連接 HubSpot 和 Google Analytics

已發表: 2021-10-14

獨立地，谷歌分析和 HubSpot 可以提供關於您的網站、CRM 和入站營銷績效的豐富數據洞察。 在本文中，我們將探討如何連接這兩個強大的平台以釋放更多價值。

我們將涵蓋：

  • 為什麼您可能想在 Google Analytics 中使用 Hubspot 數據
  • 如何執行此操作的頂級流程
  • 您可能遇到的常見挑戰

為什麼要連接 Google Analytics 和 HubSpot ？

HubSpot 包含有關您的客戶和潛在客戶的大量寶貴信息，例如他們的購買歷史和潛在客戶質量。 但是，默認情況下，這些信息在 Google Analytics 中均不可見。

默認情況下，您的數字團隊無法在 Google Analytics 中訪問這些有價值的數據，因此無法使用這些數據優化營銷策略。 隨後，這可能導致 KPI 近視和一系列不愉快的結果。

通過將 HubSpot 中的關鍵業務指標導入 Google Analytics，您可以避免 KPI 短視並獲得以下好處：

  • 確定您網站中表現最好的部分；
  • 提高您的數字活動產生的潛在客戶的質量；
  • 提高您的業務或營銷渠道的盈利能力；
  • 更好地向客戶和老闆展示您的數字營銷的價值。

如何將 HubSpot 與 Google Analytics 連接

獲取 Google 客戶端 ID

完成 HubSpot 到 Google Analytics 連接的第一步是在您網站上的所有表單中捕獲 Google Analytics Client ID（或 CID）。

CID 是由 Google Analytics 生成的唯一 ID，將用作連接 HubSpot 中跟踪的用戶行為與 Google Analytics 中跟踪的用戶行為的主鍵。

此處採取的具體步驟將根據您是否使用 HubSpot 表單而有所不同。

  • 在頁面加載時從谷歌分析標籤中提取 client_id
    • 讀取此 ID 主要有兩種方法：
      • 讀取“_ga”cookie
      • 在現場訪問 GA 跟踪器
  • 將 CID 存儲在隱藏的表單域中
  • 在表單提交時將此隱藏的表單字段傳遞給 HubSpot，並將其存儲在 HubSpot 中的聯繫人級別。

導出您的 HubSpot 數據

在聯繫人級別存儲 CID 後，您現在可以導出 CRM 數據並準備將其從 HubSpot 上傳到 Google Analytics。 應每天導出數據（通過手動導出或 HubSpot API）。

您應該導出 CID 列以及您希望在 Google Analytics 中跟踪的指標列。 共享的常見指標包括客戶生命週期價值、交易價值和領先階段。

數據應在聯繫人級別導出。 可以在其他級別（例如交易或公司）導出，但這會帶來額外的複雜性。 HubSpot 中需要設置額外的邏輯來將聯繫人映射到公司。

導出數據後，現在可以通過 Measurement Protocol 將其發送到 GA。

創建您的 Measurement Protocol 匹配結構

Measurement Protocol 是 Google 維護的 API，允許開發人員直接向 Google Analytics 發送事件。

要進行此設置，請與您的分析團隊聯絡並決定與您自己的 GA 媒體資源兼容的事件結構。 參考文檔可以在這裡找到。

想法包括使用“event_value”和“event_category”字段來發送收入更新，以及“event_action”和“event_category”字段來發送潛在客戶狀態更新。 然後可以根據這些事件為 KPI 報告或通過 Google Ads 優化付費活動設置目標。

我們還建議傳遞要在事件標籤中或作為自定義維度提交的收入或潛在客戶生成日期。

不能保證將收入和其他指標發送到 GA 的日期與它們在 HubSpot 中發生的日期相匹配 - 重要的是，這些日期可能與產生交易/潛在客戶的日期或您的企業考慮收入的日期不同已生成或已關閉交易。

將 Measurement Protocol 匹配發送到 Google Analytics

一旦您決定了事件結構，您就可以將這些事件發送到 Google Analytics。

可以使用 Google Analytics Hit Builder 將點擊發送到 Google Analytics，儘管每天為多個點擊執行此操作很快就會變得低效。 為了幫助克服這一挑戰，Semetrical 構建了 SAM 技術來大規模管理我們的測量協議命中。

如果您想開發自己的解決方案，我建議您編寫 Python/Google App Script/VBA 腳本。
大致步驟如下：

  • 從 csv 或 DB 中提取 HubSpot 聯繫人
  • 刪除無效字符（浮點值和日期可能很麻煩）
  • 將行轉換為 Measurement Protocol 命中字符串
  • 將這些命中字符串批量發送到 Measurement Protocol 端點

您將遇到的常見挑戰

現在讓我們討論一下當您嘗試真正做到這一點時將面臨的一些挑戰。 整合表面上看起來很簡單，但實際上絕非如此。 在構建 SAM（我們的 GA 到 CRM 數據集成服務）時，我們必須為所有這些問題開發解決方案。

大規模處理每日同步

較大的 CRM 通常會在一天內看到數十或數百個更改。 保持兩個數據源同步需要每天或（在 Analytics 360 的情況下）每小時更新。

快速手動執行此操作變得成本高昂。 除了數據清理和手動導入/導出之外，您還必須解決許多問題以保持數據完整性。

處理聯繫人更新

HubSpot 中的收入值將隨時間而變化。 您需要設計一種方法來計算每個聯繫人的收入變化。

HubSpot 收入更改會替換舊值，而 Google Analytics 中的事件值會附加到舊值，如下面的示例所示。

  • 4 月在 HubSpot 收入字段中輸入了 1 萬英鎊
  • 通過測量協議向 Google Analytics（分析）發送 1 萬英鎊
  • 為聯繫進行額外銷售，HubSpot 的收入現在等於 12,000 英鎊
  • 12,000 英鎊的新價值被發送到 Google Analytics（分析）
  • HubSpot 的總價值 = £12k | GA 總價值 = 22,000 英鎊！

跨 HubSpot 對象映射數據（例如聯繫人級別 CID + 交易級別指標）

客戶 ID 可能會在 HubSpot 中的聯繫人級別被捕獲。 另一方面，關鍵業務指標（例如交易價值或階段）保留在交易或公司級別。

此外，在完全不同的 CRM 系統中跟踪收入和銷售進度指標是很常見的。

這兩個實例都需要額外的工作來將 CID 與指標拼接起來，然後才能將數據發送到 GA 並鏈接到現場行為。

設計歸因模型

與 HubSpot 保持數據 100% 同步需要在事件級別進行報告，這意味著必須開發自己的歸因模型和技術。

數據量很快變得相當大。 對於每月有 20k 訪問者的小型 GA 屬性，您可能需要每個月提取和分析幾百萬行數據。

做任何比第一次和最後一次觸摸歸因更複雜的事情通過 Excel 變得笨拙，而使用 Python 則更容易完成。 然而，這也需要額外的技術專長。

您使用此數據創建的報告是生成大多數見解的地方。

對於精通技術的分析團隊來說，這是一個引人入勝的項目，但它不是一個簡單的項目，根據我們的經驗，這不是你可以在一夜之間完成的事情。 根據您的需要，這可能需要數週甚至數月的時間。

我們開發了自己的套件歸因模型，以支持我們作為 HubSpot 的一部分提供給 Google Analytics 服務的報告。 第一次接觸、最後一次接觸和線性歸因模型是最能引起我們客戶共鳴的三個模型。

實際從數據中產生價值

這可能是整個過程中最棘手的部分。 一旦提出，就需要解釋洞察力，並尋求營銷部門每個利益相關者的支持。

目標和實踐需要改變——這個過程遠非一帆風順。 團隊需要熟悉新的實踐和報告，然後才能開始利用這些新數據產生價值。

解決此問題的建議包括與具有績效目標經驗的人合作，並確保從轉換/流量指標轉向收入/潛在客戶質量指標被視為合乎邏輯的改進，而不是當前方法的失敗。

關鍵是您的營銷人員了解這種集成必須提供的好處。 從根本上講，使用收入作為主要 KPI 來報告網站性能要比使用表單提交甚至會話好得多。

我希望這篇文章提供了豐富的信息。 如果您有任何問題或有興趣建立 HubSpot 到 Google Analytics 的連接，請在此處與我們聯繫。