ข้อมูลบุคคลที่สามใน Google Analytics

เห็นได้ชัดว่าการวิเคราะห์ดิจิทัลเป็นวิธีการเพื่อให้ได้คำตอบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลสำหรับคำถามดิจิทัล เนื่องจากทุกๆ การโหลดหน้าเว็บ การแสดงผล การคลิก และการดูวิดีโอจะถูกติดตามและวิเคราะห์ แต่ความสัมพันธ์ระหว่างแพลตฟอร์มดิจิทัลกับสิ่งแวดล้อมนอกโลกดิจิทัลล่ะ ตัวอย่างเช่น สภาพอากาศมีผลกระทบต่อลูกค้าของคุณอย่างไร? หรืออัตราแลกเปลี่ยน? หรือผลการแข่งขันฟุตบอลเมื่อคืนนี้?

การระบุศักยภาพในการเชื่อมโยงข้อมูลภายในของบริษัทกับข้อมูลที่ได้รับจากบุคคลที่สามเป็นสิ่งสำคัญ องค์กรที่ใช้ข้อมูลของบุคคลที่สามและผสานรวมข้อมูลภายนอกที่หลากหลายเข้ากับการดำเนินงานได้สำเร็จสามารถดำเนินการให้มีประสิทธิภาพเหนือกว่าบริษัทอื่นๆ ได้ด้วยการปลดล็อกการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานและการจัดการความเสี่ยง วิกฤตการณ์โควิด-19 เป็นตัวอย่างที่ดีของความเกี่ยวข้องของข้อมูลภายนอก การระบาดใหญ่ได้รบกวนทุกอย่างตั้งแต่พฤติกรรมผู้บริโภคไปจนถึงห่วงโซ่อุปทาน เพิ่มความไม่แน่นอนของธุรกิจ ทำให้ยากต่อการใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคต บริษัทต่างๆ สามารถไปได้ไกลด้วยข้อมูลภายในของตัวเองเท่านั้น และจะได้ประโยชน์จากการใช้แหล่งข้อมูลภายนอกเพื่อเป็นแนวทาง

ขออภัย ข้อมูลนี้ไม่พร้อมใช้งานภายในเครื่องมือวิเคราะห์ดิจิทัลมาตรฐาน นี่คือเหตุผลที่เราได้รวบรวมโพสต์ในบล็อกนี้ โดยเราจะตรวจสอบว่าข้อมูลใดบ้างที่สามารถเพิ่มลงใน GA ได้ ข้อมูลนี้สามารถนำมาใช้เพื่อตอบคำถามทางธุรกิจได้อย่างไร และจะใช้คำตอบเหล่านี้ในการปรับปรุงธุรกิจของคุณได้อย่างไร

คุณสามารถเพิ่มข้อมูลใดใน Google Analytics ได้บ้าง

แหล่งข้อมูลภายนอกมีศักยภาพมหาศาล แต่ก็นำเสนอความท้าทายในทางปฏิบัติหลายประการ ตัวอย่างเช่น การทำความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับสิ่งที่มีอยู่นั้นต้องใช้ความพยายามอย่างมาก เนื่องจากมีแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย และสามารถแจ้งการตัดสินใจทางธุรกิจได้หลายวิธี จึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องมีคำจำกัดความที่ชัดเจนของปัญหาทางธุรกิจเพื่อสร้างมูลค่า

ขั้นตอนแรกในการเพิ่มข้อมูลบุคคลที่สามคือการพิจารณาธุรกิจของคุณให้ดี และพิจารณาว่าปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมใดมีแนวโน้มที่จะส่งผลกระทบต่อธุรกิจมากที่สุด ไม่มีประโยชน์ที่จะเพิ่มผลการแข่งขันกีฬาให้กับร้านค้าออนไลน์ขนาดเล็กที่นำเสนอระบบไฟสั่งทำ เนื่องจากสิ่งเหล่านี้ไม่น่าจะสัมพันธ์กับธุรกิจมากนัก

ขั้นตอนที่สองที่เราต้องแก้ไขคือที่มาของข้อมูล กุญแจสำคัญในการปรับใช้ของเราคือข้อมูลจะต้องพร้อมใช้งานผ่าน API API คือวิธีการสื่อสารกับบริการอื่นที่มีข้อมูลที่เรากำลังมองหา

เราจะไม่พูดถึงเรื่องทางเทคนิคที่นี่ แต่มี API จำนวนมากที่เสนอข้อมูลประเภทที่เราอาจสนใจ บางส่วนใช้งานได้ฟรี บางส่วนใช้งานได้ฟรีจนถึงจำนวนการโทรที่กำหนด ในขณะที่คนอื่นจ่ายเฉพาะบริการ ก่อนที่คุณจะเริ่มมองหาการเพิ่มข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องค้นหา API ที่คุณจะใช้

การใช้ข้อมูลของบุคคลที่สามใน Google Analytics มีความเสี่ยงอะไรบ้าง

GDPR (กฎระเบียบให้ความคุ้มครองข้อมูล ส่วน บุคคลของ ผู้ บริโภค) ได้ขยายขอบเขตความรับผิดชอบในการปกป้องข้อมูลและความเป็นส่วนตัว ซึ่งหมายความว่าขณะนี้จำเป็นต้องระมัดระวังมากขึ้นอย่างมากเกี่ยวกับผลกระทบของเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยที่เกิดจากผู้ให้บริการ ตลอดกระบวนการค้นหาและใช้ข้อมูลภายนอก บริษัทต่างๆ ต้องคำนึงถึงข้อกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว

• ยืนยันว่าผู้จำหน่ายบุคคลที่สามเป็นไปตาม GPDR
• กำหนดขอบเขตและกิจกรรมทั้งหมดที่ GDPR อยู่ในขอบเขตให้ชัดเจน และให้ผู้ขายที่เป็นบุคคลภายนอกตกลงและให้การรับรองตามสัญญาที่ลงนามว่ากระบวนการของพวกเขาเป็นไปตามข้อกำหนดของระเบียบข้อบังคับ

สถานะของข้อมูลบุคคลที่สามใน GA4 คืออะไร?

Google Analytics 4 กำลังเปิดตัวในช่วงเริ่มต้นยุคใหม่ของการรวบรวมข้อมูลออนไลน์ ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า การเข้าถึงข้อมูลลูกค้าบุคคลที่สามของธุรกิจจะลดลงอย่างต่อเนื่อง ในการตอบสนอง ทีมการตลาดจะต้องสร้างกลยุทธ์การแปลงใหม่เพื่อปรับให้เข้ากับอินเทอร์เน็ตโดยไม่ต้องใช้คุกกี้

เครื่องมือติดตามออนไลน์จะต้องแก้ไขข้อมูลของบุคคลที่สามที่ลดลง โชคดีที่ GA4 มีการผสานรวมกับ BigQuery ที่ช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นในการรวมข้อมูลการวิเคราะห์กับแหล่งข้อมูลภายนอก ซึ่งอาจเพิ่มค่าโสหุ้ยทางเทคนิค แต่จะปรับปรุงความพร้อมใช้งานของข้อมูลสำคัญ

ข้อมูลนี้ตอบคำถามอะไรได้บ้าง

การใช้ข้อมูลภายนอกมีศักยภาพที่จะเป็นตัวเปลี่ยนเกมในธุรกิจและภาคส่วนต่างๆ หลังจากที่คุณได้รวบรวมข้อมูลในบัญชี Google Analytics ของคุณเพียงพอแล้ว คุณจะสามารถตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลของบุคคลที่สามนี้กับตัวชี้วัดดิจิทัลแบบเดิม เช่น ธุรกรรมและการดูหน้าเว็บ

เพื่อแสดงให้เห็นว่าสิ่งนี้สามารถนำมาใช้ได้อย่างไร เราได้รวมตัวอย่างจากร้านขายเสื้อผ้าออนไลน์ที่สมมติขึ้น “E-Clothing”:

ด้านล่างนี้คือรายงานที่รวมข้อมูลสภาพอากาศของบุคคลที่สามและหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ "ถุงเท้า" วิธีนี้ช่วยให้เราสามารถตอบคำถามว่า "คนส่วนใหญ่มักจะซื้อถุงเท้าในสภาพอากาศใด"

ตามที่เราเห็นจากรายงานนี้ อัตรา Conversion (วัดเป็นเปอร์เซ็นต์ของการดูรายละเอียดที่ทำให้เกิดการซื้อ) จะสูงที่สุดเมื่อมีฝนตก นี่เป็นช่วงที่มีการขายถุงเท้ามากที่สุด อัตรา Conversion สูงสุดอันดับสองคือเมื่อมีฝนตกปรอยๆ และสูงที่สุดเป็นอันดับสามเมื่อมีเมฆมาก นี่แสดงให้เห็นว่าผู้คนมีแนวโน้มที่จะซื้อถุงเท้ามากขึ้นเมื่อสภาพอากาศไม่ดี

ด้านล่างนี้เป็นรายงานอื่นที่แสดงหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ "ชุดว่ายน้ำ" ควบคู่ไปกับมิติสภาพอากาศเดียวกันจากรายงานด้านบน

ที่นี่เราจะเห็นพฤติกรรมที่แตกต่างจากพฤติกรรมของ "ถุงเท้า" ต่างจากถุงเท้า ชุดว่ายน้ำจะเห็นอัตราการแปลงสูงสุดเมื่อสภาพอากาศแจ่มใส

สุดท้าย เราจะมาดูตัวอย่างที่รวมข้อมูลของบุคคลที่สามในรูปแบบของผลการแข่งขันกีฬาเข้ากับข้อมูลผลิตภัณฑ์ ในตัวอย่างนี้ เราใช้ผลฟุตบอลสำหรับการแข่งขันทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับ Arsenal โดยเฉพาะอย่างยิ่งความแตกต่างของเป้าหมาย และเปรียบเทียบกับการขายผลิตภัณฑ์ของสินค้า Arsenal

ซึ่งช่วยให้เราสามารถตอบคำถามที่ว่า "การขายสินค้าเกี่ยวข้องกับผลงานของทีมหรือไม่"

ผลลัพธ์ที่โดดเด่นที่สุดในตารางด้านบนคือแถวแรกซึ่ง Arsenal ชนะไปสามประตู การดูสินค้าของ Arsenal โดยตรงหลังจากเกมนี้มีอัตราการแปลงสูงสุด และคิดเป็นส่วนใหญ่ของการซื้อทั้งหมด

จากข้อมูลที่มากขึ้นซึ่งเป็นไปตามรูปแบบเดียวกัน เราสามารถสรุปได้อย่างง่ายดายว่าอัตราการแปลงสำหรับสินค้าของทีมนั้นสัมพันธ์กับประสิทธิภาพของทีมนั้นอย่างแท้จริง

การระบาดใหญ่ของ Covid-19 ได้เปลี่ยนพฤติกรรมผู้บริโภคในหลาย ๆ ด้าน ภาคส่วนที่ประสบปัญหาการหยุดชะงักอย่างรุนแรงคืออุตสาหกรรมการบริการ ร้านอาหารหลายแห่งเปิดตัวแพลตฟอร์มการสั่งซื้อออนไลน์สำหรับเว็บไซต์ของตน ขยายความร่วมมือด้านการจัดส่งกับบุคคลที่สาม และ/หรือสร้างช่องทางการไดรฟ์ทรู แต่ด้วยลักษณะวัฏจักรของความรุนแรงของการระบาดใหญ่ มันจึงอาจเป็นเรื่องยากที่จะสร้างสมดุลของสิ่งที่ผู้บริโภคจะตอบสนองต่อในการโฆษณา

ตัวอย่างของวิธีที่ข้อมูลของบุคคลที่สามสามารถช่วยได้คือการปรับเปลี่ยนข้อเสนอ - การจัดส่งและการรวบรวมเทียบกับการรับประทานในร้าน - ร้านอาหารกำลังโฆษณา แน่นอน ยิ่งอัตราการติดเชื้อสูงขึ้น พวกเขาควรเน้นที่การส่งผู้ติดต่อและตัวเลือกการรวบรวมที่ต่ำ ในทางกลับกัน หากอัตราการติดเชื้อลดลง พวกเขาสามารถให้ความสำคัญกับทางเลือกในการรับประทานอาหารที่ร้านได้อีกครั้ง เมื่อเปรียบเทียบอัตราการติดเชื้อในอดีตกับอัตราส่วนจริงของยอดขายในการรับประทานในร้านกับการซื้อกลับบ้าน พวกเขาสามารถเห็นได้แม่นยำยิ่งขึ้นว่าลูกค้ารู้สึกปลอดภัยในการรับประทานอาหารที่อัตราใด และเมื่อใดที่พวกเขาควรโฆษณาคอลเลกชันหรือตัวเลือกการจัดส่ง

คุณสามารถทำอะไรกับคำตอบเหล่านี้ได้บ้าง

ข้อมูลนี้สามารถช่วยลดความเสี่ยงและเพิ่มมูลค่าให้กับบริษัท อย่างไรก็ตาม มันต้องใช้การผสมผสานของการแก้ปัญหา การทำงานที่มีโครงสร้าง และการดำเนินการที่มุ่งเน้น

ปรับกลยุทธ์การโฆษณาของคุณ

การใช้งานที่สมเหตุสมผลที่สุดอย่างหนึ่งของข้อมูลนี้คือการปรับแคมเปญโฆษณาให้เหมาะสม ด้วยประสิทธิภาพของหมวดหมู่ "ถุงเท้า" และหมวดหมู่ "ชุดว่ายน้ำ" ในตัวอย่างด้านบน เราสามารถปรับโฆษณาของเราสำหรับหมวดหมู่เหล่านี้ได้โดยง่ายตามสภาพอากาศ ในฤดูฝนหรือสภาพอากาศเลวร้าย เราสามารถเพิ่มราคาเสนอสำหรับแคมเปญ "ถุงเท้า" ได้ ในขณะเดียวกันก็ลดราคาเสนอสำหรับแคมเปญ "ชุดว่ายน้ำ" ของเราไปด้วย นอกจากนี้เรายังสามารถจัดสรรงบประมาณใหม่เพื่อให้งบประมาณที่ปกติจัดสรรให้กับชุดว่ายน้ำย้ายไปที่ถุงเท้า จากนั้น เมื่ออากาศแจ่มใส เราก็สามารถย้อนกลับกระบวนการและจัดสรรงบประมาณถุงเท้าทั้งหมดให้กับชุดว่ายน้ำและปรับราคาเสนอใหม่ได้

ในทำนองเดียวกัน เมื่อพิจารณาถึงความสัมพันธ์ระหว่างผลการแข่งขันกีฬากับสินค้าของทีม เราสามารถจัดสรรงบประมาณการโฆษณาของเราให้มากขึ้นสำหรับสินค้าของทีมสำหรับทีมที่เพิ่งบันทึกชัยชนะที่น่าเชื่อได้

การปรับให้เหมาะสมเหล่านี้สามารถทำได้ด้วยตนเอง แต่โดยส่วนใหญ่แล้ว ควรทำโดยทางโปรแกรม ไม่ว่าจะด้วยวิธีใด การรวมปัจจัยใหม่เหล่านี้ในการเพิ่มประสิทธิภาพของเราสามารถช่วยให้เราได้รับ ROI ที่สูงขึ้นสำหรับค่าใช้จ่ายในการโฆษณาของเรา

ปรับเนื้อหาเว็บไซต์ของคุณ

นอกจากการโฆษณา PPC แล้ว ข้อมูลนี้ยังสามารถใช้เพื่อปรับแต่งเนื้อหาบนเว็บไซต์ของคุณได้อีกด้วย การใช้ API เดียวกันกับที่เก็บรวบรวมข้อมูล ทำให้เราสามารถเปลี่ยนแปลงผลิตภัณฑ์ที่จะแสดงในหน้าแรกของ E-Clothing ตามสภาพอากาศในปัจจุบัน

ขั้นตอนถัดไป

เหลือเพียงคุณและทีมของคุณในการระดมความคิดว่าปัจจัยภายนอกใดที่มีแนวโน้มว่าจะส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพออนไลน์ของคุณมากที่สุด ค้นหา API ที่จะช่วยให้คุณเข้าถึงข้อมูลนี้และเริ่มติดตามได้!