Comments 3
Я правильно понимаю, что если я настрою в проекте FA, а потом подключу Google Tag Manager, то по сути я получу аналитику от всех партнеров? Разумеется после настройки Google Tag Manager в консоли.
Сам пользовался только Answers от Fabric, FA выглядит более гибкой вроде.
Сам пользовался только Answers от Fabric, FA выглядит более гибкой вроде.
Была задача добавить поведенческую аналитику в приложение с больше чем 100к установок в каждом из маркетов и DAU в районе 1700-2200.
Минусы, которые заставили отказаться от идеи использования FA (на момент до IO'17):
— упомянутая кастрированность дашборда и всех дефолтных отчётов в плане работы с кастомными событиями и полями
— более того, никаких других вариантов докопаться до своих кастомных событий и их полей, кроме как через BigQuery просто нет
— но BigQuery платный
— а если не BigQuery, то будь ты хоть трижды гуру питона/R и мастер визуализации данных, всё равно — сырые данные только через BigQuery
— упомянутые воронки только «открытые». То есть ты не сможешь ответить на простой вопрос «вот у меня функция на этом экране, но к нему можно прийти 3-мя разными способами, и интересно, какой из них наиболее популярный и какой максимизирует конверсию», потому что открытые воронки сработают только в случае фиксированного и однозначного пути по экранам. И это очень сильно ограничивает полезность этого инструмента, особенно если использовать его для анализа поведения пользователей в приложении. В том же GA есть выбор между закрытой и открытой воронкой.
Но даже это лучше, чем Fabric с его Answers и полной невозможностью хоть как-то оперировать своими данными за пределами «видения» создателей Fabric. О выгрузке данных и попытках докопаться до конкретного пользователя вообще молчу — весь Fabric (в том числе Crashlytics) этим страдает. Посмотрим, к чему приведёт поглощение Fabric'а гуглом…
И только Flurry удовлетворил всем потребностям. Правда тормознутый и иногда лежит. Но чёрт побери… он позволяет мне выгрузить все события всех пользователей за нужную дату и даже передавать пользовательский идентификатор. То есть я вижу поведение пользователей, начиная с масштаба конкретной сессии конкретного человека и заканчивая срезами по всем событиям и всем моим кастомным параметрам.
Может, конечно, я где-то не прав и не вижу проблем в выбранном инструменте/упускаю из виду плюсы конкурентов или вообще что-то делаю не так)
Минусы, которые заставили отказаться от идеи использования FA (на момент до IO'17):
— упомянутая кастрированность дашборда и всех дефолтных отчётов в плане работы с кастомными событиями и полями
— более того, никаких других вариантов докопаться до своих кастомных событий и их полей, кроме как через BigQuery просто нет
— но BigQuery платный
— а если не BigQuery, то будь ты хоть трижды гуру питона/R и мастер визуализации данных, всё равно — сырые данные только через BigQuery
— упомянутые воронки только «открытые». То есть ты не сможешь ответить на простой вопрос «вот у меня функция на этом экране, но к нему можно прийти 3-мя разными способами, и интересно, какой из них наиболее популярный и какой максимизирует конверсию», потому что открытые воронки сработают только в случае фиксированного и однозначного пути по экранам. И это очень сильно ограничивает полезность этого инструмента, особенно если использовать его для анализа поведения пользователей в приложении. В том же GA есть выбор между закрытой и открытой воронкой.
Но даже это лучше, чем Fabric с его Answers и полной невозможностью хоть как-то оперировать своими данными за пределами «видения» создателей Fabric. О выгрузке данных и попытках докопаться до конкретного пользователя вообще молчу — весь Fabric (в том числе Crashlytics) этим страдает. Посмотрим, к чему приведёт поглощение Fabric'а гуглом…
И только Flurry удовлетворил всем потребностям. Правда тормознутый и иногда лежит. Но чёрт побери… он позволяет мне выгрузить все события всех пользователей за нужную дату и даже передавать пользовательский идентификатор. То есть я вижу поведение пользователей, начиная с масштаба конкретной сессии конкретного человека и заканчивая срезами по всем событиям и всем моим кастомным параметрам.
Может, конечно, я где-то не прав и не вижу проблем в выбранном инструменте/упускаю из виду плюсы конкурентов или вообще что-то делаю не так)
Sign up to leave a comment.
Анатомия аналитики от Google