當 Google Analytics 和 Data Studio 不夠用時，是時候改用 Google BigQuery

業務越來越多地轉向在線，2020 年表明，許多行業的公司如果沒有在線業務就無法生存。 自然，在線客戶越多，在線用戶活動就越多，營銷分析師就越需要使用數據來獲得有用的見解。

這些數據必須存儲在某個地方，進行處理（最好是實時的），並無限期地存儲。 畢竟，對於經驗豐富的營銷人員來說，歷史數據是真正的寶藏。

讓我們弄清楚何時該放棄標準的 Google Analytics 和 Google Data Studio 解決方案，而考慮選擇數據倉庫。

如果一切正常，不要碰它，因為你會破壞它，這是許多人熟悉的哲學。 一方面，這種說法很有道理，但另一方面，企業的需求往往會迅速超出定制服務的能力。

如今，遊戲規則正在以驚人的速度變化。 移動和智能設備的營銷複雜化，並且不斷增加其中使用的數據量。 從 GlobalWebIndex 的 2020 年全球媒體情報報告中可以看出，這種趨勢不會消失。

為營銷報告生成數據的設備數量每天都在增加。 因此，營銷專家處理的數據量正在增長。 僅使用有關銷售和廣告活動的信息已經不夠了。 營銷報告應考慮來自許多不同來源的數據（廣告服務、網站、移動應用程序、在線商店、離線商店、CRM 和呼叫跟踪系統）。 同時，來自不同來源的數據也有不同的結構。

幾乎所有營銷人員都使用的標準服務（例如 Google Analytics 和 Google Data Studio）有其局限性。 它們不夠靈活和可擴展，無法應對不斷變化的需求。 此外，許多公司根本缺乏處理數據的資源。 因此，大多數信息都有未經處理和未被使用的風險。

營銷分析師的首要任務是盡可能快速和廉價地為他們的公司提供高質量和有用的見解。 雲服務和數據倉庫在這方面發揮著重要作用，在設置方面提供了重要的擴展解決方案和靈活性。 讓我們了解如何理解何時該更改您正在使用的工具。

大多數公司使用 Google 的知名和流行服務。 然而，並不是所有的服務都同樣有用，也不是所有的服務都適合或對所有公司都是必要的。 這一切都取決於企業和行業的規模。 從邏輯上講，擁有一個登陸頁面的初創公司和大型全渠道零售商需要不同的分析工具。 為了避免不必要的金錢和時間支出，公司必須清楚地了解自己需要什麼。

當您遇到以下服務的限制時，是時候更改分析系統中的某些內容了：

筆記！ 在本文中，當我們談論 Google Analytics 時，我們談論的是 Universal Analytics。 谷歌最近推出了新版本的谷歌分析，稱為谷歌分析 4，它是新用戶的默認選項。 下一代谷歌分析有其優點和局限性，但目前（截至 2021 年初），該產品仍在完善、改進和更新中。

如果您還沒有太多數據或者您剛剛啟動了您的在線商店，那麼 Google Analytics（即 Universal Analytics）非常適合您。 一開始，如果您只有幾個廣告來源，您可以輕鬆地手動下載數據。 但隨著廣告渠道和活動數量的增加，值得考慮自動化。 否則，您會發現自己被常規和無聊的數據傳輸所困。 為了節省時間並避免人為錯誤，您應該自動化您的營銷。

OWOX BI 讓您可以輕鬆快速地將不同廣告服務的成本數據自動收集到 Google Analytics 和 Google BigQuery 中。 此外，OWOX BI 會檢查 UTM 標籤並自動將所有成本數據轉換為您的基礎貨幣。 您可以免費試用該服務！

回到谷歌分析的數據收集限制：這項服務是免費的，並且在全球範圍內處理大量信息，從邏輯上講，它對數據收集施加了限制。 這些限制適用於所有 Google Analytics 集合標記、庫和 SDK。

如果您有一家小型企業或初創公司，每年的廣告預算高達 100,000 美元，那麼您無需擔心。 您不太可能超出服務限制。 但那些擁有每年 100,000 美元或更高廣告預算的企業應該小心。 您很容易超出限制並因此丟失有關用戶行為的重要信息。 您需要非常小心這些限制：

• 測量協議、Android SDK、iOS SDK、gtag。 js 和分析。 js — 每位用戶每天 200,000 次點擊，每個會話 500 次點擊
• 網絡資產、資產、跟踪 ID — 每個資產每月點擊 1000 萬次
• 移動片段，GA。 Node.js 和任何其他遺留跟踪庫 - 每個會話 500 次點擊

Google Analytics 收集限制和配額

Universal Analytics 媒體資源的數據限制

當然，很難錯過來自 Google Analytics 的有關超出限制和限制新數據收集的消息。 但我們的目標是不要坐等這種情況發生，然後跑來跑去恐慌。 了解這些限制並製定行動計劃是很重要的。 事實上，當你達到這些限制時，你可以向三個方向移動：

1. 轉到 Google Analytics 的付費版本。
2. 繼續使用免費版本，但減少監控參數的數量。
3. 使用數據收集連接器、雲存儲和可視化服務專門為您的業務設計自定義分析系統。

Google Data Studio 是一項出色的數據可視化服務，與其他 Google 產品原生集成，並具有許多優勢：

• 免費。
• 它帶有大量適用於所有場合的儀表板模板。
• 您可以將其連接到不同的數據源。

Data Studio 還包括許多過濾器、頁面和報表級別的元素、計算字段、簡單的共享選項以及更多功能。

您可以在兩個級別使用此服務：

• 基本的。 根據來自 Google Analytics 的數據創建報告。
• 先進的。 根據來自不同數據源的數據（內部 CRM 系統、來自廣告服務的成本數據）創建報告。

歡迎使用數據洞察（教程）

面向初學者的 Google 數據洞察教程

Google Data Studio 教程 — 如何從 MeasureSchool 構建儀表板

如何從 Social Media Examiner 創建 Google Data Studio 儀表板

如果您需要基於一個或兩個數據源設置視覺上易於理解且優雅的儀表板，Data Studio 非常適合小型公司和初創公司。 但不要忘記，這項服務是為數據可視化而設計的。 它的缺點之一是缺乏對 Excel 文件的支持（來自 Excel 的數據必須手動連接）、自動儀表板更新速度低，以及缺乏使用許多數據源的複雜可視化。

對於大多數中型公司而言，Data Studio 功能就足夠了，只要它們使用單一數據源即可。 換句話說，您需要將來自不同來源的數據上傳到同一個數據存儲中，在該數據存儲中進行處理，然後上傳到 Data Studio。

但對於每年廣告預算超過 100 萬美元的大公司來說，處理的數據量對於這項免費服務來說實在是太大了。 為了解決這一數據困境，您可以使用 Google BigQuery，它使公司能夠在幾分鐘甚至幾秒鐘內處理 PB 級的數據。

不同的企業（即使他們來自同一個細分市場）對營銷分析有不同的要求——銷售漏斗、購買頻率以及品牌推廣和客戶保留的方法。 值得注意的是，Google BigQuery 的發展使市場上所有公司都可以使用大數據分析，而不僅僅是大公司。

Google BigQuery 是一個完全託管的無服務器數據倉庫，可對 PB 級數據進行安全且可擴展的分析。 此外，作為谷歌云平台的一部分（根據 Forrester Research 的數據，它是分析數據管理的領導者），該服務與穀歌產品進行了內置集成。

Google BigQuery 簡單快捷，可供大量專家使用。 它還帶有現成的 SQL 查詢集，因此您可以從收集的數據中獲得有用的見解。 它的其他優點包括：

• 安全性和可靠性。 控制對加密項目或數據集的訪問並實施身份訪問管理 (IAM)。
• 可擴展性。 根據貴公司的規模、性能和成本要求定制數據存儲。
• 成本優化。 獲得即用即付定價選項和預測成本的能力。
• 價值的時間。 輕鬆快速地開始使用 Google BigQuery，探索數據以找到有用的見解，並更快地把握新的商機。

BigQuery 有助於減輕公司管理、控制、維護和保護數據倉庫基礎架構的負擔。 這使組織能夠專注於實現業務目標。

什麼是 BigQuery？

BigQuery 一分鐘了解

另外，不要忘記，當您為營銷部門創建分析系統時，您應該始終關注兩個因素：

1. 您的企業應該可以完全訪問和控制其數據。
2. 數據應以方便、熟悉且適合決策者的界面呈現。

使用 Google BigQuery 時，您可以確保滿足這些條件。 儘管我們認為這項服務對於營銷分析師來說是一個真正的發現，但它不能被稱為完美無缺的服務。 Google BigQuery 會限制傳入請求的數量、每天對錶的更新次數等。 為避免不必要的常規和繁瑣的工作，我們建議設置從您需要的所有數據源自動導入數據。

OWOX BI 等大型市場認可的連接器已與 Google BigQuery 合作多年。 OWOX BI 收集數據（來自 Google Analytics、廣告服務、網站、線下商店、呼叫跟踪系統和 CRM 系統）並將其合併到 Google BigQuery 中。 因此，您可以以統一的結構接收所有數據，並可以使用它來創建任何報告。

如果您決定使用 Google BigQuery 來探索您的數據，請注意，這樣做的第一步是準確識別您需要使用的所有數據源。 這可能包括各種服務、平台和應用程序，例如 Google Analytics、廣告服務、網站、線下商店、呼叫跟踪系統和 CRM 系統。 對於許多公司來說，這是使用 BigQuery 的主要挑戰。

請注意，要從非 Google 產品自動上傳數據，您需要一個用於處理和傳輸數據的平台，例如 OWOX BI Pipeline，它為所有人提供流行的自定義連接器。

許多營銷人員對 BigQuery 感到害怕，因為他們必須等待分析師準備報告或了解 SQL。 OWOX BI 專為將數據存儲在 Google BigQuery 數據存儲中的營銷人員而設計。

OWOX BI Smart Data 以適合您業務模型的正確格式組合您的數據，並允許您在簡單的報表設計器中輕鬆構建報表。 數據只有在為您的業務帶來優勢時才有價值。 您可以完全專注於您的業務目標，而 Smart Data 關心您的數據源和數據結構並考慮您的業務模型。 該產品為營銷人員提供了一種解決方案，無需 SQL 查詢，只需單擊幾下即可構建報告。

無需任何編碼即可獲得現成的營銷報告！ 通過使用簡單的 OWOX BI Report Builder 界面，您無需了解數據的結構或等待分析師的響應。 只需選擇您希望在報告中看到的維度和指標，智能數據就會立即以您可以理解的方式可視化您的數據。

• 要處理現代數據驅動營銷的複雜性，您需要創建適合您業務的營銷分析環境。
• 從小步驟開始，但對未來的發展有一個計劃。
• 雲存儲是具有使用大數據前景的成長型企業的最佳選擇。
• 使用 Google BigQuery 等服務可以降低運營和材料成本，確保項目的可擴展性，並利用包括機器學習在內的高級功能。
• 通過將您的數據工作負載遷移到 BigQuery，您將降低基礎架構維護成本，並有時間發揮創造力並找到強大的見解和想法來實現您的業務目標。