既然你已經看過如何分析付費社群廣告的 CAC，現在把這些做法套用到本課程前面使用過的 Paid Search 資料吧。
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本練習屬於課程
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在第 1 章中，你將徹底了解行銷資料與分析的基礎，從資料如何產生與儲存開始。你會介紹行銷通路與顧客旅程，並理解其定義。章末時，你將能重新結構化資料以識別這些旅程，並透過不同的歸因模型為各種互動分配貢獻。
在第 2 章中，你會更深入探討兩種特定的行銷通路：電子郵件與付費社群行銷。你將學習各自背後的策略、典型情境，並理解組成每種類型行銷的要素。章末時，你將能根據各通路特有的多項指標分析績效，並理解如何運用資料找出可以改進的地方。
在第 3 章中，你會延伸第 2 章的分析方法，進一步理解另外兩個大量使用的通路：付費搜尋與自然行銷。你將學到這些通路如何運作、它們的相同與不同之處，以及網頁與數位策略的重要性。此外，你會檢視資料變數之間的關係，並學習如何操作資料（包含質化與量化）以完成分析。章末時，你將能根據各通路特有的多種指標分析績效，並理解一個通路的變化如何可能影響另一個通路。
在第 4 章中，你會整合前面章節所學，計算並分析 LTV、CAC 以及兩者的比率。你將學會如何從組成要素建構這些指標，例如平均訂單金額、年齡與存續期，並檢視其變化。回到先前的付費行銷分析，你將透過合併的資料集分析 CAC 隨時間的變化，並在 Tableau 中接觸到經過整理的資料集。最後，你會以計算 LTV/CAC 作為課程總結。
當前練習
