Тут вы узнаете о новинках, кейсах и решениях в веб-аналитике.

Школа тут - http://school.web-analytics.me

Для связи @snegireff

| Forwarded from WebAnalytics

​​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

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.

http://bit.ly/2yR41Pf

Как настроить BigQuery Export в Google Analytics App+Web (инструкция)

Настройка экспорта данных из Google Analytics App + Web в Google BigQuery
| Blogspot

🦸‍♂️🦸‍♀️ 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

http://netolo.gy/e1E

Big Data и супергерои: бесплатный марафон Нетологии

Выследите суперзлодеев с помощью инструментов Data Science
| l.netology.ru

- 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

https://pypi.org/project/gaapi4py/

gaapi4py

Google Analytics Reporting API v4 for Python 3
| PyPI

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)

| 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/

https://www.kristaseiden.com/new-app-web-properties-in-google-analytics/

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
| Digital Debrief
| Forwarded from WebAnalytics

​​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

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

http://bit.ly/2LSZoMl

В рекламно-аналитической платформе Finteza появился ретаргетинг

В рекламных кампаниях Finteza появился ретаргетинг — этот инструмент позволяет показывать оптимизированную рекламу пользователям, которые посещали ваш сайт.
| Finteza