Mark Ku's Blog

數據的價值

  • 數據無用,洞察有用:數據本身沒有價值,真正關鍵在於從中發現問題,並轉化為提升業績或轉換率的策略。
  • 短期數據只能當參考,更應該觀注長期趨勢:單一數據點往往難以揭示全貌,唯有長期趨勢才能展現價值。

GA4 報表概述

GA4 提供以下四個核心區塊的報表:

  1. 客戶開發:了解使用者如何進入網站。
  2. 參與度:分析使用者在網站上的行為與互動。
  3. 營利:追蹤網站營收情況(需要工程師埴入進階電子商務程式碼)。
  4. 回訪:分析新者與舊客的比例。

報表解讀指南

了解熱銷商品

  • 每日熱銷商品的銷售表現。
  • 高銷量但低利潤的商品清單。
  • 對比銷售率和觀看率,找出問題。

流量來源分析

  • 廣告引流效果。
  • 社群媒體與論壇等外部網站流量貢獻。
  • 自然流量的趨勢。
  • 根據來源數據,挖掘不同國家和地區的來客表現,辨識高潛力市場,以進行重點推廣。

電子商務報表

電子商務轉換 - 放棄情況

  • 購物車放棄:將商品加入購物車,但未購買的用戶比例。
  • 結帳放棄:開始結帳紀,但未完成購買的用戶比例。

回頭客分析

  • 高價值回頭客 vs. 低價值回頭客
  • 僅交易一次的新客

高價值行為

  • 點擊內部促銷廣告,但未購買的用戶。
  • 搜尋商品,但未購買的用戶。
  • 觀看影片,但未購買的用戶。

P.S. 如果發現 GA4 的營利金額為 0,則需要工程師實作電子商務事件,將訂單資訊傳送到 GTM,並將資料轉送到GA。

轉換率

轉換率是電子商務網站衡量效能的重要指標,用來衡量訪問者完成目標行為的比例,最常見的就是訂單轉換率。

公式:

轉換率 = 轉換次數 / 總訪問次數

範例:

  • 訂單數:3834
  • 工作階段(訪問次數):347311
3834 / 347311 = 0.011

除了訂單轉換率,還可關注以下指標:

  • 購買轉換率
  • 註冊轉換率
  • 點擊轉換率
  • 頁面轉換率
  • 加入購物車轉換率

自訂事件與目標設置

GA4 提供強大的自訂功能,使用者可以針對特定行為與轉換需求設置目標,包括:

  • 追蹤用戶行為:如點擊按鈕、觀看影片、提交表單等。
  • 溝道轉換分析:自訂事件可幫助構建轉換溝道,分析各階段用戶流失情況。
  • 內容互動量測量:追蹤文章讀及完成度、滑動深度等,用於優化內容策略。
  • 網頁流量監測:如提供促銷頁面和關注商品頁面的訪問情況。
  • 目標自動化監視:將自訂事件設為目標,實現關鍵轉換行為的自動化報表。
  • 多平臺數據整合:統一追蹤 App 和網站上相似事件,以實現跨平臺分析。

針對特定網址設置目標

  • 目標:了解某單位網址或特定頁面的效果。
  • 設置自訂事件,追蹤特定頁面的訪問次數。

範例:

目標設置示例
目標設置示例

廣告效益指標

重要指標解讀

  • CPC (Cost Per Click):每次點擊成本,用於衡量引流成本。
  • CPA (Cost Per Action):每次行為成本,關注轉換成本。
  • CTR (Click Through Rate):點擊率,反映廣告吸引力。
  • ROAS (Return on Ad Spend):廣告支出回報率。

ROAS 是個相當重要的指標,這個數字代表,我投資了一塊廣告,賺了幾塊錢回來。

範例

  • 廣告支出:$10,000
  • 廣告收入:$50,000
50,000 / 10,000  = 5

最後

我們針對不同的業務需求,設計了一系列自訂報表,幫助深入了解客戶行為與網站表現:

  1. 購物車遺棄率分析
    探索購物車被遺棄的情況及其原因,找出優化機會。

  2. 捲動深度追蹤
    瞭解用戶在網站上的互動程度,評估內容吸引力。

  3. 高跳出率頁面排名
    找出用戶最常離開的頁面,並分析改善方向。

  4. 客戶搜索行為報表
    追蹤客戶在網站上的搜索記錄,掌握熱門關鍵詞。

  5. 時段訂單分析
    識別銷售高峰時段,為行銷策略提供依據。

  6. 訂單轉換率追蹤
    評估轉化效率,優化銷售流程。

  7. 登入方式偏好分析
    了解客戶偏好的登入方式(例如:Normal 、Discoard、Google)。

  8. 熱門遊戲偏好報表
    分析客戶最感興趣的遊戲,為遊戲推薦提供指引。

補充說明

  • (not set):當 "Session source / medium" 顯示為 "(not set)" 時,表示 GA4 無法確定用戶的來源和媒介,可能是由於直接輸入網址或其他原因。
  • 如果日期範圍內使用者數量偏低,可能導致報表或探索資料無法顯示。 P.S. Google 訊號將於 2024 年 2 月 12 日從報告身分中刪除。

作者

Mark Ku

擁有 10+ 年經驗的資深軟體工程師,現為 AI 應用 Builder,專注於大型平台架構與簡化複雜系統設計,從電商系統到訂閱與收費平台,結合 AI Agent、AI 整合與自動化開發,打造高效率且可持續演進的產品技術基礎。閱讀更多

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Mark Ku · 本文採用 CC BY 4.0 授權,轉載請註明作者並附上原文連結。

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