广告结束后，数据分析是评估广告效果，并为未来活动提供经验教训的关键：
多维度KPIs追踪： 监控广告的曝光量、点击率、转化率、每次点击成本（CPC）、每次转化成本（CPA）、广告支出回报率（ROAS）、客户生命周期价值（CLV）等。
多触点归因模型： 采用更复杂的归因模型（如线性、时间衰减、U型、W型、自定 rcs数据 义模型），评估付费广告在客户转化路径中的贡献，而不仅仅是最终点击。这能更准确地理解RCS等其他渠道与付费广告的协同价值。
落地页优化： 分析落地页的跳出率、停留时间、转化率等数据，确保落地页内容与广告信息高度相关且用户体验良好，承接广告点击的意图。
报告与知识沉淀： 将数据分析结果整理成报告，形成可操作的洞察和最佳实践，为未来的广告策略提供指导。
通过将数据分析贯穿付费广告投放的每一个环节，企业可以使广告投入更具策略性、精准性和效率，从而在竞争中脱颖而出，实现更高的投资回报率。
A/B测试： 持续对广告标题、文案、图片、视频、行动号召（CTA）进行A/B测试。根据实时点击率（CTR）、转化率、每次转化成本（CPA）等数据，优化广告素材。RCS消息中高点击的标题和简洁有力的行动号召，可以借鉴到付费广告文案中。
动态创意： 利用数据驱动的动态创意功能，根据用户的实时行为和偏好，自动生成个性化的广告内容组合。
竞价策略优化：
智能竞价： 利用广告平台的智能竞价功能（如目标CPA、目标ROAS、最大化转化等），让系统根据历史数据和实时市场信号自动优化竞价，最大化广告效果。
人工调整： 对于特定广告系列或关键词，根据实时表现数据，进行人工出价调整。