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如何應對因疫情所帶動的網路消費人流

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因為第三級防疫警戒，改變了生活習慣，人們減少了不必要的外出，休閒娛樂場所關閉，活動聚會停止，許多工作也改成在家工作，甚至有許多人因此失業或減少收入，實體商店的業績大減已是預料中之事，但並不代表所有的網路商店業績都會大增，因為消費需求降低、消費力減弱，只有部分必要需求商品，或是生活型態改變而衍生的需求商品，才會造成網路商店的業績成長。

NAPL 模型實作與延伸發想

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NAPL 模型

採用訂單資料預處理匯出 CSV + Data Studio 匯入 CSV 檔的作業模式，是相當經濟且具有彈性的作法，一方面大部分的系統都已具備會員資料匯出的功能，只要加一點預處理的作業，多儲存一些欄位，即可供 Data Studio 自由發揮，而 Data Studio 的支援，則讓工程師省下設計報表圖形呈現的程式，所以整體而言難度不高、工程也不大，同時還保有很大的調整修改的彈性，讓報表更多樣化，更符合商家的需求。

網站關鍵字查詢動態累計變化圖表

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網站經營是持續性的工作，雖然 Google Analytics 以及 Google Search Console (Google Search Central)，已內建了許多報表功能，但如果你需要將 2 者數據疊合成一份報表，或自訂各種參數變化的圖表，傳統作法是將 Google Analytics (分析) 資源與 Search Console 帳戶中的網站建立關聯，就可在 Google Analytics (分析) 報告中查看 Search Console 的資料。

用 Google Data Studio 來製作 Google Search Console 的關鍵字查詢報表

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Google 的 Data Studio (以下簡稱 GDS)，是被規劃用來聚合各種資料來源，以便產製整合型報表的工具，GDS 不只能拉進 Google 自家的產品資料(例如 Google Analytics、Google Search Console、Google Ads、Google 試算表、BigQuery 等等)，也能直接串接 MySQL 資料庫、上傳 CSV 檔案方式做為資料來源，不僅如此，GDS 還開放了第三方廠商開發的 Partner Connectors，讓你也可以將外部資料拉進來當資料來源，例如 facebook 粉專或廣告資料，讓你可以將不同來源的資料，聚合在同一份報表之中。