Веб-аналитика *

Как обычно корректируют ставки: прикинули, что на выходных трафика/конверсий меньше раза в два, и снизили ставку вдвое — ну так, на глаз. А потом мало показов, конверсий или с бюджетом что-то не то.

Для ценителей точности предлагаем готовое решение: шаблон для корректировки ставок в Яндекс.Директе и Google Ads. Выгружаете данные о распределении трафика/конверсий по времени из Google Analytics, вставляете в шаблон и получаете корректировки. Все просто и главное — без прикидок «на коленке».

К слову, нашему специалисту по трафику шаблон ну очень нравится.

Анализируя статистику сайта, мы получаем представление о том, что происходит с ним. Результаты мы сопоставляем с другими знаниями о продукте или сервисе и этим улучшаем наш опыт.

Когда анализ первых результатов завершён, прошло осмысление информации и сделаны выводы, начинается следующий этап. Возникают идеи: а что будет, если посмотреть на данные с другой стороны?

На этом этапе есть ограничения инструментов анализа. Это одна из причин, почему мне было недостаточно инструмента Google Analytics, а именно, из-за ограниченной возможности видеть свои данные и манипулировать ими.

Всегда хотелось быстро загрузить базовые данные (мастер-данные), добавить другой уровень агрегации или иначе интерпретировать имеющиеся значения.

Это легко сделать в своём маленьком хранилище на основе файла access.log и для этого достаточно языка SQL.

Google недавно выпустила в публичный доступ новую версию Google Analytics под названием App + Web. Симо Ахава уже написал отличную пошаговую инструкцию о том, как начать работать с инструментом, поэтому я решила перевести ее на русский язык. От себя добавлю, что продукт только-только появился в бете и судя по всему еще будет существенно допиливаться. Мы уже начали тестировать новую структуру данных и возможности встроенной функции экспорта данных в Google BigQuery и надеемся вскоре рассказать подробнее о преимуществах и недостатках. В целом аналитики сегодня оценивают нововведения положительно. Например, Влад Флакс из OWOX BI считает, что этим обновлением Google упростил процесс сбора данных и их доставку из Google Analytics в BigQuery для тех проектов, которые готовы изменить структуру своих данных. К тому же, это повышает ценность Google BigQuery как DWH для маркетинг-данных.

Привет, Хабр!

Многие не знают, как работать с трендами в интернете.
И тем более, не знают о существовании бесплатного сервиса, решающего эту проблему- Google Trends

Сервис поможет узнать, что волнует ваших клиентов сегодня, интересен ли ваш товар рынку, какая у него сезонность, в каком регионе наибольший интерес к товару и вашему конкуренту.

Статья будет полезна специалистам, ранее не работавшим с сервисом.

На днях состоялся Moscow Python Meetup #66 — сообщество продолжает обсуждать актуальные инструменты, которые усиливают язык и адаптируют его к разным окружениям. В том числе на митапе прозвучал и мой доклад. Меня зовут Наиль, я делаю Яндекс.Коннект.



Рассказ, который я подготовил, был посвящён uWSGI. Это многофункциональный сервер веб-приложений, а каждое современное приложение сопровождается метриками. Я постарался показать, как возможности uWSGI способны помочь в сборе метрик.

Утилита Webalizer и инструмент Google Analytics помогали мне много лет получать представление о том, что происходит на веб сайтах. Сейчас я понимаю, что они дают очень мало полезной информации. Имея доступ к своему файлу access.log, разобраться со статистикой очень просто и для реализации достаточно элементарных инструментов, таких как sqlite, html, языка sql и любого скриптового языка программирования.

Источником данных для Webalizer является файл access.log сервера. Так выглядят его столбики и цифры, из которых понятен лишь общий объём трафика:

Частая ошибка начинающих бизнесменов — они не уделяют должного внимания сбору и анализу данных, оптимизации рабочих процессов и контролю ключевых показателей. Это приводит к уменьшению производительности и неоптимальной трате времени и ресурсов. При плохих процессах приходится по несколько раз исправлять одни и те же ошибки. С ростом числа клиентов ухудшается сервис, и без анализа данных нет чёткого понимания, что нужно улучшить. В итоге решения принимаются по наитию.

Чтобы быть конкурентоспособным, современному бизнесу, помимо качественных продуктов и услуг, необходимо иметь прозрачные процессы и собирать аналитические данные. Без этого сложно понимать реальное состояние дел в бизнесе и принимать правильные решения. Поэтому важно иметь у себя в арсенале необходимые инструменты, которыми не только удобно пользоваться, но и которые позволяют упростить работу и создать максимально прозрачные процессы.

В конце мая компания Google представила новую фичу в Google Tag Manager (GTM): Custom Templates или пользовательские шаблоны. Давайте разберемся, зачем она нужна, как ей пользоваться, в чем отличия от HTML-тегов и JavaScript переменных.

В качестве примера рассмотрим создание Custom Template для пикселя динамического ретаргетинга «ВКонтакте» и дальнейшую настройку тегов GTM через него.

Что делать, если вы настроили большое количество целей в Яндекс.Метрике через Google Tag Manager (GTM), и нужно срочно перенести эти цели в качестве событий в Google Analytics (GA)? Конечно, можно перенастроить каждый тег на параллельную отправку событий в GA и в Метрику, но, если целей в Метрике очень много, это отнимет время.

Возможна обратная ситуация, когда цели настраивали не вы, а разработчики в самом коде сайта. И вам, как аналитику компании, нужно настроить отправку таких же событий в GA, а у вас под рукой только GTM. В этом случае, даже с небольшим числом целей могут возникнуть сложности. Триггеры событий в GTM нужно будет максимально подгонять, чтобы цели в Метрику и события в GA уходили по одной логике, и в разных системах аналитики не было существенных расхождений.

В обоих случаях не один час понадобится провести, настраивая всё вручную. Но можно найти более практичный вариант. Есть функция, которая позволяет перехватывать отправку целей в Метрику и параллельно отправлять пуши в dataLayer. Таким образом вам не надо будет вспоминать или разбираться, как была настроена отправка целей в Яндекс.Метрику — достаточно применить нужную функцию. Рабочий вариант функции будет зависеть от того, какая версия счётчика Яндекс.Метрики у вас установлена.

Привет, Хабр. Я data-аналитик отдела маркетинга Wrike: занимаюсь сбором и анализом всех рекламных данных, моделированием LTV и другими техническими задачами, помогающими команде делать самую эффективную рекламу во всех источниках. Недавно я столкнулся с проблемой настройки сбора данных на AMP-страницах и обнаружил совсем мало информации по теме, поэтому решил рассказать вам, как справиться с этой задачей.

В статье показан пример применения Power BI для анализа доступов пользователей на сайте под управлением 1С-Битрикс.

Электронная книга «Using Google Analytics with R» (Michal Brys) представляет собой практическое руководство по анализу данных из Google Analytics в R. Написана дата-сайентистом в 2014 году, но ничуть не теряет своей актуальности и сегодня.

У вашей компании есть сайт, возможно очень красивый сайт… А находят ли его потенциальные клиенты, когда ищут продукцию? Ваш коммерческий сайт работает эффективно?

Для кого публикация: оптовые и торгово-производственные компании.

Цели публикации:

1. показать владельцам компаний способ аудита продвижения сайта
2. показать способ оценки качества настроек рекламы
3. сравнить затраты на привлечение покупателей по интернет-источникам

Всем привет. Меня зовут Данила, я работаю в команде, которая развивает аналитическую инфраструктуру в Авито. Центральное место в этой инфраструктуре занимает А/B-тестирование.

А/B эксперименты — ключевой инструмент принятия решений в Авито. В нашем цикле продуктовой разработки А/B-тест является обязательным этапом. Мы проверяем каждую гипотезу и выкатываем только позитивные изменения.

Мы собираем сотни метрик и умеем детализировать их до бизнес-разрезов: вертикали, регионы, авторизованные пользователи и т. д. Мы делаем это автоматизированно с помощью единой платформы для экспериментов. В статье я достаточно подробно расскажу, как платформа устроена и мы с вами погрузимся в некоторые интересные технические детали.

Бесплатный вводный урок — фишка школы Skyeng. Потенциальный ученик может на нем познакомиться с платформой, проверить свой уровень английского, наконец, просто развлечься. Для школы же вводный урок — часть воронки продаж, за которой должна последовать первая оплата. Его проводит методист вводного урока — специальный человек, совмещающий в себе педагога и продажника, его время оплачивается вне зависимости от того, купил клиент первый пакет или нет, и явился ли вообще на урок. Неявка — очень частое явление, из-за которого цена урока становится слишком большой.

В этой статье мы расскажем, как с помощью аналитической модели и опыта авиакомпаний смогли сократить издержки на вводный урок почти вдвое.

Введение

В конце марта мы сообщали, что обнаружили скрытую возможность загрузки и запуска непроверенного кода в UC Browser. Сегодня разберём подробно, как эта загрузка происходит и как хакеры могут использовать её в своих целях.

Некоторое время назад UC Browser рекламировали и распространяли очень агрессивно: его устанавливали на устройства пользователей с помощью вредоносных программ, распространяли с различных сайтов под видом видеофайлов (т. е. пользователи думали, что качают, например, порноролик, а получали вместо него APK с этим браузером), использовали пугающие баннеры с сообщениями о том, что браузер устарел, уязвим и всё в таком духе. В официальной группе UC Browser в VK есть тема, в которой пользователи могут пожаловаться на недобросовестную рекламу, там много примеров. В 2016 году была даже видеореклама на русском языке (да, реклама браузера, блокирующего рекламу).

На момент написания статьи у UC Browser набралось более 500 000 000 установок в Google Play. Это впечатляет — больше только у Google Chrome. Среди отзывов можно увидеть достаточно много жалоб на рекламу и редиректы на какие-то приложения в Google Play. Это и стало поводом к исследованию: мы решили посмотреть, не делает ли UC Browser что-то нехорошее. И оказалось, что таки делает!

В течение трех (3-х) секунд в состав общего потока видеоконтента (разрешением Full HD 1920×1080) входило узнаваемое многими изображение размером 56х81 пикселя, появление которого смогло дать заработать путем сетевой огласки около 2,3 миллиарда долларов.

Оказывается, как просто в мире интернета (социальный сетей, сервисов обмена картинками и сообщениями) продать 4536 пикселей, причем стоимость 1 пикселя получилась 500 тысяч долларов США.

Если вы когда-нибудь сравнивали данные двух аналитических инструментов на одном и том же сайте или сравнивали аналитику с отчётами и продажах, то, вероятно, замечали, что они не всегда совпадают. В этой статье я объясню, почему в статистике платформ веб-аналитики отсутствуют данные, и насколько крупными эти потери могут быть.

В рамках статьи мы сосредоточимся на Google Analytics, как самом популярном аналитическом сервисе, хотя большинство аналитических платформ, внедряемых on-page, имеют те же проблемы. Сервисы, которые полагаются на журналы сервера, избегают некоторых из этих проблем, но они настолько редко используются, что мы не будем касаться их в этой статье.

25 апреля мы провели очередной митап Avito Student Talks, в этот раз он был посвящён аналитике: карьерному пути, Data Science и продуктовой аналитике. После встречи мы подумали, что её материалы могут быть интересны самой широкой аудитории и решили ими поделиться. В посте — видеозаписи докладов, презентации от спикеров, отзывы слушателей и, конечно, фотоотчёт.

Привет, Хабр!

Поделюсь своим опытом работы с сервисами, которыми практически не пользуются в России, но при этом они популярны в Европе и США.

Кратко распишу, что это за сервисы и для чего они нужны, их плюсы/минусы на личном опыте, и дам для сравнения аналоги популярные на российском рынке.

Начнем!

1. GOA — аудит Paid Search в Google Ads

Сервис помогает не пропустить проблемы в рекламных кампаниях Paid Search в Google Ads.

Плюсы:

+ Видны все проблемы аккаунта: отклоненные объявления, завышенный CPA,
снижение CTR, отсутствие минус-слов, конфликт объявлений с минус-словами и еще много всего
+ Удобный и понятный интерфейс с разбивкой по цветам.

Минусы:

− Нет русскоязычной версии
− Бывают проблемы с Shopping campaign (не подгружает конверсии)
− Статистика в сервис поступает с задержкой в 24 часа
− Есть дублирование функционала “Google рекомендации”

Аналогов в России я не нашел. (Если вы знаете, пишите в комментарии)