随着精准营销与定向投放在日常的广告投放中越来越普及，当黑科技的面纱被揭开之后，我们会发现精准投放也并没有想象的那么难，更精准的营销需要仰仗的是数据分析。

　　事实上，很多企业已经通过对渠道ROI进行数据分析，实现了一定程度和意义上的精准投放。

　　数据分析主要方法有两种：

一种是通过追踪码，记录每一个用户的渠道来源，根据用户量和渠道成本进行计算，选择效果最优及次优渠道集加大投入并优化投放;

另一种是根据用户的特征属性(如年龄、性别、地域、职业等)选择对应的投放渠道。

　　但仅利用两种数据分析方法是不够的。想要实现极致的精准营销，企业需要进行全流程的数据分析，完全用数据分析来指导决策。用户是从线上线下的哪些渠道转化而来，用户使用产品或服务的体验如何，每一个环节都应该监测流量、停留时间、转化率和用户行为特征，以形成全周期的渠道ROI分析。有的渠道流量大，但转化小或转化后不活跃，这样的渠道引来的用户价值也不高。有的渠道流量一般，但转化和复购率都很高。通过对各环节及各指标进行加权排列，选择最合适的渠道。

　　上面说到要全流程监控，那么介绍一下如何进行全流程渠道ROI分析。

　　第一步，定义用户唯一标识，辨别不同用户的渠道来源。

　　对于一般企业来说，它的渠道可以分线上和线下两种：线上渠道包括百度、360、搜狗等不同搜索引擎的品牌专区、竞价排名以及直接访问、不同APP的开屏、banner和外部链接等；线下包括报纸杂志、车站机场、地推、自营店面等。

　　定义用户的唯一标识，其实就是从线上最起始源头给用户分配一个唯一ID，这个ID将永久陪伴用户整个生命周期。通过这个ID，企业对使用产品或服务很久，甚至包括沉睡用户等等溯源到最初来自哪个渠道。另一方面除去记录用户的整个生命周期内的相关交互动作外，是为了更有效辨别用户或潜在用户的不同渠道来源。这对线上的不同渠道，采用不同的链接特征标识，对线下的不同渠道，留不同的联系方式。这样就将渠道来源完全区分开，并能将每个用户的ID与其渠道来源绑定。完善用户的属性、行为、购买信息。

　　第二步，完善用户的属性、行为、购买信息。

　　用户从某个渠道接触到企业，进行第一次交互。 在沟通过程中，企业会友好而主动的收集更多用户信息。在线上渠道，有的用户信息比较容易进行被动获取，如用户地域、浏览路径等，对于相对敏感的信息可以通过在线客服和一些互动媒介让用户主动提供。在线下，用户信息则需要客服人员通过沟通或者一些调查问卷等等优惠反馈活动获取。

　　企业通过线上线下渠道引入的用户会有一定比例成为正式付费用户，客服及销售人员将这些用户信息录入CRM系统中，后续由销售人员继续跟踪，提升转化率。持续跟踪和挖掘用户的使用行为，再将之后的数据反馈给市场及产品，形成数据闭环。

　　第三步，持续跟踪和挖掘用户的使用行为。

　　潜在用户转化成了正式付费用户，意味着其开始使用企业的产品或服务。一般来说购买与关注仅仅是企业与用户产生关系的开始，要持续保持对用户的关注。

　　用户在使用过程中的使用频次、消费额度、使用时长等等相关消费、行为信息，这些数据既是精准营销的决策依据， 也是优化改进产品的重要依据。用户在持续获得服务的过程中，一定会与企业有多次交互，这是持续收集更全的用户属性信息的好机会。

　　第四步，根据用户“画像”、“标签”调整投放渠道。

　　企业通过长期的投放，已经主动或者被动学到了不同投放渠道引入的流量，atv，还掌握了流量转化、转化用户的活跃度、属性、行为、购买力等全方位的信息，做到了全周期的渠道ROI分析，就有条件实现精准营销了。

　　一方面，企业需要综合分析渠道的权重，调整各渠道的投入比例。