GA4+GTM網站數據分析實戰課
2024最新GA4線上課程，從基礎GA4教學、精通報表設定，從行銷、產品收益角度，正確解讀GA4報表數據，用戶行為與網站表現！GA4埋設代碼輕鬆運用GTM埋設標籤與事件、事件追蹤因應產業細節大不同，讓104人力銀行講師帶你學習網站數據分析，完善你的網站追蹤術與流量分析技能
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GA4跟GA3差異在哪裡? 從安裝到分析一次搞懂GA4 !
GA4是什麼?在這個網路與實體逐漸虛實整合的時代，如果你還沒有開始觀察網路的趨勢與流量，並進行數據分析，那你可能會錯失很多不曾想像到的機會與信號。
對於擁有自己的網站的人，觀察與追蹤網路數據的工具裡面，GA4可以說是最多人使用的，更棒的是GA4還是免費使用。
如果對於客戶TA的資訊收集與行為分析，已經有了解到其重要性。Google所開發的GA4，絕對是在你的網站內無時無刻勤勤懇懇的幫你追蹤跟紀錄這些資訊的典範員工。
Google Analytics (分析) 4是GA4的完整名稱，有別於以前的GA，這個新一代的 Analytics (分析) 因應網路環境的推進，客戶會同時在不同的平台之間移動與消費，通用GA也因為只能追蹤網站上的資訊，而逐漸不敷使用。因此可同時從網站和應用程式收集各類資料的GA4應運而生。GA4是以事件為基礎，讓使用者能夠對網展與應用程式的流量、使用者、使用者行為等各種面向進行資料的收集與分析。
GA4採用”事件”的追蹤會讓整個用戶行為的追蹤有更大的靈活性，例如特定目標行為的事件觸發(如影片觀看、註冊、加入會員等等按鈕的點擊)，就可以有效的運用來做來源媒介等資料的分析。隨著事件建置的完善，能進行分析的面向與資料就會逐漸地變多，公司與企業就能更好的掌握市場與客戶的動向。
像是哪個廣告帶來的流量最好、在網站內停留較久的時間、看過更多的頁面、點擊過重要的按鈕等等的，讓企業更好了解並調整不同行銷工具(社群媒體、廣告媒體等)帶來的流量與成效誰更好，並針對其表現進行規劃與調整。
同時GA4也會能夠同時收集app等應用裝置的資料，讓資料的彙整上有比GA更好的連貫性。
報表主要會預設有幾個大類型供使用者所使用，並保有自主調整的空間，讓使用者自行調整。報表如下:
第一：生命週期報表：讓你了解到使用者是怎麼來、到了網站哪裡、看了什麼、做了什麼行為
第二：使用者報表：主要是年齡層、興趣喜好、用的裝置(手機、電腦等等)各種使用者資訊
第三：業務目標報表：與生命週期報表的使用上是相近的，只是在創建GA4時所選擇的商家資訊不同，而可能會替換使用者週期報表。若使用上不習慣還是能在GA4裡面調整自己所需要的報表與樣式。
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如果還是不能懂這些報表到底能做什麼的話，以下簡單舉個例子看是否讓您更有感覺，知道該怎麼應用GA4這項工具。
1.我的哪個產品最多人看、最多人買、購買率是多少?是叫好又叫座，還是叫好不叫座?還是本來以為沒什麼要的商品，但結果有爆款的潛力?
2.規劃好的網頁，哪個最多人去看?是不是真的有吸引人?多少人看?有沒有看完?看到哪?花了多少時間看?有沒有因為看了進而跑來諮詢或者下單?
3.網站的流量，是否平假日的成交或諮詢量或比率有差異，哪一天最好?什麼時段最好?
4.如果有好幾個行銷頁面，又是哪一個被看到的時候成交的比率最高?是做對了什麼?對客戶來說什麼資訊最具誘因?
有了更精準的數據分析來驗證市場的反應，就能夠開始進行下一步測試與數據蒐集，進而找出對於市場的調整與佈局，策略也將會更精準。
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網站優化為何需要Google Analytics？！-QA大賞｜鄭江宇老師｜網路行銷｜MIT100
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為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形？如何解決資訊不流通
數據孤島（Data Silos）是指在組織內部，不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立，影響企業的運營效率和決策能力。
【數據孤島的特點】
- 隔離性：數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問，其他部門無法獲取或使用這些數據，造成訊息流通不暢。
- 重複性：不同部門可能會儲存相同的數據，導致資源浪費和數據不一致的問題。
- 決策困難：由於數據分散，企業難以進行全面的數據分析，影響決策的準確性和及時性。
【數據孤島的成因】
1. 技術障礙：不同部門使用的系統和平台可能不兼容，缺乏統一的數據標準和接口，導致數據無法共享。
2. 組織結構：各部門之間缺乏協作機制，可能出於自身利益考量而不願意共享數據，形成部門壁壘。
3. 數據治理不足：缺乏系統的數據治理策略，導致數據管理混亂，影響數據的質量和可靠性。
【數據孤島的影響】
✔ 降低效率：數據孤島會導致業務流程繁瑣，無法實現高效的跨部門協同，增加工作負擔。
✔ 影響決策：由於無法獲取全面的數據支持，管理層在做出決策時可能面臨困難，增加決策風險。
✔ 資源浪費：重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源，還可能導致數據的過時和不準確。
解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法：
【解決數據孤島的技術手段】
1. 數據集成平台
數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發，實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL（提取、轉換、加載）工具來整合數據，從而消除數據孤島。
2. 數據倉庫和數據湖
數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據，提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據，而數據湖則能處理結構化和非結構化數據，支持更靈活的數據分析。
3. 統一的數據治理框架
建立明確的數據治理策略，包括數據分類、質量標準和安全規範，能夠提高數據的質量和一致性，並促進數據的共享和利用。
4. 雲ERP系統
雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊，實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據，提升決策效率和準確性，並減少IT成本。
5. API和微服務架構
功能：使用API（應用程式介面）和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互，實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘，促進數據的流通。
6. 數據虛擬化技術
功能：數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖，使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據，而不需要知道數據實際存儲的位置，從而提升數據訪問效率。
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