“就我一个人负责GA这部分，怎么才能提高效率，节省出时间放在更重要的事情上？”
不少GA的使用者会有此类的烦恼，今天这篇文章可以解决这个问题。下文整理了可以节省时间的4个方面以及操作方法，做到这些可能一周内将会节省时间约10个小时左右。
1.自动报告（每周节省2个小时以上）
在待办事项里，永远都躺着一条“手动创建报告”，想把它从清单划掉换上其他的事情？这很简单，有很多方式可以做到自动化分析报告。
Data Studio
将Google Analytics（分析）数据连接到Data Studio，构建交互式可视化图表。并调整日期范围以及添加自己的过滤器来分析数据。
电子邮件报告
如果与同事共享分析报告是你的日常工作项，那么Google Analytics（分析）中的“电子邮件报告”功能绝不能忽略。
在GA用户界面中，点击标题中的共享按钮。可以设置报告的收件人，文件格式（.pdf，.xlsx，.csv）和频率（一次，每天，每周，每月每季度）。单击发送，就可以对手动发送电子邮件说拜拜！
保存的报告
如果你经常访问Google Analytics（分析）中的相同报告并应用相同的细分，次级维度，过滤器和排序，则“保存报告”这个功能可以帮你更快地提取它们。
需要做的就是像往常一样配置报告，然后单击Google Analytics（分析）标题中的“保存”按钮。这将保存报告的配置，并将其存储在左窗格导航菜单的“已保存的报告”部分中，以便于访问，这省去了重复的操作时间。
Google表格的Google Analytics（分析）插件
如果老板要求你提交报表，而不是可视化图表。那么将Google表格与Google Analytics（分析）连接是自动生成报表的理想解决方案。
这样做之后可以将分析数据直接提取到电子表格中，进行计算或者聚合都很方便。此外，还可以将报告设置为自动运行，以避免后续手动的操作。
计划查询
如果你所在的企业（通过本机集成）将其分析数据存储在Google BigQuery中，并使用该数据进行报告，那么则可以利用BigQuery中的“计划查询”功能来提高效率。
通常需要进行的操作步骤如下：
1、编写查询以计算报告或仪表板的分析指标；
2、查询结果将保存到BigQuery中的表中；
3、IT部门将查询安排在服务器上运行，以提供最新的报告。
但使用计划查询，就不再需要与IT一起在服务器上运行查询。你可以配置查询运行的频率以及应直接从BigQuery UI保存结果的位置。
此功能可以为你以及IT部门节省不少时间。
2.监控和警报（每周节省2个小时以上）
自定义电子邮件警报
可以配置自定义电子邮件警报，以便将GA指标的突然变化通知发送给团队。在GA界面中，通过选择指标，频率和警报条件来创建新警报。
例如，你可以设置一个警报，以在收入每周变化超过50％时触发电子邮件或文本。有了这些警报，你将更快地知道出了什么问题，并进一步采取行动进行修复。
异常检测
为了进行异常检测，GA会定期扫描你的分析数据，以确定数据中是否存在“异常值”或异常。它使用高级统计模型来预测最近观察到的数据点的价值，并将这些预测与GA实际收集的数据进行比较。如果预测值和观察值之间存在显着差异，则GA会将其标记为异常。
异常识别的工作由Google完成，那么你就可以节省时间专注于异常的原因等问题。
3.分析（每周节省4个小时以上）
见解
这个功能需要使用Google智能，它可以使你更容易从数据中发现有价值的内容。Google Analytics（分析）可以对数据进行分析以了解可能影响你的业务的趋势、变化和优化机会，并在用户界面中提供可以保存和共享的数据分析卡片。
例如，它可能会发现页面加载时间比特定浏览器的平均加载时间慢，或者可能表明对效果良好的特定广告系列的投资有所增加。
还可以问Analytics Intelligence问题并接收实时答案，例如我的用户的月均增长率是多少？数据分析是开始进行分析的理想之地，如果你对Google Analytics（分析）并不熟悉，则数据分析尤其有用。
变化探索
可以帮助你节省分析时间的另一项功能是Analytics Intelligence的Change Explorations。
在日常工作中，我们经常会被问到以下此类问题，例如“ 为什么上周收入下降了？！”借助Change Exploration，GA可以识别可能解释这类变化的数据段。
想要使用Change Exploration，请在搜索栏中输入“为什么”的问题类型，以指定关注指标和时间段。Google Analytics（分析）将分析数据，并给出最重要的3-5个说明，以及显示每个细分的变化幅度。
根据以往的经验，“变化探索”非常有价值，因为它们在多个维度和细分领域进行了大量的分析工作。掌握了这些之后，你就可以专注于深入了解驱动数据更改的特定情况。
解决方案库
通过解决方案库可以将许多提前制作好的报告和可视化图表复制到自己的GA帐户中。这样你可以找到分析内容效果、SEO、获取等报告，将其导入账户中即可进行分析。
同样，Data Studio的报表库自带模板，也可帮助分析电子商务活动，搜索广告效果，Display＆Video 360效果等。复制模板并连接数据源后，即可直接进行分析。
4.成本数据集成（每周节省2个小时以上）
了解跨平台（Google，Facebook，Bing等）的广告系列效果一直是营销人所面临的挑战。
为了解决这个问题，可以利用Google Analytics（分析）中“ 费用数据”的导入功能。费用数据导入可导入非Google广告系列的点击和费用数据，以便比较所有平台的效果。
通过将此数据与你进行的分析相结合，GA将计算每个广告系列的广告支出回报率（ROAS）。
这样可以节省时间，因为你现在有一个报告来总结广告系列的效果，不再需要手动分析来自多个平台的数据。想要节省更多时间，可以将费用数据自动上传到GA。
当您查看工作量并确定节省时间的方法时，请不要忘记专注于高杠杆活动，或者“您执行的任务包含了您为业务贡献的大部分价值”。您团队的KPI到底是什么？您对以下哪项计划有最大的影响？
磨练您为组织带来最大价值的方式有助于您从待办事项列表中清除混乱，并为真正重要的事情腾出更多时间。
原文来源如下，略有删减、修改。
https://infotrust.com/articles/save-10-hours-per-week-marketing-analytics-tips/