数字营销的复杂性在于，消费者在完成购买或转化之前，往往会经历多个触点和渠道。理解这些复杂的转化路径，识别其中的关键节点、瓶颈和流失点，是提升数字营销转化效果的关键。数据分析是实现这一目标的唯一途径，它能够将杂乱无章的互动数据转化为清晰可辨的客户旅程图。
1. 数据收集与整合：构建全面的转化数据视图
转化路径分析的基础是全面且整合的数据。
多源数据汇集： 整合来自网站、App、RCS消息平台、CRM系统、社交媒体、搜索引擎广告、电子邮件营销、线下门店等所有线上线下触点的数据。
客户数据平台（CDP）的核心作用： CDP能够将分散在不同系统中的客 rcs数据 户数据进行整合，为每个客户构建一个统一的360度视图，并为其生成一个唯一的客户ID，从而能够追踪其在不同触点上的行为。
RCS数据的重要性： RCS消息作为移动端的重要互动渠道，其产生的数据（如RCS消息的打开、点击RCS消息中的链接、观看视频、回复内容、咨询类型、在RCS消息中完成购买的行为）能够提供用户在移动端转化路径中的独特洞察，例如用户是否通过RCS消息中的活动链接首次接触品牌，并通过RCS消息咨询后在网站完成购买。
事件追踪（Event Tracking）： 对用户在网站和App上的每一个关键行为（如页面访问、按钮点击、表单提交、视频播放、购物车添加、RCS消息互动）进行事件追踪，为路径分析提供详细的行为序列。