通过为事件提供唯一标识符，您可以将数据与其他内部来源交叉引用，从而丰富分析结果。例如，您可以将包含产品或用户详细信息的表格加载到 BigQuery 中，并将其与包含原始参数的事件连接起来。这样，您就可以整合销售、库存、用户偏好等信息，从而全面了解您的业务。
例如，通过将其gbq_product_id与您的产品数据库连接起来，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，您可以根据原始数据中捕获的特定行为创建受众细分，并针对这些细分受众群开展 巴哈马 电话号码数据 个性化营销活动。您还可以根据详细的用户互动触发自动化操作，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，您可以自动提供相关的优惠或内容，从而提高沟通的相关性和有效性。
这一切都很好，但是如果我不在 GA4 中输入这些参数，我该如何创建仪表板或报告？我是不是必须切换到 BigQuery 呢？
这是一个合理的担忧，但有一些策略可以在不影响性能或仅仅依赖 BigQuery 的情况下保持对 GA4 的可见性。
我们的建议：将数据详细地聚类成变化较少的组。
关键在于将详细值分组到更广泛的类别中，然后再发送到 GA4。此聚类过程可以降低基数，并使信息在 GA4 的边界内易于管理。即使丢失了一些细节，也能为仪表板和报告保留宝贵的洞察。
例如，您可以提交产品的确切 ID，而不是其大致类别或价格范围。如果您拥有用户上次购买日期等数据，则可以将用户分组，例如“上周购买”、你也可以开宝马奔驰 “上个月购买”或“六个月以上未购买”。这样，您就可以维护相关信息以供分析，而不会因过多的唯一值而导致 GA4 负担过重。
怎么做？
您可以在 Google 跟踪代码管理器 (GTM) 中或在将数据发送到gtag.jsdataLayer 之前执行此聚类。使用将详细值转换为更通用类别的函数或规则。
GTM 中的示例：
这种方法允许您继续使用 GA4 进行常规报告，并在需要更详细的分析时使用 BigQuery。通过结合两种级别的详细程度，您可以获得完整且可操作的数据视图。
一个有趣的优点：如果我们使用服务器到服务器测量或 GTM 服务器会怎样？
服务器端跟踪是一种可以进一步增强您的数据分析策略的技术，提供更大的灵活性和安全性。
它是什么？它的优点是什么？
服务器到服务器衡量意味着数据直接从您的服务器发送到 GA4，而不是从用户的浏览器或设备发送。Google跟踪代码管理器服务器 (GTM 服务器)是一个支持此实现的平台，可让您在受控的环境中管理和处理数据。
优点包括通过减少广告拦截器或浏览器限制造成的数据丢失 上次审核 来提高数据准确性，通过访问和附加来自内部数据库的附加信息来丰富数据，以及在服务器上处理数据时提高安全性，避免在客户端上暴露敏感信息。