Overview
无法衡量就无法改进，衡量错了就会改错方向。
Cookie 限制和隐私法规让数字监测环境越来越复杂。我们从埋点等采集环节开始，一直搭建到多种衡量方法交叉验证的统一监测体系，让广告主有依据地做预算决策。
01
准确的数据采集
通过埋点、CAPI 和服务器端监测，减少数据缺失和重复。
02
统一衡量框架
归因、MMM、增量测试结合使用，交叉验证结果。
03
分析落到执行
每项分析都以预算再分配方案和下一轮测试建议收尾。
Challenges
营销数据，
营销数据，
如果您在为
这些问题头疼。
Q1
每个媒体都说转化是自己带来的。
用统一口径的归因模型和增量测试，剔除媒体间重复计算的转化，算出各媒体的净贡献。
Q2
切换到 GA4 之后，数据对不上了。
全面检查并修正事件设计、转化定义和代码部署，重建可信的数据基础。
Q3
不知道明年的广告预算该投到哪里、投多少。
用 MMM 估算各媒体的响应曲线和饱和点，模拟达成目标销售额所需的预算分配。
Q4
做一份报告要花太多时间。
搭建打通媒体 API 和内部数据的自动看板。负责人不再搬运数字，而是把时间用在解读上。
Capabilities
从采集到决策，
从采集到决策，
数据全流程。
监测设计、数据工程、分析建模和可视化，由数据科学家和工程师共同完成。
01
埋点与监测设计
设计并部署 GA4、标签管理器、CAPI 和服务器端监测。
- 监测标准文档
- GTM · 服务器端埋点
- CAPI 部署
02
数据管道
把媒体、网站、CRM 数据汇集到同一个存储。
- 媒体 API 采集
- 数据仓库
- CDP 对接
03
归因分析
用数据驱动的归因模型评估渠道间的相互作用。
- 多触点归因
- 路径分析
- 自建概率模型
04
营销组合模型
估算各媒体的响应曲线，优化预算分配。
- MMM 搭建
- 饱和 · 滞后效应分析
- 预算模拟器
05
增量测试
通过地域、人群层面的测试衡量广告的因果效果。
- 地域实验
- 对照组（Holdout）测试
- 转化提升
06
看板与报告
提供以 KPI 为核心的自动看板和决策用报告。
- Looker Studio
- 管理层报告
- NexaAI 看板
Process
数据项目流程
01Audit
数据审计
检查采集现状和数据质量。
02Build
监测搭建
设计并部署埋点和数据管道。
03Model
分析建模
设计并分析归因、MMM 和测试。
04Act
执行
转化为预算再分配和下一轮测试。
Channels & Tools
使用工具 · 平台
- Google Analytics 4
- Google Tag Manager
- BigQuery
- Looker Studio
- Meta CAPI
- AppsFlyer · Adjust
- Amplitude
- Python · R
- NexaAI
KPIs
管理指标
分媒体增量 ROAS营销效率比（MER）边际 ROAS获客成本LTV数据缺失率报告自动化率
FAQ
常见问题
做 MMM 需要多少数据？
通常至少需要 1–2 年按周统计的销售额和广告费数据。数据不足时，先从基于测试的衡量做起。
不做广告代理，只做数据咨询可以吗？
可以。监测体系搭建、MMM、看板搭建都可以作为独立项目进行。
如何应对隐私法规？
按照同意管理、最少采集、假名化处理的原则设计监测体系。
能和我们的数据仓库对接吗？
能。对接主流云数据仓库和 CDP，直接使用您已有的数据。
先从诊断
现有账户开始。
告诉我们目标、月预算和投放档期即可。2 个工作日内，负责的策略团队会提交账户诊断结果和首轮方案。
