Друзі, залишилось три дні голосування за спікерів на конфі у Берліні. Хто ще цього не зробив підтримуйте Сашу будь ласочка.
https://ecommerceberlin.com/vote/154341

Це топ, DBT тепер підтримує python у моделях

https://www.getdbt.com/blog/introducing-support-for-python

В Google Big Query нова фішка - тепер аналізувати ефективність запитів стане простіше

​​Google переніс дату припинення використання ресурсів Universal Analytics 360 з 1 жовтня 2023 року на 1 липня 2024 року. Для звичайних ресурсів Universal Analytics поки що нічого не змінилось, вони перестануть збирати нові дані з 1 липня 2023 року, але доступ до раніше оброблених даних буде до кінця 2023 року.

via @WebAnalyst

З новим роком, друзі! Ми обов’язково переможемо й створимо нові, цікаві сенси, рішення й компанії. Русні пізда!

ps: й з днем народження Степан Андрійович

й ще новорічна пісня)

​​⚡️ Google закриває свій продукт для проведення експериментів і персоналізації — Optimize. Google Optimize і Optimize 360 ​​стануть недоступними після 30 вересня 2023 року, тому варто забекапити всі свої історичні дані про експерименти до цієї дати. Також, Google натякає на те, що незабаром прямо в Google Analytics 4 може з'явитись новий функціонал для A/B тестування з новими функціями, які відповідають сучасним запитам. Цікаво, що Google повертається до такого ж продуктового рішення, як розробка функціоналу для A/B тестування прямо в інтерфейсі системи аналітики, як це було колись зроблено в Universal Analytics. Деталі: https://bit.ly/3QVUe1y

via @WebAnalyst

​​Google представив безкоштовний онлайн-курс — Server-side tagging fundamentals. Він підійде в тому числі нетехнічним спеціалістам і допоможе розібратись в новому підході до збору даних в інтернеті. Програма курсу:

- Що таке server-side трекінг?
- Чому і коли варто використовувати server-side трекінг?
- Налаштування серверу в Google Cloud
- Налаштування потоку даних Google Analytics 4
- Тестування налаштувань
- Вимоги до інфраструктури та планування витрат
- Підготовка серверів до реального трафіку
- Моніторинг серверної інфраструктури

via @WebAnalyst

BetterMe - це екосистема Mobile/Web додатків в домені Health&Fitness. Маємо понад 150 млн завантажень та понад 5 млн активних юзерів на місяць.

Шукаємо Web Analyst-а із 2+ роками досвіду в продуктовій аналітиці, для розвитку наших Web продуктів.

Що використовуємо:
Google Analytics, Google Tag Manager, Tableau, Amplitude, Python, SQL.

Задачі:
- Робота в тісній кооперації з продуктовими командами та надання підтримки в ухваленні рішень і складанні роадмепів;
- Знаходження точки зростання і генерування нових ідей для покращення продуктів на основі проаналізованих даних;
- На основі, переважно, платформ Google Analytics і Google Tag Manager робота над імплементацією, підтримкою і покращенням методологій веб аналітики й тегування.

Детальніше тут, а написати можна йому 😃

​​Шукаю собі в кросс-продуктову команду Analytics Developer — допитливу людину з аналітичним складом розуму, hacker mindset та жагою до автоматизації своєї роботи (та роботи своїх колег).

Треба, щоб був досвід:
- Google Analytics, Google Tag Manager, Google Data Studio
- Python, SQL (Google BigQuery), JavaScript (Google Apps Script)
- Data Scrapping (або хоча б бажання в цьому розвиватись)
- Робота з API різноманітних маркетингових сервісів (організація простих data pipelines).

Схоже на вас? Apply now: https://macpaw.com/careers/analytics-developer

Нагадаю, MacPaw - продуктова ІТ компанія, що розробляє macOS/iOS-додатки, продукти якої встановлені на кожному 5-му macbook світу.

Трохи про ChatGPT, він вже допомагає дата аналітикам генерувати код, та виконувати манкі джоб таскі. А як ви використовуєте його для своєї роботи?

100 днів до кінця Universal analytics, історії, яка почалася в далекому 1996му. з цього приводу ось вам класна стаття про перші роки аналітики і з чого все починалося. https://urchin.biz/urchin-software-corp-89a1f5292999

​​Google прибирає із #GA4 моделі атрибуції first-click, linear, time-decay i position-based. З травня нові GA4 Properties не зможуть вибирати ці моделі, а у вересні ці моделі будуть відключені для всіх інших GA4 Properties. Тобто залишаться тільки такі моделі маркетингової атрибуції:
- Cross-channel data-driven attribution
- cross-channel last click
- Ads preferred last click

via @WebAnalyst

ГА додали трохи інтертейменту)

​​В Google Analytics 4 з'явився новий звіт — User purchase journey. Поки що в ньому не можна змінювати кроки і їх кількість, проте для інтернет-магазинів з повним налаштуванням ecommerce подій може бути корисним. Деталі: https://bit.ly/3HIuWRf

P.S. всі користувачі Google Analytics мають подивитись це відео :) https://www.youtube.com/watch?v=_nAtC2Ps_x4

via @WebAnalyst

база від Сімо: https://www.simoahava.com/analytics/dear-google-analytics-4/

спойлер: GA4 - погана.

гугл серйозно проапгрейдив сервер-сайд таг менеджер:
https://www.simoahava.com/analytics/transformations-server-side-google-tag-manager/

Тім хто вже використовує, чи тільки планує використовувати GCP буде цікаво спробувати продукт від наших друзів Masthead.

Чи ви знаєте, скільки коштує ранити пайплайни у вашому Google Cloud?

Masthead допомагає організаціям зрозуміти, скільки коштує виконання пайплайнів і моделей у вашій GCP, без необхідності інтеграції з ETL-системами.

Вони надають інформацію про частоту, вартість в рамках певного проміжку часу на рівні пайплайів та витрати з використанням будь-якого рішення у вашому GCP (наприклад, dbt, Dataform, Fivetran або кастом пайпланів). І все це без SQL. Masthead використовує логи та метадані, тому:

- немає ризику для ваших фактичних даних
- немає збільшення вартості клауду

Підключіть ваш проект Google Cloud за 2 кліку за допомогою OAuth 2.0 або створіть ресурси вручну, так само, як будь-який інший інструмент BI (10 хвилин). Час до отримання результату складає кілька годин, але є доступні демонстраційні дані для випробування.

Masthead запустили першу кампанію на Product Hunt (https://www.producthunt.com/posts/masthead-data) і Hacker News (вам потрібно знайти автора: ). Будь ласка, надайте відгук, проголосуйте за та допоможіть Masthead знайти своє місце серед усього сьогоднішнього AI & VR/AR шуму...

Що вони роблять:

- Визначення вартості хмарного обчислення на рівні пайплайнів та рішення
- Виявлення аномалій свіжості та обсягу для таблиць
- Зміни схеми
- Виявлення помилок у пайплайнах та клауді
- Все вищезазначене візуально доступне на дата лінейджі

Masthead виявляє аномалії та помилки в реальному часі, щоб дата команди знали, що відбувається з їх середовищем даних будь-якого маштабу до самих дешбордів в Looker.

Хто спробує, пишіть як вам