Нещодавно команда GA4 викатила — Analytics Advisor (чат який з правого боку відкривається). Я вже писав про нього раніше, коли він тільки починав з’являтися в окремих акаунтах, але зараз його вже розкатали для всіх.

Я вирішив ще раз протестувати його на конкретному, прикладному питанні — по суті, це тест «відповідь на питання», яке аналітик реально може поставити в роботі. І на якому минулого разу він провалився.

Питання було таке:
які джерела / канали трафіку мають найкращі та найгірші показники конверсії з додавання до кошика в покупку?

На першому скріншоті ти бачиш, що я працюю з періодом останні 30 днів, і Advisor підготував мені відповідь. Але якщо уважно подивитися на цифри, вони трохи відрізняються від того, що я бачу у власноруч побудованому звіті.

Спочатку я подумав про семплінг. Але, як видно на скріншоті, зверху є оранжевий трикутник — але якщо відкрити його, то в мене висока кардинальність даних, і частина інформації зібрана в (other) - причина в цьому. Тобто семплінгу тут не було, але дані розходяться. Чому саме — відповіді я так і не знайшов.

Але розбіжності в цифрах не єдина причина, чому мене не влаштувала ця відповідь. Інша причина - сам підхід. Фактично Advisor порахував кількість подій. А мене цікавило зовсім інше:

Який відсоток користувачів, які додали товари до кошика зробили покупку, і рахувати це я звик по користувачах, а не по подіях.

Тому я спробував вдруге й перефразував питання, прямо вказавши, що мене цікавлять користувачі. І от тут, на другому скріншоті, дані вже повністю зійшлися з моїм звітом. Плюс — Advisor одразу порахував коефіцієнт конверсії, і це реально зручно: раніше це доводилося робити вручну.

Але я все одно залишився не до кінця задоволеним. Чому? Тому що в самому інтерфейсі GA4 я бачу індикатор семплінгу, а в чаті — жодного слова про те, що дані можуть бути не повними. Тобто контекст просто губиться.

Якщо дивитися ширше, я все ще вважаю, що підхід із GA4 MCP (https://analytics-tips.com/uk/model-context-protocol-what-it-is-and-why-it-s-the-future-of-analytics) (який, скоріше за все, і лежить в основі цього Advisor’а) у вигляді окремого GA4 MCP, який ти запускаєш сам, виглядає сильніше. Там ти бачиш, з яких даних і з якою логікою формуються висновки, і можеш зрозуміти, чому щось не зійшлося. Тут же тобі просто віддають результат — без деталей.

Резюмуючи.
Мені подобається напрямок, у якому рухається Google Analytics. Advisor може бути корисним, особливо для невеликих проєктів і ad hoc задач, якщо ти добре розумієш, що саме питати і як формулювати запит. Він реально може зекономити час.

Але користуватися ним варто обережно:
— не завжди зрозуміло, які саме дані він використовує
— він не сигналізує про семплінг або обмеження даних
— правильну відповідь я отримав лише з другої спроби, чітко сформулювавши запит у розрізі користувачів, а до цього мав зовсім інші дані. Тобто без перевірки у вигляді побудови звіту можна було легко промахнутись.

Тому поки що виглядає так, що для регулярної аналітики готові звіти все ще виграють. А Advisor — це хороший інструмент, але саме як допоміжний.

Читати про новину в офіційній довідці >>>

Усіх з прийдешнім Новим роком! 🎄

Якщо ви з тих, хто щороку обіцяє собі почати навчання «з понеділка» або «з нового року» — зараз найкращий момент підкріпити обіцянку ділом.

З 29 грудня по 4 січня діє святкова знижка 25% на курси самостійного проходження:

🎁 GA4 Basics >>>

🎁 Server-Side GTM Basics >>>

🎁 BigQuery for Marketing >>>

🎁 Розширені конверсії для Google Ads >>>

Який у вас зараз настрій?
Уже налаштувалися на новий рік?)

Багато подій і звітів в аналітиці зʼявляються не тому, що вони потрібні бізнесу, а тому що так спокійніше аналітику / маркетологу / власнику бізнесу...

Всім спокійніше, коли «у нас усе трекається».

Це зрозуміло. І це досить по-нашому, по-людському.

Тому й зʼявляються:

- ще одна подія «про всяк випадок»;
- ще один дашборд «а раптом знадобиться»;
- ще один щотижневий звіт на мейл керівнику / клієнту «щоб було».

І саме тут зʼявляється класична пастка.

Ми вчимо інструменти.
Трекаємо події.
Будуємо звіти.
Додаємо ще метрики.
Ще звіти.
І так по колу.

І все це важливо.

Але — цього недостатньо.

Бо кількість даних і звітів не гарантує жодних змін для бізнесу.

Можна роками:

- покращувати аналітичну інфраструктуру,
- ускладнювати звіти,
- збирати все більше інформації,
- і при цьому не бачити, щоб аналітика давала реальний вплив на рішення і бізнес.

У якийсь момент так можна потрапити взагалі в дуже небезпечний стан:

бути дуже хорошим у неефективному процесі.

Процес працює.
Дані є.
Звіти оновлюються.

А результат — не змінюється. Бо немає правильного підходу до роботи з даними. Немає правильного мислення.

(продовження далі, не влізло в один пост)

Я це дуже добре бачу на практиці.

Коли до нас приходять із запитом «допоможіть налаштувати аналітику», я майже завжди ставлю одне просте питання:

«навіщо вам аналітика?»

Я ставлю його не тому, що просто люблю це питання, а тому що без відповіді на нього неможливо зрозуміти, чого бізнес насправді хоче від аналітики.

І дуже часто відповідь звучить так:
«та це не нам, це PPC-шнику треба — конверсію для реклами / звіт для оцінки ефективності реклами».

І це важливий момент.
Бо це антиприклад того, як працювати з аналітикою.

Перш за все, коли аналітику сприймають як сервіс для запуску реклами, а не як інструмент розуміння того, що взагалі відбувається в компанії — це проблема бізнесу.

Аналітика потрібна не тільки PPC.
Вона потрібна власнику, команді, бізнесу загалом — на верхньому рівні.

Дуже легко сказати:
«реклама погана, трафік неякісний».

І набагато складніше — подивитись на дані і побачити, де саме ламається процес після заходу трафіку на сайт.

Але саме цей варіант дозволяє бізнесу вирости, а не змінити ще одного підрядника з реклами.

З іншого боку мислення "Аналітика потрібна тільки PPC" — це проблема і самого PPC.

Бо дуже легко зациклитись лише на рекламі: трафік → конверсія → CPA. І не доносити бізнесу, що аналітика — це не тільки про PPC і не тільки про перший продаж.

Може здатись, що це «не задача PPC». Мовляв: я запускаю рекламу — і все. Але тут є дуже проста логіка:
Задоволеність роботою PPC майже завжди вимірюється фінальними результатами бізнесу — продажами і прибутком.

І допоки бізнес думає, що аналітика — це історія тільки про рекламу, відповідальність автоматично лягає на PPC.

А коли бізнес починає розуміти, що аналітика підсвічує:
- проблеми на сайті,
- втрати воронки,
- потенціал повторних продажів,
- і роль реклами в усій екосистемі,

— тоді виграють усі.

І бізнес.
І PPC.

Бо PPC перестає бути «людиною, яка просто привела трафік»,
і стає частиною системи прийняття рішень.

Саме в цей момент і починається правильна аналітика.

Не коли зʼявляється ще один звіт.
А коли зʼявляється ще одне питання.

Відео з поста дуже добре показує це на простому прикладі.

Один шлях — це постійно відточувати рух.
Робити те саме швидше.
Ставати ідеальним у процесі.

Але дуже часто це не найефективніший спосіб.

Інколи потрібно зупинитись, подивитись на систему цілком і знайти рішення, яке змінює не швидкість, а логіку.

В аналітиці це переломний момент.

Коли ти перестаєш просто збирати дані і починаєш ставити правильні запитання.

Саме з цього мислення починається аналітика.

І саме з формування цього мислення і починається навчання на курсі PRO ANALYTICS.

Не з інструментів.
І не зі звітів.

Бо найсильніший апгрейд твоїх знань з аналітики — це не вміння побудувати ще один дашборд, і не навчитись трекати ще одну подію в нову систему.

- Це про розуміння: "А навіщо ми це взагалі вимірюємо?".
- Це про нове питання, яке ти навчився ставити.
- Це про те, як і де знайти на це питання відповідь.

Саме навколо цього побудований курс PRO ANALYTICS.
Не навколо інструментів (хоча про них, звісно, теж буде).

А навколо того, як переходити від неефективного процесу збирання даних «щоб було спокійніше» до правильних запитань і пошуку відповідей на них.

Старт навчання — 26 січня.
Група невелика: 15 місць, з яких зараз вільні 8.

По всіх питаннях можна писати в особисті:
@maksgapchuk

В кінці минулого року на цьому каналі був невеликий батл: публікувати нову статтю по SQL зараз чи вже після свят. З мінімальним відривом перемогли останні.

І сьогодні ця стаття вже точно мала б побачити світ. Але вам знову доведеться її почекати, бо Женя Максимова влетіла до мене на днях з більш актуальним для всіх матеріалом, і я просто не можу затримувати його публікацію.

Мова про Google тег. А саме про ту частину де через зв'язки між різними тегами у вас виникає плутаниця, дублі і інші проблеми з трекінгом.

Чомусь ця тема в інтернеті досі не розкрита, і постійно приводить до проблем. Тому я дуже радий що на блозі нарешті з'явився цей матеріал.

Приємного читання!

https://proanalytics.academy/uk/blog/combined-google-tags-when-one-tag-for-everything-breaks-analytics-step-by-step-unlinking-guide

А ви теж вважаєте що ідея Google з одним тегом наразі працює жахливо?

🤯 - так, цей новий (не такий вже й новий) гугл тег і його зв'язки це просто жесть
❤️ - один гугл тег для всього це вау. Люблю команду Google за це

Практика, практика і ще раз практика

Саме з цим часто асоціюються мої PRO-курси: про це кругом пишу я, і про це написано якщо не в кожному відгуку студентів, то в кожному другому. (до речі, кому цікаво - відгуки можна почитати наприклад тут в фб)

Але людям, які ще не почали своє навчання досить складно зрозуміти, що ж там за практика така на них чекає.

І от, щоб виправити це - на лендингу PRO ANALYTICS тепер з'явився новий блок "Приклади завдань" де можна детально ознайомитись з частиною реальних практичних завдань, які зустрінуться вам на курсі.

Звісно це далеко не всі. Я б сказав це десь менша половина. Але вона має дати вам базове розуміння - наскільки це вам підходить.

Якщо ви раніше задавались питанням "Чи потрібен вам цей курс?" - рекомендую перейти на ленд, переглянути завдання і подумати ще раз ;)

https://proanalytics.academy/uk/course/pro-analytics#tasksexamples

Окреме питання до маркетологів, які читають цей пост: Як вам новий блок? Що подобається? Що варто підправити?

В вебаналітиці є одна недооцінена по важливості тема - UTM мітки.

Наче проста річ. Настільки проста, що про неї часто забувають/ігнорують.

Але настільки важлива, що без неї ні базовий звіт по трафіку в GA4 не глянути, ні наскрізну аналітику не збудувати.

Якщо ви ще досі не розібрались з UTM, або шукаєте готовий шаблон з правилами розмітки на всі випадки життя (реклама, пости в соц мережах, розсилки, статті, вайбер - там все) - завантажуйте наш довідник.

БЕЗ СМС, БЕЗ РЕЄСТРАЦІЇ.

Тільки якісний контент від команди PROANALYTICS ;)

Скачати шаблон для UTM розмітки >>

P.S. Якщо комусь тема цікава більш детальніше, то в нас на блозі є окрема стаття про це

Сподобався матеріал - не забувайте поставити лайк і поділитись з друзями

Залишилось 3 місця на курс PRO ANALYTICS

Старт навчання вже в найближчий понеділок.

А тепер — більш практично: що саме болить маркетинговим спеціалістам — і як це закриває курс.

1. «Я не впевнений(а), що оптимізую правильні метрики»

CTR, CPC, CPA — так, це всім знайомі абревіатури.
Але вони далекі від кінцевого результату, який усіх цікавить — грошей, які заробив бізнес.

На курсі ви починаєте:
- дивитися на повну воронку: від кліка до повторних продажів
- розуміти, де реклама реально впливає, а де ні
- відділяти проблеми трафіку від проблем продукту / сайту
Це сильно міняє підхід до оптимізації сайту і маркетингових активностей.

2. «Я залежу від аналітика / девів»
Знайома ситуація, коли будь-які дії — через когось:
- «а можеш витягнути…»
- «а можеш перевірити…»
- «а чому тут такі дані?»

Або ще гірше — коли ви запитуєте одні дані, а в результаті отримуєте інші.

Після курсу ти:
- можеш самостійно перевірити гіпотезу
- самостійно дістати потрібні дані
- за потреби говориш з аналітиками й девами однією мовою

3. «Я бачу цифри, але не розумію їх»

Це біль, про який мало говорять.
Але саме він змушує багатьох спеціалістів йти в аналітику глибше.

Після курсу ти почнеш розуміти:
- як влаштований процес збору даних
- про що говорить кожна метрика і коли на неї взагалі варто дивитись
- як будувати і читати звіти під свої задачі

Після цього GA4 перестає бути «чорною скринькою».

4. «Я не можу нормально поєднати дані з різних систем»

Типова реальність:
- Ads показує одне
- CRM — інше
- GA4 — третє
А вас запитують: «які цифри правильні?»

Курс PRO ANALYTICS вчить:
- як зводити дані з кількох джерел
- як бачити реальну картину, а не окремі шматки
- як будувати репорти, яким можна довіряти, і як з ними працювати

Важливий момент

Це не курс:
- «як швидко стати аналітиком»
- «як навчитися писати SQL за вечір»
- «як зробити красивий дашборд»

Це курс для тих, хто хоче керувати маркетингом на даних, а не на віру.

Це курс, де [далі цитати від студентів]:

- "підхід такий, ніби це реальний проєкт, і кожного разу ти розвʼязуєш маленьку частинку з реального проєкту, а не якісь завдання відірвані від реальності..."

- "...Завдання максимально наближені до того, як запитують клієнти. Тільки відповідати ви будете не клієнту (який часто мало розуміє і просто довіряє вам), а досвідченому аналітику..."

- "...Вебінари з розбором складних питань та кейсів слухачів ефективно доповнюють самостійне вивчення кожної теми.."

- "...Ком'юніті "старшокласників" - людей, що вже пройшли цей курс, завжди прийде на допомогу"

- "...В результаті курсу, окрім нових знань та навиків, ви отримаєте деяку зміну світогляду"

Якщо ви відповідаєте за результат і не хочете більше працювати «наосліп» — PRO ANALYTICS це курс для вас.

З великою кількістю практики.
З великою кількістю фідбеку.
І з фокусом на реальні маркетингові задачі.

Якщо відгукується — ви знаєте кому писати.

P.S.
Група всього 15 людей.
Старт навчання вже в найближчий понеділок
Залишилось 3 місця

https://proanalytics.academy/uk/course/pro-analytics