Firebase меняет схему импорта данных в BigQuery
Если сейчас данные из каждого приложения в проекте Firebase импортируются в отдельный набор данных BigQuery, то в будущем данные из каждого приложения в проекте Firebase будут импортированы в один набор данных по новой упрощенной схеме.
Старые наборы данных удалены не будут, но и не будут заполняться новыми данными. Предлагают скрипт для переноса исторических данных в новый набор.
Изменения произойдут автоматически в ближайшие недели, поэтому не забудьте обновить дашборды.
via @BigQuery
Если сейчас данные из каждого приложения в проекте Firebase импортируются в отдельный набор данных BigQuery, то в будущем данные из каждого приложения в проекте Firebase будут импортированы в один набор данных по новой упрощенной схеме.
Старые наборы данных удалены не будут, но и не будут заполняться новыми данными. Предлагают скрипт для переноса исторических данных в новый набор.
Изменения произойдут автоматически в ближайшие недели, поэтому не забудьте обновить дашборды.
via @BigQuery
Как считать LTV клиентов?
Значение этого показателя помогает лучше оптимизировать маркетинговые каналы, удержание клиентов и понимать бизнес в целом.
В помощь нетривиальные способы подсчета от Павла Левчука:
LTV: вероятность совершения повторной покупки
RF-матрица как альтернатива для работы с LTV
LTV: классический подход прогнозирования Pareto/NBD
via @BigQuery
Значение этого показателя помогает лучше оптимизировать маркетинговые каналы, удержание клиентов и понимать бизнес в целом.
В помощь нетривиальные способы подсчета от Павла Левчука:
LTV: вероятность совершения повторной покупки
RF-матрица как альтернатива для работы с LTV
LTV: классический подход прогнозирования Pareto/NBD
via @BigQuery
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
Одной из причин почему в Google Analytics попадают не все данные может быть ограничение на объем отправляемых данных в одном запросе. На хабре вышла статья о том, как определить какие события превышают payload size с помощью логирования хитов GA в Google Sheets при помощи Google Tag Manager, без участия разработчиков.
Сегодня пройдет Analytics Day - будут затронуты актуальные темы продуктовой аналитики.
Александр Сергеев, продуктовый аналитик («Едадил», «Яндекс») расскажет о продуктовой аналитике и выборе метрик
Денис Пушкин, руководитель отдела продуктового маркетинга (Skyeng) — «Как считать воронку продукта до первой оплаты»
Виталий Черемисинов, руководитель отдела аналитики (AIC) — «Что влияет на метрики в экспериментах»
Елена Серегина, основатель (DataLatte) и аналитик («Яндекс.Такси») — «Еще одна "Пирамида метрик", или как навести порядок в числах и бэклоге»
Дина Шаронова, UX-исследователь (AIC) — «Метрики при качественных исследованиях»
Настя Дюжарден, аналитик и контент-маркетолог («Медиатор», Mailru Group) — «Как анализировать нативную рекламу и спецпроекты»
Смотрите прямую трансляцию по ссылке. Начало в 15:00.
via @BigQuery
Александр Сергеев, продуктовый аналитик («Едадил», «Яндекс») расскажет о продуктовой аналитике и выборе метрик
Денис Пушкин, руководитель отдела продуктового маркетинга (Skyeng) — «Как считать воронку продукта до первой оплаты»
Виталий Черемисинов, руководитель отдела аналитики (AIC) — «Что влияет на метрики в экспериментах»
Елена Серегина, основатель (DataLatte) и аналитик («Яндекс.Такси») — «Еще одна "Пирамида метрик", или как навести порядок в числах и бэклоге»
Дина Шаронова, UX-исследователь (AIC) — «Метрики при качественных исследованиях»
Настя Дюжарден, аналитик и контент-маркетолог («Медиатор», Mailru Group) — «Как анализировать нативную рекламу и спецпроекты»
Смотрите прямую трансляцию по ссылке. Начало в 15:00.
via @BigQuery
В Google Analytics появился новый идентификатор — BigQuery Client ID. Чтобы это могло означать? Неужели Google сделает интеграцию с Google BigQuery для всех типов акканутов Google Analytics?
via @BigQuery
via @BigQuery
Рубрика #Лайфхак для аналитика:
1) В одном из мобильных операторов была задача определить пол абонентов. Предлагались разные ресурснозатратные варианты решения. Решили задачу просто: проанализировали входящие и исходящие смс сообщения на 8 марта.
2) Оценить количество продаж конкурентов можно простым способом: периодически просить выставить счет, как правило, нумерация счетов изменяется инкрементально и по разнице номеров можно подсчитать количество продаж за период. Аналогично можно поступить с оформлением заказов на сайте.
3) Часто приходится использовать один SQL-запрос изменяя одинаковые значения в нескольких местах. В BigQuery нет возможности создавать параметры и обращаться к ним при необходимости как во многих языках программирования. Но есть способ создать отдельную табличку с одной строчкой, в которую записать все необходимые параметры и при необходимости на них ссылаться. Изменять значения теперь придется только в одном месте.
via @BigQuery
1) В одном из мобильных операторов была задача определить пол абонентов. Предлагались разные ресурснозатратные варианты решения. Решили задачу просто: проанализировали входящие и исходящие смс сообщения на 8 марта.
2) Оценить количество продаж конкурентов можно простым способом: периодически просить выставить счет, как правило, нумерация счетов изменяется инкрементально и по разнице номеров можно подсчитать количество продаж за период. Аналогично можно поступить с оформлением заказов на сайте.
3) Часто приходится использовать один SQL-запрос изменяя одинаковые значения в нескольких местах. В BigQuery нет возможности создавать параметры и обращаться к ним при необходимости как во многих языках программирования. Но есть способ создать отдельную табличку с одной строчкой, в которую записать все необходимые параметры и при необходимости на них ссылаться. Изменять значения теперь придется только в одном месте.
via @BigQuery
В Google Analytics появилась возможность удалить информацию по отдельному пользователю. Кнопка "Delete User" в отчете "User Explorer".
Напомню, в Google BigQuery есть специальный функционал Data Manipulation Language (DML), который позволяет удалять информацию из таблиц по определенным условиям.
Например, чтобы удалить всю информацию по пользователю, нужно указать таблицу и идентификатор пользователя.
via @BigQuery
Напомню, в Google BigQuery есть специальный функционал Data Manipulation Language (DML), который позволяет удалять информацию из таблиц по определенным условиям.
Например, чтобы удалить всю информацию по пользователю, нужно указать таблицу и идентификатор пользователя.
via @BigQuery
Подборка Телеграм-каналов об аналитике в digital маркетинге:
@BigQuery - Веб-аналитика в Google BigQuery, примеры решений, инсайты, лайфхаки и советы по работе с данными.
@internetanalytics - Интернет-аналитика - самый крупный канал об аналитике. Интересные статьи, заметки, актуальные отчеты и много инфографики.
@ppc_analytics - Без воды. Бесплатные инструкции и актуальные новости по Adwords, Яндекс.Директ и веб-аналитике.
@WebAnalyst - WebAnalytics - полезная информация по веб-аналитике, повышению конверсии и анализу данных в маркетинге.
@devakatalk - Devaka Talk - Самый читаемый канал в SEO тематике. Актуальные материалы и новости по SEO и интернет-маркетингу.
@master_reklama - Мастер рекламы - О маркетинге в целом и эффективной рекламе в частности. Как быть мастером в своём деле.
@webmagic - Webmagic - adwords ppc веб-аналитика. Море новостей и вкусный эксклюзив.
@checkroi - Об интернет-маркетинге, продажах, фишках, советах, идеях и вдохновении.
@adwordsscripts - Скрипты AdWords - Новости, полезные советы и решения по AdWords скриптам.
via @BigQuery
#подборки #аналитика
@BigQuery - Веб-аналитика в Google BigQuery, примеры решений, инсайты, лайфхаки и советы по работе с данными.
@internetanalytics - Интернет-аналитика - самый крупный канал об аналитике. Интересные статьи, заметки, актуальные отчеты и много инфографики.
@ppc_analytics - Без воды. Бесплатные инструкции и актуальные новости по Adwords, Яндекс.Директ и веб-аналитике.
@WebAnalyst - WebAnalytics - полезная информация по веб-аналитике, повышению конверсии и анализу данных в маркетинге.
@devakatalk - Devaka Talk - Самый читаемый канал в SEO тематике. Актуальные материалы и новости по SEO и интернет-маркетингу.
@master_reklama - Мастер рекламы - О маркетинге в целом и эффективной рекламе в частности. Как быть мастером в своём деле.
@webmagic - Webmagic - adwords ppc веб-аналитика. Море новостей и вкусный эксклюзив.
@checkroi - Об интернет-маркетинге, продажах, фишках, советах, идеях и вдохновении.
@adwordsscripts - Скрипты AdWords - Новости, полезные советы и решения по AdWords скриптам.
via @BigQuery
#подборки #аналитика
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
В блоге @thisisdata появилась новая статья о том, как сделать когортный анализ на данных в Google BigQuery и автоматизировать его отчетность через Google Data Studio.
Автоматизация результатов А/В тестирования
Инструкция как это сдедать в шаблоне калькулятора А/В тестов в Google таблицах. Данные из BigQuery с примером SQL-запроса.
via @BigQuery
Инструкция как это сдедать в шаблоне калькулятора А/В тестов в Google таблицах. Данные из BigQuery с примером SQL-запроса.
via @BigQuery
Стали доступны все видео и презентации с Analytics Day.
Общая тема: «Как правильно подобрать метрики для своего продукта».
Также доступны все материалы с AIC Design Day
via @BigQuery
Общая тема: «Как правильно подобрать метрики для своего продукта».
Также доступны все материалы с AIC Design Day
via @BigQuery
На Lunametrics вышла отличная статья о том, как на данных в BigQuery можно рассчитать привычные нам показатели, которые мы привыкли наблюдать в интерфейсе Google Analytics.
via @BigQuery
via @BigQuery
Краткая, но при этом содержательная шпаргалка по метрикам мобильных приложений. Есть рекомендации как с ними работать, чтобы отвечать на вопросы бизнеса.
via @BigQuery
#шпаргалка
via @BigQuery
#шпаргалка
Дмитрий Осиюк, автор канала @WebAnalyst, подготовил отличную статью о Стриминге данных Google Analytics в Facebook Analytics.
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
Написал новую статью о том, как стримить Google Analytics данные в Facebook Analytics через Pixel для последующего создания гибких аудиторий ремаркетинга и для изучения поведения аудитории сайта через Facebook Analytics.
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
Новая статья от Сергея Брыля — как организовать систему обнаружения аномалий в бизнес-метриках и своевременно реагировать на неожиданные события. В статье приведены обзоры четырех подходов с примерами кода на R.
Что такое ETL, зачем нужен и как запускать в BigQuery?
Этот процесс позволяет систематизировать отчетность, периодически агрегируя данные в отдельные таблицы для удобства, быстроты и экономии ресурсов (тут более подробно). Именно так и работает Google Analytics.
Организовать ETL в BigQuery можно многими способами, расскажу о самых доступных инструментах:
1) Google Dataprep (инструкция по настройке)
2) Google Apps Script (инструкция по настройке)
3) И самый простой. В Standard SQL в бете доступен функционал Data Definition Language (DDL). Он позволяет создавать/перезаписывать таблицы непосредственно в самом SQL-запросе. А установить расписание на выполнение запроса можно в дополнении для GoogleSheets OWOX BI BigQuery Reports.
via @BigQuery
Этот процесс позволяет систематизировать отчетность, периодически агрегируя данные в отдельные таблицы для удобства, быстроты и экономии ресурсов (тут более подробно). Именно так и работает Google Analytics.
Организовать ETL в BigQuery можно многими способами, расскажу о самых доступных инструментах:
1) Google Dataprep (инструкция по настройке)
2) Google Apps Script (инструкция по настройке)
3) И самый простой. В Standard SQL в бете доступен функционал Data Definition Language (DDL). Он позволяет создавать/перезаписывать таблицы непосредственно в самом SQL-запросе. А установить расписание на выполнение запроса можно в дополнении для GoogleSheets OWOX BI BigQuery Reports.
via @BigQuery
Что такое Юнит-экономика?
Даниил Ханин доступно и лаконично рассказывает в своем видеоблоге как она помогает принимать решения в бизнесе на основе данных.
via @BigQuery
Даниил Ханин доступно и лаконично рассказывает в своем видеоблоге как она помогает принимать решения в бизнесе на основе данных.
via @BigQuery
Запись трансляции конференции «Data&Science: маркетинг» - О применении больших данных в разных сферах жизни и как машинное обучение помогает в маркетинге и развитии бизнеса.
via @BigQuery
via @BigQuery
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
Главной особенностью SPA-сайтов с точки зрения аналитики является то, что HTTP Referrer хранится до полной перезагрузки страницы в браузере. Я написал заметку о том, как эта особенность и один не осторожный шаг в настройке Google Analytics может незаметно поломать систему аналитики для таких сайтов.
via @webanalyst
via @webanalyst