背景：海量数据分布在碎片化的渠道，怎样获取有价值的洞察？
技术架构+数据处理+数据应用数据部署+数据导入+数据分析+数据应用流量数据基础数据，线上、线下等各类传播途径数据导入包括广告、搜索关键词、自然流量、EDM数据、APP数据等）网站信息站内数据，网站内数据集合包括产品价格、单品规格、浏览路径等成交信息交易数据：导入有关产品销售的数据包括：产品销量、付款时间、付款方式、退换货情况等）CRM信息内部数据，CRM数据导入包括CRM系统内数据
数据源管理网站数据广告数据移动数据CRM数据
数据洞察数据应用
广告业务数据：订单数据，执行金额。广告效果数据：前端效果；后端效果广告媒体数据：网站和APP流量数据
广告效果的衡量：AISASReach + Response（品牌互动+效果转化）awareness-interest-search-action
Reach：awarenessRespose：interest，search，action，share
Reach的量：跨屏分析：每个渠道效果的评估：TV，OTV， OTT， OOH。统一的评估：GRP, IGRP, IMPRESSION.
Reach的质：可见度；品牌安全；无效流量。
分众已经做了表率。拉着权威机构（CTR，央视市场研究）做背书，一起说服品牌广告主。广告有没有投放：1. 行业监测产品。2. 代码监测。广告投放有没有效果：1. 从行业角度看，通过与第三方市场研究公司一起发布户外广告效果研究报告，影响行业。2. 品牌广告主会brand tracking，与第三方市场研究公司一起调研，比如，CTR，尼尔森，ipsos。2.单波投放，看CTR infosys ooh。
横向：跨屏分析纵向：漏斗分析（流失率）-打通前后端分析完整链条；归因分析（贡献率）-针对效果广告。
广告效果指标；全流程指标
做产品的思路。怎么样做产品经理
广告结案报告
- 投放背景
- 整体完成情况
- 日趋势
- 投放策略
- 总结
- 建议
着重强调的点：品牌广告主在乎的三点。
- 优质的曝光环境（媒介）
- 优质的创意形式（创意承载）
- 可量化的评估标准（第三方）
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