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谷歌分析寶典:數(shù)據(jù)化營銷與運營實戰(zhàn)

谷歌分析寶典:數(shù)據(jù)化營銷與運營實戰(zhàn)

定 價:¥135.00

作 者: (美)費拉斯阿爾洛,希拉茲阿西夫 等
出版社: 機械工業(yè)出版社
叢編項:
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787111612056 出版時間: 2019-05-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 504 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  這是一本完整介紹谷歌分析工具(Google Analytics)功能和報告的指南,先概括性地介紹報告的功能,然后介紹衡量的策略,再介紹賬戶的建立和跟蹤代碼的安裝,谷歌跟蹤代碼管理器,事件、虛擬頁面瀏覽、社交操作和錯誤報告,流量獲取,目標(biāo)和電子商務(wù)跟蹤,數(shù)據(jù)視圖設(shè)置、數(shù)據(jù)視圖過濾器和訪問權(quán)限,細(xì)分,信息中心、自定義報告和智能提醒,實施的定制化,移動App的衡量,谷歌分析工具的集成,谷歌分析工具與CRM數(shù)據(jù)的集成,用第三方工具實現(xiàn)高級報告和可視化,數(shù)據(jù)導(dǎo)入和測量協(xié)議,*后介紹Analytics 360。每章*后都有要點回顧以及實戰(zhàn)與練習(xí),每章更特別邀請了行業(yè)內(nèi)大咖及專家分享業(yè)務(wù)上的經(jīng)驗和技巧。本書對于有些谷歌分析工具經(jīng)驗的讀者來說,能學(xué)到很多實戰(zhàn)案例、技巧以及思路。產(chǎn)品經(jīng)理、交互設(shè)計師、市場營銷、運營、增長、分析師、內(nèi)容創(chuàng)作者、用戶體驗專家、技術(shù)人員等崗位的讀者通過閱讀本書可以建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的視角并優(yōu)化結(jié)果。對于數(shù)據(jù)科學(xué)家或者商業(yè)智能(BI)人員,閱讀關(guān)于數(shù)據(jù)集成和可視化的章節(jié)更受益。

作者簡介

  費拉斯阿爾洛(Feras Alhlou)是E-Nor(成立于2003 年)的聯(lián)合創(chuàng)始人和首席顧問。 費拉斯熱衷于提高客戶的投資回報率(ROI)。他建立了一個行業(yè)思想領(lǐng)袖組織機構(gòu),支持世界上一些品牌不斷發(fā)展的分析和市場情報需求。 他帶領(lǐng)他的組織機構(gòu)取得了多項認(rèn)證, 包括Analytics 360 經(jīng)銷商、谷歌云平臺、Tableau、Optimizely、Crimson Hexagon 等。 作為數(shù)字分析協(xié)會舊金山分會的認(rèn)證網(wǎng)絡(luò)分析師和聯(lián)合主席,費拉斯也是一位博主和演講者,他的文章和演講內(nèi)容被國內(nèi)、外媒體所引用。 費拉斯在美國南佛羅里達(dá)大學(xué)獲得了工程管理碩士學(xué)位,在美國塔爾薩大學(xué)獲得了電氣工程科學(xué)學(xué)士學(xué)位。他已婚,有三個孩子,喜歡滑雪、聽有聲讀物、參加志愿活動和練習(xí)合氣道(黑帶二段)。希拉茲阿西夫(Shiraz Asif)是E-Nor 的聯(lián)合創(chuàng)始人和分析副總裁。希拉茲對項目成功和客戶滿意度有著不可動搖的熱情。他的座右銘是“知識是傾訴,但智慧是傾聽”(Knowledge Talks. Wisdom Listens)。 希拉茲在解決方案架構(gòu)和網(wǎng)站 / 移動端分析領(lǐng)域擁有豐富的背景,擅長高級分析實施、報告創(chuàng)建和自動化,以及集成數(shù)據(jù)分析。 作為分析副總裁,希拉茲為政府機構(gòu)和財富500 強公司管理復(fù)雜的分析實施,監(jiān)督端到端的(end-to-end)流程,從定義關(guān)鍵績效指標(biāo)(KPI)到確定可行的洞察,再到報告交付和自動化。埃里克費特曼(Eric Fettman)作為E-Nor 的培訓(xùn)總監(jiān),利用豐富的開發(fā)和營銷經(jīng)驗,在現(xiàn)實世界的業(yè)務(wù)和技術(shù)框架中做定位分析。 在埃里克開發(fā)的谷歌分析測試網(wǎng)站上(網(wǎng)址為googleanalyticstest.com),參與者完成了超過100 000 次測試。該網(wǎng)站已被廣泛認(rèn)可為谷歌分析個人認(rèn)證資格考試(GAIQ)準(zhǔn)備和實用GA 技能培訓(xùn)的主要資源。 埃里克獲得了Java 程序員認(rèn)證,以及ISO 9000 質(zhì)量管理內(nèi)部審核員資格,加強了他在客戶關(guān)注和持續(xù)業(yè)務(wù)績效提升方面的擔(dān)當(dāng)。同時,他還擁有美國哈佛大學(xué)高級榮譽學(xué)士學(xué)位。作為一名教育學(xué)者和終身學(xué)習(xí)者,埃里克賦予他的學(xué)生在所有的嘗試中努力、成長和超過的動力。 宋星 業(yè)內(nèi)具有盛名的互聯(lián)網(wǎng)營銷與運營數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化專家,公認(rèn)的數(shù)字營銷優(yōu)化大師和行業(yè)意見領(lǐng)袖。在超過12年的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析歷程中,他服務(wù)過近百家企業(yè),撰寫過200多篇業(yè)內(nèi)膾炙人口的文章,獲得250多萬名讀者閱讀,創(chuàng)立了具有10年歷史的知名的WAW(網(wǎng)站分析星期三)沙龍,這個沙龍今天仍然是行業(yè)從業(yè)者的干貨盛會。 互聯(lián)網(wǎng)營銷技術(shù)與數(shù)據(jù)咨詢機構(gòu)紛析咨詢的創(chuàng)始人,互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者必看的“網(wǎng)站分析在中國”博客的全文作者,Publicis Media(陽獅媒體)集團特聘顧問,百度集團顧問與鉆石講師,騰訊星河計劃顧問,Google mLab顧問,北京航空航天大學(xué)特聘教授。 曾任Adobe Omniture(現(xiàn)更名為Adobe Marketing Cloud)Business Unit亞太區(qū)首席商業(yè)咨詢顧問,Publicis Media集團數(shù)據(jù)、技術(shù)與創(chuàng)新部總經(jīng)理。 服務(wù)過的知名客戶包括奧迪、VISA、ABI、BMW、東森媒體集團、瑪氏、英孚教育、美贊臣、華為、完*世界、IBM、Intel、HP、RB、Lenovo、Air China、SGI、AMP Capital、Qantas、搜狐視頻、OPPO等。

圖書目錄

第1 章 引 言 1

1.1 為什么要閱讀這本書 1

1.2 誰適合讀這本書 3

1.3 章節(jié)概覽 4

1.4 開啟學(xué)習(xí)之旅 6

嘉賓觀點 分析的三要素 6

第2 章 Google Analytics 報告概述:用戶特征和行為 9

2.1 Google Analytics 報告:用戶特征和行為 9

2.1.1 “受眾群體”報告 10

2.1.2 “流量獲取”報告 17

2.1.3 “行為”報告 18

嘉賓觀點 提升移動端導(dǎo)航的三個小竅門 22

2.1.4 轉(zhuǎn)化報告 24

嘉賓觀點  Google Analytics 是一種增長引擎 24

2.2 維度與指標(biāo) 26

2.2.1 主要維度 27

2.2.2 指標(biāo)組 28

2.2.3 次要維度 28

2.2.4 表格過濾器 28

2.2.5 加權(quán)排序 30

2.2.6 日期選擇 30

2.2.7 圖表顯示選項 32

2.2.8 附加報告 34

2.3 實時報告 37

嘉賓觀點 關(guān)于Google Analytics 的三大竅門和資源 37

本章要點回顧 39

實戰(zhàn)與練習(xí) 39

第3 章 衡量的策略 41

3.1 目標(biāo):業(yè)務(wù)影響力 41

3.1.1 優(yōu)化框架 41

3.1.2 評估你的分析狀態(tài) 41

3.1.3 流程和溝通的挑戰(zhàn) 43

3.1.4 商務(wù)和營銷發(fā)現(xiàn) 43

3.2 衡量的計劃 44

3.3 分析有效性的六個步驟 45

3.3.1 收集 45

3.3.2 匯總 46

3.3.3 細(xì)分 46

3.3.4 集成 46

3.3.5 可視化 46

3.3.6 解讀 46

嘉賓觀點  推下水、使用踏板,然后繼續(xù)前進:關(guān)于我們公司的增長分析訓(xùn)練(你的公司也一樣) 47

本章要點回顧 49

實戰(zhàn)與練習(xí) 50

第4 章 賬戶創(chuàng)建和跟蹤代碼安裝 51

4.1 創(chuàng)建Google Analytics 賬戶 51

4.1.1 配置賬戶和媒體資源設(shè)置 52

4.1.2 賬戶和安裝術(shù)語 54

4.2 Google Analytics 的賬戶結(jié)構(gòu) 55

4.2.1 針對組織中每個額外增加的網(wǎng)站或App 的新媒體資源 56

4.2.2 每個媒體資源的多個數(shù)據(jù)視圖 57

4.3 安裝跟蹤代碼 57

4.3.1 Google Analytics 跟蹤代碼的位置 58

4.3.2 從Classic 版遷移到Universal 版 66

4.3.3 如何能辨別我是否仍在使用Classic 版 67

嘉賓觀點  Google Analytics 的十大注意事項 70

本章要點回顧 77

實戰(zhàn)與練習(xí) 78

第5 章 谷歌跟蹤代碼管理器的概念 79

5.1 GTM 的概念 79

5.1.1 賬戶 79

5.1.2 容器 80

5.1.3 跟蹤代碼 80

5.1.4 觸發(fā)器 81

5.1.5 變量 81

5.1.6 數(shù)據(jù)層 82

5.2 GTM 帶來的好處 82

5.2.1 管理 82

5.2.2 靈活觸發(fā) 82

5.2.3 模板和開放格式代碼 82

5.2.4 自定義和更新 83

5.2.5 結(jié)構(gòu)化變量保持一致 83

5.2.6 模塊化和可重用性 83

5.2.7 更多的市場/ 分析部門的參與 83

5.3 創(chuàng)建GTM 賬戶和容器 85

5.3.1 創(chuàng)建賬戶 85

5.3.2 將容器代碼添加到你的網(wǎng)站 85

5.3.3 在WordPress 中安裝GTM 容器 86

5.4 通過GTM 部署Google Analytics 87

5.4.1 創(chuàng)建Google Analytics Pageviews 跟蹤器 87

5.4.2 預(yù)覽/ 調(diào)試 88

5.4.3 發(fā)布和版本控制 89

5.5 訪問權(quán)限 91

5.5.1 賬戶訪問 91

5.5.2 容器訪問 91

5.5.3 兩步驗證 92

5.6 從原生跟蹤遷移到GTM 93

5.6.1 GTM 和升級Universal 版本 93

5.6.2 維護原生GA 代碼,同時構(gòu)建GTM 93

5.7 GTM 環(huán)境 94

創(chuàng)建自定義GTM 環(huán)境 94

嘉賓觀點 與開發(fā)人員協(xié)作(當(dāng)你不是開發(fā)人員時) 104

本章要點回顧 106

實戰(zhàn)與練習(xí) 106

第6 章 事件、虛擬頁面瀏覽、社交操作和錯誤 107

6.1 事件跟蹤的必要性 107

6.1.1 點擊不會讓Google Analytics 做出反應(yīng) 107

6.1.2 DOM 偵聽器 110

6.1.3 填充事件報告 110

6.1.4 不用跟蹤用戶的每一個交互 113

6.1.5 一致性至關(guān)重要 113

6.2 用GTM 進行事件跟蹤 114

6.2.1 了解手動事件跟蹤,但當(dāng)你可以避免時盡量避免它 115

6.2.2 通過GTM 跟蹤下載PDF 115

6.2.3 跟蹤其他文件類型和出站鏈接 118

嘉賓觀點 處于后臺的GTM 觸發(fā)器 118

6.2.4 測試PDF 事件代碼 122

6.2.5 非互動事件和跳出 124

6.3 虛擬頁面瀏覽 124

多個AJAX 屏幕的虛擬頁面瀏覽 128

6.4  通過GTM 數(shù)據(jù)層和自定義事件觸發(fā)器跟蹤Google Analytics 事件 132

嘉賓觀點  Google Analytics 事件自動跟蹤器:僅使用兩個代碼

將多種類型的鏈接點擊跟蹤為事件 132

6.4.1 將博客評論作為事件跟蹤 136

6.4.2 跟蹤頁面滾動和視頻嵌入 137

嘉賓觀點 滾動和嵌入式Y(jié)ouTube 的事件跟蹤 137

6.4.3 使用事件跟蹤導(dǎo)航 138

6.5 跟蹤社交網(wǎng)絡(luò) 140

6.5.1 社交連接 140

6.5.2 社交內(nèi)容操作 142

6.5.3 區(qū)分社交連接和社交內(nèi)容操作 146

6.5.4 社交插件報告 146

6.5.5 Google Analytics 跟蹤社交窗口小工具 147

6.6 錯誤跟蹤 147

6.6.1 跟蹤404 和500 錯誤 147

6.6.2 在“導(dǎo)航摘要”報告中查看引薦頁面 150

6.6.3 將錯誤作為事件進行跟蹤 151

6.6.4 跟蹤JavaScript 錯誤 152

6.6.5 在事件報告中查看JavaScript 錯誤 153

本章要點回顧 154

實戰(zhàn)與練習(xí) 155

第7 章 “流量獲取”報告 157

7.1 關(guān)于流量獲取的術(shù)語和概念 157

7.1.1 媒介與來源 157

7.1.2 引薦 158

7.1.3 渠道 159

7.1.4 “樹狀圖”報告 160

7.1.5 廣告系列 160

7.2 廣告系列跟蹤:Google Analytics 歸因需要你的幫助 161

7.2.1 將廣告系列參數(shù)添加至入站鏈接 162

7.2.2 一致性至關(guān)重要 169

7.3 自定義渠道 172

7.3.1 自定義默認(rèn)渠道 173

7.3.2 對一個渠道進行重新排序 173

7.3.3 定義一個新渠道 175

7.3.4 定義自定義渠道分組 176

7.3.5 “多渠道路徑”和“歸因”報告中的渠道自定義 177

7.4 跟蹤自然搜索流量 178

7.4.1 未提供 178

7.4.2 品牌與非品牌自然搜索流量的異同 178

7.4.3 谷歌圖片與特定國家/ 地區(qū)的入站流量 179

7.4.4 谷歌搜索控制臺 179

嘉賓觀點 Google Analytics 基準(zhǔn)化分析報告 181

7.4.5 直接流量和歸因優(yōu)先 183

7.4.6 “多渠道路徑”報告中的直接會話 186

嘉賓觀點 https 到http 的引薦來源損失 186

本章要點回顧 186

實戰(zhàn)與練習(xí) 187


第8 章 目標(biāo)和電子商務(wù)跟蹤 188

8.1 目標(biāo)跟蹤 188

配置目標(biāo) 188

嘉賓觀點 做出一個有效的號召性用語(Call to Action)的7 個技巧 190

嘉賓觀點 渠道(Funnel)前用戶的故事 197

嘉賓觀點 修復(fù)網(wǎng)頁分析中最大的盲點:電話 204

8.2 電子商務(wù)跟蹤 209

嘉賓觀點  最后的妥協(xié):使用高級Google Analytics 增強型電子商務(wù)技術(shù)

8.3 “多渠道路徑”報告 233

8.4 與第三方購物車合作 241

嘉賓觀點 應(yīng)向電子商務(wù)服務(wù)商提出的與GA 跟蹤相關(guān)的問題 241

本章要點回顧 243

實戰(zhàn)與練習(xí) 244

第9 章 數(shù)據(jù)視圖設(shè)置、數(shù)據(jù)視圖過濾器和訪問權(quán)限 246

9.1 為什么我們需要多個數(shù)據(jù)視圖 246

9.2  最佳實踐:工作、測試和未被過濾的數(shù)據(jù)視圖 247

9.3 數(shù)據(jù)視圖設(shè)置 248

9.4 數(shù)據(jù)視圖過濾器 254

9.5 訪問權(quán)限 263

9.6 更改歷史記錄 267

9.7 垃圾箱 267

本章要點回顧 268

實戰(zhàn)與練習(xí) 268

第10 章 細(xì)分 270

10.1 為實現(xiàn)聚焦和放大進行的細(xì)分 270

10.2 繪制客戶組別作為自定義細(xì)分 280

10.3 抽樣 286

10.4 細(xì)分與已過濾的數(shù)據(jù)視圖的比較 288

本章要點回顧 289

實戰(zhàn)與練習(xí) 289


第11 章 信息中心、自定義報告和智能提醒 291

11.1 信息中心 291

11.2 自定義報告 293

嘉賓觀點 在數(shù)據(jù)中尋找故事 296

11.3 快捷方式 298

11.4 智能提醒 298

11.5 注釋 302

本章要點回顧 304

實戰(zhàn)與練習(xí) 304


第12 章 實施的定制化 305

12.1 自定義維度 305

嘉賓觀點 酒店預(yù)訂的計算指標(biāo)和自定義維度 312

12.2 內(nèi)容分組 314

12.3 自定義指標(biāo) 316

12.4 計算指標(biāo) 319

12.5 受眾特征和興趣 320

12.6 增強型鏈接歸因 321

12.7 跟蹤信息自定義 322

12.8 跨網(wǎng)域和匯總報告 324

12.9 使用User ID 跨設(shè)備跟蹤 330

嘉賓觀點 Google Analytics 與數(shù)據(jù)隱私 336

本章要點回顧 340

實戰(zhàn)與練習(xí) 340


第13 章 移動App 的衡量 342

13.1 跟蹤移動App 342

13.2 為什么移動設(shè)備非常重要 342

13.3 移動策略 343

13.4 衡量什么 343

13.5 Google Analytics 中的移動設(shè)置 344

13.6  在App 中設(shè)置Google Analytics 345

13.6.1 在應(yīng)用程序中部署Google Analytics 345

13.6.2 應(yīng)該通過移動SDK 還是GTM SDK 部署 346

13.7 移動媒體資源中賬戶結(jié)構(gòu)的最佳實踐 348

13.8 App“實時”報告 349

13.9 集成 351

13.9.1 AdMob 與Google Play 和iTunes 的集成 351

13.9.2 Google Play 和Apple Store 的集成 353

13.10 移動廣告系列跟蹤 355

13.10.1 安卓 356

13.10.2 iOS 358

13.11 移動隱私 360

嘉賓觀點 改進App 的App 測量 361

本章要點回顧 366

實戰(zhàn)與練習(xí) 367


第14 章 Google Analytics 的數(shù)據(jù)集成:整合的力量 368

14.1 AdWords 368

14.1.1 Google Analytics 中的AdWords 數(shù)據(jù) 369

14.1.2 AdWords 中的Google Analytics 數(shù)據(jù) 369

14.1.3 關(guān)聯(lián)AdWords 和Google Analytics 370

14.1.4 Google 展示廣告網(wǎng)絡(luò)廣告系列 371

14.1.5 最后一次觸達(dá)以外的歸因 372

14.1.6 Google Analytics 的轉(zhuǎn)化與AdWords 的轉(zhuǎn)化的比較 373

14.1.7 通過利用Google Analytics 受眾群體進行AdWords 再營銷 373

14.1.8 AdWords 與Google Analytics 的再營銷受眾群體比較 374

嘉賓觀點 再營銷的最佳實踐和專家提示 379

14.2 AdSense 382

14.2.1 Google Analytics 集成的好處 382

14.2.2 鏈接賬戶 383

14.2.3 報告示例 383

14.2.4 DoubleClick 廣告發(fā)布管理系統(tǒng)與DoubleClick Ad Exchange 384

14.3 YouTube 在Google Analytics 中的應(yīng)用 384

14.3.1 YouTube 數(shù)據(jù)分析 385

14.3.2 Google Analytics YouTube 渠道網(wǎng)頁 385

14.4 Analytics 360 集成 385

14.5 附加集成 385

14.5.1 電子郵件服務(wù)供應(yīng)商 386

14.5.2 社交媒體平臺 386

14.5.3 測試 387

14.5.4 客戶之音—客戶反饋 387

14.5.5 營銷自動化 387

14.5.6 付費搜索管理平臺 388

14.5.7 商業(yè)智能/ 數(shù)據(jù)可視化 388

本章要點回顧 388

實戰(zhàn)與練習(xí) 388


第15 章 將Google Analytics 與CRM 數(shù)據(jù)集成 389

15.1 長期觀察 389

15.2 計算每個合格銷售線索的成本 389

15.2.1 B2B 案例:內(nèi)存芯片制造商的合格銷售線索 389

15.2.2 將廣告系列渠道與合格潛在客戶相關(guān)聯(lián) 392

嘉賓觀點 在Salesforce 中記錄Google Analytics 廣告系列數(shù)據(jù) 393

15.3 在Google Analytics 和CRM 數(shù)據(jù)中加入訪問者ID 398

15.3.1 導(dǎo)出Google Analytics 數(shù)據(jù) 398

15.3.2 將Google Analytics 數(shù)據(jù)導(dǎo)入CRM 398

15.3.3 借助CRM 數(shù)據(jù)將Google Analytics 行為和受眾群體數(shù)據(jù)合并 399

15.3.4 在Google Analytics 中使用CRM ID 作為訪問者ID 400

嘉賓觀點  實施長期價值(LTV)和單位獲客成本(CPA)

 以獲得競爭優(yōu)勢的案例 404

本章要點回顧 407

實戰(zhàn)與練習(xí) 408


第16 章 使用第三方工具制作高級報告和可視化 410

16.1 聚焦問題:如何從Google Analytics 獲取數(shù)據(jù) 411

16.1.1 核心報告API 411

16.1.2 非抽樣請求API 411

16.1.3 第三方工具 411

嘉賓觀點 Google Analytics 的突破:從零塑造商業(yè)影響力 414

16.2 ETLV—完整的報告自動化周期 416

16.3 BigQuery / Tableau 的高級案例 418

16.3.1 案例1 :路徑分析 418

16.3.2 案例2 :電子商務(wù) 420

16.3.3 案例3 :先進的渠道(funnel)分析 422

嘉賓觀點 高級渠道(funnel)分析—下一級 422

嘉賓觀點 使用R 訪問Google Analyics 數(shù)據(jù) 426

嘉賓觀點 ShufflePoint 428

本章要點回顧 431

實戰(zhàn)與練習(xí) 431


第17 章 數(shù)據(jù)導(dǎo)入和測量協(xié)議 432

17.1 數(shù)據(jù)導(dǎo)入 432

17.1.1 將CRM 數(shù)據(jù)導(dǎo)入Google Analytics 432

17.1.2 通過管理API 上傳 436

17.1.3 在Google Analytics 報告中使用導(dǎo)入數(shù)據(jù) 436

17.1.4 導(dǎo)入內(nèi)容數(shù)據(jù)到Google Analytics 437

17.1.5 導(dǎo)入廣告系列數(shù)據(jù)到Google Analytics 440

17.1.6 導(dǎo)入成本數(shù)據(jù)到Google Analytics 442

17.1.7 對比廣告系列成本和效果 444

17.1.8 將產(chǎn)品數(shù)據(jù)導(dǎo)入Google Analytics 445

17.1.9 導(dǎo)入Google Analytics 地理數(shù)據(jù) 445

17.2 測量協(xié)議 446

嘉賓觀點 對于測量協(xié)議的技術(shù)考量 446

嘉賓觀點 測量協(xié)議的兩個案例 447

本章要點回顧 453

實戰(zhàn)與練習(xí) 454


第18 章 Analytics 360 455

18.1 為什么要用Analytics 360 455

18.2 提升數(shù)據(jù)容量 456

18.2.1 10 倍以上的自定義維度和自定義指標(biāo) 456

18.2.2 以12 倍速度更新數(shù)據(jù) 456

18.2.3 提升數(shù)據(jù)量的上限 456

18.3 服務(wù)級協(xié)議 458

18.3.1 支持、升級和條款 459

18.3.2 自定義渠道(funnel) 459

18.3.3 BigQuery 導(dǎo)出 460

18.3.4 匯總報告 460

18.3.5 DoubleClick 集成 461

嘉賓觀點 在處理高級歸因之前需要回答的4 個問題 467

18.4 Analytics 360 獨有的功能 468

18.4.1 門戶 468

18.4.2 培訓(xùn)資源 468

18.4.3 發(fā)布版和測試版功能 468

18.4.4 賬單和層 468

18.5 在哪里買——是通過經(jīng)銷商還是Google 直接購買 469

本章要點回顧 470

實戰(zhàn)與練習(xí) 471


附 錄 472

附錄A 擴充你的優(yōu)化項目 472

A.1 定性輸入 472

嘉賓觀點 通過訪問者調(diào)查增強Google Analytics 473

嘉賓觀點 用戶研究和定性優(yōu)化 476

A.2 疊加熱圖報告 479

嘉賓觀點 快速獲得顯著結(jié)果 479

A.3 測試 480

嘉賓觀點 利用LIFT 模型創(chuàng)建強有力的實驗假設(shè) 481

嘉賓觀點 通過文檔和測試后分析,更好地使用分組測試 486

嘉賓觀點 A/B 測試成功的技巧 491

嘉賓觀點 使用Optimizely 測試移動App 493

A.4 營銷自動化和個性化 496

嘉賓觀點 營銷自動化與Google Analytics :集成和個性化 496

附錄B 資源 501

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