أهم 6 فوائد لاستخدام Google Analytics 4 و Google BigQuery Export

تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لبرنامج Google Analytics 4 الجديد في القدرة على تصدير البيانات الأولية غير المستندة إلى عينات إلى Google BigQuery مجانًا. تذكر أنه في Universal Analytics ، كان هذا الخيار متاحًا فقط في الإصدار المدفوع (Google Analytics 360). دعونا نرى الفرص التي فتحت لغالبية مستخدمي Google Analytics (GA) مع هذا التغيير.

يعد الترحيل إلى Google Analytics 4 خطوة حتمية ستتخذها معظم الشركات في المستقبل القريب. يساعدك OWOX على جعل هذا الانتقال بدون ألم قدر الإمكان. سنساعدك على تطوير وتنفيذ نظام مقاييس بالإضافة إلى إعداد تتبع البيانات بشكل صحيح. يمكنك حفظ التقارير التي تحتاجها وإنشاء تقارير جديدة دون الحاجة إلى فهم بنية البيانات الجديدة وإعادة كتابة استعلامات SQL.

من خلال دمج Google Analytics 4 مع Google BigQuery ، يمكنك جمع البيانات الأولية غير المستندة إلى عينات من موقع الويب الخاص بك في التخزين السحابي ، حيث سيتم عرض كل مستخدم وأحداثه في أسطر منفصلة. باستخدام استعلامات SQL على هذه البيانات ، يمكنك حساب أي معلمات ومؤشرات تحتاجها.

من خلال جمع إحصائيات الموقع في Google BigQuery ، يمكنك تجنب أخذ العينات والقيود الأخرى في Google Analytics 4. وستكون قادرًا على تحليل البيانات الكاملة ، مما يعني أن جودة القرارات التي يتم اتخاذها بناءً على هذه البيانات ستكون أعلى بكثير من جودة القرارات التي تتخذها ربما تكون قد صنعت بناءً على X.

على سبيل المثال ، تبلغ فترة الاحتفاظ الافتراضية لبيانات المستخدم والأحداث في GA 4 شهرين. يمكنك زيادته إلى 14 شهرًا في إعدادات الموارد. ومع ذلك ، قد لا يكون هذا كافيًا إذا كنت ترغب في تحليل أحداث المستخدمين الذين قاموا بتسجيل الدخول آخر مرة منذ أكثر من 14 شهرًا. أي أنه لا يمكنك إنشاء تقرير لمدة عامين. هذا هو المكان الذي يمكن أن يساعد فيه Google BigQuery. بعد تصدير البيانات إلى BigQuery ، يمكنك تخزينها بدون حدود زمنية.

تحد واجهة Google Analytics أو أي نظام تحليلات آخر من قدرتك على إنشاء التقارير. على سبيل المثال ، هناك حدود لعدد المعلمات والمؤشرات بالإضافة إلى كيفية دمجها وإجراء الحسابات بناءً عليها. أيضًا ، في GA 4 ، لا توجد إمكانية لاستيراد بيانات التكلفة أو إنشاء مجموعات قنوات مخصصة أو تضمين مقاييس من مصادر خارجية مثل CRM في تقاريرك.

من خلال الوصول إلى البيانات الأولية في Google BigQuery ، يمكنك إنشاء تقارير بأي عدد ومجموعة من المقاييس التي تحتاجها. على سبيل المثال ، يمكنك إجراء تحليل جماعي بناءً على أي مؤشرات مهمة لعملك.

في Google Analytics 4 ، لا تخضع التقارير القياسية لأخذ العينات ، ولكن يمكن استخدام أخذ العينات في التقارير المخصصة: عند مقارنة البيانات ، عند استخدام معلمات وفلاتر إضافية ، عند تجاوز حد 10 ملايين حدث. يتم أيضًا تطبيق أخذ العينات عندما يكون النطاق الزمني أكبر من 60 يومًا.

يمكن أن يؤدي أخذ العينات إلى تشويه البيانات ، لذلك لا يمكنك الوثوق بنسبة 100٪ في التقارير التي تم إنشاؤها باستخدام أخذ العينات. ينطبق هذا بشكل خاص على التقارير التي تمتد لفترة طويلة من الوقت أو للتقارير المخصصة التي تحتوي على عدد كبير من المعلمات والمؤشرات. عن طريق تحميل البيانات الأولية من Google Analytics 4 إلى Google BigQuery ، يمكنك تجنب هذه المشكلة.

يمكن دمج البيانات الأولية من موقع الويب الخاص بك مع البيانات المتعلقة بالإنفاق على الإعلانات من الخدمات الإعلانية ، وبيانات تتبع المكالمات ، وبيانات الرسائل الإخبارية عبر البريد الإلكتروني ، وبيانات الطلبات المستردة من CRM الخاص بك لإعداد تحليلات شاملة.

سيسمح لك ذلك بمراعاة جميع نقاط الاتصال بشركتك ، وتحليل مسارات المستخدمين للتحويل ، وتقييم تأثير جميع جهود التسويق (عبر الإنترنت وغير متصل) على أداء الأعمال ، والعثور على قنوات التسويق الأكثر فاعلية ، والتحسين بسرعة القنوات التي تجلب الخسائر.

بمجرد قيامك بجمع ودمج جميع بياناتك التسويقية ، يمكنك إنشاء مسارات مبيعات معقدة تناسب هيكل عملك وبناء نماذج الإحالة الخاصة بك لتقييم مساهمة كل قناة إعلانية في المبيعات.

على سبيل المثال ، يمكنك تقييم مساهمة القنوات في مسار التسويق باستخدام الإحالة المستندة إلى مسار التحويل من OWOX. يحسب نموذج الإحالة المستندة إلى مسار التحويل قيمة كل قناة وحملة في مسار التحويل وفقًا لمساهمتها في تقدم المستخدم عبر خطوات مسار التحويل. لإجراء هذا الحساب ، البيانات المجمعة ليست مناسبة - نحتاج إلى بيانات حول كل إجراء مستخدم ، مرتبط بواسطة User ID.

كلما تحركت القناة بشكل أفضل بالمشتري عبر أصعب الخطوات ، زادت القيمة التي تحصل عليها.

باستخدام نموذج الإحالة المستندة إلى مسار التحويل ، يمكنك تحديد الحملات الأكثر فاعلية والتركيز على تطويرها لتحقيق خطة التسويق الخاصة بك. على سبيل المثال ، يمكنك العثور على حملات مُدارة يمكنك تطويرها لزيادة مرونة القنوات التابعة ذات السعة المحدودة (العضوية ، وسياق العلامة التجارية ، وتكلفة الاكتساب ، وإعادة الاستهداف) وبالتالي زيادة إجمالي مبيعاتك.

يوفر Google Analytics 4 مقاييس تنبؤية (احتمالية الشراء ، احتمالية الزخم ، وتوقعات الإيرادات) التي يتم حسابها باستخدام التعلم الآلي. ومع ذلك ، فإن النموذج عبارة عن صندوق أسود ويعمل فقط على بيانات GA 4.

لنفترض أن محلل البيانات قد تم تكليفه بإنشاء نموذج يتنبأ باحتمالية الشراء. من المتوقع أن يكون هذا النموذج شفافًا قدر الإمكان (سيكون من الواضح الميزات التي تم التدريب عليها) وأن يتم تشكيله بناءً على جميع البيانات المتاحة ، بما في ذلك البيانات المخصصة. في هذه الحالة ، لم تعد واجهة Google Analytics 4 كافية للمحلل ، لأنهم لا يعرفون ما بداخل المقياس المتوقع الذي يحسبه GA. إذا كنت بحاجة إلى فهم النموذج وإدارته - عيِّن الميزات الخاصة بك للتدريب عليه ، على سبيل المثال - فمن الأفضل تحميل بياناتك إلى BigQuery.

في Google Analytics 4 ، يتوفر تصنيف قنوات قياسي محدد مسبقًا (مدفوعة ، وشبكة البحث ، وعضوية ، وما إلى ذلك). هذا يعني أنك لن تتمكن من إنشاء تقرير بتجميع القنوات الخاص بك في واجهة GA 4 - على الأقل ليس بعد (ربما سيتم إضافة هذا الخيار في المستقبل).

على سبيل المثال ، تنتقل حملاتك على facebook / cpc إلى مجموعة القنوات المدفوعة افتراضيًا ، ولكن قد تحتاج إلى فصلها في مجموعة اجتماعية مدفوعة. في هذه الحالة ، سيساعدك تحميل البيانات إلى BigQuery وتجميع القنوات باستخدام SQL.

لكي نكون منصفين ، يمكن تكوين تجميع القنوات بطريقة أبسط:

1. قم بتوصيل بيانات Google Analytics إلى Data Studio باستخدام موصل مدمج.
2. قم بإعداد شروط التجميع في Data Studio.

لن تكون موثوقة مثل تجميع القنوات في Google BigQuery ، ولكن إذا كنت بحاجة إلى حل سريع ، فيمكنك استخدام هذا التنفيذ.

لنفترض أنك بحاجة إلى إظهار الإحصائيات لشريك بناءً على علامة UTM فقط وعدم الكشف عن أي معلومات أخرى. في واجهة Google Analytics 4 ، لا يمكنك إنشاء طريقة عرض منفصلة لهذا الغرض. لا يوجد سوى عرض واحد للمورد - أي أن جميع الشركاء سيرون جميع البيانات.

يتيح لك Google BigQuery تحميل كميات كبيرة من البيانات ومعالجتها بسرعة باستخدام SQL. يمكنك أتمتة التقارير وجدولتها حتى يتمكن فريقك من التركيز على الحصول على رؤى بدلاً من إعداد التقارير.

ملاحظة: استيراد البيانات إلى BigQuery من Google Analytics 4 مجاني ، ولكن هناك حدود يتعين عليك دفعها بعد ذلك. يمكنك العثور على التفاصيل هنا.

يعد الانتقال إلى Google Analytics 4 خطوة حتمية ستتخذها معظم الشركات بحلول 1 يوليو 2023. يساعد OWOX في جعل هذا الانتقال سهلاً قدر الإمكان ، مما يسمح لك بالاحتفاظ بالتقارير التي تحتاجها والحصول على تقارير جديدة دون الحاجة إلى فهم البيانات الجديدة هيكلة وإعادة كتابة جميع استعلامات SQL الخاصة بك.

سيقوم OWOX بدمج جميع بياناتك وإدخالها في الهيكل المناسب لنموذج عملك. بفضل هذا ، يمكنك إنشاء تقارير جديدة أو تعديل التقارير القديمة على الفور. يمكنك تغيير مصدر البيانات في تقاريرك إلى Google Analytics 4 ، على سبيل المثال ، دون إعادة كتابة مئات استعلامات SQL.

نوصي بأن يبدأ جميع عملائنا في جمع البيانات في Google Analytics 4 الآن بالتوازي مع Universal Analytics. بمساعدة التتبع الموازي ، يمكنك مقارنة كلا إصداري Google Analytics ، واستكشاف الميزات الجديدة والواجهة الجديدة في GA 4 ، وتجميع البيانات السابقة. كلما قمت بتثبيت Google Analytics 4 في وقت مبكر ، زادت البيانات التاريخية التي ستجمعها.

يمكن لفريق OWOX مساعدتك في تطوير وتنفيذ نظام مقاييس ، وإعداد التتبع الموازي بشكل صحيح ، ودمج Google Analytics 4 مع Google BigQuery.