I love Google Analytics data (GAUC / Tribal)

1,079 views
1,062 views

Published on

0 Comments
1 Like
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total views
1,079
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
2
Actions
Shares
0
Downloads
13
Comments
0
Likes
1
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

I love Google Analytics data (GAUC / Tribal)

  1. 1. I GA dataJohan de GrootHead of AnalyticsTribal Internet Marketing
  2. 2. Waarom zou je exporteren?Hoe exporteer je de gegevens? – Exporteren: Excel of API – Tools om te exporterenWat gaan we er mee doen? – Excel, Google Docs, Tableau
  3. 3. Waarom exporteren?
  4. 4. Hebben we nog niet genoeg rapportages?
  5. 5. Jawel, maar soms wil je net even anders naar data kijken.Of combineren met gegevens die niet uit Google Analytics komen
  6. 6. Aan de slag!
  7. 7. Maar eerst een aantal waarschuwingen
  8. 8. Exporteren kan gevaarlijk zijn
  9. 9. Exporteer zo min mogelijk percentages en verhoudingen anders gaan de berekeningen misExporteer alle gegevens behalve als je alleen een ‘top 20’ lijstje wilt makenVoorkom data-sampling anders werk je met onbetrouwbare gegevens
  10. 10. Exporteer grote sets“&limit=50000” truc
  11. 11. In de nieuwe versie.. ?
  12. 12. Alternatief importeer data via de Google Analytics APIExcellent Analytics TatvicShufflepoint VBA macro’sData Fetch ….
  13. 13. DashboardsDe nieuwe Google Analytics mogelijkheden qua dashboardszijn stukken beter dan voorheen
  14. 14. … maar soms wil – of moet – je wat anders
  15. 15. Overzichts-dashboard
  16. 16. ‘Dynamisch’ dashboard
  17. 17. =SUMIFS(webdata_nl[visits];webdata_nl[date_f];">="&front!$C$2;webdata_nl[date_f];"<="&front!$D$2) =
  18. 18. Google Docs
  19. 19. Voordeel: grafieken zijn gemakkelijk te verwerken in webpagina’sNadeel: kan traag zijn… met name bij grote datasets
  20. 20. Tableau
  21. 21. ‘Business Intelligence Software’‘Makkelijker data analyseren en visualiseren’
  22. 22. Zelfde data als we eerder gebruikten…
  23. 23. Databron in Tableau
  24. 24. Voorbeeld:“hostnames”
  25. 25. Aantal producten per transactie vs omzet de kleur geeft de verkeersbron aan
  26. 26. Combineren van ‘vreemde’ gegevens
  27. 27. Bezoeken ten opzichte van Temperatuur Kleding branche: piek net voor het mooie weer
  28. 28. Bezoeken ten opzichte van Temperatuur Tuin branche (inclusief bbq): Sterke correlatie met temperatuur
  29. 29. Datavisualisatie
  30. 30. Vier manieren om zelfde data weer te geven
  31. 31. Het hangt van het publiek af, hoe je de data presenteert!
  32. 32. you GA data- Wees creatief!-Durf in de data te duiken, zonder dat je van tevoren weet wat er uit komt-Ruwe data is niet eng: daar komen demooiste inzichten vandaan.
  33. 33. vragen? - Nu! - johan.de.groot@tribal-im.com - @alphacentauriJohan de GrootHead of AnalyticsTribal Internet Marketing

×