OWOX открыл бесплатный доступ к больше, чем 300 крутым докладам по аналитике с конференций Analyze!, GoAnalytics!, Ecommerce. Получить бесплатный доступ можно оставив рабочую почту по этой ссылке: https://bit.ly/2UnzLWt
via @WebAnalyst
via @WebAnalyst
В Google Analytics App+Web появилась отчетность по играм, которая должна помочь анализировать привлечение пользователей, их удержание и вовлечение, а также монетизацию самой игры. Чтобы подключить отчетность по играм достаточно зайти в Property Settings и в Industry category указать Games.
Больше информации в блоге Google: https://bit.ly/2wwJ4eI или в справке: https://bit.ly/2xWTHYD
via @WebAnalyst
Больше информации в блоге Google: https://bit.ly/2wwJ4eI или в справке: https://bit.ly/2xWTHYD
via @WebAnalyst
Forwarded from subquery.ru - dbt, clickhouse, cube
APP+WEB - Enhanced Ecommerce
В этом карантине работаешь весь день, и руки доходят даже до забытого бэклога. Вот и гугиль добавил наконец расширенный екоммерс в новый счетчик. Документация у них давно висела на сайте, но сам трекер должным образом не реагировал , теперь же шлётся что-то отличное от
Дока для gtag
Дока для gtm
Глядишь, скоро и отчёты добавят, где эти данные можно будет нормально посмотреть.
@Burgerdata
В этом карантине работаешь весь день, и руки доходят даже до забытого бэклога. Вот и гугиль добавил наконец расширенный екоммерс в новый счетчик. Документация у них давно висела на сайте, но сам трекер должным образом не реагировал , теперь же шлётся что-то отличное от
[object Object].Дока для gtag
Дока для gtm
Глядишь, скоро и отчёты добавят, где эти данные можно будет нормально посмотреть.
@Burgerdata
Алексей Селезнев, решил записать небольшой вводный курс по R для тех, кто привык всю работу с данными реализовывать средствами Excel. Пока планируется 11 уроков, которые помогут вам без навыков программирования перейти от Excel к R. Пока в плейлисте будет появляться 1 урок в неделю. Курс на YouTube: https://bit.ly/3dOXhog
После прохождения курса рекомендую изучить статьи про использование R в работе с Google Analytics, Google Ads, Facebook Ads и другими аналитическими и маркетинговыми системами: https://bit.ly/3bLF9tK
via @WebAnalyst
После прохождения курса рекомендую изучить статьи про использование R в работе с Google Analytics, Google Ads, Facebook Ads и другими аналитическими и маркетинговыми системами: https://bit.ly/3bLF9tK
via @WebAnalyst
YouTube
Видео курс: Язык R для пользователей Excel, введение в архитектуру tidyverse (Алексей Селезнёв)
Серия видео уроков с помощью которых вы постепенно перейдёте от работы с данными в Excel к одному из наиболее популярных и продвинутых инструментов для обраб...
Forwarded from BigQuery Insights
Если вы уже настроили бесплатный экспорт данных Google Analytics App+Web в BigQuery, то самое время научиться их использовать.
В сети появилась подробная инструкция расчета различных метрик с примерами SQL-запросов по данным App+Web.
via @BigQuery
В сети появилась подробная инструкция расчета различных метрик с примерами SQL-запросов по данным App+Web.
via @BigQuery
Google Tag Manager анонсировал Server-Side Tagging — возможность отправлять данные о поведении пользователя не из его браузера, а из своего сервера. Когда эта функция станет доступной всем — появится вопрос, как отслеживать события Facebook Pixel на стороне сервера. Для решения этой задачи у Facebook есть Server-Side API. Я написал подробную статью о том, как это настроить и привел пример кода на Python, с объяснением ключевых моментов.
https://bit.ly/3cb79ac
via @WebAnalyst
https://bit.ly/3cb79ac
via @WebAnalyst
Google Optimize представил новую более простую версию кода, которая обладает лучшей производительностью и опционально может работать в синхронном режиме. Такой режим позволит избежать мерцания на сайтах, без необходимости дополнительно устанавливать anti-flicker snippet.
https://bit.ly/3bNtNWl
via @WebAnalyst
https://bit.ly/3bNtNWl
via @WebAnalyst
David Vallejo показал простой способ, как на базе Network Information API отслеживать скорость интернет-соединения у ваших посетителей сайта. Если вам всегда было интересно проверить, как скорость интернета влияет на конверсию — то это решение вам поможет. При анализе учитывайте, что этот API поддерживается не во всех браузерах.
https://bit.ly/2YGx7ie
via @WebAnalyst
https://bit.ly/2YGx7ie
via @WebAnalyst
Сергей Брыль, автор блога analyzecore.com и Chief Data Science Officer в MacPaw.com, завел свой Telegram-канал про аналитику, данные и их визуализацию: @AnalyzeCore. Подписывайтесь, контент на этом канале будет таким же интересным, как и статьи Сергея про маркетинг атрибуцию на цепях Маркова))
Нашел интересный инструмент Google Analytics App — бесплатный онлайн-сервис, который на основе ваших данных из Google Analytics строит продвинутые отчеты. Например, можно быстро сделать прогноз по продажам, посчитать коэффициенты сезонности для трафика или построить отчеты по влиянию каналов на конверсию.
https://bit.ly/3bEtjkn
via @WebAnalyst
https://bit.ly/3bEtjkn
via @WebAnalyst
Подробная инструкция по настройке сбора Ecommerce данных в Google Analytics App+Web через Google Tag Manager. Но, пока что, эти данные доступны для анализа только через BigQuery Export.
https://bit.ly/2Zo6yyK
via @WebAnalyst
https://bit.ly/2Zo6yyK
via @WebAnalyst
Если вы используете несколько рекламных систем — очень важно в каждую из них отправлять данные о лидах и транзакциях, чтобы на них обучались встроенные алгоритмы оптимизации рекламы и подбора аудитории. Это поможет вам получать более качественный трафик по меньшей стоимости.
Кроме этого, в рекламных системах зачастую больше возможностей для анализа эффективности рекламы, чем во внутренних системах аналитики. Но чем больше рекламных систем вы используете, тем сложнее настроить и поддерживать правильный трекинг транзакций и лидов в них — вам нужно разбираться в API каждой системы, следить за изменениями в них, понимать алгоритмы матчинга данных и решать другие технические проблемы.
Для многих компаний это может быть неприятной и сложной задачей, особенно когда в команде нет data-инженера. Начал гуглить и случайно нашел интересный сервис, который решает эту проблему — Менеджер конверсий. Вы один раз отправляете в него информацию о транзакции/заявке, а он отправляет эти данные в рекламные системы Google Ads, Facebook Ads, Yandex.Direct, Criteo и другие. У ребят много разных интеграций, что делает сервис реально полезным, посмотрите: https://bit.ly/2AIclVy
via @WebAnalyst
Кроме этого, в рекламных системах зачастую больше возможностей для анализа эффективности рекламы, чем во внутренних системах аналитики. Но чем больше рекламных систем вы используете, тем сложнее настроить и поддерживать правильный трекинг транзакций и лидов в них — вам нужно разбираться в API каждой системы, следить за изменениями в них, понимать алгоритмы матчинга данных и решать другие технические проблемы.
Для многих компаний это может быть неприятной и сложной задачей, особенно когда в команде нет data-инженера. Начал гуглить и случайно нашел интересный сервис, который решает эту проблему — Менеджер конверсий. Вы один раз отправляете в него информацию о транзакции/заявке, а он отправляет эти данные в рекламные системы Google Ads, Facebook Ads, Yandex.Direct, Criteo и другие. У ребят много разных интеграций, что делает сервис реально полезным, посмотрите: https://bit.ly/2AIclVy
via @WebAnalyst
Forwarded from Beards Analytics
Написал новый материал про bigquery, в этот раз это готовая ETL, которая позволяет вам загружать данные по рекламе facebook ads в google bigquery каждый день. И данные по обменному курсу валют, так как в fb только USD.
Все построено на google cloud functions, и по сути, будет почти бесплатно в использовании.
Статья: https://bit.ly/2XtKccE
Репозиторий: https://github.com/snegireff/facebook_ads_bigquery_etl
Все построено на google cloud functions, и по сути, будет почти бесплатно в использовании.
Статья: https://bit.ly/2XtKccE
Репозиторий: https://github.com/snegireff/facebook_ads_bigquery_etl
В интерфейсе Google Analytics App+Web появился долгожданный для многих PPC-специалистов отчет по эффективности каналов трафика. Обратите внимание, как на смену старому доброму Bounce Rate, приходит чуть более продвинутый Engagement Rate — доля сеансов, которые длились больше 10 секунд или имели 2+ просмотра страниц/экранов или в которых было событие-конверсия.
via @WebAnalyst
via @WebAnalyst
В Google Analytics есть классная фича — взвешенная сортировка. Она позволяет видеть в начале таблицы строки с не только с самым высоким относительным показателем (например, конверсией), но и с максимально значимыми данными (например, с большим количеством сеансов). Нашел статью, где приведен пример расчета взвешенных показателей на данных из Google BigQuery с последующей визуализацией в Google Data Studio: https://bit.ly/2Mm69VQ
via @WebAnalyst
via @WebAnalyst
Forwarded from Интернет-аналитика // Алексей Никушин (Алексей Никушин)
Леша Куличевский @kulichevskiy описал процесс создания системы сквозной аналитики без подключения сторонних сервисов.
Как подключаться к AmoCRM по API (на Python) и забирать данные о сделках.
https://github.com/kulichevskiy/end-to-end/blob/master/amocrm.ipynb
Как подключаться к AmoCRM по API (на Python) и забирать данные о сделках.
https://github.com/kulichevskiy/end-to-end/blob/master/amocrm.ipynb
GitHub
end-to-end/amocrm.ipynb at master · kulichevskiy/end-to-end
Code snippets for creation of your own end-to-end analytics system - kulichevskiy/end-to-end
Многие из вас видели в интернете курс по анализу данных от сервиса онлайн-образования Яндекс.Практикум. Я когда-то смотрел как он устроен — мне очень понравился. Но чтобы сделать этот и другие курсы еще лучше — ребята ищут Наставников на факультеты Аналитики и Data Science.
Яндекс.Практикум помогает людям расти — на работе и в жизни. Студенты могут освоить новую специальность, заговорить на иностранном языке и получать удовольствие от того, чем занимаются — каждый день. А помогают им в этом наставники.
✔️Что делает наставник?
Наставник отвечает на вопросы студентов, проводит вебинары и помогает с трудностями на протяжении всего процесса обучения. Наставничество можно совмещать с основной работой, если вы готовы уделять проекту от 6 часов в неделю.
✔️Требования у двух вакансий немного разнятся, но владение Python и библиотеками Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn и, желательно, Plotly актуально для обеих. Кстати, все наставники перед работой проходят Школу наставников от Яндекс.Практикума.
Откликнуться на факультет аналитики можно здесь: https://clck.ru/NtiJM
Если вы работали с проектами из сферы машинного обучения, то рассмотрите для себя наставничество на факультете Data Science: https://clck.ru/NtiR4
Яндекс.Практикум помогает людям расти — на работе и в жизни. Студенты могут освоить новую специальность, заговорить на иностранном языке и получать удовольствие от того, чем занимаются — каждый день. А помогают им в этом наставники.
✔️Что делает наставник?
Наставник отвечает на вопросы студентов, проводит вебинары и помогает с трудностями на протяжении всего процесса обучения. Наставничество можно совмещать с основной работой, если вы готовы уделять проекту от 6 часов в неделю.
✔️Требования у двух вакансий немного разнятся, но владение Python и библиотеками Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn и, желательно, Plotly актуально для обеих. Кстати, все наставники перед работой проходят Школу наставников от Яндекс.Практикума.
Откликнуться на факультет аналитики можно здесь: https://clck.ru/NtiJM
Если вы работали с проектами из сферы машинного обучения, то рассмотрите для себя наставничество на факультете Data Science: https://clck.ru/NtiR4
Для многих компаний оценка медийных рекламных кампаний — тот еще челендж. А некоторые вообще не используют такую рекламу, потому что не могут нормально измерять ее эффект на бизнес. Я, например, сторонник incrementality подхода. 18 июня пройдет бесплатный вебинар по теме сравнения разных способов оценки медийки. Влад Флакс расскажет, как можно решать эту задачу с помощью разных инструментов, а также про их ограничения. Если эта тема вам так же интересна как и мне, то регистрируйтесь по ссылке: https://bit.ly/2XVZ5pm
via @WebAnalyst
via @WebAnalyst
❤1
Google уже почти два года как выкатила крутейшую фичу в Google Data Studio — Extract Data. Это такой тип Data Source, который позволяет вытаскивать какой-то кусок данных из ваших существующих источников, гибко настраивать диапазон дат для извлечения и автоматически обновлять эти данные по расписанию. Например, можно настроить ежедневное извлечение данных с 2020.01.01 по вчерашний день и создавать такие метрики, как на скрине (коннектор GA не позволяет делать такие формулы). Это позволяет создавать метрики, аналогичные целям в GA, только даже на исторических данных и даже на уровне пользователей (цели в GA работают на сеансах). Главное ограничение: извлеченные источники данных пока что могут содержать только до 100 МБ данных.
via @WebAnalyst
via @WebAnalyst
Очень толковая статья с советами по настройке событий в Google Analytics App+Web, а так же про их адаптацию из формата Universal Analytics. Спойлер: просто взять и перенести события указав что-то из Category, Action или Label в качестве параметров не всегда получится, так как есть лимиты на параметры событий и их количество.
https://bit.ly/2Cf0ijf
via @WebAnalyst
https://bit.ly/2Cf0ijf
via @WebAnalyst
15 крутых фишек для построения дашбордов в Google Data Studio. Даже если вы продвинутый пользователь системы, вероятно, все равно найдете пару интересных хаков для себя)
https://bit.ly/3dwIrS3
via @WebAnalyst
https://bit.ly/3dwIrS3
via @WebAnalyst