بيانات الطرف الثالث في Google Analytics

من الواضح أن التحليلات الرقمية هي وسيلة للحصول على إجابات تعتمد على البيانات للأسئلة الرقمية. وذلك لأنه يتم تتبع وتحليل كل تحميل صفحة وظهور ونقرة ومشاهدة فيديو. ولكن ماذا عن العلاقة بين المنصات الرقمية والبيئة خارج عالم الرقمية؟ على سبيل المثال ، ما هو تأثير الطقس على عملائك؟ أو سعر الصرف؟ أو نتيجة مباراة كرة القدم الليلة الماضية؟

من المهم تحديد إمكانية ربط البيانات الداخلية للشركة بالبيانات المقدمة من أطراف ثالثة. يمكن للمؤسسات التي تستخدم بيانات الجهات الخارجية وتدمج بنجاح مجموعة واسعة من البيانات الخارجية في عملياتها أن تتفوق في الأداء على الشركات الأخرى من خلال إطلاق العنان للتحسينات في الإنتاجية وإدارة المخاطر. تقدم أزمة COVID-19 مثالاً ممتازًا على مدى أهمية البيانات الخارجية. لقد عطل الوباء كل شيء من سلوك المستهلك إلى سلاسل التوريد ، مما زاد من عدم القدرة على التنبؤ بالأعمال ، مما جعل من الصعب استخدام البيانات السابقة للتنبؤ بالسلوك المستقبلي. يمكن للشركات أن تذهب بعيدًا فقط ببياناتها الداخلية الخاصة ويمكن أن تستفيد من استخدام مصادر خارجية لتوجيهها.

لسوء الحظ ، لا تتوفر هذه البيانات بسهولة ضمن أدوات التحليلات الرقمية القياسية. هذا هو السبب في أننا قمنا بتجميع منشور المدونة هذا ، حيث نفحص البيانات التي يمكن إضافتها إلى GA ، وكيف يمكن استخدام هذه البيانات للإجابة على أسئلة العمل وكيف يمكن استخدام هذه الإجابات لتحسين عملك.

ما هي البيانات التي يمكنك إضافتها إلى Google Analytics؟

توفر مصادر البيانات الخارجية إمكانات هائلة ولكنها تقدم أيضًا العديد من التحديات العملية. على سبيل المثال ، يتطلب مجرد اكتساب فهم أساسي لما هو متاح جهدًا كبيرًا. نظرًا لوجود مجموعة واسعة من مصادر البيانات المتاحة ، والتي يمكن أن توجه قرارات العمل بطرق متنوعة ، فمن المهم أن يكون لديك تعريف واضح لمشكلة العمل من أجل إنشاء القيمة.

تتمثل الخطوة الأولى عند إضافة بيانات الطرف الثالث في إلقاء نظرة فاحصة على عملك والنظر في العوامل البيئية التي من المرجح أن تؤثر عليه. لا فائدة من إضافة نتائج رياضية إلى متجر صغير عبر الإنترنت يقدم إضاءة مخصصة ، حيث من غير المرجح أن تكون مرتبطة بالعمل التجاري.

الخطوة الثانية التي نحتاج إلى معالجتها هي مصدر البيانات. مفتاح التنفيذ لدينا هو أن البيانات يجب أن تكون متاحة عبر واجهة برمجة التطبيقات. واجهة برمجة التطبيقات (API) هي وسيلة للتواصل مع خدمة أخرى بها البيانات التي نبحث عنها.

لن نتطرق إلى الجوانب الفنية هنا ، ولكن هناك الكثير من واجهات برمجة التطبيقات التي تقدم نوع البيانات التي قد تكون مهتمًا بها. بعضها مجاني ، وبعضها مجاني حتى عدد معين من المكالمات ، بينما يتم الدفع للآخرين حصريًا مقابل الخدمات. قبل البدء في البحث عن إضافة البيانات ، من المهم العثور على واجهة برمجة التطبيقات التي ستستخدمها.

ما هي مخاطر استخدام بيانات الطرف الثالث في Google Analytics؟

وسعت اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) من نطاق المسؤولية عندما يتعلق الأمر بحماية البيانات والخصوصية ، مما يعني أنه من الضروري الآن توخي الحذر بشكل أكبر بشأن الآثار المترتبة على الحوادث الأمنية التي يسببها مقدمو الخدمة. خلال عملية البحث عن البيانات الخارجية واستخدامها ، يجب على الشركات أن تضع في اعتبارها مخاوف الخصوصية.

• تأكد من أن موردي الجهات الخارجية متوافقون مع GPDR.
• حدد بوضوح جميع المجالات والأنشطة التي تدخل فيها اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) ، واطلب من البائعين الخارجيين الموافقة وتقديم ضمانات تعاقدية موقعة بأن عملياتهم تفي بمتطلبات اللائحة.

ما حالة بيانات الطرف الثالث في GA4؟

يتم طرح Google Analytics 4 في بداية حقبة جديدة من جمع البيانات عبر الإنترنت. على مدى السنوات القليلة المقبلة ، سيستمر انخفاض وصول الشركات إلى بيانات الجهات الخارجية على العملاء. استجابةً لذلك ، سيتعين على فرق التسويق بناء استراتيجيات تحويل جديدة للتكيف مع الإنترنت بدون ملفات تعريف الارتباط.

ستحتاج أدوات التتبع عبر الإنترنت إلى التغلب على الانخفاض في بيانات الجهات الخارجية ، ولحسن الحظ ، فإن GA4 لديها تكامل مع BigQuery الذي يسمح بمزيد من المرونة في ربط بيانات التحليلات بمصادر البيانات الخارجية. قد يؤدي هذا إلى زيادة النفقات الفنية ولكن سيحسن توافر البيانات الهامة.

ما هي الأسئلة التي يمكنك الإجابة عليها بهذه البيانات؟

استخدام البيانات الخارجية لديه القدرة على تغيير قواعد اللعبة في مجموعة متنوعة من الأعمال والقطاعات. بعد أن تقوم بتجميع بيانات كافية في حساب Google Analytics الخاص بك ، يمكنك بعد ذلك التحقق من الارتباط بين بيانات الطرف الثالث والمقاييس الرقمية التقليدية مثل المعاملات ومشاهدات الصفحة.

لتوضيح كيف يمكن استخدام هذا ، قمنا بتضمين مثال من متجر الملابس الخيالي عبر الإنترنت "الملابس الإلكترونية":

يوجد أدناه تقرير يجمع بين بيانات الطقس التابعة لجهات خارجية وفئة المنتج "الجوارب". يسمح لنا هذا بالإجابة على السؤال ، "في أي طقس من المرجح أن يشتري الناس الجوارب؟".

كما نرى من هذا التقرير ، فإن معدل التحويل (يُقاس كنسبة مئوية من المشاهدات التفصيلية التي أدت إلى الشراء) يكون في أعلى مستوياته عندما تمطر. هذا أيضًا عندما يتم بيع معظم الجوارب. ثاني أعلى معدل تحويل يكون عند هطول أمطار خفيفة وثالث أعلى معدل عندما يكون الجو ملبدًا بالغيوم. يشير هذا إلى أن الناس يميلون أكثر إلى شراء الجوارب عندما يكون الطقس سيئًا.

يوجد أدناه تقرير آخر يعرض فئة المنتج "ملابس السباحة" جنبًا إلى جنب مع بُعد الطقس نفسه من التقرير أعلاه.

هنا يمكننا أن نرى السلوك الذي يتناقض مع سلوك "الجوارب". على عكس الجوارب ، ترى ملابس السباحة أعلى معدلات التحويل عندما يكون الطقس صافًا.

أخيرًا ، سنلقي نظرة على مثال يتم فيه دمج بيانات الطرف الثالث في شكل نتائج رياضية مع بيانات المنتج. في هذا المثال ، نستخدم نتائج كرة القدم لجميع المباريات التي يشارك فيها أرسنال ، وبشكل أكثر تحديدًا فرق الهدف ، ونقارن هذا بمبيعات منتجات منتجات أرسنال.

هذا يسمح لنا بالإجابة على السؤال "هل مبيعات البضائع مرتبطة بنتائج الفريق؟".

النتيجة الأكثر بروزًا في الجدول أعلاه هي الصف الأول ، حيث فاز أرسنال بثلاثة أهداف. شهدت مشاهدات سلع Arsenal مباشرة بعد هذه اللعبة أعلى معدل تحويل ، وشكلت جزءًا كبيرًا من إجمالي المشتريات.

بالنظر إلى المزيد من البيانات التي تتبع نفس النمط ، يمكننا بسهولة أن نستنتج أن معدل التحويل لسلع الفريق مرتبط بالفعل بأداء هذا الفريق.

غيّر جائحة Covid-19 سلوك المستهلك بعدة طرق. أحد القطاعات التي عانت من اضطراب شديد هو صناعة الخدمات. أطلقت العديد من المطاعم منصات الطلبات عبر الإنترنت لمواقعها على شبكة الإنترنت ، ووسعت من شراكات توصيل الطرف الثالث و / أو أنشأت ممرات للتوصيل بالسيارة. ولكن مع الطبيعة الدورية لشدة الوباء ، قد يكون من الصعب تحقيق التوازن فيما سيستجيب له المستهلكون في الإعلانات.

من الأمثلة على الكيفية التي يمكن أن تساعد بها بيانات الجهات الخارجية في تعديل العروض - التوصيل والتحصيل مقابل تناول الطعام - المطاعم التي تُعلن. بالطبع ، كلما ارتفع معدل الإصابة ، كلما زاد تركيزهم على خيارات توصيل وجمع جهات اتصال منخفضة. على العكس من ذلك ، إذا كانت معدلات الإصابة أقل ، فيمكنهم التركيز مرة أخرى على خيارات تناول الطعام الخاصة بهم. من خلال مقارنة معدل الإصابة التاريخي بالنسب الفعلية لتناول الطعام إلى مبيعات الطلبات الخارجية ، يمكنهم أن يروا بدقة أكبر المعدلات التي يشعر عملاؤهم بالأمان لتناول الطعام فيها ومتى يجب عليهم الالتزام بالإعلان عن خيارات التجميع أو التسليم الخاصة بهم.

ماذا يمكنك أن تفعل بهذه الإجابات؟

يمكن أن تساعد هذه البيانات في تقليل المخاطر وإضافة قيمة للشركة ؛ ومع ذلك ، فإنه يتطلب مزيجًا من حل المشكلات والعمل المنظم والتنفيذ المركّز.

تكييف استراتيجيتك الإعلانية

أحد أكثر التطبيقات المنطقية لهذه البيانات هو تحسين الحملات الإعلانية. نظرًا لأداء فئة "الجوارب" وفئة "ملابس السباحة" في المثال أعلاه ، يمكننا بسهولة تعديل إعلاناتنا لهذه الفئات بناءً على الطقس. في حالة الطقس الممطر أو السيئ ، يمكننا زيادة عروض الأسعار لحملة "الجوارب" الخاصة بنا مع خفض عروض أسعار حملات "ملابس السباحة" في الوقت نفسه. يمكننا أيضًا إعادة تخصيص الميزانية بحيث يتم نقل الميزانية المخصصة عادةً لملابس السباحة إلى الجوارب. بعد ذلك ، عندما يكون الطقس صافًا ، يمكننا عكس العملية وتخصيص جميع ميزانية الجوارب لملابس السباحة وإعادة ضبط العطاءات.

وبالمثل ، نظرًا للعلاقة بين النتائج الرياضية وسلع الفريق ، يمكننا تخصيص المزيد من ميزانيتنا الإعلانية لسلع الفريق للفرق التي سجلت مؤخرًا انتصارات مقنعة.

يمكن إجراء هذه التحسينات يدويًا ، ولكن في معظم الحالات يجب إجراؤها برمجيًا. في كلتا الحالتين ، يمكن أن يساعدنا تضمين هذه العوامل الجديدة في تحسيناتنا في تحقيق عائد استثمار أعلى لإنفاقنا الإعلاني.

اضبط محتوى موقع الويب الخاص بك

بالإضافة إلى إعلانات الدفع لكل نقرة (PPC) ، يمكن أيضًا استخدام هذه البيانات لتخصيص المحتوى على موقع الويب الخاص بك. من خلال استخدام نفس واجهات برمجة التطبيقات التي يتم جمع البيانات منها ، يمكننا تغيير المنتجات التي يتم عرضها على الصفحة الرئيسية للملابس الإلكترونية ، بناءً على ظروف الطقس الحالية.

الخطوات التالية

كل ما تبقى هو لك ولفريقك لتبادل الأفكار حول العوامل الخارجية التي من المرجح أن تؤثر على أدائك عبر الإنترنت ، والعثور على واجهة برمجة تطبيقات تتيح لك الوصول إلى هذه البيانات وبدء التتبع!