ข้อมูล ClickStream บอกสิ่งที่ Google Analytics ไม่สามารถบอกได้อย่างไร

ทำความเข้าใจผู้ใช้ ผู้เยี่ยมชม หรือการเดินทางของลูกค้าให้ดียิ่งขึ้น และเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์ด้วยข้อมูล Clickstream และแนวคิดการวิเคราะห์

ธุรกิจต่างๆ ใช้ข้อมูลมาเป็นเวลานานเพื่อจุดประสงค์ในการตัดสินใจที่สำคัญ ด้วยการเติบโตของธุรกิจดิจิทัล การทำความเข้าใจวิธีที่ผู้ใช้หรือลูกค้าโต้ตอบกับสินทรัพย์เสมือนของคุณจึงเป็นเรื่องยาก

ด้วยเครื่องมือ Google Analytics ธุรกิจต่างๆ เริ่มรวบรวมจุดข้อมูลต่างๆ เพื่อทำความเข้าใจแพลตฟอร์มออนไลน์ เช่น โซเชียลมีเดีย อีคอมเมิร์ซ เว็บไซต์ และประสิทธิภาพของแอป

อย่างไรก็ตาม Google Analytics ไม่ได้สร้างการเดินทางของลูกค้าที่ครอบคลุม ซึ่งผู้จัดการธุรกิจ ทีมการตลาด และนักพัฒนาเว็บไซต์สามารถสร้างโซลูชันการแปลงลูกค้าเป้าหมายหรือผู้เยี่ยมชมที่ใหม่และรวดเร็วขึ้น

การวิเคราะห์ข้อมูล Clickstream มาถึงแล้ว อ่านเพื่อเรียนรู้แนวคิดนี้ตั้งแต่ระดับพื้นฐาน

ข้อมูลคลิกสตรีมคืออะไร?

ข้อมูลคลิกสตรีมและการวิเคราะห์คลิกสตรีมเป็นเฟรมเวิร์กสำหรับรวบรวม ตรวจสอบ และรายงานข้อมูลเว็บไซต์ ข้อมูลนี้บอกนักการตลาดและนักพัฒนาเว็บไซต์ถึงการคลิกของผู้ใช้เพื่อเข้าถึงเนื้อหาหรือผลิตภัณฑ์บนเว็บไซต์และในคำสั่งซื้อใด

พูดง่ายๆ ก็คือ เจ้าของเว็บไซต์ตรวจสอบ บันทึก และวิเคราะห์การเข้าชมหน้าเว็บโดยกลุ่มเป้าหมายหรือการเข้าชมที่เกิดขึ้นเองในเฟรมเวิร์กการวิเคราะห์ข้อมูลเว็บนี้

กระบวนการนี้จะจับการกระทำของผู้เยี่ยมชมแต่ละคนบนเว็บไซต์ เนื่องจากเฟรมเวิร์กบันทึกการคลิกจำนวนมาก ข้อมูลจึงเป็นเพียงสตรีมของการคลิก ดังนั้นชื่อ Clickstream

มีหลายวิธีในการติดตามและบันทึกข้อมูล Clickstream โดยพื้นฐานแล้ว ส่วนหลังของหน้าเว็บอาศัยไฟล์บันทึกของเซิร์ฟเวอร์ที่ติดตามและวัดประสิทธิภาพของเว็บไซต์ กระบวนการนี้แยกจากการวิเคราะห์หน้าเว็บประเภทอื่นๆ เช่น Google Analytics อย่างสิ้นเชิง

ตามแนวคิดพื้นฐานนี้ นักวิเคราะห์เว็บไซต์มักจะใช้การวิเคราะห์ข้อมูล Clickstream เฉพาะสองรูปแบบ และมีดังต่อไปนี้:

#1. การวิเคราะห์ปริมาณการใช้ข้อมูล

การวิเคราะห์การรับส่งข้อมูลทำงานในระดับเซิร์ฟเวอร์ และตรวจสอบสิ่งต่อไปนี้:

• จำนวนหน้าเว็บหรือเส้นทางเนื้อหาที่ผู้ใช้เข้าชม
• ใช้เวลานานเท่าใดในการเปิดแต่ละหน้า
• ความถี่ที่ผู้เข้าชมกดปุ่มย้อนกลับ ไปข้างหน้า ย้อนกลับ หยุด ฯลฯ ของเว็บเบราว์เซอร์
• จำนวนข้อมูลที่ดาวน์โหลดหรือสตรีมก่อนที่ผู้ใช้จะคลิกไปข้างหน้า

#2. การวิเคราะห์อีคอมเมิร์ซ

การวิเคราะห์ Clickstream สำหรับไซต์อีคอมเมิร์ซใด ๆ ติดตามข้อมูลต่อไปนี้เป็นหลัก:

• การดูสินค้าออร์แกนิก เพิ่มสินค้าในรถเข็น และการแปลง
• การเข้าชมไซต์ตามโฆษณาและการมีส่วนร่วมกับผลิตภัณฑ์หรือบริการ และสุดท้ายคือการซื้อ
• การดำเนินการของทราฟฟิกอีคอมเมิร์ซบนเว็บไซต์หลังจากผ่านลิงค์พันธมิตร
• การระบุแหล่งที่มาของการแปลงและการทดลองใช้ไปยังบัญชีพันธมิตรที่ถูกต้องสำหรับการจ่ายค่าคอมมิชชั่น

ในบรรดาเจ้าของเว็บไซต์และนักการตลาดดิจิทัล กรอบการวิเคราะห์ Clickstream เป็นเครื่องมือที่ทรงคุณค่า และเห็นได้จากรายงานล่าสุดของ Allied Market Research รายงานแสดงให้เห็นว่าตลาดข้อมูล Clickstream มีมูลค่า 868.8 ล้านดอลลาร์ในปี 2018 อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้น่าจะเติบโตเป็น 2.56 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2026

ยักษ์ใหญ่ด้านโซเชียลมีเดียและอินเทอร์เน็ต เช่น Google, Facebook, Twitter, Snapchat, Amazon, Walmart เป็นต้น กำลังลงทุนครั้งใหญ่ในเทคโนโลยีข้อมูล Clickstream

ข้อมูล Clickstream รวมอะไรบ้าง?

ข้อมูล Clickstream เป็นข้อมูลเกี่ยวกับการวิเคราะห์เว็บ ส่วนใหญ่มาจากส่วนหลังที่ผู้ใช้มองไม่เห็น การวิเคราะห์เว็บดังกล่าวช่วยให้นักพัฒนาเว็บและผู้จัดการฝ่ายการตลาดสร้างแคมเปญที่ประสบความสำเร็จเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้บนไซต์และเพิ่มรายได้

ดังนั้น เพื่อให้สิ่งนี้เกิดขึ้น นักวิเคราะห์ข้อมูลของ Clickstream จึงรวบรวมข้อมูลต่อไปนี้:

• ผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ที่ไม่ซ้ำใครและเป็นธรรมชาติ
• แหล่งที่มาของผู้เข้าชม เช่น โฆษณาออนไลน์ ลิงค์พันธมิตร โซเชียลมีเดีย เป็นต้น
• ข้อความค้นหาและเกณฑ์ที่ผู้ใช้ใช้เมื่อมาถึงเว็บไซต์
• หน้า Landing Page ที่มีผู้เข้าชมมากที่สุด
• การเดินทางของผู้เข้าชมที่สมบูรณ์บนเว็บไซต์ของคุณ ตั้งแต่การเข้าสู่หน้า Landing Page ไปจนถึงการสมัครรับจดหมายข่าว การสมัครใช้บริการ หรือการซื้อผลิตภัณฑ์
• เวลาที่ใช้ต่อผู้เข้าชมต่อเซสชันการเดินทางของผู้ใช้
• หลังจากเข้าชมและคลิกหน้าเว็บใดแล้ว ผู้เข้าชมจะตัดสินใจสมัครรับจดหมายข่าวหรือเพิ่มสินค้าลงในรถเข็น
• หลังจากทำกิจกรรมบนเว็บไซต์ ลูกค้าจะลบสินค้าออกจากตะกร้าสินค้า
• ผู้เข้าชมใช้ปุ่มควบคุมเนื้อหาหรือไซต์ต่างๆ บนเว็บไซต์ เช่น ย้อนกลับ หยุด ย้อนกลับ ไปข้างหน้า โหลดซ้ำ ฯลฯ บ่อยเพียงใด
• เนื้อหาหรือฟีเจอร์ที่ดึงดูดใจมากที่สุดในเว็บไซต์ของคุณที่ผู้ใช้ใช้คืออะไร

ตอนนี้ ลองจินตนาการถึงปริมาณข้อมูลที่คุณจะรวบรวมได้เมื่อคุณตรวจสอบเนื้อหาออนไลน์หลายรายการอย่างต่อเนื่อง เช่น แอป เว็บไซต์ ไซต์โซเชียล ฯลฯ ในธุรกิจของคุณ ข้อมูลจะอยู่ในช่วงเทราไบต์ คุณต้องมีกลยุทธ์การวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลการวิเคราะห์เว็บเหล่านี้

ข้อพิจารณาในการรวบรวมข้อมูลอีกประการหนึ่งคือข้อมูลส่วนบุคคล การวิเคราะห์ Clickstream ไม่ได้รวบรวมข้อมูลส่วนบุคคลใดๆ อย่างไรก็ตาม คุณอาจทำแบบสำรวจบนเว็บไซต์และแอปของคุณ และแจ้งผู้ใช้ในเชิงรุกเกี่ยวกับแบบสำรวจแบบเรียลไทม์ และขออนุญาตรวบรวมข้อมูลส่วนบุคคลผ่านแบบฟอร์มออนไลน์

Microsoft, Google และไซต์อื่นๆ หลายแห่งมักจัดทำแบบสำรวจดังกล่าวเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงประชากรที่สามารถยืนยันคุณค่าของข้อมูล Clickstream ที่ไม่สามารถระบุตัวตนได้

การวิเคราะห์ Clickstream ไม่ได้มีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์เว็บไซต์ของตัวเองเท่านั้น คุณยังสามารถเปรียบเทียบเว็บไซต์ของคุณกับคู่แข่งได้ เมื่อดำเนินการข่าวกรองเว็บไซต์ของคู่แข่งโดยใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์ของ Clickstream นักการตลาดและนักพัฒนาเว็บมักจะรวบรวมข้อมูลต่อไปนี้:

• การเปรียบเทียบการมีส่วนร่วมและอัตราการแปลงกับไซต์ที่คล้ายกันหรือไซต์เฉพาะ
• คู่แข่งที่ประสบความสำเร็จที่สุดดึงดูดการเข้าชมเว็บไซต์ได้อย่างไร และข้อมูลดังกล่าวบอกอะไรเกี่ยวกับกลยุทธ์ดิจิทัลของพวกเขา
• กลยุทธ์การโฆษณาของคุณเป็นอย่างไรเมื่อเทียบกับคู่แข่งของคุณ?
• ผู้ใช้เปิดเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซหรือเว็บบล็อกเทคโนโลยีใดเมื่อพวกเขาโต้ตอบกับเว็บไซต์ของคุณด้วย
• การมองเห็นทางดิจิทัลของคุณบน Facebook, Google Search, Amazon, Bing และอื่นๆ เป็นอย่างไรเมื่อเปรียบเทียบกับเว็บไซต์คู่แข่งหรือร้านอีคอมเมิร์ซ

จะรวบรวมข้อมูล Clickstream ได้อย่างไร

มีสองวิธีหลักในการรวบรวมข้อมูล Clickstream หากคุณมีนักพัฒนาเว็บ วิศวกรระบบคลาวด์ และนักวิเคราะห์ข้อมูล คุณสามารถเลือกวิธีการด้วยตนเองได้

อีกทางหนึ่ง หากคุณเป็นทีมที่มุ่งเน้นธุรกิจเพียงอย่างเดียวและต้องการพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญ คุณสามารถเลือกแพลตฟอร์ม SaaS ใดก็ได้ที่ให้บริการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล Clickstream สำรวจทั้งสองวิธีด้านล่าง:

#1. กระบวนการด้วยตนเองภายในองค์กร

ในกระบวนการนี้ คุณต้องสร้างฐานข้อมูลของข้อมูล Clickstream โดยใช้ฐานข้อมูลบนคลาวด์ เช่น Apache Cassandra, DataStax Enterprise เป็นต้น นอกจากนี้ คุณยังต้องใช้ DataStax Kubernetes Operator และ Red Hat OpenShift เพื่อปรับใช้ฐานข้อมูลบนแพลตฟอร์มคลาวด์ที่โฮสต์หรือบน- เซิร์ฟเวอร์ในสถานที่

ในการรวบรวมข้อมูล คุณต้องใช้โปรแกรมเช่น React components และ Next.js เมื่อผู้เยี่ยมชมเข้าสู่เว็บไซต์ของคุณ เทคโนโลยีแบ็คเอนด์ การแสดงผลฝั่งเซิร์ฟเวอร์ (SSR) จะแสดงผลเว็บไซต์และเพิ่มข้อมูลการท่องเว็บลงในฐานข้อมูลอย่างรวดเร็ว

เมื่อผู้ใช้คลิกที่องค์ประกอบของเว็บไซต์ ส่วนประกอบ React ฝั่งไคลเอ็นต์จะทำการเรียก Next.js API เพื่อเพิ่มข้อมูลการคลิกไปยังฐานข้อมูล ฐานข้อมูลของคุณต้องได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการเขียนและประมวลผลที่เร็วขึ้นเพื่อรวบรวมการเดินทางของลูกค้าที่ถูกต้องจากเว็บไซต์

#2. กระบวนการที่ใช้เครื่องมือ SaaS

เนื่องจากเทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูล Clickstream กำลังได้รับความนิยมในหมู่ธุรกิจขนาดเล็ก ขนาดกลาง และธุรกิจเริ่มต้น ผู้พัฒนาเครื่องมือ SaaS หลายรายจึงเข้าสู่ตลาด คุณสามารถเลือกจากไม่กี่รายการ เช่น Kissmetrics, Mixpanel, Google 360 ​​เป็นต้น

เครื่องมือ SaaS สำหรับข้อมูล Clickstream ส่วนใหญ่ทำตามเส้นทางต่อไปนี้เพื่อรวบรวมข้อมูลการวิเคราะห์เว็บ:

• ผู้เยี่ยมชมเยี่ยมชมเว็บไซต์โดยใช้พีซีหรือเว็บเบราว์เซอร์มือถือ
• เว็บเซิร์ฟเวอร์นำเสนอหน้าเว็บสำหรับการท่องเว็บที่ติดแท็กด้วยตัวติดตาม JavaScript
• ตัวติดตามนี้ติดตามการคลิกและการเคลื่อนไหวบนเว็บไซต์ที่ดำเนินการโดยผู้เยี่ยมชมและส่งข้อมูลโดยตรงไปยังเครื่องมือ SaaS
• แอป SaaS Clickstream วิเคราะห์ข้อมูลและจัดทำรายงานพร้อมข้อมูลเชิงลึก

เหตุใดข้อมูลการคลิกสตรีมจึงดีกว่าข้อมูลคำหลัก

ข้อมูลคำหลัก เช่น คำหลักและปริมาณการค้นหาเป็นชั่วโมง วัน เดือน ฯลฯ เป็นจุดข้อมูลยอดนิยมสำหรับนักการตลาด อย่างไรก็ตาม ข้อมูลคำหลักมีปัญหาพื้นฐาน ปัญหานี้เชื่อมโยงกับการรับส่งข้อมูลบอท คุณไม่ทราบว่าเมตริกคำหลักเหล่านี้มาจากผู้ใช้จริงและบอทกี่เปอร์เซ็นต์

ดังนั้น หากคุณกำลังทำงานกับคำหลักเฉพาะ คุณอาจติดตามคำหลักที่ไม่ถูกต้อง เนื่องจากตัวชี้วัดเหล่านี้เกือบทั้งหมดอาจเป็นผลมาจากกิจกรรมของบอทใน Google Search, Bing Search เป็นต้น

ในทางกลับกัน ข้อมูล Clickstream จะแยกการรับส่งข้อมูลของบอทออกจากผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์ได้อย่างง่ายดาย การระบุกิจกรรมของบอทในฐานข้อมูล Clickstream นั้นค่อนข้างง่าย เนื่องจากคุณจะเห็นเส้นทางหรือรูปแบบที่ตั้งโปรแกรมได้ในการเดินทางของผู้เยี่ยมชมที่มาจากบอท

ผู้ใช้จริงมักจะแสดงการเคลื่อนไหวแบบสุ่มบนเว็บไซต์ และคุณไม่สามารถสรุปรูปแบบที่คล้ายกันได้โดยการดูที่การคลิกและการเคลื่อนไหวของเมาส์

ดังนั้น สำหรับแนวคิดเนื้อหาหรือผลิตภัณฑ์ที่ต้องการการวิเคราะห์ทางการตลาด ควรใช้ข้อมูล Clickstream ร่วมกับข้อมูลคำหลัก การอาศัยเมตริกคำหลักสุ่มสี่สุ่มห้าอาจทำให้เสียงบประมาณด้านการตลาดหรือ SEO ของคุณโดยไม่ให้ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่ดี

ข้อมูลคลิกสตรีมเทียบกับ Google Analytics

ค้นหาความแตกต่างระหว่าง Clickstream Analytics และ Google Analytics ด้านล่าง:

คุณลักษณะClickstream AnalyticsGoogle AnalyticsคำนิยามClickstreamหมายถึงสตรีมข้อมูลที่รวบรวมจากการกระทำที่ผู้ใช้สร้างขึ้นบนเว็บไซต์หรือแอปของคุณGoogle Analytics เป็นเครื่องมือวิเคราะห์เว็บที่บอกคุณถึงประสิทธิภาพของเว็บไซต์ของคุณวิธีการรวบรวมข้อมูลคุณสามารถตั้งค่าฐานข้อมูล Clickstream ของคุณเองเพื่อรวบรวมการคลิกเว็บไซต์ ลงชื่อเข้าใช้อีเมล การขึ้นลง การเคลื่อนย้ายรถเข็น ฯลฯ ไปยังเซิร์ฟเวอร์ในสถานที่สำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติมโดยใช้นักวิเคราะห์ข้อมูลภายในองค์กร

หรือคุณสามารถรับบริการวิเคราะห์ Clickstream ตามความต้องการจากแพลตฟอร์มคลาวด์จำนวนมาก สิ่งเหล่านี้มีประสิทธิภาพและราคาย่อมเยากว่าการตั้งค่าเทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูล Clickstream ภายในองค์กร

Google Analytics เป็นเว็บแอปจาก Google คุณสามารถตั้งค่าพื้นที่เว็บของคุณบน Google Analytics เพื่อรวบรวมข้อมูลประสิทธิภาพเว็บไซต์ ข้อมูลที่เก็บรวบรวมข้อมูล Clickstream สะท้อนถึงการกระทำและความเคลื่อนไหวของผู้ใช้บนเว็บไซต์ แอป แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย และไซต์อีคอมเมิร์ซของคุณ

ติดตามแหล่งที่มาของผู้เข้าชม สิ่งที่พวกเขาทำหลังจากมาถึงเว็บไซต์ของคุณ กิจกรรมใดที่ลงเอยด้วยการซื้อสินค้า เวลาที่ใช้ในทรัพย์สินทางเว็บ ฯลฯ

Google Analytics รวบรวมข้อมูลกิจกรรมเว็บไซต์ เช่น ปริมาณผู้ใช้ ข้อมูลประชากร ภูมิภาค อุปกรณ์ อัตราตีกลับ ติดตามแคมเปญการตลาด ฯลฯ ความถูกต้องของข้อมูล ข้อมูลเชิงลึกที่รวบรวมจากการวิเคราะห์ของ Clickstream นั้นมีความถูกต้องมากกว่าข้อมูลเชิงลึกของ Google AnalyticsGoogle Analytics นั้นเชื่อถือได้ แต่ข้อมูลยังรวมถึงกิจกรรมของบอทด้วย . ดังนั้น หากไม่มีการกำจัดข้อมูลกิจกรรมของบอท ข้อมูลเชิงลึกอาจมีข้อบกพร่อง ประโยชน์ด้านการตลาดดิจิทัล คุณสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกจากการวิเคราะห์ Clickstream เพื่อทำให้เว็บไซต์ใช้งานง่าย และเพิ่มอัตราการแปลงในภายหลัง ข้อมูลเชิงลึกของ Google Analytics ช่วยให้คุณเข้าใจว่าแคมเปญ SEO และ PPC ทั่วไปของคุณทำงานอย่างไร

จะใช้ข้อมูล Clickstream เพื่อปรับปรุงความพยายามทางการตลาดได้อย่างไร

#1. ค้นพบแนวโน้มในตลาด

ตัวอย่างเช่น ข้อมูลเชิงลึกในการวิเคราะห์ข้อมูลของ Clickstream สามารถแนะนำว่าเนื้อหาบางอย่างทำงานได้ดีเป็นพิเศษ นอกจากนี้ ลูกค้าสมัครรับจดหมายข่าวหรือซื้อบริการหลังจากอ่านเนื้อหา ในอนาคต คุณสามารถสร้างเนื้อหาที่คล้ายกันเพื่อเพิ่มการแปลง

#2. สำหรับอีคอมเมิร์ซ ป้องกันการละทิ้งรถเข็น

บางครั้ง ผู้ใช้อาจละทิ้งรถเข็นด้วยเหตุผลต่อไปนี้:

• กระแสการซื้อเป็นไปอย่างช้าๆ
• มันบังคับให้สมัครบัญชี
• สินค้าไม่ไปที่รถเข็น
• ส่วนลดโปรโมชั่นไม่แสดงขึ้น
• ราคาไม่ถูกต้อง

คุณสามารถค้นพบปัญหาข้างต้นได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูล Clickstream จากนั้น แก้ไขปัญหาเพื่อให้ผู้ใช้สามารถสัมผัสขั้นตอนการซื้อที่ราบรื่น

#3. ทำให้การเดินทางของลูกค้าราบรื่นยิ่งขึ้น

การศึกษาข้อมูล Clickstream สามารถบอกได้ว่าผู้เข้าชมเว็บไซต์จำเป็นต้องคลิกปุ่มจำนวนมากเพื่อเข้าถึงเนื้อหา ข้อเสนอส่งเสริมการขาย ผลิตภัณฑ์ หรือจดหมายข่าวที่เฉพาะเจาะจงหรือไม่ จากนั้น คุณสามารถแก้ไขการไหลของเว็บไซต์เพื่อให้ผู้ใช้สามารถค้นพบเนื้อหาหรือผลิตภัณฑ์บนเว็บไซต์ของคุณได้อย่างง่ายดาย

#4. สำรวจว่าผู้ใช้คิดอย่างไรเกี่ยวกับเว็บไซต์ของคู่แข่ง

ข้อมูล Clickstream ที่รวบรวมจากผู้ให้บริการบุคคลที่สามเกี่ยวกับเว็บไซต์ของคู่แข่งสามารถบอกคุณได้ว่าเว็บไซต์ของคู่แข่งมีส่วนร่วมในการเดินทางของลูกค้ามากกว่าของคุณหรือไม่

ห่อ

การใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์ของ Clickstream อย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพจะช่วยให้ทีมการตลาดและการพัฒนาเว็บไซต์จำนวนมากเข้าใจจุดบกพร่องของลูกค้าในการเข้าถึงเนื้อหา ข้อมูล ผลิตภัณฑ์ หรือบริการ

หากคุณสามารถเปิดเผยความลับเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้หลายพันคนกับเว็บไซต์ของคุณหรือคู่แข่งได้ คุณจะสามารถสร้างโซลูชันที่จะช่วยให้ผู้ใช้เดินทางได้ดีขึ้น

การรวมข้อมูล Clickstream การวิเคราะห์ข้อมูล ข้อมูลขนาดใหญ่ และ Google Analytics เข้าด้วยกัน คุณสามารถสร้างกลยุทธ์การตลาดธุรกิจดิจิทัลที่มีประสิทธิภาพดีที่สุด

คุณอาจต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องมือวิจัยคีย์เวิร์ด SEO สำหรับการสร้างเนื้อหาที่มีส่วนร่วมสูงสำหรับเว็บไซต์และแอป