Instagram 粉 Instagram团队是怎么做营销分析的？

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任何全球范围级别的营销项目，都离不开营销分析这块基石。但很少有人真正了解营销分析包含了什么。一些人错误地将营销分析（Marketing Analytics）简单地等价于数字营销分析（Digital Analytics），也就是跟踪用户访问次数、点击量、转化率。诚然，营销分析师的一部分工作内容确实涉及Digital Analytics，但这远远不是我们工作的全部内容。此外，我还听说过有人将营销分析与市场调研（Market Research）混为一谈。虽然我和市场调研部门的同事合作紧密，但我并不做调研。

我在Instagram担任营销分析与决策 总监。我喜欢营销分析这份工作，主要有三个原因：

，我每天接触不同的方法与工具——从SQL编码到机器学习算法。

第二，这个角色充满多样性，并且具有十足的影响力——我的分析能推动数百万美元的决策制定。我有机会见到每个人，从公司CFO到充满活力的实习生。

第三，这项工作性质让我得以查看整个生态系统的数据、审查每个产品领域的数据，并深入探讨产品行为、人口统计信息和文化潮流之间的关系。我称这项工作为——应用计算社会 。

为了阐明营销分析这个专业领域到底每天都在做什么，我写下这篇“营销分析工作者的 ”，综合了我在Instagam做过的多种分析项目。每项工作内容被我浓缩为平均45分钟的时段，以确保我能在一篇文章里，对我经常处理和交涉的各类项目提供一个具有代表性的概述。

那么，欢迎来到我作为一名营销分析从业者的 ！

7.30 am——运行数据繁重的SQL查询

我喜欢早点进入状态。早餐，咖啡，然后是SQL代码。数据库在早上运行得 快，因为这时候同时在运行SQL查询、榨取服务器资源的分析师比较少。我启动了一些需要大量计算能力的大型查询。跑起来跑起来，我亲爱的数据库！

8.15 am——邮件

我为我们公司全球各地的营销人员提供数据支持，所以我要尽早检查我的收件箱并回答他们发来的各类问题。尤其是那些在欧洲、中东和非洲的同事们，他们马上要结束 的工作了，我希望在他们下班前能回答他们的问题。

9am——聚类分析

到了聚类分析的时间啦！我打开R Studio，开始编码。我正在为一场以教育用户为目的的营销活动寻找产品使用率低于平均水平的用户。聚类是一项机器学习技术，可以帮助我找到“自然”的用户分组。在这个项目中，我用机器学习来确定出“低于平均水平”的自然定义，它会在特定指标上给出从高到低的一组组用户群。被它定义为低于平均值的用户就成为我要找的受众。

Cluster example;Source:CSSA

9.45am——为营销部门的同事提供咨询

我与营销团队的成员们会面，帮助他们为即将到来的战役明确营销策略和方式。我们讨论潜在受众、KPI、战略以及预算。这过程很有趣，我享受这份创造力和头脑风暴的感觉。

10.30am——查看数据可视化报告和未来趋势

回到我的办公桌，现在是“查看仪表板和写电子邮件”的时间。我为整个营销团队维护四个自动化仪表板。这些仪表板涵盖了人口统计、营销绩效、区域数据细分和营销基准数据。我会每两周发送一封简短的电子邮件，报告仪表板中的趋势走向。今天，我正在撰写一封关于区域数据趋势的更新邮件——通过查看特定 的趋势来帮助那个 的营销团队。

Tableau example;Source:Analytics Vidya

11.15am——营销活动结果分析

一项在法国进行的为期两个月的营销战役刚刚结束，那里的团队正在迫不及待地期待结果。我把Media Impressions的数据拉出来开始分析。我们用测试组与对照组的方法来测量几乎所有的营销活动——测试组的受众收到来自我们的营销，而相似的对照组用户则没有收到任何营销。我使用SQL和R来比较测试组和对照组的行为。我的目标是查看出两组用户在产品行为指标上是否存在统计上的显著性差异。 终的结果会被整理成报告，也会放入我们的基准（benchmark）数据库中。

12pm——和产品分析师开会

午餐会议。和我一起开会的是提供产品分析的数据 家，他们负责分析具体产品领域的深度趋势与细节。他们用Hive建立和维系具体产品领域的主要数据库表。作为一个营销分析师，我负责考察所有产品领域的相关性与互动性。所以我会依赖产品分析师的深度洞察，并用他们各种各样的数据表格来测量营销对用户行为的影响。

12:45pm——合作建立机器学习工具

我和我团队中的数据工程师开会。我们一起建立一个能够自动化运行营销战役、帮助我们大范围测试与学习的机器学习工具。这是个让人兴奋的项目。我们花时间来讨论算法、将我的R代码翻译成Python，找出我们需要建立的数据库。

1:30pm——预测ROI

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我回到我的办公桌。我的下一个项目是聚焦于预测一个规划中的营销战役的ROI。目标是要搞清楚这个战役是否值得投入。如果ROI较高，那么数百万美元将会被投入，三个不同的团队将要一起在这个项目上工作，所以我得确保我的数据与判断准确。我关心的指标有潜在的触达量、估计的点击率和近似的CPA（cost per acquisition）。我会权衡准确度与速度，因为需要我快速做决策。我用多元回归来运行预测模型。

2:15——广告活动的地理制图

地点，地点，地点。我需要在下午花一部分时间来聚焦于地理数据与地图制图。营销团队决定在英国的不同城市里做一些快闪活动。他们希望在那些午餐时间人流量较大的地方运行活动，但他们不知道哪些城市符合这样的条件。于是我就用地理数据与R语言的地图神器——Leaflet for R来建立一个足迹热力图。我挑出排名 靠前的三个地点，把它们发送给了营销部门。

Heat map example;Source:Stack Overflow

m——为营销战役撰写测量计划

接下来，我需要写一部分营销战役的测量计划。所有的战役规划都必须有一个测量的部分，在这里我会列出KPI、第二指标、商业目标、目标受众、地理和测量方法。如果要涉及品牌意识和品牌情绪的调研的话，我的研究部门的同事就会在这一部分也加入他们的研究计划。我所在的公司强烈推崇测试文化（test and learn），所以，几乎所有的营销规划都会配备数据分析人员与研究人员。

3:45pm——第二轮邮件

马上就要接近 的尾声了。我会花一点时间来检查我的邮件回复当天的问题。每天我都会收到很多很多的问题，时间久了，我就学会了如何在邮件回复里做到简洁和直接。闲聊和礼节可以留给当面的对话以及咖啡约聊，而不是邮件里。

4:30pm——检查日本的数据趋势

这是我 中 后一个会议——我会和我们的日本营销经理一起讨论我在Tableau上建立的行为数据趋势。我试图每两个月就和负责其他 的营销经理开会，告诉他们我在数据可视化报告上看到的 新趋势。这也是一个很好的机会来倾听他们认为重要的事情，这样我就可以在这些事情上给他们提供额外的洞察。

5:15pm——设立好SQL查询，让它连夜运行

到了我 的 后时刻。我的 后一项任务就是建立一些SQL查询，让它连夜运行。它会为我明天要做的分析项目建立数据表格。我让SQL在晚上跑是因为当所有人下班后就会空出更多的服务器资源。当你处理的表格有十亿甚至万亿以上行的数据时，你就需要争抢一切你可以抢到的服务器资源。

正如你看到的，营销分析职业远远超越了点击量和转化率。这是混合着数据可视化、算法、编程、内部咨询等等的综合性工作。这种多样性就是我在工作中 享受的部分。对我来说，很少有一模一样的两周。

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