克里斯滕森说，有多种方法可以计算转化价值，并将该价值分配给不同的接触点以计算投资回报率。这些方法包括：
最后一次接触归因：此模型由 Google Analytics 使用，将客户与品牌之间的最后一次互动归因于转化。这对于考虑周期较短的企业尤其有效。
首次接触归因：最后接触归因的另一端，该模型将客户与品牌之间的第一次互动视为最重要的互动。
多点触控归因：这种类型的模型计算品牌和客户之间的每个接触点，并将转化的部分功劳分配给至少两个（如果不是全部）接触点。
营销分析师可以帮助您找到最适合您业务的模型，并了解其局限性。
“归因模型本质上是建立营，”克里斯滕森说。“它不一定能告诉你是什么带来了价值，是什么带来了增长。”
目前尤其如此，因为这些模型所依赖的数据比以往任何时候都更加模糊。
他解释说，由于iOS 隐私更新和社交平台政策更新，如今“广告商获得用户与广告互动的机会比五年前更少”。例如，几年前，Facebook 就不再告诉广告商用户查看了哪些广告。
不过，适合您业务的归因模型可以帮助您估算营销工作的整体投资回报率。
3.实验设计。
设计测试是营销分析师角色的关键。克里斯滕森说，营销分析师至少应该有设置测试组和对照组、进行实验和比较结果的经验。
这可以帮助他们提升其他营销专家运行的简单 A/B 测试（如电子邮件主题行测试）的水平。
正如甲骨文市场营销研究公司的 Chad White告诉 MarketerHire 的 波斯尼亚和黑塞哥维那电话号码列表
那样，随着 iOS 15 的影响范围扩大，基于打开率的自动 A/B 测试可能会变得不再那么有用——而且，如果苹果开始混淆点击，通过电子邮件服务提供商运行准确的 A/B 测试可能会变得更加复杂。
营销分析师可能能够帮助您确定 ESP 中 A/B 测试的新指标。他们甚至可以为您编写自定义 A/B 测试。
对于营销分析师来说，这是一种常见的活动（而且他们的编码经验使这变得更容易），但他们设计的实验“可能会变得无限复杂”，克里斯滕森说。
如果客户想知道是否应该通过新渠道开始营销，分析师的工作就是获取和呈现他们做出决定所需的数据。营销分析师还应该能够设计测试（包括多变量测试），以评估各种渠道的支出并建议重新分配预算，
营销分析师不会执行测试，但他们可以帮助您的团队设计更好的测试，编写自定义测试并准确衡量结果。
话虽如此：不要对一位营销分析师过于着迷，他只是在很长一段时间内与多位数据科学家一起设计了一个复杂的测试，并发挥了小小的作用。
克里斯滕森说：“对于一般营销人员面临的 80% 到 90% 的问题来说，这并不是必需的。”
4. 仪表板构建和报告。
营销分析师需要将数 TB（甚至数 PB）的数据转化为可操作的信息。
即使数据并不完美，最终目标也是“将这些数据转化为图表，以便从中获取见解”，克里斯滕森说。那么他们如何实现这一目标呢？通过为关键利益相关者创建自定义仪表板和报告。
营销分析师通常负责……
为高层建立仪表板，以实时跟踪营销活动
向营销经理报告关键指标
挑选出要呈现给高管的大趋势
克里斯滕森说，为了做到这一切，营销分析师需要使用 Looker 或 Tableau 等工具来设计仪表板。
5. 预测和预测模型。
营销分析师没有水晶球，但他们可以使用预测分析和统计技能来让营销组织对未来有所了解。
克里斯滕森说：“预测营销增长的能力对于设定期望非常重要。”
“预测营销增长的能力对于设定期望至关重要。”
通过了解企业的财务数据、过去的表现和当前的业绩，营销分析师可以通过两种主要方式设定预期：
预测或预期一段时间内的大规模趋势——例如，有助于估计未来收入或在给定时间范围内营销将产生多少潜在客户。
预测模型，或预测一个人将会做什么——例如，可用于估计客户的生命周期价值（LTV）。
虽然营销分析师可以帮助营销人员调整预测模型的杠杆以使其更加准确，但在预测组织的更大趋势时，他们才真正发挥作用。
预测营销增长和费用有助于设定以下预期：
管理：领导者使用增长预测为不同的营销渠道设定预算。
销售团队：销售线索根据市场营销对他们预计产生的线索数量的预测来制定招聘决策和产能规划。
贷款人：银行通常在发放商业贷款之前需要收入和支出预测，而营销就包含在这些预测中。
华尔街：上市公司必须预测季度收益和支出，这些预测会对股东对公司的看法产生重大影响。
在大型公司，克里斯滕森希望预测能成为营销分析团队 25% 的首要任务。在规模较小或不太成熟的公司，预测的优先级略低，因为预测往往仅用于内部目的。
但即使在公司内部，不准确的营销预测也会对公司产生重大影响。如果负责预测的人预测营销将带来比团队实际多得多的潜在客户，其他部门可能会超出预算或过度招聘。
