Отчеты бывают трех типов: разовые, регулярные и динамические, когда не нужен постоянный мониторинг, но важно знать о критических изменениях показателей. Узнайте чем эти типы отличаются друг от друга, как настроить автоматическое обновление отчетов в разных системах и как получать уведомления про изменения в отчетах. В программе: -Какими бывают отчеты, когда их используют и почему их нужно автоматизировать. Примеры отчетов, которые мы используем внутри компании, для маркетологов (по KPI рекламных кампаний и трафику), аналитиков (по KPI эффективности сайта) и разработчиков (по JS-ошибкам, ошибкам сервера). -Отчеты в Google Analytics: как настроить отправку стандартных и кастомных отчетов на email с заданной периодичностью. -Отчеты в Google Sheets: как автоматически обновлять отчеты с данными Google Analytics и отправлять их в email-уведомлениях. -Отчеты в Google Data Studio: как настроить отчеты на данных Google Analytics. -Отчеты в Google BigQuery + Google Sheets: как настроить автоматическое обновление отчетов в таблицах с участием запросов к GBQ и отправлять отчеты на email. -Отчеты в Google BigQuery + AppScript: как настроить автоматическое обновление отчетов с визуализацией в Google Data Studio. Будет полезно Аналитикам, маркетологам, техническим специалистам а также всем, кто работает с продуктами Google и строит отчеты. Получите дополнительные материалы по ссылке https://www.owox.com/c/1eh

2. 1. Внедряем Google Analytics 360 Suite и Google BigQuery
В проектах наших клиентов более 2 млн транзакций в неделю
2. Разрабатываем сервисы OWOX BI
Работают в Google Cloud Platform и им доверяют более 5000 компаний во всем мире
3. Организуем профессиональные мероприятия
4. НЕ продаем рекламу

3. 1. Типы отчетов и важность автоматизации
2. Оптимизация работы с отчетами Google Analytics
3. Автоматизация отчетов в Google Sheets
4. Отчеты в Data Studio
5. BigQuery + Google Sheets
6. BigQuery + App Script + Data Studio
Сегодня в программе

4. Типы отчетов и важность
автоматизации

5. Типы отчетов
РЕГУЛЯРНЫЕ
НЕРЕГУЛЯРНЫЕ
ДИНАМИЧЕСКИЕ

6. 1. Предоставить ответ на внезапно возникший вопрос
Предоставить данные за период Х по конверсии и трафику определенного сегмента
пользователей; сравнить показатели текущего периода с предыдущими и т.д.
1. Найти причину возникшей проблемы и комплексно исследовать вопрос
Почему в прошлом месяце просел показатель конверсии по устройствам Х? Чем вызван рост
CPA по платным источникам? И т.д.
1. Найти неочевидную взаимосвязь / инсайты на основе имеющихся
данных
Объединить данные из различных источников; найти зависимости в изменении KPI сайта в
привязке к ключевым изменениям настройки кампаний в рекламных сервисах и т.д.
Нерегулярные отчеты: примеры

7. Отправка оповещений о критических изменений по ключевым показателям
Не требуют постоянного мониторинга, но требуют своевременного реагирования в случае
критических изменений в динамике показателей
Регулярные отчеты
Ежедневные / еженедельные / ежемесячные отчеты по ключевым
показателям сайта
Не требуют постоянных изменений в структуре отчета. Призваны предоставить срез по ключевым
показателям проекта, динамике KPI и т.д.
Динамические отчеты

8. Зависимость ценности решения от времени
Время
Ценность верного решения

9. Важность автоматизации

10. Оптимизация работы с
отчетами Google Analytics

11. Преимущества работы с отчетами Google Analytics
● Самая популярная, доступная, простая во внедрении и
удобная в использовании систем аналитики
● Имеет множество доступных по умолчанию отчетов
● Имеет широкие возможности в кастомизации отчетов под
индивидуальные потребности бизнеса
● В открытом доступе множество сопутствующих
инструментов визуализации, расширенного анализа,
инструментов для дополнительного сбора данных
(Measurement Protocol, Data Import, BI Pipeline etc.) и т.д.

12. При настройке регулярной отправки Google Analytics отчетов по email
необходимо заполнить следующие поля:
● Список email-ов, на которые будут отправляться отчеты
● Название отчета (т.е. тема рассылки)
● Формат, в котором отчет придет по email (PDF, CSV, Excel)
● Периодичность отправки отчета по email (разово, ежедневно,
еженедельно, ежемесячно, поквартально)
● Период действия рассылки (по умолчанию - пол года)
Обратите внимание! Тело письма рассылки нельзя оставлять пустым
Регулярная отправка стандартных отчетов на email

13. Регулярная отправка стандартных отчетов на email
Demo: Example.com

14. Отправка специальных отчетов и сводок на email

15. ● Резервные копии специальных отчетов. Эта функция
доступна только в аккаунтах Google Analytics 360
● Для каждого пользователя число запланированных
отчетов, отправляемых по электронной почте, не может
превышать 400 в рамках одного представления
Дополнительные возможности и ограничения

16. Настройка автоматических оповещений на email

17. Автоматизация отчетов в
Google Sheets

18. Работа с Google Analytics Sheets Add-on
Установить Google Analytics Sheets Add-on

19. Настройка автообновления отчета в Google Sheets
https://developers.google.com/analytics/solutions/google-analytics-spreadsheet-add-on

20. Отправка отчета на email с помощью Google App Script

21. Отправка отчета на email с помощью Google App Script
// Send an email with two attachments: a file from Google Drive (as a PDF) and an HTML file.
var file = DriveApp.getFileById('1234567890abcdefghijklmnopqrstuvwxyz');
var blob = Utilities.newBlob('Insert any HTML content here', 'text/html', 'my_document.html');
MailApp.sendEmail('mike@example.com', 'Attachment example', 'Two files are attached.', {
name: 'Automatic Emailer Script',
attachments: [file.getAs(MimeType.PDF), blob]
});
Документация Google App Script: sendEmail method

22. Отчеты в Data Studio

23. Data Studio: как это работает

24. Преимущества
1. Бесплатно
2. Множество коннекторов, просто интегрируется
3. Можно использовать данные из нескольких источников на одном дашборде
4. Удобно делиться
Полезные ссылки
1. Guide from GCP
2. Webinar by OWOX
3. Blog post by OWOX
Google Data Studio - https://datastudio.google.com
Google Data Studio

25. Отчеты в Google Data Studio

26. Источники данных Data Studio
+ Data Studio Community Connectors Gallery

27. Источники данных Data Studio

28. Пример отчета в Data Studio

29. BigQuery + Google Sheets

30. 1. Скорость
Террабайты обрабатываются за секунды
2. Экономически эффективен
Легко масштабируется. Не требует серверов,
резервирования мощностей и обслуживания
3. Гибкость в обработке данных
SQL-like синтаксис + UDF JS
1. Удобная интеграция с внешними сервисами
Большое количество готовых библиотек
2. Надежный и безопасный
99.9% uptime, PCI DSS, ISO 27001, SOC 2 & SOC 3 Type II
Всегда в наличии дополнительные мощности
Google BigQuery — Cloud Data Warehouse

31. 1. Rest API
2. Third Party Tools
3. SDK
4. JDBC
5. ODBC
6. Command-Line
7. OWOX BI Pipeline
Легко автоматизировать обмен данными

32. BigQuery Data Transfer Service
Поддерживаемые источники данных
● Google AdWords
● DoubleClick Campaign Manager
● DoubleClick for Publishers
● YouTube
Автоматизация доставки данных из рекламных
сервисов Google в BigQuery

33. Google BigQuery
Google AnalyticsВеб-сайт
Рекламные сервисы
1
3
4
5
Google Sheets
Google Sheets
2
CRM / ERP / BI
6
7
Call-Tracking
Email-Marketing
8
9
Data Transfer Service
Объединение данных в BigQuery

34. Работа с BigQuery Reports Add-on
Подробнее о BigQuery Reports Add-on

35. Настройка автообновления отчета на данных BigQuery
Подробнее о BigQuery Reports Add-on

36. Отправка отчета на email с помощью Google App Script

37. Отправка отчета на email с помощью Google App Script
// Send an email with two attachments: a file from Google Drive (as a PDF) and an HTML file.
var file = DriveApp.getFileById('1234567890abcdefghijklmnopqrstuvwxyz');
var blob = Utilities.newBlob('Insert any HTML content here', 'text/html', 'my_document.html');
MailApp.sendEmail('mike@example.com', 'Attachment example', 'Two files are attached.', {
name: 'Automatic Emailer Script',
attachments: [file.getAs(MimeType.PDF), blob]
});
Документация Google App Script: sendEmail method

38. BigQuery + App Script + Data
Studio

39. Источники OWOX BI + Data Studio

40. Оптимизация ресурсов BigQuery при работе с Data Studio
Для экономии ресурсов BigQuery при работе с отчетами в Data Studio
рекомендуем применять следующий подход:
1. Создать запрос к данным BigQuery, который на выходе будет отдавать
таблицу с набором нужных параметров / метрик за необходимый
период
2. Сохранить результат в виде отдельной таблицы в BigQuery
3. Создать View, которое запрашивает данные в аналогичной структуре за
меньший период (к примеру, вчерашний день, прошедшую неделю и
т.д.)
4. Создать Apps Script, который будет автоматически запускать View и
дописывать данные в таблицу BigQuery
5. В качестве источника данных для Data Studio выбрать таблицу с
финальными результатами

41. App Script для обновления таблицы в BigQuery

42. Примеры отчетов в Data Studio

43. Дополнительные примеры
автоматизации

44. Google Analytics
Real Time API
BigQuery
Rest API
Google
APPs Script
Slack Message
User Email
Система уведомлений об ошибках и изменениях

45. Пример App Script для отправки уведомлений в Slack

46. Пример уведомления в Slack о JS-ошибке

47. Приглашение

48. www.owox.com/c/1e2

49. https://www.owox.com/c/goanalytics_2018

50. Q&A
www.owox.ru | mail@owox.com