Digital Marketing Tips: Sử dụng SQL để phân tích dữ liệu với Google Analytics

Google Analytics – một công cụ không còn xa lạ với dân Digital Marketing và những nhân sự doanh nghiệp thường tiếp xúc với Phân tích dữ liệu. Cụ thể, đây là giải pháp cho phép người dùng phân tích, đo lường các chỉ số ở đa nền tảng kỹ thuật số.

Bản thân Google Analytics cũng đã cho phép người dùng phân tích dữ liệu nâng cao. Tuy nhiên, yếu tố “nâng cao” ở đây còn tùy thuộc vào mỗi lĩnh vực công ty. Đối với một số công ty yêu cầu kết quả dữ liệu phải chính xác hơn, sâu hơn, chi tiết hơn thì mỗi Google Analytics là chưa đủ. Trong trường hợp này, chúng ta cần sự kết hợp giữa Google Analytics và SQL để mang đến những kết quả dữ liệu chi tiết hơn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về Google Analytics & SQL, cùng với đó là sự kết hợp hoàn hảo giữa 2 thành phần.

Trước tiên, chúng ta cần phải hiểu xem 2 thành phần này là gì đã!

Google Analytics là gì?

Google Analytics là công cụ giúp các công ty theo dõi chi tiết người dùng và các chiến dịch quảng cáo. Nó cung cấp một bảng báo cáo Dashboard tuyệt vời và khả năng đưa ra các phân tích khác nhau về dữ liệu hoạt động của người dùng. Dựa trên những dữ liệu này, các doanh nghiệp có thể đưa ra những quyết định kinh doanh chính xác.

SQL là gì?

SQL (Structured Query Language) là một loại ngôn ngữ dùng để lấy, truy vấn, xử lý dữ liệu từ một hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ. Ngôn ngữ này được ứng dụng đặc biệt nhiều trong doanh nghiệp, chuyên xử lý những thao tác liên quan đến lượng dữ liệu lớn.

SQL cực kỳ dễ tiếp cận trên nhiều nền tảng khác nhau và thường thân thiện với người dùng.

Nguyên lý kết hợp SQL với Google Analytics như thế nào?

Nguyên lý hoạt động của sự kết hợp này rất đơn giản, các nhân sự doanh nghiệp sẽ thực hiện theo dõi và lập bảng báo cáo dữ liệu về những hoạt động của người dùng, sau đó đưa toàn bộ tệp dữ liệu này chuyển sang SQL Sever (một hệ thống chứa cơ sở dữ liệu), tiếp nữa là sử dụng SQL để xử lý lượng dữ liệu ấy, cuối cùng là đưa ra những thông tin kinh doanh quan trọng đối với công ty.

Nhờ vào những thông tin quan trọng này, nhiều doanh nghiệp có thể thành lập nên những chiến dịch quảng cáo hay chiến lược kinh doanh phù hợp với nhu cầu, hành vi của người tiêu dùng.

Điều này có thể tạo ra ý nghĩa hết sức mạnh mẽ. Như đã nói ở trên, nếu chỉ dựa vào Google Analytics thì khó có thể đưa ra những thông tin kinh doanh chi tiết và quan trọng cho công ty được. Cần phải chuyển qua SQL Sever và dùng SQL để xử lý chúng. Đây được coi như là một trong nhiều phương pháp hiệu quả mà các doanh nghiệp thường ứng dụng với Data.

Kết lại 

Sự kết hợp hoàn hảo của Google Analytics với SQL sẽ giúp cho doanh nghiệp tối ưu hóa được lượng dữ liệu mà họ thu thập được của người tiêu dùng.

Đặc biệt, đối với những doanh nghiệp yêu cầu về chất lượng của dữ liệu đầu ra, họ có thể áp dụng phương pháp này để tối ưu hóa mục tiêu đó.

Xem thêm

[Download miễn phí] Tối ưu hóa các câu lệnh truy vấn SQL

Cách sao lưu cơ sở dữ liệu SQL Sever trên Windows

Khóa học: BUSINESS INTELLIGENCE

 

 

Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

1 + 1 = ? (Nhập Haii để trả lời đúng)

Bài viết liên quan
Field Parameters – Bí kíp tùy chỉnh báo cáo linh hoạt trên Power BI

Trong trực quan hóa dữ liệu, Power BI của Microsoft đã thay đổi cách người dùng khai thác và tương tác với thông tin. Một trong những tính năng nổi bật

Xem thêm
Kích hoạt Data Analysis ToolPak trong Excel

Bạn muốn phân tích dữ liệu trong Excel nhưng không tìm thấy những công cụ như t-test, ANOVA, hay Regression ở đâu? Đừng lo, chúng không biến mất đâu – chỉ là

Xem thêm
[RECAP] Training 4: How to Write M&A Buy-Sell Recommendations – Cuộc thi Sinh viên với Tài chính mùa 13 (FSC13) – CLB Tài chính – Chứng khoán SeSC – Trường Đại học Ngoại Thương CSII TP. HCM (FTU2)

Chiều ngày 28/04/2025, buổi Training 4 dành cho Top 8 đội thi xuất sắc nhất cuộc thi Sinh viên với Tài chính mùa 13 (FSC13) đã diễn ra trực tiếp tại

Xem thêm
Phân biệt hàm SUM, SUMX và CALCULATE trong Power BI

1. Giới thiệu Trong Power BI, DAX (Data Analysis Expressions) cung cấp nhiều hàm để tổng hợp và phân tích dữ liệu. Ba trong số các hàm quan trọng nhất là

Xem thêm