產品該追蹤什麼數據
Category: MarTech
GA4GTMCDPAARRR
3 min readviews
如果你是老闆，手上有一個軟體，你會關心使用者的哪些行為？或是哪些頁面被怎麼使用？
可以想想以下例子再往下看
- 電商網站
- 外送平台
- 串流平台
- 線上旅遊與票務平台
誰需要追蹤數據
如果你手上的軟體是一個練手用的 project、一個分享用的 blog、一個功能單純的小工具，那除了使用人數以外，大概不會需要追蹤什麼太複雜的數據
為了產品的迭代、流程的優化、成本的管控、客群的拓展，如果產品有以下特點，就會需要追蹤與分析使用者的行為數據
- 產品面對成長與擴張需求（或壓力）
- 產品有一定規模，核心功能穩定，且有大量使用者
- 人工調查使用者反饋不實際、仰賴自動化流程
- 投放了廣告，欲分析、量化投放成效
挑選工具
流量與行為分析
- Google Analytics 4（GA4）
- Meta Pixel
- Mixpanel / Amplitude
標籤管理
如果把 GA 或 Meta Pixel 的程式碼直接寫死在專案裡，每次行銷要換追蹤工具，工程師就得改程式碼、打包、重新部署
可以用 Google Tag Manager，在網站寫一次的程式碼，之後要加 GA、Meta Pixel 或其他追蹤碼，都能直接在 GTM 後台用視覺化介面設定
客戶資料平台
公司規模變大後，行銷要發 LINE、看 GA、客服要看紀錄，資料散落在各個系統裡，此時就會需要 Customer Data Platform
CDP 可以實現
- 收集資料：網站行為、後端資料、外部工具互動
- 身分解析：認出同一個使用者
- 分發：把資料送到客服、行銷、GA 等分析工具
跟前端測試都是怎麼做的提到的一樣，數據追蹤並非為做而做收集一堆用不到的資訊。而是考驗 PM、Data Analyst 對產品的理解。從商業邏輯、產品使用流程出發，才能制定出行銷目標與策略，才會知道要如何設計追蹤架構、要追蹤哪些行為
AARRR
AARRR 是 Dave McClure 在 2007 年提出的框架，用「漏斗」的形式把使用者從認識產品到帶來營收的過程拆成五個階段，每個階段都能對應到要追蹤的數據
| 階段 | 回答的問題 | 常見指標 | 工程 |
|---|---|---|---|
| Acquisition 獲取 | 使用者從哪裡來 | 流量來源、各渠道獲客成本（CAC）、廣告點擊率 | SEO / SEM |
| Activation 啟動 | 第一次使用有沒有感受到價值 | 註冊完成率、新手引導完成率、首次完成核心動作的比例 | Landing page 設計與 A/B test、Tutorial、註冊流程 |
| Retention 留存 | 會不會再回來 | 次日／7 日／30 日留存率、DAU / MAU | Lifecycle / status / event-based email、Web Push 推播通知、離線 cache |
| Revenue 營收 | 有沒有付錢 | 付費轉換率、客單價（AOV）、每位使用者平均營收（ARPU）、顧客終身價值（LTV） | 金流串接、結帳流程優化、定價與方案頁 |
| Referral 推薦 | 會不會推薦給別人 | 分享次數、邀請碼使用數、病毒係數（K-factor） | 分享功能（Web Share API、OG 標籤）、邀請碼與推薦獎勵機制、deep link |
把五個階段套到電商網站，就能列出要埋哪些事件
| 階段 | 要追蹤的行為 | 事件範例 |
|---|---|---|
| 獲取 | 從哪個廣告、哪個搜尋關鍵字進站 | UTM 參數、page_view |
| 啟動 | 註冊、第一次把商品加入購物車 | sign_up、add_to_cart |
| 留存 | 隔一段時間回訪、再次購買 | 回訪率、回購率 |
| 營收 | 結帳流程每一步的流失 | begin_checkout、purchase |
| 推薦 | 分享商品、使用邀請碼 | share |
找出漏最多的那一層
五個階段像一個漏斗，每往下一層都會流失一部分使用者，優先處理流失最嚴重的那一層
通常會先把 Activation 和 Retention 顧好，再砸錢在 Acquisition。留不住人的產品，投再多廣告都像在往漏水的桶子裡倒水