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分析優化.

網路人群畫像和你所不知道的真相(一)

Cookie,廣告,網站

廣告追求的唯一效果應該就是找到對的人,傳統廣告講究不同頻道、節目和時點對於人群的覆蓋,但在網路上,紀錄網站Cookie等新的追蹤技術實現了不一樣的身分追蹤模式。不管什麼形式,這一切的運作都基於人群畫像,對網路世界中不同人群進行類型識別和描繪的工作,一起來細看其中各種眉角!

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付款方式統計辦法與步驟 – 看看人客最後都是如何 Buy+

結帳,分析,付款,電子商務

利用增加強行電子商務設定來做電子商務結帳行為分析,可以了解商品放入購物車到最後實際結帳付款頁面的環節流失率。利用另外一個追蹤欄位名稱 「option」 ,可以紀錄更多不同的結帳行為。只要加入一行追蹤碼,不只能看到訪客實際在結帳流程的流失率,還能進一步分析顧客是用什麼樣的付款方式。

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產品類別應用 – 不同頻道(頁面)的電子商務營業額區隔與比較

商品,頻道,電子商務

若要比較同一個電子商務網站、不同頻道的電子商務營業額,一般人或許會用「產品業績報表」+「次要維度:網頁」搭配「進階篩選器:指定要比較的頻道或頁面網址」來實現,但其實只要安裝增強型電子商務追蹤碼,利用其中的 「Category 產品類別」 追蹤碼欄位與指定頻道分類名稱,就能快速計算不同商品分類頻道的營業額!

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退款資料匯入,決定增強型電子商務追蹤數據分析準確度

退款,資料, Google Analytics,電子商務

電子商務網站在分析資料、計算營收時,通常使用結帳頁面的追蹤碼來輔助,但是許多與網站無關的「人為因素」,如退款、未取貨、到貨拒收或是取消訂單等等行為,會使得實際營收和Google Analytics上的記錄產生差距,若想忠實呈現最真實的營收狀況、利用報表數據進行營收分潤,就來參考兩種「退款資料匯入辦法」吧!

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其實也只需要商品、結帳(訂單)兩資訊就可以進行電子商務追蹤

shop

Google Analytics 在2014年年底所推出的增強型電子商務功能十分強大,但功能的繁複是會讓人眼花的,如何利用最少的增強型電子商務追蹤碼來成功產生相關結帳資料,讓我們可以單純且快速地檢視一電子商務網站上所產生的訂單營收,以及各個商品販售數量、金額等最基本但又最重要的相關數據呢?一起來看看怎麼做吧!

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同類群組分析 Cohort Analysis 之 「使用者」 行為分類與快速比較

同類群組分析 Cohort Analysis 之 「使用者」 行為分類與快速比較

2015年2月初,Google啟用了 Beta 版本的分析功能,「同類群組分析 Cohort Analysis」。這項 Google Analytics 分析功能讓我們能以「使用者」為單位並以「時期」來進行分類,有著簡單、直覺的分析圖表,能夠深入了解並快速分類、比較使用者的行為與效益,清楚分析訪客價值。

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網路行銷策略漏斗三部曲 – 以旅遊業為案例

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在我們架設網站並執行網路行銷之前,我們需要確立出一套步驟和準則,也就是使用者漏斗的三大階段:1.使用者獲取,2.使用者轉化,3.使用者留存,每一個線上業務都需要建立一套適合的分析體系來監控整個線上行銷漏斗。本文以旅遊業網站為例,清楚解說使用者漏斗各項步驟的運作細節。

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Google宣布啟用計算跨裝置轉換行為‏

Google今天啟用計算跨裝置轉換行為

現代人的跨裝置行為與跨app愈來愈頻繁,廣告主難以追蹤一筆轉換到底是否來自於同一個人,來自哪一則廣告。啟用Display的新統計工具,讓廣告主能計算不同管道上的廣告轉換,包括網頁與app,或是跨越電腦、平板與手機等不同裝置的動作。利用這個新工具,廣告主可以更準確地得知廣告的效果,藉以擬定最有效的策略。

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消費者的生活不只數位化更已數據化了!

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在制定廣告的投遞策略時,不可忽視的就是消費者的生活型態,消費者是多變、且不斷演化的「有機體的消費族群」,但是數位的浪潮已經讓消費者在生活中產生許多數據軌跡,藉由DSP廣告系統,我們可以看到最即時的廣告投遞結果,並可以善用DMP數據管理平台的分析結果,時時刻刻進行投遞策略的調整和廣告的優化。

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電子商務網路行銷:ROI的罪與罰(下)

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我們常將ROI作為唯一的KPI,不過事實上,各種不同管道之間的流量、engagement、轉化行為,彼此之間都有錯綜複雜的關係,有些管道善於「助攻」(促成別人轉化),有些則善於「得分」(自己促成轉化),只著重ROI的數字是相當不足,而且危險的。透過更多維度的衡量方式,讓我們能更清楚的檢視行銷的成果,並對手段和步驟做出調整和優化。

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