Tracking & Analytics Page

التتبع والتحليل — مش أرقام وخلاص

هل بياناتك بتتقاس…
أم بتتفهم فعلًا؟

نُنشئ نظام تتبع وتحليل يخدم القرار التشغيلي، سواء كخدمة مستقلة أو كجزء من نظام رقمي متكامل.

لا نضيف Events عشوائية — نبني منطق تتبع يخدم قرارك.

ليه التتبع عندك مش بيخدم القرار؟

المشكلة غالبًا مش في قلة البيانات… المشكلة إن البيانات مش مترتبة لخدمة الشغل.

قبل

  • Google Analytics متسطّب “وخلاص”
  • أرقام زيارات بدون معنى تشغيلي
  • Events كتير لكنها غير مرتبطة بالهدف
  • صعوبة معرفة مصدر الطلب الحقيقي
  • قرارات مبنية على إحساس

بعد

  • تتبع مبني على أهداف العمل الفعلية
  • أحداث واضحة مرتبطة بسلوك حقيقي
  • ربط الإعلان بالنتيجة النهائية
  • رؤية مسار المستخدم بالكامل
  • قرارات مبنية على بيانات مفهومة

الفرق مش في الأداة… الفرق في منطق التتبع.

ماذا نبني فعليًا؟

المشكلة في التتبع ليست نقص البيانات… بل غياب الفهم.

ما يعتقده معظم الناس عن التتبع

  • عدد الزيارات هو النجاح
  • الرسم البياني هو القرار
  • Dashboard ≠ فهم
  • تجميع بيانات بدون هدف واضح

بيانات كثيرة… قرارات قليلة.

ما نبنيه في Tanbify

منظومة فهم
  • فهم ما يفعله المستخدم فعليًا
  • تفسير لماذا يتوقف أو يكمل
  • تحليل المسار لا الرقم
  • ربط التفاعل بالقيمة

الفهم لا يحدث تلقائيًا، بل يُبنى داخل نظام.

ماذا نقدّم فعليًا في التتبع؟

خدمات التتبع يمكن تقديمها بشكل مستقل، أو كجزء من نظام تشغيلي متكامل — حسب الهدف والقرار المطلوب دعمه.

إعداد Tracking من الصفر

بناء نظام تتبع واضح مبني على أهداف العمل، وليس مجرد تركيب أدوات.

خدمة مستقلة

تحديد Events المؤثرة

اختيار الأحداث التي تمثّل خطوات حقيقية في رحلة المستخدم، وربطها بالقرار.

أساس أي Tracking فعّال

Conversion Tracking

ربط التفاعل بالنتيجة النهائية، سواء Lead أو Action قابل للتنفيذ.

للإعلانات والتحسين

مراجعة Tracking قائم

تحليل نظام تتبع موجود، كشف الأخطاء، وإعادة تنظيمه لخدمة القرار.

بدون إعادة بناء كاملة

ربط التتبع بالتحليل

تجهيز البيانات لتُستخدم مباشرة داخل لوحات التحكم أو التقارير.

Tracking → Insight

ما لا نقدّمه

Events عشوائية، Pixel Dumping، أو تتبع لا يرتبط بقرار واضح.

التتبع ليس عدّاد

التتبع الجيد لا يعني بيانات أكثر، بل بيانات أوضح.

Tracking فقط… أم Tracking داخل System؟

الاختلاف هنا ليس في الأداة، بل في طريقة استخدام البيانات داخل التشغيل.

Tracking كخدمة مستقلة

  • قياس واضح للأحداث الأساسية
  • تحسين الحملات والإعلانات
  • فهم سلوك المستخدم داخل الموقع
  • تنفيذ أسرع وتكلفة أقل

مناسب عندما يكون الهدف هو القياس والتحسين فقط.

Tracking داخل System تشغيلي

  • مرتبط بالأتمتة والتنفيذ
  • مبني على منطق قرار واضح
  • يتغيّر حسب السياق والدور
  • يدعم قرارات متكررة ومعقّدة

الأنسب عندما يكون التتبع جزءًا من تشغيل يومي أو سلسلة قرارات.

في Tanbify لا نبدأ بتعقيد النظام، بل بتحديد أي خيار يخدمك الآن.

حدود التتبع عند Tanbify

الوضوح في ما لا نفعله لا يقل أهمية عن ما نقدّمه.

لا نركّب أدوات بلا هدف

تركيب GA أو Pixels بدون سؤال تشغيلي واضح لا يضيف قيمة حقيقية.

لا نكدّس Events

كثرة الأحداث بدون ربط بالقرار تزيد الضوضاء لا الفهم.

لا نتتبع كل شيء

ليس كل تفاعل يستحق القياس أو التحليل.

لا نَعِد بأرقام

التتبع لا يضمن نموًا، لكنه يوضّح الطريق لاتخاذ قرار أفضل.

لا نفصل التتبع عن السياق

التتبع المعزول يفقد معناه خارج النظام التشغيلي.

ما نبحث عنه

تتبع يخدم قرارًا، لا مجرد أرقام تُعرض.

الحدود الواضحة هي ما يجعل النظام قابلًا للاستخدام وليس مجرد إعداد تقني.

التتبع داخل النظام التشغيلي

التتبع لا يعمل بمعزل، بل كجزء من سلسلة تشغيل مترابطة.

زيارة تفاعل Event منطق تحليل قرار

تحديد الأحداث المؤثرة

لا نقيس كل شيء، بل نحدد الأحداث التي تؤثر على القرار التشغيلي.

GA4 · GTM

ربط التفاعل بالسياق

نفس الحدث قد يعني أشياء مختلفة حسب الصفحة، المصدر، والحالة.

Data Layer

تحليل المسار الكامل

نحلل رحلة المستخدم من البداية للنهاية، لا لحظة منفصلة.

Funnels · Paths

تحويل البيانات إلى إشارات

نُبسّط البيانات المعقدة إلى إشارات واضحة تساعد على اتخاذ القرار.

Dashboards

التتبع الجيد لا يضيف أرقامًا جديدة، بل يزيل الضباب عن القرار.

الأدوات داخل منظومة التتبع

لا نختار الأدوات لشهرتها، بل لدورها داخل النظام التشغيلي.

Google Analytics 4

تجميع سلوك المستخدم وتحليل الرحلة عبر الصفحات والأحداث الأساسية.

فهم السلوك

Google Tag Manager

إدارة الأحداث وربط التفاعل بالسياق بدون تعديل مباشر في الكود.

التحكم في التتبع

Advertising Pixels

ربط الحملات الإعلانية بالأحداث الفعلية داخل الموقع.

ربط الإعلان بالنتيجة

Custom Events

تعريف أحداث مخصّصة تعبّر عن خطوات حقيقية داخل النظام.

قياس ما يهم فعليًا

Data Layer

تمرير السياق والبيانات المصاحبة لكل تفاعل.

ربط الحدث بالمعنى

Dashboards

عرض البيانات بشكل يخدم سؤالًا وقرارًا محددًا.

دعم القرار

الأداة قد تتغيّر، لكن منطق التتبع هو الثابت.

حالات استخدام فعلية للتتبع

هذه ليست سيناريوهات تسويقية، بل مواقف تشغيل حقيقية يُستخدم فيها التتبع لفهم ما يحدث واتخاذ قرار أفضل.

تحليل جودة الـ Leads

قبل

يتم تقييم الحملات بعدد الطلبات فقط، بدون معرفة سلوك المستخدم بعد الدخول.

بعد

ربط كل Lead بسلوكه داخل الموقع قبل الإرسال وبعده.

القرار: تحسين جودة الحملات بدل زيادة الميزانية

تحسين صفحات الخدمات

قبل

لا يوجد وضوح حول أين ولماذا يخرج المستخدم.

بعد

تتبع مسار المستخدم داخل الصفحة وتحديد نقاط التوقف بدقة.

القرار: تعديل المحتوى بدل تغيير الصفحة بالكامل

ربط الإعلان بالنتيجة الفعلية

قبل

Conversion واحد يُحسب بنفس القيمة دائمًا.

بعد

التفريق بين تفاعل مبدئي وطلب قابل للتنفيذ.

القرار: توجيه الإنفاق للحملات الأعلى قيمة

مراقبة أداء Funnel كامل

قبل

يتم تحليل كل خطوة بشكل منفصل.

بعد

تحليل الرحلة من أول زيارة حتى آخر خطوة.

القرار: إصلاح نقطة الاختناق بدل إضافة خطوات

قياس التفاعل مع المحتوى

قبل

لا يوجد فرق بين قراءة عابرة وتفاعل حقيقي.

بعد

تتبع التمرير والوقت لتقييم الاهتمام الفعلي.

القرار: تطوير المحتوى المؤثر بدل زيادة الكمية

تحليل أداء مصادر الزيارات

قبل

جميع المصادر تُعامل بنفس القيمة.

بعد

ربط المصدر بسلوك المستخدم وجودة التفاعل.

القرار: التركيز على القنوات الأعلى قيمة

كل حالة استخدام تبدأ بسؤال تشغيلي، وليس برغبة في “مزيد من البيانات”.

كيف نعمل على نظام التتبع؟

لا نبدأ بالأدوات، ولا ننتهي عند التقارير. نعمل على التتبع كجزء من نظام تشغيلي كامل.

1

فهم الهدف التشغيلي

نحدد ما الذي يجب متابعته فعلًا، وما هو القرار المطلوب دعمه.

2

تحليل رحلة المستخدم

نفهم المسار الحقيقي الذي يسلكه المستخدم داخل النظام.

3

تحديد الأحداث والسياق

نختار الأحداث المؤثرة، ونربطها بالسياق لا بالضغطات فقط.

4

تنفيذ التتبع واختباره واقعيًا

نركّب التتبع، ثم نختبره عمليًا للتأكد من دقته.

5

بناء منطق التحليل

نحوّل البيانات إلى مؤشرات مفهومة تخدم القرار المطلوب.

6

مراجعة وتحسين مستمر

نراجع النتائج، ونعدّل منطق التتبع مع تغيّر السلوك.

التتبع ليس مرحلة تُغلق، بل نظام يُطوَّر باستمرار.

ماذا يتغيّر فعليًا بعد ضبط نظام التتبع؟

النتائج لا تظهر في شكل أرقام مبهرة، بل في طريقة التفكير واتخاذ القرار داخل العمل.

وضوح في السلوك الحقيقي

يصبح من الواضح ماذا يفعل المستخدم فعلًا، وليس ما كنا نفترضه.

قرارات أسرع وأهدأ

تقل القرارات المبنية على إحساس، ويزيد الاعتماد على إشارات واضحة.

نقاشات أقل… معنى أكبر

تقل الاجتماعات الجدلية، لأن البيانات أصبحت مشتركة ومفهومة.

تحسينات محددة بدل تغييرات عشوائية

يتم تعديل ما يحتاج تعديلًا فقط، بدل إعادة بناء كل شيء.

ربط الجهد بالنتيجة

يصبح من السهل معرفة أي الأنشطة تُنتج قيمة حقيقية.

لغة مشتركة داخل الفريق

يتحدث الجميع بنفس الأرقام والمنطق، بدل تفسيرات متناقضة.

التتبع الجيد لا يَعِد بنتائج سريعة، لكنه يبني أساسًا ثابتًا للقرار.

قبل ما تطلب تنفيذ…

خلّينا نتأكد الأول إن المشكلة فعلًا في التتبع، مش في المحتوى، الإعلان، أو النظام ككل.

  • هل الأحداث الحالية مرتبطة بقرارات فعلية؟
  • هل تعرف أين ولماذا يتوقف المستخدم؟
  • هل بيانات الإعلان مرتبطة بنتيجة حقيقية؟
  • هل الأرقام بتساعدك تختار… ولا تزوّد الحيرة؟

لو أي سؤال من دول مش واضح، فالتقييم خطوة أذكى من التنفيذ.

لو البيانات موجودة…
لكن القرار مش واضح

غالبًا المشكلة مش في Google Analytics، ولا في عدد الأحداث، بل في منطق التتبع نفسه ومكانه داخل النظام التشغيلي.

نبدأ دائمًا بتقييم هادئ: نفهم وضع التتبع الحالي، ما الذي يُقاس فعلًا، وما الذي يجب أن يُقاس لدعم القرار.

التقييم لا يعني تنفيذ مباشر، بل فهم واضح قبل أي قرار.