В продолжение предыдущего поста порассуждаю про доступы к аккаунту Яндекс.Метрики и как с ними быть.

В работе я часто встречаю счетчики, доступ к которым есть у 20-30 аккаунтов, обычно не менее половины имеют права на редактирование, а значит:

– имеют доступ ко всем данным на счетчике;
– могут вносить коррективы в то, как данные собираются (добавлять и удалять цели или фильтры);
– могут использовать данные счетчика в своих целях;

Как бы я подходил к организации структуры доступов:

1. Заводить счетчик с какого-то мастер-аккаунта, к которому будет подключена двухфакторная аутентификация и гарантированно будет возможность восстановить доступ;
2. Стараться держать минимум аккаунтов с доступом на редактирование, желательно чтобы это был владелец счетчика и подрядчик по аналитике, который обычно понимает ценность точности собираемых данных и стоимость ошибок;
3. Остальным выдавать права только и на просмотр, либо новую роль аналитика, но я считаю что у процесса должен быть owner который понимает как устроена аналитика, ведет документацию и т.д, поэтому новой ролью «аналитик» я бы тоже не разбрасывался;
4. Стоит подписывать кому принадлежит аккаунт в комментариях, чтобы легко было определить кто есть кто, просто по логину это зачастую сделать не удается;
5. С определенной частотой проводить аудит доступов, отзывать доступы потерявшие актуальность (перестали работать с подрядчиком, выдавали доступ агентству для тендера и т.д).

А если вы давно не заглядывали на эту вкладку то сейчас самое время начать приборку.

Тёма Ляпунов заморочился, вынес все мозги Матемаркетингу и смог достать мне эту футболку на день рождения, несмотря на то что до конференции оставалось еще полгода!

Спасибо, Тёма, ее на всех конференциях теперь отмечают!

На этой неделе мы наконец-таки согласовали и подали наш кейс на Tagline Awards, и без лишней скромности скажу что это офигенный кейс!

В рамках проекта мне удалось впервые спроектировать и запрограммировать ETL-пайплайн в рамках которого более 100 Гб данных (700+ млн строк!) выгружаются из API Яндекс Метрики и Топвизора, дополнительно обогащаются и загружаются в ClickHouse, поверх которого работает единый SEO-дашборд, который я собрал в Yandex DataLens.

В кейсе я постарался, в рамках дозволенного конечно, описать все самые интересные технические заморочки, с которыми столкнулся.

Отдельная удача – что наш клиент разрешил опубликовать кейс в публичной секции премии. Поэтому призываю проголосовать!

Бронза Таглайна у моего проекта уже была в 2020 году, тогда взяли ее в номинации «Хитрый Performance» с витаминами Удьтра-Д.

И вот долгожданная награда получена – заработали серебро в номинации «Лучшая работа с Big Data». 😎

P.S.: Золота в номинации никому не дали

Никогда бы не подумал, что буду спрашивать у ChatGPT – "На каком масле приготовить вешенки с луком и сметаной", но черт подери – это гораздо проще чем продираться через поисковую выдачу однотипных сайтов, которые к тому же расскажут мне всю историю этих грибов с доисторических времен.

А что такого интересного вы спрашиваете у нейросетей за пределами работы?

Новый рабочий год начался для меня с приятной новости!

Мой коллега Артем Ляпунов написал главу для книги "Теория БОЛЬШОГО маркетинга" в которой рассказал о том как мы делали свой подход к Account-based маркетингу с нашим исследованием "Чайнакаров".

Начиналось все как безобидная затея с лекцией для студентов УрФУ, которые учились у моей мамы на курсе (собственно фото в книге с той самой лекции).

А потом как завертелось... появился плакат, в котором Артем систематизировал всех "китайцев". Плакат начал вируситься в комьюнити автомаркетологов и снялся в эпизодической роли в видео Давидыча. О нём написал у себя Андрей Гавриков (Completo). А к концу 2023 года мы собрали полную версию исследования и дашборд с данными о спросе на китайские автомобильные бренды.

Исследование и правда вышло серьезным – 120+ страниц в лайт-версии и 200 в полной.

Его я приложу к следующей публикации 👇