通过在事件中使用唯一标识符，您可以通过与其他内部来源交叉引用数据来丰富您的分析。例如，您可以将包含产品或用户详细信息的表加载到 BigQuery 中，并将其与包含原始参数的事件连接起来。这使您可以结合销售信息、库存、用户偏好等，全面了解您的业务。
例如，通过将gbq_product_id与您的
产品数据库相匹配，您可以分析产品的具体特征（价格、类别、发布日期）如何影响其在网站上的表现。
3. 自动化和定制
借助详细且丰富的数据，您可以自动化营销活动并个性化用户体验。例如，您可以根据原始参数中捕获的特定行为创建受众群体，并针对这些群 WhatsApp 电话号码数据 体开展个性化营销活动。您还可以根据详细的用户交互触发自动操作，例如产品或内容推荐。
如果您发现某些用户经常与特定类别互动
您可以自动发送优惠或相关内容，从而提高通信的相关性和有效性。
这一切都很好，但是如果我不将这些参数放入 GA4 中，我将如何制作我的仪表板或报告？我是否总是需要使用 BigQuery？
这是一个合理的担忧，但有一些策 增值税税制改革和电子商务 略可以在不影响性能或完全依赖 BigQuery 的情况下保持 GA4 中的可见性。
我们的建议：将数据详细聚类为低变化组
关键是在将详细值发送到 GA4 之前将其分为更广泛的类别。此聚类过程减少了基数，并允许在 GA4 的范围内管理信息。即使您丢失了一些细节，您也可以保留对仪表板和报告有价值的见解。
例如，您可以发送产品的一般类别或价格范围
而不是发送产品的确切 ID。如果您有用 捷克数字数据 户上次购买日期等数据，您可以将用户分组为“上周购买过”、“上个月购买过”、“六个月以上没有购买过”等细分。这样，您就可以维护分析的相关信息，而不会因过多的唯一值而使 GA4 过载。怎么做呢？您可以从 Google 跟踪代码管理器 (GTM) 或在之前执行此集群。使用函数或规则将详细值转换为更一般的类别。
