問卷結合網站資料讓「會員經營」更上層樓!串接 BigQuery 打造升級版 CRM

隨著獲取新客的成本逐年升高,維繫舊客的重要性愈顯重要。近年來,「會員經營」成為顯學:品牌該如何準確洞悉既有用戶的心,配合行銷策略推動持續運轉的銷售飛輪?這一切都要從「數據收集」開始,當品牌能獲取詳盡的會員數據,包含個人資料、消費習慣、價值偏好等,才能進一步針對會員貼標分類,並發想最適合的行銷溝通方式。而在第三方數據受限的當今,基於用戶同意而獲取的第一方和零方數據,是行銷人的無上至寶。

上一篇文章當中,我們分享了透過 SurveyCake 建置的問卷頁面,該如何搭配 Google Analytics 4(下稱「GA4」)進行追蹤與分析;本篇文章,則要更進一步,將 GA4 所收集的網站和問卷數據,匯聚於 BigQuery 之中,以完整地發揮第一方數據和零方數據的行銷應用價值。

Google Analytics vs. BigQuery 相輔相成的行銷神器

為什麼 GA4 不夠,還要串接 BigQuery?透過 GA4,行銷人可以完成事件埋設、數據追蹤等行為;而若進一步搭配 BigQuery,則可將 GA4 所蒐集的數據完善且永久的保存,更能運用 SQL 進行資料檢索、分析和匯出應用。以下具體說明 3 個 GA4 串接 BigQuery 的優勢:

      1. 更全面:永久保存非抽樣的網站數據
        面對超過特定門檻的大量資料時,GA4 會自動採用「取樣」、「壓縮」的數據處理方式,這代表著 GA4 呈現的分析結果,並不一定反映整體的數據集,而可能與真實情況產生誤差;相對而言,GA4 串接 BigQuery 後,將匯入所有的「非取樣數據」,完整保存每一筆資料,以利後續的索引和分析。而在資料儲存限期方面,GA4 最長只會保留 14 個月的數據,串接 BigQuery 後,則可不受時間限制、永久保存。

        1. 更彈性:運用 SQL 語法自訂索引與分析條件
          在 GA4 中,備有既定的數據指標和分析維度,方便行銷人拉取報表、查看流量洞察摘要;如果想要進行系統預設以外的深層索引和分析,例如多重條件的資料篩選和比對,則需要在 BigQuery 之中,透過 SQL 來下達指令。由於 BigQuery 保存了未經取樣和壓縮的完整資料,加上可配合程式語法進行複雜的數據分析,使得資料運用更加彈性而深入。

          1. 更實用:結合 CRM 數據建構完整視角
            BigQuery 資料可以和其他來源的變數整併、建立並比對多種商業模型(如:NES、RFM),以建構完整的客戶視圖。CRM 資料讓我們知道「顧客是誰」,而 GA4 匯入 BigQuery 的數據,則可進一步呈現客戶和品牌互動的情形,包含網站行為、問卷回饋等,協助品牌對顧客具備更深層而全面的認識。

        SurveyCake 問卷數據搭配 GA4+BigQuery,打造 360 度顧客視圖

        運用 GA4 搜集訪客的網頁瀏覽行為(第一方數據),以及用戶填答問卷的資料(零方數據),配合 BigQuery 串接,結合品牌既有的 CRM 客戶資料庫,便等同打通了「顧客視圖」的任督二脈,有利於後續資料識別和整合,並比對至單一用戶。BigQuery 中,不僅可以自訂條件進行索引,針對用戶分眾分析,也可以觀察單一個體的完整視圖,提升整體的行銷效益。以下一起看看幾個應用實例吧!

        [ 情境一 ]分眾貼標,打造體貼入心的個人化行銷

        一家文創設計品牌,在上市商品 A 前曾發送募資前測問卷,並鼓勵填答者加入會員以獲得最新優惠資訊。商品 A 上市後,品牌透過 GA4 和 BigQuery 分別撈取在募資前測問卷中,選擇「價錢」作為最重要購買因素的用戶群 A,以及選擇「品質」為最重要購買因素的用戶群 B,並分析兩群用戶的網站互動情形。

            • 判斷:透過募資問卷,可將填答用戶分眾貼標,例如:藉由用戶最重視的購買因素,將客戶區分為「價格敏感」的用戶群 A,以及「品質敏感」的用戶群 B;第二,配合 CRM 和 GA4 紀錄並保存於 BigQuery 的資料區分用戶的購買潛力,舉例而言,A 用戶群中有部分用戶加入網站會員,甚至有特定會員將商品 A 加入願望清單中;而在 B 用戶群,也可區分出加入 / 未加入會員的受眾。

            • 行動:針對價格敏感且已加入會員的用戶群 A,透過 Email 和官網站內訊息,向用戶發送限時 8 折券和免運優惠;而若是進一步將產品 A 加入願望清單的高潛力客戶,則追加 SMS 簡訊發送。針對品質敏感且的用戶群 B,透過 Email 向未加入用戶發送關於產品設計細節、使用材料、檢驗認證等商品資訊;已加入會員者,則追加透過官網站內訊息溝通。

          [ 情境二 ]見微知著,結合網站與問卷資料

          一家服飾電商發現,有部分客戶加入會員已超過一年,但僅有一次的消費紀錄,其後多次將商品加入購物車但未曾結帳;配合售後問卷發現,該群客戶普遍對於「商品配送」滿意度低,且透過 GA4 分析可知客戶下單後,多次進入「我的訂單」查詢出貨情形,並在輸入訂單編號的頁面,平均停留時間超過 3 分鐘。

              • 判斷:用戶曾有購買紀錄且持續展現購物意圖,屬於重要挽留客戶;配合問卷結果及網站行為數據可知,用戶下單後特別關注訂單處理進度,然而需要填寫訂單編號查詢的環節費時耗力,可能影響用戶回購的意願。

              • 行動:行銷部門將訂單管理系統串接 LINE、Messenger 等通訊軟體,隨時更新訂單進度;並且向上述用戶發送 Email 和 SMS 簡訊,通知新功能上線,配合折扣碼鼓勵用戶完成購買。

            [ 情境三 ]虛實整合,運用線上洞察優化線下服務環節

            餐飲業 CRM 會員資料,串接 BigQuery 進行保存以及後續受眾計算,發現客戶 A 半年內已有 5 次來店消費紀錄,且累計消費金額已破萬元;而在餐後的問卷中,每次用餐目的都勾選「商務聚餐」,滿意度方面對於價格、菜色等評價高,但對於餐廳氛圍、服務人員滿意度較低。

                • 判斷:用戶價值高,屬於 VIP 客戶,應積極經營。

                • 行動:針對客戶 A 透過 Email 和 SMS 簡訊發送「免費包廂升等券」,引導客戶體驗包廂環境與服務,提升整體滿意度,以及推動用戶下次來店提前預訂包廂的意願;更可以基於地理位置定位,進行客製化的行銷,定期推播客戶 A 所在區域的優惠資訊,提升持續進店消費的誘因。

              由裡至外透視消費者的心,搭配行銷應用增進溝通效益

              CRM 數據和網站行為紀錄,幫助品牌了解客戶的個人資料、消費紀錄等,而問卷能掌握消費紀錄中看不出來的消費意圖、個人偏好、未被滿足的需求等,搭配設計得宜的問卷,能更進一步挖掘感性消費需求,以及真正在意的品質,量化與質化資料共同助力,打造更佳全面而深刻的行銷策略;另一方面,上述分眾貼標資料皆可配合行銷自動化工具,設計對應的行銷路徑,規模化地提升整體溝通效益。

              TenMax 擁有豐富數據應用、產品導入經驗,作為 Oracle 官方技術夥伴,為台灣市場開發結合 LINE、SMS 的行銷自動化工具,並擁有自行研發的 DMP 和 CDP,處理過比 GA 複雜數倍的數據搜集與資料清理流程,更為東南亞獨角獸 GoJek 開發數據廣告平台,每日經手上億資料量。現在就開始你的數據旅程!聯絡 TenMax 了解如何有效追蹤、運用網站數據和問卷資料,搭配 BigQuery 實現行銷應用


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