既然我們已經分別計算了社群廣告與搜尋廣告的 CAC，接下來要建立一個同時涵蓋兩個管道的單一 CAC，反映整體行銷在所有管道的平均 CAC。把三者放在一起比較，可以幫助你理解究竟是社群廣告還是搜尋廣告對整體成本的貢獻更大。
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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
