Top.Mail.Ru
UnionCreated using FigmalectureCreated using Figma
new

Как настраивать конверсионные стратегии: работа над ошибками. Читайте в спецпроекте

6186 https://ppc.world/uploads/images/01/39/5c531cb8ce9e0-glass.jpg 2019-02-01 Другое ppc.world 160 31

Google Data Studio: начало работы и первый отчет

Специалист по платному трафику и веб-аналитике Яков Осипенков выпустил третье издание книги о работе с Google Analytics (754 страницы!). Мы с разрешения автора публикуем часть главы «Визуализация данных» — о начале работы в Google Data Studio и импорте данных из Google Analytics.

Ещё больше полезных статей и смешных мемов в нашем Telegram-канале
Telegram Подписаться

Используя в своей работе Google Analytics, Google Ads, YouTube и т. д., мы в процессе построения отчетов, как правило, сталкиваемся с ограничениями в функциональности этих сервисов.

Да, мы можем в Analytics создать пользовательский отчет с различными сводками, в Ads также добавлять отчеты, строить графики и таблицы. Но эта работа очень ограничена по ряду причин:

  • встроенные отчеты имеют лимиты в настройках. В Analytics — это табличные значения, графики и данные, наложенные на карту с параметрами и показателями;
  • сложность в сборе информации из разных источников. Мы, конечно, всегда связываем Ads и Analytics между собой и видим больше данных, чем обычно. Но как показывает практика, этого недостаточно для принятия тех или иных маркетинговых решений; распространение отчета (открыть доступ другим участникам).

В Google Analytics нам необходимо построить отчет, выложить его в общий доступ, дать ссылку другому человеку. Пользователь на той стороне должен был добавить его в свое представление, и только после этого он мог изменять данные по тем или иным диапазонам дат.

Мы также можем настроить отправку по электронной почте с определенной частотой. Но в итоге получаем обычную таблицу без какой-либо визуализации. Все остальные манипуляции с данными (построение круговых диаграмм, гистограмм) полностью ложились на плечи того, кому вы этот отчет отправляете.

Долго, неудобно, некрасиво...

Все эти проблемы легко решаются с помощью Google Data Studio (аналоги Tableau, Power BI, QlikView / Qlik Sense) — инструмента, который позволяет решать задачи по сведению, анализу и визуализации данных, собранных из различных источников.

логотип Data Studio

Среди преимуществ Google Data Studio следует отметить:

  • бесплатное использование;
  • постоянные обновления;
  • быстрая интеграция с продуктами Google (Google Таблицы, Google Реклама, Search Console, Google Cloud Storage, BigQuery, YouTube Analytics, цепочка решений Google 360);
  • использование SQL-запросов;
  • возможность создавать собственные параметры и показатели;
  • доступ к шаблонам с уже готовыми настройками;

Отчеты в Data Studio — это ваша панель управления, при правильной настройке которой все ключевые показатели бизнеса будут видны в понятных отчетах.

В феврале 2017 года Google сделал продукт бесплатным, а в марте того же года Data Studio стал доступен по всему миру.

По состоянию на декабрь 2018 года Google Data Studio поддерживает более 17 собственных источников (Google-коннекторов) и более 115 коннекторов партнеров, в числе которых:

  • файл CSV;
  • Google Реклама;
  • BigQuery;
  • DoubleClick Campaign Manager (DCM);
  • Google Analytics;
  • Google Cloud SQL;
  • Google Sheets;
  • MySQL;
  • PostgreSQL;
  • Search Console;
  • YouTube Analytics;
  • Facebook Ads;
  • Instagram;
  • Яндекс.Метрика;
  • Яндекс.Директ;
  • и другие.

коннекторы

Часть из доступных коннекторов партнеров условно-бесплатная. Это коннекторы сторонних разработчиков, которыми вы можете пользоваться бесплатно ограниченное количество времени или на ограниченном количестве данных.

Если вы являетесь разработчиком и хотите поделиться своим решением с другими пользователями, вы можете создать собственный коннектор и зарабатывать на этом деньги. Подробнее читайте по ссылке.

Опять же, в рамках данного руководства не стоит задачи на 100% познакомить вас со всем функционалом Google Data Studio. Сделать это вы можете самостоятельно, посмотрев ролики на YouTube, прочитав статьи в интернете или же пройдя 15 занятие моего курса «Google Analytics: от новичка до эксперта», где я на протяжении двух с лишним часов подробно рассказываю про весь инструментарий GDS.

А сейчас мы построим с вами автоматический отчет в Data Studio, такой же, как и в двух предыдущих случаях, с теми же параметрами и показателями из Google Analytics, чтобы сравнить все три варианта между собой (Microsoft Excel — Google Таблицы — Google Data Studio). Только он не будет привязан к конкретным датам, поскольку с помощью простого инструмента быстро перестраивается на нужный интервал дат. Но перед тем, как мы это сделаем, взгляните на некоторые отчеты, которые можно создать в рамках сервиса Студия данных (русскоязычное название Google Data Studio).

При изменении интервала дат все данных в графиках и таблицах автоматически пересчитываются.

Примечание: не совсем корректно сравнивать сервисы и программы, которые предназначены для совершенно разных задач. Это я про Microsoft Excel, Google Таблицы, Google Data Studio, Power BI и Tableau. Однако если взять общую тему «визуализация данных», то сравнение по этому критерию вполне уместно. И дальше вы поймете почему.

Начало работы в Google Data Studio

Google Data Studio — отдельный продукт Google, который доступен по ссылке datastudio.google.com. Вы также можете перейти в него через интерфейс Google Analytics, кликнув по соответствующему значку Студии данных:

значок Data Studio

Первый экран выглядит так:

интерфейс Data Studio

Создать отчет можно несколькими способами: кликнуть на пустой шаблон или же на «+» в правом нижнем углу экрана (см. рисунок выше).

При первом заходе в сервис нам покажут всплывающее окно, где следует нажать на кнопку «Начать работу» на первом шаге, принять пользовательское соглашение на втором, а на заключительном этапе настроить рассылки по всевозможным рекомендациям, изучению рынка и предложениям от Google.

Data Studio

На следующем экране нажимаем +Создать источник данных.

Data Studio

Выбираем коннектор Google Аналитика.

коннектор Google Аналитика

Источники данных — это сторонние сервисы, откуда мы будем брать данные для построения отчета. В рамках одного отчета вы можете использовать более одного коннектора.

Затем из списка аккаунтов, доступных под вашей учетной записью, выбираете аккаунт, ресурс и представление из Google Analytics. После кнопку «Связать».

аккаунт, ресурс и представление

В результате мы получаем данные:

таблица

Индекс — нумерация метрик. Всего их из Google Analytics импортируется более 500+.

Поле — параметры (зеленым) и показатели (синим).

Тип поля — можем изменять, например, изменить формат даты.

Агрегация — функция или поле, в котором значения нескольких строк группируются как входные данные по определенным критериям для формирования единого значения или измерения.

В Data Studio поля могут иметь следующие методы агрегирования:

  • Average
  • Count
  • Count Distinct
  • Max
  • Min
  • Sum
  • Auto
  • None

Auto применяется Data Studio и не может быть изменено. None применяется к измерениям и неагрегированным метрикам. Вы можете изменить это для метрик в источнике данных и отчете. Если в источнике данных оставить значение None, в отчетах будет использоваться агрегирование по умолчанию Sum.

Описание — название метрик, которые вы будете использовать в формулах.

На данном шаге можно создать свои собственные метрики на основе формул через кнопку «Добавить поле». Пока пропустим это действие, поскольку это можно будет сделать чуть позже. Нажимаем синюю кнопку «Добавить к отчету».

кнопка «Добавить к отчету»

Переходим к созданию отчета. Разберем кратко навигацию:

панель навигации

1. Название отчета — переименовываем под свой проект, чтобы в общим списке всех отчетов понимать к кому он относится.

2. Строка меню. Она состоит из:

  • Файл — общие настройки и функции для работы:

     

    файл

    Отчет Google Data Studio можно вставить в HTML-код любой страницы в iframe, скопировав код из соответствующего меню.

    встраивание отчета

  • Изменить — действия команд:

    раздел «изменить»

  • Посмотреть — настройка сетки на листе:

    Посмотреть

  • Вставить — все элементы, которые доступны в Google Data Studio для визуального отображения данных:

    вставить

  • Страница — все, что связано с настройками, редактированием и просмотров листов.

    Страница

  • Упорядочить — позволяет упорядочить элементы в отчете, выровнять и перенести на необходимый уровень:

    Упорядочить

  • Ресурс — работа с источниками данных, управлением совмещенными данными, сегментами, фильтрами и цветами значений параметров:

    Ресурс

  • Справка — все необходимое и полезное для изучения по GDS:

    Справка

3. Иконки быстрого доступа. В правом верхнем меню можно скачать отчет в формате PDF, получить код на встраивание отчета на свой сайт, открыть во весь экран, обновить данные, если в отчет были внесены изменения, а также посмотреть отчет без настроек GDS, перейти в другие продукты Google или сменить учетную запись.

4. Меню быстрой работы. Его можно разделить на несколько пунктов:

Меню быстрой работы

  • добавление страниц — вы можете добавлять несколько страниц в один отчет.
  • действия — выбор элемента, повтор, назад.
  • варианты визуализации данных — диаграммы, графики, гистограммы, таблицы, карты, сводки и т.д.
  • обозначение данных — можно добавлять изображения, фигуры, текст.
  • дополнительные настройки — настройка даты, фильтры, переключения между заголовками.

5. Поделиться отчетом. Вы можете открыть доступ к отчету для совместного использования. Все абсолютно так же, как и в других продуктах Google (Документы, Таблицы, Презентации).

Поделиться отчетом

6. Шаблон и тема. В этой части задаются все настройки отчета и стили шаблона — размер листа, шрифты, цвета, тени, добавляются параметры и показатели в таблицу, источники данных, происходит наложение фильтров и сегментов к отдельным элементам листа.

Шаблон и тема

7. Рабочий лист. В эту область мы переносим (вставляем) все необходимые элементы, которые доступны в меню «Вставить» или «Меню быстрой работы» (цифра 4), и далее, выбирая каждый вариант визуализации, редактируем его под свои задачи.

Давайте перейдем к визуализации. Построим таблицу с данными из предыдущего примера. Выбираем Таблица и переносим ее на лист.

Таблица

Теперь нам эту таблицу нужно отредактировать таким образом, чтобы получился привычный вид стандартного отчета Google Analytics с теми же параметрами и показателями:

отчет

Выделив созданную таблицу на листе, справа откроется вкладка Данные, с которой мы будем работать.

вкладка Данные

Как видим, данная таблица была создана на основе представления «Все данные по веб-сайту», тому, которое мы выбрали на самых первых шагах при создании источника данных.

По умолчанию в таблицу был добавлен Параметр — Источник, а нам необходим Источник/канал. Нажимаем на него и меняем вручную. Аналогично проделываем с показателями, только теперь к Сеансы добавляем еще +8 с помощью кнопки «+Добавьте показатель». За порядок вывода их в таблице пока не переживайте, его можно будет поменять в любой момент.

Если все сделали правильно, то в результате должны получить следующее:

таблица

Показатели можно перемещать по таблице влево-вправо. Для этого справа в Данных выберите нужный и мышкой потащите его вверх-вниз. Также можно поступать и с шириной столбцов. Просто возьмите за вертикальную полосу между столбцами и потяните влево-вправо, чтобы расширить или сузить границы. Чтобы отобразить все источники в таблице (а у нас их получилось 98), потяните нижнюю границу таблицы вниз. На вкладке Стиль мы можем наложить тени на таблицу, изменить цвет шапки, шрифт и т.д. Все это настраивается под себя.

Теперь нам необходимо добавить «Диапазон дат», чтобы мы могли выбрать тот интервал со значениями, которые мы выгружали в Microsoft Excel и Google Таблицы.

Для этого создаем элемент, который показан ниже и вставляем его на лист.

Диапазон дат

Выбрав его (сделав его активным) справа в настройках, вы можете указать необходимый диапазон дат. Он будет открываться по умолчанию при каждом открытии отчета.

Диапазон дат

К слову, выбранный мной диапазон как раз и отвечает за наши данные из предыдущих примеров. Давайте оценим результат в режиме просмотра отчета. Для этого в правом верхнем углу нажмем на кнопку «Посмотреть».

отчет

Теперь те же самые данные, которые вы видели в стандартном отчете «Источник/канал» в Google Analytics, Excel и Google Таблицы, теперь доступны и в Google Data Studio. Все значения в таблице корректны, поскольку мы не применяли никаких фильтров и сегментов к таблице, а сам GDS их не изменяет, а лишь выгружает.

Существенном плюсом Data Studio по сравнению с двумя разобранными способами ранее является то, что для вывода данных за определенный период времени не нужно создавать запрос на выгрузку. Все отчеты перестраиваются «на лету». Не нужно запоминать и API команды, все происходит в плоскости «Вставить визуализацию — Настроить данные». Да и работа по построению отчета гораздо легче и приятнее с эстетической точки зрения, мне GDS чем-то напоминает Paint.

В конце концов, Google Data Studio — очень хороший инструмент для оптимизации рекламных кампаний. У меня нет ни одного знакомого, кто бы не использовал один из сервисов или программ по визуализации данных при работе с трафиком. Сейчас очень многие специалисты, маркетинговые агентства пользуются GDS в своей повседневной практике не только с целью анализа данных, но еще и для презентаций и различных планерок. А вы еще не используете Data Studio? Тогда вперед!

Поскольку в примере мы использовали коннектор Google Analytics (и я рекомендую вам так делать), то с помощью импорта данных вы можете связать все рекламные источники, импортировав данные о расходах myTarget, Яндекс.Директа, Facebook, Google Ads в Google Analytics, а затем построить отчеты по различным срезам в Google Data Studio, вынеся на отдельные листы:

  • общую статистику по всем каналам;
  • статистику по Google Ads;
  • статистику по Яндекс.Директе;
  • и т. д.

А если вы еще подгружаете в Analytics офлайн-конверсии и отмененные заказы, то совсем здорово! Таким образом, у вас будет вся информация в одном месте, а данные в Google Data Studio обретут смысл.

Для того чтобы освоить Студию данных, нужно немного времени уделить практике. В этом материале мы не разобрали большую часть того функционала, что в него заложен, а именно:

  • как создавать собственные показатели;
  • как на основе собственных показателей создавать другие собственные показатели (в Google Analytics этого делать нельзя);
  • как сортировать данные в таблицах, применять к ним фильтры, сегменты;
  • как с помощью общего ключа сводить данные в одну таблицу из разных источников;
  • не рассмотрели другие типы визуализаций; многое другое.

Надеюсь, что все это вы попробуете самостоятельно.

 

Скачать Google Analytics 2019

Последние комментарии

Ваша реклама на ppc.world

от 10 000 ₽ в неделю

Узнать подробнее

Афиша

Ко всем событиям
Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: