以这种方式应用次要维度很少有助于有效分析

[rakibhasanbd4723]

虽然您的开发团队需要参与数据层的实施，但这是值得付出努力的。报告的优势可能非常巨大，特别是对于大型组织而言。定义站点数据层的内容是跨团队协作的绝佳机会，并且意味着所有潜在的有洞察力的数据点都可以以机器可读和与平台无关的格式访问，随时可以发送到 GA。与临时跟踪代码相比，它不容易出错。就像 CSS 将样式与内容分离一样，数据层将您的数据隔离开来。

您的开发人员需要在数据层中 就业数据库 提供所需信息，然后您才能将其定义为 GTM 中的数据层变量并开始在标签中使用它。在下面的示例中，假设 JavaScript 变量“myValue”已配置为以字符串形式返回用户输入的职业。我们将其推送到数据层，然后将其定义为 GTM 中的数据层变量：

C:\用户\ThomasB.BUILTVISIBLE\应用程序数据\本地\微软\
像以前一样，将自定义维度附加到您的用户注册事件标签，然后只需引用此数据层变量作为维度值即可。 完成！

我们的第三个示例遵循完全相同的原则：将产品有货状态确定为具有潜在报告洞察力的命中级数据点，并将我们的数据层配置为将其作为产品页面上的变量返回，我们只需配置我们的页面浏览量标签即可使用此变量作为新自定义维度的值。

C:\用户\ThomasB.BUILTVISIBLE\应用程序数据\本地\微软
报告与分析
在 Analytics 中查看自定义维度数据的最简单方法是将次级维度应用于标准报告。在下面的示例中，我们将新的“用户职业”维度设置为新访客/回访者报告中的次级维度，这样我们就可以识别最新用户和常客的职业。

C:\用户\ThomasB.BUILTVISIBLE\应用程序数据\本地\微软
通过将新维度与行为数据（按职业划分的社交分享频率）进行交叉引用，您可以深入了解最有可能参与或转化的受众群体。

但事实上，在许多情况下，这种方法会大大增加报告中的数据行数，而不会提供任何立即有用的信息。因此，通常需要更进一步：您可以将数据导出到 Excel 中进行更深入的分析，或者构建自定义仪表板以完全按照您想要的方式透视数据。在下面的示例中，已配置图表和表格以显示过去一周内我们浏览次数最多的缺货产品。及时、可操作的见解！