การติดตามแคมเปญ: ข้อจำกัดของ Google Analytics 4 (GA4)

ในโลกการตลาดดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว การทำความเข้าใจผลกระทบที่แท้จริงของแคมเปญโฆษณาถือเป็นสิ่งสำคัญในการรักษาความสามารถในการแข่งขัน อย่างไรก็ตาม การใช้ Google Analytics (GA) เพียงอย่างเดียวอาจทำให้คุณเห็นภาพความสำเร็จของแคมเปญไม่ครบถ้วน ในภาพรวมที่ทุกการคลิก การแสดงผล และคอนเวอร์ชันมีศักยภาพในการเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าและขับเคลื่อนการเติบโต เดิมพันไม่เคยสูงขนาดนี้มาก่อน แคมเปญโฆษณาของคุณเป็นมากกว่าหนทางสู่การสิ้นสุด พวกเขาเป็นตัวแทนของสัดส่วนหลักของตัวตนในโลกออนไลน์ของคุณ ขับเคลื่อนด้วยพลังในการเพิ่มการมองเห็นแบรนด์ ส่งเสริมการมีส่วนร่วม และสนับสนุนแหล่งรายได้ของคุณ ถึงเวลาที่จะมองข้ามข้อจำกัดของ GA เพื่อปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของการทำการตลาดของคุณ และทำความเข้าใจผลกระทบที่เกิดขึ้นอย่างครอบคลุม

ใช้เครื่องมือการรายงานที่ได้รับการปรับปรุงเพื่อทำหน้าที่เป็นสัญญาณนำทางคุณผ่านเขาวงกตของข้อมูลการตลาดที่ซับซ้อน เครื่องมือเหล่านี้ให้มุมมองแบบองค์รวมที่ชัดเจนยิ่งขึ้นเกี่ยวกับแคมเปญของคุณ ช่วยให้คุณสามารถถอดรหัสเคล็ดลับสู่ความสำเร็จได้ ดังนั้น ให้ถามตัวเองว่า: คุณใช้ประโยชน์จากศักยภาพของแคมเปญโฆษณาของคุณอย่างเต็มที่หรือเพียงแค่มองเห็นศักยภาพของมันเท่านั้น

ข้อจำกัดของ Google Analytics

Google Analytics ถือเป็นรากฐานสำคัญในการตลาดดิจิทัลและการวิเคราะห์เว็บไซต์อย่างไม่ต้องสงสัย อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องรับทราบว่าเครื่องมืออันล้ำค่านี้มีข้อจำกัด ซึ่งบางครั้งอาจทำให้เกิดความท้าทายในการวัดประสิทธิภาพของแคมเปญโฆษณาของคุณอย่างแม่นยำ

ขาดการสนับสนุนการโยกย้ายจาก Universal Analytics

การไม่มีการสนับสนุนการย้ายข้อมูลจาก Universal Analytics (UA) ไปยัง Google Analytics 4 (GA4) ยังคงเป็นความท้าทายที่สำคัญสำหรับธุรกิจและเจ้าของเว็บไซต์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาว่า UA หยุดรวบรวมข้อมูลใหม่หลังเดือนกรกฎาคม 2023 ข้อจำกัดนี้มีผลกระทบที่สำคัญเนื่องจากการไหลของข้อมูลในอดีต จาก UA ถึง GA4 ไม่ใช่ตัวเลือกอีกต่อไป ด้วยเหตุนี้ ข้อมูลเชิงลึกหรือรูปแบบใดๆ ที่ฝังอยู่ในข้อมูลที่มีอยู่แล้วใน UA จะถูกแยกออกจาก GA4 อย่างถาวร ทำให้เกิดอุปสรรคสำคัญสำหรับองค์กรของคุณเมื่อแสวงหามุมมองที่เป็นหนึ่งเดียวของการดำเนินงานทางดิจิทัล

การขาดการโยกย้ายทำให้ต้องเสียภาษีในการระบุและวิเคราะห์แนวโน้ม ความสัมพันธ์ หรือการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของผู้ใช้ที่อาจครอบคลุมทั้งสองชุดข้อมูล เพื่อให้เข้าใจกลุ่มเป้าหมายของคุณอย่างครอบคลุมและวิวัฒนาการของการโต้ตอบของผู้ใช้ คุณอาจต้องส่งออกข้อมูลจากทั้งสองระบบเพื่อการวิเคราะห์แยกกัน กระบวนการที่ยุ่งยากและใช้เวลานานนี้ทำให้เกิดความซับซ้อนในการดำเนินงาน ซึ่งขัดขวางความสามารถในการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ เนื่องจากสตรีมข้อมูลในอดีตและข้อมูลใหม่ถูกแยกออกจากกัน ซึ่งจำกัดความสามารถในการตอบสนองอย่างรวดเร็วต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดที่เปลี่ยนแปลงไปและความต้องการของผู้ใช้

ส่วนติดต่อผู้ใช้ที่ไม่สอดคล้องกัน

การเปิดตัวอินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่แตกต่างกันใน GA4 ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญซึ่งอาจขัดขวางขั้นตอนการทำงานของผู้ใช้จำนวนมาก แม้ว่าอินเทอร์เฟซใหม่จะตอบสนองและปรับให้เข้ากับหน้าจอขนาดต่างๆ ได้ แต่ก็แตกต่างจากเวอร์ชันเก่าที่คุ้นเคย ซึ่งอาจก่อให้เกิดความท้าทาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับนักการตลาดที่คุ้นเคยกับเค้าโครงก่อนหน้านี้ การเปลี่ยนแปลงรูปแบบ ตำแหน่งเมนู และการออกแบบโดยรวมสามารถสร้างช่วงการเรียนรู้ ซึ่งทำให้คุณต้องใช้เวลาในการปรับทิศทางไปยังระบบใหม่ ช่วงการเปลี่ยนแปลงนี้อาจส่งผลให้เกิดการหยุดชะงักชั่วคราวและอาจส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงาน เนื่องจากแบรนด์ของคุณปรับตัวเข้ากับอินเทอร์เฟซที่เปลี่ยนแปลงเพื่อดำเนินงานประจำและเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็น

คุณลักษณะเด่นประการหนึ่งที่ละเว้นจากอินเทอร์เฟซ GA4 ใหม่คือคอลัมน์ที่ปรับขนาดได้ ในเวอร์ชันเก่า คุณมีความยืดหยุ่นในการปรับความกว้างของคอลัมน์ตามความต้องการเฉพาะ เพื่อให้สามารถกำหนดมุมมองข้อมูลที่กำหนดเองได้ อย่างไรก็ตาม ใน GA4 ไม่มีตัวเลือกนี้ ซึ่งอาจทำให้คุณหงุดหงิดหากก่อนหน้านี้คุณใช้ฟังก์ชันนี้เพื่อปรับแต่งพื้นที่ทำงานของการวิเคราะห์ให้ตรงกับความต้องการเฉพาะ

ขาดมุมมองการรายงาน

ข้อจำกัดที่น่าสังเกตอีกประการหนึ่งของ GA4 คือการออกจากฟังก์ชัน Views ซึ่งเป็นส่วนสำคัญใน UA ซึ่งส่งผลต่อวิธีที่ธุรกิจของคุณจะแบ่งกลุ่มและวิเคราะห์ข้อมูลได้ GA4 ใช้แนวทางที่แตกต่างออกไป ซึ่งต่างจาก UA ที่คุณสามารถสร้างมุมมองข้อมูลที่แตกต่างกันเพื่อแยกส่วนหรือมิติข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงได้ แทนที่จะใช้การดู GA4 สนับสนุนให้ผู้ใช้สร้างกฎเพิ่มเติมหรือใช้การผสานรวม BigQuery เพื่อให้มีฟังก์ชันการแบ่งกลุ่มและการวิเคราะห์ที่คล้ายกัน

ขีดจำกัดเกี่ยวกับมิติข้อมูลและเมตริกที่กำหนดเอง

มิติข้อมูลและเมตริกที่กำหนดเองมีบทบาทสำคัญในการปรับแต่ง Google Analytics ให้ตรงกับความต้องการเฉพาะของธุรกิจ แม้ว่า GA4 จะมีความสามารถในการกำหนดมิติข้อมูลและเมตริกที่กำหนดเอง แต่ก็มีการบังคับใช้ข้อจำกัดที่เข้มงวด GA4 จำกัดผู้ใช้ให้มีมิติข้อมูลที่กำหนดเองขอบเขตระดับผู้ใช้ 25 รายการ มิติข้อมูลที่กำหนดเองขอบเขตเหตุการณ์ 50 รายการ และเมตริกที่กำหนดเองสูงสุด 50 รายการสำหรับแต่ละพร็อพเพอร์ตี้

ข้อจำกัดเหล่านี้ท้าทายธุรกิจด้วยข้อกำหนดการติดตามที่ซับซ้อนและความต้องการข้อมูลที่หลากหลาย หลายองค์กรพยายามรวบรวมข้อมูลเชิงลึกและรวบรวมการโต้ตอบและคุณลักษณะของผู้ใช้ที่หลากหลาย แต่ข้อจำกัดเหล่านี้อาจมีข้อจำกัด ซึ่งอาจบังคับให้ธุรกิจของคุณจัดลำดับความสำคัญขององค์ประกอบข้อมูลบางอย่างมากกว่าองค์ประกอบอื่นๆ ในกรณีที่การติดตามข้อมูลอย่างครอบคลุมเป็นสิ่งจำเป็น ข้อจำกัดเหล่านี้อาจทำให้จำเป็นต้องตัดสินใจเลือกที่ยากลำบากเกี่ยวกับพฤติกรรมและการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ที่จะวัด และด้านใดที่ต้องไปก่อน

การเปลี่ยนแปลงรูปแบบการระบุแหล่งที่มา

ตัวเลือกรูปแบบการระบุแหล่งที่มาของ GA4 ยังดูจำกัดจากตัวเลือกที่มีใน UA ซึ่งเป็นการปรับเปลี่ยนวิธีที่ธุรกิจของคุณวิเคราะห์เส้นทางที่นำไปสู่ ​​Conversion ใน GA4 รูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบ "คลิกสุดท้าย" แบบดั้งเดิม ซึ่งกำหนดเครดิต Conversion ทั้งหมดให้กับช่องทางติดต่อลูกค้าสุดท้ายก่อนที่จะเกิด Conversion ได้ถูกแทนที่ด้วยรูปแบบ "การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล" ซึ่งอาศัยอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงขั้นสูง

สำรวจผลกระทบของรูปแบบการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลของ GA4 ที่มีต่อแคมเปญของคุณ และรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีนำทางผลกระทบดังกล่าวอย่างมีประสิทธิภาพสำหรับกลยุทธ์ที่กำลังจะมาถึงของคุณ

แม้ว่าการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลได้รับการออกแบบมาเพื่อให้นำเสนอจุดติดต่อต่างๆ ที่ทำให้เกิด Conversion ได้แม่นยำยิ่งขึ้น แต่การเปลี่ยนแปลงนี้มีผลกระทบที่สำคัญต่อนักการตลาด การปรับเปลี่ยนที่สำคัญประการหนึ่งคือ GA4 ไม่มีตัวเลือกในการดู Conversion ทันทีโดยใช้รูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่แตกต่างกัน เช่น คลิกแรกหรือคลิกสุดท้ายอีกต่อไป คุณลักษณะนี้มีอยู่ใน Universal Analytics ช่วยให้องค์กรต่างๆ ได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับเส้นทางต่างๆ ที่ผู้ใช้ใช้ก่อนที่จะเกิด Conversion ทำให้ปรับแต่งกลยุทธ์การโฆษณาได้ง่ายขึ้น

การไม่มีฟีเจอร์นี้ใน GA4 อาจส่งผลกระทบได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากทีมการตลาดคุ้นเคยกับการวิเคราะห์ข้อมูลการระบุแหล่งที่มาผ่านช่องทางต่างๆ รูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่แตกต่างกันมักใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของช่องทางการตลาดต่างๆ ช่วยในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลเกี่ยวกับการจัดสรรงบประมาณและการเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญ การเปลี่ยนมาใช้การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล แม้จะสัญญาว่าจะได้รับข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำยิ่งขึ้น แต่คุณก็ต้องปรับแนวทางให้เข้ากับการวิเคราะห์แหล่งที่มาด้วย คุณอาจต้องพึ่งพาข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการระบุแหล่งที่มาที่เครื่องสร้างขึ้นจาก GA4 มากขึ้น ซึ่งอาจไม่สอดคล้องกับรูปแบบและวิธีการก่อนหน้านี้

โควต้าข้อมูลและการบิดเบือนตัวอย่าง

การนำคุกกี้ของบุคคลที่สามออก ซึ่งได้แรงผลักดันจากข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวที่เพิ่มขึ้นและมาตรฐานอุตสาหกรรมที่เปลี่ยนแปลงไป ทำให้ GA4 ต้องพึ่งพาเทคนิคการสุ่มตัวอย่างข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิงมากขึ้นเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้ แม้ว่าแนวทางเหล่านี้จะมีข้อดี แต่ก็ยังทำให้เกิดความท้าทายที่อาจส่งผลต่อความถูกต้องและรายละเอียดของข้อมูลที่รวบรวมได้

ปัญหาสำคัญประการหนึ่งที่เกิดจากการพึ่งพาการสุ่มตัวอย่างข้อมูลที่เพิ่มขึ้นคือศักยภาพในการลดความแม่นยำของข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเว็บไซต์เผชิญกับปริมาณการเข้าชมสูง GA4 ใช้การสุ่มตัวอย่างข้อมูลเพื่อประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม เมื่อเว็บไซต์มีเซสชันเกิน 500,000 เซสชัน GA4 อาจหันไปสุ่มตัวอย่างข้อมูลบางส่วนแทนที่จะวิเคราะห์ทุกจุดข้อมูล ส่งผลให้ข้อมูลมีความแม่นยำน้อยลงเนื่องจากอาจขาดการโต้ตอบและรูปแบบบางอย่างของผู้ใช้ ดังนั้น หากองค์กรของคุณประสบกับการเข้าชมเว็บไซต์จำนวนมาก ข้อมูลเชิงลึกจะละเอียดน้อยลงและเป็นตัวแทนของประสบการณ์จริงของผู้ใช้น้อยลง

นอกจากนี้ การพึ่งพาอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เพิ่มขึ้นเพื่อชดเชยการสูญเสียคุกกี้ของบุคคลที่สาม ทำให้เกิดอคติที่อาจเกิดขึ้นในการวิเคราะห์ แม้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยเปิดเผยรูปแบบที่ซ่อนอยู่และความสัมพันธ์ในพฤติกรรมของผู้ใช้ได้ แต่ก็ยังต้องมีการปรับปรุงและการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องเพื่อให้มั่นใจในความถูกต้องและความเกี่ยวข้อง การไม่มีการควบคุมการรวบรวมและการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเองเท่าที่เป็นไปได้ด้วยคุกกี้ของบุคคลที่สาม หมายความว่าธุรกิจของคุณต้องเชื่อถือความสามารถด้านแมชชีนเลิร์นนิงของ GA4 ซึ่งบางครั้งอาจสอดคล้องกับเป้าหมายและวัตถุประสงค์ทางธุรกิจเฉพาะของคุณอย่างสมบูรณ์แบบเท่านั้น

ไม่มีการสนับสนุนลูกค้าโดยเฉพาะ

ข้อจำกัดที่สำคัญอีกประการหนึ่งของ Google Analytics มาจากการขาดช่องทางการสนับสนุนลูกค้าโดยตรงที่เป็นส่วนตัว ซึ่งอาจก่อให้เกิดความท้าทาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากองค์กรของคุณกำลังต่อสู้กับปัญหาการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน

เช่นเดียวกับในทุกด้านของชีวิต การวิเคราะห์การตลาดดิจิทัลไม่ได้รับผลกระทบจากข้อผิดพลาด และเมื่อเกิดปัญหาหรือคำถาม มักจะจำเป็นต้องได้รับความช่วยเหลือเฉพาะทางอย่างทันท่วงทีเพื่อการแก้ไขที่มีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม การขาดการสนับสนุนลูกค้าโดยเฉพาะหมายความว่าคุณอาจไม่สามารถเข้าถึงผู้เชี่ยวชาญโดยตรงที่สามารถแก้ไขปัญหาท้าทายเฉพาะของคุณได้ในทันที คุณจะต้องดูเอกสารออนไลน์ที่ครอบคลุมและค้นหาคำตอบในฟอรัมชุมชนแทน ซึ่งอาจใช้เวลานานและอาจไม่ได้ให้วิธีแก้ปัญหาที่แม่นยำเสมอไป

ความสำคัญของการติดตามการเดินทางของลูกค้า

การทำความเข้าใจเส้นทางของลูกค้าโดยสมบูรณ์เป็นสิ่งสำคัญยิ่งในภาพรวมการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบัน ทุกปฏิสัมพันธ์ที่ลูกค้ามีกับแบรนด์ของคุณ ตั้งแต่การมีส่วนร่วมครั้งแรกไปจนถึงการตัดสินใจซื้อขั้นสุดท้าย และการโต้ตอบหลังการซื้อในภายหลัง ถือเป็นขุมทรัพย์ของข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า มุมมองที่ครอบคลุมนี้ทำหน้าที่เป็นเข็มทิศเชิงกลยุทธ์สำหรับธุรกิจของคุณ แยกแยะจุดเจ็บปวดที่สำคัญ ความต้องการของลูกค้า และโอกาสที่ยังไม่ได้ใช้สำหรับการมีส่วนร่วมในทุกขั้นตอนของการเดินทาง

ความสามารถในการเปิดเผยความแตกต่างที่ซับซ้อนของพฤติกรรมและการมีส่วนร่วมของลูกค้าทำให้มุมมองแบบองค์รวมแตกต่างออกไป ด้วยความเข้าใจเชิงลึกนี้ คุณสามารถปรับแต่งกลยุทธ์และแคมเปญของคุณได้อย่างแม่นยำ สร้างประสบการณ์ที่ตรงใจลูกค้าแต่ละรายอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น คุณยังสามารถปลูกฝังความสัมพันธ์กับลูกค้าให้แข็งแกร่งขึ้นและส่งเสริมความภักดีต่อแบรนด์โดยส่งมอบปฏิสัมพันธ์ที่เป็นส่วนตัวและเกี่ยวข้อง

การบูรณาการข้อมูลจากแหล่งต่างๆ

ลูกค้ามีส่วนร่วมกับแบรนด์ของคุณผ่านช่องทางติดต่อที่หลากหลาย ตั้งแต่เว็บไซต์และโซเชียลมีเดียไปจนถึงการสื่อสารทางอีเมลและร้านค้าจริง แต่ละจุดติดต่อจะมอบหน้าต่างที่ไม่ซ้ำใครในการเดินทางและพฤติกรรมของลูกค้า โดยนำเสนอชิ้นส่วนอันมีค่าของปริศนา เพื่อให้เข้าใจภาพรวมได้อย่างแท้จริง ธุรกิจของคุณจะต้องเอาชนะความท้าทายของการกระจายตัวของข้อมูลโดยการบูรณาการข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันเหล่านี้ รวมถึงการทำลายไซโลข้อมูลและการรวมข้อมูลให้เป็นหนึ่งเดียว

เมื่อข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ได้รับการบูรณาการอย่างราบรื่น จะเป็นการปูทางไปสู่ความเข้าใจแบบองค์รวมเกี่ยวกับพฤติกรรมและความชอบของลูกค้า คุณมีความสามารถในการติดตามการเดินทางของลูกค้าอย่างลื่นไหลในช่องทางต่างๆ ก้าวข้ามขีดจำกัดของชุดข้อมูลที่แยกออกมา และช่วยให้คุณค้นพบแนวโน้มและรูปแบบข้ามช่องทาง โดยเผยให้เห็นว่าการโต้ตอบของลูกค้าบนแพลตฟอร์มหนึ่งมีอิทธิพลต่อการกระทำในแพลตฟอร์มอื่นอย่างไร

การรวมข้อมูลช่วยให้ธุรกิจของคุณจัดสรรทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยการระบุจุดติดต่อและช่องทางที่มีอิทธิพลมากที่สุดในการขับเคลื่อนการมีส่วนร่วมของลูกค้าและคอนเวอร์ชั่น คุณสามารถปรับแต่งกลยุทธ์การตลาดของคุณเพื่อมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สำคัญอย่างแท้จริงได้

บทบาทของข้อมูลแบบครบวงจร

ประการแรกและสำคัญที่สุด ข้อมูลแบบครบวงจรช่วยให้องค์กรดำเนินการวิเคราะห์เชิงลึกได้ มันไม่ได้เกี่ยวกับปริมาณของข้อมูลเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับคุณภาพและความเกี่ยวข้องของข้อมูลที่มีอยู่ด้วย ชุดข้อมูลที่แข็งแกร่งช่วยให้คุณสามารถเจาะลึกพฤติกรรมของลูกค้า ระบุรูปแบบ ความชอบ และจุดด้อยได้ ความเข้าใจนี้เป็นเครื่องมือที่มีศักยภาพในการสร้างแคมเปญและกลยุทธ์ที่โดนใจกลุ่มเป้าหมายของคุณ

นอกจากนี้ ข้อมูลแบบรวมยังช่วยอำนวยความสะดวกในการแบ่งกลุ่มผู้ชมที่แม่นยำ การตลาดที่มีประสิทธิภาพต้องอาศัยการส่งข้อความที่เหมาะสมไปยังผู้คนในเวลาที่เหมาะสม ด้วยการแบ่งกลุ่มผู้ชมอย่างแม่นยำตามข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล คุณสามารถปรับแต่งความพยายามทางการตลาดเพื่อตอบสนองความต้องการและความสนใจของกลุ่มลูกค้าที่แตกต่างกันได้ การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณนี้ช่วยเพิ่มประสบการณ์ของลูกค้าและเพิ่มโอกาสในการเปลี่ยนใจเลื่อมใสและความภักดีต่อแบรนด์

ข้อมูลแบบรวมยังช่วยให้สามารถวัดผลกระทบทางการตลาดได้ คุณสามารถติดตามตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) ของธุรกิจของคุณ ประเมินผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) และปรับปรุงกลยุทธ์ของคุณตามข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง

เครื่องมือติดตามแคมเปญแบบหลายช่องทางเทียบกับ Google Analytics

เครื่องมือติดตามแคมเปญแบบหลายช่องทาง เช่น แดชบอร์ดการตลาดดิจิทัลของ AdRoll นำเสนอส่วนเสริมที่น่าสนใจใน GA4 สำหรับธุรกิจที่กำลังมองหาโซลูชันการติดตามและวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุมและยืดหยุ่นมากขึ้น เครื่องมือเหล่านี้ถือเป็นการพิจารณาที่สำคัญหากคุณกำลังมองหาความได้เปรียบในการแข่งขัน โดยนำฟีเจอร์และคุณประโยชน์มากมายมาไว้บนโต๊ะ เช่น:

1. การติดตามหลายช่องทาง: ข้อดีอย่างหนึ่งที่โดดเด่นของเครื่องมือการรายงานที่มีประสิทธิภาพ เช่น AdRoll ก็คือความสามารถในการติดตามหลายช่องทาง เครื่องมือเหล่านี้ต่างจาก GA4 ตรงที่ผสานรวมข้อมูลจากช่องทางการตลาดต่างๆ ได้อย่างราบรื่น โดยให้มุมมองแบบรวมของการโต้ตอบของผู้ใช้ในเว็บไซต์ แอป และแพลตฟอร์มโฆษณา แนวทางแบบองค์รวมนี้ช่วยให้คุณตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลโดยอาศัยความเข้าใจที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการเดินทางของผู้ชม

2. รูปแบบการระบุแหล่งที่มาขั้นสูง: รูปแบบการระบุแหล่งที่มาขั้นสูงเป็นอีกจุดสำคัญของเครื่องมือการรายงานที่ได้รับการปรับปรุง แม้ว่า GA4 ส่วนใหญ่จะอาศัยการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล AdRoll ก็มีรูปแบบการระบุแหล่งที่มาหลายรูปแบบ รวมถึงตัวเลือกคลิกแรก คลิกสุดท้าย และมัลติทัช ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้คุณปรับแต่งกลยุทธ์การระบุแหล่งที่มาให้สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจและพฤติกรรมของลูกค้าที่ไม่เหมือนใคร

3. การอัปเดตข้อมูลแบบเรียลไทม์: การอัปเดตข้อมูลแบบเรียลไทม์มีความจำเป็นต่อการตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพในขอบเขตดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน เครื่องมือการรายงานที่ได้รับการปรับปรุงมักจะให้การอัปเดตข้อมูลแบบเกือบจะเรียลไทม์ ช่วยให้ธุรกิจของคุณตอบสนองต่อแนวโน้มที่เปลี่ยนแปลงได้ทันที

4. การแบ่งส่วนผู้ชมที่ได้รับการปรับปรุง: เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้สามารถแบ่งกลุ่มผู้ชมตามเกณฑ์ต่างๆ ตั้งแต่ข้อมูลประชากรไปจนถึงพฤติกรรมผู้ใช้ ช่วยให้คุณปรับข้อความเพื่อการมีส่วนร่วมและอัตรา Conversion ที่ดีขึ้น

5. การรายงานและการแสดงภาพที่เรียบง่าย: เครื่องมือการรายงานที่ได้รับการปรับปรุงให้แดชบอร์ดการตลาดที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้ ตัวเลือกการแสดงภาพข้อมูลที่ใช้งานง่าย และเทมเพลตการรายงานที่ปรับแต่งได้ ช่วยให้ทีมการตลาดของคุณสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จากข้อมูลได้ง่ายขึ้น โดยไม่มีความซับซ้อนซึ่งบางครั้งอาจมาพร้อมกับการเปลี่ยนแปลงอินเทอร์เฟซของ GA4

AdRoll สามารถปรับปรุงการติดตามแคมเปญของคุณได้อย่างไร

ในโลกที่ข้อมูลเป็นตัวขับเคลื่อนทุกแง่มุมของการตัดสินใจ AdRoll กลายเป็นพันธมิตรที่เชื่อถือได้และทรงพลังสำหรับธุรกิจที่ต้องการนำทางภูมิทัศน์ที่ซับซ้อนของการโฆษณาดิจิทัล ในกรณีที่ Google Analytics ขาดตลาด AdRoll ก็เป็นโซลูชันที่น่าเกรงขาม โดยนำเสนอแดชบอร์ดการตลาดดิจิทัลที่แข็งแกร่งซึ่งก้าวข้ามข้อจำกัดเหล่านี้

ศูนย์กลางแบบรวมศูนย์นี้ช่วยให้ธุรกิจของคุณสามารถตรวจสอบและวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแคมเปญในช่องทางต่างๆ อำนวยความสะดวกในการระบุแนวโน้มข้ามช่องทาง และการจัดสรรทรัพยากรอย่างมีประสิทธิผลสำหรับกลยุทธ์ที่ปรับให้เหมาะสม รูปแบบการระบุแหล่งที่มาขั้นสูงของ AdRoll ยังช่วยให้เข้าใจเส้นทางของลูกค้าได้อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น ด้วยความยืดหยุ่นในการเลือกจากรูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่หลากหลาย AdRoll รับประกันการให้เครดิตที่ถูกต้องของจุดสัมผัสซึ่งมีส่วนสำคัญต่อ Conversion ช่วยให้สามารถจัดสรรงบประมาณและปรับแต่งกลยุทธ์ได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น

อย่าพลาดโอกาสในการปลดล็อกศักยภาพที่แท้จริงของแคมเปญของคุณ! สำรวจแดชบอร์ดการตลาดดิจิทัลของ AdRoll วันนี้ และเริ่มต้นการเดินทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลสู่ความสำเร็จในระบบนิเวศดิจิทัลที่พัฒนาตลอดเวลา