假设您正在为电商网站运行付费搜索营销活动，为了最大化效果，您可能希望了解：
- 谁在访问您的网站；
- 他们是如何到达的；
- 他们对什么感兴趣；
- 人口统计特征：年龄、性别、兴趣。
如果您使用的是 Google Analytics，只需将代码从 ga.js 升级到 dc.js（仅需一行代码），即可收集上述信息。升级完成后，您的报告中将包含用户人口统计数据。以下示例报告来自一个旨在吸引 25 至 34 岁男性用户的冬季运动网站。
通过升级 Google Analytics 代码，电商商家可以收集人口统计数据。
当您首次查看“受众群体 > 人口统计 > 概览”报告时，系统会显示访客的年龄类别和性别。这些高价值洞察有助于优化产品营销、内容开发及用户互动策略。通过分析新访客的研究行为与搜索内容，您可以掌握哪些促销活动在特定“年龄-性别-兴趣”组合下有效，以及哪些产品受特定年龄组欢迎。（注：Universal Analytics 尚不支持此人口统计功能。）
拥抱新报告
掌握受众数据固然重要，但关键在于如何利用它提升在线销售额。建议不要止步于基础报告，而应深入挖掘以解决具体电商问题，这将极大助力细分工作。
您可以轻松设置有意义的高级细分，例如：
- 性别：女性
- 年龄组：25–34 岁和 35–44 岁
- 亲和类别：旅行爱好者
可将该细分命名为“女性 – 25-44 岁旅行爱好者”。
此 Google Analytics 细分专注于对旅行感兴趣的 25 至 44 岁女性。
此外，若需对比该群体与男性用户的互动差异，可创建独立细分并应用两者，前往“Behavior > Events > Top Events”衡量照片查看、视频播放和下载等内容互动指标。
在此报告中，女性对内容的反应比男性好得多。
数据显示显著的内容消费差异。例如，第3类事件类别中，女性互动次数（1,113次）约为男性（576次）的两倍。明确哪些内容能吸引女性访客，对未来制定邮件营销和促销等内容策略具有实际指导意义。
分享你的内容
不同年龄段在分享内容时表现出不同行为。通过将流量按年龄细分并观察各群体的热门内容，可获得深入洞察。
生成社交分享报告（获取 > 社交 > 网络引荐），可了解用户在各自社交平台上的分享习惯，从而更好地利用这些行为。
例如，在社交媒体营销活动中查看昨日数据可知，25-34 岁年龄段分享最活跃，且偏好 Twitter 和 Google+ 平台。
这份来自社交媒体渠道的流量报告显示，25至34岁的访客反应最为积极。
随后，可在社交媒体上针对该年龄段偏好的产品提供折扣或促销，这不仅能提升参与度，还能带来更多流量和销售。浏览相关表格，即可清晰看到所吸引的年龄段分布情况。