الفوائد الرئيسية لبرنامج Google Analytics 4 ، أو لماذا يجب عليك التبديل الآن

في 16 مارس 2022 ، أعلنت Google أنها ستغلق Universal Analytics العام المقبل. سيتوقف الإصدار القياسي عن العمل في 1 تموز (يوليو) 2023 ، وسيتوقف Universal Analytics 360 عن معالجة النتائج اعتبارًا من 1 تشرين الأول (أكتوبر) 2023. وسيتعين على كل شخص لم يتحول بعد إلى الإصدار الجديد من Google Analytics 4 أن يفعل ذلك قريبًا ، مع استمراره في الإصدار القديم لن يعمل.

في هذه المقالة ، نقوم بتحليل المزايا الرئيسية لبرنامج Google Analytics 4 ولماذا لا يجب تأخير الانتقال إلى الإصدار الجديد.

على مدار العقد الماضي ، بدأ الناس في العيش على الإنترنت والوصول إليه بانتظام من أجهزة متعددة. إذا قمنا في وقت سابق بتحليل ملفات تعريف الارتباط والأجهزة والمتصفحات والزيارات من الإعلانات السياقية والبحث والشبكات المستهدفة ، فمن المهم للغاية الآن تحليل تدفق مستخدم معين عبر الأجهزة والأنظمة الأساسية والمنتجات.

اليوم ، الشركات التي تعرف عملائها تفوز. يعكس آخر تحديث لبرنامج Google Analytics حقيقة أننا نفهم الآن المستخدم ليس كمجموعة من ملفات تعريف الارتباط ولكن كشخص معين. نحن نتفهم أنه يمكنهم العمل على منصات مختلفة وأن الملفات الشخصية للفرد عبر الأنظمة الأساسية يجب أن تكون متصلة.

وفقًا لتقديرات عمالقة التحليل الغربيين ، فإن الوضع التالي موجود في أسواق الولايات المتحدة وأوروبا الغربية:

• 85٪ من الشركات تضع إدارة تجربة العملاء كأولوية لها. هذا يعني أنهم يستثمرون في تحليلات التتبع وتجربة العملاء. إنهم يدركون أنه من الضروري بناء عمل تجاري وتحليلات حول المستخدم وليس حول تدفق حركة المرور والجلسات التي يعرضها نظام التحليلات.
• 40٪ من الشركات تبني تسويقها باستخدام نموذج التسويق القائم على الحساب (ABM). هذه استراتيجية لإبراز وبناء تواصل شخصي مع عميل معين.

أصبحت ملفات تعريف الارتباط شيئًا من الماضي ببطء. عمرهم محدود ، والقدرة على العمل مع ملفات تعريف ارتباط الطرف الثالث محدودة. لم تعد مصدرًا موثوقًا للبيانات حول الأشخاص أو دعمًا موثوقًا به لبناء منصة تحليلية. وبالتالي ، فإن Google Analytics 4 يبتعد عن ملفات تعريف الارتباط.

في عام 2021 ، شهد Google Analytics تحديثًا كبيرًا أدى إلى تغيير أشياء كثيرة:

• بنيان
• خطوط أنابيب البيانات
• آليات الحصول على البيانات وتحديد هوية المستخدم
• أحداث تلقائية
• القدرات التحليلية
• تكاملات
• واجهه المستخدم

لدى Google Analytics والعديد من أنظمة التحليلات الأخرى بنية قائمة على الجلسة / ملف تعريف الارتباط مع معرف جذر لكل مجموعة من ملفات تعريف الارتباط. في Google Analytics ، يسمى هذا المعرف Client ID. هناك أيضًا جلسات - زيارات مستخدم - يتم على أساسها إنشاء جميع التقارير. في وقت من الأوقات ، كان هذا شرطًا أساسيًا للتبديل إلى نموذج التجارة الإلكترونية لتشغيل النظام. ولكن مع مرور الوقت ، ظهرت العديد من الأخطاء والمشكلات المتعلقة بنموذج الجلسة. على سبيل المثال ، كان إنشاء تحليل جماعي عادي ، وإحصاء التحويلات ، وتقييم الحملات الإعلانية من حيث فعاليتها وتأثيرها على الأعمال بمثابة مغامرة.

برنامج Google Analytics 4 هو نظام قائم على الأحداث ويستند إلى المستخدم. كل شيء في Google Analytics 4 مبني على المستخدم (وليس الجلسة) ، وأي تفاعل مع موقع الويب يعتبر حدثًا. يتم تسجيل الأحداث ، ويتم بناء مسار المستخدم عبر موقع الويب منها. في الواقع ، من خلال العمل مع هذه الأحداث ، كما هو الحال مع التحويلات الصغيرة ، يمكننا بناء الإحالة القائمة على مسار التحويل التي تحتاجها العديد من الشركات لتقييم فعالية الاستثمارات في التسويق عبر الإنترنت في أقرب وقت ممكن.

للوهلة الأولى ، لم يتغير الكثير من حيث خطوط أنابيب البيانات. في Universal Analytics ، يمكنك تكوين موقع الويب وتتبع تطبيقات الجوال عبر Firebase. لكن ماذا لدينا حقا؟ كان هناك خط أنابيب بيانات من موقع الويب ، وكان هناك خط بيانات مستقل من تطبيقات الهاتف المحمول. لربطها ، كان عليك القيام بقدر معقول من العبث بملفات تعريف الارتباط. بالإضافة إلى ذلك ، كان هناك مسار بيانات منفصل من نظام CRM مع معرف المستخدم. إذا لم نتمكن من تخصيص معرف المستخدم لسبب ما ، فقد استخدمنا إشارات Google بدلاً من ذلك.

الآن ، يمكن لبرنامج Google Analytics 4 استخدام البيانات كخط أنابيب واحد: موقع الويب + التطبيق + معرّف المستخدم. في السابق ، كان لدينا ثلاثة خطوط بيانات مستقلة ، بينما لدينا الآن تقارير موحدة عن مواقع الويب وتطبيقات الهاتف المحمول ومعرف المستخدم. بالإضافة إلى ذلك ، لم تعد بحاجة إلى إنشاء ملف شخصي منفصل ضمن User ID. تخلى Google Analytics 4 عن طرق العرض تمامًا: تم تكوين كل شيء على مستوى الموقع.

في السابق ، تم الحصول على البيانات بناءً على ملفات تعريف الارتباط أو على المعلومات التي يمكنك جمعها بشكل مستقل عن المستخدم ، مثل معرف المستخدم من أنظمة CRM أو ERP أو CMS أو PPM.

الآن يمكن تعيين معرف مستخدم وإشارات Google والأهم من ذلك معرف الجهاز لكل مستخدم. إذا لم تتمكن من استخدام معرف المستخدم ، فيمكنك استبداله بمعرف الجهاز. تم إنشاء جميع الإحصائيات حول المستخدم أو معرف الجهاز الموحد ، وليس ملفات تعريف الارتباط. في السابق ، كان لدى الشخص الذي زار موقعًا إلكترونيًا من مستعرضين مختلفين ولكن من نفس الجهاز معرفين مختلفين للعميل. هذا يعني أنه لم يكن من الممكن ربط الإحصائيات الخاصة بهذه المعرفات إذا لم يكن هناك ترخيص على موقع الويب ولم يكن هناك معرف مستخدم. وفقًا لـ Google Analytics ، كان هذان زائران مختلفان. الآن ، بفضل معرف الجهاز ، يمكن لصق هذه الزيارات في ملف تعريف واحد تحت غطاء Google Analytics 4.

في السابق ، بعد تثبيت Google Analytics على موقع الويب ، تلقينا حقولاً فارغة. لقد تلقينا فقط حركة المرور التي لم يتم جمعها بشكل صحيح دائمًا لأن الشركة ، على سبيل المثال ، لديها عدة نطاقات ولم يتم تكوين التتبع عبر النطاقات. كانت هذه المشكلة مناسبة بشكل خاص للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم. تلقت الشركات إحصاءات غير مجدية ، والتي بموجبها لا يمكن فهم أو توقع سوى القليل حول فعالية الاستثمارات الإعلانية.

الآن ، عند التثبيت ، يقوم Google Analytics 4 بتكوين الأحداث التلقائية افتراضيًا: عروض الصفحة والتمرير والنقرات الصادرة وتنزيلات الملفات والمزيد. يتيح ذلك للأشخاص الذين ليسوا على دراية جيدة بـ Google Analytics ولا يريدون إضاعة وقتهم في إخراج الحدث مسبقًا من الصندوق. سيسمح ذلك للمسوقين الذين يعملون مع هذه التحليلات بشكل أكبر بالحصول على مدخلات لتقييم أدائهم والتنبؤ به.

تشتهر Universal Analytics بالتقارير المعقدة والبيانات المتضاربة. يقدم للمستخدمين مليون من الجداول والأرقام والصيغ. علاوة على ذلك ، عند إعداد التقارير ، يمكنك التعثر في المعلمات غير المتوافقة والتعرف عليها فقط عند حفظ التقرير. التقارير ليست سهلة الاستخدام ، وقدرات النظام مقيدة بالبنية القائمة على ملفات تعريف الارتباط ومعرف العميل.

في Google Analytics 4 ، يمكنك إنشاء التقارير وشرائح البيانات والجماهير ومقارنتها أثناء التنقل. إنه أسرع بكثير وأكثر ملاءمة. لديك الآن مجموعة بيانات واحدة حول المستخدمين والإجراءات التي يتخذونها على موقع الويب أو في التطبيق ، ويمكنك هيكلة هذه البيانات بطريقة تناسبك. في الواقع ، Google Analytics 4 عبارة عن مجموعة من لوحات المعلومات المخصصة جيدًا.

من الصعب دمج Universal Analytics. يتيح لك Measurement Protocol نقل البيانات إلى Google Analytics ، ولكنه ليس دائمًا مستقرًا وشفافًا في التتبع والاختبار. نتيجة لذلك ، لدينا تكاملات مخصصة غير مستقرة وبعيدة عن قواعد اللعبة الشفافة - على سبيل المثال ، مع أخذ العينات أو كمية البيانات التي يتم تحميلها. نتلقى البيانات بأعداد كبيرة في واجهات مختلفة سيئة الاتصال. بالإضافة إلى ذلك ، لتحميل البيانات إلى Google BigQuery ، عليك إما التبديل إلى Google Analytics 360 أو استخدام خدمات الجهات الخارجية.

Google Analytics 4 هو نظام بيانات واحد. الآن نرى جميع البيانات المتعلقة بإجراءات المستخدم عبر مواقعنا الإلكترونية في واجهة واحدة. يمكن دمج هذه البيانات بسهولة مع خدمات Google الإعلانية ومع BigQuery.

في Google Analytics 4 ، تغيرت الواجهة كثيرًا لأول مرة. في الإصدارات السابقة ، بدت التقارير مألوفة لسنوات عديدة. الآن لدينا واجهة سريعة تشبه إلى حد كبير واجهة Google Data Studio ، والتي تحتاج إلى التعود عليها.

إذا كنت تجد طريقك إلى التحليلات الآن ، فأنت محظوظ. من الأفضل أن تبدأ بواجهة Google Analytics 4 ، لأن هذا هو المستقبل.

اعتبارًا من 7 يناير 2022 ، أصبح نموذج الإحالة عبر القنوات المستند إلى البيانات متاحًا لجميع مستخدمي Google Analytics 4.

ماذا نريد من نموذج الإحالة؟ لكي تكون دقيقة ومفهومة. لكن نماذج الإحالة القياسية المتوفرة في Universal Analytics تلبي واحدًا فقط من هذه المتطلبات.

على سبيل المثال ، يعد نموذج إحالة النقرة الأخيرة الأكثر شيوعًا (النقرة الأخيرة ، النقرة الأخيرة غير المباشرة) مفهومًا تمامًا - يتم إعطاء كل القيمة للحملة الأخيرة. لكن له عيبًا واضحًا - فهو يتجاهل مساهمة جميع الحملات باستثناء الأخيرة.

يستخدم العديد من الأشخاص التحويلات المرتبطة ، خاصةً لتقييم الحملات على الشبكة الإعلانية. يعطي هذا النموذج قيمة لتحويلات كل حملة تفاعل معها المستخدم. لكن مثل هذا التقييم غير دقيق للغاية لأنه يأخذ في الاعتبار فقط حقيقة وجود حملة في السلسلة ويتجاهل درجة تأثيرها.

تنتج نماذج الإحالة الاحتمالية مثل البيانات المستندة إلى نتائج أكثر دقة. إنهم يقيمون مدى زيادة حملة معينة لاحتمالية التحويل ، ووفقًا لهذا يحدد قيمتها.

في السابق ، كان مستخدمو Google Analytics 360 فقط هم الذين لديهم حق الوصول إلى الإحالة المستندة إلى البيانات. ولاستخدامها ، كانوا بحاجة إلى تلبية متطلبات إضافية. على سبيل المثال ، احتاجوا إلى أن يكون لديهم حساب في إعلانات Google جمع ما لا يقل عن 15000 نقرة إعلان ، ولإجراء تحويل واحد تلقى 600 تحويل على الأقل في غضون 30 يومًا.

على عكس الإصدارات السابقة ، يمكن لبرنامج Google Analytics 4 تغيير نموذج الإحالة المحدد مسبقًا لجميع التقارير. الآن يمكنك تطبيق ليس فقط نماذج القنوات المتقاطعة المستندة إلى القواعد مجانًا ولكن أيضًا نموذج بديل قائم على البيانات.

دعونا نلخص:

• أصبح Google Analytics أكثر ذكاءً. يقوم بأتمتة العديد من العمليات التي كانت تتم يدويًا.
• هناك المزيد من الفرص. أصبح Google Analytics نظامًا أساسيًا للتحليلات أكثر احترافًا مما كان عليه في الإصدارات السابقة.

لن تفقد خدمات أتمتة التحليلات أهميتها لعدة أسباب:

• لا يزال هناك الكثير من مصادر البيانات للتحليلات: Google Analytics ، ClickHouse ، Amplitude ، Google BigQuery ، إلخ. هناك الكثير من البيانات ، وهي غير متجانسة ، وتلك الخدمات يمكنها دمج هذه البيانات في أداة واحدة لاتخاذ القرار ، مثل OWOX BI ، سيكون مطلوبًا.
• هناك المزيد والمزيد من أدوات الإعلان. تكتسب TikTok زخمًا ويتطور الإعلان من خلال المدونات. بدأ الناس يأتون إلى عملك من المزيد والمزيد من المصادر.
• لا يزال من الضروري دمج البيانات. حتى في الإصدار الرابع ، لا يجمع Google Analytics جميع البيانات الضرورية. سيكتشف المزيد والمزيد من الشركات Google BigQuery لأن تكامل البيانات مع التخزين أصبح أسهل.
• قيمة حلول ذكاء الأعمال تزداد فقط. تحتاج الشركات إلى بيئتها التحليلية الخاصة لاتخاذ القرارات. تحتاج الشركات إلى أن تُبنى الإدارة من خلال تحليلات مدى الحياة ، لذا أصبحت الخدمات التي تقدم حلول ذكاء الأعمال أكثر طلبًا.

لكي تكون الأعمال فعالة في الواقع الحالي ، تحتاج إلى:

• تعرف على عملائها كأشخاص ، وليس كمجموعة من ملفات تعريف الارتباط. خلاف ذلك ، خلال السنوات القليلة المقبلة ، لن يكون هناك شيء للتركيز عليه.
• افهم رحلة العميل بأكملها ، وليس الأجزاء. بدون تحليلات رحلة العميل ، من المستحيل الاستثمار بشكل صحيح (مع الحد الأدنى من CRR والحد الأقصى ROMI).
• بناء اتصال شخصي مع كل عميل. توجد الآن دورة جديدة من التطوير المستند إلى البيانات للتسويق الرقمي والتحليلات. لدى الشركات فرصة حقيقية لتتبع شخص واحد عبر عدة أجهزة ودمج هذه البيانات في بيئة تحليلية واحدة (في نفس Google Analytics 4) ، ثم نقلها إلى قاعدة بيانات تحليلية ودمجها مع البيانات من أنظمتها الخاصة. يجب أن تكون النتيجة عبارة عن اتصال شخصي مع كل شريحة جمهور في قاعدة البيانات الخاصة بك. أو مع كل شركة على حدة ، إذا كنت تبني تسويقك وفقًا لنموذج ABM.

هذا يعني أنه من المهم للغاية جمع كل المعلومات حول المستخدمين واستخدامها في تحليل التسويق والأتمتة.

• حاول تحديد جمهورك بأكبر قدر ممكن من الدقة وجمع بيانات المستخدم. فكر في كيفية ضمان حصولك على معرف مستخدم على جانب موقع الويب الخاص بك والأنظمة الأساسية الأخرى.
• عند تحديد الزوار ، لا تنس حماية البيانات الشخصية. حذر المستخدمين من أنك تجمع بيانات عنهم.
• قم بتثبيت Google Analytics 4 بالتوازي مع Universal Analytics. لماذا العمل بالتوازي؟ في الوقت الحالي ، تقدم هذه الإصدارات إمكانيات مختلفة. على سبيل المثال ، يسمح لك Google Analytics 4 بربط الملفات الشخصية في بنية قائمة على الحدث. هذا يجعل من الممكن تسجيل الأحداث وبناء مسار المستخدم من داخل موقع الويب الخاص بك أو بين الأنظمة الأساسية الخاصة بك. من الصعب القيام بذلك في Universal Analytics.
• إذا كان لديك تطبيق جوال ، فجمع البيانات في Google Analytics 4.
• قم بإعداد تتبع لجميع الأحداث المهمة: التحويلات الصغيرة والتحويلات المطلوبة لتقييم مسار التحويل. يُعد الإسناد المستند إلى مسار التحويل في معظم الحالات أداة مهمة لاتخاذ القرار فيما يتعلق بفاعلية الاستثمارات والتغييرات التي تطرأ على موقع الويب. الأحداث التي يقوم Google Analytics 4 بتكوينها افتراضيًا ليست كافية في 99٪ من الحالات.
• مواكبة تحديثات API وضبط أنظمة جمع البيانات الخاصة بك.
• إعداد التقارير الأساسية والجماهير. على سبيل المثال ، يمكن استخدام Google Analytics 4 كلوحة تحكم تحليلية لإدارة الشركة. من أجل تجنب الغرق في مليون تقرير وتجنب تكوين التقارير في Data Studio ، يمكنك إعداد لوحة معلومات تحليلية داخل Google Analytics 4 واستخدامها كأداة لإعداد التقارير للعملاء أو الإدارة.
• دمج جميع بيانات الجمهور المتاحة في قاعدة بيانات واحدة. حاول حفظ أكبر قدر ممكن من البيانات حول جمهورك (سواء تم تحديده أم لا) في قواعد البيانات الخاصة بك. سيسمح لك ذلك بعدم الاعتماد على التحديثات والتغييرات في الأنظمة التحليلية وحفظ البيانات حول الأشخاص الذين تتفاعل معهم.
• تحديث مواد تدريب الشركة على Google Analytics.
• تأكد من أن التقارير الحالية لن تنكسر بعد التبديل إلى Google Analytics 4. هناك خياران: إما إعادة التقارير وإعادة كتابة جميع استعلامات SQL لهيكل بيانات Google Analytics 4 أو محاكاة البيانات (يمكن لـ OWOX BI القيام بذلك). يقوم OWOX BI تلقائيًا بتحويل البيانات إلى بنية محاكاة وربطها بالتقارير. ما عليك سوى تغيير مصدر البيانات ، وإجراء تغيير على الكائن على مستوى النموذج ، وسيتم تطبيق جميع التعديلات على جميع التقارير.

OWOX BI هو شريك معتمد في Google Cloud Platform ، ونحن نضمن لعملائنا نفس المعايير العالية التي توفرها Google. يتمتع OWOX بخبرة نقل بيانات الأعمال إلى Google Analytics 4 من خلال تزويد العملاء بعملية ترحيل سلسة ، من إنشاء نظام مقاييس فريد إلى عقد ورش عمل لمستخدمي الأعمال على وظائف Google Analytics ، حيث يختلف الإصدار الجديد كثيرًا عن السابق. دعونا نرى كيف يبدو مسار الترحيل إلى Google Analytics 4.

الخطوة الأولى. يقوم محللو OWOX BI بتحديد وتطوير ونشر نظام مقاييس ، بالإضافة إلى تكوين التتبع الموازي. قد تتضمن هذه الخطوة ما يلي:

• إنشاء وتهيئة خاصية في Google Analytics 4.
• قم بتثبيت رمز تتبع Google Analytics 4 باستخدام Google Tag Manager.
• قم بتنشيط جمع أحداث القياس المحسّن وتحقق من كيفية إرسال الأحداث إلى Google Analytics 4.
• أنشئ تعليمات لتثبيت Firebase SDK.
• تحقق من تنفيذ تعليمات تثبيت Firebase SDK.
• قم بتنشيط إشارات Google في خاصية Google Analytics 4.
• ابدأ في إعداد تكامل مورد Google Analytics 4 مع إعلانات Google.
• اربط موقع Google Analytics 4 بمشروع Google BigQuery.
• قدم ورشة عمل حول وظائف Google Analytics 4 الأساسية.
• اختبار المقاييس المنفذة على الموقع الإلكتروني / في التطبيق.
• قم بإعداد Google Tag Manager لإرسال البيانات حول الأحداث المخصصة إلى Google Analytics 4.
• إعداد أحداث التحويل ، إلخ.

بعد تكوين Google Analytics 4 والبدء في جمع البيانات التاريخية ، تحتاج إلى حل المشكلة بتحديث التقارير القديمة وربط البيانات من Google Analytics 4 بها. يعد تعلم بنية بيانات جديدة وإعادة كتابة جميع استعلامات SQL بمثابة كابوس لأي محلل. ولكن يمكنك تجنب هذه العذابات ، وتحرير قسم التحليلات من هذا العمل ، والسماح للمحللين بإنشاء تقارير خاصة في دقائق دون معرفة SQL باستخدام OWOX BI Smart Data.

الخطوة 2. انقل التقارير لتكون على أساس البيانات من Google Analytics 4 عن طريق تطبيق OWOX BI. يمكن لمحللينا تحويل هذه البيانات إلى بنية محاكاة واستخدامها لإنشاء تقارير في OWOX BI Smart Data. هذه التقارير قيّمة لأنها:

• المستخرجة من المصدر ، لأنها مبنية على شريحة بيانات تم الحصول عليها باستخدام البيانات الذكية
• تم إنشاؤها دون كتابة استعلامات SQL يدويًا

لن تنكسر مثل هذه التقارير إذا أجريت أي تغييرات (على سبيل المثال ، غيّرت مصدر البيانات لكائن زائر من Universal إلى Google Analytics 4) حيث يتم إجراء جميع التغييرات على مستوى نموذج البيانات.

من الواضح ، بالنسبة للأنشطة التجارية المختلفة ، أن مسار الترحيل إلى Google Analytics 4 يمكن أن يختلف. للحصول على التفاصيل ، احجز اجتماعًا تجريبيًا مع خبرائنا للتعرف على الترقية إلى Google Analytics 4 باستخدام OWOX BI.

على الرغم من إعلان Google منذ فترة طويلة عن الانتقال المخطط له إلى إصدار جديد من خدمة Google Analytics ، إلا أن العديد من المحللين لم يبدأوا بعد في الاستعداد للتغيير. ومع ذلك ، فإننا نؤمن بشدة أن الوقت قد حان للترحيل ووضع Google Analytics 4 في صميم قياساتك.

تتمثل الفوائد الرئيسية لبرنامج Google Analytics 4 للشركات في الوصول إلى وظائف جديدة ، وإمكانية مراعاة النمو المتسارع لتقنيات الهاتف المحمول ، والقدرة على تغطية جميع نقاط اتصال العملاء ، مما يسهل تكبير سلوك العملاء. ناهيك عن أن الإصدار الجديد مصمم لتغطية احتياجات المسوقين وتزويدهم برؤى حول مكان تركيز انتباههم أو تغيير استراتيجياتهم.

نوصي بشدة بعدم تفويت اللحظة المناسبة للانتقال ، حيث ستفقد البيانات التاريخية إذا انتظرت. بالنسبة للمسوقين ، تعتبر البيانات التاريخية ذات أهمية كبيرة لأنها تشكل الأساس لاتخاذ القرار. لذلك ، من الضروري بدء التتبع الموازي في كل من Universal Analytics و Google Analytics 4 في أقرب وقت ممكن.