随着获取新客的成本逐年升高，维系旧客的重要性愈显重要。近年来，“会员经营”成为显学：品牌该如何准确洞悉既有用户的心，配合行销策略推动持续运转的销售飞轮？这一切都要从“数据收集”开始，当品牌能获取详尽的会员数据，包含个人资料、消费习惯、价值偏好等，才能进一步针对会员贴标分类，并发想最适合的行销沟通方式。而在第三方数据受限的当今，基于用户同意而获取的第一方和零方数据，是行销人的无上至宝。
上一篇文章当中，我们分享了透过 SurveyCake 建置的问卷页面，该如何搭配 Google Analytics 4（下称“GA4”）进行追踪与分析；本篇文章，则要更进一步，将 GA4 所收集的网站和问卷数据，汇聚于 BigQuery 之中，以完整地发挥第一方数据和零方数据的行销应用价值。
Google Analytics vs. BigQuery 相辅相成的行销神器
为什么 GA4 不够，还要串接 BigQuery？透过 GA4，行销人可以完成事件埋设、数据追踪等行为；而若进一步搭配 BigQuery，则可将 GA4 所搜集的数据完善且永久的保存，更能运用 SQL 进行资料检索、分析和汇出应用。以下具体说明 3 个 GA4 串接 BigQuery 的优势：
1. 更全面：永久保存非抽样的网站数据
面对超过特定门槛的大量资料时，GA4 会自动采用“取样”、“压缩”的数据处理方式，这代表着 GA4 呈现的分析结果，并不一定反映整体的数据集，而可能与真实情况产生误差；相对而言，GA4 串接 BigQuery 后，将汇入所有的“非取样数据”，完整保存每一笔资料，以利后续的索引和分析。而在资料储存限期方面，GA4 最长只会保留 14 个月的数据，串接 BigQuery 后，则可不受时间限制、永久保存。
2. 更弹性：运用 SQL 语法自订索引与分析条件
在 GA4 中，备有既定的数据指标和分析维度，方便行销人拉取报表、查看流量洞察摘要；如果想要进行系统预设以外的深层索引和分析，例如多重条件的资料筛选和比对，则需要在 BigQuery 之中，透过 SQL 来下达指令。由于 BigQuery 保存了未经取样和压缩的完整资料，加上可配合程式语法进行复杂的数据分析，使得资料运用更加弹性而深入。
3. 更实用：结合 CRM 数据建构完整视角
BigQuery 资料可以和其他来源的变数整并、建立并比对多种商业模型（如：NES、RFM），以建构完整的客户视图。CRM 资料让我们知道“顾客是谁”，而 GA4 汇入 BigQuery 的数据，则可进一步呈现客户和品牌互动的情形，包含网站行为、问卷回馈等，协助品牌对顾客具备更深层而全面的认识。
SurveyCake 问卷数据搭配 GA4＋BigQuery，打造 360 度顾客视图
运用 GA4 搜集访客的网页浏览行为（第一方数据），以及用户填答问卷的资料（零方数据），配合 BigQuery 串接，结合品牌既有的 CRM 客户资料库，便等同打通了“顾客视图”的任督二脉，有利于后续资料识别和整合，并比对至单一用户。BigQuery 中，不仅可以自订条件进行索引，针对用户分众分析，也可以观察单一个体的完整视图，提升整体的行销效益。以下一起看看几个应用实例吧！
［ 情境一 ］分众贴标，打造体贴入心的个人化行销
一家文创设计品牌，在上市商品 A 前曾发送募资前测问卷，并鼓励填答者加入会员以获得最新优惠资讯。商品 A 上市后，品牌透过 GA4 和 BigQuery 分别捞取在募资前测问卷中，选择“价钱”作为最重要购买因素的用户群 A，以及选择“品质”为最重要购买因素的用户群 B，并分析两群用户的网站互动情形。
- 判断：透过募资问卷，可将填答用户分众贴标，例如：借由用户最重视的购买因素，将客户区分为“价格敏感”的用户群 A，以及“品质敏感”的用户群 B；第二，配合 CRM 和 GA4 纪录并保存于 BigQuery 的资料区分用户的购买潜力，举例而言，A 用户群中有部分用户加入网站会员，甚至有特定会员将商品 A 加入愿望清单中；而在 B 用户群，也可区分出加入 / 未加入会员的受众。
- 行动：针对价格敏感且已加入会员的用户群 A，透过 Email 和官网站内讯息，向用户发送限时 8 折券和免运优惠；而若是进一步将产品 A 加入愿望清单的高潜力客户，则追加 SMS 简讯发送。针对品质敏感且的用户群 B，透过 Email 向未加入用户发送关于产品设计细节、使用材料、检验认证等商品资讯；已加入会员者，则追加透过官网站内讯息沟通。
［ 情境二 ］见微知著，结合网站与问卷资料
一家服饰电商发现，有部分客户加入会员已超过一年，但仅有一次的消费纪录，其后多次将商品加入购物车但未曾结帐；配合售后问卷发现，该群客户普遍对于“商品配送”满意度低，且透过 GA4 分析可知客户下单后，多次进入“我的订单”查询出货情形，并在输入订单编号的页面，平均停留时间超过 3 分钟。
- 判断：用户曾有购买纪录且持续展现购物意图，属于重要挽留客户；配合问卷结果及网站行为数据可知，用户下单后特别关注订单处理进度，然而需要填写订单编号查询的环节费时耗力，可能影响用户回购的意愿。
- 行动：行销部门将订单管理系统串接 LINE、Messenger 等通讯软体，随时更新订单进度；并且向上述用户发送 Email 和 SMS 简讯，通知新功能上线，配合折扣码鼓励用户完成购买。
［ 情境三 ］虚实整合，运用线上洞察优化线下服务环节
餐饮业 CRM 会员资料，串接 BigQuery 进行保存以及后续受众计算，发现客户 A 半年内已有 5 次来店消费纪录，且累计消费金额已破万元；而在餐后的问卷中，每次用餐目的都勾选“商务聚餐”，满意度方面对于价格、菜色等评价高，但对于餐厅氛围、服务人员满意度较低。
- 判断：用户价值高，属于 VIP 客户，应积极经营。
- 行动：针对客户 A 透过 Email 和 SMS 简讯发送“免费包厢升等券”，引导客户体验包厢环境与服务，提升整体满意度，以及推动用户下次来店提前预订包厢的意愿；更可以基于地理位置定位，进行客制化的行销，定期推播客户 A 所在区域的优惠资讯，提升持续进店消费的诱因。
由里至外透视消费者的心，搭配行销应用增进沟通效益
CRM 数据和网站行为纪录，帮助品牌了解客户的个人资料、消费纪录等，而问卷能掌握消费纪录中看不出来的消费意图、个人偏好、未被满足的需求等，搭配设计得宜的问卷，能更进一步挖掘感性消费需求，以及真正在意的品质，量化与质化资料共同助力，打造更佳全面而深刻的行销策略；另一方面，上述分众贴标资料皆可配合行销自动化工具，设计对应的行销路径，规模化地提升整体沟通效益。
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本文获 TenMax 授权
转载作者：Tobey
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