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DAY 18
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門外漢通識:資料科學無痛入門磚系列 第 18

GA 實戰運用報表 #筆記七

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那麼,業界是怎麼追蹤廣告後續行為呢?GA 相當著重隱私權,如果發送訊息、EDM、電子郵件給消費者的朋友或其他客戶時,我們要怎麼知道他們最終有沒有購買?業界最常使用的,就是 GA 流量追蹤技術(Urchin Tracking Modules, UTM),我們透過 UTM 能夠知道網站的流量是怎麼來的。比如我們在看 FB、LINE 時,如果看到很吸引我們的內容,可能會手滑點進去看,如果點擊網頁的結構會埋參數,大概長得像 ?utm_source=facebook&utm_medium=cpc&utm_campaign=summer 之類的,就能靈活鍗運用網址追蹤,且不影響使用情形。
以下整理 UTM 欄位定義:
前三列是必填的,埋追蹤碼後業者才能知道這些訪客是從哪些來源進來(如 Source = Google / yahoo)、什麼媒介(如 CPC 單次點擊出價 / CPM 不管多少人點擊只要有千次人曝光的出價)、看了什麼廣告活動(如設定廣告活動名稱、標語)、關鍵字、及廣告內容。
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201003/20129989GgEwG9EYIf.png

UTM 工具的部分,像是~
Google 網址產生器,先在 Website URL 填寫我們的網址,如果聖誕節活動想在 Google 打廣告、by CPC 計費、在 Campaign Name 打 Christmas_Day,最下方則出現我們可 Copy URL 的連結,點擊網頁後 GA 就已經追蹤訪客的行為了。
http://ga-dev-tools.appspot.com/campaign-url-builder/
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201003/20129989eBaVkzNvVT.png

常見的縮網址工具
如果覺得前面 Google 產生的網站連結太長,可以用縮網址的工具把網址變得精簡。
https://goo.gl/
https://bitly.com/
https://ppt.cc/

接著,我們在報表 ➫ 行為 ➫ 網站內容 ➫ 到達網頁,可以看到來源 / 媒介是從哪個地方來的,有沒有進一步的行為或轉換。而我們也能透過 utm_campaign 追蹤廣告活動成效,在報表 ➫ 客戶開發 ➫ 廣告活動 ➫ 所有廣告活動,這時就能看出來投放的 N 支廣告裡哪支的效果最好、轉換率與營收都相對高。

昨天有聊到營業額 = 流量流量 * 轉換率 * 客單價,行銷策略的目的是最大化收益,但在資源有限的瓶頸下,要怎麼把優先順序按照重要性排列來獲得最大商業價值?譬如我決定新開發 LINE 官方帳號,一次推播費用 5 萬,但要先思考 TA 是什麼樣的人、用什麼樣的訴求和他們溝通、轉換率要拉高到多少、客單價預計多少,才能挑選合適的方式進攻,譬如高單價皮鞋在 LINE 多數都是新客的狀況下可能不那麼容易買單;或是加上額外的限時、限定送 Coupon 則轉換率可以提升到多少;從過去資料來看客單價要怎麼訂會把營業額拉高,總而言之會需要做許多預測未來的決策。

承上,Log 分析問題定義必須視輕重緩急而定,經過權重拿捏才知道當下要做的 Action 是什麼,才不會本末導致,發現最重要的結果沒有被做出來。

  • 問題(趨勢)是什麼?如:月營業額比上個月下降 30%
  • 問題(趨勢)重要急迫性?如:此問題重要且緊急,因為按理說要上漲或至少持平
  • 分析成因(關鍵因素)如:季節交替、產品定位,已經入秋冬但還在賣短袖
  • 如何解決(加強)如:拿數據向業者討論應該是產品線出問題,可能的解決方式包含商品線調整、做換季大拍賣的促銷
  • 能獲得什麼效益?如:短時間內提升營業額而修正問題,但有可能治標不治本,犧牲毛利和精力,需要進一步思考中長期應變方向

Log 四大基本分析圖表則包含不同表達概念

  1. 直條圖:連續且特定的量;縱軸設成數量、橫軸設為時間或會變化的要素、基準點從 0 開始,觀察資料出現的 Gap,如突然下降的銷售量,藉由比較產生出意義
  2. 折線圖:顯示事物變化走勢,如營收概況;縱軸設成數量及比較項目、橫軸設為時間順序、基準點因可能相差過大故不一定從 0 開始
  3. 橫條圖:相同屬性項目做比較,如通路在各國銷售的狀況;縱軸設成比較項目、橫軸設為顯示排序與比較結果、基準點不一定從 0 開始
  4. 圓餅圖:詳細內容,如新舊訪客百分比組成構面、各銷售員的銷售額;用面積表示不同內容佔比、不適用於走勢比較

GA 的系統博大精深、學無止盡,相關的書籍如《透視數據下的商機》及《指尖下的大數據》。大數據時代來臨,如同 TIBCO 高級分析總監 Michael O’ 而言,「用分析的角度,嚴格、系統地思考業務問題,然後得出能夠影響這些數據的解決方案。」


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