通过将数据处理集中在服务器上，您还可以实现更复杂的逻辑、访问多个数据源并确保遵守隐私和安全策略。
结论将原始参数应用多好处。您可以克服 GA4 的局限性，在不影响工具性能的情况下捕获更多数据。您可以利用 BigQuery 处理精细且高基数的数据来执行高级分析。您可以通过与其他来源交叉引用数据并获得有关用户行为的更完整视图来丰富您的见解。此外，您还可以根据详细数据实现流程自动化和个性化体验，从而推动战略行动。
为了充分利用这一策略
仔细的规划至关重要。明确定义您需要哪些数据以及如何使用它们。在原始参数上使用前缀，以便更轻松地在 BigQuery 中识别和管理它们。实施数据聚类以减少 GA4 中的基数而不丢失相关信息。确保您的技术团队了解该方法并能够正确实施。处理敏感数据时，不要忘记考虑法律合规性和隐私法规。
您想开始应用这些类型的测量策略吗？我们给你钥匙：
如果您想将数据分析提升到一个新的水平，我们建议您执行以下步骤：
初始评估：审查您当前的测量计划并 手机数据 确定使用原始参数的机会。考虑如果详细分析哪些数据可以提供价值。技术设置：设置将数据导出到 BigQuery 并确保其正常工作。验证您是否有权访问数据集并可以运行查询。
实施原始参数：
更新您的 dataLayer、GTM 或代码以 40 岁后如何迁移到数字市场的 9 个技巧 发送带有商定前缀的附加参数。记录这些更改以保持整个团队的清晰度。
聚类和大小调整：定义如何聚类详细数据以便在 GA4 中使用。建立允许您保持可管理基数的规则和类别。
培训和沟通：确保所有团队成员和利益相关者了解新战略。如果需要，提供处理 BigQuery 和新工具的培训。
分析和优化：
开始探索 BigQuery 中的数据，执行分析并根据获得的见解调整策略。寻找改进和自动化流程的机会。
考虑 GTM 服务器：评估服务器到服务器计量是否适合您的业务并计划实施。考虑所需的资源以及对数据策略的潜在影响。
通过执行这些步骤，您将能够增强数据分 捷克数字数据 析能力、克服 GA4 的局限性并获得更深入的见解。简而言之，您可以在 BigQuery 中保存“您想要的任何内容”并在您的项目中使用它。
