[UA] ตัวอย่างการนําเข้าข้อมูลผู้ใช้

การนำเข้าข้อมูลเมตาของผู้ใช้ เช่น คะแนนสะสมหรือมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของผู้ใช้จะช่วยให้คุณสร้างกลุ่มและรายการกลุ่มเป้าหมายสำหรับรีมาร์เก็ตติ้งที่มีความเกี่ยวข้องสูงได้

บทความนี้ประกอบด้วย

• สถานการณ์จำลอง
• ขั้นตอนที่ 1: ตัดสินใจว่าจะนำเข้าข้อมูลใด
• ขั้นตอนที่ 2: สร้างมิติข้อมูลที่กำหนดเอง
• ขั้นตอนที่ 3: สร้างชุดข้อมูล
• ขั้นตอนที่ 4: สร้างไฟล์ CSV
• ขั้นตอนที่ 5: อัปโหลดข้อมูล
• ขั้นตอนที่ 6: วิเคราะห์และดำเนินการ
• ขั้นตอนถัดไป
• แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

สถานการณ์จำลอง

คุณต้องการทราบว่าคุณลักษณะใดในเว็บไซต์ของคุณที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับผู้ที่ชอบการทานอาหารและไวน์ กีฬา และกลุ่มลูกค้าอื่นๆ คุณเก็บไฟล์ข้อมูลไว้นอก Analytics ซึ่งมีการเชื่อมโยงรหัสลูกค้ากับกลุ่มลูกค้า และคุณวางแผนที่จะอัปโหลดข้อมูลนี้ไปยัง Analytics เพื่อใช้เป็นข้อมูลพื้นฐานสำหรับกลุ่มเป้าหมายรีมาร์เก็ตติ้ง

ขั้นตอนที่ 1: ตัดสินใจว่าจะนำเข้าข้อมูลใด

รหัสผู้ใช้ที่คุณอัปโหลดต้องตรงกับรหัสผู้ใช้ที่คุณกำหนดไว้ใน Hit ที่เว็บไซต์ของคุณได้รับ โปรดดูเอกสารประกอบสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์เพื่อดูวิธีตั้งค่ารหัสผู้ใช้ใน Hit

คุณจะใช้ (เช่น อัปโหลดและใช้ใน Hit) User ID เดียวกับที่คุณเก็บไว้ในแหล่งข้อมูลออฟไลน์ได้ตราบใดที่รหัสเหล่านี้ไม่มีข้อมูลส่วนบุคคลที่ระบุตัวบุคคลนั้นได้ โปรดทราบว่าข้อกำหนดในการให้บริการของ Analytics ซึ่งลูกค้า Analytics ทุกคนจะต้องปฏิบัติตามนั้นห้ามไม่ให้ส่งข้อมูลส่วนบุคคลที่ระบุตัวบุคคลนั้นได้ (PII) ให้กับ Analytics เช่น ชื่อ หมายเลขประกันสังคม อีเมล หรือข้อมูลใดๆ ที่คล้ายกัน

ขั้นตอนที่ 2: สร้างมิติข้อมูลที่กำหนดเอง

คุณจะต้องสร้างเป็นมิติข้อมูลที่กำหนดเองเนื่องจากไม่มีมิติข้อมูลกลุ่มลูกค้าอยู่ใน Analytics

ชื่อมิติข้อมูลที่กำหนดเอง	ขอบเขต
กลุ่มลูกค้า	ผู้ใช้

ขั้นตอนที่ 3: สร้างชุดข้อมูล

1. ลงชื่อเข้าใช้ Google Analytics
2. คลิกผู้ดูแลระบบ แล้วไปยังพร็อพเพอร์ตี้ที่คุณต้องการอัปโหลดข้อมูล
3. คลิกนำเข้าข้อมูลในคอลัมน์พร็อพเพอร์ตี้
4. คลิกชุดข้อมูลใหม่
5. เลือกเป็นประเภทข้อมูลผู้ใช้
6. ตั้งชื่อชุดข้อมูล: ข้อมูลเมตาของลูกค้า
7. เลือกข้อมูลพร็อพเพอร์ตี้อย่างน้อย 1 รายการที่คุณต้องการดูข้อมูลนี้
8. กําหนดสคีมา
   คีย์: ผู้เข้าชม > รหัสผู้ใช้
   ข้อมูลที่นําเข้า: มิติข้อมูลที่กําหนดเอง > กลุ่มลูกค้า
   เขียนทับข้อมูล Hit: ใช่
   คลิกบันทึก

ขั้นตอนที่ 4: สร้างไฟล์ CSV

การสร้างไฟล์ CSV ที่อัปโหลดประกอบด้วย 2 ขั้นตอน ได้แก่

1. รับข้อมูลส่วนหัวของไฟล์ CSV

ในตารางชุดข้อมูล คลิกข้อมูลเมตาของลูกค้า ซึ่งจะแสดงหน้าสคีมาชุดข้อมูล

คลิกรับสคีมา คุณจะเห็นข้อมูลที่มีลักษณะคล้ายด้านล่าง

ส่วนหัว CSV
ga:userId,ga:dimension16

คุณควรใช้ส่วนหัวนี้เป็นบรรทัดแรกของไฟล์ CSV ที่อัปโหลด ตารางต่อไปนี้จะระบุคอลัมน์ต่างๆ

รหัสผู้ใช้	กลุ่มลูกค้า
ga:userId	ga:dimension16

2. สร้างสเปรดชีตและส่งออกเป็นไฟล์ CSV

สร้างสเปรดชีตที่ทำตามรูปแบบข้างต้น บรรทัดแรก (ส่วนหัว) ของสเปรดชีตควรใช้ชื่อภายใน (เช่น ga:pagePath แทนที่จะเป็น Page) ซึ่งแสดงในกล่องโต้ตอบ รับสคีมาที่แสดงด้านบน คอลัมน์ที่อยู่ใต้ส่วนหัวแต่ละรายการควรมีข้อมูลของส่วนหัวนั้นๆ

ga:userId	ga:dimension16
456abc	Food/Wine Enthusiasts
383ghz	Food/Wine Enthusiasts
323hht	Motorsports Enthusiasts
541vvv	Motorsports Enthusiasts

ส่งออกสเปรดชีตเป็นไฟล์ CSV ไฟล์ของคุณจะมีลักษณะดังนี้

    ga:UserId,ga:dimension16
    456abc,Food/Wine Enthusiasts
    383ghz,Food/Wine Enthusiasts
    323hht,Motorsports Enthusiasts
    541vvv,Motorsports Enthusiasts

ขั้นตอนที่ 5: อัปโหลดข้อมูล

ในขั้นตอนนี้คุณจะต้องอัปโหลดไฟล์ CSV ที่สร้างไว้ไปยัง Analytics คุณมี 2 ตัวเลือกในการอัปโหลดข้อมูล ได้แก่ อัปโหลดด้วยตนเองโดยใช้อินเทอร์เฟซผู้ใช้ของ Analytics หรืออัปโหลดโดยใช้โปรแกรมผ่านทาง API การจัดการ

อัปโหลดด้วยตนเอง

1. ในตารางชุดข้อมูล ให้หาแถวข้อมูลเมตาของลูกค้า
2. คลิกจัดการการอัปโหลดสำหรับชุดข้อมูลนั้น
3. คลิกอัปโหลดไฟล์ เลือกไฟล์แล้วคลิกอัปโหลด

อัปโหลดผ่านทาง API การจัดการ

1. ในตารางชุดข้อมูล ให้หาแถวข้อมูลเมตาของลูกค้า
2. คลิกที่ชื่อชุดข้อมูล
3. คลิกรับรหัสแหล่งที่มาของข้อมูลที่กำหนดเอง
4. คัดลอกรหัสไปยังคลิปบอร์ด (เช่น CTRL-C)
5. ทำตามวิธีการเหล่านี้เพื่ออัปโหลดผ่านทาง API การจัดการ

ขั้นตอนที่ 6: วิเคราะห์และดำเนินการ

ข้อมูลที่อัปโหลดต้องได้รับการประมวลผลก่อนจึงจะแสดงในรายงานได้ เมื่อประมวลผลเสร็จเรียบร้อยแล้ว อาจใช้เวลาสูงสุด 24 ชั่วโมงระบบจึงจะเริ่มนำข้อมูลที่นำเข้าไปใช้กับข้อมูล Hit ที่เข้ามา

เมื่อมีองค์ประกอบครบแล้ว คุณจึงจะวิเคราะห์ผลลัพธ์และดำเนินการต่อได้ ตัวอย่างเช่น การสร้างกลุ่มเป้าหมายสำหรับรีมาร์เก็ตติ้งนั้น ให้ทำตามแต่ละขั้นตอนด้านล่างนี้

1. สร้างรายงานที่กำหนดเอง
2. สร้างกลุ่ม
3. สร้างกลุ่มเป้าหมายสำหรับรีมาร์เก็ตติ้ง

สร้างรายงานที่กำหนดเอง

เนื่องจากกลุ่มลูกค้าเป็นมิติข้อมูลที่กำหนดเอง มิติข้อมูลนี้จึงไม่ปรากฏในรายงานมาตรฐาน ตัวอย่างเช่น หากต้องการดูจำนวนหน้าที่มีการเปิดทั้งหมดตามกลุ่มลูกค้า คุณจะต้องสร้างรายงานที่กำหนดเองซึ่งมีเมตริก 1 รายการ (จำนวนการดูหน้าเว็บ) และมิติข้อมูล 1 รายการ (กลุ่มลูกค้า)

1. คลิก + รายงานที่กำหนดเองใหม่
2. เปลี่ยนประเภทรายงานเป็นตารางรวม
3. เลือกกลุ่มลูกค้าซึ่งเป็นมิติข้อมูลที่กำหนดเองที่คุณสร้างไว้ข้างต้น
4. เลือกเซสชันหรือเมตริกอื่นๆ ที่คุณต้องการใช้วัดพฤติกรรมของกลุ่มผู้ใช้

สร้างกลุ่ม

สร้างกลุ่มสำหรับผู้ใช้ที่คุณต้องการกำหนดเป้าหมาย และทำตามขั้นตอนต่อไปนี้จากรายงานที่กำหนดเอง

1. คลิกเพิ่มกลุ่ม
2. คลิกกลุ่มใหม่
3. คลิกเงื่อนไขขั้นสูง
4. เปลี่ยนตัวกรองจากเซสชันเป็นผู้ใช้
5. เลือกกลุ่มลูกค้าซึ่งเป็นมิติข้อมูลที่กำหนดเองที่คุณสร้างไว้ข้างต้น
6. เพิ่มกลุ่มแบบมีเงื่อนไขลงในกลุ่มดังกล่าวได้เท่าที่ต้องการ แล้วคลิกบันทึก
7. ตรวจสอบเงื่อนไขของกลุ่มอีกครั้งและดูผลลัพธ์ในรายงานที่กำหนดเองจนกว่าคุณจะพอใจกับกลุ่ม

สร้างกลุ่มเป้าหมายสำหรับรีมาร์เก็ตติ้ง

หลังจากที่สร้างกลุ่มแล้ว คุณจะใช้กลุ่มเป็นฐานสำหรับกลุ่มเป้าหมายสำหรับรีมาร์เก็ตติ้งได้

1. ทำตามวิธีการเพื่อสร้างกลุ่มเป้าหมายสำหรับรีมาร์เก็ตติ้ง เมื่อมาถึงขั้นตอนกำหนดกลุ่มเป้าหมาย ให้คลิกนำเข้ากลุ่ม
2. เลือกกลุ่มที่คุณสร้างไว้ข้างต้น

หมายเหตุ

• ข้อมูลที่นำเข้าผ่านการนำเข้าข้อมูลเวลาประมวลผลจะยังไม่พร้อมใช้ในรายการรีมาร์เก็ตติ้งจนกว่าผู้ใช้จะกลับมาที่เว็บไซต์หลังจากอัปโหลดข้อมูลแล้ว

ขั้นตอนถัดไป

เมื่อสร้างกลุ่มเป้าหมายสำหรับรีมาร์เก็ตติ้งแล้ว คุณควรสร้างแคมเปญ Google Ads ใหม่แล้วเพิ่มกลุ่มเป้าหมายลงในกลุ่มโฆษณา โปรดดูรายละเอียดได้จากบทความในศูนย์ช่วยเหลือเกี่ยวกับรีมาร์เก็ตติ้งของ Google Ads

แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

• การนำเข้าข้อมูลคืออะไร
• ประเภทของข้อมูลที่นำเข้าได้
• การกำหนดค่าการนำเข้าข้อมูล
• ขีดจำกัดของการนำเข้าข้อมูลและหัวข้อขั้นสูง
• เกี่ยวกับกลุ่มเป้าหมายรีมาร์เก็ตติ้งใน Analytics