Postlar filtri




Вправо Вверх 📈 Михаил Табунов dan repost
Какие аналитические обряды должны быть, если ты отвечаешь за продукт

Ежедневно - верхнеуровневый чек основных метрик в режиме трех Д – ДАУ, Деньги, Доходность когорт

Еженедельно

1. Статус по А/Б тестам – срез по всем тестам, которые сейчас в проде, в формате растет / не растет
2. Капитанский Мостик – пройти по основным продуктовым отчетам. Как по дням, так и по недельным метрикам типа WAU, DAU/WAU, Views Per User, Sessions Per User
3. Сверка план-факт
4. Короткий письменный репорт – или руководителю, или для себя

Раз в месяц

1. Месячный Капитанский Мостик – пройтись по высокоуровневым месячным метрикам. MAU, DAU/MAU, WAU/MAU, % новых инсталлов в MAU, ARPMAU, Month To Month retention
2. Закрытие плана месяца – сделали / не сделали, и почему
3. Аналитика точек роста – смотрим воронки в разрезах, смотрим сырые данные. Вычленяем причинно-следственные связи
4. Длинный письменный репорт

Пример чисто для B2C. Для B2B набор метрик другой, но принцип тот же.






Пример описания БД








Google Таблицы dan repost
Накопительный итог в новых реалиях

Господа, после того, как в таблицах появились функции LAMBDA, SCAN, MAP, BYROW, BYCOL, REDUCE, MAKEARRAY считать накопительный итог по каждой строке стало гораздо проще.

Рассказываем. Функция SCAN умеет возвращать промежуточные значения (читайте - по каждой строке), путем применения вложенной функции LAMBDA.

Синтаксис такой:
=SCAN(начальное значение [аккумулятор]; диапазон; LAMBDA)

Формула для накопительного итога по каждой строке:
=SCAN(0; A1:A5; LAMBDA(acc;x; acc+x))

Значит,
1) задаём аккумулятор и диапазон значений 0; A1:A5
2) обращаемся к ним в лямбде, как к acc и x, добавляя каждое значение, построчно, к аккумулятору, acc + x
3) SCAN выводит аккумулятор, он же - накопительный итог, по каждой строке в Таблицу

Делитесь в комментариях своими способами применения новых формул, а также приходите к нам в чат








WebAnalytics dan repost
​​Если вы регулярно пользуетесь экспортированными данными из GA4 в Google BigQuery, то вам наверняка приходилось решать кучу проблем с преобразованием данных в нужный формат, который пригоден для анализа и поиска инсайтов. Даже для банального извлечения значений из GET-параметров URL'ов (или вообще их удаления из URL'ов, как в частом случае с fbclid) нужно писать свою логику. Нашел классное open-source решение для работы с GA4 данными на базе инструмента DBT, которое как раз решает кучу подобных проблем: https://bit.ly/3BvPNot. Кстати, если вам есть чем улучшить это решение — не стесняйтесь делать свои pull requests.

Если вы никогда ранее не пользовались DBT, то можете пройти бесплатный базовый курс: https://bit.ly/3JqyDdD

via @WebAnalyst






BigQuery Insights dan repost
​​Примеры SQL-запросов помогут воспроизвести привычные метрики Universal Google Analytics в новой структуре данных Google Analytics 4 в Google BigQuery.

@BigQuery




Сбор сырых даных из Google Analytics 4 в BigQuery: тэг OWOX для GTM Server-Side☝️





20 ta oxirgi post ko‘rsatilgan.