Google Analytics 4學習資源

和Google Analytics 4相關的課程 (3)

【連假驚喜領$258券現折↘到10/7】GA4 x Looker studio跨資料源整合＆動態報表實戰｜104獨家

別讓數據只停留在報表裡。這堂課將帶你從 GA4 開始，結合 Looker Studio，一步步打造專屬的自動化報表，將流量、轉換與營收數據轉化為真正能用的商業洞察。不論是行銷、產品還是電商，只要掌握正確方法，數據就能成為你最強的決策後盾。讓我們一起用數據解決問題、優化策略，讓報表展現成果！

104學習

GA4+GTM網站數據分析實戰課

緯育TibaMe

2023 年最新 GA4 實作：從 GA 無痛接軌 GA4

課程介紹您是否也在操作 GA4 上遇到以下問題？目前還在使用GA3，不了解如何轉換至GA4的操作步驟 GA3有的功能跟GA4不盡相同，轉換後不清楚如何設定轉換設定、自訂報表太複雜，需要重新學習如何使用分析工具不知道如何搭配GTM、Google Search Console等工具什麼是「GA4」？ Google Analytics 4 (GA4) 可用於：收集網站和應用程式資料，進一步瞭解客戶流程使用事件而非以工作階段為基礎的資料包括隱私權控制項 (例如無 Cookie 的評估功能，以及行為與轉換模擬) 預測功能無需複雜模型即可提供指引直接整合至媒體平台，吸引使用者採取行動為什麼 GA4 這麼重要？自 2023 年 7 月 1 日起，標準通用 Analytics (分析) 資源將無法再處理資料，雖然在一段時間內仍可繼續查看舊資料，不過，新資料只會流向 Google Analytics (分析) 4 資源。優勢1：一站蒐集與分析用戶數據能夠同時追蹤網站與APP的數據，以使用者為單位進行分析，透過「使用者ID」、「Google 信號」、「裝置ID」將跨裝置的使用者行為串接起來進行分析，讓用戶的行為輪廓更加清晰，直接觀察消費者在不同管道上的互動情形，能更好地優化使用者體驗。優勢2：預測使用者行為新增「預測目標對象 / 指標」功能，並提供預測建議，可針對「預估未來 7 天內的潛在購買者」投放廣告，優化數位廣告策略並找出潛在開發對象。優勢3：自動設置常見的追蹤事件項目 GA4 追蹤基準從轉以「事件」(Event) 為主，安裝好後將可以自動追蹤：網頁瀏覽、開始工作階段、初次造訪、捲動、外連點擊、站內搜尋、影片參與等七大類型事件，且仍然能根據需求進行自訂設定。還有更多全新指標和定義變動，現在就是轉換成使用GA4的好時機！ GA | GA4 比較圖 GA GA4 使用情境以網站資料 (WEB) 為主整合網站與行動裝置資料 (WEB + APP) 追蹤格式使用 Cookie 追蹤，當切換裝置或瀏覽器時，容易被辨識為不同的使用者，且第三方 Cookie 將於 2024 年退場。以 User-ID 追蹤有登入的使用；搭配 Google 信號 (Google Signal) ，即使未登入的使用者，也可跨裝置追蹤並投遞再行銷廣告。數據應用追蹤基準以「工作階段」(Session) 為主。須進入 Google Tag Manager (GTM) 手動設定追蹤事件。以「事件」(Event) 為主，自動追蹤的事件包括：網頁瀏覽、開始工作階段、初次造訪、捲動、外連點擊、站內搜尋，以及影片參與等。互動追蹤單位跳出率 (Bounce rate) 參與度報表選單由目標對象、客戶開發、行為與轉換4個類別組成。以使用者出發的生命週期、使用者、事件3大報表分類。互動數據 (Hit) 上限 1 千萬筆無數據量蒐集上限學員評價網路行銷蕭主任：老師深入淺出的教學方式，讓從事網路行銷的人也能夠重新溫習，並且可以學到新的觀念與知識，對於網路行銷職能與能力都能更加提升。鄭江宇老師業界經驗豐富包含了產官學全方位實戰經歷，且教學方法不論新手或是從事數位行銷多年的老手都能有不一樣的收獲，業界老師眾多但是要找到能夠結合實務且用簡易方式教學的老師，鄭江宇老師決對是首選，誠心推薦給數位行銷路上的你！顧問公司裴總經理：因為鄭江宇老師的課程，幫助我拿到GA的認證，所以接下來買了GA4的課程，很高興又有新版的升級課程，一定可以幫助我面對未來使用大量GA4的時代。買賣公司經理Brian：鄭老師的課程深入淺出，把很複雜難懂的工程師語言，簡化讓一般小白都能懂的話，同時鄭老師的口條清楚，語速適中，很容易就把重點抓住，讓我們在學習這項技能上，可以很快就上手。零售公司行銷Wen：老師講解得很白話，非常清楚，新手也可以聽得懂，而且有搭配練習網站的建置，更貼近實際運用的場景，所以能更清楚應用的時機與參考。數位行銷公司經理Allen：鄭江宇老師的課程，深入淺出，淺顯易懂，不論是新手要學習，或者老手要複習，都非常推薦，這次的GA4課程改版，相當期待！這堂課適合誰？欲從事行銷、廣告、數據分析等行業的學生 GA4新手、想學習如何進行網站分析者操作過GA，想學習如何轉換成GA4者已開始使用GA4，想學習如何搭配Google Search Console、GTM，從數據做決策者課程大綱一、新、舊版本GA到底哪裡不一樣？二、打造課程練習專用網站三、GA4安裝: 自己的網站適合哪一種GA安裝方式？ CMS型態網站 vs. 一般大型網站四、什麼是事件？在GA4中的事件該如何設定？預設事件 vs. 自訂事件五、如何讓GA所收集到的流量更準確？篩選器、工作階段設定六、網頁內容如何安排誰說得算？找出客觀的佐證依據 a/b testing多版本比較七、打造自己專屬的非預設分析報表 GA4 探索報表、目標對象、search console 八、站外廣告投放成效追蹤 UTM站外在GA4中如何實作? 它的報表如何調用? 九、使用 GTM 來設定電子商務追蹤是否放入購物車? 是否確實購買? 老師介紹東吳大學巨量資料管理學院專任助理教授鄭江宇【工作資歷】國立中央大學資訊管理學博士擅長網站流量分析、程式設計、工業物聯網、巨量資料分析台灣金融研訓院菁英講座台北科技大學兼任助理教授郭台銘董事長推薦大數據專家指導學生獲得科技部大專生研究計畫（物聯網領域、人工智慧領域）指導學生獲得農委會農業創新黑客松競賽獲農友好神獎（農業物聯網）多本大數據相關暢銷書籍作者知名企業特聘講師（1111人力銀行、遠東商銀、南山人壽、台灣知識庫TKB、中強光電、工研院、經濟部、天下文化、UDN買東西）【四本GA應用相關著作】《成為大數據電子商務人才的第一本書》《流量分析與考題大揭秘：Google Analytics》《Google Analytics疑難雜症大解惑：讓你恍然大悟的37個必備祕訣》《指尖下的大數據：運用Google Analytics發掘行動裝置裡的無限商機》

Mastertalks

和 Google Analytics 4 相關的貼文 (28)

🔥 社群防呆包：拯救小編智商，薪水翻倍爽漲！

【 G 篇：20 個 G 開頭術語一次搞懂！】你以為 G 只有 Google 跟 GIF？那你真的搞錯主角了！G 字頭超多數位硬招，懂了你就是 Growth Hacker，不懂就只剩「Good Luck」。 😮「什麼是 GA4？GDN 是 Google 的親戚嗎？」 📊「Growth Funnel 怎麼畫？怎麼長得跟 KPI 一樣難看？」別怕，小編陪你一路 G 到底，邊學邊吐槽，保你腦洞大開。 📌 建議收藏＋轉給那位還以為 GA 是 Google App 的朋友。 🚩【 G 篇】數位社群行銷術語防呆包（純文字版本） 01. Google Ads（Google 廣告） 👉 搜尋、YouTube、Gmail 都能投廣告，預算燒完還看不到轉換是常態。 02. GA4（Google Analytics 4） 👉 新版分析工具，功能強大到你只想回去用舊版。 03. Growth Hacking（成長駭客） 👉 用最少資源達到最大成長的黑科技，小編常常被迫兼任這角色。 04. GIF（動圖） 👉 有趣又吸睛的萬用素材，文案沒創意就靠它拯救滑過率。 05. GDN（Google Display Network） 👉 Google 的展示廣告網路，全宇宙網站幾乎都能看到你的廣告。 06. Geotargeting（地理鎖定） 👉 廣告只投給特定地區的人，精準行銷從這裡開始。 07. Gamification（遊戲化行銷） 👉 發個小測驗、轉盤抽獎，就能讓粉絲多停留兩分鐘。 08. Google Tag Manager（GTM 標籤管理工具） 👉 把追蹤碼集中管理的好幫手，但設定錯會變成小編的夢魘。 09. Google Trends（趨勢分析工具） 👉 看什麼關鍵字最近火，靈感枯竭時的小編續命神器。 10. Growth Funnel（成長漏斗） 👉 看粉絲從認識→互動→轉換→留存，最怕漏到只剩報表。 11. Google My Business（Google 我的商家） 👉 在地商家的曝光神器，評論好壞直接決定你的命運。 12. Google Shopping Ads（Google 購物廣告） 👉 商品照片＋價格直接出現在搜尋頁頂端，看得到但買不買另當別論。 13. Goal Tracking（目標追蹤） 👉 設定好轉換目標，小編才有辦法對 KPI 笑不出來。 14. Google Algorithm（Google 演算法） 👉 誰排第一全靠它，內容再強也可能輸給買廣告的。 15. Group Targeting（族群鎖定） 👉 一次鎖定某一類人（如職業、興趣），精準但踩雷也快。 16. Google Data Studio（現為 Looker Studio） 👉 做報表神器，介面美但數據亂，小編常常邊做邊問天。 17. Giveaway（贈品活動） 👉 最容易吸粉也最容易養出白嫖仔的策略，送完就被退讚是常態。 18. Googlebot（Google 抓取機器人） 👉 負責爬你網站看內容的機器人，結果它看得懂你寫的嗎？ 19. Guide Content（指南型內容） 👉 「懶人包」、「教你三步驟」就是這類，內容長但搜尋超吃香。 20. Gross Rating Point（總收視率 GRP） 👉 傳統媒體常見指標，但現在連老闆都忘記怎麼算了。 💬 還有哪些 G 字頭術語你也踩過雷？留言跟我們說，小編幫你做進防呆包，讓我們一起 GOGOGO！ #社群防呆包 #小編智商救援計畫 #數位社群行銷術語A到Z #Steven數位社群行銷研究室 #G篇Get起來

黃逸旻・Steven數位社群行銷研究室

數據分析師工作內容是什麼？薪水高嗎？技術能力與職涯發展指南

在大數據與AI科技浪潮下，數據分析師需求大增。數據分析師在做什麼？需具備什麼條件？職涯發展性如何？本文將深入剖析。文 /【104學習精靈】本文目錄（點擊可快速前往）什麼是數據分析師？需要哪些技能？數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘哪些產業需要數據分析師？數據分析師的挑戰什麼是數據分析師？需要哪些技能？數據分析師工作內容數據分析師，又常被稱為資料分析師（Data Analyst），負責「將數據轉化成對企業有價值的資訊」。主要工作包括，運用工具挖掘數據價值；並透過可視化工具，將複雜數據轉化成易於理解的圖表與儀表版，幫助企業解決痛點、提升績效。數據分析師技能與工具能力分析基礎Python商務分析簡報提案核心網路爬蟲SQL資料視覺化R語言TableauPower BI認證GA4數據分析認證進階雲端應用VBA資料擷取職涯資料科學家資料工程師▲ 數據分析師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。 1. 數據分析師基礎工具能力數據分析師需要熟悉專業數據分析工具，以快速整理、分析數據，特別是在行銷與銷售領域。 Python語言能力：數據分析師常用的入門工具，用於數據分析、資料處理。商務分析能力：透過Excel的函數與數據透視表功能，執行數據清理與分析。簡報提案能力：數據分析師須具備數據報表呈現能力，搭配AI工具提升簡報能力 [course_plugin title='數據分析師入門課程推薦' keyword='數據分析師｜入門實戰' amount=1] 數據分析師基礎工具推薦課程線上 Python 新手村｜練就扎實基本功 5538人感興趣    了解課程＞線上 ChatGPT x Excel | 職場必學商務數據分析術 334710人感興趣了解課程＞線上 AI簡報3項思考力，ChatGPT倍速提升商業競爭力！目標思考、換位思考、邏輯思考 9212人感興趣     了解課程＞延伸推薦課程 👉 成為 AI 科學家｜快速闖關 Python 語法世界，程式實作不頭痛👉 Python 基礎程式設計｜開外掛勇闖 Python 異世界👉 不寫程式的大數據分析師：數據分析之王-超強excel樞紐分析👉 無痛起步-Excel VBA超入門實戰 👉 用Excel也能玩轉統計分析 2. 數據分析師核心技能多樣化的程式語言能力以及更進階的視覺化報表工具使用，幫助數據分析師處理大量且高效的運算與工作。 R語言：適合統計分析與資料視覺化，適用於深度數據分析。 SQL：可幫助數據分析師用於資料庫查詢與數據處理，能處理大規模結構化數據。 Tableau：用於建立互動式儀表板與高階數據可視化。 Power BI：能與多種數據來源整合，適合商業報告製作。 3. 數據分析師證照 GA4（Google Analytics 4）認證：熟練GA4分析用戶行為，評估網站效能。數據分析師核心工具推薦課程線上 R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練 4057人感興趣   了解課程＞線上快速活用 MySQL，精準設計關聯式資料庫 15855人感興趣了解課程＞線上從Excel到Power BI數據視覺化 56517人感興趣了解課程＞線上 Tableau數據視覺化分析快速上手 10264人感興趣了解課程＞延伸推薦課程👉 成為 AI 科學家｜資料分析師必備視覺化技能 Power BI👉 Power BI Desktop --從基礎到資料視覺化實戰👉 Power BI 零基礎實戰 | 培養商務數據分析力👉 輕鬆上手Tableau商用智慧互動儀表板👉 Google Analytics 4 數據分析師國際認證保證班 4. 數據分析師進階升級技能透過可視化工具將複雜的分析結果轉化為易於理解的圖表與儀表板。網路爬蟲工具：常用於資料量龐大、多元來源的數據，透過程式語言工具進行資料挖掘與蒐集。 VBA自動化工具：Excel的高階巨集工具技能，透過程式語言設定，可幫助數據自動化高效產出。雲端應用進階能力：當企業規模龐大，數據分析師需處理大量且複雜的資料分析，需具備機器學習與雲端技術技能，協助資料工程師與業務部門進行更準確、高效的數據預測。數據分析師進階能力推薦課程線上 Python 網路爬蟲 | 數據分析的第一步就是要學會爬 6276人感興趣了解課程＞線上財會工作秒殺技! 活用VBA，開啟你的自動化工作術! 39226人感興趣  了解課程＞線上 Oracle APEX 入門實戰！ 5634人感興趣   了解課程＞延伸推薦課程👉 成為 AI 科學家｜網路爬蟲大師教你快速完成資料擷取搭配5大特質（軟技能）：錄取數據分析師更容易數據思維能力：數據分析師不僅需要處理數據，更需要具備挖掘數據背後的好奇心與敏銳度，擅長從複雜的數據中找到模式和影響變因，進而提煉出有價值的洞察。溝通與表達能力：數據分析師常需要將技術性的數據結果轉化為非技術人員能理解的洞察，並透過簡報、報告或儀表板進行清晰的表達。解決問題能力：數據分析師的核心價值在於解決業務中的實際問題，需理解業務需求，將模糊的問題轉化為可操作的數據分析方案，並以數據為基礎提供可行的解決建議。自學與精進技術的能力：數據分析領域的技術更新快速，掌握自學能力是持續保持競爭力的關鍵。無論是學習新的數據工具（如雲端平台、機器學習技術），還是掌握行業最新趨勢，持續進修都至關重要。數據安全與保護隱私的能力：數據隱私和安全問題越來越受到重視，數據分析師需確保數據的合法性與安全性，避免違反相關法規（如GDPR、CCPA），並提升對敏感數據處理的規範性。數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵數據分析師做為數據推升關鍵角色，薪資水準因地區、行業、技能和經驗的不同而有所差，以3年以下工作經驗的平均月薪來說，行情不輸半導體工程師，加上技能門檻高，升遷與轉職機會多。 1. 台灣數據分析師薪資範圍初階（3年以下經驗）：月均薪約5.5萬。中階（3-5年經驗）：月均薪約 6.1萬。高階（5-10年經驗）：月均薪約7.1萬。（以上資料來源：104薪資情報） 2. 影響數據分析師薪資的因素技能組合：具備機器學習、大數據工具（如Spark、Hadoop）或雲端技術（如AWS、Google Cloud）等加分技能的數據分析師，薪資水準更高。行業差異：科技、金融、醫療等數據密集型行業的薪資相對更高。數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘數據分析師擁有寬廣的職涯發展空間，以下是數據分析師常見的職業成長路徑： 1. 資料科學家如果說數據分析師是透過分析蒐集現有的數據提供解決方案；資料科學家更偏向透過處理大量且複雜數據庫提供預測性分析。技能需求：更深度的專業技能，如進階的程式語言技能、機器學習技術和大數據工具。課程推薦：AI資料科學家全方位學程班 2. 資料工程師資料工程師工作著重在與數據資料庫相關程式設計與技術研發方面，包括數據建模的程式語言、AI及機器學習相關技術、大數據雲端架構技術層面，資料工程師都需要涉獵。技能需求：數據技術導向的維護與開發，需要更高階的數據應用工具技術，如使用 ETL 工具、大數據框架、SQL等。學習指南：資料工程師學習地圖課程推薦：資料工程師養成班 3. 軟體工程師部分企業因組織規模關係，會將資料工程師工作內容劃分進軟體工程師的職責中，與跟資料工程師相同，軟體工程師需要具備程式設計與系統設計能力。技能需求：設計高階數據模型，帶領數據分析團隊，參與業務策略規劃。學習指南：前端工程師學習地圖、後端工程師學習地圖哪些產業需要數據分析師？數據分析師的需求已滲透至各行各業，其中以下幾個產業需求最為旺盛： 1. 科技與軟體業（AI數據分析師）分析用戶行為，提升產品體驗；開發推薦系統等。 2. 電商與零售業（商業數據分析師）優化促銷活動，分析購物行為，提升轉化率。 3. 金融與保險業（金融數據分析師）信用評分模型、風險預測，優化投資策略。 4. 醫療健康產業（醫療數據分析師）個性化治療方案，疾病趨勢預測。 5. 半導體製造業（數據分析師）製程數據分析，設備異常檢測。 6. 行銷與廣告業（行銷數據分析師）廣告效果分析，用戶分群，A/B測試。數據分析師的挑戰首先，技術的快速發展給數據分析師帶來了學習壓力。隨著人工智慧、大數據處理工具和雲端技術的日新月異，數據分析師必須不斷更新自己的技能，掌握最新的工具與技術，如Hadoop、Spark或機器學習模型。這種技術上的「追趕」需要投入大量時間和精力，特別是在同時承擔日常工作的情況下，如何平衡學習與工作的時間分配，成為許多分析師面臨的困境。在業務層面，數據分析師常常需要與非技術背景的同事或主管合作，這也成為一項重要的挑戰。數據分析結果通常具有高度的技術性，如何將這些複雜的分析內容用簡單、直觀的方式呈現，並與業務需求對接，是數據分析師的重要責任。當分析結論無法與業務目標完全契合時，還需要通過溝通和協調來尋求共同解決方案，這對分析師的溝通能力提出了很高的要求。延伸閱讀：產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇成為雲端工程師的攻略指南：核心技能＆職涯精進完整解析如何成為後端工程師？精準掌握必備核心技能＆職涯精進攻略轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南想當資料工程師？工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析 [joblist_plugin title='更多104【數據分析師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=1&jobsource=joblist_search&indcat=1001001000,1001000000&ro=1&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90%E5%B8%AB' amount='3']

【104職場力】・數據分析

GA4數據分析技能測驗通過

Google Analytics 4 (GA4) 是一個強大的工具，可以幫助你追蹤和分析網站和應用程序的用戶行為。以下是如何開始使用 GA4 的基本步驟： ### 1. 設置 GA4 屬性 1. **創建 GA4 屬性**： - 登錄到你的 Google Analytics 帳戶。 - 點擊左下角的「管理」。 - 在「屬性」列中，點擊「創建屬性」。 - 選擇「GA4 屬性」，然後按照提示完成設置。 2. **設置數據流**： - 在 GA4 屬性中，點擊「數據流」。 - 選擇「網站」或「應用程序」，然後輸入相關信息。 - GA4 會生成一個測量 ID 和一段追蹤代碼。 ### 2. 安裝追蹤代碼 1. **網站**： - 將 GA4 生成的追蹤代碼添加到你網站的每個頁面的 `` 標籤中。 - 如果你使用的是 Google Tag Manager，可以將測量 ID 添加到新的 GA4 設定標籤中。 2. **應用程序**： - 將 GA4 SDK 集成到你的應用程序中。對於 Android 和 iOS 應用程序，請參考 Google 提供的 SDK 集成指南。 ### 3. 配置事件和轉換 1. **自動收集事件**： - GA4 自動收集一些基本事件，如頁面瀏覽、滾動、點擊和視頻參與等。 2. **自定義事件**： - 如果你需要追蹤特定的用戶行為，可以設置自定義事件。在 GA4 界面中，導航到「事件」部分，然後點擊「創建事件」。 3. **設置轉換**： - 將重要的事件標記為轉換。在「事件」部分，選擇你想要標記為轉換的事件，然後打開「標記為轉換」開關。 ### 4. 分析數據 1. **即時報告**： - 使用即時報告查看當前用戶活動。導航到「即時」部分，查看當前在線用戶、熱門頁面和事件等。 2. **探索報告**： - 使用探索報告進行深入分析。導航到「探索」部分，創建自定義報告，如漏斗分析、路徑分析和細分分析。 3. **標準報告**： - 查看標準報告，如用戶獲取、參與、轉化和保留等。這些報告提供了關於用戶行為的全面概覽。 ### 5. 整合其他工具 1. **Google Ads**： - 將 GA4 與 Google Ads 帳戶連接，使用 GA4 的受眾群體和轉換數據優化廣告投放效果。 2. **BigQuery**： - 將 GA4 數據導出到 BigQuery 進行更高級的數據分析和處理。 ### 6. 設置數據保留和隱私控制 1. **數據保留**： - 在 GA4 屬性設置中，配置數據保留期。你可以選擇 2 個月或 14 個月的數據保留期。 2. **隱私控制**： - 配置數據刪除請求和其他隱私設置，以確保遵守 GDPR 和 CCPA 等隱私法規。 ### 7. 持續優化 1. **定期查看報告**： - 定期查看 GA4 報告，了解用戶行為趨勢和網站/應用程序性能。 2. **調整事件和轉換**： - 根據分析結果，調整和優化事件和轉換設置，以更好地追蹤和達成業務目標。通過這些步驟，你可以有效地使用 GA4 來追蹤和分析網站和應用程序的用戶行為，並根據數據做出明智的決策。YouTube同步分享:👉https://youtube.com/shorts/EjUfR0bN5sY?si=CQJbPGSV_KjYAVh1❗️ YouTube 貼文⬇️ http://youtube.com/post/UgkxJik8yh8Jd_MextLrX7tfBVQ_EVooEjZL?si=s6Z5D4wdUIp7pd-j

范凱富・Google Analytics

GA4如何幫助PM(產品經理)開發產品？學會用它讓你用數據說話！

Google Analytics 4 (GA4) 在產品開發過程中對產品經理（PM）有多方面的幫助，從數據驅動決策到優化用戶體驗。以下是GA4如何幫助PM開發產品以及其他相關的幫助： 1. 用戶行為分析 GA4能夠詳細記錄用戶在產品中的各種行為，如點擊、瀏覽、轉換等。PM可以通過這些數據分析用戶如何使用產品，找出哪些功能被頻繁使用、哪些頁面有較高的退出率。這些信息有助於PM識別需要改進的功能或界面，從而更好地滿足用戶需求。 2. 事件驅動的產品改進 GA4採用事件驅動的數據模型，可以靈活跟蹤自定義的用戶行為事件。PM可以設置特定的事件來監測某些產品功能的使用情況，並根據數據來進行功能調整。例如，如果某個新功能的使用率較低，PM可以分析原因並優化該功能或其引導流程。 3. 用戶群體細分與定位 GA4可以根據用戶行為自動生成用戶群體（audience），如經常購買的用戶、新用戶、流失風險高的用戶等。這幫助PM更好地理解不同用戶群體的需求，並針對性地開發和推廣產品功能，提升用戶滿意度和留存率。 4. 多平台和多設備數據分析 GA4支持跨平台和多設備的用戶行為追蹤。對於有多個平台（如網站、移動應用）的產品，PM可以統一查看用戶在不同平台上的行為，了解整體用戶旅程。這有助於PM優化整體產品體驗，而不僅僅是單一平台上的體驗。 5. A/B測試與實驗 GA4的數據可以用於支持A/B測試。PM可以設置不同的實驗版本，並使用GA4來追蹤和分析不同版本的表現。這使得PM能夠根據實際數據來選擇最佳方案，從而提高產品的成功率。 6. 產品績效追踪 GA4能夠生成詳細的報告來監測產品的關鍵績效指標（KPI），如活躍用戶數量、用戶留存率、轉換率等。PM可以定期查看這些指標，評估產品的市場表現，並在必要時進行調整。 7. 市場和用戶需求預測通過GA4的趨勢分析和預測功能，PM可以提前識別市場和用戶需求的變化趨勢，並根據這些趨勢來規劃未來的產品開發路線。這使PM能夠更加主動地適應市場變化，提升產品競爭力。 8. 用戶反饋整合 GA4可以與其他用戶反饋工具整合，例如熱圖工具、用戶調查等。PM可以將這些定性數據與GA4的定量數據結合使用，全面了解用戶體驗，並據此進行產品改進。 9. 提升溝通和協作 PM可以通過GA4的數據報告與其他團隊成員（如設計、開發、營銷）分享產品的數據洞察，促進跨部門的協作，確保產品開發過程中的一致性和數據驅動決策。

知識貓星球・PM雜學相談室－新手轉職PM交流區🙌

和 Google Analytics 4 相關的證照 (3)

數位行銷學程 | Digital Marketing Track

Google 數位人才探索計畫針對不同背景的台灣人才，提供免費的數位技能培訓，除了包含數位行銷及雲端工程兩大領域，今年更特別新增 AI 應用及開發課程。透過完整學習路徑規劃，無論你是學生或考慮轉換跑道的在職者，都能在短時間內具備相關知識！現在就加入 Google 數位人才探索計畫，跟上 AI 趨勢、鞏固數位能力吧！

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Google Analytics (分析) 個人認證資格 | Google Analytics Individual Qualification

Google Analytics (分析) 對初學者來說很簡單易用，而對具備豐富專業知識的用戶來說，它同時是非常強大的工具。獲得這項資格的用戶能在所屬組織內有效善用 Google Analytics (分析)，同時為其他用戶提供這方面的協助。

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Google Analytics (分析)認證 | Google Analytics Certification

※ 線上課程約4.6小時 -- 展現自己能運用 Google Analytics (分析) 4 獲取寶貴洞察資訊及制定行銷決策。如要獲得認證，使用者必須熟悉 Google Analytics (分析) 相關知識，包括如何設定和建構資源，以及使用各種報表工具和功能。取得 Google Analytics (分析) 認證即表示 Google 認可你具備下列能力： ● 為網站或應用程式設定 Google Analytics (分析) 4 資源 ● 收集業務所需資料，以及使用各種報表工具和功能 ● 熟悉可用來判斷線上行銷成效的重要評估功能

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和 Google Analytics 4 相關的教室 (5)