聖荷西特派員 | 開發者與行銷人必知 ! F8宣佈Facebook Analytics新功能

Facebook Analytics是Facebook免費提供給企業夥伴監控、分析消費者行為數據的工具。在一開始的時候，主要支援App上的活動。而隨著更加瞭解用戶的需求，這個工具逐步支援網頁、聊天機器人的分析。Facebook期望這個工具能幫助開發者與行銷人，透過數據分析瞭解完整的消費者歷程，並且找到讓事業成功的方向。這次F8上宣布產品功能更新，3.0版的Facebook Analytics不但能使行銷人更加簡單的監控、分析重要指標，也增加了更多種消費者洞察數據。以下，就讓adHub為你介紹這次的重要更新。
支援Facebook粉絲專頁與線下轉換全渠道分析(Omni-channel analytics)
在F8第一天的開場演說中，Facebook的產品夥伴總監Ime Archibong向與會者提到 :「我們想要確保人們可以瞭解跨裝平台體驗」，而Facebook Analytics這次推出的全渠道分析功能，完美實踐了這句話。在App之外，3.0版的Facebook Analytics還支援粉絲專頁中的互動數據，像是貼文的表情符號、分享，將會讓行銷人可以透過Facebook Analytics瞭解粉專上的互動與網站、應用程式、聊天機器人、實體店鋪這些地方的訪客之間的關係，更細緻的瞭解消費者歷程。舉例來說，你可以知道是不是有Facebook用戶在你的粉絲專頁貼文上留言後，又到你的網站觀看商品細節；或者是在粉專留言後，到你的實體店面中購買商品。Facebook Analytics可以串連不同平台的數據，更能追蹤跨越線上與線下的行為，幫助行銷人員釐清消費者歷程的優化方向，帶來收益的成長。
運用AI科技，打造自動洞察（Automated Insights)

過去若行銷人員觀察到一個購物網站的商品瀏覽量在三天前達到一個高峰，而商品的購買量在瀏覽量提高的三天後也出現高峰，則他需要自己去推斷消費者對於該網站商品的考慮購買期間為三天。當數據只有商品瀏覽量與購買量的時候，分析起來相對簡單，但行銷人員實際上需要解讀的數據，絕對不只一、兩種，所以總是花很多時間在使用分析工具。
不論是操作上的困難，或是數據的解讀，都是Facebook想為行銷人員解決的問題。因此，新版的Facebook Analytics結合了AI科技，打造自動洞察。Facebook因為已經瞭解每個數據背後代表的意義，因此能透過機器學習(Machine Learning)幫數據按類別分群、找到數據之間的關聯性，幫助行銷人員做判斷，減少花在尋找線索、數據分析的時間。
從上方提供的圖片可以看到，Facebook Analytics會直接幫行銷人員算出不同版本App內的購買轉換數量變化，也可以看出什麼樣的地區、年齡區間的使用者在這週比上週更常使用App。自動化的洞察讓行銷人員可以更快速的監控互動與購買行為，直接地感受到消費者洞察的價值。不過需要注意的是，這個功能目前只在Beta版開放。若企業主的App擁有大於1萬個以上的每日活躍用戶，則有機會提早體驗這個新功能。
新的顧客資訊主頁(Custom Dashboards)

Facebook的產品原先就相當擅長於資訊視覺化，而這次Facebook Analytics推出的新顧客資訊主頁，不只能將大量複雜的資訊視覺化地顯示，也開放行銷人更多客製的空間。行銷人可以將自己較在意的指標釘選起來，在同一個介面上一眼看清所有重要的數據，減少分析上的困難。
若你過去使用過Google Analytics，應該會好奇兩者之間有什麼不同。Facebook Analytics 的優勢在於，Facebook的實名制讓它開發的工具都能以「人」為單位。相對於利用Cookie與瀏覽器辨認的追蹤方式，Facebook能取得更佳精準的數據。並且，若行銷人員擁有廣告帳號、粉絲專頁或App與聊天機器人的權限，在使用Facebook Analytics的時候，也因為Facebook能知道你是誰、擁有什麼權限，所以只要做幾個簡單的勾選，就能輕鬆將想看的數據匯入。這次F8中發表的Facebook Analytics 3.0繼續在這個優勢上堆疊出新的功能，為行銷人員帶來比過去更多、更整合性的數據分析，也透過自動洞察的功能，幫助行銷人員快速判斷大量數據背後的故事。過去得到關注較少的Facebook Analytics，顯然將有機會成為同為網站分析工具的Google Analytics的勁敵。但Google Analytics的發展較為成熟，對於電子商務轉換途徑和不同媒體來源分析都相對便利，而目前的Facebook Analytics仍較聚焦在自身產品可以觸及的使用者行為和輪廓分析，未來Facebook是否會加強追蹤第三方媒體的功能，值得行銷人與開發者持續關注。