1. Мобильный и веб-трекинг в одной системе. 2. Автоматизация маркетинга на базе app+web. 3. Data-driven маркетинг с использованием BigQuery.

1. Новая эра в аналитике —
App + Web

2. ✴ Практикующий веб-аналитик и дата инженер
✴ Сертифицированный спикер Google Partners
web-analytics.me
✴ Главный лектор и директор в «Школа веб-
аналитики Андрея Осипова»
Андрей Осипов
✴ Блогер в «Веб-аналитика и
результат»
t.me/schoolWA

3. Мобильный и веб трекинг в
одной системе
О чём будем
говорить
1
2
3
Автоматизация маркетинга на
базе app+web
Data-driven маркетинг, с
использованием bigquery

4. App + Web

6. Системы веб-аналитики

8. Строим воронки

9. Исследуем данные

10. Создаем когорты

11. Анализируем пути

12. Источники трафика

13. Но данные только с web/app, а
есть еще
✴Рекламные системы
✴Почтовые рассыльщики
✴CPA сети
✴CRM/учетные системы
✴Внешние сервисы (по SEO например)

14. Автоматизация
маркетинга

15. Почему app+web?
✴ Универсальная схема событий
✴ Google Analytics 84% рынка
✴ Обратная совместимость с
обычным google analytics
✴ Доступ к сырым данным
✴ Нет семплирования
✴ Бесплатный

17. Загружаем данные

18. Сквозная аналитика на борту

20. Боты с умными уведомлениями
✴Можно подписаться на конкретное уведомление
✴Приходит сообщение, если что-то пошло не так
✴Могут использоваться разные специалисты

21. Postbacks в рекламные системы
Multiple
Devices
Native Apps or
Mobile Web
Firebase
Cloud
Functions
Storage/Analysis
BigQuery
Cloud
Functions
BI Interface
Data Studio

22. Автоматизируем
отчетность
✴На одном дашборде выводим все нужные KPI
✴Используем данные из рекламных систем
✴Объединяем данные с CRM
✴Визуализируем в понятном формате

25. RFM Analyze
✴Сегментируем аудиторию по лояльности (частота покупок,
давность и сумма покупок)
✴Исследуем источники трафика наиболее лояльной аудитории
✴Работаем с каждым сегментом отдельно (email, push, viber, sms)

26. RFV score by using Bigquery

28. Когортный анализ
✴Сегментируем аудиторию по дате регистрации/ инсталла
приложения/ первого визита
✴Следим за их последующими действиями (покупки, цикличные
покупки)
✴Вместе с затратами на привлечение когорты, и доходу от когорты
считаем ROAS

30. SEO анализ
✴Связываем данные из разных источников: Search Console, ahrefs,
serpstat и данные о посещаемости
✴На основе пересечений этих данных ищем инсайты, формируем
автоматизированную отчетность по seo

32. Прогнозы
продаж

33. Predict customer churn rate

34. Цепочки источников

35. Multi channel analyse

36. Time Series (arima)

37. Data driven marketing

38. Кто может работать с данными?
✴PPC специалисты (управление кампаниями, эффективность
рекламы)
✴SEO специалисты (оценка изменений на сайте и в поиске)
✴UX дизайнеры (понимание аудитории и ее поведения)
✴Руководители маркетинга (общие тренды, контроль KPI)

39. ✴Агрегированные, валидные
данные
✴Считаются раз в день
✴Можно подключиться из
любого интерфейса
✴Все расчеты уже проведены
С чем работать?

42. Выгружаем только нужные данные,
предпроцессим их на лету
SQL запрос

43. Учим SQL ✴ Курсы
bit.ly/2X6SvgcDatacamp
bit.ly/2WXOlaAОт Google
✴ Полезные материалы
bit.ly/2X138RF
bit.ly/2My5aoo

44. Спасибо
за внимание!
Fb школы
fb.com/SchoolWa
Мой tg
t.me/schoolWA