Определяем корреляцию между действиями пользователя на сайте и оффлайн продажами.

#статья

Продолжаем искать взаимосвязь между действиями пользователя на сайте и оффлайн продажами с помощью корреляционного коэффициента Спирмена.

#статья

Прямая трансляция первой в России антиконференции по аналитике
https://youtu.be/5rgaHZg6de8

Новый пост о том, как работать с вычисляемыми полями в Google Data Studio + кейсы.

#статья

Как оценить влияние на трафик подключения платной рекламы (или любого другого события в прошлом)? Разбираем с помощью R и пакета CausalImpact в новой статье.

#статья

Осваиваем SQL на примере реальных данных электронной торговли интернет-магазина Google выложенных в BigQuery:

#статья

Раньше я заглядывал в Метрику, чтобы поиграться с Вебвизором, но видимо теперь придется освоить ее на более продвинутом уровне. Для начала неплохо бы передать в Метрику Client ID пользователя, который присвоил ему счетчик Google Analytics.

#статья

Сегодня мы продолжим осваивать R и выгрузим несемплированные данные из Google Analytics.

#статья

Вторая часть статьи в которой мы продолжим осваивать SQL на примере данных электронной торговли интернет-магазина Google. Сегодня подробно про CASE и JOIN.

#статья

Друзья, наверняка вы неоднократно слышали, что в Европейском союзе вступает в силу Генеральный регламент о защите персональных данных (GDPR).
Эти изменения коснутся и продуктов Google для веб-аналитики.
Чтобы соответствовать регламенту, вам необходимо проделать несколько манипуляций в аккаунте Google Analytics, а именно:

1) Указать, в течение какого времени будут храниться данные о пользователях и событиях.

2) Принять поправку в отношении обработки данных, а также назначить сотрудника, ответственного за их защищенность.

3) Далее, проверить, не передаются ли пользовательские данные в Google Analytics с помощью функции User ID.

4) А также проверить данные, которые вы импортируете в GA.

5) И напоследок, проследите, не попадают ли случайно идентификационные данные в URL и заголовки страниц.
И если попадают, настройте фильтры.

#опыт

Данные нужно уметь пощупать "руками".
Сегодня осваиваем когортный анализ в MS Excel.

#статья

Автоматизируем отчет с когортным анализом при помощи SQL-запроса к Google BigQuery и визуализируем в Data Studio.

#статья

Наша новая статья.
Знакомимся с функцией тренда, которая поможет сделать быстрый прогноз без дополнительных параметров.

#статья

В одной из ранних статей мы разбирали что такое Client ID в Google Analytics, но не все знают, что и в Яндекс Метрике тоже есть ClientID.

#статья

Продолжаем тему прогнозирования. Теперь подробнее разберемся с терминологией и остановимся на одной из моделей временного ряда.

#статья

Подробно разбираем долгожданный функционал появившийся в Data Studio и позволяющий объединять данные из разных источников в рамках одной визуализации.

#статья

Друзья!

С началом учебного года все запускают онлайн-курсы и блог This is Data решил не оставаться в стороне :)
Мы, с моим соавтором, систематизировали накопленный в нашей веб-аналитической практике опыт и рады представить вам курс «Digital-аналитика», который будет полезен людям, делающим первые шаги в аналитике, а также специалистам из смежных профессий, желающим прокачать свои навыки.

Контент курса построен таким образом, чтобы постепенно погрузить студента в занимательный мир анализа данных, то есть от простого к сложному:

1) В самом начале вы познакомитесь с основами функционирования веба и сайтов;
2) Затем узнаете об основных аналитических инструментах и научитесь их настраивать;
3) А в завершении курса вы сумеете создавать отчеты и дашборды, а также производить анализ и делать выводы.

По мере прохождения курса вы освоите такие инструменты как:
- Google Analytics;
- Яндекс Метрика;
- Google Tag Manager;
- Google Data Studio;
- Power BI.

А еще контент курса абсолютно бесплатен!

P.S. Так как объем программы достаточно большой, то курс будет выкладываться частями по мере верстки контента.
Пока что ловите первую часть.

Друзья! Хорошие новости 😉

Готов второй раздел онлайн-курса «Digital-аналитика для новичков», в котором мы расскажем о том, как настраивать сбор данных на сайте.

Раздел состоит из следующих уроков:
- Урок 1. Обзор Google Tag Manager
- Урок 2. Планирование системы сбора данных
- Урок 3. Установка кодов отслеживания
- Урок 4. Настройка событий и целей
- Урок 5. Дополнительные параметры и показатели в Google Analytics
- Урок 6. UTM-метки

А самой главной фишкой раздела является учебный проект, где вы сможете потренироваться в установке аналитических счетчиков и настройке событий.
Держите ссылку на первый урок.

А у нас готова третья часть онлайн-курса «Digital-аналитика для новичков», в которой мы расскажем о том, как импортировать и экспортировать данные.

Раздел состоит из следующих уроков:
- Урок 1. Импорт данных
- Урок 2. Импортируем данные в Google Analytics
- Урок 3. Импортируем данные в Яндекс.Метрику
- Урок 4. Экспорт данных из Google Analytics

По ходу изучения раздела вы научитесь импортировать в Google Analytics данные о расходах в рекламных системах, освоите загрузку оффлайн-конверсий в Яндекс.Метрику и легко сможете составить запрос к Core Reporting API для выгрузки данных.

К посту прикреплена ссылка на первый урок.

Пусть и с отставанием от графика, готова, пожалуй, самая творческая часть онлайн-курса «Digital-аналитика для новичков», в которой пойдет речь о способах визуализации данных.

Доступны следующие уроки:
Урок 1. Специальные отчеты Google Analytics
Урок 2. Создание отчета в Google Sheets
Урок 3. Создание дашборда в Google Data Studio
Урок 4. Создание отчета в Microsoft Power BI

В процессе изучения, вы освоите наиболее популярные инструменты визуализации.
Сможете самостоятельно создавать кастомные отчеты в GA и Google Sheets.
Научитесь делать красивые дашборды в Data Studio.
А на закуску, оцените всю мощь Power BI.

К посту прикреплена ссылка на первый урок.

Ура! 🎉

Готов последний раздел онлайн-курса для новичков "Digital-аналитика".
В котором вы познакомитесь со следующими темами:

Урок 1. Самые полезные формулы Excel
Урок 2. Анализ рекламных кампаний
Урок 3. Когортный анализ. Retention rate
Урок 4. Прогнозирование. Функция тренда

В процессе изучения, вы научитесь применять наиболее часто используемые формулы Excel.
Сделаете простейший анализ рекламных кампаний.
А также немного погрузитесь в математическую статистику и прогнозирование.

К посту прикреплена ссылка на первый урок.

P.S. Спасибо всем кто проходил, проходит или будет проходить курс 😉