有巨大的价值。如果您有幸能够访问这些数据，那么您可以利用这些数据进行更深入的分析，以发现改进机会并发现高绩效客户。
但是，您需要避免一些非常基本的分析错误，并提供一些简单的技巧来最大限度地利用您的数据。
以下是您需要采取的入门步骤，以及一个案例研究，介绍我们如何使用此方法分析新冠疫情后 Hallam 客户账户的绩效。
汇总数据
该流程的第一步是从待分析的账户收集数据。
为此，我们利用了Google Analytics Reporting API。Google App Scripts 非常简单易用，且文档齐全，因为 Google 的所有服务都能 购买电话营销数据 在该平台上流畅运行。因此，从 Google Analytics (GA) 获取数据并将其导入 Google 表格应该相对容易。
目标是生成一个表格，列出所有待分析的账户及其对应的视图 ID。下一步
是遍历我们管理的每个相关的 Google Analytics 账户，并通过 API 将相关数据导出到一处。为了进行此分析，我们需要导出流量数据、转化数据和收入数据。
这些数据可以直接导入到一个简单的 Google 表格中，作为我们的中间数据存储，因为它操作简单便捷。然而，为了实现最大的可扩展性，应该使用合适的数据仓库（例如 Google Big Query）。
不过，这才是最难的部分——现在让我们进入最有趣的部分。我们已经把所有客户的数据都放到了一张超大表格里。现在该画图了。
分析不同账户之间的绩效并寻找绩效提升指标的方法有很多。因此，作为第一步，我们可以选取所有账户3个月的时间段，并将其与去年同期的3个月时间段进行比较。这样就能看出绩效提升了多少。
分析错误
然而，这里有一个陷阱。我们不想 来源：波士顿自由撰稿人 把 2020 年第一季度的所有会话汇总起来，然后与 2019 年第一季度进行比较。如果我们这样做，那么其中一个最大账户的表现将不成比例地主导结果。
请看下表，其中 3 个账户中只有一个今年表现良好，但由于它们是列表中最大的账户，因此看起来整个群组的表现都很好。
| 客户 | 2019年第一季度 | 2020年第一季度 | 改变 |
| 大麦吉 | 100万 | 150万 | +50% |
| 普通人乔 | 30万 | 30万 | +0 |
| 小麦克萨德 | 5万 | 25千 | -50% |
| 全部的 | 1,350,000 | 1,825,000 | +35% ??? |
相反，我们希望计算每个帐户的平均变化量，然后将其汇总。如果按照这种方式计算并取上述三个结果的平均值，则净结果将为 +0%。
但是，我们需要谨慎选择平均值的 巴西商业名录 类型，如果您对帐户运行此分析，则会发现一些会发现某些 Google Analytics（分析）帐户的跟踪功能出现故障