营销分析的质量，会影响营销工作的评估效果。如何保证所做的分析有效起到预测、优化的作用？
你做的营销是否有效？是否需要更多的营销分析？
今天的这篇文章，就是想和大家分享怎么进行营销分析，可以有效预测、优化营销工作（实施部分以GA为例）。
那么接下来聊的主题就是——
建立一个框架，在营销分析中追踪正确的数据
如果你不知道怎么使用手头的数据，也就很难分析营销的效果如何。
规划
这是框架的第一步。你可能会想，开始之前我也会进行计划，但方法呢？现在，请记住这个模型。
我把它称为QIA模型，“行动”是里面最重要的部分。如果你没办法把答案与营销活动关联起来，则可能收集到的是虚荣指标。反之则很重要。
构建
这个过程需要用到GA一类的工具来收集和存储所需信息，来回答在第一阶段——计划中所提出的问题。
如果你使用的就是GA的话，可以搭配Google跟踪代码管理器，能够更深入的了解网站上发生的行为，也能够获得更具体的答案。
报告
这是第三步。如果本身就是GA的使用者，对这点肯定很熟悉了，还是初学者或者正在了解的，可以点进该专题查看：
此处不过多赘述。
GA的报告很有帮助，但有一点，可能会包含很多你不需要的信息。所以可以借助Google Data Studio进行可视化，将关注的重点提炼出来，一目了然。
前三个步骤清楚了，就要思考：如何将它们协同。
在计划阶段，要考虑自己的问题；在构建阶段，要收集信息以获取这些答案；在报告阶段，就要想清楚获得这些答案，需要怎么操作。
预测
这步通常会被忽略，一般都是直接说：“我们的网页将有1000次点击”或“我们下周要做到$10,000的销售额。”
但是怎么做到？
如果要获得10000美元收入，假设从Facebook获得100,000次展示，其中将产生1％的点击率，30％页面转化率，50％将通过电子邮件购买，平均购物车价值总计为10,000美元。
预测不仅只是针对结果，还有如何实现目标。因此，当你设置测量值时，应该问一个问题：“它是否像预期的那样工作？”
实施与优化
这是最后一步，使用自己设置的内容。根据结果进行衡量，以便查看哪些有效、哪些无效。（表现如何？达到预期了吗？）
在优化步骤中，可以通过查看数据确切的知道问题在哪儿。
比如你发现购物车的放弃率很高，就可以找到原因，复制或者增加有效的工作，然后优化无效的工作内容。
在这个步骤里，将资源集中在需要的地方是很重要的事情。
有的营销人员更倾向于只优化步骤。他们会借助Google Analytics（分析），弄清楚什么是有效的，什么是无效的，然后根据这些采取行动。
但实际上，跳过了计划这步，就很容易导致没有想清楚真正要解决的问题，可能后期做了无用功；跳过了构建过程，可能无法正确使用并设置Google Analytics（分析）和跟踪代码管理器一类的工具。最后，可能甚至没有获得任何具有价值的答案。
如果是这样没有经过考虑，围绕从数据中获得的信息进行行动。当然也就很难称为是在做预测，只是在尝试优化。
现在，搭建起来了用于营销分析的可靠框架，就可以将UTM参数应用于URL，能够帮助更好的了解最有价值的流量来自何处。
