数据驱动的决策是现代商业战略的基石。在本博客中，我们将讨论一种对企业有效的组合：GA4 与 Google BigQuery 的无缝组合。通过联合力量，该项目不仅提供了对客户行为的浅层掌握，还提供了对客户行为的了解。随着可扩展性的提高，洞察现在可以细化为可操作的情报。加入我们的旅程，探索 BigQuery 和 GA4 之间的协同作用，在此过程中释放您的分析能力的新高度。
为什么选择 Google Analytics 4？
为了充分了解 GA4 如何在当今的分析领域脱颖而出，让我们首先分析其主要功能。
基于事件的跟踪
相比之下，GA4 更深入地研究事件数据，以提供对用户交互的更丰富的理解。
预测指标
GA4 利用机器学习来预测用户行为，这对于优化营销活动非常有价值。
跨平台分析
将 Web 和应用程序用户交互与轻松的跟踪流程集成在一起。
大查询
BigQuery 是针对特定需求定制的精简数据存储设置，利用服务器基础设施优势来实现有效的事务执行
可扩展性
该软件系统可以自然地无缝管理大量数据。
实时数据洞察
通过实时洞察提供对流数据的及时分析。
预算友好
这样的定价确保不会浪费资源或闲置产能；仅使用实际购买的资源。
将 BigQuery 与 GA4 集成的优势
通过集成系统探索分析的可能性。
高级数据分析
想象一下，深入了解哪些营销途径会导致消费者采取重大行动；在这种情况下，通过成功的交易获取产品或服务。
除了简单的用户统计之外，此查询还更深入地研究用户数据。确定每种营销媒介为特定客户群（在本例中为“高价值客户”）平均产生多少收入是必不可少的报告。
这些见解将使您清楚地了解哪些渠道仅吸引有价值的访问者，而不是揭示哪些渠道平均为每个用户带来更多利润的客户。
定制报告
利用 Big Query 的功能以及可视化软件（例如 Tableau、Looker 和 Google Data Studio），可以轻松创建个性化页面。为了跟踪整个客户体验（从吸引注意力开始到销售高潮），存在 BigQuery 和 Tableau 等工具。您可以遵循的关键指标包括：
- 网站流量初学者（渠道阶段）。
- 漏斗的整体支柱：客户注册量化（中间部分）。
- 已完成交易的数量（营销漏斗的最终目标）。
增强数据安全性
您可以利用身份和访问管理 (IAM) 等强大的 BigQuery 安全功能来有效加强组织的数据治理系统。
在大型组织中，并非每个人都可以访问所有类型的数据。您可以在 BigQuery 中在数据集级别、表级别甚至列级别配置访问控制。
例如，您可以在 BigQuery 中创建一个包含 GA4 数据的表，其中包含重要的用户信息。您可以配置 BigQuery IAM 角色，以便只有数据安全团队才能访问这些关键区域，而营销团队只能访问聚合的非关键数据。
历史案例研究
虽然 GA4 只允许您回溯到某一点，但 BigQuery 可以根据您的需要存储数据。
例如，BigQuery 使您能够分析历史数据，以识别季节性趋势或用户行为随时间的变化。像下面这样的 SQL 查询可以帮助比较几年前第一季度的平均会话时间或转化率等指标：
数据增强
BigQuery 允许您将 GA4 数据与 CRM、客户支持、库存和其他数据集集成，以 360 度全方位了解您的业务。
了解不同渠道客户的生命周期价值对于优化营销支出非常有用。您可以将 BigQuery 中的 GA4 数据与 CRM 数据集成，例如
这个问题将告诉您来自不同营销渠道的客户的平均 LTV，让您更好地专注于您的产品。
总之，BigQuery 与 GA4 的集成为企业提供了前所未有的高级实时数据分析能力。这种集成提供了数据驱动决策所需的可扩展性和灵活性。它使分析师、数据科学家和营销人员能够获得更深入的见解，制定更有针对性的策略，并实现更好的投资回报。GA4 和 BigQuery 组合的好处是显着提高组织的分析能力，使其具有显着的竞争力优势。