​​Что нового в Firebase?

На конференции Google I/O 2018, которая сейчас проходит в Калифорнии, Firebase анонсировал ряд нововведений.

Стала доступна публичная бета-версия ML Kit для Firebase - позволяет делать мощные функции для Android и iOS приложений при помощи машинного обучения через удобные API-интерфейсы, и неважно являетесь вы опытным разработчиком ML или новичок. К примеру можно добавить поиск товара по фотографии.

Обновили SDK и консоль, добавили realtime-card, страницу для А/В тестов и отчет по производительности приложений, Test Lab для iOS устройств и другое.

via @bigquery

​​Строим воронку продаж в Google BigQuery на примере данных интернет-магазина Google.
Свежая инструкция от Романа Романчука.

​​Firebase меняет схему импорта данных в BigQuery

Если сейчас данные из каждого приложения в проекте Firebase импортируются в отдельный набор данных BigQuery, то в будущем данные из каждого приложения в проекте Firebase будут импортированы в один набор данных по новой упрощенной схеме.


Старые наборы данных удалены не будут, но и не будут заполняться новыми данными. Предлагают скрипт для переноса исторических данных в новый набор.

Изменения произойдут автоматически в ближайшие недели, поэтому не забудьте обновить дашборды.

via @BigQuery

Как считать LTV клиентов?

Значение этого показателя помогает лучше оптимизировать маркетинговые каналы, удержание клиентов и понимать бизнес в целом.
В помощь нетривиальные способы подсчета от Павла Левчука:

LTV: вероятность совершения повторной покупки

RF-матрица как альтернатива для работы с LTV

LTV: классический подход прогнозирования Pareto/NBD

via @BigQuery

Одной из причин почему в Google Analytics попадают не все данные может быть ограничение на объем отправляемых данных в одном запросе. На хабре вышла статья о том, как определить какие события превышают payload size с помощью логирования хитов GA в Google Sheets при помощи Google Tag Manager, без участия разработчиков.

​​Сегодня пройдет Analytics Day - будут затронуты актуальные темы продуктовой аналитики.

Александр Сергеев, продуктовый аналитик («Едадил», «Яндекс») расскажет о продуктовой аналитике и выборе метрик

Денис Пушкин, руководитель отдела продуктового маркетинга (Skyeng) — «Как считать воронку продукта до первой оплаты»

Виталий Черемисинов, руководитель отдела аналитики (AIC) — «Что влияет на метрики в экспериментах»

Елена Серегина, основатель (DataLatte) и аналитик («Яндекс.Такси») — «Еще одна "Пирамида метрик", или как навести порядок в числах и бэклоге»

Дина Шаронова, UX-исследователь (AIC) — «Метрики при качественных исследованиях»

Настя Дюжарден, аналитик и контент-маркетолог («Медиатор», Mailru Group) — «Как анализировать нативную рекламу и спецпроекты»

Смотрите прямую трансляцию по ссылке. Начало в 15:00.

via @BigQuery

​​В Google Analytics появился новый идентификатор — BigQuery Client ID. Чтобы это могло означать? Неужели Google сделает интеграцию с Google BigQuery для всех типов акканутов Google Analytics?

via @BigQuery

Рубрика #Лайфхак для аналитика:

1) В одном из мобильных операторов была задача определить пол абонентов. Предлагались разные ресурснозатратные варианты решения. Решили задачу просто: проанализировали входящие и исходящие смс сообщения на 8 марта.

2) Оценить количество продаж конкурентов можно простым способом: периодически просить выставить счет, как правило, нумерация счетов изменяется инкрементально и по разнице номеров можно подсчитать количество продаж за период. Аналогично можно поступить с оформлением заказов на сайте.

3) Часто приходится использовать один SQL-запрос изменяя одинаковые значения в нескольких местах. В BigQuery нет возможности создавать параметры и обращаться к ним при необходимости как во многих языках программирования. Но есть способ создать отдельную табличку с одной строчкой, в которую записать все необходимые параметры и при необходимости на них ссылаться. Изменять значения теперь придется только в одном месте.

via @BigQuery

​​В Google Analytics появилась возможность удалить информацию по отдельному пользователю. Кнопка "Delete User" в отчете "User Explorer".
Напомню, в Google BigQuery есть специальный функционал Data Manipulation Language (DML), который позволяет удалять информацию из таблиц по определенным условиям.
Например, чтобы удалить всю информацию по пользователю, нужно указать таблицу и идентификатор пользователя.

via @BigQuery

​​Подборка Телеграм-каналов об аналитике в digital маркетинге:

@BigQuery - Веб-аналитика в Google BigQuery, примеры решений, инсайты, лайфхаки и советы по работе с данными.

@internetanalytics - Интернет-аналитика - самый крупный канал об аналитике. Интересные статьи, заметки, актуальные отчеты и  много инфографики.

@ppc_analytics - Без воды. Бесплатные инструкции и актуальные новости по Adwords, Яндекс.Директ и веб-аналитике.

@WebAnalyst - WebAnalytics - полезная информация по веб-аналитике, повышению конверсии и анализу данных в маркетинге.

@devakatalk - Devaka Talk - Самый читаемый канал в SEO тематике. Актуальные материалы и новости по SEO и интернет-маркетингу.

@master_reklama - Мастер рекламы - О маркетинге в целом и эффективной рекламе в частности. Как быть мастером в своём деле.

@webmagic - Webmagic - adwords ppc веб-аналитика. Море новостей и вкусный эксклюзив.

@checkroi - Об интернет-маркетинге, продажах, фишках, советах, идеях и вдохновении.

@adwordsscripts - Скрипты AdWords - Новости, полезные советы и решения по AdWords скриптам.

via @BigQuery
#подборки #аналитика

​​В блоге @thisisdata появилась новая статья о том, как сделать когортный анализ на данных в Google BigQuery и автоматизировать его отчетность через Google Data Studio.

​​Автоматизация результатов А/В тестирования

Инструкция как это сдедать в шаблоне калькулятора А/В тестов в Google таблицах. Данные из BigQuery с примером SQL-запроса.

via @BigQuery

Стали доступны все видео и презентации с Analytics Day.
Общая тема: «Как правильно подобрать метрики для своего продукта».

Также доступны все материалы с AIC Design Day

via @BigQuery

​​На Lunametrics вышла отличная статья о том, как на данных в BigQuery можно рассчитать привычные нам показатели, которые мы привыкли наблюдать в интерфейсе Google Analytics.

via @BigQuery

​​Краткая, но при этом содержательная шпаргалка по метрикам мобильных приложений. Есть рекомендации как с ними работать, чтобы отвечать на вопросы бизнеса.

via @BigQuery
#шпаргалка

Дмитрий Осиюк, автор канала @WebAnalyst, подготовил отличную статью о Стриминге данных Google Analytics в Facebook Analytics.

​​Написал новую статью о том, как стримить Google Analytics данные в Facebook Analytics через Pixel для последующего создания гибких аудиторий ремаркетинга и для изучения поведения аудитории сайта через Facebook Analytics.

​​Новая статья от Сергея Брыля — как организовать систему обнаружения аномалий в бизнес-метриках и своевременно реагировать на неожиданные события. В статье приведены обзоры четырех подходов с примерами кода на R.

​​Кстати, в сети появилась инструкция по использованию коннектора BigQuery для Excel

via @BigQuery

​​Что такое ETL, зачем нужен и как запускать в BigQuery?

Этот процесс позволяет систематизировать отчетность, периодически агрегируя данные в отдельные таблицы для удобства, быстроты и экономии ресурсов (тут более подробно). Именно так и работает Google Analytics.
Организовать ETL в BigQuery можно многими способами, расскажу о самых доступных инструментах:

1) Google Dataprep (инструкция по настройке)

2) Google Apps Script (инструкция по настройке)

3) И самый простой. В Standard SQL в бете доступен функционал Data Definition Language (DDL). Он позволяет создавать/перезаписывать таблицы непосредственно в самом SQL-запросе. А установить расписание на выполнение запроса можно в дополнении для GoogleSheets OWOX BI BigQuery Reports.

via @BigQuery