流量金礦,你要鑽對才能挖!用GA洞悉消費者數位軌跡,讓品牌行銷更有效
流量金礦,你要鑽對才能挖!用GA洞悉消費者數位軌跡,讓品牌行銷更有效

在上網成為人們日常的時代,透過Google搜尋、Google Maps、YouTube等各種服務,人們網路上的行為已有跡可循。對品牌、商家來說,人們每天產生的大量數據,在網站監視器「Google Analytics」的幫助,以及進一步搭配Google Ads等廣告工具的使用下,將能達到最直接的應用。

但問題是,GA雖然能免費使用,究竟該如何分析、判讀其中的數據?

由《數位時代》和台灣少數取得Google官方認證的數位行銷技術公司雲數位智能行銷(CloudAD),共同開設的「Google Analytics流量分析基礎實務」課程,便是針對這些問題而來。

分析GA四大步驟 定義、部署、分析和應用

事實上,要品牌和商家開設GA帳戶、埋代碼都不是難事,難的是產生數據後該如何解讀。CloudAD數據顧問張簡建呈Bruce指出,定義、部署、分析和應用,是分析GA數據的四大步驟,「這四個步驟適用於所有版本的GA。」

首先,「定義」階段包括釐清網站類型、定義行銷目標和制定測量表。網站通常可分為四種,有具備品牌宣傳、發布公告、活動宣傳等功能的品牌網站,提供線上購買流程和金流的電商網站,時常更新、發布訊息、新聞等內容的內容網站,以及企業對企業間形象宣傳、具備線上留單系統、撥打電話和網站聯繫等資訊的B2B網站,「唯有清楚網站類型後,才有辦法制定分析項目和埋設不一樣的代碼,」Bruce強調。

定義行銷目標,顧名思義是設定品牌要達到的行銷目的。從行銷漏斗來看,包括提升品牌認知、找到對產品有需求的消費者,以及讓消費者採取最有價值的轉換動作等三種不同目標。至於制定測量表,則是將行銷目標、分析目的和對應維度一一列出,方便隨時釐清初衷。

開設GA帳戶和正確埋設代碼為「部署」階段的主要工作,埋好代碼、取得各項數據後,便進入最重要的「分析」環節。

妥善埋好全域網站代碼 就能分析客源與客群

GA五大報表
圖/ CloudAD提供

打開GA後台,會發現有「即時」、「目標對象」、「客戶開發」、「行為」和「轉換」五大報表,Bruce通常會利用「維度」和「指標」剖析報表。維度指的是報表裡使用文字描述資料的樣貌,例如年齡層、性別、興趣等,指標則是量化、以數字呈現的數據,像是使用者比例、工作階段百分比等。Bruce另外指出,只要安裝好全域網站代碼,品牌起碼可以做到客群(目標對象報表)和客源(客戶開發報表)分析。

值得細究的是,五大報表下還有許多子報表,像是「目標對象」中,就包括總覽、客層、興趣、地理區域等子報表,品牌能一一應用。Bruce舉例,如果是全球性的品牌官網,透過子報表「地理區域」的語言、地區等指標,觀察哪個語言的使用者更多、更重要,可以多做相關語系翻譯,以提升使用者體驗。

分析「行為」報表,則能理解訪客在網站裡的互動行為。例如藉由子報表「網站內容」中的「離開網頁」指標,發現許多訪客會在購物車階段關掉網頁,品牌便該細想,是否要針對購物流程做出調整;「網站速度」則能檢視哪些頁面載入速度較久,「根據Google提供的數據,現在人於網路上的瀏覽習慣越來越缺乏耐心,若網頁載入速度超過3秒,便有一半的可能選擇離開。」Bruce建議,首頁做為網站門面,需要有優化的速度,品牌也能據此調整。

「客戶開發」報表則會看到使用者從哪裡來,是直接輸入網址或透過Google搜尋。報表也能串接Google Ads和Search Console的資訊,看出使用者是透過哪些廣告和Google搜尋關鍵字進入網站。

「轉換」可能是所有品牌最在意的報表。擁有電商網站的品牌,能在子報表「電子商務」中觀察訪客的購物、結帳等各種行為,Bruce提到,若品牌發現轉換率不到1%,或許該思考是否要調整行銷目標,從找尋對產品有需求的消費者,改成以宣傳品牌意識為主。

最後,「即時」報表能在一次性事件中發揮效用,例如品牌舉辦了行銷活動,透過即時監測到的數據,能針對隨時做出調整。而詳細分析五大報表後,品牌和商家就能針對自家產品、服務,再結合其他廣告工具像是Google Ads,制定出能實際應用的行銷策略。

GA從零上手!掌握消費者數位軌跡,轉換率瞬間提高!【11/5 GA流量分析基礎實務】

GA4可看網路和APP數據 釐清跨裝置行為

去年底,Google推出採用全新技術邏輯的Google Analytics 4(GA4),相較過去GA要看網路和APP上的數據,必須各自拆成兩個平台解讀,GA4則據此改善,結合網路和APP,以釐清使用者跨裝置的行為。

但到底該用GA還是GA4?Bruce建議,GA4仍在開發階段,許多GA原有的功能都暫時取消,若品牌只需要經營網頁,可以繼續使用GA,若商家將主力放在APP,那就必須同時運用GA4,「目前GA和GA4的細部功能都有各自的不可取代性,也不會造成網站載入速度的負擔,可以放心使用。」

經營Google我的商家 讓品牌在數位世界被看見

除了GA之外,Google我的商家(Google My Business,GMB)也能是品牌、商家的好幫手。過去,實體商家、通路不比線上網站和電商,缺乏數據,但如今一般民眾要外出聚會、和朋友聚餐前,都習慣先上Google Maps查找一番,Bruce解釋,消費者現在很少上官網,反而更常透過Google搜尋資料,只要商家開通GMB,包括電話、營業時間、菜單等資訊,都一覽無遺,商家即使不投廣告,搜尋排序也會出現在首位,而商家能根據民眾的留言、評分等回饋,回頭針對實體商店做更客觀的描述,「GMB就像線下版GA,經營GMB,代表商家在數位世界會更容易被看到。」

科技日新月異,新技術、新方法源源不絕被推出,若品牌善用新工具,再結合第一方與Google數據,衡量成果時將更有效率,也能發揮最大行銷效用。

關鍵字: #Google Analytics
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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