营销分析和 AI 解决方案

将业务和营销数据整合在一起,全面了解营销绩效和业务影响。利用数据和 Google Cloud 的强大功能,构建高级受众群体并提升客户体验。

优势

营销分析如何帮助您拓展业务

利用以数据为依据的营销数据洞见提高投资回报率

将孤立系统中的数据连接到 BigQuery 以获得全面的营销数据洞见。启用可靠的渠道效果报告和预测性营销分析。

构建预测式和高级细分受众群

利用 Google Cloud 的机器学习功能构建差异化受众群体。创建购买意愿和高客户生命周期价值等细分受众群,以吸引最有价值的客户。

提升客户体验和品牌衡量

通过大规模提供相关建议,提供更好的客户体验。监控和利用客户情绪来规划产品改进措施、确定客户问题的优先级并优化广告支出。

主要特性

在这一历程中,Google 是您的媒体和云合作伙伴

Google 拥有独特的优势,能够将您的营销和业务数据整合到一个平台中,同时提供原生的 Google Ads 集成功能等。

如何将营销数据和分析与 Google Cloud 相结合

Google Cloud 提供了与 Google Ads、Google Analytics 360、Campaign Manager 等关键数据源的无缝连接器。连接 CRM、销售、产品、客户服务、社交媒体等第一方数据,使您可在一个联网平台中全面了解营销分析信息。利用内置的机器学习工具(例如 BigQuery MLVertex AI),轻松地根据这些整合的数据构建 AI 模型。

关于导入 BigQuery 和 Looker 的营销数据源的示意图

利用营销分析和 AI 获得竞争优势

先进的营销分析和 AI 解决方案,适用于整个数据和机器学习生命周期中的所有用户和意图,这意味着贵组织可以在营销方面进行更多创新。灵活的工具,如 BigQueryLooker 随着贵组织利用 Google Cloud 技术的持续增强功能,提供精简且可扩缩的协作。

利用领先的 AI 和机器学习技术,让您的营销为未来做好准备

数字营销格局正在发生变化:从更复杂的客户转化历程到有关数据收集和使用方式的监管变化,以及影响第三方 Cookie 衡量的行业变化。在 Google 的开创性 AI 研究成果的基础上打造的解决方案,以及具备 Responsible AI 功能的一流算法可帮助您的组织应对这些变化。

利用智能的实时数据提升广告系列的效果

无论您是组织的营销领导者还是提供一流营销服务的代理机构,与 Google Cloud 合作都可以帮助您通过利用原生广告数据与 BigQuery 的集成以及利用 Google Cloud 的 AI 产品开发自定义的差异化细分受众群来解决营销分析难题。

利用 Google 趋势数据了解消费者的搜索方式

营销者现在可以通过安全、私密的方式与 BigQuery 直接互动来访问 Google 趋势数据集。这意味着您可以探索消费者搜索的内容,以为您的分析提供依据,并根据数据制定更明智的决策。如果您刚开始接触 BigQuery,请使用 BigQuery 沙盒启动免费项目或查看示例 Looker 信息中心以探索此数据。

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合作伙伴

Google Cloud 营销分析专业合作伙伴

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文档

其他营销分析和 AI 资源

浏览我们的文档,通过教程了解详情,探索常见架构,并查看常见营销分析应用场景的模式。

Architecture

构建电子商务推荐系统

了解如何使用 BigQuery ML 构建推荐系统,以根据客户数据生成产品或服务推荐。

Tutorial

根据当前客户生命周期价值构建新的受众群体

了解如何识别最具价值的现有客户,然后在 Google Ads 中利用它们来开发类似受众群体。

Whitepaper

借助 Google Cloud 和机器学习技术进行大规模广告素材分析

此文探索了如何利用云技术大规模查看广告素材效果和数据洞见。

Quickstart

适用于 Google Marketing Platform 的 Looker

首先,使用 Looker’s Blocks and Actions for Google Marketing Platform (GMP) 提供开箱即用的数据洞见,并在 GMP 和 GA360 中激活 Looker 中的数据。

Pattern

打造统一的应用分析平台

将数据源集中放在一个数据仓库中并更深入地挖掘客户行为,以做出明智的业务决策。

Best Practice

借助 Google Cloud 和 Ads 产品提供出色的体验

品牌将 Google Ads 和 Cloud 产品一起使用,以提供更好的广告系列和客户体验。

Pattern

使用 Google 趋势数据来满足常见业务需求

使用 Google 趋势数据解决业务难题,例如发现零售业位置趋势、预测产品需求,以及启发新的营销活动。

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