DigiMax紧接上一集精彩内容，这次让我们来具体学习“事件追踪”和“内容”。
本图截取了四个事件，你可以深入研究其中的任意一个事件来更深入的了解用户行为。
我选择了“Contact Us”来分析事件标签，从这些数据中我们可以得出一些策略。
如果事件价值倍增，将会是非常有价值的，这样GA就会在上面的表格中给出我们平均价值的表现。当然，重要的事情仍然是，去理解上述数据，明白这些数据是如何搜集的，以及从用户行为上来讲意味着什么，这是至关重要的。
你也可以为上述任何事件创建一个高级细分，例如邮件营销数据细分。然后，你可以将这个细分应用于GA的任何其他报告，并对数据获得更深入的洞察，例如可以获得哪些城市的人是通过打电话的方式联系我们的，人们来自什么地方，在打电话之前他们访问了多少次网站等等。
在事件追踪报告的顶部有三个选项：事件、网站使用情况和电子商务。
尝试使用电子商务选项卡。
尽管我们没有看到任何事件价值，但是你可以将触发事件的访问次数与网站的结果结合起来。这些数据在很多案例中都非常的有帮助，比如，当你对一些特殊的内容、富媒体、交互元素、外链、商业策略等进行投资的时候，这个报告的数据就可以帮助你迅速做出更明智的决定。
福利：熟悉GA报告“行为”部分的“网站速度”报告。先从概览报告的计分卡开始，转到“网页计时”版块，寻找可能有问题的页面。点击网页计时报告图表顶部的链接，里面有一个很酷的可视化报告是“地理分布图”。然后打开网站速度建议报告，你的IT团队需要通过这里的数据修复遇到的问题。
仔细研究内容维度和内容指标吧。
由于你已经了解了一些正常的报告，那么我来跟大家分享一个已在很多网站起作用但是并不为人所熟知的报告。
内容深入分析报告使用了网站的自然文件夹结构，然后在这些文件夹的整体内容上展示网站效果。你可以在商店演示账户中看到如下图表。
很棒，对吧？在前十行中，你几乎可以看到所有的内容消费行为。
暂停一下，注意这个报告建设的有点缺陷。它展示了页面浏览量（很好），唯一身份浏览量（很棒）以及另外三个并不好用的指标：平均页面停留时间、跳出率、退出百分比（个人认为退出百分比是GA中最糟糕的一个指标）。
从文件夹层级的角度来看，这些数据的确为我们提供了一些有洞察力的报告，而且可能甚至看起来完全没有什么道理。思考一下，一个文件夹的跳出率有什么作用呢？
现在是时候学习简单的自定义报告了。
在报告顶部，就是在报告名称的右侧，你会看到一个叫做自定义的按钮。点击自定义按钮。选择更多理想的指标，很快你就会看到自己想要的报告。
这是我自己创建的一个比较好用的自定义报告，里面有平均页面停留时间、商品详情页到购物车的转化率（因为这是一个电商网站）和网页价值（这样就可以在页面层级获得电商和目标价值）。
是不是好多了？你会选择一个不同的指标吗？请通过下方的评论来分享你的看法。
即使快速的扫视一下上述报告，已经引起了很多与整体内容浏览量（唯一身份浏览量）、商业化策略（主要是指商品详情页到购物车的转化率）以及预算有关的很棒的问题。
现在你可以轻松的深入研究其他更有价值的内容和用户体验了。
我点击了拥有最多内容浏览量的第一个，来探索下一层级的详情。我可以看到服装类拥有最多的内容浏览量，而且也拥有较为可观的商品详情页到购物车的转化率。
根据商业优先权，我有权问以下问题：为什么看起来几乎没有人想要购买与夏季奥运会相关的东西？（开个玩笑，比如我们在这方面花费了1.4亿的广告费）
当下公司在谷歌地图品牌宣传方面花费了巨资，因此我们可以看一下各种品牌宣传是如何做的（例如YouTube的品牌宣传）。
大家可以看到，谷歌地图的效果不尽人意。这组数据可能会让你对以下问题感到好奇：这是你使用商业策略后期待看到的数据列表吗？或者说，这是我们应该优先考虑的内容创意吗？我是说，比如“Go！”，人们会对一些难懂的事情感兴趣像Go语言（解释一下，这是一种编程语言）,而不是Nest！很惊讶吧！
这是这类内容分析师所擅长做的事情。
顺便说一下，你可以继续刨根问底的一直追踪到任意一个文件夹下的独立页面。如下所示。
与上述一些其他的数据相比，10%的商品详情页到购物车的转化率是差强人意的。那么是时候重新思考一下了，我们是否应当继续销售这个组合。如果是需要继续销售，那么我们一定需要重新看一下页面，包括图片、设计和其他元素等都要考虑重新做一版来改善这个关键指标。
上述自定义报告真的很容易创建，我会给所有订阅者（http://www.kaushik.net/avinash/marketing-analytics-intersect-newsletter/）发送一个带有可下载链接和其他自定义报告的邮件。
福利：大多数人会停在默认视图报告的位置，GA团队在整个标准报告中增加了一些出色的构思。例如，趁我们正在探讨，尝试一下内容分组的主要维度。接下来看一下内容分组的品牌报告。
看到这些数据后，是不是感到比之前讲到的内容更有用？那么，GA是怎样获得这些数据的呢？就像上述事件追踪的案例一样，分析师和商业决策制定者是一起事无巨细的协作使得数据产生的。在这个案例中，使用了宝贵的内容分组（https://support.google.com/analytics/answer/2853423?hl=en）功能。建议大家去学习怎样在商店演示账户中使用内容分组功能，学习怎样创建内容分组来生产有用的数据。当你去面试一个高级分析师的职位或初级分析师的职位时，你会被选中是因为这个角色相当不易并且需要有足够的商业头脑（很讽刺，对吧？你被选中是因为你在数据分析面试中有商业头脑！）
