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吳承諭

的圖書
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:Google BI 解決方案:Looker Studio × AI 數據驅動行銷實作,完美整合 Google Analytics 4、Google Ads、ChatGPT、Gemini

⭔ 廣告成效為什麼不穩定?
⭓ 流量越高,等同營收越高?
⭔ 網站流量下滑 20% 是營收衰退主因?
⭓ 如何有效追蹤 KOL 發文後成效表現?
⭔ 新品安排節目置入,為什麼沒訂單?
✦✧✦
↑電商營運一定都會遇到這樣的困境↑
當業務走到成長關鍵期,
行銷管道倍增、素材不缺、報表資料豐富,
但「訊號太多、方向太少」,
導致行銷決策反而更加搖擺…


從傳統廣告到數位廣告,從流量思維到數據思維,現今缺的不再是數據,而是看著密密麻麻的圖表,卻無從下手。本書從行銷人、電商營運者、品牌經理的角度出發,教你活用新世代的行銷工具 - Google Looker Studio 搭配各式 AI 工具,解決數據氾濫時代面對的痛點,帶你跨過數位行銷的轉型之路!

◤資料太多,卻無從下手?◢
每天盯著 Excel、GA4、後台報表的廣告數據,卻覺得零散難整合?讓 Looker Studio 幫你串接多種資料來源並統一視覺化。本書手把手帶你從零打造專屬行銷儀表板,告別多開分頁、到處比對的日子。

◤圖表看不懂、資料解讀不了?◢
你不是沒數據,而是看著複雜圖表不知所措。本書不只教操作,更用行銷人的語言與實務案例,拆解圖表背後的意義,讓視覺化不單只是「好看」,而是能直接驅動決策:該優化哪支廣告、優先哪個商品、調整哪段流量策略。

◤不知道怎麼整合 AI 工具?◢
生成式 AI 已改寫分析流程,行銷人除了懂數據、會拉圖表,也要善用 AI(如 Gemini、ChatGPT)自動生成簡報、快速產生公式、加速資料清理,讓 AI 助攻你達成有效的行銷分析。
本書特色:
選對工具、融入 AI,和我們一起走進資料視覺化的世界,學會讓資料為你說話、為你帶來更好的成績吧!這本書不只是技術操作指南,也不只是數據知識手冊,而是一本專為行銷人量身打造的實戰工具書。

你將學到的不僅是「怎麼做」,還包括「為什麼這樣做」與「這樣做能幫你帶來什麼商業價值」。

✦行銷導向學習:從「行銷人」的角度出發,全面深入地介紹 Looker Studio 以及相關的 Google 行銷工具,內容涵蓋檔案彙整、資料清理、資料視覺化及雲端儀表板等各階段的重要工具和技巧。

✦Paul Wu 的行銷實戰經驗談:書中包含「Paul 經驗分享」及「Paul 操作提醒」等單元,作者將自己多年來的數位行銷和品牌經營經驗和心得毫無保留地傳授給讀者,讓你的行銷決策更加精準有效。

✦資料視覺化專案實作:書中以實際電商網站資料為例,指導讀者掌握 Looker Studio 的強大功能,如欄位參數、進階篩選器、下鑽查詢、維度群組、社群視覺元件等,讓讀者能夠充分發揮各項 Google BI 工具的潛力。

✦結合 AI 工具:書中巧妙融合了 ChatGPT 與 Gemini 這兩項先進的 AI 工具,協助讀者有效解決資料清理和公式撰寫,提升行銷應用的效率。

✦全彩印刷:詳細的操作與視覺化過程,用彩色呈現更能所見即所得。

作者簡介:

吳承諭 Paul Wu

現為艾普斯媒體創辦人,擁有近 10 年數位行銷經驗,曾輔導眾多台灣品牌實現數位轉型,透過數據驅動行銷協助企業營收獲得實質成長。

Paul 對於品牌營運、廣告投放、數據分析 有獨到的理解,截至目前協助品牌規劃的廣告投放預算已超過 5 億元,且產業廣闊,涵蓋美妝、保健、食品、科技業等範圍。

除了實戰經驗,Paul 也有豐富的教學經驗,常受邀至其他單位分享品牌經營、廣告投放、數據分析等內容,也於 instagram 上獲得超過 13,000 位追隨者,經常於社群探討廣告投放、數據、行銷等相關議題。

若您想要學習更多 Looker Studio 的操作和行銷技巧,歡迎追蹤 Paul Wu 的社群媒體:

▍Instagram ▍
www.instagram.com/paull.wuu/

▍Threads ▍
www.threads.com/@paull.wuu

目錄
▍第 0 章 常用 Google 工具開通與匯入資料來源
0.1 存取 Google Analytics 4 示範帳戶
0.2 創建 Google Ads 帳戶
0.3 資料來源匯入步驟說明
- 以 Google Analytic 4 為資料來源進行匯入
- 以 Google Sheets 為資料來源進行匯入
- 以 Microsoft Excel 為資料來源進行匯入

▍第 1 章 行銷人踏入數據分析第一步
1.1 數據對行銷重要性
1.2 了解分析目的與情境
1.3 數據基礎觀念
- 維度與指標的關係
- 什麼是數據基準(Benchmark)?
1.4 完善分析流程與框架
1.5 為什麼需要 Looker Studio?

▍第 2 章 認識 Looker Stud...
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