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谷歌分析寶典:數(shù)據(jù)化營(yíng)銷與運(yùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn)

谷歌分析寶典:數(shù)據(jù)化營(yíng)銷與運(yùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn)

出版社：機(jī)械工業(yè)出版社出版時(shí)間：2019-04-01
開本： 16開 頁數(shù)： 504
本類榜單：管理銷量榜
中 圖 價(jià):¥97.2(7.2折) 定價(jià)  ¥135.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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谷歌分析寶典:數(shù)據(jù)化營(yíng)銷與運(yùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn) 版權(quán)信息

谷歌分析寶典:數(shù)據(jù)化營(yíng)銷與運(yùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn) 本書特色

這是一本完整介紹谷歌分析工具（Google Analytics）功能和報(bào)告的指南，先概括性地介紹報(bào)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(cuò)誤報(bào)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(bào)告和智能提醒，實(shí)施的定制化，移動(dòng)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(shí)現(xiàn)高級(jí)報(bào)告和可視化，數(shù)據(jù)導(dǎo)入和測(cè)量協(xié)議，*后介紹Analytics 360。每章*后都有要點(diǎn)回顧以及實(shí)戰(zhàn)與練習(xí)，每章更特別邀請(qǐng)了行業(yè)內(nèi)大咖及專家分享業(yè)務(wù)上的經(jīng)驗(yàn)和技巧。 本書對(duì)于有些谷歌分析工具經(jīng)驗(yàn)的讀者來說，能學(xué)到很多實(shí)戰(zhàn)案例、技巧以及思路。產(chǎn)品經(jīng)理、交互設(shè)計(jì)師、市場(chǎng)營(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)、增長(zhǎng)、分析師、內(nèi)容創(chuàng)作者、用戶體驗(yàn)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(dòng)的視角并優(yōu)化結(jié)果。對(duì)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。

谷歌分析寶典:數(shù)據(jù)化營(yíng)銷與運(yùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn) 內(nèi)容簡(jiǎn)介

這是一本完整介紹谷歌分析工具（Google Analytics）功能和報(bào)告的指南，先概括性地介紹報(bào)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(cuò)誤報(bào)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(bào)告和智能提醒，實(shí)施的定制化，移動(dòng)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(shí)現(xiàn)不錯(cuò)報(bào)告和可視化，數(shù)據(jù)導(dǎo)入和測(cè)量協(xié)議，*后介紹Analytics 360。每章*后都有要點(diǎn)回顧以及實(shí)戰(zhàn)與練習(xí)，每章更特別邀請(qǐng)了行業(yè)內(nèi)大咖及專家分享業(yè)務(wù)上的經(jīng)驗(yàn)和技巧。 本書對(duì)于有些谷歌分析工具經(jīng)驗(yàn)的讀者來說，能學(xué)到很多實(shí)戰(zhàn)案例、技巧以及思路。產(chǎn)品經(jīng)理、交互設(shè)計(jì)師、市場(chǎng)營(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)、增長(zhǎng)、分析師、內(nèi)容創(chuàng)作者、用戶體驗(yàn)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(dòng)的視角并優(yōu)化結(jié)果。對(duì)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。

谷歌分析寶典:數(shù)據(jù)化營(yíng)銷與運(yùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn) 目錄

目　錄 譯者序 序 致謝 關(guān)于作者 關(guān)于貢獻(xiàn)者（嘉賓名單） 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(diǎn)　分析的三要素 6 第2 章　Google Analytics 報(bào)告概述：用戶特征和行為 9 2.1　Google Analytics 報(bào)告：用戶特征和行為 9 2.1.1　“受眾群體”報(bào)告 10 2.1.2　“流量獲取”報(bào)告 17 2.1.3　“行為”報(bào)告 18 嘉賓觀點(diǎn)　提升移動(dòng)端導(dǎo)航的三個(gè)小竅門 22 2.1.4　轉(zhuǎn)化報(bào)告 24 嘉賓觀點(diǎn)　 Google Analytics 是一種增長(zhǎng)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(xiàng) 32 2.2.8　附加報(bào)告 34 2.3　實(shí)時(shí)報(bào)告 37 嘉賓觀點(diǎn)　關(guān)于Google Analytics 的三大竅門和資源 37 本章要點(diǎn)回顧 39 實(shí)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(píng)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(yíng)銷發(fā)現(xiàn) 43 3.2　衡量的計(jì)劃 44 3.3　分析有效性的六個(gè)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(diǎn)　 推下水、使用踏板，然后繼續(xù)前進(jìn)：關(guān)于我們公司的增長(zhǎng)分析訓(xùn)練 （你的公司也一樣） 47 本章要點(diǎn)回顧 49 實(shí)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(duì)組織中每個(gè)額外增加的網(wǎng)站或App 的新媒體資源 56 4.2.2　每個(gè)媒體資源的多個(gè)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(diǎn)　 Google Analytics 的十大注意事項(xiàng) 70 本章要點(diǎn)回顧 77 實(shí)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(chǎng)/ 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(yàn)證 92 5.6　從原生跟蹤遷移到GTM 93 5.6.1　GTM 和升級(jí)Universal 版本 93 5.6.2　維護(hù)原生GA 代碼，同時(shí)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(diǎn)　與開發(fā)人員協(xié)作（當(dāng)你不是開發(fā)人員時(shí)） 104 本章要點(diǎn)回顧 106 實(shí)戰(zhàn)與練習(xí) 106 第6 章　事件、虛擬頁面瀏覽、社交操作和錯(cuò)誤 107 6.1　事件跟蹤的必要性 107 6.1.1　點(diǎn)擊不會(huì)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(bào)告 110 6.1.4　不用跟蹤用戶的每一個(gè)交互 113 6.1.5　一致性至關(guān)重要 113 6.2　用GTM 進(jìn)行事件跟蹤 114 6.2.1　了解手動(dòng)事件跟蹤，但當(dāng)你可以避免時(shí)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(diǎn)　處于后臺(tái)的GTM 觸發(fā)器 118 6.2.4　測(cè)試PDF 事件代碼 122 6.2.5　非互動(dòng)事件和跳出 124 6.3　虛擬頁面瀏覽 124 多個(gè)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(diǎn)　 Google Analytics 事件自動(dòng)跟蹤器：僅使用兩個(gè)代碼 將多種類型的鏈接點(diǎn)擊跟蹤為事件 132 6.4.1　將博客評(píng)論作為事件跟蹤 136 6.4.2　跟蹤頁面滾動(dòng)和視頻嵌入 137 嘉賓觀點(diǎn)　滾動(dòng)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(bào)告 146 6.5.5　Google Analytics 跟蹤社交窗口小工具 147 6.6　錯(cuò)誤跟蹤 147 6.6.1　跟蹤404 和500 錯(cuò)誤 147 6.6.2　在“導(dǎo)航摘要”報(bào)告中查看引薦頁面 150 6.6.3　將錯(cuò)誤作為事件進(jìn)行跟蹤 151 6.6.4　跟蹤JavaScript 錯(cuò)誤 152 6.6.5　在事件報(bào)告中查看JavaScript 錯(cuò)誤 153 本章要點(diǎn)回顧 154 實(shí)戰(zhàn)與練習(xí) 155 第7 章　“流量獲取”報(bào)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(bào)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(duì)一個(gè)渠道進(jìn)行重新排序 173 7.3.3　定義一個(gè)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(bào)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(guó)家/ 地區(qū)的入站流量 179 7.4.4　谷歌搜索控制臺(tái) 179 嘉賓觀點(diǎn)　Google Analytics 基準(zhǔn)化分析報(bào)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(bào)告中的直接會(huì)話 186 嘉賓觀點(diǎn)　https 到http 的引薦來源損失 186 本章要點(diǎn)回顧 186 實(shí)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(diǎn)　做出一個(gè)有效的號(hào)召性用語（Call to Action）的7 個(gè)技巧 190 嘉賓觀點(diǎn)　渠道（Funnel）前用戶的故事 197 嘉賓觀點(diǎn)　修復(fù)網(wǎng)頁分析中*大的盲點(diǎn)：電話 204 8.2　電子商務(wù)跟蹤 209 8.2.1　配置基本電子商務(wù)跟蹤 210 8.2.2　電子商務(wù)報(bào)告 212 8.2.3　增強(qiáng)型電子商務(wù) 213 8.2.4　安裝增強(qiáng)型電子商務(wù)跟蹤 216 嘉賓觀點(diǎn)　 *后的妥協(xié)：使用高級(jí)Google Analytics 增強(qiáng)型電子商務(wù)技術(shù) 跟蹤基于可自定配置進(jìn)行定價(jià)的商品的購買意向 228 8.2.5　基于購物及結(jié)賬行為渠道的細(xì)分和再營(yíng)銷 232 8.3　“多渠道路徑”報(bào)告 233 8.3.1　*終點(diǎn)擊歸因模型 234 8.3.2　“多渠道路徑”報(bào)告 234 8.3.3　網(wǎng)頁價(jià)值 238 8.3.4　在網(wǎng)頁價(jià)值范圍內(nèi)區(qū)分目標(biāo)價(jià)值和電子商務(wù)收入 240 8.4　與第三方購物車合作 241 嘉賓觀點(diǎn)　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(diǎn)回顧 243 實(shí)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(gè)數(shù)據(jù)視圖 246 9.2 　*佳實(shí)踐：工作、測(cè)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 9.3.1　默認(rèn)頁面 249 9.3.2　排除URL 查詢參數(shù) 250 9.3.3　阻止PII 的“排除URL 查詢參數(shù)” 252 9.3.4　網(wǎng)站搜索跟蹤 252 9.3.5　漫游器過濾 253 9.4　數(shù)據(jù)視圖過濾器 254 9.4.1　根據(jù)IP 地址來排除內(nèi)部流量 255 9.4.2　把“媒介”中的“社交”重寫為“社交來源” 257 9.4.3　小寫過濾器 258 9.4.4　僅包含特定子目錄的流量 259 9.4.5　主機(jī)名過濾器 259 9.4.6　為非標(biāo)準(zhǔn)搜索結(jié)果的URL 配置“網(wǎng)站搜索” 259 9.4.7　排除垃圾引薦流量 260 9.4.8　過濾器執(zhí)行順序 260 9.4.9　針對(duì)不同的數(shù)據(jù)視圖，應(yīng)用相同的過濾器 262 9.5　訪問權(quán)限 263 9.5.1　“管理用戶”權(quán)限 263 9.5.2　“修改”權(quán)限 263 9.5.3　“協(xié)作”權(quán)限 264 9.5.4　“閱讀和分析”權(quán)限 265 9.5.5　通過數(shù)據(jù)視圖過濾器和用戶權(quán)限控制對(duì)數(shù)據(jù)子集的訪問 265 9.5.6　無直接訪問的權(quán)限 266 9.5.7　廣告代理商的用戶管理 266 9.6　更改歷史記錄 267 9.7　垃圾箱 267 本章要點(diǎn)回顧 268 實(shí)戰(zhàn)與練習(xí) 268 第10 章　細(xì)分 270 10.1　為實(shí)現(xiàn)聚焦和放大進(jìn)行的細(xì)分 270 10.1.1　應(yīng)用內(nèi)置（“系統(tǒng)”）細(xì)分 270 10.1.2　創(chuàng)建自定義細(xì)分 273 10.2　繪制客戶組別作為自定義細(xì)分 280 10.3　抽樣 286 10.3.1　抽樣規(guī)模和基數(shù) 287 10.3.2　訪問非抽樣的數(shù)據(jù) 287 10.4　細(xì)分與已過濾的數(shù)據(jù)視圖的比較 288 本章要點(diǎn)回顧 289 實(shí)戰(zhàn)與練習(xí) 289 第11 章　信息中心、自定義報(bào)告和智能提醒 291 11.1　信息中心 291 11.1.1　創(chuàng)建信息中心 291 11.1.2　共享 292 11.1.3　導(dǎo)出和發(fā)送電子郵件 292 11.2　自定義報(bào)告 293 嘉賓觀點(diǎn)　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(diǎn)回顧 304 實(shí)戰(zhàn)與練習(xí) 304 第12 章　實(shí)施的定制化 305 12.1　自定義維度 305 12.1.1　自定義維度： 文章作者和類別 305 12.1.2　自定義維度：登錄狀態(tài) 310 12.1.3　自定義維度：表單選擇 311 嘉賓觀點(diǎn)　酒店預(yù)訂的計(jì)算指標(biāo)和自定義維度 312 12.2　內(nèi)容分組 314 12.2.1　設(shè)置內(nèi)容分組 315 12.2.2　填充內(nèi)容組 315 12.3　自定義指標(biāo) 316 12.3.1　設(shè)置自定義指標(biāo) 316 12.3.2　填充自定義指標(biāo) 317 12.3.3　格式設(shè)置類型和范圍 318 12.4　計(jì)算指標(biāo) 319 12.4.1　基于用戶的轉(zhuǎn)化率 319 12.4.2　非跳出的轉(zhuǎn)化率 320 12.5　受眾特征和興趣 320 12.6　增強(qiáng)型鏈接歸因 321 12.7　跟蹤信息自定義 322 12.7.1　會(huì)話超時(shí) 322 12.7.2　廣告系列超時(shí) 322 12.7.3　自然搜索來源 323 12.7.4　引薦排除列表 324 12.7.5　搜索字詞排除列表 324 12.8　跨網(wǎng)域和匯總報(bào)告 324 12.8.1　跨網(wǎng)域跟蹤 325 12.8.2　匯總報(bào)告 327 12.8.3　移動(dòng)App 匯總 328 12.8.4　子域跟蹤 328 12.8.5　應(yīng)用視圖過濾器來消除域名的歧義 329 12.8.6　每個(gè)網(wǎng)域或子域的專用視圖 329 12.9　使用User ID 跨設(shè)備跟蹤 330 12.9.1　跨設(shè)備跟蹤的其他注意事項(xiàng) 333 12.9.2　“跨設(shè)備”報(bào)告 333 12.9.3　把User ID 作為自定義維度 335 嘉賓觀點(diǎn)　Google Analytics 與數(shù)據(jù)隱私 336 本章要點(diǎn)回顧 340 實(shí)戰(zhàn)與練習(xí) 340 第13 章　移動(dòng)App 的衡量 342 13.1　跟蹤移動(dòng)App 342 13.2　為什么移動(dòng)設(shè)備非常重要 342 13.3　移動(dòng)策略 343 13.4　衡量什么 343 13.5　Google Analytics 中的移動(dòng)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(dòng)SDK 還是GTM SDK 部署 346 13.7　移動(dòng)媒體資源中賬戶結(jié)構(gòu)的*佳實(shí)踐 348 13.8　App“實(shí)時(shí)”報(bào)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(dòng)廣告系列跟蹤 355 13.10.1　安卓 356 13.10.2　iOS 358 13.11　移動(dòng)隱私 360 嘉賓觀點(diǎn)　改進(jìn)App 的App 測(cè)量 361 本章要點(diǎn)回顧 366 實(shí)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　*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(jìn)行AdWords 再營(yíng)銷 373 14.1.8　AdWords 與Google Analytics 的再營(yíng)銷受眾群體比較 374 嘉賓觀點(diǎn)　再營(yíng)銷的*佳實(shí)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(bào)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(tái) 386 14.5.3　測(cè)試 387 14.5.4　客戶之音—客戶反饋 387 14.5.5　營(yíng)銷自動(dòng)化 387 14.5.6　付費(fèi)搜索管理平臺(tái) 388 14.5.7　商業(yè)智能/ 數(shù)據(jù)可視化 388 本章要點(diǎn)回顧 388 實(shí)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(zhǎng)期觀察 389 15.2　計(jì)算每個(gè)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(diǎn)　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(diǎn)　 實(shí)施長(zhǎng)期價(jià)值（LTV）和單位獲客成本（CPA）以獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的案例 404 本章要點(diǎn)回顧 407 實(shí)戰(zhàn)與練習(xí) 408 第16 章　使用第三方工具制作高級(jí)報(bào)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(bào)告API 411 16.1.2　非抽樣請(qǐng)求API 411 16.1.3　第三方工具 411 嘉賓觀點(diǎn)　Google Analytics 的突破：從零塑造商業(yè)影響力 414 16.2　ETLV—完整的報(bào)告自動(dòng)化周期 416 16.3　BigQuery / Tableau 的高級(jí)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(jìn)的渠道（funnel）分析 422 嘉賓觀點(diǎn)　高級(jí)渠道（funnel）分析—下一級(jí) 422 嘉賓觀點(diǎn)　使用R 訪問Google Analyics 數(shù)據(jù) 426 嘉賓觀點(diǎn)　ShufflePoint 428 本章要點(diǎn)回顧 431 實(shí)戰(zhàn)與練習(xí) 431 第17 章　數(shù)據(jù)導(dǎo)入和測(cè)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(bào)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(duì)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(cè)量協(xié)議 446 嘉賓觀點(diǎn)　對(duì)于測(cè)量協(xié)議的技術(shù)考量 446 嘉賓觀點(diǎn)　測(cè)量協(xié)議的兩個(gè)案例 447 本章要點(diǎn)回顧 453 實(shí)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(jí)協(xié)議 458 18.3.1　支持、升級(jí)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(bào)告 460 18.3.5　DoubleClick 集成 461 嘉賓觀點(diǎn)　在處理高級(jí)歸因之前需要回答的4 個(gè)問題 467 18.4　Analytics 360 獨(dú)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(cè)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(diǎn)回顧 470 實(shí)戰(zhàn)與練習(xí) 471 附　錄 472 附錄A　擴(kuò)充你的優(yōu)化項(xiàng)目 472 A.1　定性輸入 472 嘉賓觀點(diǎn)　通過訪問者調(diào)查增強(qiáng)Google Analytics 473 嘉賓觀點(diǎn)　用戶研究和定性優(yōu)化 476 A.2　疊加熱圖報(bào)告 479 嘉賓觀點(diǎn)　快速獲得顯著結(jié)果 479 A.3　測(cè)試 480 嘉賓觀點(diǎn)　利用LIFT 模型創(chuàng)建強(qiáng)有力的實(shí)驗(yàn)假設(shè) 481 嘉賓觀點(diǎn)　通過文檔和測(cè)試后分析，更好地使用分組測(cè)試 486 嘉賓觀點(diǎn)　A/B 測(cè)試成功的技巧 491 嘉賓觀點(diǎn)　使用Optimizely 測(cè)試移動(dòng)App 493 A.4　營(yíng)銷自動(dòng)化和個(gè)性化 496 嘉賓觀點(diǎn)　營(yíng)銷自動(dòng)化與Google Analytics ：集成和個(gè)性化 496 附錄B　資源 501
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谷歌分析寶典:數(shù)據(jù)化營(yíng)銷與運(yùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn) 相關(guān)資料

“我建議你通過購買本書來認(rèn)真關(guān)注數(shù)據(jù)和分析的力量。我對(duì)費(fèi)拉斯（Feras）、希拉茲（Shiraz）和埃里克（Eric）的書感到尤其興奮，他們采用了面面俱到的方式幫助你了解可能性的全貌（從實(shí)施數(shù)據(jù)收集到數(shù)據(jù)處理，再到數(shù)據(jù)分析，*后到提供洞察）。他們手把手、循序漸進(jìn)地帶領(lǐng)你了解成功分析策略所包含的每一個(gè)奇妙的元素（包括代碼管理、受眾群體細(xì)分、信息中心和實(shí)驗(yàn)）。 每個(gè)章節(jié)都有清晰明了的知識(shí)點(diǎn)，通讀全書的過程也是你從優(yōu)秀走向卓越的過程。 在幫助你創(chuàng)造一個(gè)有效的分析和優(yōu)化策略，進(jìn)而幫助你提升線上和線下業(yè)務(wù)利潤(rùn)這兩點(diǎn)上，本書幾乎沒有任何遺漏。” ——Avinash Kaushik（阿維納什·考？耍，《精通Web Analytics》的作者、谷歌數(shù)字營(yíng)銷傳道者 “《谷歌分析寶典：數(shù)據(jù)化營(yíng)銷與運(yùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn)》這本書是我見到的關(guān)于谷歌分析（Google Analytics，簡(jiǎn)稱GA）極為難得的一本書。好在下面幾個(gè)方面：*，這本書是迄今為止我見過的對(duì)GA 這個(gè)工具的介紹十分全面詳實(shí)的書，關(guān)于這個(gè)工具的所有功能和絕大部分常用場(chǎng)景，都被這本書囊括了；第二，這本書很細(xì)致，非常注意細(xì)節(jié)，GA 作為一個(gè)功能強(qiáng)大的工具，有很多細(xì)節(jié)的設(shè)置是非常講究的，因此，一本介紹它的書，也必須同樣注意這些細(xì)節(jié)；第三，這本書易讀易懂，盡管它是一本介紹GA 的工具書，或者你也可以把它看作一本“教科書”，但相較于谷歌官方給出的關(guān)于GA 的幫助，這本書的用戶體驗(yàn)實(shí)在是好得多。所以，我在拿到這本書的英文原版時(shí)，確實(shí)很興奮，愛不釋手。” ——宋星，紛析咨詢創(chuàng)始人、互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷技術(shù)與數(shù)據(jù)專家 “在Google Analytics十多年的歷史中，人們獲取在線信息的方式在不斷發(fā)展。我們看到新設(shè)備、渠道和形式的爆炸式增長(zhǎng)，每一種增長(zhǎng)都為衡量在線行為帶來了新的挑戰(zhàn)。今天，隨著人們與網(wǎng)站、App互動(dòng)的時(shí)間越來越短且分散，用戶旅程越來越碎片化。隨著Google Analytics的不斷發(fā)展，我們始終將重點(diǎn)放在理解和服務(wù)客戶上。 《谷歌分析寶典：數(shù)據(jù)化營(yíng)銷與運(yùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn)》是一本全面的指南，可幫助您成為更加以用戶為中心的營(yíng)銷人員、開發(fā)人員或分析師。它可以幫助您構(gòu)建一個(gè)從策略角度思考數(shù)字分析的框架，并深入理解Google Analytics的工作原理。明確自己需要了解的問題，并深入學(xué)習(xí)如何解決這些問題，如利用歸因和目標(biāo)跟蹤等。 本書是以讀者為中心編寫的，每章都附有有見解的圖片，用來解釋關(guān)鍵的知識(shí)概念和可幫助您入門的后續(xù)步驟。通過這本書，您還可以向行業(yè)專家和領(lǐng)先的從業(yè)者學(xué)習(xí)，因?yàn)樗麄冊(cè)诖藭蟹窒砹嗽S多技巧和洞見。我希望本書可以作為您更好地理解和滿足客戶需求的實(shí)用指南。” ——Paul Muret（保羅•米雷），Google Analytics視頻廣告展示部副總裁 “作為Urchin的創(chuàng)始人之一，自2005年起，我十分驚喜且自豪地見證了Google Analytics一路的演化、擴(kuò)展，直至現(xiàn)在幾乎成為被普遍采用的工具。與過去任何時(shí)候相比，如今的Google Analytics都更有能力讓您真正洞察數(shù)據(jù)，并通過簡(jiǎn)單操作制定相關(guān)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策！豆雀璺治鰧毜洌簲(shù)據(jù)化營(yíng)銷與運(yùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn)》在提供了核心概念與所需特定技術(shù)的同時(shí)，利用Google Analytics幫助您采取措施并推動(dòng)實(shí)際的績(jī)效改進(jìn)。” ——Brett Crosby（布雷特•克羅斯比），Urchin / Google Analytics的聯(lián)合創(chuàng)始人

谷歌分析寶典:數(shù)據(jù)化營(yíng)銷與運(yùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn) 作者簡(jiǎn)介

費(fèi)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(fèi)拉斯熱衷于提高客戶的投資回報(bào)率（ROI）。他建立了一個(gè)行業(yè)思想領(lǐng)袖組織機(jī)構(gòu)，支持世界上一些知名品牌不斷發(fā)展的分析和市場(chǎng)情報(bào)需求。
他帶領(lǐng)他的組織機(jī)構(gòu)取得了多項(xiàng)認(rèn)證，包括Analytics 360 經(jīng)銷商、谷歌云平臺(tái)、Tableau、Optimizely、Crimson Hexagon 等。
作為數(shù)字分析協(xié)會(huì)舊金山分會(huì)的認(rèn)證網(wǎng)絡(luò)分析師和聯(lián)合主席，費(fèi)拉斯也是一位博主和演講者，他的文章和演講內(nèi)容被國(guó)內(nèi)、外媒體所引用。
費(fèi)拉斯在美國(guó)南佛羅里達(dá)大學(xué)獲得了工程管理碩士學(xué)位，在美國(guó)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(gè)孩子，喜歡滑雪、聽有聲讀物、參加志愿活動(dòng)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(duì)項(xiàng)目成功和客戶滿意度有著不可動(dòng)搖的熱情。他的座右銘是“知識(shí)是傾訴，但智慧是傾聽”（Knowledge Talks. Wisdom Listens）。費(fèi)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(fèi)拉斯熱衷于提高客戶的投資回報(bào)率（ROI）。他建立了一個(gè)行業(yè)思想領(lǐng)袖組織機(jī)構(gòu)，支持世界上一些知名品牌不斷發(fā)展的分析和市場(chǎng)情報(bào)需求。 他帶領(lǐng)他的組織機(jī)構(gòu)取得了多項(xiàng)認(rèn)證， 包括Analytics 360 經(jīng)銷商、谷歌云平臺(tái)、Tableau、Optimizely、Crimson Hexagon 等。 作為數(shù)字分析協(xié)會(huì)舊金山分會(huì)的認(rèn)證網(wǎng)絡(luò)分析師和聯(lián)合主席，費(fèi)拉斯也是一位博主和演講者，他的文章和演講內(nèi)容被國(guó)內(nèi)、外媒體所引用。 費(fèi)拉斯在美國(guó)南佛羅里達(dá)大學(xué)獲得了工程管理碩士學(xué)位，在美國(guó)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(gè)孩子，喜歡滑雪、聽有聲讀物、參加志愿活動(dòng)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(duì)項(xiàng)目成功和客戶滿意度有著不可動(dòng)搖的熱情。他的座右銘是“知識(shí)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(dòng)端分析領(lǐng)域擁有豐富的背景，擅長(zhǎng)高級(jí)分析實(shí)施、報(bào)告創(chuàng)建和自動(dòng)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(jī)構(gòu)和財(cái)富500 強(qiáng)公司管理復(fù)雜的分析實(shí)施，監(jiān)督端到端的（end-to-end）流程，從定義關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)（KPI）到確定可行的洞察，再到報(bào)告交付和自動(dòng)化。 埃里克·費(fèi)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(yíng)銷經(jīng)驗(yàn)，在現(xiàn)實(shí)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(cè)試網(wǎng)站上（網(wǎng)址為googleanalyticstest.com），參與者完成了超過100 000 次測(cè)試。該網(wǎng)站已被廣泛認(rèn)可為谷歌分析個(gè)人認(rèn)證資格考試（GAIQ）準(zhǔn)備和實(shí)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(qiáng)了他在客戶關(guān)注和持續(xù)業(yè)務(wù)績(jī)效提升方面的擔(dān)當(dāng)。同時(shí)，他還擁有美國(guó)哈佛大學(xué)高級(jí)榮譽(yù)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(zhǎng)和超越的動(dòng)力。宋星 ?業(yè)內(nèi)具有盛名的互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷與運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化專家，公認(rèn)的數(shù)字營(yíng)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(gè)沙龍今天仍然是行業(yè)從業(yè)者的干貨盛會(huì)。 ?互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷技術(shù)與數(shù)據(jù)咨詢機(jī)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(guó)”博客的全文作者，Publicis Media（陽獅媒體）集團(tuán)特聘顧問，百度集團(tuán)顧問與鉆石講師，騰訊星河計(jì)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(tuán)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(tuán)、瑪氏、英孚教育、美贊臣、華為、完美世界、IBM、Intel、HP、RB、Lenovo、Air China、SGI、AMP Capital、Qantas、搜狐視頻、OPPO等。　

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