Экспорт данных Google Analytics (GA) в BigQuery открывает возможности для глубокого анализа и расширенного использования информации о пользователях и их взаимодействии с вашим веб-сайтом или приложением. Это мощный инструмент, позволяющий преодолеть ограничения стандартных отчетов GA и получить более полное представление о вашем бизнесе.
Ограничения стандартной Google Analytics: почему BigQuery необходим
Стандартная версия Google Analytics, хотя и является мощным инструментом, имеет ряд ограничений, которые могут препятствовать проведению углубленного анализа:
- Ограничения по объему данных. GA подвергает данные семплированию при превышении определенных пороговых значений трафика, что снижает точность отчетов.
- Агрегированные данные. Стандартные отчеты предоставляют в основном агрегированные данные, ограничивая возможность анализа на уровне отдельных пользователей и сессий.
- Ограниченная кастомизация. Создание сложных пользовательских отчетов и сегментов может быть затруднено из-за ограничений интерфейса.
- Хранение данных. GA хранит данные ограниченное время, в зависимости от используемой версии.
BigQuery позволяет обойти эти ограничения, предоставляя масштабируемую платформу для хранения и анализа больших объемов неагрегированных данных.
Преимущества анализа данных Google Analytics в BigQuery
Использование BigQuery для анализа данных GA предоставляет следующие преимущества:
- Полный доступ к неагрегированным данным. Вы получаете доступ к данным на уровне хитов, сессий и пользователей, что позволяет проводить детальный анализ.
- Масштабируемость. BigQuery может обрабатывать огромные объемы данных без семплирования.
- Гибкость анализа. Вы можете использовать SQL для создания сложных запросов и пользовательских отчетов.
- Интеграция с другими данными. Вы можете объединять данные GA с другими источниками данных, такими как CRM, системы управления рекламой и т.д.
- Машинное обучение. BigQuery ML позволяет применять алгоритмы машинного обучения для прогнозирования и выявления закономерностей.
Обзор данных, доступных после экспорта: хиты, пользователи, сессии
После экспорта данных GA в BigQuery вы получаете доступ к следующим основным типам данных:
- Хиты: Самый гранулярный уровень данных, представляющий каждое взаимодействие пользователя с вашим сайтом (просмотр страницы, событие, транзакция и т.д.).
- Сессии: Группировка хитов, совершенных пользователем в течение определенного периода времени (обычно 30 минут неактивности).
- Пользователи: Данные о каждом уникальном пользователе, посетившем ваш сайт.
Анализ пользовательского поведения и построение сегментов
BigQuery позволяет создавать очень точные и детализированные сегменты пользователей, основываясь на их действиях и характеристиках.
Создание сложных сегментов пользователей на основе истории их действий
Вместо стандартных сегментов в GA, вы можете создавать сложные сегменты на основе любого атрибута данных. Например, пользователи, которые посетили определенные страницы, совершили определенные действия (например, скачали файл), или достигли определенного этапа воронки.
-- Пример запроса для создания сегмента пользователей, просмотревших страницу товара и добавивших его в корзину
SELECT
user_id
FROM
`your_project.your_dataset.ga_sessions_*`,
UNNEST(hits) AS hit
WHERE
_TABLE_SUFFIX BETWEEN '20230101' AND '20230131' -- период
AND hit.page.pagePath LIKE '/product/%' -- Просмотрели страницу товара
AND EXISTS (SELECT 1 FROM UNNEST(hits) AS hit2 WHERE hit2.eventInfo.eventCategory = 'Shopping' AND hit2.eventInfo.eventAction = 'addToCart') -- Добавили в корзину
GROUP BY
user_id;
Анализ пути пользователя: от первого визита до конверсии
Вы можете отслеживать путь, который пользователь проходит от первого визита до совершения конверсии. Это позволяет выявить наиболее эффективные пути и оптимизировать пользовательский опыт.
Идентификация проблемных мест в пользовательском опыте (например, страницы с высокой отказом)
Анализ данных в BigQuery позволяет быстро находить страницы с высокими показателями отказов или низкой конверсией.
-- Пример запроса для определения страниц с высокой долей отказов
SELECT
hit.page.pagePath,
COUNT(DISTINCT fullVisitorId) AS total_visits,
SUM(CASE WHEN totals.bounces = 1 THEN 1 ELSE 0 END) AS bounce_visits,
SAFE_DIVIDE(SUM(CASE WHEN totals.bounces = 1 THEN 1 ELSE 0 END), COUNT(DISTINCT fullVisitorId)) AS bounce_rate
FROM
`your_project.your_dataset.ga_sessions_*`,
UNNEST(hits) AS hit
WHERE
_TABLE_SUFFIX BETWEEN '20230101' AND '20230131'
GROUP BY
hit.page.pagePath
HAVING
total_visits > 100 -- Фильтр по количеству визитов, чтобы исключить незначительные страницы
ORDER BY
bounce_rate DESC
LIMIT 10;
Когортный анализ: изучение поведения групп пользователей, объединенных общим признаком (например, дата первого визита)
Когортный анализ позволяет изучать поведение групп пользователей, объединенных общим признаком, таким как дата первого визита, канал привлечения или тип устройства. Это помогает понять, как меняется поведение пользователей со временем.
Построение собственных отчетов и дашбордов
BigQuery позволяет создавать гибкие и кастомизированные отчеты, которые не доступны в стандартной Google Analytics.
Создание пользовательских отчетов, недоступных в стандартной Google Analytics
Вы можете создавать отчеты, которые объединяют данные GA с другими источниками, или отчеты, которые показывают данные в более детализированном виде.
Визуализация данных с помощью сторонних инструментов (Data Studio, Tableau, Power BI)
Вы можете подключаться к BigQuery из сторонних инструментов визуализации данных, таких как Data Studio, Tableau или Power BI, для создания интерактивных дашбордов.
Автоматизация создания отчетов и отправка уведомлений
Вы можете автоматизировать создание отчетов и настроить отправку уведомлений по электронной почте или в Slack, чтобы всегда быть в курсе ключевых показателей.
Атрибуция и оптимизация маркетинговых кампаний
BigQuery предоставляет мощные инструменты для атрибуции и оптимизации маркетинговых кампаний.
Мультиканальная атрибуция: оценка вклада каждого канала в конверсию
Вы можете использовать различные модели атрибуции, чтобы оценить вклад каждого канала в конверсию, учитывая все точки касания пользователя с вашим брендом.
Оптимизация рекламных кампаний на основе данных о пользовательском поведении
Анализируя данные о пользовательском поведении, вы можете определить, какие рекламные кампании наиболее эффективны, и оптимизировать свои расходы.
Анализ эффективности различных типов контента и рекламных креативов
BigQuery позволяет анализировать эффективность различных типов контента и рекламных креативов, чтобы создавать более привлекательные и эффективные материалы.
Прогнозирование и машинное обучение
BigQuery ML позволяет применять алгоритмы машинного обучения для прогнозирования и выявления закономерностей.
Прогнозирование оттока пользователей
Вы можете использовать машинное обучение для прогнозирования оттока пользователей и принимать меры для их удержания.
Прогнозирование конверсий и доходов
BigQuery ML позволяет прогнозировать конверсии и доходы, что помогает планировать бюджет и ресурсы.
Рекомендательные системы: персонализация контента и предложений для пользователей
Вы можете использовать машинное обучение для создания рекомендательных систем, которые персонализируют контент и предложения для пользователей, повышая их вовлеченность и лояльность.