今天的消费者暴露在一系列碎片化的市场接触点下，市场接触点横跨不同的媒体和销售渠道，并且数量在不断增长。
数据泛滥
正如著名的统计学家和作家奈特·西尔弗（Nate Silver）所形容的那样，“每天，人们在一秒中内产生的信息量相当于国会图书馆所有纸质藏书信息量的三倍。其中大部分是无关的噪音。因此，除非你有强大的技术来过滤和处理这些信息，否则你就会被它们淹没。”过去10年，技术获得了日新月异的进步，消费者的购买行为也随之剧烈变化，这使得公司有能力也有需求去记录消费者的每一个在线行为，这就产生了天量的微观数据。
在这个新世界中，执意停留在广告分析1.0时代的营销人将面临被淘汰的风险。很多大型跨国公司已进入广告分析2.0时代，新的分析法能实时咀嚼上百TB的数据和处理几百个变量。简单地说，这种分析法能揭示出那些真正影响销售收入的变量。这些数据驱动的发现让公司在保持现有预算不变的情况下，提高了市场表现10到30个百分点，有时甚至会更高。
迈向2.0
由于整合了大数据分析、云计算和新型分析模型，2.0分析法在广告市场回报方面为公司提供了全新的视角。2.0分析法包含三个广义的步骤：归因，即量化广告活动各环节对销量的贡献；优化（或模拟演习），即在先进的预测分析工具帮助下进行情景模拟；分配，即根据优化结果，实时配置各类营销活动的资源。尽管这三个步骤在本文中有先后循序，但在实操中，这三个步骤有可能同时进行。
归因若要搞清广告活动之间是如何进行互动作用并推动销量的机理，你首先需要收集数据。公司其实掌握了海量的数据，但有用的数据散落在多个部门，并且常常被无意识地掩盖住。一般来说，这些相关数据一般存在于市场部门之外的销售、财务、客服和分销等业务部门。
找到目标数据是这一步的关键，这些数据是信号而不是噪音。要准确地对公司业务进行建模，公司就必须收集五个方面的数据：市场条件、竞争活动、市场营销活动、消费者反馈和业务回报。
要揭示跨媒体间的协同效应，我们需要追踪客户因广告和销售活动改变所做出的行为变化。举一个简单的例子，电视播出新的广告后，网络广告的点击率大幅度上升，这时2.0分析法就能记录下点击率的上涨，并将其与购买行为的变化联系起来。当然实际情况要比这复杂得多。这种分析能捕捉电视广告接触点对网络广告产生的“协同效应”，展现出电视广告更加真实的投资回报率。
在个体消费者层面，对协同效应进行量化非常困难，甚至是不可能的，特别是介入线下广告时。但2.0分析法可以捕捉这些协同效应。它采用一系列复杂的联立方程模型，揭示出各种相互作用的协同效应，而最终的分析结果则能准确地反映真实的市场行为。
这样的例子不能真实反映2.0分析法的复杂性。在实际运行中，一家大公司的统计模型要处理几百个，甚至几千个由广告行为和销售策略带来的变量组合。此外，统计模型还要将外部变量计算在内，例如地理分布、就业率、定价、季节变化和竞争状况等。显而易见，对所有变量产生的排列组合进行分析，云计算和云存储技术必不可少.
优化
在步骤一中，营销人员需要量化每一个广告行为的回报以及重要外界因素的影响。一旦完成第一步，就要进入情景模拟，这涉及预测分析工具的使用。比如你想知道，把圣迭戈市某个产品的户外展示广告减少10%，或者将电视广告预算的15%转移到搜索广告和页面广告上会发生什么；或许你需要知道，当一位竞争对手在东京减价，或者悉尼的油价上涨时会对你的广告带来何种影响。
有了第一步中收集和分析的海量数据，你便可以给每一个影响因素（从电视广告到搜索广告，从油价到当地气温）赋予一个弹性系数——一个变量变化引发另一个变量变化，两个变化量百分比的比值即为弹性系数。掌握这些弹性系数能帮助你预测每一具体变化所产生的结果。举例来说，你的电视广告与销量之间的弹性系数为0.03，在其他变量保持不变的情况下，电视广告预算增加一倍，那么你的销量会提高3%。简而言之，2.0分析法能辨别出所有因素的弹性系数如何与销量进行互动。
福特公司的市场传播主管马修·范戴克（Matthew VanDyke）带领着一支跨部门团队，成员来自IT、财务、市场和其他职能部门。这支团队的任务就是优化福特公司高达10亿美元的广告开支。在2.0分析法的帮助下，这支团队定期进行数千次的情景模拟，其中包含几百个变量。他们用这种方法评估不同的广告策略在一系列复杂环境下可能产生的效果。情景模拟继承归因步骤中的分析结果，这样福特公司就可以在每一个虚拟情景中测算出，一种媒体广告的投资变化对另一种媒体广告的影响，以及外部因素可能对结果产生的影响。
分配
公司设定一个市场营销计划，然后任其自生自灭的时代一去不复返了。随着技术进步，媒体公司和广告投放者不断精简广告流程，广告的购买、投放、评估、扩张和撤销都变得更简单。市场人员可以每月、每周甚至每天对不同市场的广告分配进行调整。通过网络，这些调整可以在瞬间完成。
第三步骤——分配——包含以下环节：将前两步的分析结果应用到市场中；评估营销结果；对模型进行校证（用真实的市场效果对分析结果进行验证）以及修正营销计划。
在一家世界顶级软件公司，高层意识到公司的营销行为缺乏可靠性和准确度，因为一直以来，公司的资源分配并不是以科学的分析为基础。公司需要了解，哪些市场活动能将消费者吸引到它们的网站、分销商和零售伙伴，并最终引发销售，于是市场部门采用2.0分析法来分析各个市场活动之间的互动关系。
五步进入新时代
数据分析原本是少数专业人士掌握的技能，但如今它已根植于公司日常的战略制定和运营。
10年前，数字营销方兴未艾，当时数字营销的团队负责人现在大多已成为公司的CMO。这些人深谙数据分析之道，广告分析的简陋程度常常让他们感到吃惊。这些新CMO更加注重在技术上的投资，并营造了“事实引导决策”的广告营销文化。科技行业咨询公司Gartnter预计，在未来5年内，大部分CMO在技术上的预算支出将超过CTO。
一个组织要迈进广告分析2.0时代，技术不可或缺，但光有技术还不够。
第一，采用2.0分析技术要上升为公司级别的行为，并且要有一位C级管理者引领。通常，新的分析法会突然遭遇阻力，因为它挑战了人们对广告分析的传统认识。因此要在引入初期就建立其清晰的愿景和认同感，此时高管层的支持必不可少。
第二，指派一位具有分析思维的经理或总监为项目负责人。该人选应具有丰富的分析技巧和公认的客观态度。负责人应直接向CMO汇报，或带领一支市场和财务部门的混编团队。随着项目不断深入，该负责人有权引导业务计划的制定以及各部门之间的资源分配。
第三，有选择地进行调研，在整个组织中收集数据。要成功地应用2.0分析技术，就必须获得散落在市场部门以外的数据，例如财务部和客户服务部。公司需要辨别并整合这些分散的数据源，并建立永久的信息收集系统。公司应将数据视为自己的资产，要像保护知识产权一样保护它。
第四，起点可以放低，例如可以先对单独产品线、地理位置或产品类别进行分析。此后再循序渐进，让概念获得认可，积小胜为大胜。
第五，积极进行测试，并将测试结果反馈给分析模型。举例来说，如果优化分析显示，从电视广告向网络广告转移可以提高销售收入，那么你可以先进行小规模或局部实验，并利用实验数据完善你的分析模型。市场测试算不上创新之举，但新的测试目标是要准确地进行跨媒体回报归因，因此它更加有效。
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