วิธีหลีกเลี่ยงการสุ่มตัวอย่างและรวบรวมข้อมูลทั้งหมดสำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูง

คุณเคยสงสัยหรือไม่ว่าจะหลีกเลี่ยงการสุ่มตัวอย่างและขีดจำกัดในรายงานมาตรฐานของ Google Analytics ได้อย่างไร คุณจะได้รับข้อมูลที่สมบูรณ์สำหรับการรายงานทางการตลาดได้อย่างไร มีวิธีแก้ปัญหาหลายอย่างเช่น:

• เปลี่ยนไปใช้ Google Analytics 360 แบบชำระเงินและตั้งค่าการส่งออกข้อมูลดิบไปยัง Google BigQuery (GBQ)
• ใช้แอป Google Analytics + เว็บ ผลิตภัณฑ์ยังอยู่ในช่วงเบต้าและให้คุณดาวน์โหลดข้อมูลพฤติกรรมผู้ใช้ไปยัง Google BigQuery ได้ฟรี
• ใช้บริการอื่นๆ ที่รวบรวมข้อมูลจากเว็บไซต์ไปยัง Google BigQuery

โซลูชันแต่ละข้อเหล่านี้มีลักษณะพิเศษและข้อจำกัด ในบทความ เราจะอธิบายคุณลักษณะเหล่านี้โดยละเอียดและอธิบายวิธีใช้งาน OWOX BI

ข้อจำกัดหลักของ Google Analytics 360 คือต้นทุนที่สูง การดำเนินการล่าสุดของผู้ใช้จะปรากฏในตาราง BigQuery ในเวลานานกว่า 15 นาที ในการตั้งค่าอัตราการรีเฟรชข้อมูล คุณจะต้องจ่ายเพิ่มเติม โดยค่าเริ่มต้น ตารางเซสชันจะอัปเดตสามครั้งต่อวัน

ในบางสถานการณ์ คุณต้องจ่ายเพิ่มสำหรับการประมวลผลคำขอใน Google BigQuery ตารางการส่งออกจาก GA 360 มีระดับการซ้อนและช่องต่างๆ มากมายที่สามารถเว้นว่างได้ใน 80% ของกรณี ยิ่งระดับการซ้อนอยู่ในตารางมากเท่าใด คิวรีก็จะยิ่งแพงขึ้นเท่านั้น หากคุณมีรายงานจำนวนมากที่ต้องอัปเดตทุกวันหรือทุกสัปดาห์ การประมวลผลข้อมูลจะทำให้เกิดค่าใช้จ่าย GBQ ส่วนใหญ่ของคุณ

แอป+เว็บรวบรวมข้อมูลในโครงสร้างอื่นที่ไม่ใช่ Google Analytics มาตรฐาน หากใน GA ทุกอย่างจะอิงตามเซสชัน ในแอป+เว็บ — ตามผู้ใช้และเหตุการณ์ อาจเป็นปัญหาสำหรับนักวิเคราะห์และนักการตลาดหลายคนที่เคยชินกับ GA — พวกเขาต้องสำรวจโครงสร้างข้อมูลใหม่ สร้างระบบเมตริกสำหรับเว็บไซต์ และสร้างรายงานที่มีอยู่ใหม่ บริการอื่นๆ ที่รวบรวมข้อมูลจากเว็บไซต์ไปยัง GBQ ในโครงสร้างของตนเองอาจมีปัญหานี้เช่นกัน

เนื่องจากการส่งออกจาก GA 360 และ App+Web ไปยัง Google BigQuery เป็นตัวแทนของข้อมูลที่รวบรวมไว้ใน Google Analytics จึงไม่มีการอัปเดตบันทึกย้อนหลัง ตัวอย่างเช่น โดยทั่วไปแล้ว การคืนสินค้าที่ซื้อจะถูกบันทึกเป็นเซสชันแยกต่างหากซึ่งจะไม่เชื่อมโยงกับเซสชันการชำระเงิน ดังนั้นรายได้ที่ถูกต้องจากคำสั่งซื้อนี้จึงต้องคำนวณใหม่ด้วยตนเอง

ไม่มีโซลูชันใดที่กล่าวมาสามารถโอนค่าใช้จ่ายแคมเปญโฆษณาของคุณที่ระดับเซสชันไปยัง Google BigQuery หมายความว่าคุณจะไม่ทราบว่าคุณใช้เงินไปเท่าใดในการดึงดูดกลุ่มผู้ใช้เฉพาะ คุณไม่สามารถคำนวณ ROI และ DRR สำหรับกลุ่มผลิตภัณฑ์ กลุ่มผลิตภัณฑ์ และหน้า Landing Page ที่แตกต่างกัน

เมื่อทราบข้อจำกัดเหล่านี้ เราที่ OWOX ตัดสินใจปรับปรุงประสบการณ์การประมวลผลข้อมูลดิบสำหรับธุรกิจทุกประเภท เราทำการสัมภาษณ์ผลิตภัณฑ์หลายร้อยครั้ง และได้รับคำขอดังต่อไปนี้:

1. ข้อมูลเว็บไซต์ควรถูกเก็บรวบรวมอย่างสมบูรณ์ใน Google BigQuery ในรูปแบบที่ไม่ได้รวบรวม
2. ต้องส่งข้อมูลพฤติกรรมผู้ใช้ไปยัง Google BigQuery ในโหมดเกือบเรียลไทม์
3. ตารางเซสชันใน Google BigQuery ควรมีข้อมูลค่าใช้จ่ายการโฆษณา
4. โครงสร้างตารางต้องมีขนาดกะทัดรัดและสมบูรณ์ที่สุดเพื่อใช้การสืบค้นข้อมูลอย่างเหมาะสมที่สุด
5. ข้อมูลต้องซิงโครไนซ์โดยพารามิเตอร์หลักในช่วงเวลาที่ผ่านมา
6. ต้องมีความเป็นไปได้ที่จะเปรียบเทียบข้อมูล GBQ กับข้อมูล GA หากมีความคลาดเคลื่อนที่มีนัยสำคัญปรากฏขึ้น

เราได้พิจารณาคำขอทั้งหมดเหล่านี้แล้ว และพัฒนาข้อมูลเว็บไซต์ของเราเองที่สตรีมไปยัง Google BigQuery

มาดูกันดีกว่าว่า OWOX BI ข้ามข้อจำกัดของ Google Analytics และการส่งออก BigQuery มาตรฐานได้อย่างไร และธุรกิจจะได้รับประโยชน์จากสิ่งนี้อย่างไร

แนวคิดในการสุ่มตัวอย่างคือการสร้างรายงานเกี่ยวกับตัวอย่างข้อมูล ไม่ใช่ปริมาณข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่ หากกลุ่มตัวอย่างมีขนาดเล็กเกินไป คุณไม่สามารถเชื่อถือรายงานที่สร้างจากตัวอย่างดังกล่าวได้ ด้วย OWOX BI คุณสามารถรวบรวมข้อมูลที่ไม่ได้สุ่มตัวอย่างเพื่อสร้างรายงานที่แม่นยำยิ่งขึ้นและทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นข้อมูล

การกระทำของผู้ใช้แต่ละรายบนเว็บไซต์ (การดูหน้าเว็บ การคลิกปุ่ม การดูแบนเนอร์ หรือการสั่งซื้อ) จะถูกส่งไปยัง GA โดยข้อความที่แยกจากกัน — hit คุณควรพิจารณาว่าไม่มีข้อจำกัดเกี่ยวกับจำนวน Hit ในขณะที่รวบรวมข้อมูล

อินเทอร์เฟซ GA ใช้ขีดจำกัดของ Hit กับการประมวลผลข้อมูลและการรายงาน ดังนั้น คุณจะได้รับการสุ่มตัวอย่างข้อมูลหรือตารางรวม (แถว อื่น ในรายงาน) นอกจากนี้ หากคุณต้องการใช้กลุ่มหรือสร้างรายงานด้วยตนเอง ส่วนใหญ่จะแสดงในแบบฟอร์มตัวอย่าง

บริการคัดลอกเนื้อหา Hit เมื่อออกจากเว็บไซต์ของคุณแล้วส่งไปยังโครงการของคุณใน Google BigQuery ดังนั้น คุณจะได้รับข้อมูลดิบแบบไม่สุ่มตัวอย่างพร้อม Hit ที่รวบรวมและประมวลผลได้ไม่จำกัด

สมมติว่าคุณถูกบังคับให้รวบรวมการเข้าชมหน้าโปรโมชัน ข้อมูลพันธมิตรการโฆษณา หรือสถิติหน้า Landing Page สำหรับแต่ละแบรนด์/ผู้ผลิตในพร็อพเพอร์ตี้ Google Analytics แยกกันเพื่อรวบรวมข้อมูลที่มีค่ามากขึ้น อย่างไรก็ตาม เพื่อให้เป็นไปตามข้อจำกัดของ GA คุณต้องปิดการรับส่งข้อมูลที่มีคุณค่าสำหรับคุณ เมื่อคุณสามารถรวบรวมข้อมูลนี้ในตารางเดียวใน Google BigQuery โดยใช้ OWOX BI เป็นพื้นฐานสำหรับโซลูชันเชิงกลยุทธ์และวิสัยทัศน์ที่ครอบคลุมเกี่ยวกับเว็บไซต์และประสิทธิภาพของแคมเปญโฆษณา

ด้วย OWOX BI คุณสามารถส่งอีเมลที่ทริกเกอร์หรือตรวจจับความผิดปกติในข้อมูลเว็บไซต์ที่รวบรวมไว้ใน Google BigQuery ได้อย่างรวดเร็ว เนื่องจากข้อมูลพฤติกรรมผู้ใช้จะปรากฏในโครงการของคุณภายใน 1-5 นาที

ข้อมูลที่รวบรวมรายวันทั้งหมดจะแสดงใน GA หลังจาก 48 ชั่วโมงเท่านั้น (ใน GA 360 — หลังจาก 4 ชั่วโมง) รายงานแบบเรียลไทม์จะแสดงพารามิเตอร์และตัวชี้วัดจำนวนจำกัด และไม่อนุญาตให้คุณปรับแต่งการดำเนินการของผู้ใช้ให้เป็นแบบส่วนตัว

การส่งออกมาตรฐานจาก GA 360 เป็น GBQ สามารถทำงานได้ในสองโหมด:

• อัปโหลดข้อมูลฟรีทุกๆ 8 ชั่วโมงโดยประมาณ (คุณชำระค่าใบอนุญาต GA 360 และการจัดเก็บข้อมูลเป็น GBQ)
• อัปโหลดข้อมูลทุกๆ 15 นาที (คุณต้องจ่ายเพิ่มสำหรับทุกๆ เทราไบต์ที่ประมวลผล)

App+WEB สร้างสองตาราง:

• เฉพาะกาล — ประกอบด้วยบันทึกเหตุการณ์สำหรับวันปัจจุบัน ตารางจะอัปเดตทุก ๆ 15 นาทีและลบหลังจากสร้างตารางเต็มวันแล้ว
• ตารางที่มีข้อมูลเต็มวัน — สร้างวันละครั้ง

OWOX BI ส่งข้อมูลจากเว็บไซต์ไปยังโครงการ GBQ ของคุณทันที คุณได้รับข้อมูลพฤติกรรมผู้ใช้ที่ไม่ได้รวมทั้งหมดภายใน 1-5 นาทีหลังจากเหตุการณ์เกิดขึ้น

ด้วยการตรวจสอบกิจกรรมของผู้ใช้บนเว็บไซต์แบบเรียลไทม์ คุณสามารถกระตุ้นยอดขายด้วยแคมเปญอีเมลทริกเกอร์และข้อเสนอส่วนตัว ตัวอย่างเช่น เมื่อผู้ใช้เพิ่มสินค้าลงในตะกร้าสินค้าแต่ไม่ได้ซื้ออะไรหรือไม่ได้ลงนามวางเงินมัดจำบนเว็บไซต์

นอกจากนี้ยังสามารถช่วยให้คุณตรวจจับและแก้ไขปัญหาบนเว็บไซต์ได้ทันเวลา: คุณสามารถรับการแจ้งเตือนจากทริกเกอร์เกี่ยวกับข้อผิดพลาดของรหัสเว็บไซต์และปริมาณการใช้งานหรือการแปลงลดลง

ด้วย OWOX BI คุณจะมองเห็นภาพรวมของกิจกรรมของผู้ใช้บนเว็บไซต์ของคุณ แม้ว่าพวกเขาจะทำการสั่งซื้อมากกว่า 15 รายการขึ้นไป หรือเรียกดูรายการสินค้าจำนวนมาก

GA มีการจำกัดขนาดของ Hit ที่โอน — 8 KB ตัวอย่างเช่น หากข้อความธุรกรรมเกินขีดจำกัดนี้ ข้อความดังกล่าวจะไม่เข้าสู่ GA

ใน OWOX BI ขนาดสูงสุดของ Hit ที่โอนไปยัง Google BigQuery จะเพิ่มขึ้นเป็น 16 KB

Hit สามารถเกิน 8 KB ที่มีข้อมูลเกี่ยวกับรายการผลิตภัณฑ์ เมื่อคุณติดตามการเรียกดูหน้าแคตตาล็อกของผู้ใช้ด้วยอีคอมเมิร์ซที่เพิ่มประสิทธิภาพ มันเกิดขึ้นถ้า:

• มีการส่งมากกว่า 10 รายการในการโจมตีครั้งเดียว
• แต่ละรายการมีพารามิเตอร์เพิ่มเติม

ในกรณีนี้ Hit ที่อัดแน่นจะไม่เข้าสู่ GA อย่างไรก็ตาม คุณสามารถค้นหาได้ในข้อมูลดิบใน GBQ และสร้างรายงานที่แม่นยำยิ่งขึ้นในรายการผลิตภัณฑ์ที่ดูด้วย OWOX BI

สมมติว่าคุณต้องการรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวลูกค้าและผลิตภัณฑ์เอง พร้อมกับคำขอผลิตภัณฑ์ของธนาคาร ด้วย OWOX BI คุณมีสถิติการแปลงที่แม่นยำยิ่งขึ้น

OWOX BI คำนวณมูลค่าของแต่ละเซสชัน ช่วยให้คุณสามารถคำนวณ ROAS สำหรับผู้ใช้ใหม่และผู้ใช้ที่กลับมา นอกจากนี้ คุณสามารถดำเนินการดังต่อไปนี้:

• เปรียบเทียบความสามารถในการทำกำไรของกลุ่มประชากรตามรุ่นที่สร้างขึ้นจากลูกค้าที่เห็นแบนเนอร์กับผู้ที่ไม่เห็น
• ค้นหาจำนวนเงินที่คุณใช้จ่ายและสร้างรายได้ในแต่ละกลุ่มผลิตภัณฑ์
• ประเมินประสิทธิภาพของการโฆษณาในภูมิภาค หน้า Landing Page เวอร์ชันมือถือ และแอปพลิเคชันต่างๆ

คุณสามารถโหลดค่าโฆษณาจากบริการโฆษณาต่างๆ ลงใน GA ได้ด้วยตนเอง อย่างไรก็ตาม คุณไม่ทราบว่าคุณใช้เงินไปเท่าใดในการดึงดูดลูกค้าหรือกลุ่มผู้ใช้เฉพาะ เนื่องจากข้อมูลค่าใช้จ่ายใน GA ถูกรวบรวมและเชื่อมโยงกับแคมเปญโฆษณา

แอป+เว็บไม่อนุญาตให้คุณโอนค่าใช้จ่ายแคมเปญโฆษณาที่ระดับเซสชัน/ผู้ใช้ไปยัง Google BigQuery

OWOX BI อัปโหลดค่าโฆษณาโดยอัตโนมัติไปยัง Google Analytics และ Google BigQuery จะแจกจ่ายข้ามเซสชันตามแท็ก UTM นี่คือเหตุผลที่คุณทราบค่าใช้จ่ายของแต่ละเซสชันในแท็ก UTM หลัก 5 แท็ก (แหล่งที่มา สื่อ แคมเปญ คำหลัก เนื้อหา) และคุณสามารถสร้างรายงานเกี่ยวกับ CPC, CPA, CPO และ CRR สำหรับข้อมูลดิบได้ ปรับปรุงความถูกต้องของรายงานและช่วยจัดสรรงบประมาณการตลาดของคุณอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ด้วย OWOX BI คุณสามารถดูว่าคุณใช้จ่ายไปในแต่ละเซสชันเป็นจำนวนเท่าใด และจัดกลุ่มค่าใช้จ่ายและรายได้โดยผู้ใช้บางราย กลุ่มประชากรตามรุ่น หรือหน้า Landing Page

ตัวอย่างเช่น คุณต้องการทำความเข้าใจว่าสินค้ากลุ่มใดควรได้รับการส่งเสริมเพื่อสร้างผลกำไรมากขึ้น เนื่องจากผลิตภัณฑ์ที่ดึงดูดผู้ใช้ไม่ได้บังคับกับผลิตภัณฑ์เดียวกันกับที่ผู้ใช้ซื้อ คุณต้องจัดกลุ่มค่าใช้จ่ายโฆษณาดิจิทัลของคุณเป็นหมวดหมู่เพื่อค้นหาหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดเพื่อโปรโมต สามารถทำได้ด้วย OWOX BI โดยถ่ายโอนข้อมูลต้นทุนจาก GA เป็น GBQ และกระจายค่าใช้จ่ายในทุกเซสชันด้วยแท็ก UTM ในกรณีนี้ ทั้งต้นทุนและรายได้จะเป็นคุณสมบัติของเซสชัน

ด้วย OWOX BI คุณไม่จำเป็นต้องดำเนินการใดๆ เพิ่มเติมเพื่อประเมินการแลกรับคำสั่งซื้อ การคืนสินค้าที่ซื้อ หรือเพื่อค้นหาว่าผู้สมัครสมาชิกรายใหม่ทำอะไรบนไซต์ของคุณในช่วงสามเดือนที่ผ่านมา บริการของเราช่วยให้คุณอัปเดตข้อมูลที่อัปโหลดไปยัง Google BigQuery ย้อนหลังได้

ใน GA มาตรฐาน คุณสามารถอัปเดตสถานะคำสั่งซื้อย้อนหลังได้ก็ต่อเมื่อผ่านไปไม่ถึง 4 ชั่วโมงจากการสั่งซื้อไปจนถึงการชำระเงิน มิฉะนั้น การชำระเงินจะถูกบันทึกใน GA เป็นเซสชันใหม่ ตัวอย่างเช่น หากคุณเพิ่มผลตอบแทนในวันที่ 3 เมษายนสำหรับธุรกรรมที่ทำขึ้นในวันที่ 18 มีนาคม ในรายงานของวันที่ 18 มีนาคม คุณจะยังคงเห็นยอดรวมของธุรกรรมทั้งหมด ดังนั้น การกระจายมูลค่าตามช่องทางต่างๆ จะไม่ถูกต้องเนื่องจากข้อผิดพลาดนี้

โปรโตคอลการวัด ยังไม่พร้อมใช้งานบนแอป+เว็บ ป้องกันไม่ให้คุณอัปเดตสถานะคำสั่งซื้อย้อนหลังหรือดาวน์โหลดข้อมูลผู้ใช้

ในตารางที่ OWOX BI เติมข้อมูลใน Google BigQuery คุณสามารถอัปเดตข้อมูลย้อนหลังดังต่อไปนี้:

• รายละเอียดธุรกรรม — คุณสามารถป้อนการคืนสินค้า การคืนสินค้าบางส่วน หรือเปลี่ยนแปลงผลรวมสำหรับช่วงเวลา 30 วัน
• ข้อมูลผู้ใช้ — หากผู้ใช้ลงชื่อเข้าใช้หรือลงชื่อเข้าใช้เว็บไซต์ ID ผู้ใช้ของเขาจะถูกกรอกลับและกำหนดสำหรับเซสชันที่ปรากฏในช่วง 30 วันก่อนวันที่ตรวจสอบสิทธิ์
• ข้อมูลค่าใช้จ่ายเป็นเวลา 90 วัน (ในช่อง adCost, ระบุแหล่งที่มาของAdCost) รวมถึงค่าใช้จ่ายจากบริการโฆษณาทั้งหมดที่นำเข้ามาใน Google Analytics

หากผู้ใช้ที่มี User ID สมัครรับเครดิตในวันนี้ ID ผู้ใช้นี้จะปรากฏในเซสชันก่อนหน้าทั้งหมดจากอุปกรณ์เดียวกัน คุณสามารถใช้เซสชันเหล่านี้เพื่อประเมินเส้นทางของผู้ใช้ไปยังคำสั่งซื้อของคุณ เพื่อระบุแหล่งที่มาของรายได้จากแคมเปญโฆษณาด้วยวิธีที่แม่นยำยิ่งขึ้น และเพื่อคาดการณ์ Conversion ของผู้ใช้รายอื่น

ด้วย OWOX BI คุณจะพิจารณาผลตอบแทนและวัดประสิทธิภาพของแคมเปญโฆษณาได้ง่ายขึ้น — ตารางการสตรีมจะแสดงผลรวมของคำสั่งซื้อปัจจุบันเสมอ หากการคืนสินค้าเป็นวันอื่น คุณไม่จำเป็นต้องค้นหาในตารางของวันอื่น

หากคุณวางแผนที่จะสร้างรายงาน ROPO (การวิจัยการซื้อออนไลน์แบบออฟไลน์) จะทำการคำนวณได้ง่ายขึ้นเมื่อ ID ผู้ใช้ถูกกำหนดให้เป็นจำนวนสูงสุดของเซสชันที่ผ่านมาของลูกค้า

ดังที่กล่าวไว้ข้างต้น ตารางการส่งออกมาตรฐานจาก Google Analytics 360 ไปยัง Google BigQuery มีฟิลด์ที่ซ้อนกันและว่างเปล่ามากเกินไป ซึ่งจะเป็นการเพิ่มต้นทุนการประมวลผลของข้อมูลนี้

OWOX BI ช่วยคุณเพิ่มประสิทธิภาพค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลใน GBQ ตารางการสตรีมมีฟิลด์ว่างน้อยกว่า ระดับการซ้อนน้อยลง ดังนั้นตัวตารางและคำค้นหาจึง "มีน้ำหนัก" น้อยลง

OWOX BI ช่วยให้คุณหลีกเลี่ยงข้อจำกัด GA ในการรวบรวมข้อมูล หากคุณวางแผนที่จะติดตามกิจกรรมของผู้ใช้ทั้งหมด ตั้งแต่การดูแบนเนอร์ไปจนถึงการเลือกบริการเพิ่มเติมตามลำดับ สามารถส่ง Hit เพิ่มเติมทั้งหมดไปยัง Google BigQuery ได้โดยตรง

ข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับการโต้ตอบของผู้ใช้กับเว็บไซต์ของคุณจะถูกส่งไปยัง Google Analytics ผ่าน Hit แยกกัน ซึ่งเป็นข้อความที่ส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ GA

ในขณะที่สร้าง Hit OWOX BI จะแทนที่ที่อยู่สำหรับการส่งข้อมูลจากทรัพยากร GA ด้วยที่อยู่ของโครงการของคุณใน Google BigQuery เราสามารถทำซ้ำ Hit ที่อยู่ GA ทั้งหมดลงในตาราง GBQ หรือบล็อก (ทั้งหมดหรือบางส่วน) ข้อมูลทั้งหมดใน GA และส่ง Hit ไปยังตาราง GBQ เท่านั้น

โซลูชันนี้มีข้อดีดังต่อไปนี้:

1. คุณได้รับข้อมูลที่ไม่ได้เก็บตัวอย่างจากเว็บไซต์ในโครงสร้างที่เป็นที่รู้จักของ Google Analytics 360 โดยมีข้อความค้นหา SQL นับพันรายการที่เขียนไว้แล้ว ช่วยประหยัดเวลาของคุณและลดเวลาที่ใช้ในการให้คำปรึกษานักวิเคราะห์เป็นประจำ
2. คุณสามารถตั้งค่าการเก็บรวบรวมข้อมูลโดยไม่ลดความเร็วในการโหลดของเว็บไซต์ของคุณ เป็นไปได้เพราะ OWOX BI ทำซ้ำ Hit ของ GA แทนที่จะโอเวอร์โหลด GTM ของคุณด้วยตัวนับ JS แยกต่างหาก
3. เรารับประกัน SLA ในสัญญาและมีฟังก์ชันที่จำเป็นในการตรวจสอบคุณภาพข้อมูลและจัดเก็บข้อมูลโดยอัตโนมัติหากโครงการ Google Analytics และ Google Cloud ของคุณล้มเหลว คุณสามารถมั่นใจในคุณภาพของข้อมูลสำหรับรายงานของคุณโดยไม่ต้องใช้ความพยายามเพิ่มเติม

ด้วย OWOX BI ยังรวบรวมข้อมูลพฤติกรรมของผู้ใช้ได้ โดยไม่ต้อง มีตัวนับ Google Analytics JS เราสามารถรวบรวมข้อมูล Hit จากเว็บไซต์ของคุณไปยัง Google BigQuery ด้วยโค้ดติดตามของเรา

หากคุณวางแผนที่จะรวบรวมข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจากเว็บไซต์ (ประเภทลูกค้า รายละเอียด พารามิเตอร์คำสั่งซื้อ) คุณควรส่งโดยตรงไปยัง Google BigQuery ซึ่งมาตรฐานความปลอดภัยระดับ 4 ควบคุมการปกป้องข้อมูล ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนอาจถูกส่งในรูปแบบที่แฮชหรือเข้ารหัส

สมมติว่ามีแบนเนอร์มากกว่า 1,000 แบนเนอร์บนไซต์ของคุณ คุณวางแผนที่จะติดตามจำนวนการดูและการคลิกสำหรับแต่ละรายการ และวัดผลว่าสิ่งนี้ส่งผลต่อการซื้อในเซสชันปัจจุบันหรือช่วงต่อๆ ไปอย่างไร หากคุณติดตามการดูจริงของแต่ละแบนเนอร์ ปริมาณข้อมูลที่ส่งไปยัง GA จะเกินขีดจำกัด 20-25%

ด้วย OWOX BI คุณสามารถส่งสถิติแบนเนอร์ทั้งหมดไปยัง Google BigQuery ได้โดยตรง (ข้าม GA) และรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของแคมเปญส่งเสริมการขายภายใน ดังนั้นคุณจะไม่สูญเสียข้อมูลใดๆ เนื่องจากการสุ่มตัวอย่างและการรวมข้อมูลใน GA มาตรฐาน และเกินขีดจำกัดใน GA 360

ด้วย OWOX BI คุณสามารถโอนพารามิเตอร์ผู้ใช้และมิติข้อมูลจากเว็บไซต์ไปยัง Google BigQuery ได้ไม่จำกัดจำนวน ช่วยให้คุณสามารถแบ่งกลุ่มผู้ใช้ตามคุณลักษณะใดๆ และสร้างรายงานที่มีรายละเอียดมากขึ้นสำหรับการวิเคราะห์ในเชิงลึก

Google Analytics ยังมีข้อจำกัดเกี่ยวกับจำนวนของเมตริกที่กำหนดเองที่รวบรวมจากเว็บไซต์: 20 สำหรับรุ่นมาตรฐานและ 200 สำหรับ GA 360 App+Web มีข้อจำกัดที่ค่อนข้างเข้มงวดเช่นกัน: 500 เหตุการณ์, 25 พารามิเตอร์เหตุการณ์ และ 25 พร็อพเพอร์ตี้ผู้ใช้

ID ผู้ใช้ OWOX ช่วยให้คุณเพิ่มประสิทธิภาพการส่งเสริมการขายและต้นทุนการรีมาร์เก็ตติ้งของคุณ หากคุณมีเครือข่ายเว็บไซต์ที่มีผู้ชมที่ตัดกัน คุณยังสามารถประเมินผลหลังการดูของแบนเนอร์และโฆษณาสื่อ

ด้วยความช่วยเหลือของคุกกี้บุคคลที่สาม OWOX BI วางตัวระบุเดียวกันบนเว็บไซต์ต่างๆ (อาจเป็นเว็บไซต์อื่นของคุณในโดเมนอื่นหรือโฆษณาสื่อบนแพลตฟอร์มโฆษณาอิสระ) จากนั้น ID นี้จะรวบรวมเซสชันของเว็บไซต์ต่างๆ และคุณจะสามารถวิเคราะห์ผู้ชมที่ตัดกันของคุณ

หากกลุ่มบริษัทของคุณประกอบด้วยหลายแบรนด์และเว็บไซต์ของตน OWOX BI สามารถวัดจุดตัดของผู้ชมของคุณ และแสดงวิธีเพิ่มประสิทธิภาพงบประมาณสำหรับแคมเปญรีมาร์เก็ตติ้งและการขยายการเข้าถึง

จากประสบการณ์ของเรา ความแม่นยำในการกำหนดตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ (ภูมิศาสตร์) ของผู้ใช้ใน OWOX BI นั้นโดยเฉลี่ยแล้วสูงกว่าในรายงาน GA ที่คล้ายกัน 20%

GA กำหนดตำแหน่งทางภูมิศาสตร์โดยใช้ Google API วิธีนี้ไม่น่าเชื่อถือเสมอไป เนื่องจากอาจไม่ได้รับการสนับสนุนหรือถูกบล็อกในบางเบราว์เซอร์หรือโดยการกระทำของผู้ใช้ (โดยเฉพาะอย่างยิ่งต้องขอบคุณ GDPR)

OWOX BI กำหนดตำแหน่งทางภูมิศาสตร์โดยใช้บริการอื่นของ Google — Cloud Load Balancing บริการนี้เชี่ยวชาญในการปรับสมดุลโหลดของเครือข่ายและเชื่อมโยงข้อมูลทางภูมิศาสตร์ภายในที่อยู่ IP เฉพาะ ดังนั้นการสตรีมจึงไม่จำเป็นต้องได้รับอนุญาตจากผู้ใช้ เราหลีกเลี่ยงการปิดกั้น และได้รับข้อมูลทางภูมิศาสตร์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

isTrueDirect เป็นพารามิเตอร์ที่ระบุว่าเซสชันอ้างถึงการเข้าถึงเว็บไซต์โดยตรง (การเข้าชมโดยตรง) หรือต้องมาจากแหล่งที่มาอื่น

ตัวแปร isTrueDirect ใน GA เป็นจริงเมื่อ:

• เป็นลิงค์โดยตรงไปยังเว็บไซต์ (ผู้ใช้พิมพ์ที่อยู่เว็บไซต์หรือใช้บุ๊กมาร์ก)
• หากพารามิเตอร์แหล่งที่มา ช่องทาง และแคมเปญตรงกันอย่างสมบูรณ์สำหรับการเข้าชมสองครั้งติดต่อกัน GA กำหนดเซสชันที่สองเป็นการเข้าชมโดยตรง แม้ว่าจะเริ่มต้นโดยการโฆษณาก็ตาม

ในตาราง OWOX BI เรากำหนด isTrueDirect = true เฉพาะในกรณีที่มีการเข้าถึงเว็บไซต์โดยตรง ช่วยให้คุณประเมินการรับรู้ถึงแบรนด์ได้อย่างแม่นยำ และประเมินค่าใช้จ่ายของเซสชันนั้นๆ ได้อย่างถูกต้อง

รายงานที่มีพารามิเตอร์ isTrueDirect ช่วยให้คุณวัดประสิทธิภาพของโฆษณาการรับรู้ถึงแบรนด์ การเติบโตของรายการโดยตรงที่จุดเริ่มต้นของการเดินทางของผู้ใช้ทำให้สามารถประเมินการมีส่วนร่วมของแคมเปญออฟไลน์และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์สำหรับการตลาดของคุณ

ไม่เหมือนใน Google Analytics คุณสามารถรวบรวมและใช้ข้อมูลลูกค้า PII รวมถึงอีเมลและหมายเลขโทรศัพท์ใน Google BigQuery อย่าเสียผู้ใช้ที่ไม่ได้ไปถึงจุดสิ้นสุดของช่องทาง แต่พยายามฝากคำขอไว้บนเว็บไซต์ โทรศัพท์หรืออีเมลใน GBQ สามารถใช้เพื่อแบ่งกลุ่มผู้ใช้และส่งคำติชม

GA ไม่อนุญาตให้มีการถ่ายโอนข้อมูลส่วนบุคคลในรูปแบบที่ไม่ได้เข้ารหัส มิฉะนั้น บัญชีของคุณจะถูกบล็อก

ในตาราง OWOX BI เราใช้พารามิเตอร์ &tel และ &email (ไม่รองรับใน GA) เพื่อส่งข้อมูลส่วนบุคคลไปยัง BigQuery ด้วยวิธีที่ใช้งานง่าย

คุณสามารถรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับผู้ใช้ที่พยายามสมัครสินเชื่อหรือบริการอื่น ๆ บนเว็บไซต์ แต่ไม่สามารถส่งแบบฟอร์มได้ด้วยเหตุผลบางประการ จากนั้นคอลเซ็นเตอร์จะติดต่อลูกค้าเหล่านี้และช่วยดำเนินการให้เสร็จสิ้นทางโทรศัพท์

หากคุณไม่รวบรวม ID ผู้ใช้ในระบบออนไลน์และออฟไลน์ คุณสามารถใช้หมายเลขโทรศัพท์และอีเมลเพื่อเชื่อมโยงข้อมูลออนไลน์และออฟไลน์ของผู้ใช้ของคุณได้

หากคุณไม่มีนักวิเคราะห์ที่ทำงานกับข้อมูลดิบ ให้ใช้ตัวสร้างรายงานใน Smart Data ของเรา คุณสามารถเลือกเทมเพลตที่พร้อมใช้งานหรือสร้างแดชบอร์ดที่กำหนดเองได้โดยไม่ต้องมีความรู้เกี่ยวกับ SQL ข้อมูลอัจฉริยะช่วยให้คุณรวมข้อมูลการสตรีมและ CRM เข้าด้วยกันเพื่อรับฐานที่เชื่อถือได้สำหรับการวิเคราะห์และการตัดสินใจ

เราเพิ่มรายงานใหม่ที่ไม่สามารถพบได้ใน Google Analytics เป็นประจำ:

• การตรวจสอบพันธมิตร CPA
• การวิเคราะห์ ROPO
• เส้นทางการแปลงผู้ใช้
• การไถ่ถอนคำสั่งซื้อใน CRM
• ประสิทธิภาพการติดตามการโทร

คุณสามารถลองใช้คุณสมบัติทั้งหมดของ OWOX BI Smart Data ได้ฟรี

หากคุณต้องการรายงานพิเศษตามความต้องการทางธุรกิจและระบบบัญชีของคุณ ทีมนักวิเคราะห์ OWOX BI สามารถช่วยคุณได้ ลงทะเบียนสำหรับการสาธิตเพื่อขอประชุมและดูรายละเอียด