数字营销、归因与增长实验
甄选并验证：Jordan Reyes, Digital Marketing Specialist @ Genius Agency明天关掉你表现最好的渠道。你实际上会损失多少销售额？ 大多数营销人员无法回答这个问题——而这是唯一重要的问题。我们根据仪表盘进行投入，这些仪表盘将销售归因于恰好出现在附近的广告，然后称这种相关性为“ROAS”。本课程探讨的是背后更艰难、更有用的真相：你的投入中哪些真正*带来*了客户，哪些只是抢了本来就会来的人的风头。 你将构建整个获客系统。从决定一切的经济学开始——CAC、LTV、回收期、漏斗与循环——以及一个值得追随的北极星指标。诚实地进行数据埋点：事件、UTM标记、转化追踪，以及没人警告过你的隐私现实——追踪不完整、平台自己给自己打分、甚至“饼干已死”的故事也被证明是错的。运营各个渠道——付费搜索、付费社交、SEO、邮件、推荐——并学会解读每个渠道实际在哪崩溃，而不是用一个混合数字来评判。 然后是核心。每一种归因模型——最后一次点击、多触点、花哨的数据驱动模型——都只是分配功劳的规则，切换模型只会重新洗牌赢家，而现实世界中没有任何改变。因此，你将学习什么才能真正证明因果关系：增量测试、地理对照、以及正确的A/B实验——显著性、统计功效，以及让大多数“胜利”化为乌有的陷阱（偷看、辛普森悖论）。 不需要统计学背景，不需要编程。只需区分一个看起来不错的数字和一个可以押上预算的数字。
课程目录
关于课程作者
Jordan Reyes built a career in digital marketing by learning how to connect creative ideas with business results. Starting with hands-on work in social media, email campaigns, and search advertising, Jordan gradually moved into leadership roles overseeing broader growth programs for e-commerce and technology companies. Over the years, Jordan has guided teams across content, paid media, SEO, CRM, and website optimization, using customer data and campaign testing to improve both acquisition and retention. Colleagues know Jordan as someone who can turn a broad company goal into a practical marketing plan, bring different departments together, and continually refine campaigns based on what the numbers reveal.
评价 (14)
- peppy_sparrow
很有帮助
- peppy_impala
太好了
- jaunty_navigator
nice
- breezy_cygnet
super helpful
- buoyant_dolphin
kinda boring