電視GRP被認為是非線性的變量，電視廣告只能在一定程度上引起消費者的注意。超過了這個程度，即增加廣告的曝光，不會提升消費者對品牌的認知，因為他們已經知道了品牌。
基礎銷售和增量銷售：在營銷組合模型中，銷售分為基礎銷售和增量銷售。基礎銷售是不做廣告的情況下，營銷者獲得的收入。這是多年來建立起來的品牌資產帶來的銷售額。基礎銷售通常是固定的，除非經濟或環境因素發生變化。增量銷售是通過電視廣告、平面廣告、數字消費、促銷等營銷活動產生的銷售。總增量銷售根據各個渠道進行劃分，以計算各渠道對總銷售的貢獻。
貢獻圖：貢獻圖是最簡單的方法，來衡量每項營銷投入所產生的銷售。每項營銷投入的貢獻是其係數和投入價值的乘積。要計算貢獻百分比，可以用單次投入的貢獻除以總貢獻。
營銷歸因（Attribution）
消費者在整個購買過程中會遇到大量的觸點，而大多數營銷人員無法確切說出每個觸點所帶來的價值。這意味著他們無法了解是否有效使用預算。而營銷歸因可以幫助品牌決定哪些營銷策略有助於銷售或轉化。歸因模型包括單一觸點歸因模型和多觸點歸因模型。
其中，單一觸點歸因模型假設第一次或最後一次的接觸決定了最後的成交。即使顧客在下單前看過20支廣告，單一觸點歸因模式也只能確定20支廣告中只有一支促成了轉化。單一觸點歸因模式無法細緻入微地觀察客戶的旅程，優點在於簡單，易理解。但問題是，該模型將轉化歸因於單個接觸點，應該選擇哪一個觸點？通常是消費者遇到的第一個或最後一個接觸點。
多觸點歸因模型關注消費者在購買前接觸的所有觸點。因此，這些被認為是更準確的模型。根據您使用的多點觸摸模型，它們可能會為通道分配不同的值。
A/B測試
A/B測試是一種營銷試驗，企業為了測試網站文案、銷售郵件、搜索廣告、產品設計等營銷項目，提供兩種（A/B）或多種（A/B/n）版本的營銷素材——之前使用的版本稱為「冠軍（champion）」或對照組，而僅僅有一項元素被改變的版本稱為「挑戰者（challenger）」或試驗組——在同一時間內，向儘量一致的兩組或多組受訪者展示這些版本，收集各組的用戶體驗數據和業務數據，來確定哪一種營銷素材表現得更好。
A/B測試很適合進行單個變量的測試，如Hubspot在Performable網站上進行的試驗。而同樣的試驗如果進行用戶測試，可能需要數千次才能獲得有意義的結果，與如此多的人進行面對面的測試將花費大量的時間和金錢。
A/B測試提供了一種非常系統的方法，來找出特定的營銷活動中哪一種策略是有效的，哪一種是無效的。適宜進行A/B測試的營銷素材包括：標題和文案，CTA按鈕，圖片、音頻或視頻，郵件主題，產品描述，登錄頁面等。
案例
Netflix已將其與1.51億訂閱用戶的互動數位化。它從每個用戶那裡收集數據，並在數據分析的幫助下了解訂閱者的行為及其觀看模式。它利用該信息來推薦根據訂閱用戶的選擇和偏好定製的電影和電視節目。根據Netflix，大約80%的觀眾活動是由個性化算法推薦觸發的。Netflix優於同行的地方在於，通過收集不同的數據點，它可以創建訂閱者的詳細資料，從而更好地進行互動。
Netflix收集有關用戶如何與電視節目或電影互動和回應的信息：
- 用戶觀看節目的時間和日期
- 用於觀看節目的設備
- 如果用戶暫停節目，他們是否繼續觀看
- 用戶是否會瘋狂觀看一整季的電視節目?
- ......
不僅如此，Netflix還提供觀眾對他們觀看的內容、搜索次數以及搜索內容的評分。收集到的信息足以創建用戶的詳細資料。Netflix利用數據分析來制定強大的推薦算法，根據訂閱者的需求和偏好向他們推薦最佳內容。用戶不再需要無休止地搜索內容流以找出他或她想要觀看的內容。
Netflix在此過程中讓他們的娛樂生活更輕鬆，為他們提供更好的定製化觀眾體驗。Netflix的推薦系統為訂閱者貢獻了80%以上的流媒體內容，幫助Netflix通過客戶留存賺取了高達10億的收入。除了監控用戶的在線行為外，Netflix還設有一個反饋系統。他們鼓勵觀眾提供反饋，這進一步幫助他們了解自己的偏好，並幫助他們推薦更好的節目和創造更好的內容。