Google Analytics DIY – 在 GA 中复制 360 度功能

已发表: 2020-12-03

你们中的一些人可能很幸运，有足够的预算来负担 Google Analytics 360 的所有花里胡哨。但是，对于那些可能还没有准备好投入大笔资金的人来说，这篇文章应该会给你一些技巧和窍门，让你不用花钱就能获得一些付费功能一分钱。

与我们合作的大多数客户都没有付费版的 Google Analytics（分析），因此我们多年来改进了许多流程，使我们的客户能够充分利用他们的免费分析包。

你用360买什么？

首先，当您投资 Google Analytics 360 时，您实际支付的费用是多少？好吧，正如您可能想象的那样，有许多出色的功能：

大查询集成*
Salesforce 集成*
进展分析
访问原始数据
高级漏斗报告
归因建模
观看次数增加
更大的数据配额
其他自定义尺寸*
更新鲜的数据
非抽样报告*

这些都是很棒的功能，但是在本文中，我们将着眼于上面列表中突出显示的要点，以及我们如何在平台的免费版本中获得这些要点。

创造性思维

Google Analytics 为我们提供了一组工具或报告，使我们能够以某种方式查看我们的数据。虽然这显然是使用该平台的最直接方式，但通过围绕这些工具进行一些创造性思考，我们可以为它们创造更大更好的用途，从而从我们的数据中获得更多见解。那么让我们来看看我们可以承担的一些DIY特色工作。

非抽样报告

我们要看的第一个 DIY 项目是非抽样报告。我们中的许多人可能都遇到过这样的情况：我们将一个细分或二级维度叠加到报表上，突然左上角出现一个黄色勾号，告诉我们现在正在对我们的报表进行抽样。

有两种方法可以解决这个问题。首先，如果我们在 Google Analytics 360 上花费 12 万英镑，我们将在所有报告中附加一个按钮，以便我们创建非抽样报告。但是，或者，有许多免费产品利用 Google Analytics API 并带有一个称为最小化采样的功能。示例包括：

Excel 分析边缘
谷歌表格/数据洞察的超级指标

要了解这些产品的工作原理，我们首先需要了解 Google Analytics 为何首先对数据进行采样。采样率涉及许多因素，包括维度的类型或质量，但一个重要因素是正在处理的数据量。

报告中的数据量与报告的时间跨度具有非常线性的关系——日期范围越大，报告中的数据越多，因此抽样级别就越大。

上述最小化抽样功能的作用是，如果您在 10 天的时间段内运行报告，它将改为以 1 天为增量运行 10 个报告并将它们拼接在一起。这些 1 天报告中的每一个都将具有显着降低的采样率，或者由于其尺寸减小而根本没有采样。

这是减小采样大小的一种非常简单的方法，并且实现起来非常简单。

GA4的注释：

值得注意的是，这些 DIY 项目都围绕着 Universal Analytics，然而，Google Analytics 最近发布了一个名为 GA4 的新版本平台，它的引擎盖下有一个非常不同的引擎。

那么新的 GA4 平台中的采样是什么样的呢？那么简短的回答是它仍然是一件事。它的工作方式略有不同，但从根本上说，每个查询的最大命中限制为 10m - 超过此采样将发生。

该平台还处于早期阶段，因此我们将了解之前讨论的一些第三方平台如何适应这些限制，从而为我们提供有关最小化采样的选项。

客户关系管理整合

任何在线生成潜在客户并将其离线转换的公司都会在将历史客户浏览数据（例如访问的页面和渠道归因）与潜在客户信息（例如质量和产生的收入）连接起来的某个时候遇到问题。

Google Analytics 360 通过为 SFDC 引入本机连接器来解决此问题，该连接器允许您将来自此特定 CRM 的信息提供给 Google Analytics。这是一个巨大的好处，因为这意味着您可以开始针对高质量的潜在客户优化您的活动，而不仅仅是表单提交。

然而，完全有可能通过使用一个关键元素——用户/客户 ID，自行建立这种连接。这是 Google Analytics 存储在 cookie 中并用于识别唯一访问者的 ID。如果您在提交表单时捕获此 ID，您可以将其作为一个字段存储在您的 CRM 中。

下一阶段涉及利用 Google Analytics 的测量协议开始将 CRM 数据发送回 Google Analytics。如果您将此数据与客户/用户 ID 一起发送，那么 Google 会自动将其与 GA 中的任何历史活动/浏览行为联系起来。

这意味着您可以开始将离线收入和潜在客户状态等数据输入 Google Analytics（因此也包括 Google Ads），并开始围绕真正重要的指标优化广告系列。

山姆科技

如果您为 GA 360 付费或自己构建此功能听起来比您正在寻找的要付出更多的努力，那么帮助就在眼前。我们构建了一款软件，可将大量 CRM（不仅仅是 SFDC）连接到 Google Analytics。我们将此软件称为 SAM（营销系统归因）技术。如果您有兴趣针对为您的业务产生真正价值的指标优化您的活动，那么请与我们联系。

GA4的注释：

GA4 仍然无法实现本地 CRM 连接，因此这仍然是我们需要克服的问题。但是，包含与 Big query 的本地连接，这使我们也可以选择通过该平台合并我们的 CRM 数据。

大查询集成

Big Query 是谷歌的数据库平台。它在分析领域可能会变得越来越突出，所以我肯定会建议人们熟悉它。与 Google Analytics 相比，将您的数据存储在可定制的数据库中具有许多不同的优势，包括：

更快地与 DataStudio 集成
预测建模
合并数据
无抽样

其工作原理的基本思想是，您定义要通过报告 API 提取的字段，然后将该数据上传到 Big Query。这个工作原理的细微差别显然有点复杂，但模糊实验室在下面的链接中很好地解释了它是如何工作的：https://github.com/fuzzylabs/google-analytics-big-query-importer

GA4的注释：

GA4 在 Big Query 的使用方面改变了游戏规则。它带有一个本机连接器，可以非常轻松地将所有 GA 数据导入 Big Query。如果您正在考虑将您的 GA 数据导入 Big Query，那么这绝对是您的最佳选择。

其他自定义尺寸

我们最终的 DIY 项目是自定义尺寸。对于任何想要了解他们如何工作的人，这里有一个链接：https://support.google.com/analytics/answer/2709828?hl=en。

它们非常强大，使我们能够使用特定于我们网站工作方式的自定义维度和指标来丰富我们的分析。问题是我们只得到其中的 20 个，因此通常需要根据我们捕获什么和不捕获什么来做出决定。

当然，除非我们重新考虑如何报告它们。对于这个 DIY 项目，我们要关注的自定义维度是低基数的（即变化很少）。例如，让我们关注登录用户时的场景，其中维度可以登录或未登录。当存在低基数的维度时，我们可以改为为每个结果创建一个细分，从而免费增加一个自定义维度。

因此，作为此处的示例，如果我们想要为已登录和未登录用户创建会话级别自定义维度，我们可以改为创建一个在有人登录时触发的事件。接下来，我们为包含以下内容的会话创建会话级别细分一个登录事件和一个不包含会话级别事件的第二个段。

如果您的维度稍微复杂一些，那么您可能还希望确保它们在会话中没有更改（以复制自定义维度的行为）。

为此，您可以使用段内的序列选项。这里的一个例子是帐户类型。有人可能会在会话中从免费帐户转到付费帐户。您可能只想报告创建了免费帐户的会话。

因此，在这种情况下，我们需要排除继续创建付费帐户的任何人。因此，我们希望创建一个会话级别的自定义维度，其中存在免费帐户事件，但排除有人创建付费帐户的会话。

GA4的注释：

GA4 完全重写了自定义维度的工作方式。您现在拥有 100 个自定义维度和指标以及 25 个用户属性，它们的工作方式与自定义维度类似。然而，会话级别的自定义维度已经一去不复返了！

结论

那么我们能从这一切中得到什么呢？本质上，Google Analytics 为您提供了一套工具，并告诉您应该如何使用它们。但是通过少量的 DIY 和创造性思维，我们可以调整这些工具来创造更高水平的洞察力。