次访问的日期以及生成的每个潜

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”可选：如果有任何您不想要或不需要的列或行，请右键单击并选择“排除选择”以添加过滤器，将其从报告中删除。唷！那是很多步骤。还好我们没有为每一步都截图！但这是一份已完成的报告，其中突出显示了所有设置。您可以看到我通过右键单击“排除选择”删除了不相关的行和列，并且每个过滤器都出现在设置列的底部。谷歌分析数据表显示了首次访问日期和潜在客户日期之间的关系。


设置包括日期和事件名称的维度，以及显示事件计数的值。此探索显 电话数据 流量来源、首在客户的日期。单击右上角的下载图标导出报告，打开文件并清理它：删除最上面的注释行，整理列上方的标题等。您需要一个包含第一列日期的最终文件访问，另一列显示转化日期，以及每个流量来源的列。将文件上传到，并显示以下提示：此文件是从导出的。



第一列是访问者首次访问的日期。第二列是访问者转化为潜在客户的日期。两者均采用格式。首先，删除异常值。然后执行转换时间分析，显示从首次访问到成为潜在客户需要多长时间。人工智能将为您提供从第一次访问开始转换潜在客户所需的天数摘要。如果您之前读过这篇博客，您可能知道我们喜欢让人工智能绘制营销图表。以下是为该潜在客户生成时间滞后分析进行可视化的提示。