​​В блоге «This Is Data» появилась новая статья о том, что такое семплирование данных в Google Analytics и как можно его обойти с помощью R.

​​Почему количество пользователей в BigQuery и GA могут отличаться?
Дело в том, что в интерфейсе GA данные подтягиваются из предварительно сегрегированных таблиц, используя функции приблизительного подсчета уникальных значений (алгоритм HyperLogLog ++). Это позволяет значительно увеличить скорость отображения результатов, но немного уменьшает их точность. Обращаясь к данным в BigQuery можно намеренно использовать приблизительные функции, когда скорость отображения важнее точности результатов.

​​В Google Data Studio появилась функция Custom Bookmark Links, которая позволяет прописать фильтры отчета в его URL. Например, вы хотите создать отчет, который будут использовать региональные менеджеры Москвы и Питера. Для это вы используете Custom Bookmarks Links, прописываете в URL нужные фильтры и отправляете первому менеджеру отчет по Московской области, а второму по Питерской. Менеджеры сохранят отчеты в закладки браузера, и впоследствии будут получать информацию по своему региону, не выбирая его каждый раз в фильтрах. Фичу уже можно юзать. Спасибо OWOX за инфо.

​​Решил сделать серию публикаций с подборками Телеграм-каналов полезных аналитикам с возможностью добавить свой канал.

Первая подборка Телеграм-каналов о веб-аналитике:

@internetanalytics - Интернет-аналитика - самый крупный канал об аналитике. Публикуются интересные статьи, заметки, актуальные отчеты и  много инфографики.

@schoolWA - Школа бородатого веб-аналитика - свежие статьи, новинки, кейсы и практические советы по веб-аналитике.

@webanalyst - WebAnalytics - полезная информация по веб-аналитике, повышению конверсии и анализу данных в маркетинге.

@prometriki - ProMetriki - инструкции, кейсы, примеры решения задач веб-аналитики.

@bigquery - BigQuery Insights - аналитика больших данных в Google BigQuery, примеры SQL запросов, инсайты.

@owoxbicis - OWOX BI - статьи, инструменты, вебинары и лайфхаки в сфере аналитики.

@thisisdata - This is Data - статьи по аналитике и работе с данными.

@needfordata - Needfordata - курсы и тренинги по Microsoft Power Query, Power BI и Exel.

@PowerBIChannel - о Power BI.

@burgerdata - статьи блога Burger Data и новости из мира веб-аналитики.

via @bigquery
#подборки #аналитика

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.

​​Прямо сейчас начнется мероприятие Analytics Day на общую тему «Как правильно подобрать метрики для своего продукта». Онлайн трансляция доступна по этой ссылке.

​​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

​​Подборка Телеграм-каналов об аналитике в digital маркетинге с возможностью добавить свой канал:

@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

​​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.

Илья Красинский (CEO Rick.ai) о недостатках Google Analytics и в каких моментах эта система может вас обмануть. Очень хороший доклад, который следует посмотреть всем, кто использует GA, как основную систему аналитики.

За видео и презентацию спасибо @internetanalytics.

​​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

​​Многие уже успели заметить — в Google Analytics появилась функция удаления данных об отдельном пользователе. Чтобы удалить данные нужно зайти в отчет Audience -> User Explorer, выбрать ClientID/UserID пользователя и слева внизу нажать кнопку «Delete User» (см. скриншот). Данные удаляются с отчетов о пользователях в течение 72 часов, а окончательно из серверов Google Analytics — в течение 63 дней. Функция пригодится не только для выполнения правил GDPR, но и для удаления данных о реферальном спаме или данных по ботам, отправившим транзакцию с аномально большим доходом.

​​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.

​​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.

​​Дмитрий Комаровский сделал классную подборку из 43 бесплатных уроков по Google Analytics. Хороший источник полезной информации как для новичков, так и опытных специалистов в веб-аналитике.

​​В Google Tag Manager при настройке отслеживания кликов удобно работать со встроенными переменными Click ID и Click Classes. Но часто бывает, что у необходимого элемента нет таких атрибутов и в таком случае на помощь приходят CSS-селекторы. Подробное руководство по этой теме подготовил Яков Осипенков — CSS-селекторы в GTM.

​​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

​​В Google Analytics есть малоизвестный параметр userBucket, который случайным образом заполняется целым числом от 1 до 100 для каждого пользователя. Я написал короткую заметку о том, как он может помочь выгружать данные с заданным процентом выборки, а так же тестировать аудитории ремаркетинга.

via @webanalyst

​​Как выбрать BI платформу для Ecommerce-проекта и что это такое?
Сейчас популярно стало использование BI платфор для Ecommerce-проектов.

Что такое BI ?💡
BI (Business Intelligence) - платформа для бизнес-аналитики которая включает готовую архитектуру для анализа данных компании, формировании моделей и составления гипотез.
Мы выбрали для себя Microsoft Power BI для моделирования и преобразования данных с сайта и продаж с ERP для демонстрации внутренним пользователям в связке с Data Storage Google Big Query для сбора данных пользователей и событий Ecommerce-площадки.

Что бы квалифицированно подойти к вопросу выбора платформы, нужно убедиться что бы:
✔️ BI платформа могла работать с вашими источниками данных, могла грузить данные из файлов, из нужных вам баз данных, были готовые коннекторы
✔️ BI платформа могла преобразовать загруженные данные в нужные модели с которыми можно будет работать
✔️ BI платформа поддерживала различные возможности по объединению данных в комплексную модель данных
✔️ BI платформа поддерживала возможность создания отчетов, а также их визуализации с помощью встроенного набора инструментов
✔️ BI платформа поддерживала разворачивание сторонних приложений для различных интеграций внутри себя

По данным g2crowd ниже список лучших BI платформ по удовлетворенности покупателей основанной на их отзывах
Лидеры:
☑️ MicroStrategy, Domo, Sisense, QlikView, BOARD, WebFOCUS, Microsoft Power BI, SAP BusinessObjects BI, Tableau Server, InsightSquared, Oracle Analytics On-Premise (Essbase), Looker, Periscope Data и Mode Analytics

Высокая прозводительность и высокие оценки пользователей:
☑️ Halo, JReport, Phocas Software, Chartio, Yellowfin BI, InetSoft Style Intelligence, Grow.com, Dundas BI и Syncfusion Dashboard Platform

Платформы которые занимают определенную долю на рынке, но получили ниже среднего уровня удовлетворенности пользователей
☑️ GoodData, IBM Cognos Analytics on Cloud, Oracle Analytics Cloud, Pentaho, SAS Business Intelligence, TIBCO Spotfire и Datorama

Нишевые решения:
☑️ Birst, Easy Insight, Treasure Data, Kyubit Business Intelligence, KNIME Platform, Numetric и CALUMO

Выбор BI платформы это очень непростой шаг в развитии компании, но очень важный.
Если нужна консультация по выбору BI решения, urw в PM 🏁

​​Вчера появилась новость о том, что Яндекс стал индексировать файлы с доступом по ссылке. Это значит, что все ваши документы с таким доступом могут быть найдены кем-угодно в поиске Яндекса. Вот примеры того, что еще вчера можно было там найти.

Я задался вопросом «Как найти только те документы, у которых включен доступ по ссылке?» и увидел, что Netpeak уже подготовил статью о том, как закрыть такой доступ к своим файлам в Google Docs.

Я протестировал первый вараинт (код на R) — все работает. Единственное, советую 5 строку в коде:

all_files <- drive_find()

заменить на:

all_files <- drive_find(q = c("visibility = 'anyoneWithLink'"))

,чтобы автоматически менять права только тем документам, которые расшарены по ссылке и в которых email из поля «emailAddress» указан владельцем.

Не забудьте проверить и свои отчеты в Data Studio и Power BI — их тоже могут индексировать поисковые системы, если там указан доступ всем по ссылке.

via @webanalyst

​​Как подобрать лучший вариант визаулизации для любых данных? На сайте «From Data to Viz» структурированы множество различных графиков и диаграмм с советами по использованию и примерами кода для R и Python.

via @webanalyst