الدليل الكامل للتكامل بين Universal Analytics وSalesForce

Love

قال بيل غيتس يوماً:
“أفضل طريقةٍ للتفريق بين شركتك ومنافسيك وأفضل أسلوبٍ لوضع مسافة بينك وبين الجمهور تكمن في استفادتك مما تملكه من معلومات إلى أقصى حد. فطريقة جمعك للبيانات، وإدارتها، ومن ثم استخدامها سيقرر ما إذا كنت ستربح أم ستخسر”.

مع الإعلان عن إطلاق Wave وSalesForce Analytics Cloud، بات من المهم جداً تقييم رحلة العميل بكافة جوانبها، سعياً للربط بين البيانات التجارية للمستخدم (مثل معلومات الشراء في SalesForce) والبيانات الخاصة بسلوكه على شبكة الانترنت والهاتف الجوال (مثل بيانات تفاعل المستخدم في Google Analytics).

سنقوم من خلال هذه التدوينة بشرح طريقة إنجاز هذا العمل!

حكايتنا

تحتاج كل شركة (بغض النظر عن حجمها) إلى عدة أدواتٍ لفهم عملائها الحاليين والجدد حتى تتمكن من زيادة أرباحها.

ففي مؤسستنا، نستعين بـ Google Analytics لتحسين فعالية وجودنا على شبكة الانترنت وتطبيقات الهاتف الجوال، ومتابعة سلوك زوار كياناتنا الالكترونية وفهمه، والتعرف على كيفية تفاعل الزوار مع منتجاتنا الرقمية (كالمواقع الالكترونية وتطبيقات الهاتف الجوال وقناتنا على YouTube وحساباتنا على Facebook وTwitter…). وعندما يتحول زوارنا إلى عملاء محتملين، نعتمد عندها على نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) كخدمة SalesForce لرصد تاريخ عملائنا الحاليين والجدد ونشاطاتهم على شبكة الانترنت وغيرها من القنوات التسويقية (offline). نحاول رصد كل محادثةٍ يمكننا رصدها، سواءاً كانت رسالة الكترونية أو اتصالاً أو اجتماعاً أو تدويناً.

وعلى الرغم من أن خدمة Google Analytics منحتنا القدرة على قياس مدى فعالية حملاتنا التسويقية – خاصة فيما يتعلق بالقنوات المستخدمة في جذب العملاء “إلى بابنا” -، فإننا لا نزال نفتقد الربط بين عمليات التحول الحقيقية وعمليات البيع المتوقعة/مصادر الزيارات الأصلية.

يتلقى فريق التسويق التابع لـ e-nor عادةً سيلاً من عمليات البيع المتوقعة وعمليات البيع، كما يقوم بالحديث إلى العملاء المحتملين، ويجتمع بالعديد من العملاء. بعدها، لا بد للفريق أن يعمل على الربط بين المعلومات القيمة التي جمعها، وبين الأسباب التي دفعت العملاء المحتملين للجوء إلينا والاستعانة بخدماتنا. هذه الحلقة المفقودة قادتنا لسنوات طويلة من افتقدنا فيها الدقة في عزو التحولات، ورصد الميزانيات، وارتكبنا العديد من الأخطاء الاستراتيجية.

الخطوات التصحيحية

لا بد من رؤية واضحة لدورة المبيعات حتى نتمكن من اتخاذ قرارات صحيحة مبنية على معلومات دقيقة فيما يتعلق بالتسويق وتوزيع الميزانية والاستراتيجية، ليس فقط من وجهة نظر العملاء معروفي الهوية بل من مصادر الاستعلام على الانترنت أيضاً.

لتحقيق ذلك، قمنا بتوحيد أداتين (SalesForce وGoogle Analytics) قادرتين على منحنا المعلومات المطلوبة على النحو التالي:

  1. ١- تمرير كل ما يمكن تمريره من بيانات يقدمها Google Analytics حول سلوك المستخدم إلى SaleForce مع كل نموذج يتم تقديمه.
  2. ٢- إعادة تمرير كافة البيانات الخاصة بالحالة النهائية لعمليات البيع المتوقعة والنشاطات غير المتعلقة بشبكة الانترنت (offline) من SaleForce إلى Google Analytics.

تحدٍ تقني: طريقة جديدة للتكامل مع Universal Analytics

قد لا يعد دمج المعلومات والبيانات الواردة من مصادر مختلفة أمراً جديداً بحد ذاته، إلا أنك قد تجد نفسك مضطراً لإيجاد طرقٍ جديدةٍ ومبتكرة عندما تصبح المزاوجة بين البيانات مهمة صعبة! حلولنا التقليدية كانت تعتمد على cookies _utm التابعة لـ Google Analytics بشكلٍ رئيسي، والتي تتولد عن صيغة تتبع ga.js الكلاسيكية، حيث يتم تخزين بيانات الحملات التسويقية في cookies التتبع.

أما في Universal Google Analytics، فتتم كافة عمليات التتبع على مستوى الخادم و الـ cookies _ga الوحيدة والمتولدة من analytics.js الجديد، علماً بأنها لا تحتوي على معلومات الجلسات والحملات الدعائية.

الحلّ

نقوم بتعديل طريقة دمجنا الكلاسيكية بحلٍ يناسب رموز التعقب البرمجية المستخدمة في كافة إصدارت Google Analytics، بما فيها الإصدار الأخير لـ Universal Google Analytics ورموز تعقبه البرمجية. كافة الرموز المطلوبة مجمعة في ملف JavaScript يدعى GASalesforce.js

تمرير بيانات Google Analytics إلى SalesForce

من خلال اتباع الخطوات التالية، ستتمكن من تمرير معلومات وبيانات المستخدمين والحملات الدعائية والجلسات إلى SalesForce في كل مرة يتم فيها تقديم نموذج:

١- قم بتنصيب حقول مخصصة في SalesForce
قم بإنشاء الحقول الثمانية التالية في SalesForce:
create custom fields in salesforceشاهد هذا الفيديو لتتعلم كيفية إنشاء حقل مخصص في SalesForce.

  • هوية المستخدم: هوية تمثّل المستخدم وتمييزه دون الكشف عن شخصيته.
  • الوسط: القناة التسويقية. القنوات الممكنة مثل “organic”, “cpc”, “referral”, and “email”.
  • المصدر: مصدر الإحالة، مثل “google.com” أو “facebook.com” أو “مباشر”.
  • الحملة الدعائية: اسم الحملة الدعائية.
  • المحتوى: المزيد من الوصف لتمييز الحملة.
  • المصطلح: الكلمات التي يبحث عنها المستخدم.
  • عدد الجلسات: عدد الزيارات التي استقبلها موقعنا بما فيها الجلسة الحالية.
  • عدد المشاهدات: عدد الصفحات التي تمت زيارتها قبل تقديم المنوذج.

٢- قم بإضافة حقول مخفية إلى النماذج:
قم بإضافة المتغيرات الثماني التي سبق ذكرها كحقول مخفية في كافة النماذج على موقعك، والتي تريد تعقبها باستخدام SalesForce.

٣- ضبط هوية المستخدم:
يمكن الاستعانة بالنظام الخلفي في استخراج هوية المستخدم المسجلة في الحقول المخفية (هذه القيمة هي نفسها التي ستسخدمها في الأبعاد المخصصة لـ Google Analytics فيما بعد).

٤- ضبط معلومات الحملات والجلسات:
يمكن قراءة قيم الحقول المخفية باستخدام ملف JavaScript المذكور في الخطوة السابعة. الرمز البرمجي سيولد cookies خاصة بـ Google Analytics ويحلل متغيرات الحملة باستخدام الـ cookies، ويوفرهم بالمتغيرات التالية: source, medium, term, content, campaign, visit_count, and pageview_count.

قم بتمرير القيم إلى الحقول المخفية:
لا بد من الإيعاز برمجياً للنماذج بتمرير القيم الواردة في الحقول المخفية إلى الحقول المقابلة في SalesForce في كل مرة يتم فيها تعبئة نموذج.

٦- قم بتنزيل GASalesforce.js
قم بتنزيله من هنا إلى بيئتك المحلية

Download GASalesforce.js

٧- تعقب نطاقات مختلفة:
هناك حاجة إلى تعقب النطاقات المختلفة، لذلك قم بتحديث GASalesforce.js بقائمة من النطاقات التي تفصلها فاصلة لتتمكن من تفعيل تعقب الروابط مع اختلاف النطاقات.

مثال:

var domains = ["mydomain1.com", "mydomain2.com"];

٨- قم بنسب ملف GASalesforce.js:
وذلك من خلال لصق الرمز البرمجي التالي قبل إغلاق أي وسم (tag) على كل صفحة من صفحات الموقع:

<script src="http://www.mydomain.com/scripts/gasalesforce.js" type="text/javascript"></script>

٩- استفد مما لديك من بيانات!
الآن وبعدما نجحنا في جمع بيانات ومعلومات كافة الحملات الدعائية والزيارات في Salesforce، يمكننا فهم ما بحوزتنا من معلومات والاستفادة منها إلى أقصى حد.

lead-info

sf-report

تمرير بيانات SalesForce إلى Google Analytics

في هذا القسم سنقوم بالاستفادة من ميزة جديدة لـ Google Analytics تدعى “Data Import”، والتي بإمكانها تمرير بيانات العملاء الرئيسية من Salesforce إلى Google Analytics. وتتيح هذه الميزة تحميل المعلومات والبيانات من مصادر متعددة، ودمجها بما لدى Google Analytics لبناء تقارير قوية وغنية.

وسنقوم بالاعتماد على هوية المستخدم كمفتاح في المزاوجة بين البيانات، ففي حال عثور Google Analytics على هويات متطابقة، سيقوم بدمجها مع ما في حوزته من بيانات.

integration1

new-ga-data

integration2

الخطوة الأولى: قم بإنشاء أبعاد مخصصة
بما أن “هوية المستخدم” (visitor ID) و”Lead Status” غير متوفرة كأبعاد في Google Analytics، فيتوجب عليك إنشاؤها بنفسك كأبعاد خاصة (custom dimensions).

Custom Dimension Name Scope
Visitor Id User
Lead Status User

ملاحظة: عليك تمرير هوية مستخدمك إلى Google Analytics كبعد مخصص لتمثيل كل مستخدم قام بتعبئة النموذج الذي تقوم بتتبعه.

عندما يكون لديك هوية قادرة على تمثيل المستخدم وتمييزه دون الكشف عن شخصيته، قم بضبطها مباشرة على المتتبع كما في المثال التالي:

ga('set', 'dimension1', 'vid20140930-005');

الخطوة الثانية: قم بإنشاء مجموعة البيانات

  1. In Admin, go to the account and web property that you want to upload data.
  2. Click Data Import under PROPERTY.
  3. Click New Data Set.
  4. Select “User Data” as the Type.
  5. Name the Data Set: “Lead Status”
  6. Pick one or more views in which you want to see this data.
  7. Define the Schema:

Key: Custom Dimensions > Visitor ID
Imported Data: Custom Dimensions > Lead Status
Overwrite hit data: Yes
Click Save.

الخطوة الثالثة: قم بتصدير بيانات Salesforce
قم باستيراد بيانات lead statues من Salesforce عبر ملف بصيغة CSV.

export

الخطوة الرابعة: قم برفع البيانات
قم باستيراد بيانات lead statues من Salesforce عبر ملف بصيغة CSV.

1. In the Data Set table, click “Lead Status”. That will display the schema page.
2. Click Get schema. You’ll see something like the following:

CSV header
ga:dimension1,ga:dimension2

هذه هي الترويسة التي يتوجب عليك استخدامها كسطر أول في ملف الـ CSV. الجدول أدناه يستعرض الأعمدة:

Visitor ID Lead Status
ga:dimension1 ga:dimension2

٣- قم بتحديث ملف CSV الذي تم تصديره على الشكل التالي. الصف الأول (الرئيسي) من ملف spreadsheet يجب أن يتضمن أسماءاً داخلية مثل (ga:dimension1 بدلاً من هوية المستخدم). أما الأعمدة الواقعة في الصف الثاني، فلا بد أن تتضمن بيانات متقابلة مع البيانات في رأس العمود.

ملف الـ CSV يجب أن يشابه المثال التالي:

ga:dimension1,ga:dimension2
vid20140930-001,Qualified
vid20140930-002,Qualified
vid20140930-003,Qualified
vid20140930-004,Unqualified
vid20140930-005,Unqualified
vid20140930-006,Qualified
vid20141001-001,Unqualified
vid20141001-002,Qualified
vid20141001-003,Qualified
vid20141001-004,Unqualified

٤- في جدول Manage Uploads، اضغط على Choose Action > Upload files. اختر ملف CSV الذي قمت بإنشائه.

file-upload

الخطوة الخامسة: قم بإنشاء تقرير خاصة
بما أن الأبعاد الخاصة لا تظهر في التقارير الاعتيادية، فلا بد من إنشاء تقارير خاصة تحمل بعدين (visitor ID وLead Status) بالإضافة إلى المقاييس المرادة.

ملاحظة:
١- البيانات المرفوعة بحاجة إلى معالجة قبل عرضها في التقارير. فبعد انتهاء عملية المعالجة، عليك الانتظار لمدة قد تصل إلى ٢٤ ساعة قبل أن يتم تطبيق البيانات المستوردة على نشاطات الزوار.

٢- Data Import بات يدعم صيغة Query Time والتي تتيح ربط البيانات الجديدة بتلك الموجودة على Google Analytics. صيغة Query Time متاحة لمستخدمي Google Analytics Premium.

ga-report

والآن يمكنك تحليل سلوك الزوار المؤهلين للشراء.

ga-report-qualified

نعم، كانت هذه تدوينة طويلة بالفعل! لكن يمكنك الآن الاستفادة مما في حوزتك من معلومات إلى أقصى حد. أرحب بملاحظاتكم وباقتراحاتكم للتدوينات المقبلة.