เทคนิคกลุ่มที่ซ้อนกันช่วยให้คุณเปรียบเทียบกลุ่มผู้ใช้ได้สูงสุด 3 กลุ่มเพื่อดูได้อย่างรวดเร็วว่ากลุ่มเหล่านั้นทับซ้อนและเกี่ยวข้องกันอย่างไร วิธีนี้จะช่วยให้คุณแยกกลุ่มเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจงโดยอิงตามเงื่อนไขที่ซับซ้อนได้ จากนั้นคุณจะสร้างกลุ่มใหม่ได้ตามข้อมูลที่พบ ซึ่งจะนำไปใช้กับเทคนิคการสำรวจอื่นๆ และรายงาน Google Analytics ได้
ตัวอย่างการสำรวจกลุ่มที่ซ้อนกันด้านล่างจะสำรวจจุดร่วมของกลุ่มผู้ใช้ใหม่ การเข้าชมบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ และผู้ทำ Conversion
สร้างการสำรวจกลุ่มที่ซ้อนกัน
- ลงชื่อเข้าใช้ Google Analytics
- คลิก
สำรวจทางด้านซ้าย
สำรวจทางด้านซ้าย- ที่ด้านบนของหน้าจอ ให้คลิกแกลเลอรีเทมเพลต แล้วเลือกเทมเพลตกลุ่มที่ซ้อนกัน
- กําหนดค่าการสำรวจโดยใช้ตัวเลือกตามที่อธิบายไว้ด้านล่าง
กําหนดค่าการสํารวจกลุ่มที่ซ้อนกัน
| ตัวเลือก | คำอธิบาย |
|---|---|
| การเปรียบเทียบกลุ่ม | ใช้กลุ่มสูงสุด 3 กลุ่มกับการสำรวจ |
| รายละเอียด | มิติข้อมูลที่ใช้เพื่อระบุชุดข้อมูลรายละเอียดสำหรับตาราง |
| เริ่มแถว | เลือกแถวเริ่มต้นในตาราง |
| แสดงแถว | กำหนดจำนวนแถวที่จะแสดงในตาราง |
| ค่า | แสดงเมตริกสูงสุด 10 รายการในตาราง |
ทํางานกับการสํารวจกลุ่มที่ซ้อนกัน
ไดอะแกรมกลุ่มที่ซ้อนกันทำงานแบบอินเทอร์แอกทีฟ
- ย้ายตัวชี้ไปยังภายในของกลุ่ม หรือจุดร่วม (จุดร่วมของกลุ่ม 2 กลุ่มขึ้นไป) เพื่อดูตัวเลขยกเว้นสำหรับกลุ่มนั้นหรือจุดร่วม โดยจะยกเว้นการทับซ้อนใดๆ กับกลุ่มอื่นๆ
- ย้ายตัวชี้ไปที่เส้นขอบของกลุ่มเพื่อดูตัวเลขรวมสำหรับกลุ่มนั้น ซึ่งจะรวมการทับซ้อนใดๆ กับกลุ่มอื่นๆ
ตารางข้อมูลด้านล่างไดอะแกรมแสดงข้อมูลจริงที่ดึงมาจากกลุ่มที่เลือก คุณเพิ่มเมตริกและมิติข้อมูลลงในตารางเพื่อสำรวจข้อมูลให้ละเอียดยิ่งขึ้นได้ ตารางด้านบนใช้ประเทศเป็นมิติข้อมูลแจกแจงเพื่อให้บริบทเพิ่มเติมที่จะช่วยให้คุณทราบว่าผู้ใช้มาจากที่ใด
หากต้องการปรับแต่งข้อมูลเพิ่มเติม ให้เพิ่มตัวกรอง ตัวอย่างเช่น คุณจะจำกัดบันทึกที่รวมอยู่ในทั้งไดอะแกรมกลุ่มที่ซ้อนกันและตารางข้อมูลกับผู้ใช้ที่มีรายได้มากกว่า $1000 ได้
หากต้องการสร้างกลุ่มใหม่จากข้อมูลกลุ่มที่ซ้อนกัน ให้คลิกขวาที่กลุ่มหรือจุดร่วมในไดอะแกรม หรือในเซลล์ในตารางข้อมูล ตัวอย่างเช่น คุณอาจสร้างกลุ่มใหม่โดยอิงตามการเข้าชมในอุปกรณ์เคลื่อนที่ AND ผู้ทำ Conversion AND ผู้ใช้ใหม่ได้ จากนั้นคุณจะใช้กลุ่มนั้นในเทคนิคอื่นๆ ในการสำรวจนี้ และเผยแพร่เพื่อใช้กลุ่มในการสำรวจอื่นๆ หรือใน Analytics ได้