Forwarded from BigQuery Insights
В сети появилась инструкция и видео от Simo Ahava по созданию системы мониторинга отработки тегов Google Tag Manager с логированием результатов в хранилище данных BigQuery.
via @BigQuery
via @BigQuery
Расширенная торгволя, довольно сложная штука, как в плане настройки, так и использования. И продкутовые листы и аналитика по ним, нужна далеко не всем, но если вы уже взялись за сетап, вот вам материал, о том, как вам избежать ошибок http://bit.ly/2LlRtYi
Toolmark
11 ошибок при настройке расширенной электронной торговли GA - Toolmark
11 ошибок при настройке расширенной электронной торговли GA В этой статье собраны ошибки, которые допускал я или же которые встречал на других сайтах при аудите их аналитических систем. Ошибка 1. Не настроено отслеживание показа товаров Диагностика ошибки…
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
В компании WIX работает 100+ data специалистов (больше 100, Карл!) и ребята создают комьюнити для аналитиков. 25 июля в Киеве пройдет очередной митап, в этот раз на тему Engage Your Company to Data. Ребята поделятся опытом развития data-driven культуры в своих компаниях и расскажут, как не превратить работу аналитика в скучное построение ad-hoc отчетов. С докладами по 30 минут выступят:
- Nastya Khirkovskaya (Senior Product Analyst WIX): Engage Your Team to Data
- Andrew Pshenichniy (Senior Product Analyst WIX): From Passive to Proactive Analyst
- Evgeniy Matvienko (CTO MEGOGO): MEGOGO Experience
Регистрируйтесь, ждите подтверждения вашего участия и приходите на ивент: http://bit.ly/2JtmDea (я тоже планирую быть).
via @WebAnalyst
- Nastya Khirkovskaya (Senior Product Analyst WIX): Engage Your Team to Data
- Andrew Pshenichniy (Senior Product Analyst WIX): From Passive to Proactive Analyst
- Evgeniy Matvienko (CTO MEGOGO): MEGOGO Experience
Регистрируйтесь, ждите подтверждения вашего участия и приходите на ивент: http://bit.ly/2JtmDea (я тоже планирую быть).
via @WebAnalyst
Конспект моего (и других) доклада с 8P, рассказывал о том, как google app noscripts это здорово
http://bit.ly/2JzTQ7I
http://bit.ly/2JzTQ7I
Гайз! завтра в Киеве мини встреча аналитиков, http://bit.ly/2LUSVjS
Facebook
Kyiv Analytics Ads Beer Talk
Event by Дмитро Булах on Thursday, July 18 2019
Есть такие клевые ребята — Finteza, которые собрали свою собственную рекламно-аналитическую платформу, с воронками, автоматизированными модулями по оценки качество трафика и расширенным анализом аудитории. И все это в режиме реального времени и без семплирования.
И вот они выкатили новый функционал — ретаргетинг, который позволяет по гибким правилам работать с текущей аудиторией вашего сайта, чтобы мотивировать её совершить конверсию, более подробно о нем — http://bit.ly/2LSZoMl
И вот они выкатили новый функционал — ретаргетинг, который позволяет по гибким правилам работать с текущей аудиторией вашего сайта, чтобы мотивировать её совершить конверсию, более подробно о нем — http://bit.ly/2LSZoMl
Finteza
В рекламно-аналитической платформе Finteza появился ретаргетинг
В рекламных кампаниях Finteza появился ретаргетинг — этот инструмент позволяет показывать оптимизированную рекламу пользователям, которые посещали ваш сайт.
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
OWOX BI Data Upload — бесплатное расширение для Google Sheets, позволяющее прямо из таблицы в несколько кликов загружать в ваш Google Analytics данные о расходах на любой трафик. Например, на тот, который вы покупаете у кого-то напрямую или у кого нет удобного API с такими данными. Здесь вы найдете видео-инструкцию, как воспользоваться расширением и загрузить данные в GA.
А сегодня этот продукт появился на Product Hunt и он нуждается в вашей поддержке. Если у вас есть 2 минуты и желание помочь хорошим ребятам — нужно:
- перейти по ссылке http://bit.ly/2JYGxgj;
- нажать красную кнопку UPVOTE;
- залогиниться через Twitter, Facebook или Google.
Ну и если вы реально пользовались продуктом — можете еще и оставить свой отзыв или рассказать интересную идею по использованию продукта.
via @WebAnalyst
А сегодня этот продукт появился на Product Hunt и он нуждается в вашей поддержке. Если у вас есть 2 минуты и желание помочь хорошим ребятам — нужно:
- перейти по ссылке http://bit.ly/2JYGxgj;
- нажать красную кнопку UPVOTE;
- залогиниться через Twitter, Facebook или Google.
Ну и если вы реально пользовались продуктом — можете еще и оставить свой отзыв или рассказать интересную идею по использованию продукта.
via @WebAnalyst
Forwarded from Kyiv Analytics Ads Beer Talk
Google Analytics викотили сьогодні масивний апдейт, з новим типом App + Web Properties, де все не так як було. Як написав Simo, "One of the biggest updates to Google Analytics, ever.". Деталі - в блозі Крісти Зейден http://www.kristaseiden.com/new-app-web-properties-in-google-analytics/
Digital Debrief
Digital Debrief – New App + Web Properties in Google Analytics
The wait is over, the new App + Web property feature has officially launched to open public beta! Do keep in mind this is still a Beta – the product
Дмитрий Осиюк заметил интересный момент: В новой версии Google Analytics Apps + Web будет функция экспорта данных в Google BigQuery даже для бесплатной версии Google Analytics! Это позволит получить доступ к сырым данным вашего трекинга и работать с ними без семплирования с помощью SQL запросов.
P.S. почему этому скриншоту можно доверять можно почитать здесь (http://bit.ly/2yBAKIg)
P.S. почему этому скриншоту можно доверять можно почитать здесь (http://bit.ly/2yBAKIg)
- Что это, Холмс?
- Еще одна python-библиотека для работы с API Google Analytics, Ватсон!
https://pypi.org/project/gaapi4py/
Что умеет?
• Выгружает данные из GA в pandas-dataframe
• Работает с GA API v4
• Выгружает полные данные за заданный период (в т.ч. больше 100 000 строк)
• Предупреждает о семплировании и неполных данных за недавний период (гуглить "golden data in GA")
• Вся доступная на данный момент документация доступна в описании, в примерах - ноутбук с примером кода
Что нужно для запуска?
• Python с Pandas, естественно :)
• Запущенный проект в Google Cloud Platform и файл ключа сервисного аккаунта, у которого есть доступ к аккаунту GA с которым будете работать.
Бонус: если в GA правильно настроены переменные session_id, hit_timestamp -- есть возможность выгрузки данных на уровне хита (пример в описании пакета по ссылке).
Дисклеймер: библиотека пока что использовалась только для внутренних нужд, не покрыта тестами, может содержать баги в неожиданных местах. Все на свой страх и риск, короче :)
Принимаю любые пожелания по увеличению функциональности библиотеки и сообщения об ошибках
via Oleg Omelchenko
- Еще одна python-библиотека для работы с API Google Analytics, Ватсон!
https://pypi.org/project/gaapi4py/
Что умеет?
• Выгружает данные из GA в pandas-dataframe
• Работает с GA API v4
• Выгружает полные данные за заданный период (в т.ч. больше 100 000 строк)
• Предупреждает о семплировании и неполных данных за недавний период (гуглить "golden data in GA")
• Вся доступная на данный момент документация доступна в описании, в примерах - ноутбук с примером кода
Что нужно для запуска?
• Python с Pandas, естественно :)
• Запущенный проект в Google Cloud Platform и файл ключа сервисного аккаунта, у которого есть доступ к аккаунту GA с которым будете работать.
Бонус: если в GA правильно настроены переменные session_id, hit_timestamp -- есть возможность выгрузки данных на уровне хита (пример в описании пакета по ссылке).
Дисклеймер: библиотека пока что использовалась только для внутренних нужд, не покрыта тестами, может содержать баги в неожиданных местах. Все на свой страх и риск, короче :)
Принимаю любые пожелания по увеличению функциональности библиотеки и сообщения об ошибках
via Oleg Omelchenko
PyPI
gaapi4py
Google Analytics Reporting API v4 for Python 3
🦸♂️🦸♀️ Представьте: вы супергерой.
💪 Ваша сила — наука о данных.
🥊 Ваше оружие — Excel, SQL, Python и Tableau.
🎯Ваша задача — проанализировать имеющиеся данные о супергероях и выяснить, кто из них перешел на сторону зла.
Интересно?
Тогда записывайтесь на самый классный марафон «BIG DATA И супергерои»!
Вот только малая часть из вашей супергеройской миссии:
— предсказать, с какой вероятностью тот или иной герой потенциально опасен;
— происследовать суперспособности персонажей с помощью SQL;
— с помощью Python достать еще недостающих данных и доказательств;
— сопоставить факты и визуализировать в Tableau неоспоримые выводы;
— доказать и обезвредить — суперзлодеи, берегитесь!
Место силы аналитиков — Нетология.
Запишитесь на марафон и спасите мир с помощью интеллекта!
Онлайн / 12–15 августа / бесплатно / http://netolo.gy/e1E
💪 Ваша сила — наука о данных.
🥊 Ваше оружие — Excel, SQL, Python и Tableau.
🎯Ваша задача — проанализировать имеющиеся данные о супергероях и выяснить, кто из них перешел на сторону зла.
Интересно?
Тогда записывайтесь на самый классный марафон «BIG DATA И супергерои»!
Вот только малая часть из вашей супергеройской миссии:
— предсказать, с какой вероятностью тот или иной герой потенциально опасен;
— происследовать суперспособности персонажей с помощью SQL;
— с помощью Python достать еще недостающих данных и доказательств;
— сопоставить факты и визуализировать в Tableau неоспоримые выводы;
— доказать и обезвредить — суперзлодеи, берегитесь!
Место силы аналитиков — Нетология.
Запишитесь на марафон и спасите мир с помощью интеллекта!
Онлайн / 12–15 августа / бесплатно / http://netolo.gy/e1E
Вот и настал новый прекрасный мир SQL и python для маркетологов. Google Analytics выкатил новую версию, с возможностью экспорта в google bigQuery (http://bit.ly/2yR41Pf), это конечно за деньги (в среднем для проекта в 10к в день, стоимость стриминга будет около $15-30 в месяц), но возможности, которые открываются, очень широкие.
Фактически, мы получили простой, стандартизированный способ стримить сырые данные, при этом дешево и на базе самой популярной в мире системы аналитики. Да еще и с интеграцией (правда по user_id, хотя можно было и данные google аккаунта использовать) с мобильными приложениями.
Что это нам дает и какие компетенции маркетологам и аналитикам нужно будет растить?
Во первых, это дешевое и быстрое создание data warehouse на базе gbq, те мы можем все нужные нам данные (из CRM, Web, телефонии, чатов, офлайн покупок и тп) хранить в одном месте. И используя SQL, data studio и другие системы визуализации анализировать эти данные в комплексе и находить взаимосвязи. Кроме того, мир ML, который тоже наступает на пятки, маркетологам никто не отменял, и в том же bigQuery уже есть bigQuery ML, с базовыми ML алгоритмами, которые мы уже можем применять для анализа всех этих данных.
Во вторых, это, конечно же, автоматизация маркетинга. Инструментов появляется все больше, подходов и методологий еще больше (ну или хорошо забытые старые). Но имея, с одной стороны DWH со всеми данными, а с другой, google cloud (который, к слову, это далеко не только bigQuery, одних разных типов баз данных там аж 6), внутри которого куча сервисов для автоматизации всего на свете, можно на раз два строить удобные ETL для управления маркетингом.
Те работа маркетолога будет больше смещаться от управления бюджетами и креативами, в управления качеством аудитории, анализируя ее на SQL (используя все сильно больше данных о ней, чем сейчас) и создании наиболее эффективных потоков взаимодействия и управления ей.
Так что, маркетолог будущего, это знание js (чтобы собрать веб-данные), SQL/R (чтобы их проанализировать) и python, чтобы с ней работать дальше.
Фактически, мы получили простой, стандартизированный способ стримить сырые данные, при этом дешево и на базе самой популярной в мире системы аналитики. Да еще и с интеграцией (правда по user_id, хотя можно было и данные google аккаунта использовать) с мобильными приложениями.
Что это нам дает и какие компетенции маркетологам и аналитикам нужно будет растить?
Во первых, это дешевое и быстрое создание data warehouse на базе gbq, те мы можем все нужные нам данные (из CRM, Web, телефонии, чатов, офлайн покупок и тп) хранить в одном месте. И используя SQL, data studio и другие системы визуализации анализировать эти данные в комплексе и находить взаимосвязи. Кроме того, мир ML, который тоже наступает на пятки, маркетологам никто не отменял, и в том же bigQuery уже есть bigQuery ML, с базовыми ML алгоритмами, которые мы уже можем применять для анализа всех этих данных.
Во вторых, это, конечно же, автоматизация маркетинга. Инструментов появляется все больше, подходов и методологий еще больше (ну или хорошо забытые старые). Но имея, с одной стороны DWH со всеми данными, а с другой, google cloud (который, к слову, это далеко не только bigQuery, одних разных типов баз данных там аж 6), внутри которого куча сервисов для автоматизации всего на свете, можно на раз два строить удобные ETL для управления маркетингом.
Те работа маркетолога будет больше смещаться от управления бюджетами и креативами, в управления качеством аудитории, анализируя ее на SQL (используя все сильно больше данных о ней, чем сейчас) и создании наиболее эффективных потоков взаимодействия и управления ей.
Так что, маркетолог будущего, это знание js (чтобы собрать веб-данные), SQL/R (чтобы их проанализировать) и python, чтобы с ней работать дальше.
Blogspot
Как настроить BigQuery Export в Google Analytics App+Web (инструкция)
Настройка экспорта данных из Google Analytics App + Web в Google BigQuery
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
Илья Красинский из Rick.ai нашел недокументированную (пока что) возможность получать данные об clientId в Google Analytics Reporting API v4 без необходимости хранить этот идентификатор в custom dimensions. Чтобы получить такие данные нужно в списке dimensions Core Reporting API v4 указать поле
via @WebAnalyst
ga:clientId.via @WebAnalyst
myTracker составит единый профиль для пользователя мобильных приложений
Аналитическая платформа myTracker сможет оценивать активность на уровне пользователя мобильных приложений. Теперь данные со всех устройств одного человека объединяются в единый профиль, что позволяет анализировать основные метрики по пользователям приложения, а не по каждому устройству в отдельности.
В среднем на современного пользователя приходится 1,3 мобильных устройства, подключенных к интернету, однако большинство систем аналитики предоставляет статистику по каждому устройству отдельно. Компаниям тяжело посчитать свою аудиторию, оценить ее поведение внутри приложения на разных устройствах. Это не только ухудшает качество маркетинга, но и заставляет тратить больше временных и финансовых ресурсов.
В myTracker доступна информация не только по устройствам, но и по отдельным пользователям — для тех приложений, у которых есть авторизация. Маркетологи и создатели приложений смогут видеть количество пользователей и их характеристики, фактическое взаимодействие с приложением, покупки и тд. Это даст возможность не только кроссдевайсно анализировать ЦА и оценивать маркетинговые кампании, но и в будущем формировать аудитории для ретаргетинга на основе пользовательского профиля.
https://tracker.my.com/promo
Аналитическая платформа myTracker сможет оценивать активность на уровне пользователя мобильных приложений. Теперь данные со всех устройств одного человека объединяются в единый профиль, что позволяет анализировать основные метрики по пользователям приложения, а не по каждому устройству в отдельности.
В среднем на современного пользователя приходится 1,3 мобильных устройства, подключенных к интернету, однако большинство систем аналитики предоставляет статистику по каждому устройству отдельно. Компаниям тяжело посчитать свою аудиторию, оценить ее поведение внутри приложения на разных устройствах. Это не только ухудшает качество маркетинга, но и заставляет тратить больше временных и финансовых ресурсов.
В myTracker доступна информация не только по устройствам, но и по отдельным пользователям — для тех приложений, у которых есть авторизация. Маркетологи и создатели приложений смогут видеть количество пользователей и их характеристики, фактическое взаимодействие с приложением, покупки и тд. Это даст возможность не только кроссдевайсно анализировать ЦА и оценивать маркетинговые кампании, но и в будущем формировать аудитории для ретаргетинга на основе пользовательского профиля.
https://tracker.my.com/promo
MyTracker
Versatile analytics for websites and apps, serving businesses of all sizes and addressing challenges from ad optimization to revenue growth.
Система — наше все!
Без систематизации данных и их анализа невозможно узнать, что работает в бизнесе, а что - нет. Excel — лучший помощник в этом деле.
В четырехмесячном курсе по Excel всего три этапа:
📌 Изучение основы работы в программе.
📌 Работа с инструментами.
📌 Использование формул и функций.
Стань лучшим в своей сфере с помощью образовательной онлайн-платформы SkillBoх!
Успей записаться, первым 20 студентам — скидка 20%!
Хочешь больше информации? Переходи по ссылке: https://clc.to/RJAJ2A
Без систематизации данных и их анализа невозможно узнать, что работает в бизнесе, а что - нет. Excel — лучший помощник в этом деле.
В четырехмесячном курсе по Excel всего три этапа:
📌 Изучение основы работы в программе.
📌 Работа с инструментами.
📌 Использование формул и функций.
Стань лучшим в своей сфере с помощью образовательной онлайн-платформы SkillBoх!
Успей записаться, первым 20 студентам — скидка 20%!
Хочешь больше информации? Переходи по ссылке: https://clc.to/RJAJ2A
skillbox.ru
Курс «Excel + Google Таблицы с нуля до PRO»: обучение Excel для начинающих онлайн — Skillbox
Онлайн-курс по работе и изучению таблиц «Excel + Google Таблицы с нуля до PRO» от Skillbox. Курс ведут: Ренат Шагабутдинов («МИФ»), Евгений Намоконов (соавтор книги «Google Таблицы. Это просто»). Обучение работе в программе Excel для начинающих в Москве,…
Вам нужно работать с текстами для решения бизнес-задач?
Хотите улучшить свои навыки или даже освоить новую профессию, связанную с копирайтингом?
На онлайн-марафоне «Коммерческий редактор» с 29 августа по 5 сентября вас ждут 4 бесплатных занятия!
Коммерческий редактор работает с текстом и изображениями, знает принципы типографики, дизайна и вёрстки. Умеет читать аналитические метрики и способен оценить, почему статья или промостраница «не зашла». Понимает, как это исправить. Главное — он очень нужен бизнесу!
На марафоне мы разберем важнейшие темы:
— Как монетизировать digital контент в 2019 году?
— Как написать кейс, который не стыдно отправить редактору?
— Контент-маркетолог VS Коммерческий редактор.
— Почему именно коммерческий редактор так нужен бизнесу?
Вы получите:
— Пошаговый план для стремительного старта в профессии.
— Разбор ваших текстов и полезные советы.
— Полезные фишечки и материалы от преподавателей.
Записывайтесь на бесплатный марафон: http://netolo.gy/e2N
Хотите улучшить свои навыки или даже освоить новую профессию, связанную с копирайтингом?
На онлайн-марафоне «Коммерческий редактор» с 29 августа по 5 сентября вас ждут 4 бесплатных занятия!
Коммерческий редактор работает с текстом и изображениями, знает принципы типографики, дизайна и вёрстки. Умеет читать аналитические метрики и способен оценить, почему статья или промостраница «не зашла». Понимает, как это исправить. Главное — он очень нужен бизнесу!
На марафоне мы разберем важнейшие темы:
— Как монетизировать digital контент в 2019 году?
— Как написать кейс, который не стыдно отправить редактору?
— Контент-маркетолог VS Коммерческий редактор.
— Почему именно коммерческий редактор так нужен бизнесу?
Вы получите:
— Пошаговый план для стремительного старта в профессии.
— Разбор ваших текстов и полезные советы.
— Полезные фишечки и материалы от преподавателей.
Записывайтесь на бесплатный марафон: http://netolo.gy/e2N
Представьте некий сервис с системой платежей. Клиент оплачивает ежедневные услуги с учетом личного тарифа и доп.опций.
Ваша задача — составить прогноз изменения в выручке с клиентов на следующий месяц. Как вы решите эту задачу?
Схожие задачи регулярно возникают в работе аналитика и легко решаются с помощью SQL и Еxcel или Python.
А что делать, если навыки работы с этими инструментами отсутствуют?
В SkillFactory предлагают за 6 месяцев пройти специализацию «Аналитик данных» http://bit.ly/2wBgPIv обучение на которой поможет закрыть все пробелы в знаниях аналитика, отработать уверенные навыки и повысить свои компетенции до уверенного специалиста.
Специализация включает сквозной курс с реальными кейсами и тренажёры с более 1500 упражнениями по инструментам для анализа данных. Именно здесь вы сможете получать актуальные знания и сразу тестировать новые умения на "живых" задачах без риска для ваших реальных проектов.
Получите подробный план обучения: http://bit.ly/2wBgPIv
Ваша задача — составить прогноз изменения в выручке с клиентов на следующий месяц. Как вы решите эту задачу?
Схожие задачи регулярно возникают в работе аналитика и легко решаются с помощью SQL и Еxcel или Python.
А что делать, если навыки работы с этими инструментами отсутствуют?
В SkillFactory предлагают за 6 месяцев пройти специализацию «Аналитик данных» http://bit.ly/2wBgPIv обучение на которой поможет закрыть все пробелы в знаниях аналитика, отработать уверенные навыки и повысить свои компетенции до уверенного специалиста.
Специализация включает сквозной курс с реальными кейсами и тренажёры с более 1500 упражнениями по инструментам для анализа данных. Именно здесь вы сможете получать актуальные знания и сразу тестировать новые умения на "живых" задачах без риска для ваших реальных проектов.
Получите подробный план обучения: http://bit.ly/2wBgPIv
skillfactory.ru
Курс «Аналитик данных» — обучение анализу данных с нуля до Data Analyst с помощью в трудоустройстве
Курс обучения «Аналитик данных» — ваш прямой путь в востребованную профессию Data Analyst. На онлайн-курсе вы освоите анализ данных для начинающих, биг дата, SQL, Python и получите специализацию на маркетинговой или продуктовой аналитике.
Недавно Google презентовал новую фичу «App + Web», которая позволяет объединять данные сайтов и мобильных приложений в одном ресурсе Google Analytics. По задумке новый функционал должен значительно облегчить жизнь компаниям, которые хотят отслеживать и анализировать действия пользователей на разных платформах.
Пока что «App + Web» находится в режиме бета-тестирования и наверняка будет еще дорабатываться и улучшаться. Однако мы уже протестировали новый тип ресурса, его структуру данных и встроенный экспорт в Google BigQuery, и нам не терпится поделиться с вами первыми впечатлениями.
Обзор фичи от Owox: http://bit.ly/2PmvnI0
Пока что «App + Web» находится в режиме бета-тестирования и наверняка будет еще дорабатываться и улучшаться. Однако мы уже протестировали новый тип ресурса, его структуру данных и встроенный экспорт в Google BigQuery, и нам не терпится поделиться с вами первыми впечатлениями.
Обзор фичи от Owox: http://bit.ly/2PmvnI0
owox
Transform your data into actionable insights with OWOX BI
Find your growth areas and achieve marketing goals faster with high-quality forecasts and useful insights from OWOX BI.
Гайз, сегодня в 16 расскажу про Google Cloud сервисы для аналитики, firebase и sql
https://webpromoexperts.net/seminars/postroenie-skvoznoy-analitiki/
https://webpromoexperts.net/seminars/postroenie-skvoznoy-analitiki/
webpromoexperts.net
Построение системы сквозной аналитики | WebPromoExperts
【Онлайн семинары】➲Спикер:Андрей Осипов. Построение системы сквозной аналитики
Krista написала более расширенный обзор по app+web с сравнением с universal analytics (многое изменилось и не привычно, но выглядит круто)
http://bit.ly/2MUHXfJ
http://bit.ly/2MUHXfJ
Digital Debrief
Digital Debrief – Analyzing Reports in the new App + Web Property
Now that we’ve had data coming in to our new App + Web property for some time, I’d like to deep-dive on a topic near and dear to any analyst’s heart: Repor