Автоматизированные отчеты по веб‑аналитике с помощью сторонних инструментов визуализации Автоматизированная отчетность создается путем объединения инструментов экспорта, записи и визуализации данных. Это освобождает руководителей проектов, маркетологов и специалистов от рутинной работы, объединяя все необходимые отчеты в определенные группы на нескольких страницах. Среди многих платформ визуализации (Google Data Studio, Tableau, Qlik) веб-аналитика чаще всего использует Power BI и Google Data Studio. Цель состоит в том, чтобы внедрить эту автоматизацию и выбрать подходящие инструменты для работы.
Google Data Studio: простота облачных вычислений для небольших объемов данных и Google Analytics Google Data Studio - это простой облачный инструмент, который изначально подключается к таким сервисам Google, как Google Analytics, YouTube Analytics и BigQuery. Он поддерживает базовые расчеты, такие как стоимость привлечения клиентов и рентабельность инвестиций, что делает его подходящим для небольших объемов данных или когда Google Analytics является основной системой. К ограничениям относятся отсутствие прямых ссылок на сервисы Яндекса, слабая поддержка многочисленных вычислений и отсутствие перекрестной фильтрации, которая обновляет весь отчет при нажатии на элемент таблицы. Он также не может вычислять пользовательские итоговые значения: доступны только сумма или среднее значение, поэтому итоговые значения для таких показателей, как коэффициент конверсии, лучше не указывать, чтобы избежать неточностей.
Power BI: Гибкое моделирование для масштабной и сложной аналитики Power BI - это мощный пакет Microsoft с настольными, веб- и мобильными приложениями, в котором большая часть работы выполняется в настольной версии. Он позволяет создавать гибкие структуры отчетов, подключать несколько наборов данных и выполнять сложные вычисления, подключаясь к Google Analytics "из коробки" и к сервисам Яндекса через API. Он подходит для работы с большими объемами данных и сложных вычислений и помогает сочетать аналитические системы с другими. Компромиссы заключаются в большом объеме и более высокой скорости обучения, что, вероятно, требует привлечения специалиста, знания внутренних языков программирования и математики, а также дополнительного программного обеспечения для Mac.
Преимущества и затраты на автоматизацию аналитических панелей мониторинга Автоматизация объединяет данные из таких источников, как Яндекс Метрика, Google Analytics, рекламные кампании и даже CRM, в единую информационную панель или таблицу. Она устраняет необходимость в ручном объединении, дает менеджерам и маркетологам единое представление только о тех показателях, которые им нужны, и динамически отображает данные в виде диаграмм. Недостатками являются стоимость, более длительное внедрение для уникальных задач и зависимость от сторонних систем, которые могут привести к необходимости перенастройки отчетов после внесения изменений. Несмотря на это, преимущества оправдывают внедрение автоматизированной отчетности.
Выбор источников данных: Метрика и аналитика, расходы на рекламу и выборка Первоначальные настройки начинаются с аналитики контекстной рекламы, затем расширяются до рекламных каналов, отслеживания звонков и CRM. Яндекс Метрика автоматически интегрируется с Яндекс Директ, но в ней отсутствуют некоторые данные, которые необходимо импортировать отдельно, в то время как Google Analytics автоматически интегрируется с Google Ads. Для визуализации Metrica работает в паре с Power BI, но часто требуется разработчик или аналитик, в то время как Google Analytics имеет встроенную интеграцию с Google Data Studio и работает с Power BI "из коробки". Также важна выборка: Яндекс Метрика предоставляет данные без выборки, а Google Analytics выполняет выборку при больших объемах данных. Для небольших систем Google Sheets превосходит Excel в области автоматического обновления, облачного хранилища и интеграции аналитики, в то время как Excel выигрывает от интеграции Metrica; лучший первый шаг ‑ это самая простая цепочка: Analytics плюс Data Studio.
Хранилища и соединители: Таблицы, базы данных или прямые подключения Для небольших хранилищ данных можно использовать Excel или Google Sheets, в то время как базы данных подходят для очень больших наборов данных и обработки в базе данных. В некоторых настройках хранилище полностью отсутствует: Google Data Studio извлекает данные непосредственно из аналитики, а некоторые Power BI connectors извлекают данные "на лету". Соединители перемещают данные между системами без кодирования, обеспечивая экспорт во внешние базы данных, удаленный доступ и гибкий выбор источника. К их недостаткам относятся плата за простые опции, нестабильность бесплатных, необходимость разбираться в хранении данных и ограниченные возможности по изменению функциональности; например, Data Studio предлагает встроенный Google Analytics connector и Supermetrics для Яндекс Метрики, которые стоят дорого, в то время как Power BI включает в себя Google Analytics connector и Supermetrics для Яндекс Метрики. сторонние опции для Яндекс Метрики.
От примеров к действию: информационные панели, быстрый запуск и следующие шаги Практические панели мониторинга включают отчет Power BI по рекламным кампаниям с использованием Яндекс Метрики, Яндекс Директ и Google Ads с региональными фильтрами и расширяемыми таблицами; панель мониторинга целей, объединяющую Google Analytics, Яндекс Директ, Google Ads и call tracking, с фильтрами и отдельными страницами для ключевых источников трафика; отчет о сделках из CRM и call-трекинга. отслеживание для привязки маркетинговых стратегий к заключенным сделкам; а также компактный отчет о показателях продаж с указанием потенциальных клиентов, конверсии по кампаниям, средней цены за клик и средней стоимости за поданный интерес. Чтобы быстро приступить к работе, откройте Google Data Studio, используйте шаблон Google Analytics, выберите учетную запись, ресурс и представление, затем настройте диаграммы, показатели и текст; встроенный фильтр позволяет переключаться между свойствами аналитики в учетной записи. Перед внедрением решите, что и зачем экспортировать, оцените объем и взаимосвязи между источниками и разделите работу на загрузку, хранение, визуализацию и интерпретацию, упрощая, где это возможно, например, отправляя данные о сделках CRM в аналитику. Попрактикуйтесь в создании базового отчета Google Data Studio на основе ваших данных Google Analytics и решите, следует ли автоматизировать создание отчетов из нескольких источников и какие это будут источники.