Chia sẻ cách sử dụng Google Data Studio hiệu quả cho doanh nghiệp

Có thể tạo mẫu báo cáo Data Studio khi cần thông tin chi tiết để phân tích các khía cạnh khác nhau của Business. Dưới đây là ví dụ về Dashboard dùng trong phân tích customer base thông qua kết nối Google Analytics.

Kì vọng đối với báo cáo này là giúp bạn hiểu mối tương quan giữa device categories và CR, interests và CR, giá trung bình và AOV (giá trị đơn hàng trung bình) theo Channel, và một số số liệu thú vị khác.

Trong phần đầu tiên của báo cáo, bạn có thể thấy các chỉ số quan trọng nhất như Users, Sessions, New Users, Bounce Rate và Average Session Duration trong khoảng thời gian được chọn ở góc trên cùng bên phải của Dashboard và so sánh tỷ lệ với giai đoạn trước đó.

Trong phần bên dưới có số liệu Doanh thu theo chiều Nhân khẩu học.

Device Categories, Channels and Time.

Báo cáo được thiết kế để hiển thị thông tin về khách hàng dựa trên:

• CR
• Đến từ đâu?
• Sở thích của họ là gì?
• Thời gian họ mua hàng nhiều nhất?

1. Channels

Channel là một trong những khía cạnh quan trọng nhất cần theo dõi để hiểu khách hàng của bạn đến từ đâu và làm thế nào để nâng cao ROAS của các chiến dịch marketing.

Channel nào có lợi nhất dựa trên CR ?

Đây là một câu hỏi quan trọng đối với người làm marketing. Hình bên dưới thể hiện một số thông tin cần đào sâu từ dữ liệu bằng các các sản phẩm Google Cloud.

2. Device categories

Mỗi biểu đồ dưới đây hiển thị một câu trả lời cụ thể về customers’ profiles:

• Device categories nào có CR cao hơn?
• Device categories nào kết hợp với interests, channels, location, và age nào để có hiệu quả CR cao?

Kết hợp các biểu đồ này, bạn có thể tạo thông tin chi tiết về các khách hàng đã chuyển đổi thành công để hiểu cách nâng cao CR và quyết định ngân sách marketing.

Interests nào có CR cao nhất, dựa trên device category?

Biểu đồ sau đây trả lời cho câu hỏi này => Hiểu được:

• Cách tối ưu hóa thông tin cho chiến dịch marketing
• Phân khúc khách hàng của bạn
• Giao tiếp tốt hơn hoặc đưa ra một số offer cụ thể liên quan đến sở thích của khách hàng.

3. Time

Google Analytics lấy mẫu tất cả dữ liệu để phân tích và khám phá thông tin có ý nghĩa. Trong hình sau, bạn có thể thấy một ma trận với Sessions, CR và AOV vào các giờ trong ngày => quyết định các thời điểm cần tập trung trong tuần.

Thời gian và ngày có lượt mua cao nhất trong tuần?

Đối với mỗi ngày trong tuần và theo từng giờ, kết hợp số liệu session, CR, Doanh thu => Các điểm cần chú ý:

• Các thời điểm thúc đẩy tăng cần chú ý và tận dụng.
• Sự tăng đột biến bất thường => tìm hiểu nguyên nhân (do gian lận quảng cáo, do có KOL share,…)

Theo A1Digihub