Информативные отчеты – секрет успешного бизнеса

Интернет-торговля позволила бизнесменам существенно улучшить сбор статистических данных о поведении покупателей. Но простое накопление массивов информации практически не приносит реальной пользы. Главное – это правильно проанализировать данные и сделать верные выводы, которые позволят эффективно распределять собственные ресурсы и повысить прибыльность бизнеса. Если вы хотите ознакомится с реальными примерами того, как грамотное структурирование и интерпретация статистических данных способствовали успеху предприятия, предлагаем вам для ознакомления вот такой интересный материал - https://www.owox.ru/blog/articles/marketing-reports/. А в этой статье мы рассмотрим пошаговую инструкцию, как создавать качественные отчеты, и какие инструменты для этого стоит использовать.

Шаг 1. Сбор данных

Для аккумулирования информации из различных источников мы рекомендуем применять Google BigQuery (Гугл БигКвери). Этот инструмент позволяет загружать данные в удобном формате и в режиме реального времени. Это облачный сервис, поэтому вам не потребуется изыскивать дополнительное пространство на сервере. Также к его достоинствам относится быстрое начало работы (не нужно подписывать договоры и закупать оборудование) и отсутствие семплирования данных, передаваемых из Google Analytics (Гугл Аналитикс). Правда, есть у Google BigQuery и некоторые недостатки. Например, этот сервис является платным (хотя стоимость обработки информации здесь довольно демократичная – всего $5/ТБ). Кроме того, в нем нет возможности частичного обновления – таблицы полностью пересоздаются заново.

Еще больше расширить возможности по обработке данных можно с помощью OWOX BI Pipeline (ОВОКС БЛ Пайплайн). Этот инструмент позволяет не только передавать несемплированную информацию из GA прямо в BigQuery в реальном времени, но также обеспечивает загрузку данных из других источников (например, CRM-системы, почты, коллтрекинга и пр.) в ручном или автоматическом режиме.

Шаг 2. Обработка

Чтобы обработать накопленную информацию и представить ее в понятном для анализа виде, необходимо передать ее из BigQuery в Google Sheets (Щитс). Хорошим вариантом для построения отчетов является использование SQL-запросов. К их достоинствам относится ничем не ограниченное число метрик и структура отчетов. При этом данные получаются полными и несемплированными. Кроме того, аналитикам или разработчикам нет необходимости формировать запрос каждый раз заново. Достаточно составить его один раз, после чего обновление данных в Google Sheets будет осуществляться автоматически или по пользовательскому запросу. Есть у этого подхода и дополнительные преимущества. Скажем, вам не придется изучать отельный язык запросов или беспокоиться об индексах в базе данных. При этом обработка даже самых сложных SQL-запросов требует не более пары-тройки минут.

Шаг 3. Строим дашборды

Наилучшим способом построения отчетов, по нашему мнению, являются сводные таблицы и условное форматирование. Эти дашборды могут быть использованы для решения широкого спектра задач, в том числе:

• Для сравнения рекламных кампаний. Сравнивать можно такие метрики, как ROAS, доходность, количество сессий и пр. При этом уровень сегментации при необходимости очень легко меняется.
• Для определения параметров конверсии. Хорошим методом контроля эффективности работы веб-ресурса является измерение ключевых микроконверсий – например, добавление товара в корзину или переход на страницу оформления покупки.
• Для отслеживания технических показателей. IT-специалисты могут применять отчеты для контроля времени ответа сервера и загрузки страницы, долю JS-ошибок у пользователя. Измерение этих параметров с пользовательской точки зрения позволяет получить более объективную картину, чем дают сервисы серверного мониторинга.

При построении дашбордов можно формировать отчеты любой конфигурации и структуры. Двухфакторная авторизация на базе Гугл-аккаунтов обеспечивает высокую безопасность данных.