Google Analytics 4'ten Google BigQuery'ye Veri Aktarma

Google Analytics 4, Google BigQuery'deki verileri analiz etmeyi her zamankinden daha kolay hale getiriyor. Artık neredeyse herkes BigQuery'de ücretsiz olarak veri toplayabilir. Bu makalede, verileri Google Analytics 4'ten BigQuery'ye nasıl düzgün şekilde dışa aktaracağınızı ve topladığınız bilgilerden en yüksek değeri elde etmek için başka nelere dikkat etmeniz gerektiğini açıklıyoruz.

Ham (işlenmemiş) veriler, iş süreçlerinizi hassas bir şekilde analiz etmenizi sağlar. Ham verileri toplayarak şunları yapabilirsiniz:

• İş süreçlerinizi objektif olarak değerlendirin
• Metriklerin derin analizini gerçekleştirin
• Tüm kullanıcı yolculuğunu izleyin
• Sınırsız herhangi bir rapor oluşturun
• Hedef kitlenizi bölümlere ayırın ve hedefli reklamcılık ayarlayın

Örnekleme, bilgi miktarı hızlı bir şekilde işlenemeyecek kadar büyük olduğunda (örneğin, raporlarınızda birden çok özel boyut kullanıyorsanız) belirli bir segment için analiz sonuçlarını tahmin etmek anlamına gelir. Örnekleme, tüm verileri değil, yalnızca bir kısmını analiz ettiğiniz için, raporlamanızı önemli ölçüde bozabilir ve sonuçlarınızı yanlış değerlendirmenize neden olabilir. Bunu yaparak, verimsiz reklam kampanyalarına yatırım yapma veya gelir getiren reklam kanallarını kapatma riskini alırsınız. Gördüğünüz gibi, örneklemeden kaçınmak kesinlikle iyi bir fikirdir. Ve şükür ki, ulaşılabilir.

Sorunun pratik tarafına geçelim: Hangi analiz platformu uygun, uygun fiyatlı ve ham örneklenmemiş verilerle çalışmanıza izin veriyor? Önerdiğimiz çözüm - Google BigQuery - muhtemelen dünya çapındaki pazarlamacılar arasında en popüler olanıdır ve bunun için bir sürü sağlam neden vardır. BigQuery bulut depolamayı kullanarak ham verileri toplamanızı, depolamanızı ve işlemenizi öneririz ve aşağıda nedenini açıklayacağız.

Google BigQuery, yerleşik bir sorgu hizmetine ve yüksek düzeyde güvenlik ve ölçeklenebilirliğe sahip bir çoklu bulut veri ambarıdır. Gartner'a göre, "2022 yılına kadar, tüm veritabanlarının %75'i bir bulut platformuna dağıtılacak veya taşınacak ve yalnızca %5'i şirket içine geri gönderilmek üzere değerlendirilecek." BigQuery'nin Google ekosisteminin ve özellikle Google Cloud Platform'un bir parçası olması sayesinde, diğer Google ürünleriyle yerel olarak entegre olur ve işinizi rekabetçi bir hızda geliştirmenize yardımcı olur.

BigQuery'yi pazarlamacılar için neredeyse yeri doldurulamaz kılan çok sayıda düşük seviyeli özellik vardır. En değerli avantajlarından bazılarına daha yakından bakalım:

• Büyük miktarda bilgi yükleme yeteneği. BigQuery ile her tür verinin gerçek zamanlı analizini yapabilir ve SQL ile hızlı bir şekilde işleyebilirsiniz.
• Yüksek güvenlik seviyesi . Projeniz üzerinde tam kontrol sahibi olursunuz ve iki faktörlü kimlik doğrulamadan yararlanabilirsiniz.
• Ekonomik. Yalnızca toplanan ve işlenen veriler için ödeme yapın.
• Google ürünleriyle yerel entegrasyon. Google Analytics ve diğer ürünlerle kolayca bağlantı kurun.
• Ölçeklenebilir. Hızla değişen dünyaya kolayca uyum sağlamak için hızlı ve sorunsuz bir şekilde ölçeklendirin.
• BigQuery ML . SQL kullanarak hem yapılandırılmış hem de yarı yapılandırılmış veriler üzerinde makine öğrenimi tahmin modelleri oluşturun.
• BigQuery GIS. BigQuery Coğrafi Bilgi Sistemi (GIS) sayesinde, coğrafi bilgileri analiz edebilir ve örneğin belirli bir mağaza konumu için hangi kullanıcıların posta alması gerektiğini belirleyebilirsiniz.

BigQuery'ye aktarılan GA 4 özellik verilerinin biçimini ve şemasını inceleyelim. GA 4 ile çalışırken akılda tutulması gereken önemli bir nokta, yapısının dünyanın her yerindeki pazarlamacıların aşina olduğu Universal Analytics yapısından farklı olmasıdır.

Google Analytics 4 şemasının Universal Analytics şemasından farkı şudur:

• Veri kümeleri. GA örneği veri kümeleri, analytics_ olarak adlandırılır; burada mülk kimliği , Analytics Mülk Kimliğinizdir.
• Tablolar. Her gün için veri kümesine ayrı bir Google Analytics tablosu aktarılır. Bu tür tabloların biçimi, ga_sessions_YYYYMMDD olduğu Universal Analytics'in aksine, event_YYYYMMDD şeklindedir .
• Satırlar. Her satırın bir Google Analytics 360 oturumuna karşılık geldiği Universal Analytics'in aksine, her satır yüklenen bir etkinliğe karşılık gelir.
• Sütunlar. Alan adları, GA 4 ve Universal Analytics arasında büyük ölçüde farklılık gösterir. Bu bağlantıları takip ederek bunları karşılaştırabilirsiniz:
  • Google Analytics 4 BigQuery Dışa Aktarma Şeması
  • Universal Analytics BigQuery Dışa Aktarma Şeması

Şimdi bu makalenin asıl amacına gelelim: verilerinizi Google Analytics 4'ten BigQuery'ye nasıl aktaracağınıza ilişkin adım adım talimatlar sağlamak.

İhtiyacınız olan bilgiler zaten Google Analytics 4'te bulunuyorsa, bunları dışa aktarmaya başlayabilirsiniz. Bunu ücretsiz bir BigQuery korumalı alan örneğine aktarabilirsiniz (korumalı alan sınırlamaları geçerlidir).

API'ler-Konsol projesi oluşturmak için:

1. Google API Konsolu'nda oturum açın.
2. Yeni bir proje oluşturun veya mevcut bir projeyi seçin.

1. API'ler tablosuna gidin.
2. Navigasyon menüsüne gidin ve API'ler ve Hizmetler'i tıklayın, ardından Kitaplık'ı seçin.

3. Google Cloud API'lerindebölümünde BigQuery API'yi seçin.
   
4. Açılan sayfada Etkinleştir'i tıklayın.
5. Bulut projenize bir hizmet hesabı ekleyin. firebase-measurement@system olduğundan emin olun. gserviceaccount.com bir proje üyesidir ve atanmış editör rolüne sahiptir.

1. Google Analytics hesabınıza giriş yapın. Hesabın Sahibi olmalıdırBigQuery projenize erişim ve birlikte çalıştığınız Google Analytics 4 mülküne Düzenleme erişimi.
2. Yönetici sekmesine gidin ve BigQuery'ye bağlamanız gereken Analytics mülkünü bulun.
3. Mülktesütununda BigQuery Bağlantısı'nı tıklayın.

4. Bağlantı'yı tıklayın.
   

5. Erişiminiz olan projeleri görmek için Bir BigQuery projesi seçin'i tıklayın. Yeni bir BigQuery projesi oluşturmak için Daha fazla bilgi 'yi tıklayın.
   

6. Projenizi seçin ve Onayla'ya tıklayın.
   

7. Bir konum seçin. (Projenizin Analytics mülkü için zaten bir veri kümesi varsa, bu seçeneği yapılandıramazsınız.)
   

8. İleri'yi tıklayın.
   
9. Bilgilerini dışa aktarmak istediğiniz veri akışlarını seçin.

Reklam tanımlayıcılarını eklemeniz gerekiyorsa, Mobil uygulama akışları için reklam tanımlayıcılarını dahil et seçeneğini işaretleyin.

10. Frekansı Ayarlayın: Günlükveya Akış(sürekli) dışa aktarma (her iki seçeneği de seçebilirsiniz).
    

11. Son olarak, Gönder'i tıklayın.
    

Tebrikler! Google Analytics 4 bilgilerinizi 24 saat içinde BigQuery projenizde göreceksiniz.

Artık BigQuery'de kullanıcı davranışıyla ilgili tüm ham verilere sahipsiniz. Ancak pazarlama analizi yapmak, büyüme alanlarınızı ve zayıf noktalarınızı bulmak için reklam hizmetlerinden, CRM sistemlerinden, çağrı takip hizmetlerinden ve (eğer kullanıyorsanız) mobil uygulamalardan gelen maliyet verilerini GBQ'ya eklemeniz gerekir. Ardından, tüm bu verileri tek bir veri kümesinde birleştirin ve pazarlamacıların BigQuery verilerine dayalı raporları kolayca oluşturabilmesi için verileri iş için hazır hale getirin.

Tüm pazarlama verilerinizi toplamak ve işlemek için en uygun çözümlerden biri OWOX BI Pipeline'dır . Veri bulmacanızı tamamlamak için reklam hizmetlerinden, CRM'lerden, çağrı izleme hizmetlerinden ve çevrimdışı mağazalardan BigQuery'ye kadar olan verileri içerir.

Gerekli tüm verilere sahip olduğunuzda, sizin için çalışmasını sağlamanın zamanı geldi. Bu genellikle bir analistin görevidir, ancak OWOX BI Smart Data ile herkes BigQuery verileriyle kolayca çalışabilir.

BigQuery, pazarlamacıları sık sık korkutur ve karmaşık görünür, ancak bunun için endişelenmenize gerek yok: Pazarlama verilerinizin tüm potansiyelini kolayca keşfetmenize yardımcı olabilecek bir çözüm var. OWOX BI bunu işinize uygun bir modelde düzenleyebilir, böylece hiç SQL bilmeseniz bile kolayca raporlar oluşturabilirsiniz. Basit bir rapor oluşturucu kullanın veya hazır bir şablon seçin ve sonuçları favori görselleştirme aracınızda görselleştirin.

GA 4 bilgilerinizi kolayca BigQuery'ye aktarabilirsiniz. Yeni yapı sizin için iyi çalışıyorsa, bu ilerici hizmetten yararlanabilir ve pazarlama analitiği araç kutunuza ekleyebilirsiniz. OWOX BI Pipeline ile verilerinizi tamamlamak için web sitenizden, reklam hizmetlerinden, CRM'den, çevrimdışı mağazalardan ve BigQuery'deki çağrı izleme hizmetlerinden veri toplayabilirsiniz. Ve OWOX BI Smart Data ile raporlar oluşturarak, birden fazla satırı ve tabloyu eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürerek ve karar verme sürecinizi geliştirerek bu verilerin sizin için çalışmasını sağlayabilirsiniz.