[Дашборд] Насколько хорош AI-трафик?

Мы сделали дашборд в Looker Studio, чтобы понять, как на самом деле перформят визиты из ChatGPT, Perplexity, Copilot, Claude и других.

Что в нем можно увидеть:
– долю сессий из ИИ в общем трафике
– какие ИИ-источники приводят самых ценных пользователей
– какие страницы генерируют больше визитов
– конверсию и выручку по сравнению с другими источниками

Что под капотом:

7 ключевых метрик про:
– трафик
– вовлечённость
– конверсию

5 фильтров:
– по устройствам
– по странам
– по AI-источнику
– по лендингу
– по типу посетителя (новый/повторный)

6 графиков:
– воронка AI-трафика
– тренд AI-сессий
– сравнение CR с органикой и общим значением
– эффективность лендингов
– сравнение каналов
– разрез по источникам AI

[Получить доступ к дашборду]
из РФ нужен VPN

Если есть аккаунт в GA4, то можно свободно подставить свои данные и пользоваться вечно 🍸.

Если понадобится забрать дашборд себе и допиливать, то нужно купить версию с копированием (если за рубли, то пишите мне – @nekrasovdy).

P.S. Как и все наши предыдущие дашборды, этот был сделан совместно с Королевой Лукер Студио на ру пространстве – @zheniashtanova 😎

4 уровня системы метрик

Все работают с метриками.
Но очень немногие делают это системно.

В итоге появляются дашборды, которые выглядят полезными или просто красивыми, но не отвечают на главный вопрос: что делать дальше?

Вот фреймворк, который помогает упорядочить работу с метриками:

1) Карты метрик
Как связаны процессы и показатели.
Как метрики влияют друг на друга.
⬇️
2) Деревья метрик
Как влиять на ключевые показатели.
С чего начинать разбор проблем.
⬇️
3) Цели
Как перевести данные в конкретные цели.
⬇️
4) Мониторинг
Дашборды, алерты и митинги.
Только то, что помогает двигаться к обозначенным целям.

Когда эти 4 слоя работают вместе, метрики уже не воспринимаются как отдельные части аналитики. Но становятся целостной конструкцией, которая поддерживает решения.

@jetmetrics

[🗺Карта метрик] Как формируются расходы (и как это бьёт по прибыли)

В большинстве дашбордов, что мы видели (и сами делали, что уж лукавить), была метрика прибыли. Но практически нигде не было понятной картины того, что повлияло на неё и где компания потеряла больше денег.

В этой карте мы показали как упрощенно выглядят финансы и расходы екома. Да, мы намеренно опустили маркетинговую составляющую, персонал и много чего еще.

Но главное объяснить принцип!

Это как раз пример карты метрик, где метрики укладываются в общую систему со взаимосвязями. В этом подходе нет как таковой ключевой метрики и ее драйверов (как в деревьях метрик), а все объединено через процессы.

Что это даёт:
– Понятно, как операционные сбои превращаются в финансовые потери
– Проще понять, где именно «уходит» прибыль
– Команде легче работать с одной общей моделью, а не с 40 бессвязными KPI
– Это удобная стартовая точка перед глубоким анализом

P.S. Это часть гигантской карты из 1100 метрик и 1845 тактик (но на английском!)

@jetmetrics

🧠 Как проектировать дашборды

В чём принципиальная разница между распространённым и правильным подходами?

Обычно все отталкиваются от того, какие данные вообще есть.
Затем от метрик, которые хотят видеть заказчики.
И уже потом аккуратно (или не очень) заполняют всё свободное пространство на дашборде.

В итоге получается дашборд, который вроде бы "исчерпывающий" (аж места свободного нет – всё забито графиками и таблицами), но при этом вообще не помогает понять, что происходит и что делать.

На самом деле всё должно быть иначе:

сначала – какое решение дашборд должен поддерживать;
потом – какую метрику нужно объяснить;
потом – какие влияющие метрики и срезы нужно добавить;
и только в самом конце – визуализации.

Дашборд – это отражение логики бизнеса.
А не место, которое лишь бы красиво заполнить показателями, таблицами и красивыми графиками.

📌 Сохраните шпаргалку себе и поделитесь с коллегами.
Пригодится, когда будете делать следующий отчёт.

@jetmetrics

😈 Чревоугодие? Алчность?
У e-commerce аналитики тоже есть свои смертные грехи.

Мы собрали проблемы, которые чаще всего встречаются у команд и мешают нормально принимать решения на основе данных.

В итоге получилось ровно 9 кругов ада.
От незначительных ошибок до системных проблем ошибок.

Перешлите коллегам и посмотрите вместе, на каком круге находитесь вы 😈

@jetmetrics

⬆️ 3-я версия CRO дашборда в Looker Studio

Мы потратили на это обновление более 30 часов и наконец-то запустили.

Что из нового:

1) Добавили из любой страницы переключение с User based на Session based аналитику.

2) Помимо карты метрик добавили еще дерево метрик для метрики CR (в чем разница между картой и деревом писал тут). Можно переключаться между полной картиной происходящего и фокусом на CR.

Если есть GA4, то можно подставить свои данные в один клик и сразу начать пользоваться. Бесплатно!

—

Коротко о дашборде:

2,300+ скачиваний
2,000+ юзеров в месяц
4.9 средняя оценка на Gumroad

🙈 Некоторые агентства из Европы, США и Австралии раскатали этот дашборд на ВСЕХ своих клиентов.

Получить доступ к дашборду
(из РФ нужен VPN)

P.S. Если захотите купить версию с копированием, напишите мне @nekrasovdy

Этого нет у 99.9% дашбордов

В аналитике нет единственного способа "правильно" смотреть на метрики.
Одна и та же система может быть представлена по-разному, и каждый вариант подсвечивает свою логику.

Поэтому в одном нашем дашборде мы впервые добавили переключение между Картой метрик и Деревом метрик.

Эти два варианта отвечают на разные вопросы:

🗺Карта метрик
+ показывает логику процесса целиком
+ помогает увидеть взаимосвязи и общий контекст

🌳Дерево метрик
+ помогает докопаться до конкретной причины отклонения
+ показывает, какие рычаги влияют на ключевую метрику

Но вместе они дают то, чего почти нет в типичных дашбордах: возможность смотреть на одну и ту же систему с двух углов обзора.

Это полезно, когда нужно:
1) разбирать просадку конверси и почему это случилось
2) объяснять отклонения команде без догадок и фантазий
3) согласовывать действия между маркетингом, продуктом и разработкой

Пока 99.9% дашбордов и отчетов дают только набор разрозненных метрик без связей, мы попробовали добавить в дашборды системность + несколько углов обзора (выпендрёж mode – On 🔘).

Все-таки, аналитика должна не только отображать цифры, но и помогать мыслить.

Как вам такая фича в дашбордах?
🔥 – полезно

P.S. Кстати, если нужна помощь сделать такое же и в вашей отчетности, то пишите мне @nekrasovdy