แอป + เว็บของ Google Analytics – ดูรายละเอียดเกี่ยวกับฟังก์ชันการทำงานใหม่

เมื่อเร็วๆ นี้ Google ได้เปิดตัวฟีเจอร์แอป + เว็บใหม่ที่ให้คุณรวมข้อมูลจากไซต์และแอปพลิเคชันมือถือในพร็อพเพอร์ตี้ Google Analytics เดียว ฟังก์ชันใหม่นี้น่าจะทำให้ชีวิตง่ายขึ้นสำหรับบริษัทที่ต้องการติดตามและวิเคราะห์การกระทำของผู้ใช้ในแพลตฟอร์มต่างๆ

สำหรับตอนนี้ App + Web อยู่ในระหว่างการทดสอบเบต้า และจะได้รับการพัฒนาและปรับปรุงเพิ่มเติมอย่างแน่นอน อย่างไรก็ตาม เราได้ทดสอบแล้ว ตรวจสอบโครงสร้างข้อมูล และลองใช้การส่งออกในตัวไปยังคุณลักษณะ Google BigQuery เราอยากแบ่งปันความประทับใจแรกพบให้กับคุณ

ใน Google Analytics มาตรฐาน ทุกอย่างสร้างขึ้นจากเซสชัน แอป + เว็บออกจากสิ่งนี้และใช้โมเดลข้อมูลตามเหตุการณ์ พารามิเตอร์ และผู้ใช้ โดยหลักการแล้วจะใช้รูปแบบข้อมูลเดียวกันกับ Google Analytics สำหรับ Firebase และมีฟังก์ชันการทำงานเหมือนกัน โดยเสริมด้วยคุณลักษณะใหม่เท่านั้น

ในอีกด้านหนึ่ง แนวทางนี้จะทำให้ชีวิตนักวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ง่ายขึ้น เนื่องจากข้อมูลจากเว็บไซต์และแอปพลิเคชันจะถูกรวบรวมในรูปแบบเดียวกัน ในทางกลับกัน เนื่องจากโครงสร้างใหม่และตรรกะการประมวลผลข้อมูล รายงานที่มีอยู่จะต้องทำใหม่

แทนที่จะใช้พารามิเตอร์ที่กำหนดเองตามปกติที่ระดับ Hit เซสชัน ผลิตภัณฑ์ และผู้ใช้ แอป + เว็บเวอร์ชันเบต้าจะใช้พารามิเตอร์เหตุการณ์และพร็อพเพอร์ตี้ผู้ใช้ ในแวบแรก ดูเหมือนว่าจะจำกัดความสามารถของคุณ และที่จริงแล้ว มีเพียงตัวเลือกระดับผู้ใช้และระดับ Hit เท่านั้นที่สามารถใช้ได้ นอกจากนี้ ยังไม่ชัดเจนว่าจำเป็นต้องพัฒนาและใช้งานระบบเมตริกแยกต่างหากสำหรับการติดตามที่กำหนดเองที่มีอยู่ เช่น มิติข้อมูลที่กำหนดเองหรือไม่

เราตื่นเต้นมากที่ได้เห็นการวัดที่ปรับปรุงแล้ว ซึ่งเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมที่คุณไม่จำเป็นต้องเพิ่มแท็กใหม่ลงในไซต์ของคุณ นอกจากกิจกรรม (ซึ่งรวบรวมโดยอัตโนมัติในแอป + เว็บ) คุณยังสามารถติดตามการดูหน้าเว็บและการเลื่อน การคลิก การค้นหาไซต์ การดูวิดีโอ และการดาวน์โหลดไฟล์ หากต้องการกำหนดค่าการติดตาม เพียงเปิดใช้งานตัวเลือกในการตั้งค่าทรัพยากร

หากคุณใช้ SDK หรือ gtag.js คุณสามารถใช้แอป + เว็บเพื่อรวบรวมพร็อพเพอร์ตี้ผู้ใช้บางรายการโดยไม่ต้องเพิ่มโค้ดเพิ่มเติมลงในเว็บไซต์ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถรวบรวมข้อมูลประชากร ยี่ห้ออุปกรณ์ รุ่นและประเภทอุปกรณ์ ภาษาของผู้ใช้ และความสนใจของผู้ใช้ คุณสมบัติเหล่านี้สามารถใช้เป็นพารามิเตอร์สำหรับผู้ชมและตัวกรองทั่วไปในรายงาน

โบนัสแอป + เว็บอีกอันคือรายงานช่องทางการขายที่กำหนดเอง (หรือที่เรียกว่า "ช่องทางพิเศษ") ซึ่งก่อนหน้านี้มีให้เฉพาะผู้ใช้ Google Analytics 360 เท่านั้น

นอกจากนี้ ในพร็อพเพอร์ตี้แอป + เว็บใหม่ รายงานนี้ให้โอกาสมากขึ้น ตัวอย่างเช่น แทนที่จะใช้ห้าขั้นตอน ขณะนี้มีสูงสุดสิบขั้นตอน คุณสามารถกำหนดเวลาจำกัดระหว่างขั้นตอน ใช้ขั้นตอนที่ไม่บังคับ ฯลฯ การตั้งค่าที่ยืดหยุ่นดังกล่าวจะช่วยคุณกำหนดขั้นตอนที่สำคัญสำหรับการแปลง และค้นหาว่าผู้ใช้ช่องทางใดหลงทางโดยไม่ต้องสร้างรายงานโดยใช้เครื่องมือของบุคคลที่สาม

รายงานแบบเรียลไทม์ที่คุ้นเคยจะถูกแทนที่ในแอป + เว็บด้วยฟังก์ชัน StreamView ด้านหนึ่งจะให้รายละเอียดมากขึ้น: คุณสามารถดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับผู้ใช้ที่เข้าชมไซต์หรือแอปพลิเคชันของคุณในช่วงครึ่งชั่วโมงที่ผ่านมา ในทางกลับกัน StreamView ไม่ได้ให้ข้อมูลเกี่ยวกับแหล่งที่มาของการเข้าชมที่พร้อมใช้งานแบบเรียลไทม์ใน Google Analytics

เครื่องมือ DebugView ยังได้ย้ายจาก Firebase ไปยัง App + Web ซึ่งทำให้การทดสอบและการแนะนำฟังก์ชันใหม่ๆ ในเว็บไซต์ง่ายขึ้นอย่างมาก

เมื่อเปรียบเทียบกับ Google Analytics มาตรฐานแล้ว แอป + เว็บมีข้อจำกัดในการตั้งค่าที่เข้มงวดกว่า รวมถึงจำนวนและชื่อของเหตุการณ์และพารามิเตอร์

ตัวอย่างเช่น ในแอป + เว็บ คุณสามารถใช้:

• สูงสุด 500 เหตุการณ์ที่ไม่ซ้ำกัน (ไม่รวมอัตโนมัติ) (สูงสุด 40 อักขระสำหรับชื่อเหตุการณ์)
• เหตุการณ์ Conversion สูงสุด 15 รายการ (คล้ายกับเป้าหมายใน GA)
• สูงสุด 25 พารามิเตอร์ต่อเหตุการณ์ (สูงสุด 100 อักขระสำหรับค่าของพารามิเตอร์ที่ส่ง)
• พร็อพเพอร์ตี้ผู้ใช้สูงสุด 25 รายการ
• มากถึง 50 ผู้ชม

ข้อจำกัดดังกล่าวอาจรบกวนการดำเนินงานของบริษัทขนาดใหญ่และขนาดกลางที่มีไซต์ขนาดใหญ่ที่รวบรวมพารามิเตอร์เพิ่มเติมจำนวนมาก ตัวอย่างเช่น เหตุการณ์ Conversion 15 รายการไม่เพียงพอสำหรับธุรกิจที่มี Micro-Conversion จำนวนมาก

อินเทอร์เฟซแอป + เว็บคล้ายกับ Firebase มากกว่า Google Analytics มาตรฐาน ดังนั้นคุณจะไม่พบรายงานบางฉบับที่สำคัญสำหรับนักการตลาด ตัวอย่างเช่น ไม่มีรายงานเกี่ยวกับแหล่งที่มาของการเข้าชม การวิเคราะห์ต้นทุน อีคอมเมิร์ซ หรือการค้นหาไซต์ ไม่มีการจัดกลุ่มช่องทางการโฆษณา ฯลฯ

ยังไม่สามารถอัปโหลดข้อมูลเกี่ยวกับค่าโฆษณาและข้อมูลออฟไลน์ลงในแอป + เว็บได้ และไม่มีทางที่จะปรับระยะเวลาของเซสชันได้ ซึ่งโดยค่าเริ่มต้นคือ 30 นาที บางทีเมื่อแอป + เว็บออกจากการทดสอบเบต้า ฟีเจอร์เหล่านี้บางอย่างก็จะปรากฏขึ้น

จนถึงตอนนี้ App + Web ไม่มีการผสานรวมกับ Google BigQuery โดยตรง: มีการอัปโหลดข้อมูลผ่าน Firebase และฟังก์ชันนี้ใช้ได้เฉพาะกับลูกค้าที่มีแผน Blaze เท่านั้น กล่าวคือ ข้อมูลที่อัปโหลดอาจไม่ได้สุ่มตัวอย่าง แต่คุณจะต้องจ่ายเพิ่มสำหรับการประมวลผลข้อมูลขึ้นอยู่กับปริมาณ

สำหรับเวลาในการอัปโหลด ข้อมูลเกี่ยวกับเหตุการณ์สำหรับวันปัจจุบันจะถูกโหลดลงในตารางระดับกลางทุกๆ 15 นาที (การส่งออกสตรีม) การส่งออกข้อมูลแบบเต็มเกิดขึ้นวันละครั้งไปยังตารางแยกต่างหาก หลังจากนั้นตารางระดับกลางจะถูกลบออก

ในขณะนี้ โครงสร้างการอัปโหลดสำหรับแอป + เว็บเหมือนกับโครงสร้างการอัปโหลดสำหรับ Firebase ในเรื่องนี้ มีแนวโน้มว่าข้อมูลในตารางจะได้รับการประมวลผลตามตรรกะของ Firebase ตัดสินโดยคำอธิบายของช่อง เมื่อมีการอัปโหลดข้อมูล แหล่งที่มา ช่อง และแคมเปญที่นำผู้ใช้มาที่แอปพลิเคชัน (หรือเว็บไซต์) ในครั้งแรกจะถูกบันทึกไว้ในตาราง BigQuery สำหรับการระบุแหล่งที่มา รูปแบบคลิกสุดท้าย (หลายช่องทาง) จะถูกใช้ในฟิลด์ traffic_source

หลังจากทดสอบการอัปโหลดแล้ว เราสังเกตเห็นว่าแหล่งที่มา สื่อ และแคมเปญถูกถ่ายโอนด้วยพารามิเตอร์เหตุการณ์ด้วย แต่ไม่ใช่กับเหตุการณ์ทั้งหมด (เรายังไม่พบข้อมูลอย่างเป็นทางการเกี่ยวกับเรื่องนี้ แต่เราคิดว่ามีการส่ง ด้วยการดูหน้าเว็บและ/หรือเหตุการณ์การแปลง) รูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่ใช้ยังไม่ชัดเจน

การระบุแหล่งที่มาใน Firebase:

• ข้อมูลการระบุแหล่งที่มาใช้ได้กับเหตุการณ์ Conversion เท่านั้น
• เครื่องหมาย (not set) ในแหล่งที่มาจะปรากฏขึ้นเมื่อไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับแหล่งที่มา สื่อ แคมเปญ ประเภทเครือข่ายโฆษณา หรือโฆษณา
• ไม่สามารถเปลี่ยนกรอบเวลา Conversion ใน Firebase ได้ นั่นคือ 30 วันสำหรับการติดตั้งและ 180 วันสำหรับการกลับมามีส่วนร่วมอีกครั้ง (Conversion ในแอป)

ไม่เพียงแต่การประเมินช่องทางการโฆษณาเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการปรับใช้แผนการขายด้วยขึ้นอยู่กับรูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่คุณใช้ ตามหลักการแล้ว รูปแบบการระบุแหล่งที่มาควรคำนึงถึงการสนับสนุนตามวัตถุประสงค์ของแต่ละช่องทางในห่วงโซ่ก่อนสั่งซื้อ รวมข้อมูลออนไลน์และออฟไลน์ และมีตรรกะการคำนวณที่โปร่งใส OWOX BI Attribution ทำหน้าที่ทั้งหมดนี้

ด้วย OWOX BI Attribution คุณสามารถประเมินการมีส่วนร่วมของแคมเปญในการขายบนไซต์ของคุณและที่หน้าร้านจริงของคุณ และกระจายงบประมาณการโฆษณาของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ

ด้วยแอป + เว็บ Google ได้เปลี่ยนแนวทางการสร้างรายงานใน Google Analytics คุณสมบัติใหม่นี้ใช้แบบจำลองข้อมูลตามเหตุการณ์และพารามิเตอร์ ดังนั้น รูปแบบข้อมูลสำหรับการอัปโหลดไปยัง Google BigQuery จึงเปลี่ยนไป

โดยทั่วไป ฟังก์ชันของ App + Web ยังคงคร่าวๆ แต่ผลิตภัณฑ์อยู่ในรุ่นเบต้า และทีม Google กำลังวางแผนการเปลี่ยนแปลงและปรับปรุง รายงาน การตั้งค่า และคุณลักษณะหลายอย่างที่ผู้ใช้ Google Analytics มาตรฐานคุ้นเคยยังไม่มีให้บริการในพร็อพเพอร์ตี้ประเภทใหม่นี้

คุณควรเปลี่ยนไปใช้แอป + เว็บตอนนี้หรือไม่ มันไม่คุ้มที่จะหยุดการรวบรวมข้อมูลของคุณใน Google Analytics มาตรฐานอย่างแน่นอน เป็นการดีกว่าที่จะลองใช้ทั้งสองวิธีและเปรียบเทียบแบบจำลองข้อมูลและรายงาน

บริษัทที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับแอปพลิเคชันและเว็บไซต์ในอินเทอร์เฟซเดียวจะชอบแอป + เว็บ ช่วยให้คุณค้นหาว่าช่องทางการโฆษณาใดและแพลตฟอร์มใดที่ดึงดูดผู้ใช้ใหม่ได้ดีที่สุดและทำให้เกิด Conversion มากขึ้น

เนื่องจากข้อมูลถูกอัปโหลดไปยัง Google BigQuery จากแอป + เว็บในโครงสร้างที่แตกต่างและเรียบง่ายกว่า จึงมีฟิลด์ที่ซ้อนกันน้อยลงสำหรับนักวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ที่ต้องกังวล ดังนั้นจึงสะดวกกว่าที่จะทำงานกับแบบสอบถาม SQL

ด้วยการอัปเดตนี้ Google ได้ลดความซับซ้อนของกระบวนการรวบรวมและส่งข้อมูลจาก Google Analytics ไปยัง Google BigQuery สำหรับโครงการที่พร้อมจะเปลี่ยนแปลงโครงสร้างของรายงานและระบบเมตริกบนไซต์อย่างมีนัยสำคัญ

• เนื่องจากแอป + เว็บยังไม่มีรายงานมาตรฐานเกี่ยวกับแหล่งที่มาของการเข้าชมและการวิเคราะห์ต้นทุน จึงเป็นเรื่องยากสำหรับนักการตลาดที่จะใช้รายงานนี้เพื่อประเมินประสิทธิภาพของแคมเปญโฆษณา - เพื่อค้นหาจำนวนเซสชันที่แหล่งที่มาหนึ่งๆ นำมา เปรียบเทียบ ROAS ของ ทุกช่องทาง ฯลฯ
• ธุรกิจที่ใส่ใจในการรับข้อมูลแบบเรียลไทม์ ดิบ และไม่ได้เก็บตัวอย่างจาก Google BigQuery
• และบริษัทที่โอนพารามิเตอร์ที่กำหนดเองจำนวนมากจากไซต์ของตนไปยัง Google Analytics และต้องการสร้างรายงาน Google BigQuery เกี่ยวกับพารามิเตอร์เหล่านี้จะไม่เกิดประโยชน์เช่นกัน
• นอกจากนี้ App + Web ไม่เหมาะสำหรับโครงการที่ต้องการอัปโหลดไปยัง BigQuery และใช้ข้อมูลธุรกรรมในรายงานหรือสำหรับบริษัทที่ต้องการคำนึงถึงแต่ละขั้นตอนของผู้ใช้ในช่องทางและประเมินช่องทางการโฆษณาอย่างตรงไปตรงมาโดยไม่ให้คุณค่าทั้งหมด เพื่อแปลงเป็นช่องสุดท้ายก่อนสั่งซื้อ

อย่างไรก็ตามไม่ใช่ทุกอย่างที่น่าเศร้า คุณยังสามารถทำสิ่งเหล่านี้ให้สำเร็จได้โดยใช้ OWOX BI หรือฟังก์ชัน BigQuery Export ซึ่งมีอยู่ใน Google Analytics เวอร์ชันที่ต้องชำระเงิน คุณสามารถอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับคุณลักษณะ ข้อดี และข้อเสียของทั้งสองวิธีนี้ได้ในบทความของเราเกี่ยวกับความแตกต่างของ OWOX BI จาก Google Analytics 360

หากคุณต้องการความช่วยเหลือในการตั้งค่าการวิเคราะห์เว็บและการสร้างระบบเมตริกสำหรับธุรกิจของคุณ โปรดเขียนถึงเราที่ [email protected] หรือกรอกแบบฟอร์มการติดต่อบนไซต์ของเรา