«Новое в Яндекс.Метрике», Александра Золотова, Яндекс
•Download as PPTX, PDF•
0 likes•734 views
Выступление на конференции CONVERT.2015
Recommended
Recommended
More Related Content
Similar to «Новое в Яндекс.Метрике», Александра Золотова, Яндекс
Similar to «Новое в Яндекс.Метрике», Александра Золотова, Яндекс (20)
More from it-people
More from it-people (20)
«Новое в Яндекс.Метрике», Александра Золотова, Яндекс
- 3. Ecommerce
- 5. Популярные категории и бренды 5
- 7. Группировки • Название товара • Вариант товара • Бренд • Категория товара (5 уровней) • Промокод товара • ID покупки • Промокод покупки • Количество покупок в визите • Количество просмотров товаров в визите 7 Метрики • Просмотры товара • Посетители, просмотревшие товар • Товаров в корзине • Количество посетителей, добавивших товар в корзину • Стоимость добавленных в корзину товаров • Товаров куплено • Количество посетителей, купивших товар • Стоимость проданного товара • Количество покупок • Доход • Средний доход визита • Средний доход покупки
- 8. │ Настройка
- 9. 1. Инициализировать dataLayer window.dataLayer = window.dataLayer || []; 9
- 10. 2. Включить ecommerce var yaCounterXXXXXX = new Ya.Metrika({ id: XXXXXX, ecommerce: true }); 10
- 12. │ События
- 13. 3. Отправлять события { "ecommerce": { "currencyCode": "RUB", "Тип действия" : { "actionField" : Данные о действии // только для покупки "products" : [Данные о товарах] } } } 13
- 14. Типы действий 14 detail — просмотр карточки товара add — добавление товара в корзину remove — удаление товара из корзины purchase — покупка
- 15. Товар 15 id - идентификатор (артикул, SKU) name - название variant - разновидность (цвет и т.д.) brand - бренд category - категория, до 5 уровней вложенности через «/» coupon - промокод price - цена quantity - количество
- 16. │ Примеры
- 17. Пример: просмотр товара dataLayer.push({ "ecommerce": { "detail": { "products": [ { "id": "89378", "name" : "Термокружка Яндекс", "price": "1250", "brand": "Яндекс", "category": "Посуда/Кружки/Тремокружки", "variant" : "Жёлтая" }, ] } } }); 17
- 18. Пример: покупка dataLayer.push({ "ecommerce": { "purchase": { "actionField": { "id" : "Q8921", }, "products": [ { "id": "89378", "name" : "Термокружка Яндекс", "price": "1250", "brand": "Яндекс", "category": "Посуда/Кружки/Тремокружки", "variant" : "Жёлтая" }, ] } } }); 18
- 19. │ Если Google Analytics Enhanced Ecommerce уже настроен
- 20. Только включить ecommerce var yaCounterXXXXXX = new Ya.Metrika({ id: XXXXXX, ecommerce: true }); 20
- 21. API в быту
- 22. Собрать данные вместе 22 + регулярно обновлять
- 27. Даты https://api-metrika.yandex.ru/stat/v1/data.csv? ids=153885 date1=2015-10-01 date2=2015-10-31 27
- 33. Результат 33
- 34. Сложный путь из Метрики в Excel? 34
- 36. Роботность Ещё один инструмент оценки качества трафика
- 37. Как наловить роботов и людей? Один из способов – тест Тьюринга 37
- 40. │ Сохраняются все визиты. │ Роботность – ещё один атрибут каждого визита.
- 41. Роботность как условие сегментации 41
- 44. │ Ещё один инструмент измерения качества трафика
- 47. Доверие к данным
- 50. Отсеиваем мусор по минимальному порогу 50
- 51. Отсеиваем мусор по минимальному порогу 51
- 53. │ При отсечении мусора по порогу визитов/просмотров – проблема выбора значения порога.
- 55. Допустимое отклонение и вероятность превышения 55
- 58. a.zolotova@yandex-team.ru Александра Золотова Руководитель группы по работе с партнерами
- 64. Добавляем OAuth-токен в запрос 64 https://api-metrika.yandex.ru/stat/v1/data.csv?id=153885 &date1=2015-10-01&date2=2015-10-31 &dimensions=ym:s:trafficSource &metrics=ym:s:visits,ym:s:bounceRate &sort=-ym:s:visits &oauth_token=2bfoad3852d54b1234572475c8d06d5b
- 65. a.zolotova@yandex-team.ru Александра Золотова Руководитель группы по работе с партнерами
Editor's Notes
- Был в первой, вот перенесли во вторую В первой – это был просто лог заказов. Сколько, сколько стоило, играться было нельзя с этими отчетами Теперь передаются всякие данные. В первую очередь доход по источникам
- Можно копать и глубже: кампании, сайты, средний доход с визита и покупки
- Можно передавать намного больше данных по заказам. Много-много всего. Вот в этом готовом отчете видно воронку продаж – круто! Фиксируется не только факт покупки, но и факт просмотра, добавления в корзину и оформления заказа.
- Построена конверсия для одного магазина. Даже для одного магазина данные могут сильно отличаться для разных категорий. Сейчас мало магазинов, которые подключили есоммерсе и еще меньше подключили ее в полном объеме Название категорий передают сами.
- Разобрать. Речь все-таки про группировки и метрики? Чтобы все это заработало, нужно настроить. Сделали обратную совместимость: все данные, которые магазины передавали в старую метрику, работают. Но это далеко не все возможности. Вы еще и можете сегментировать по всем этих параметрам
- Как это правильно называется? Контейнер данных?? Передача на JS Инициализируем некую трубу передачи. Вот простая строчка этой инициализации. Она должна лежать в конкретном месте в контейнер скрипта.
- Можно настроить строчкой в коде, а можно в веб-интерфейсе. Можно назвать не даталэйер, а как-то по-другому.
- Передавать вот такую простую строчку при каждом чихе. В скобку передаем событие. КАК? Дальше! Да, совершенно верно, схема передачи товаров аналогична ГА. Во-первых, ради совместимости, во-вторых, зачем плодить сущности.
- Конструкция описывает, что произошло с товаром, информация о товаре и в некоторых случаях еще что-то
- Обязательные либо id либо название. Остальное необязательно
- Если вы уже имели дело с ГА и настраивали его у себя на сайте. В виду совместимости форматов, достаточно сделать один шаг
- Вот этот: включить галку в веб-интерфейсе метрики.
- Мысль о том, что нужно поделиться этой инфой: коллега, не программист, но нужно настроить такую вот сложную аналитику. Пытался вручную, смогли автоматизировать Любую первичную аналитику можно собрать стандартными инструментами Метрики или ГА. Чуть более глубокую – тоже: есть сегменты, отчеты. Но если хотите странного, то типовых возможностей мало. Хардкор – это когда у вас есть свои системы и настройки. А есть промежуточный
- Выгружаем данные в привычный иксель и играемся с данными. Причем выбираем не из одного отчета, а из многих, хочется как-то их поскрещивать. И тут начинается головняк… копипастить. Перемещать, геморрой. Решили ему помочь, и показать, как автоматизировать с мпомощью АПИ, не будучи программистом Давайте сначала посмотрим как вручную с помощью апи построить прстой отчет
- Вот берем простой самый простой отчет Сейчас из апи мы вручную получим все то же самое
- Документация по API метрики – наша библия. Это наша библия, которой мы пользуемся как настольной книгой И дальше будет типа того открываем
- Апи отчетов. Мы же хотим самый простой Отчет существует не по интернету в целом Это адрес именно получения табличных данных.
- В помощи разработчику написано, что id –устарело. Нужно использовать ids. Вообще нужно ids.
- Все готово. Объединяем через амперсант Но кто угодно не может это сделать и пройти по любому счетчику. Нужно еще передать данные по авторизации. Это очень простой процесс, не буду рассказывать, то в конце презентации вы найдете несколько слайдов, где понятно описан этот простой шаг.
- В екселе эта возможность выглядит вот так И тогда мы получаем вот такую штуку
- Берем этот код и проходим по ссылке. И видим такую же таблицу как в интерфейсе
- Вы можете резонно возразить, что мы пошли длинным путем и вообще, могли просто скачать отчет, а мы загемороились и стали делать через апи Но штука в том, что если у нас есть несколько отчетов, в екселе можно собрать все отчеты в один файл
- Мы сводим все отчеты в одном месте, Мы один раз получили эти адреса к апи, следовательно мы легко можем автоматизировать ежедневную загрузку этих файлов и автоматизировать процесс
- Вот тут бы акценты
- Все готово. Объединяем через амперсант Но кто угодно не может это сделать и пройти по любому счетчику. Нужно еще передать данные по авторизации. Это очень простой процесс, не буду рассказывать, то в конце презентации вы найдете несколько слайдов, где понятно описан этот простой шаг.