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

​​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

Конспект моего (и других) доклада с 8P, рассказывал о том, как google app noscripts это здорово

http://bit.ly/2JzTQ7I

Гайз! завтра в Киеве мини встреча аналитиков, http://bit.ly/2LUSVjS

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

​​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

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/

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)

- 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

🦸‍♂️🦸‍♀️ 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

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.

​​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 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

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

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

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

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

Гайз, сегодня в 16 расскажу про Google Cloud сервисы для аналитики, firebase и sql

https://webpromoexperts.net/seminars/postroenie-skvoznoy-analitiki/

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

В следующий вторник во Львове пройдет Analyze! Lviv и я там тоже буду, расскажу про firebase с интеграцией с google bigQuery и как из всего этого можно построить дешевую и глубокую аналитику. А еще там будет куча клевых спикеров)

Кто еще не зарегистрировался, есть промокод со скидкой 12% по промокоду osipov10
https://lviv.analyze.com.ua/registration/