Аналитика для проектов с электронной коммерцией
Этот сайт стремится продемонстрировать и дать сопутствующие пояснения по следующим темам:
- Аналитика маркетинговых и пользовательских путей посетителей для улучшения KPI в проектах электронной коммерции
- Обход ограничений и багов популярных аналитических систем
- Использование BigQuery для сквозной веб-аналитики и в качестве аналитического хранилища данных (DWH)
- Объединение маркетинговых данных из разных систем в единый аналитический DWH
- Особенности стриминга сырых данных (хитов) в облачный DWH и создание аналитических пайплайнов данных
- Лучшие практики для построения отчетов с помощью Data Studio и приемы визуализации данных
- Развертывание веб аналитики с попомщью GTM, в том числе на React (SPA, микросервисы) сайтах
Краткие характеристики некоторых аналитических платформ
Google Analytics
Хорошо всем известный инструмент, предназначенный для быстрого создания стандартных, а также пользовательских (кастомных) отчетов веб аналитики через удобный интерфейс. Отчеты формируются на основе агрегированных данных (т. е. обработанных данных с некоторыми подсчетами), которые собираются с помощью установленного на сайте снипета javascript кода.
Плюсы:- Универсальность, позволяющая формировать широкий набор отчетов
- Большое профессиональное сообщество и накопленные готовые решения в виде библиотек легко доступных для использования
- Прозрачность отправляемых данных в аналитику отправляются только те данные, которые вы задаете
- Технический аудит требует познаний в javascript и умение пользоваться на базовом уровне инструментами разработчика (devtools)
- Вариант установки "из коробки", практически всегда требует донастройки
- Исторически GA базируется на анализе сессий, что создает определенные трудности при анализе поведения индивидуальных либо групп пользователей
Новая версия аналитики, на которую делается акцент вектора развивития системы. Позволяет объединять аналитику сайтов и приложений на основе новой модели данных - иерархии событий и параметров. Имеет новый интерфейс с рядом отчетов и графиков отсутствующих в Universal Analytics. Также интересны новые возможности построения аудиторий на базе предиктивных моделей. На данный момент рекомендуется параллельная установка с Universal Analytics.
BigQuery
Недорогой сервис хранилища данных полностью поддерживаемый Google, который в частности можно использовать для анализа несемплированных низкоуровневых данных (хитов) из GA.
Плюсы:- Позволяет анализировать данные на низком уровне через SQL запросы, что расширяет возможности аналитики
- Позволяет интегрировать данные из различных источников в единую комплексную систему аналитики посредством SQL
- Требует технических знаний для интеграции стриминга данных из GA в Bigquery, а также познаний в SQL и javascript-подобных языках для использования всех его возможностей.
Data Studio
Сервис для построения информационных панелей (дашбордов) и отчетов из различных источников данных, которые легко кастомизируются, в том числе визуально, и которыми легко поделиться с коллегами.
Плюсы:- Инструмент позволяет визуализировать аналитические данные из GA, Google Ads и BigQuery с помощью встроенных нативных коннекторов, а при помощи дополнительных коннекторов данные из Яндекс Директ, Facebook ads и т.д.
- Поддерживаются вычисляемые параметры, объединение данных из разных источников и SQL запросы к Bigquery, что дает основу для аналитики BI
- Несмотря на широкий набор элементов визуализации есть ограничения по стилистике и представлению некоторых данных
Яндекс метрика и вебвизор
Инструмент веб аналитики и визуальной оценки действий пользователей на сайте.
Плюсы:- Имеет удобный интерфейс, широкий набор параметров и отчетов. При совместном использовании с другими системами аналитики дает возможность кросс-платформенной проверки статистических данных.
- Можно подключить удобный и достаточно объемный отчет по контенту для медийных компаний.
- Вебвизор позволяет наблюдать действия в течении пользовательского сеанса и на основе этого анализировать удобство сайта, пользовательский опыт
- В сочетании со сторонними инструментами A/B тестирования позволяет визуально сравнивать поведение пользователей в различных вариантах эксперимента
- Отправляет и записывает достаточно большое количество данных
- Версия 2.0 вебвизора, расширяет возможности первой версии и может работать с SPA сайтами
Jupyter Notebook
Удобный инструмент интерактивной аналитики
Плюсы:- Среда позволяет в удобной форме сочетать, объединять различные сниппеты кода, в процессе интерактивного анализа или исследования данных, например, при работе с несколькими API одновременно.
- Позволяет удобно комментировать все шаги и сниппеты кода, например для пояснения коллегам или, как техническое описание.
- Данные можно получать из разных источников, например из BigQuery, Google Analytics Reporting API или же просто из csv файла и помещать их в Pandas DataFrame для дальнейшего анализа или визуализации.
- Есть варианты использования, как на своем компьютере, так и в облачных сервисах, например, Yandex DataSphere и Google Colab.
- Есть возможность конвертировать и сохранять файлы ноутбуков в удобные для демонстрации или размещения на сторонних ресурсах форматы, например, в html, markdown, pdf.