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前言
很多電商朋友的網(wǎng)站每天吸引了大量的流量，有的電商平均轉(zhuǎn)化率達(dá)到了 4%, 然而大多數(shù)電商的轉(zhuǎn)化率只有 1% - 2%。在這其中數(shù)據(jù)扮演了重要的角色，用好谷歌分析的多種分析功能和再營銷，可以幫助激活豐富的數(shù)據(jù)帶來轉(zhuǎn)化。
利用再營銷提高營銷業(yè)績 什么是再營銷？ 谷歌再營銷廣告（Remarketing）可以向訪問過你網(wǎng)站或應(yīng)用的受眾投放廣告，讓“下次再說”的用戶再次被觸達(dá)，促使他們完成進(jìn)一步的購買或其他目標(biāo)行動，提高轉(zhuǎn)化率。比如已經(jīng)將商品放入購物車，但是最終卻沒有結(jié)賬的用戶，當(dāng)再次通過廣告進(jìn)入網(wǎng)站/ App 時，很可能就會促成轉(zhuǎn)化。 怎樣利用谷歌分析進(jìn)行再營銷？ 利用谷歌分析進(jìn)行再營銷，首先你需要在谷歌分析中啟用再營銷和廣告活動功能，具體操作：谷歌分析界面 - 管理 - 媒體資源 - 跟蹤信息 - 數(shù)據(jù)收集中，開啟“再營銷“和“廣告報告功能”。 利用谷歌分析建立再營銷受眾群體，該受眾群體隨后會出現(xiàn)在您選擇的廣告帳號中。 具體操作：谷歌分析界面 - 管理 - 媒體資源 - 受眾群體定義 - 受眾群體。 你可以選擇“從庫中導(dǎo)入”，也可以自定義新的受眾群體：點擊“新受眾群體”，之后你可以選擇新建受眾群體，也可以從谷歌分析賬戶中已有的人群細(xì)分導(dǎo)入。 假設(shè)你想要讓電商品牌再次觸達(dá)已經(jīng)抵達(dá)過購物車頁面、卻沒有最終完成購買的用戶，可以在谷歌分析中新建如下人群： 怎樣精準(zhǔn)的找到目標(biāo)受眾進(jìn)行再營銷？ 什么是 BigQuery？ BigQuery 是一個超快速的 SQL 式查詢工具，它具備極強的擴容能力，可讓您的所有數(shù)據(jù)分析人員更加高效地工作，并提供無可比擬的高性價比。谷歌分析 360 用戶可以將會話和匹配數(shù)據(jù)從谷歌分析 360 帳戶導(dǎo)出到 BigQuery，然后用類似 SQL 的語法來查詢您所有的數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到 BigQuery 后，您將擁有這些數(shù)據(jù)。 BigQuery 界面示例 用例舉例：怎樣利用 BigQuery 找到更精準(zhǔn)的目標(biāo)受眾？ 當(dāng)你擁有了完整的細(xì)顆粒原始數(shù)據(jù)后，可以根據(jù)商業(yè)目標(biāo)利用數(shù)據(jù)科學(xué)等模型對用戶進(jìn)行更為精細(xì)的分組，識別高質(zhì)量用戶，再利用相似人群 (lookalike) 擴展在谷歌廣告投放平臺上觸達(dá)更多的潛在高質(zhì)量用戶，從而以更低的成本吸引轉(zhuǎn)化。 無需數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊，輕松利用 BigQuery 進(jìn)行機器學(xué)習(xí)完成再營銷 利用 BigQuery 分析操作細(xì)顆粒數(shù)據(jù)一定需要數(shù)據(jù)科學(xué)家嗎？不是的。 BigQuery 機器學(xué)習(xí)（簡稱 BQML）讓沒有數(shù)據(jù)科學(xué)背景的團(tuán)隊也可以輕松的上手利用機器學(xué)習(xí)建立模型進(jìn)行預(yù)測和分析，無需使用 Python 或 Java 編寫機器學(xué)習(xí)解決方案，數(shù)據(jù)分析師理解 SQL 即可訓(xùn)練并訪問 BigQuery 中的模型。 BQML 操作界面及 Query 示例 利用 BQML 再營銷高價值用戶 數(shù)據(jù)分析師利用 BQML 預(yù)測轉(zhuǎn)化概率，獲取高轉(zhuǎn)化概率的用戶 ID，回傳至 GA 然后啟用再營銷，經(jīng)過驗證 ROI 大大提高。 仍然一頭霧水？沒關(guān)系，55 數(shù)據(jù)公司可以幫你利用再營銷來提高出海電商業(yè)績！ 注： *谷歌分析的細(xì)顆粒原始數(shù)據(jù)僅在 360 版中支持導(dǎo)出。 *谷歌分析 360 用戶享有每月 500 美元的 BigQuery 帳戶額度，足夠滿足日常使用。
