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巧妇难为无米之炊，数据就是营销分析平台的米，每一个分析结论的产出都离不开数据。那么数据到底是怎么获取的，如何一步步走到我们的面前，如何熠熠闪光的展现在一个个报表上？在互联网电商领域，数以亿计的移动终端、PC网页，就是用户与系统交互的数据源泉。

1、插一段历史

最近非常火的电视剧《大秦赋》第四集，秦昭襄王破六国合纵，秦军兵围周王畿，逼迫周天子把象征王权的九鼎交出来，周天子仰天骂了句：“你这个养马的家奴。”

这句话相信很多观众没有明白缘由。其实这和秦的开国君主——赢非子有关，非子替周天子养的一手好马，于是天子赐了一块地给他，但是这时的秦国远不到诸侯国的级别，更别说和晋国、齐国这些老牌诸侯国相提并论了。

真正让秦国拥有诸侯国地位的要和一个女人有关——褒姒。周幽王烽火戏诸侯博美人一笑，不巧犬戎真正来犯时，燃起狼烟却鲜有诸侯发兵勤王，致使西周被灭；前面说了，鲜有并不是没有，秦国的先祖就派兵勤王了，后面虽然西周灭亡了，但是周朝并没有灭，周幽王的儿子周平王东迁都城继续了周朝统治，于是正式封秦国为诸侯国，并且给秦国画了个大饼——关西犬戎部落的领地，只要秦国打下来，就都是秦国的封土。

2、从埋点到数据采集

在数仓模型中，埋点是数据获取的源头，通常来说，通过在PC端页面或者手机APP页面，进行埋点，上报需要采集的数据（一般为Json格式），然后将数据进行清洗和转化，最后以表的形式存储起来。而埋点一定是从实际的业务需求出发，最终将需求物化为可以量化的指标。举个例子，我们希望判断某一个商品是否是尖货（受欢迎程度极高），那么如何将这个需求量化为指标呢？首先一个商品如果是尖品，那么它的商详页流量数应该比较高；其次，它的下单及加购数应该比较高，这样我们就可以得到一个埋点从需求到指标的拆解：

这样就可以把一个具体的业务需求进行量化，只有量化了的需求，才可以进行有效的管理和分析。不同职能的同学可以从自己的需求出发，最终整合确定埋点的内容。譬如产品同学关心用户使用过程中的使用体验，哪些功能的使用率高，哪些页面的点击率高，用户的产品粘性和复用率如何等；运营的同学关心活动的具体效果，商品的销售效果，各个渠道的转化率，各个渠道的ROI等。

通常来说，我们希望通过埋点采集到的内容应该包含以下内容：

一、When：什么时候发生了这个事件（年、月、日、时、分、秒）

二、Where：什么地点发生了这个事件（来源页、GPS）

三、Who：什么人触发了这个事件（会员、访客、年龄、职业）

四、What：这次事件的内容是什么（浏览、点击、曝光、下单、加购）

五、How：如何触发了这次事件（APP版本、网络类型、手机型号）

3、如何计算引导

电商领域不得不谈的一个指标就是引导XXX（引导成交、引导PV、引导加购），引导相关指标的计算结果不仅是商家关注的，同样是各个互联网平台所关注的。一方面，商家通过付费，购买平台的流量，意图增加自己商品的曝光和成交；另一方面，互联网平台希望借助自己的流量资本，实现流量变现。抖音上的买流量、淘宝上的搜索推荐都是典型的流量变现方式。

聪明的同学可能就有一个疑问了，从一个页面A跳转到页面B这个动作如何刻画记录呢？通常可以有这样几个步骤：

一、由页面A（url_1）上的某一个链接跳转到新页面（url_2）上；

二、实际打开的页面B（url_3）的链接；

三、页面B的来源页面（url_4）的链接。

那么通过上面列出的四个url只有满足一定条件的时候，才可以肯定地说，页面B是由页面A跳转过来的，也就是页面A引导到了页面B，而且这是一个直接引导。相对来说，这样的确定逻辑是有些复杂的，那么还有没有更为简便的方式确定这种引导逻辑呢？

答案是肯定的，倘若一个页面进入下一页面的时候，把当前页面的url以及点位等参数直接带入下一页面那么这个问题就迎刃而解。我们每一个页面参数都包含上一页面的url及点位信息，那么不仅可以方便的得到来源页信息，还可以知晓来源页的来源页信息，以及无限向前推的来源页信息，这就可以计算间接引导的相关数据，考虑到从业务上来说，两跳以上的引导不太有价值，我们可以得到如下引导指标的关系和计算逻辑：

4、数据的传输存储

由埋点采集得到的数据，最终会流入到数仓中，通常采集到的数据通过清洗和转换，最终以表的形式存储下来，一般一个数仓的分层如下图所示：

营销数据分析通常居于数仓模型的ads层，通过对数据进行多维度的聚合拼接处理，得到业务最终关注的具体量化指标。