Веб-аналитика *

Как дать пользователю ответ на конкретный вопрос с помощью гео-аналитики? Идеальный ответ — это заходишь в сервис, нажимаешь одну большую кнопку и сразу видишь ответ на свой вопрос. Но, как и в любой сложной системе, в реальности всё устроено сложнее.

В этой статье — история трансформации 2ГИС ПРО: от перегруженного картографического интерфейса для гиков до гибкой платформы, где любой может собрать себе рабочее пространство под конкретную задачу.

Расскажу, как мы:

• отказались от устаревших слоёв в пользу виджетов,
• пересобрали интерфейс вокруг единого дашборда,
• внедрили независимую логику для виджетов,
• переехали на сетку, виртуализацию и архитектуру, вдохновлённую микросервисами,
• сделали миграцию незаметной для пользователей.

Наш опыт будет точно полезен для разработчиков UI, веб-инженеров, работающих с дашбордами и тем, кто строит большие аналитические продукты. Внутри — как из мысли на бумажке вырастает продакшен-интерфейс.

В сети 26 кофеен на 240k чеков в месяц всё выглядело достаточно хорошо (поток гостей, выручка растёт, но прибыль не соответствует ожиданиям). Рассказываю, как мы собрали ежедневную BI аналитику для управления сетью: от R-Keeper и ETL до витрин в ClickHouse и дашбордов в Yandex DataLens. По дороге упёрлись в типичную проблему: справочники, из-за которых отчёты неточны.

Google Tag Manager (GTM) — один из самых мощных и гибких инструментов для отслеживания событий на сайте без необходимости каждый раз лезть в код. В этой статье мы пошагово разберём настройку двух самых популярных и «горячих» конверсий:

Для любых компаний, создающих различного рода продукты, важными составляющими является аналитика и оценка того, как продукт развивается, как влиять на его развитие, управлять и отслеживать положительные и негативные изменения.

Быстрота изменений UX/UI дизайна, функциональности, влияния запусков конкурентов, предоставляющих аналогичный продукт, внешние факторы – все это отражается на метриках удержания и сроке пользования продуктом, а значит и на тех деньгах, которые продукт зарабатывает по P&L.

В прошлой статье я закончил обзор open source решения для аналитики и, что важно для нас, решения для менеджера тегов - Matomo Tag Manager. В этой статье приступаем к разбору по косточкам самого решения. И начинаем с установки его на сервер. А я продолжаю выступать своего рода евангелистом Matomo Tag Manager в рунете, где он незаслуженно, по моему мнению, обойден стороной.

Внутри статьи:

• скрины и настройки конвертящей РСЯ для подписчиков в Telegram по 300₽;
• мотив, а не продажи - именно такой трафик приведут цели «просмотр страниц», «время на сайте» и подобные;
• официальная схема Яндекса, где пользователям платят бонусы за клики по рекламе;
• наступили на яйца: рекламное объявление должно ощущаться именно так;
• клики с WebView — или как распознать мусорный рекламный трафик самостоятельно;
• код сервера для учета офлайн подписок (конверсий) на в телеграм канал.

Мы начали исследовать интернет-банки три года назад с одной чёткой целью, которую преследуем и сейчас. Сделать работу, которая помогает увидеть сильные и слабые стороны интернет-банков и понять, как они отражаются на повседневных задачах МСБ.

В бытность свою веб-разработчиком я часто сталкивалась с тем, что задачи ставятся непонятно. Вот вроде бы тебя попросили что-то сделать, а зачем это нужно — не ясно. И когда делаешь, выясняется, что надо было делать совсем другое.

Недавно я увидела адвент на сайте «Читай-города» и вспомнила один из самых криповых случаев: мы делали сайт на Drupal, и заказчик попросил добавить адвент-календарь к Новому году. Сказал, что нужно, чтобы по клику на окошко пользователь получал код. И достаточно 20 разных кодов, чтобы каждый день коды менялись.

Казалось сначала, что код будет работать как пароль, открывая доступ к определённому контенту. Но по ходу реализации мы выяснили, что коды должны быть разные для всех пользователей и привязаны к сложному расчёту скидок. Мы столько раз переделывали этот адвент, что в итоге так его и не запустили…

Корень провала был не в Drupal и не в сложности кода. А в том, что изначальная просьба «сделать календарь» скрывала за собой неочевидную бизнес-систему — персонализированную систему купонов. Мы как разработчики копали вглубь интерфейса, а надо было сначала понять механику.

Именно поэтому мне захотелось разобрать не просто «какие бывают адвенты», а что на самом деле имеет в виду бизнес, произнося эту фразу, и какую скрытую систему он хочет построить. Зимой это особенно актуально: перед праздниками поведение пользователя резко меняется, конкуренция за его внимание обостряется. Просто «не кануть в забвение» — непростая бизнес-задача. А адвент-календарь — один из самых популярных инструментов для её решения.

Всем привет. Я уже примерно 3 года занимаюсь ведением рекламы на маркетплейсах, в частности ВБ, и поскольку люблю все автоматизировать - разработкой и поддержкой инструмента для управления рекламными кампаниями и аналитикой через публичный API Wildberries.

И в целом я уже привык к тому, что иногда новые версии методов абсолютно не соответствуют старым, даже там, где можно было сделать обновленную версию с минимальными изменениями, чтобы разработчик просто поменял URL ендпоинта. Привык что приходится иногда делать работу ради работы по сути, потому что кто-то не продумал заранее проблемные нюансы.

Но в последнее время в АПИ произошло такое количество изменений, и они настолько напрягают своими неочевидными ошибками, что уже "накипело", и хочется это сформулировать в виде какого-то структурированного текста с примерами, вдруг кто-то из команды обратит на это внимание.

Постараюсь описывать проблемы WB API не с позиции «пользователя, которому не понравилось», а с точки зрения интегратора, который отвечает за стабильную работу рекламы для нескольких клиентов с миллионными оборотами. Я сознательно опускаю детали реализации и не привожу конкретные ID кампаний и запросы, но описываю поведение, воспроизводимое на сотнях кампаний нескольких клиентов.

В 2025 году retention снова стал главной метрикой рынка. Трафик дорожает, конкуренция растет, AI-продукты выходят быстрее, чем я успеваю их тестировать, — и единственный способ выжить в этой гонке: удерживать пользователей, а не просто радоваться скачкам трафика по праздникам.

Но есть проблема: большинство команд все еще думают, что retention — это «график, на который мы будем смотреть, пока CFO грустит».

20 ноября в Яндекс Тег Менеджере наконец завезли настоящий режим предварительного просмотра - тот самый дебаггер, которого ждали с момента запуска сервиса. А я что-то долго собирался с мыслями и готовил этот небольшой обзор. В этой статье разберем, как выглядит панель отладки, какие функции уже доступны и как всем этим пользоваться.

Топ-менеджеры юрфирмы по банкроству физлиц тратили несколько часов в день на подготовку к еженедельной планёрке. Например, руководитель колл-центра делал кучу выгрузок в amoCRM, открывал каждую сделку вручную, копировал и вставлял её в Excel.

На еженедельных планёрках собирались сразу несколько отделов — маркетинг, колл-центр, продажи и отдел качества. Каждый отдел готовил отчёт вручную, опираясь на свои источники данных. В итоге на обсуждении цифры не сходились.

Маркетинг утверждал: «Мы привели лиды, а вы просто не умеете продавать». Продажи отвечали: «Ваши лиды — говно».

В статье я расскажу, как мы помогли топ-менеджерам перестать тратить полноценный рабочий день на ведение отчётности, а собственнику – составить прозрачную картину, кто прав, кто виноват, и что делать, чтобы достичь плановых показателей.

Всем привет, меня зовут Алексей Чубуков. Я аналитик из команды поиска и назначений водителей в Яндекс Такси. В нашей команде мы оптимизируем алгоритмы, которые помогают находить водителей на заказы оптимальным способом, чтобы пользователи быстрее получали машины, а водители бóльшую долю времени проводили с пассажирами. 

В статье я расскажу про виртуальную очередь заказов, которую мы сделали в приложении Яндекс Go. Напомню кратко, как устроен поиск водителей в Такси, поговорим про предпосылки внедрения очереди, посмотрим на то, как устроена очередь и, наконец, обсудим результаты. 

Приветствую, Хабр! В последнем обновлении Яндекс Метрики появились цели на чаты. Я первым делом ринулся их тестировать и делиться с вами рецептом их приготовления.

Итак, могу заявить, что импорт чатов в Яндекс Метрику работает. В статье расскажу 2 варианта, как все настроить: простой через сторонний сервис, и трушный =) через API и вот это вот все.

В этой статье узнаем, как создать систему мониторинга новостей из Telegram‑каналов и чатов с интеллектуальной фильтрацией и отправкой в целевой канал. Прототип мы реализуем на примере анализа экономических новостей.

Статья является логическим продолжением статей «Парсинг Телеграм‑каналов, групп и чатов с обработкой в LLM» и «Парсинг pdf‑отчётов публичных компаний для получения трейдерских инсайтов„.“»

Мы рассмотрим, как агрегировать новости из каналов в Telegram, убирать дубликаты и автоматически детектировать те новости, которые могут повлиять на котировки публичных компаний.

Разработанный шаблон можно применить и для других сценариев мониторинга чатов и каналов Telegram.

Со 2 ноября 2000 года на Международной космической станции постоянно дежурит экипаж. К 25-летию пребывания человека на МКС энтузиасты запустили проект ISS in Real Time — интерактивный архив, позволяющий узнать, как станция жила все эти годы. Аудиопереговоры, видео, фотографии и телеметрия синхронизированы между собой, а события можно пролистывать день за днем.

Проект собрали в открытых архивах NASA, вытащив тысячи часов записей, восстановив пропавшие страницы через Wayback Machine и проведя обработку современными инструментами. Интерфейс простой: выбираешь любой день за всю историю станции и видишь, чем в этот момент занимался экипаж, о чем говорили с Землей и над какой частью планеты пролетала МКС. Сегодня зову посмотреть, что в итоге получилось (спойлер — все очень круто).

Всем привет! Я Никита, продуктовый аналитик из Туту. Я работаю в команде отелей — это сервис бронирования жилья, где особенно важно учитывать сезонность. Спрос на поездки меняется резко: в майские праздники и в августе происходит всплеск количества бронирований, в ноябре или марте — провалы. При этом точность прогноза для бизнеса критична: от нее зависят маркетинговые бюджеты, работа с партнёрами и планы по продажам.

В какой-то момент мы поняли, что наши прогнозы не соответствуют реальности. Старые линейные модели ловили только общий тренд и не справлялись с сезонностью.

Мы решили исправить ситуацию и нашли инструмент, который помогает строить точные прогнозы и не требует при этом глубоких знаний в математике временных рядов. Таким инструментом стал Prophet. В статье расскажу о том, почему мы выбрали именно его, что нужно для быстрого старта, какие доработки потребовались и какие выводы мы сделали за несколько месяцев использования.

Рассказываю о философии «липкой паутины» и о том, как я сделал инструмент, который превращает разрозненные дела в целостную систему. Без дедлайнов и уведомлений.

Если вы когда-нибудь чувствовали, что тонете в бесконечных списках задач, выставляете галочки в трекере, но при этом не видите общего прогресса — вы не одиноки. Я много лет искал систему, которая показывала бы не просто «что сделано», а «как всё связано». И нашёл её в самом неожиданном месте — наблюдая за тем, как обычный паук плетёт свою сеть.

Традиционные инструменты (канбан, TODO-листы) учитывают задачи, но игнорируют связи между ними. Они измеряют скорость, но убивают целостность. Паутина же — идеальная визуальная метафора для любой сложной системы. И сегодня я покажу, как эта метафора воплотилась в работающий инструмент — Stickyweb.

Приветствую, Хабр! Я продолжаю цикл статей по веб-аналитике. Последним был обзор новоиспеченного Яндекс Тег Менеджера, а сегодня разберу крайне малоизвестный, но ввиду сложившейся ситуации набирающий популярность Motomo Tag Manager.

Несколько лет назад я был совладельцем франшизы детских развивающих центров Smartykids. Мы тратили больше миллиона рублей в рекламу, но часть из них улетала в трубу. 

Никакой полноценной системы аналитики у нас не было. Потому мы не знали, сколько лидов и из каких каналов к нам пришло, и не могли перераспределить бюджет в пользу более эффективных каналов. 

В статье я расскажу, с какими сложностями мы сталкивались, какой инструмент нам помог, и как вы можете повторить наш опыт в своей компании.