Analytics：借助相关模型来填补信息上空白

本周早些时候，Twilio 宣布以 32 亿美元收购客户数据初创企业 Segment，彰显了品牌营销行业对于消费信息的饥渴程度。与此同时，搜索巨头谷歌也宣布了旗下 Google Analytics 分析服务的功能更新，以帮助企业更好地了解客户 —— 尤其是与该公司的相关工具结合使用。

在介绍新功能的同时，谷歌测量、分析与购买平台副总裁 Vidhya Srinivasan 还在博客文章中提到了全球健康危机带来的一些品牌动态变化，并且希望通过添加新功能来帮助营销人员达成既定的目标。

实现这一愿景的其中一种方法，便是将分析工具与机器学习功能融合到一起，以帮助突出显示某些数据。对于平台营销人员来说，这点是相当重要的。

Srinivasan 补充道：“Google A nalytics 以机器学习为中心，能够自动浮出实用的见解，并让您全面了解跨设备和平台的客户”。

换言之，营销人员可借助机器学习来访问他们最关心的那部分信息，比如哪些类型的客户最有可能选购、又有哪些类型的客户最有可能流式，进而制定相关策略来提升转化率。

报告示例：YouTube 互动观看转化率

只需按照说明进行操作，便可为营销人员提供一种方法来衡量其生命周期里每个客户、或一组客户的转化数据。

此外结合 Google Ads、YouTube、其它工具(比如 Gmail 和搜索)、以及非谷歌渠道，新方法还可满足客户的长期营销需求。

最后，谷歌试图在无法使用 Cookie 和其它追踪软件的情况下，借助相关模型来填补信息上的空白。

以便在更严格的隐私保障之下(比如欧洲 GDPR 和加州的 CCPA)，对相关数据进行分析和验证。

关键词： Analytics

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