Google BigQuery – jak wykorzystać w analizie danych

Wdrożenie Google Analytics 4 (GA4) stało się jednocześnie momentem udostępnienia integracji tego narzędzia z Google BigQuery. Wcześniej, korzystanie z Google BigQuery wiązało się z wykupieniem dostępu do odpłatnego Google Analytics. Pomimo płatnego dostępu Google BigQuery cieszyło się sporym zainteresowaniem. Czym zatem jest Google BigQuery i jak rzutuje na wykorzystywanie danych podczas analizy?

Czym jest Google BigQuery?
Google BigQuery stanowi jedno z bardziej zaawansowanych narzędzi, które pozwala na analizowanie ogromnych ilości danych zamieszczonych w chmurze. Na tle innych narzędzi może poszczycić się zarówno wydajnością jak i skalowalnością. Zazwyczaj większość baz danych oferuje dostęp do tabeli podzielonych ze względu na wiodący aspekt. Z kolei korzystanie z Google BigQuery wiąże się ze zwiększoną elastycznością i skróconym czasem przetwarzania danych, dlatego chętnie jest wykorzystywane w przypadku ogromnych zbiorów informacji. 
Za pomocą Google BigQuery można błyskawicznie przetwarzać i analizować informacje. Ze względu na integrację z Google Analytics 4, użytkownicy w ramach bezpłatnej wersji uzyskali dostęp do możliwości oferowanych przez Google BigQuery. W konsekwencji Google BigQuery stało się powszechnym elementem ułatwiającym zrozumienie działań użytkowników jak i stało się pomocne podczas optymalizacji podjętych działań marketingowych.

Korzyści wynikające z Google BigQuery to:
– posiadanie natywnej integracji z innymi narzędziami oferowanymi przez Google, 
– możliwość integracji z innymi systemami zewnętrznymi, 
– dokonywanie skalowalności kosztów, 
– pełna ochrona i bezpieczeństwo danych, 
– prędkość przetwarzania danych, 
– otwartość na wykorzystanie możliwości AI, 
– dokonywanie centralizacji danych.

Jak wykorzystywać Google BigQuery w analizie danych?
Google BigQuery jest rozwiązaniem dedykowanym przede wszystkim dla marketingu cyfrowego podczas przeprowadzania analityki produktowej. Ułatwia scalenie informacji pochodzących z różnych źródeł. Najczęściej dane pozyskiwane są z GA4, informacji produktowych z systemu ERP i z baz magazynowych, co umożliwia dostęp do dostępności produktów. Całość pozwala na stworzenie scoringu produktów wraz z dostępnością, marżą i sposobem postępowania potencjalnych klientów podczas ich wizyty na stronie. 

Decyzje marketingowe powinny być kształtowane w oparciu o scoring produktu. Wzrost zainteresowania danym produktem natychmiastowo jest dostrzegalny przez Google Analytics i dzięki temu odnotowuje wyższy scoring. Właściciel witryny powinien wówczas rozważyć wzrost budżetu reklamowego lub przeprowadzenie kampanii marketing automation. Wyższy scoring jest sygnałem do rozpoczęcia przesyłania spersonalizowanych komunikatów marketingowych, aby polepszyć działania promocyjne. 

Samo pozyskiwanie danych z różnych źródeł nie będzie wystarczające bez poprawnej analityki. Koniecznie należy do tego dodać zarówno narzędzia, wiedzę jak i doświadczenie specjalistów. Dzięki temu można uefektywnić wszelkie działania marketingowe. Bez analityki kampanii nie można mówić o skutecznym marketingu cyfrowym. Za pomocą Google BigQuery można przeprowadzić dogłębniejszą analizę danych, które zdecydowanie są lepsze od podstawowych statystyk. Równolegle Google BigQuery pozwala na zintegrowanie kosztów ponoszonych w ramach działalności. 

Dane z Google BigQuery, odnoszące się do zachowań użytkowników na stronie, stanowią podstawę do tworzenia rekomendacji. Dostarczają informacji o potencjalnych potrzebach przenoszenia środków pomiędzy kampaniami czy też optymalizowania kanałów mediowych. 

Rekomendowane jest także zastosowanie Google BigQuery do rekonstruowania ścieżek konwersji. Szczegółowe dane pozyskiwane są z GA4, a następnie przesyłane do Google BigQuery. Analitycy mogą określić, jakie działania wykonał klient zanim dokonał zakupu. Właściciel strony na tej podstawie może ukierunkować swoje działania na najbardziej dochodowe źródła ruchu. Łatwiejsze staje się tworzenie budżetów marketingowych. 

Równolegle Google BigQuery jest narzędziem ułatwiającym tworzenie bardzo zaawansowanych systemów raportowania. Najczęściej użytkownicy wykorzystują Looker Studio,czyli ówczesne Google Data Studio. Klienci uzyskują dostęp m.in. także do Tableau czy Power BI, czyli narzędzi ułatwiających analizowanie zaprezentowanych danych. 

REKLAMA