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Looker 的功能包括：

自定义指标和定义： Looker 允许用户根据特定业务需求定义自定义指标。常见指标包括点击率 (CTR)、每次转化费用 (CPA)、广告支出回报率 (RoAS)、每条线索费用 (CPL) 等。
交互式仪表板：Looker 的仪表板具有高度交互性，允许用户深入了解特定数据点、过滤信息并可视化随时间变化的趋势。
协作与共享： Looker 通过允许用户与团队成员共享报告和仪表板来促进协作，确保每个人都能获得相同的见解。
将平台级报告指标连接到 Looker：一种全面的方法
说到数字广告，Google 和 Meta（原 Facebook）是目前最强大的两个平台。两者都提供了广泛的报告工具，让广告商可以跟踪各种绩效指标。虽然有相似之处，但每个平台在归因模型和转化窗口方面都有独特之处。

谷歌广告：

归因模型：Google Ads 提供各种归因模型，如最后点击、首次点击、线性、时间衰减和数据驱动归因。这种灵活性使广告客户能够选择最能反映其销售周期的模型。
转化窗口：Google Ads 允许设置 1 到 90 天之间的转化窗口，让广告客户在初次广告互动后很长时间内跟踪转化情况。

元广告：

归因模型：Meta 提供归因模型，例如最后点击、最后 esinc 电子邮件数据库列表 互动和数据驱动模型。它们的独特属性是跨设备跟踪功能。
转化窗口：Meta 允许自定义点击后或浏览后 1 至 28 天的转化窗口，可根据客户旅程进行调整。

虽然两个平台都提供了必要的上层漏斗​​指标，但它们通常缺乏可从客户反馈和漏斗后续阶段获得的深入质量数据。

Looker 在数据整合和可视化中的作用
集成良好的 Looker 仪表板可以弥补广告平台的上层漏斗​​指标与更深层次的质量指标之间的差距。以下是 Looker 如何增强理解和决策能力：

整合数据源：
Looker 可以整合来自 Google、Meta、CRM 系统、网站分析和销售数据库的数据，让广告商在单个仪表板中查看所有相关指标，从而全面了解广告系列的效果。
上层漏斗指标：
Looker 仪表板显示来自 Google 和 Meta 的 CPC、CTR 和 CVR 等上层漏斗指标，帮助了解广告如何有效地推动流量和初始转化。
质量指标：
通过整合 CRM 和销售平台数据，Looker 可以提供捕获的潜在客户、可计费的潜在客户、潜在客户联系率、SQL 率和销售额等质量指标，这些指标对于评估潜在客户的质量和转化潜力至关重要。