营销分析从业者往往很清楚，每一个营销分析都可以非常复杂，在一个分析中试图完成全部的结论几乎是不可能实现的，尤其是往往还伴随着项目时间要求的制约。我们通过抽象的数据科学方法论提炼和沉淀了本导论，为营销分析提供精简和朴素的流程和要素。在本系列的后续文章中，我们还将分享具体的解决方案和模型解析，欢迎持续关注。

▐ 对传统营销模型的思考

模型引用自：菲利普.科特勒、凯文.莱恩.凯勒的《营销管理第15版》

营销业内的常青树模型非常多，包括 4P、4C、4R、STP、SCVM、ME 等等，被各行各业的从业者熟知，然而对于实战分析来讲，这些概念显得有些过于“庞杂”。所幸长期的从业经验，使我们能够在朴素营销分析的视角，将营销分析的方法论，和营销战略、战术等业务方法论，进行对应和结合。

• 营销战略要素模型中，我们认为相比较 SCVM，STP 更具备实际的操作属性，当然 SCVM 也有其更加适用的场景，比如在一些专业化程度较高的营销自动化工具中，SCVM 中涉及到的 5 个要素，就是关键。由于营销自动化并不是本系列讨论的重点，在这里我们不做赘述。

• 营销战术模型，我们进行简单的梳理：4P 从营销的发起方出发（B端），4C 从营销的接受方出发（C端），4R 从营销发起方和接受方的交互出发。我们认为 4P、4C、4R，对营销分析的基本逻辑是非常关键的三个模型。产品价值和用户需求的匹配，决定了认知；价格和消费者可负担的成本的匹配决定了触达；流量场景和体验场景的匹配决定了关系；促销和沟通决定了回报。

STP、4P、4C、4R 是对营销分析极具指导意义的朴素模型，如果能够在营销分析实战中应用他们，就可以使得分析极强的关联营销业务，避免一些发散的分析思路的干扰。以“衡量营销效果”为例，一个有效的营销分析体系是否能够对 4R（认知、触达、关系、回报）进行指标体系的建立、观察和洞见，是最为行之有效的营销衡量。同时每个从事营销分析行业的人，几乎都有过一段很痛苦的经历，因为营销的要素实在是太多了，这使得数据的维度变得非常之高，分析师可以切入的视角非常多。那么接下来 4P 和4C 之间的对应关系，是非常好的降维参考。我们在实战中更是进一步把 4P 和 4C 可以进一步定义为，人群和事件。我们认为能够以人群和事件做为维度，在认知、触达、关系、回报的价值指标体系上，得出最为行之有效的面向行动的分析结论，即为朴素的营销分析。

• 人群上，消费者可负担能力、产品价值匹配、价格带匹配，都是很重要的动态的人群属性；

• 事件上，围绕流量（或者说渠道），场景的匹配、促销的投入和关系节点的深化，也是很重要的事件属性。

▐ C.M.O.营销分析逻辑

实战营销分析，可以被分为三个阶段“衡量效果、优化动作、发现机会”，可以得出他们和经典营销理论的对应关系，我们用清晰的一张表格来描述营销分析的要素，并把他归为1个完整的营销分析逻辑C.M.O.

人群（Customer Insight） × 渠道 （Multi-Touch Attribution） = 机会 （Opportunity）

1. 人群（C）： 或者说是其产品或服务的用户、消费者，广告主希望他们提供的产品和服务更匹配用户或目标市场的需求、更能够形成转化或者持续性的生命周期价值、更能够捕捉用户行为轨迹上的沟通机会。当我们谈到人群洞察（这个概念在营销分析中已经走得太远，几乎到了随处可见的滥用地步）时，我们实际上在讲的是，通过人群洞察来对用户结构和价值进行优化或识别优化的机会，我们的目的和广告主的目的，从来不是洞察，而是如何提升“用户结构和价值”。——对人群进行洞察，以优化人群结构和价值为目的，回答5W（who，what，when，where，继而why）的问题，比如广告主的关键人群是谁，偏好什么样的营销组合，在什么时间和事件节点上进行沟通，他们对用户结构和价值的影响是什么，真的是关键人群吗？这就是C.M.O.营销分析方法中，C的部分要回答的问题。

2. 渠道（M）： 这里我们专指包括广告渠道在内的营销渠道，广告主希望能够精准评估每个渠道的效能（不管是销售效果还是品牌认知度效果），能够对每个渠道在营销中所扮演的角色有清楚的洞察，能够形成对渠道投入的优化方案，甚至能够进行渠道组合的营销方案制定。渠道洞察和人群洞察不同，它完全没有被滥用，甚至可以说非常谨慎，广告主很难将各个渠道的效果，放到统一的分析环境来进行分析，这背后有数据的原因、渠道的原因，也有技术和数据能力的原因。我们提供的方法，会帮助广告主更关注如何优化“多渠道的效率和效果”。——对渠道进行洞察，以优化渠道的效能为目的，回答1H（how）的问题。比如针对关键人群，哪些渠道发挥了什么样的作用，如何制定渠道策略去加大关键人群的交互，这里我们的渠道不仅仅局限在广告渠道。这就是C.M.O.营销分析方法中，M的部分要回答的问题。

3. 机会（O）： 这里我们指通过C × M分析中获得的策略，并对策略进行度量和预估，也指当围绕某个营销目标，通过数据如何发现C和M。我们主张对 “策略的数字化发现、评估和预估”，是非常重要的营销分析动作。这里我们专指广告主通过识别细分目标市场，并制定渠道优选策略，同时能够在一定条件下的预估和预测营销策略对目标市场的作用。可以让广告主基于整个目标市场/个体市场进行运作，让广告主不仅仅可以定位产品和服务的关键特征，更可以做针对产品和服务的品牌、品类、销量的增量预估/容量预估，甚至精准控制渠道成本，加强ROI的可控性，提升用户体验。——当我们从机会人群和渠道的角度出发，度量效果和预测效果，就成为“确定”一个机会的最后一步。这就是C.M.O.营销分析方法中，O的部分要回答的问题。

▐ C.M.O.营销分析流程

让我们绕得远一点，先从数据科学的视角来看营销分析的“门槛”。2013年Drew Conway用一张很简单的VN图来解释了数据科学的范畴；2017年，Andrew Sliver、Adret LLC又对张图进行了进一步的诠释。我们能够看到，数据科学处于专业领域、统计学、计算机学的中心，同时也处于机器学习、软件开发和传统研究的中心，甚至对沟通等软技能也有要求。

我们一直试图降低这种门槛，以数据科学框架、方法论和工具形成数据分析解决方案，支持业务批量使用。我们把针对广告营销分析的数据科学实践，抽象成：

1）明确能够在不同角色和背景的人中，达成共识的框架和方法论；

2）带场景的分析法（含有目标场景、分析流程、分析法组合）；

3）一套产品化的工具。

我们提出更敏捷的流程，这个流程被赋予这样的理想，但我们希望这个流程能够在营销分析工具中进行实现：

1. 解决方案设计能力：可以把大型的分析解决方案，分解成固定的分析法来进行设计和迭代，同时还需要兼容其中各种分析法的自由组合，给分析者的灵活使用保留空间；

2. 问题数据定义能力： 所有的环节都可以被明确的数据定义，使用指标或指标体系，并且支持自定义配置指标；

3. 高维数据处理能力： 而且这种能力要能够被_查询吞吐、响应时间所考核；

4. 模型变模版化能力：能够把需要高专业度的模型，进行模版化，分析者可以通过简单的配置/步骤就驱动模型；

5. 清晰阐述结论能力： 对关键的分析结论和关注项，要具备预警、预估、预测的能力

接下来，我们将分为以下几个部分，陆续为您介绍C.M.O营销方法中的具体内容，欢迎持续关注~

人群（Customer Insight）

1. 消费者资产分析

2. 消费者行为分析

渠道 （Multi-Touch Attribution）

1. 受众沟通和品牌认知评价

2. 营销渠道效果评估与归因

3. 多渠道组合路径效率评价

4. 营销组合模型MMM

机会 （Opportunity）

1. 目标群组发现

2. 智能洞察技术为营销分析提效

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