前　言
商業(yè)數據就像偵探小說
小時候，我特別喜歡看動畫片《名偵探柯南》。那時候家里不富裕，也沒有什么想要買漫畫書來看的想法，到了寒暑假，就會盯著電視里的點播頻道，總會遇到有人來點播這個動畫片。前前后后看了一些，可也記不得什么了，但還是有一種莫名的開心。
后來長大了，不怎么看動畫片了，開始喜歡看《少年包青天》這樣的案情電視劇，再后來看《偽裝者》這樣的諜戰(zhàn)劇，又或者情節(jié)緊湊的《瑯琊榜》《慶余年》……我發(fā)現，不光我喜歡，父母喜歡，身邊的同事、老板也喜歡。
大家喜歡的是偵探故事嗎？—是，也不是�；蛟S，大家喜歡偵探故事，是因為好奇心，人們有對追求“真相”的本能向往，而這些故事恰恰給人們一種途徑，去了解發(fā)現真相的過程。
為什么寫這本書
我作為一個文科生，在讀新聞傳播專業(yè)的時候做過很多和新聞相關的實習，在報紙、雜志、廣播、電視媒體等傳媒單位都實習過。直到在一家咨詢公司實習，研究地鐵廣告的投放效果時，我驚訝而幸運地發(fā)現：在文字、圖像、聲音、視頻背后，還有一個東西在用宏觀的視角探知媒介的真相—數據。
我畢業(yè)進入營銷行業(yè)的時候，正是“大數據”概念盛行的時候，但當時能說清楚什么是“大數據”的人并不多。我從國內首批互聯網廣告監(jiān)測公司做起，研究數據是如何影響營銷決策的：從廣告的營銷，到社交平臺的發(fā)展，再到電商成為人們生活的一部分……越來越多的數據可以被追蹤和度量，也從更多維度影響企業(yè)的決策。
在我的工作里，因為需要通過數據來衡量媒介的效果或者一些消費者的洞察，所以總有一些“驚喜時刻”（英文里叫“Aha Moment”，就是突然發(fā)現了一件意想不到的事情）：遇到一個難解的問題，看到一個和自己所想不一樣的數據，然后抽絲剝繭，探知背后的原因。這個過程很像在數據的海洋里做偵探，發(fā)現商業(yè)的真相。
有時候是一個洗發(fā)水客戶突然受到了第二梯隊競爭對手的威脅，而其實在輿情上早有端倪；有時候會發(fā)現，一個飲品有很多種“喝法”，而消費者自己創(chuàng)造的“喝法”能帶來更多的銷量。在商業(yè)社
會，很多真相有待我們挖掘，這些真相的獲取會直接影響商業(yè)決策。
同時，面對數字化的挑戰(zhàn)，每個人在生活決策和消費決策中，很多時候也需要了解更多的真相，數據讓我們能夠從一個側面更準確地把握和了解真相。
寫這本書，就是希望能夠把在營銷中的商業(yè)數據洞察分享出來。一方面，希望讀者了解到數據在營銷中的價值；另一方面，用通俗的描述和趣味化的語言，讓更多人知道，用數據了解商業(yè)真相沒有那么難，文科出身的我可以做到，很多人也可以做到（很多時候我們會不小心把文理對立起來，其實并非如此）。當然，了解真相的方式有很多，不止數據一種。只是，希望當數據就在我們手上的時候，我們不會因不能正確解讀數據而做出錯誤的決策。
這本書會以商業(yè)中的營銷場景為核心，分四部分展開。
第1部分（第1章和第2章），營銷和數據的前世今生。這部分會先建立“營銷”和“大數據”領域相關重要概念的共識。
第2部分（第3章到第7章），“大數據”時代下的營銷真相。這部分會講解硬核的數據監(jiān)測原理，線上的廣告、網站數據如何監(jiān)測，社交媒體數據如何分析，線上線下數據如何打通等，同時也會分享行業(yè)的發(fā)展趨勢和職業(yè)新可能。
第3部分（第8章到第10章），入門三部曲：從0到1做好營銷數據分析。這部分會說明學習數據分析的思路和方法，可能會有一些顛覆性的認知，比如“有些時候，看報告比寫報告更重要”。
第4部分（第11章和第12章），工具箱：入門商業(yè)分析的MNK（最少必要知識）。這部分會讓你做到使用Excel和PPT的時候上手不再是“小白”。
哪些“商業(yè)偵探”需要這本書
這本書里的很多子問題，或許能夠在網絡上找到答案，但這本書會讓你更加系統地了解營銷與大數據的知識，希望這本書是一根線，能幫你牽出數據分析的“大線團”。在寫作之前，我收集了公眾號讀者、在數據分析機構講課時的學員以及同事同行的反饋，希望能夠幫更多朋友完成“營銷數據入門”，因此盡可能用簡單易懂的語言和通俗的比喻貫穿本書。如果讀了這本書，讀者覺得“一層窗戶紙”被捅破了，我想我的目標也就達成了。這本書尤其可以幫助到以下三類人群。
想要跟上時代的傳統營銷人。
營銷數字化是一個必然的趨勢，未來會有越來越多的營銷節(jié)點能夠做到數據的“可追蹤、可度量”。如果說20世紀60年代開始的以創(chuàng)意（Big Idea）為主導的營銷世界需要《理解媒介：論人的延伸》這樣的傳播學著作的話，21世紀可能需要一本幫助大家“理解數據”的書。
在現實生活中，我經常遇到傳統的營銷人，他們中有廣告公司的從業(yè)者，也有自己有一家公司并熱切期待數字化轉型的創(chuàng)業(yè)者。他們中的一些人會直接問我，作為一個營銷人想具備數據思維應該怎么做；也有一些人以為只要能夠拿到數據報告就搞定了一切，卻因為對數據的錯誤解讀而做錯了決策；還有一些人，雖然想要了解數據，卻被外界很多看似“深奧”的理論、專有名詞嚇到，認為所謂的“大數據”高不可攀。如果這本書能夠帶給大家一些關于營銷數據的“信息”或者“信心”，那就很好了。
想要理解營銷業(yè)務的技術型同事。
在我有幸接觸過的一些技術型同事里，有兩種非常不同的人：問“為什么”的人和不問的人。前者拿到業(yè)務方的需求，會問為什么要這樣的數據，思考這樣的維度和指標是不是真的能解決業(yè)務問題；后者常常抱怨業(yè)務方給到的需求不清晰，或者根本就是一個“不靠譜”的需求。
對于前一種同事，我想這本書或許能夠解答一些他們心里的疑問，了解為什么“右腦”形象思維發(fā)達的營銷人要提這樣或那樣的需求；而對于后一種同事，我想如果他們看到這本書，也許會成為前一種人，并且感受到技術和營銷可以有機結合的美感。
想要進入相關行業(yè)的學生、其他行業(yè)從業(yè)者，以及對這個世界感到好奇的人。
常常有和我類似的文科專業(yè)的朋友問：如何能成為一個數據分析師？我想這本書或許可以給你答案。如果你已經看到這里，我相信你已經感受到了：這本書不是一本冰冷的工具書，它帶有溫度。同時，我相信還有一些沒有特別的目的，就是單純好奇、求知的讀者，以及一些聰明的讀者，他們在想要迅速了解一個領域的時候，總會找到一本“說人話”的書，學習一些“最少必要知識”，以迅速地理解行業(yè)運轉的規(guī)律。不敢說這本書一定能做到，但這是我希望做到的。

致　謝

寫這本書的想法醞釀了很久，幾年前有編輯通過我的公眾號文章，看到我可以用簡單輕松的語氣來討論商業(yè)數據問題，覺得很有意思，想約稿出版�？赡莻�時候，一方面我剛剛入職互聯網公司，工作比較繁忙，另一方面也受限于我組織大篇幅內容的能力，寫書就拖了下來。但是，寫書這件事就像一粒種子，在我心里種下了。所以，感謝曾經在我心里種下這粒種子的宏偉老師。
我用了兩年多的時間才真正打磨好這本書的框架，達到自己滿意的程度，后來與出版社溝通的時候，遇到了一些困難。感謝曾經有過出書經驗的張俊紅，因為在數據分析機構的一面之緣我們有了聯系，在我準備出書的時候他幫我尋找資源。感謝為我推薦資源的曹郡丹，因為她我才得以遇到機械工業(yè)出版社的老師，也因為她的陪伴、鼓勵，讓我能夠完成這本書。
感謝我就職過的幾家公司。在AdMaster（精碩科技股份有限公司），我進行了互聯網廣告監(jiān)測和大數據基礎知識的學習；在Social Touch（時趣互動科技有限公司），我對社交媒體的數據分析進行了全面實踐，并且以數據產品售前和咨詢顧問的角色參與到數據產品和項目的轉型中，對數據技術有了更深刻的了解；感謝后來進入字節(jié)跳動開展策略工作的經歷，雖然這本書里不涉及相關業(yè)務，但策略工作的經歷使我有能力用結構化思維輸出大篇幅的內容。
感謝寫作過程中給予我支持的朋友。向他人講解一組內容和把這些信息落在紙面上并且印刷成書，分量是不同的。當我對一些指標的理解有些猶豫，向以前工作的伙伴鄧芳、吳思、孫新民求助的時候，他們都耐心地幫我回顧和解答。
還要感謝一個成為我精神后盾的組織—得到高研院。我們因為業(yè)余時間的學習而有機會相識，才促成了這次緣分。我做事常常拖延，我在得到高研院時的班主任王菲老師還常常來問我：“書寫得怎么樣了？”當我糾結自己到底能不能寫好的時候，恰好回得到高研院遇到鹿宇明老師，他說：“創(chuàng)作是值得被祝賀的�！边@句話鼓勵了我。
寫書經歷了幾個月的時間，我漸漸發(fā)現，人可以寫作，這件事本身就是值得感謝的：表達和創(chuàng)造是人類的本能和使命。有時我想，也許并不是我創(chuàng)作了這本書，而是這本書給了我一個機會，讓我可以表達自己，厘清自己的頭緒，用作品和世界建立聯系。如果說，一開始寫這本書的我?guī)е�得失心的話，越到后來我越覺得，只要這本書能夠幫助到一位讀者，就是做了一件好事，而于我自己而言，這是一次記錄行業(yè)、完善自我的經歷，經歷了就是好的。
最后，當然要感謝陪伴我的親友。我的父親是這本書的第一個讀者，甚至在交稿前幫我對部分章節(jié)做了簡單的校對。曾經是報紙編輯的他一如既往的嚴謹，年輕的時候他的名字被印在報紙上，那么這一次讓他出現在我的書里吧。我的母親在陪伴我寫作期間，也見證了我在事業(yè)轉型期的糾結和彷徨，她一如既往地鼓勵我，讓我能夠寫出有力量的文字。因為他們在我成長的道路上讓我自由充分地探索，我才有勇氣決定用這樣的方式來記錄我工作前幾年的收獲。
有人說，人身上的細胞七年就會更新一次。我很喜歡的作者和老師李笑來說，“七年就是一輩子”。開始認真籌備這本書的時候恰好是我工作的第七年，希望這本書為我在職場的第一個“一輩子”畫上一個好看的“逗號”。
數據和資料說明
本書涉及數據的部分均已進行脫敏處理，數據不涉及具體品牌、媒體名稱。
本書所使用的互聯網公開報告，僅作為參考樣例，不具有推薦或否定的主觀因素。
本書所使用的互聯網公開資料，均為公開新聞、案例、數據等。
同時，雖然作者盡力保證書稿質量，但撰寫過程中難免有表述不妥或錯漏之處，請讀者指正。可以通過以下方式聯系我。
郵箱：fyjg050405@163.com
微博、公眾號：相思賦予驕

付宇驕

營銷數據分析資深專家，曾任字節(jié)跳動旗下巨量引擎營銷策略總監(jiān)，現就職于即時零售行業(yè)頭部公司擔任營銷洞察工作。曾任品友研究院、CDA數據分析師認證機構數據分析講師巨量學認證講師。

中國人民大學新聞傳播專業(yè)研究生畢業(yè)后，在中國領先的數據解決方案提供商 AdMaster和被譽為“營銷界小米”的 Social Touch等知名企業(yè)中負責數據洞察工作。服務過寶潔，歐萊雅、蒙牛、英特爾、華為、華碩、滴滴、萬科等品牌。

曾在悉尼旅居一年，負責澳藥集團的營銷工作。回國后，加入字節(jié)跳動。如今，她踏入即時零售行業(yè)頂尖企業(yè)，繼續(xù)在營銷和數據洞察領域發(fā)揮其專長。

2016年，她在新西蘭舉行的第八屆國際廣告公關論壇上發(fā)表演講，分享她的數據洞察智慧。2017 年，她創(chuàng)辦了數字營銷分享交流學習社群，致力于解決營銷與數據之間的隔閡推動兩個領域的融合，為行業(yè)培養(yǎng)了更多數據驅動的營銷人才。

目　錄

前　言　商業(yè)數據就像偵探小說
致　謝
測試題

第1部分 營銷和數據的前世今生

第1章　營銷這個商業(yè)游戲，誰在玩 2
1.消費者：游戲的起點 3
2.商家：游戲玩家　6
3.媒體：從媒介到游戲規(guī)則制定者 9
4.營銷公司：游戲方法論探索者　11
5.第三方公司：裁判　13
思考練習 15

第2章　數據幫助營銷決策　16
1.數據是資源，也是生意? 16
廣告主：要么省錢，要么賺錢? 17
媒體和營銷公司：錢沒白花　18
第三方公司：數據積累和沉淀　19
2.數據與營銷的關系在互聯網時代之前已經存在 20
量化研究：媒體和消費者的兩個面向　20
質化研究：人機協同下的技術發(fā)展　24
傳統營銷效果評估方法的局限性 26
“大數據”時代到來　27
3.對“大數據”的誤解與修正　30
數據≠數字（Data≠Number） 30
大≠多，數據多不一定能解決問題 32
“大數據”就是比“小數據”好嗎　33
去除技術濾鏡，數據原本很簡單　34
思考練習　36

第2部分 “大數據”時代下的營銷真相

第3章　營銷模型的變與不變　40
1.營銷模型中的“變”量　40
從商家視角到消費者視角：4P與4C　41
從被動到主動：AIDA與AISAS　42
從廣告到經營：AARRR與AIPL　44
從轉化到分享：“漏斗”與“波紋”　46
從線性到亂序：5A　49
2.營銷模型中的“不變”量　50
整合營銷下的POE模型 51
POE模型與數據業(yè)務的關系　54
思考練習　55

第4章　Paid Media：浪費的廣告預算去哪兒了　58
1.廣告監(jiān)測的基本原理　58
消費者在媒體上看廣告　59
品牌方針對媒體類型分配預算 62
互聯網廣告排期 63
互聯網廣告計費方式 67
第三方公司如何監(jiān)測媒體 69
2.廣告監(jiān)測的維度和指標 74
基礎指標 75
監(jiān)察指標　78
優(yōu)化指標 81
3.案例：廣告監(jiān)測評價媒體效果 83
媒體許諾的曝光點擊是否達標 84
是否存在異常數據　86
未來投放有哪些優(yōu)化空間 88
思考練習 92

第5章　Owned Media：用戶來看我，我好看嗎　94
1.自有網站和H5的監(jiān)測原理　95
從HTML說起　95
消費者進入品牌網站之前 97
品牌方針對自有網站的監(jiān)測 99
2.網站和H5監(jiān)測的指標　100
基礎指標 100
興趣評估指標　104
熱力圖插件 106
3.案例：網站監(jiān)測評價活動效果 108
案例1：異常數據排查 108
案例2：廣告和網站優(yōu)化分析 110
思考練習　113

第6章　Earned Media：社交數據撬動粉絲力量 115
1.社交媒體和數據的基本概念 116
社交媒體與社會化營銷 116
社交數據的獲取、解析、結構化 118
2.社交媒體數據的指標 119
互動指標 120
輿情指標 120
關系指標 122
指標解讀誤區(qū) 123
3.案例：社交媒體數據分析的5大場景 125
日常輿情監(jiān)測與活動效果評估 126
品牌負面處理和危機公關 129
消費者需求挖掘與新產品探索 132
代言人與KOL選擇 134
賬號分析與客戶關系管理 138
思考練習 142

第7章　POE模型下的行業(yè)變革與機會 148
1.Paid Media：程序化廣告與動態(tài)優(yōu)化 149
程序化廣告趨勢成為共識 149
數據如何在程序化廣告中發(fā)揮作用 154
從投放程序化到創(chuàng)意自動化 156
2.Owned Media：從營銷數字化到經營數字化 158
第一、二、三方DMP 158
DMP,CRM與CDP　159
從數據分析到IT項目管理 161
3.Earned Media：從社交媒體到社會化運營 165
數據助力互聯網社交化運營 165
從Web2.0到Web3.0的新可能 167
思考練習 169

第3部分　入門三部曲：從0到1做好營銷數據分析

第8章　營銷數據分析的第一步：理解數據 173
1.測試你的Data Sense 174
我的工資有沒有拖后腿？—平均數和中位數 176
為什么總是廣東省第一？—絕對值與大盤值 178
分母太小，百分比無意義—比例與絕對值 180
2.數據統計的基本概念 181
數據的類型 181
數據的集中趨勢描述 183
數據的離散程度描述 185
思考練習 187

第9章　營銷數據分析的第二步：模仿學習 190
1.粗讀報告要看四件事 191
研究目的 191
數據來源和數據獲取方式 193
維度和指標 197
研究的有效性 201
2.營銷報告模仿實例 202
一份報告怎么看 202
日積月累怎么做 211
思考練習　214

第10章　營銷數據分析的第三步：創(chuàng)造實踐 215
1.完成數據分析報告的流程 215
需求溝通 217
報告框架和流程規(guī)劃 218
數據收集和整理 223
可視化和產出洞察 225
結論匯報和校正 229
2.完成第一份數據報告 231
拿自己的數據來練手 232
找公開數據來研究 239
思