Автоматизация отчетов: как оперативно обновлять данные и отслеживать важные показатели

Получить запись презентации:
https://www.owox.com/c/1vj

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

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

Типы отчетов и важность
автоматизации

Типы отчетов
РЕГУЛЯРНЫЕ
НЕРЕГУЛЯРНЫЕ
ДИНАМИЧЕСКИЕ

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

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

Зависимость ценности решения от времени
Время
Ценность верного решения

Важность автоматизации

Оптимизация работы с
отчетами Google Analytics

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.

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

Регулярная отправка стандартных отчетов на email
Demo: Example.com

Отправка специальных отчетов и сводок на email

● 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

Настройка автоматических оповещений на email

Автоматизация отчетов в
Google Sheets

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

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

Отправка отчета на email с помощью Google App Script

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

Data Studio: как это работает

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

Отчеты в Google Data Studio

Источники данных Data Studio
+ Data Studio Community Connectors Gallery

Источники данных Data Studio

Пример отчета в Data Studio

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

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

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

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

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

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

BigQuery + App Script + Data
Studio

Источники OWOX BI + Data Studio

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

App Script для обновления таблицы в BigQuery

Примеры отчетов в Data Studio

Дополнительные примеры
автоматизации

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

Пример App Script для отправки уведомлений в Slack

Пример уведомления в Slack о JS-ошибке

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

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

Автоматизация отчетов: как оперативно обновлять данные и отслеживать важные показатели

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to Автоматизация отчетов: как оперативно обновлять данные и отслеживать важные показатели

Similar to Автоматизация отчетов: как оперативно обновлять данные и отслеживать важные показатели (20)

More from Маркетинг-аналитика с OWOX BI

More from Маркетинг-аналитика с OWOX BI (20)

Автоматизация отчетов: как оперативно обновлять данные и отслеживать важные показатели