問卷結合網站資料讓「會員經營」更上層樓！串接 BigQuery 打造升級版 CRM

隨著獲取新客的成本逐年升高，維繫舊客的重要性愈顯重要。近年來，「會員經營」成為顯學：品牌該如何準確洞悉既有用戶的心，配合行銷策略推動持續運轉的銷售飛輪？這一切都要從「數據收集」開始，當品牌能獲取詳盡的會員數據，包含個人資料、消費習慣、價值偏好等，才能進一步針對會員貼標分類，並發想最適合的行銷溝通方式。而在第三方數據受限的當今，基於用戶同意而獲取的第一方和零方數據，是行銷人的無上至寶。

上一篇文章當中，我們分享了透過 SurveyCake 建置的問卷頁面，該如何搭配 Google Analytics 4（下稱「GA4」）進行追蹤與分析；本篇文章，則要更進一步，將 GA4 所收集的網站和問卷數據，匯聚於 BigQuery 之中，以完整地發揮第一方數據和零方數據的行銷應用價值。

Google Analytics vs. BigQuery 相輔相成的行銷神器

為什麼 GA4 不夠，還要串接 BigQuery？透過 GA4，行銷人可以完成事件埋設、數據追蹤等行為；而若進一步搭配 BigQuery，則可將 GA4 所蒐集的數據完善且永久的保存，更能運用 SQL 進行資料檢索、分析和匯出應用。以下具體說明 3 個 GA4 串接 BigQuery 的優勢：

1. 1. 更全面：永久保存非抽樣的網站數據
      面對超過特定門檻的大量資料時，GA4 會自動採用「取樣」、「壓縮」的數據處理方式，這代表著 GA4 呈現的分析結果，並不一定反映整體的數據集，而可能與真實情況產生誤差；相對而言，GA4 串接 BigQuery 後，將匯入所有的「非取樣數據」，完整保存每一筆資料，以利後續的索引和分析。而在資料儲存限期方面，GA4 最長只會保留 14 個月的數據，串接 BigQuery 後，則可不受時間限制、永久保存。
      
   2. 更彈性：運用 SQL 語法自訂索引與分析條件
      在 GA4 中，備有既定的數據指標和分析維度，方便行銷人拉取報表、查看流量洞察摘要；如果想要進行系統預設以外的深層索引和分析，例如多重條件的資料篩選和比對，則需要在 BigQuery 之中，透過 SQL 來下達指令。由於 BigQuery 保存了未經取樣和壓縮的完整資料，加上可配合程式語法進行複雜的數據分析，使得資料運用更加彈性而深入。
      
   3. 更實用：結合 CRM 數據建構完整視角
      BigQuery 資料可以和其他來源的變數整併、建立並比對多種商業模型（如：NES、RFM），以建構完整的客戶視圖。CRM 資料讓我們知道「顧客是誰」，而 GA4 匯入 BigQuery 的數據，則可進一步呈現客戶和品牌互動的情形，包含網站行為、問卷回饋等，協助品牌對顧客具備更深層而全面的認識。

SurveyCake 問卷數據搭配 GA4＋BigQuery，打造 360 度顧客視圖

運用 GA4 搜集訪客的網頁瀏覽行為（第一方數據），以及用戶填答問卷的資料（零方數據），配合 BigQuery 串接，結合品牌既有的 CRM 客戶資料庫，便等同打通了「顧客視圖」的任督二脈，有利於後續資料識別和整合，並比對至單一用戶。BigQuery 中，不僅可以自訂條件進行索引，針對用戶分眾分析，也可以觀察單一個體的完整視圖，提升整體的行銷效益。以下一起看看幾個應用實例吧！

［ 情境一 ］分眾貼標，打造體貼入心的個人化行銷

一家文創設計品牌，在上市商品 A 前曾發送募資前測問卷，並鼓勵填答者加入會員以獲得最新優惠資訊。商品 A 上市後，品牌透過 GA4 和 BigQuery 分別撈取在募資前測問卷中，選擇「價錢」作為最重要購買因素的用戶群 A，以及選擇「品質」為最重要購買因素的用戶群 B，並分析兩群用戶的網站互動情形。

• • 判斷：透過募資問卷，可將填答用戶分眾貼標，例如：藉由用戶最重視的購買因素，將客戶區分為「價格敏感」的用戶群 A，以及「品質敏感」的用戶群 B；第二，配合 CRM 和 GA4 紀錄並保存於 BigQuery 的資料區分用戶的購買潛力，舉例而言，A 用戶群中有部分用戶加入網站會員，甚至有特定會員將商品 A 加入願望清單中；而在 B 用戶群，也可區分出加入 / 未加入會員的受眾。
    

• • 行動：針對價格敏感且已加入會員的用戶群 A，透過 Email 和官網站內訊息，向用戶發送限時 8 折券和免運優惠；而若是進一步將產品 A 加入願望清單的高潛力客戶，則追加 SMS 簡訊發送。針對品質敏感且的用戶群 B，透過 Email 向未加入用戶發送關於產品設計細節、使用材料、檢驗認證等商品資訊；已加入會員者，則追加透過官網站內訊息溝通。

［ 情境二 ］見微知著，結合網站與問卷資料

一家服飾電商發現，有部分客戶加入會員已超過一年，但僅有一次的消費紀錄，其後多次將商品加入購物車但未曾結帳；配合售後問卷發現，該群客戶普遍對於「商品配送」滿意度低，且透過 GA4 分析可知客戶下單後，多次進入「我的訂單」查詢出貨情形，並在輸入訂單編號的頁面，平均停留時間超過 3 分鐘。

• • 判斷：用戶曾有購買紀錄且持續展現購物意圖，屬於重要挽留客戶；配合問卷結果及網站行為數據可知，用戶下單後特別關注訂單處理進度，然而需要填寫訂單編號查詢的環節費時耗力，可能影響用戶回購的意願。
    

• • 行動：行銷部門將訂單管理系統串接 LINE、Messenger 等通訊軟體，隨時更新訂單進度；並且向上述用戶發送 Email 和 SMS 簡訊，通知新功能上線，配合折扣碼鼓勵用戶完成購買。

［ 情境三 ］虛實整合，運用線上洞察優化線下服務環節

餐飲業 CRM 會員資料，串接 BigQuery 進行保存以及後續受眾計算，發現客戶 A 半年內已有 5 次來店消費紀錄，且累計消費金額已破萬元；而在餐後的問卷中，每次用餐目的都勾選「商務聚餐」，滿意度方面對於價格、菜色等評價高，但對於餐廳氛圍、服務人員滿意度較低。

• • 判斷：用戶價值高，屬於 VIP 客戶，應積極經營。

• • 行動：針對客戶 A 透過 Email 和 SMS 簡訊發送「免費包廂升等券」，引導客戶體驗包廂環境與服務，提升整體滿意度，以及推動用戶下次來店提前預訂包廂的意願；更可以基於地理位置定位，進行客製化的行銷，定期推播客戶 A 所在區域的優惠資訊，提升持續進店消費的誘因。

由裡至外透視消費者的心，搭配行銷應用增進溝通效益

CRM 數據和網站行為紀錄，幫助品牌了解客戶的個人資料、消費紀錄等，而問卷能掌握消費紀錄中看不出來的消費意圖、個人偏好、未被滿足的需求等，搭配設計得宜的問卷，能更進一步挖掘感性消費需求，以及真正在意的品質，量化與質化資料共同助力，打造更佳全面而深刻的行銷策略；另一方面，上述分眾貼標資料皆可配合行銷自動化工具，設計對應的行銷路徑，規模化地提升整體溝通效益。