GA 數據分析初學者必學的五大步驟
GA 數據分析初學者必學的五大步驟

Google Analytics 是行銷人很重要的工具,但很多人不知道該如何開始。

《數位時代》針對 248 位行銷人的調查中,發現有 56% 的行銷人知道 GA 很重要,但不知道該如何開始,20%的行銷人認為自己沒有工程背景而遲遲無法進入,11% 的行銷人即使著手學習,但學習資源大多是大公司案例,無法學以致用。
免費的 Google Analytics(GA)數據分析工具,就像網站的監視器,可以了解網站使用者是誰,經由哪些關鍵字進入,在網站裡做出哪些行為,並可觀察主要流量來自哪些管道,透過數據解讀,逐步優化網站效益。

想要了解 GA 到底該如何著手,請跟隨以下五大步驟:

GA 五大架構
圖/ 數位時代/製圖 Hahow

1. 健檢:找出你的網站經營問題和優化策略

開始學習 GA 之前,我們首先要先定義自己網站存在的目的,像是購物網站可能追求的是銷售轉換、內容型/ B2B 網站追求的是訪客停留時間或訂閱等等,GA 同時可以協助你重新整理經營網站的目的,並找出目前網站所面臨的問題。

2. 設定:串接你的網站與 GA

這個步驟,往往是行銷人卡關的重要環節,不懂工程技術,到底該怎麼串接網站與 GA?許多公司不只一個網站,該如何有效管理?如何排除不必要的流量,讓數據更精準?廠商權限該怎麼開,才能避免惡意竄改數據?

其實,行銷人在這階段所扮演的角色,最重要的是要懂得串接觀念與溝通語言,就可以有效的與公司工程師配合,或者了解電商服務平台(像是 Shopline, Shopify 等)是否有權限置入GA 追蹤碼,接著只需要找出 GA 追蹤編碼(Tracking ID)將其安裝在網站中就完成了!

想學習更深入的 GA 串接執行步驟?請參考《GA 從零上手!》線上課程

3. 解讀:重要維度、指標及常見迷思

串接成功後,GA 就能夠抓取到造訪你網站的使用者行為資料,轉換成 GA 後台各式各樣的指標數據!基本功就在釐清這些指標對於網站的意義,並避免數字迷思,像是跳出率與離開率的差別是什麼?不同的網站型態,該專注在哪些指標上?

最重要的兩項指標就是「目標對象」以及「使用行為」:
目標對象 指是使用者的輪廓,像是年齡層、興趣、性別、地區、裝置等指標,可以針對使用者加強行銷策略的調整,可能地域性的推廣、年齡層的鎖定、手機版的優化等等。

使用行為 指的是在網站瀏覽的過程所發生的事件轉換,像是頁面瀏覽量(Pageviews)、跳出率(Bounce Rate)、平均停留時間(Average Time)、流量來源(Referrals)、工作階段(Sessions)等指標,了解使用者在站內行為的轉換進而優化網站的使用體驗、銷售步驟等。

GA 指標
圖/ 數位時代/製圖 Hahow

4. 洞察:了解使用者是誰、從哪來、行為足跡、如何轉換

了解所有指標代表的意義後,接著可以透過 GA 學習如何有效掌握流量組成與客戶行為,查看訪客都從哪裡進入網站,他們在網站裡做什麼,是否符合你的流程設計、是否有達成轉換,這時亦可搭配其他觀察工具,像是熱點監控工具 hotjarCrazyegg 等。

GA 指標1
圖/ 數位時代/製圖 Hahow

5. 追蹤:了解廣告成效、追蹤客戶關鍵行為

最後,最重要的不外乎是「追蹤」,GA 最常用的功能之一,透過事件追蹤、購物車結帳流程轉換追蹤分析等,找出用戶流失點,以及哪裡的廣告才是最有效獲取網站流量。

不僅能幫助經營電商的賣家們調整銷售的關鍵策略,如果你是提供內容的部落格主、重視網站體驗的設計師,也能透過追蹤最相關的事件,客製化追蹤自己最在意的網站行為。

GA 分析工具掌握你的網站流量,了解這些流量數據所代表的意義是什麼,作為行銷策略判斷的指標。透過 GA 數據,也能佐證你的目標是否達成,並利用 GA 分析工具找出可以優化的方向,有效找出屬於你的消費者,找到利基市場,打造更完整的數位行銷思維。


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全台首創對話式金融服務iWish 永豐銀讓GAI真正走進金融交易現場
全台首創對話式金融服務iWish 永豐銀讓GAI真正走進金融交易現場

你還在手寫填單、逐格Key-in資料嗎?在生成式AI浪潮席捲各行各業之際,永豐銀行推出全台首創「說話就能完成交易」的智能對話式金融服務iWish,讓繁瑣的填單流程成為過去式,使用者可以透過文字輸入、口說敍述或上傳照片等方式,向AI傳達自身需求,無論哪一種方式,AI都可以即時理解使用者意圖,並根據與使用者的對話內容,自動填寫存款、提款、轉帳、匯款等相關表單,顛覆使用者對金融服務的想像。

生成式AI再進化,開啟AI代理人時代

隨著生成式AI的進步,LLM大型語言模型已具備多輪對話和上下文理解的能力,甚至正邁向可以獨立完成任務、不需要人類涉入的AI代理人(AI Agent)的新階段,這項技術突破讓企業既有服務得以展現全新樣貌。

以國際證券經紀商FBS為例,其推出的FBS AI Assistant服務,跳脫傳統單向建議模式,不直接提供評論或建議,而是讓用戶先選擇一至多項技術指標,再交由生成式AI模型解讀並生成專屬分析與操作建議,打造更具互動性與參與感的使用體驗。

永豐金控數位科技長張天豪認為,這種以生成式AI為核心的互動式服務模式,將大幅優化客戶的使用體驗,成為金融服務新常態。未來,客戶不必學習如何操作App,也不用記得交易程序,只要用對話、上傳照片或螢幕截圖等自己習慣的方式表達需求,AI就會理解並協助完成後續動作。「未來的金融服務將像生活中人與人之間的對話一樣,簡單而自然,」張天豪強調。

永豐銀行
前排由左至右:永豐金控數位科技長 張天豪、永豐銀行資訊、數位及作業督導張升寶、永豐銀行綜合企劃處處長 王筱嵐 後排由左至右:永豐金控數位科技處專案經理 林維婕、永豐金控數位科技處專案工程師 廖庭暘
圖/ 永豐銀行

從填單到對話,iWish重塑分行服務體驗

瞄準此未來趨勢,永豐銀行進一步盤點金融服務場景,決定從最貼近客戶的分行場域出發,打造互動式服務新體驗。

張天豪說明,臨櫃交易往往需要填寫各式各樣的表單,這些表單格式通常很制式、欄位繁複,對不熟悉流程的客戶而言,常常填到一半才發現格式錯誤、填錯位置,甚至必須整張重來,徒增挫折與作業時間。

「iWish服務的推出,就是為了讓這段流程可以變得更自然、直覺且輕鬆,」永豐銀行資訊、數位及作業督導張升寶說,客戶不再需要手寫填單,只要開口說、輸入文字或是上傳圖片,告訴iWish想要使用哪些金融服務,就可以完成交易,將原本繁瑣、仰賴經驗的填單作業,轉化成只需一句話或一張圖就能搞定,大幅提升臨櫃交易的服務體驗與作業效率。

以轉帳交易為例,客戶可以口說轉帳帳戶及金額,或是上傳網購訂單的轉帳頁面截圖、團媽在Line上提醒轉帳付款的對話截圖等,iWish會從中辨識表單所需資訊並精準填入銀行系統中對應的欄位,待客戶確認資訊無誤之後,系統就會生成一個二維條碼,只要將二維條碼交由臨櫃人員完成最後核對,就能輕鬆完成金融交易。

AI減輕行員負擔,專注更高價值服務

除了顛覆客戶的使用體驗,iWish服務也為內部作業流程帶來優化和改變,「對永豐銀行而言,iWish服務不是引進AI技術的炫技展示,而是與現有服務模式的無縫融合,讓創新落地、貼近人性」,永豐銀行綜合企劃處王筱嵐處長說。

王筱嵐進一步表示,最開始,金融交易需要經歷「客戶填單+櫃員輸入」的雙重程序,不僅耗時,也容易出錯。之後,永豐銀行推出免填單服務,客戶可以口述或將交易資訊抄寫在紙上,交由櫃員輸入至系統中、列印單據,待客戶簽名確認即可完成交易。

永豐銀行
圖/ 永豐銀行

而iWish則是免填單服務的再進化,藉由生成式AI(GAI)的語意理解與圖像辨識能力,取代櫃員的手動輸入作業,不僅提高效率與準確度,也大幅降低櫃員的作業負擔,可以將心力投注在更有價值的服務與溝通上。

GAI不只是客服輔助工具,更是金融轉型的推進引擎

相較於目前金融業的生成式AI應用,多數仍停留在客服階段,iWish是全台首創直接導入金融交易場景的GAI服務,堪稱跨出關鍵一步。

然而,在實際開發過程中,永豐銀行團隊也面臨諸多挑戰,其中壓力最大的,便是如何降低LLM可能出現的「幻覺」與辨識錯誤風險。尤其在金融交易場景中,AI的辨識精準度不僅關係到客戶權益,更直接影響其對金融服務的信任感,必須以更審慎的態度來看待。

為此,永豐銀行從多個面向著手提升模型準確度,包括優化Prompt設計與模型邏輯、與前線單位密切協作,共同討論介面呈現、使用流程與應用情境、在UI/UX介面加入提醒文字與引導機制,避免造成誤解。此外,團隊也分階段進行大規模封閉測試,邀請全行數百位同仁參與測試,並根據測試結果持續微調優化,確保最終推出的服務穩定度。

iWish的智慧來自於訓練與學習,「越用越聰明」的特性需要使用者參與激發

iWish是一款全新上市的智能服務,專為提升臨櫃交易體驗而設計。現階段iWish服務聚焦於台幣存款、提款、轉帳及匯款4大交易類型,並以「分行」為主要場景,未來則計劃將iWish服務擴展至更多金融交易類型,甚至走出分行場景,與iBranch等線上服務結合。

永豐銀行
永豐iWish以「智讀」、「智說」、「智寫」人性化操作,讓金融交易更方便快速
圖/ 永豐銀行

iWish的成功落地不僅是技術突破,更宣示意味著,生成式AI正式從客服輔助工具,搖身一變成為可以理解意圖、自然回應、主動引導的智慧助理,讓用戶在熟悉的對話情境中完成交易,實現真正以人為本的金融體驗。而AI模型的成長需要訓練,iWish在初期也需要客戶的參與來變得更聰明,透過接觸到更多元的使用情境,進一步完善服務,讓每一次互動都更懂客戶的需求。

「iWish服務只是第一步,」張升寶認為,這項服務不僅重新定義人與銀行的互動方式,也為生成式AI在金融業的應用看見新的可能。他期許未來能進一步擴大AI Agent應用範圍,讓AI不再只是輔助工具,而是驅動金融轉型的核心力量。

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