שיטות מומלצות
מומלץ לא לרשום מזהה משתמש בתור מאפיין מותאם אישית.
יצירה של מאפיינים מותאמים אישית בעלי עוצמה (cardinality) גבוהה שאין בהם צורך, כמו מזהה משתמש, פוגעת בדוחות ובניתוחים וגורמת לצבירה של נתונים בשורה "(other)". במקום זאת, מומלץ להשתמש בתכונה User-ID.
ניתוח נתונים על סמך משתמשים
בטבלה הבאה מתוארות התכונות שתוכלו להשתמש בהן כדי לנתח נתונים על סמך משתמשים וליצור אינטראקציה עם הנתונים האלה:
|
תרחיש שימוש |
תכונה |
|---|---|
|
אני רוצה לבדוק פלחים של משתמשים ולהתעמק בנתונים לגבי פעילויות של משתמש ספציפי. |
ניתוח משתמשים נפרדים |
|
אני רוצה לעקוב אחרי מאפייני המשתמשים בזמן שהם נאספים, לפתור בעיות כאשר הן מתעוררות ולהבין את התנהגות המשתמשים בזמן שהם מבקרים באתר או באפליקציה שלי. |
DebugView |
|
אני רוצה לבטל כפילויות בדוחות על סמך מזהה משתמש. |
כשהזיהוי של מי שמדווח כולל User-ID, בכל הדוחות ב-GA4 קיימת האפשרות לביטול כפילויות של מזהה משתמש. |
| אני רוצה להשוות בין משתמשים שמחוברים לחשבון לבין אלה שלא מחוברים לחשבון. | השוואה בין משתמשים שמחוברים לחשבון למשתמשים שלא מחוברים לחשבון |
|
אני רוצה ליצור קהלים לרימרקטינג על סמך מזהי משתמשים. |
יצירת קהלים לרימרקטינג על סמך נתוני User-ID |
| אני רוצה לראות נתונים ברמת המשתמש לפי מזהה המשתמש. |
בסכימה של BigQuery Export ב-GA4 יש גם מזהה לקוח (user_pseudo_id) וגם מזהה משתמש (user_id). |
| אני רוצה לצרף את הנתונים שלי מ-Analytics לנתונים מאינטראקציה ישירה (למשל, נתונים של ניהול קשרי לקוחות (CRM)) כדי למדוד אירועים מרכזיים אופליין. | BigQuery Export |
| אני רוצה להריץ ניתוח נוסף של נתוני GA4 (למשל, להפעיל מודלים של למידת מכונה) ולייבא את התובנות חזרה ל-Google Analytics. | BigQuery Export וייבוא נתונים של אירועים אופליין |