Регистрация

Новое в веб-аналитике Google: от сессий к людям

2
0
360 0
Аудио Текст
2 июня 2014

Выхода системы Universal Analytics из стадии бета-тестирования ждали многие — и вот свершилось. Обзор новшеств аналитических инструментов Google, представленных в том числе на конференции Go Analytics!, для зрителей SeoPult.TV сделал Илья Чухляев, руководитель отдела аналитики компании Adventum.

Из передачи вы узнаете:
— чем новая конференция Go Analytics! отличается от iMetrics и профильных секций на других мероприятиях;
— насколько трудоемок переход Google Analytics к Universal Analytics;
— чем user ID отличается от прежних cookies;
— за счет чего UA гибче своего предшественника в настройках;
— как в UA ведется учет офлайн-конверсий;
— что представляет собой Google BigQuery;
— какова основная польза от Google Tag Manager, насколько он доступен интернет-маркетологу и какие подводные камни имеет;
— каким сайтам и почему жизненно необходим Google Analytics Premium;
— чем поделился с аудиторией хедлайнер конференции Брайан Клифтон, автор книги «Google Analytics для профессионалов»;
— и многое другое.

Сергей Иванов: Добрый день, друзья! В эфире канал SeoPult.TV, с вами я, Сергей Иванов. С каждым годом системы веб-аналитики становятся все более изощренными. Как не запутаться в них и получить максимальную пользу для бизнеса? Я надеюсь, что наш сегодняшний гость, руководитель веб-аналитики компании Adventum Илья Чухляев, ответит на эти вопросы. Илья, привет!
Илья Чухляев: Здравствуйте, Сергей!

Илья Чухляев, руководитель отдела аналитики Adventum.
Родился в 1989 году в Москве.
Окончил магистратуру в Академии народного хозяйства.
С июня 2012 года — сотрудник Adventum.
В сентябре 2013 года возглавил в компании отдел аналитики.
Сертифицированный специалист по веб-аналитике в Market Motive. Консультант по Google Universal Analytics, Google Tag Manager.

С. И.: Как ты уже знаешь, поводом пригласить тебя в студию стала проведенная 29 апреля конференция Go Analytics!, организованная под эгидой Google Analytics. Давай попробуем получить некий панорамный обзор кейсов и докладов, которые присутствовали на ней. Я надеюсь, что это поможет нам прояснить тот самый ключевой вопрос о системах веб-аналитики, об их возможностях и инструментах, которые ныне существуют. Итак, хочу тебя спросить, чем Go Analytics! отличается, например, от того же iMetrics или профильной секции eTarget?
И. Ч.: По большому счету, это такая же конференция веб-аналитики, как и профильная секция eTarget, как и iMetrics. Я могу обозначить, наверное, три отличия. Первое — это другие организаторы. Второе — это то, что весь контент подбирался лично организаторами, точнее, двумя людьми — мной и Владиславом Флаксом, генеральным директором OWOX. Соответственно, весь список спикеров утверждался тоже не без проблем. Но весь контент собирался именно под эту конференцию и по тому сценарию, который мы хотели показать. Третий момент — это то, что мы в основном крутились вокруг продуктов Google.
С. И.: Я бы даже назвал его первым и главным. Участникам конференции в меньшей степени, наверное, близки были ваши внутренние задачи, им хотелось получить что-то на выходе.
И. Ч.: Да, здесь была двоякая ситуация. Очень много было комментариев, когда мы объявляли, что это все платно, покупайте билеты. За продукты Google зачем платить? Все материалы есть в Сети, смотрите. С другой стороны, наша задача была как раз не рассказывать об инструментах. Наша задача была донести до аудитории, как эти инструменты могут помочь бизнесу.
С. И.: Реальные кейсы?
И. Ч.: Реальные кейсы, естественно. Поэтому такая двоякая ситуация. С одной стороны, очень много вопросов типа: «За что я должен платить? Там же только Google. Непонятно». А с другой стороны, от той аудитории, которая уже реально видела опубликованную программу, пошли заявки. И действительно, под конец набора, за две недели, пошел ажиотаж.
С. И.: А по твоим ощущениям, вопросы «За что я должен платить?» были сняты, после того как конференция успешно завершилась?
И. Ч.: Я слышал положительные отзывы. Очень позитивно. Естественно, есть куда расти, но отзывы были положительные от тех людей, с которыми я общался.
С. И.: Вы будете собирать вторую конференцию?
И. Ч.: Да, естественно. Уже в 2015 году.
С. И.: Наибольшее внимание на конференции, насколько я знаю, по вполне естественным причинам, было уделено продуктам Google, и в частности Universal Analytics, который является результатом эволюции Google Analytics. Многие из тех, кто причастен к интернет-маркетингу, ждали выхода Universal Analytics из стадии бета-тестирования. Свершилось. Насколько, на твой взгляд и по совокупности мнений, озвученных на конференции, труден переход с Google Analytics на Universal Analytics?
И. Ч.: Психологически труден, физически — не особо. Все зависит от того, как была построена система аналитики, как она была интегрирована на сайт до того, как поменялась с Google Analytics на Google Universal Analytics. Основная сложность заключается в том, что если все аналитические элементы на сайте были с одним синтаксисом, то сейчас необходимо перейти на другой. Но основная, конечно, сложность, как я говорил, психологическая, потому что надо что-то сделать, для того чтобы перейти. И этот момент у многих откладывался.
С. И.: Но ты можешь предостеречь наших зрителей о том, на какие грабли есть риск наступить при переходе с Google Analytics на Universal Analytics?
И. Ч.: Граблей не так много. Здесь все довольно-таки просто. Нужно в интерфейсе Google нажать две кнопки, потом заменить код, а если все это еще установлено через инструмент Google Tag Manager, то там тоже фактически одна кнопка, один селектор изменения самого кода. Все довольно-таки просто получается. Единственное, есть некоторые ограничения. Я уверен, что они не коснутся, наверное, процентов девяноста девяти компаний, которые вообще собираются переходить. Те же самые файлы cookies немножко другие, и если ими активно пользовались, — допустим, кто-то парсил эти cookies в старой версии классического Google Analytics, — то их нужно предостеречь о том, что cookies поменялись и нужно переделывать этот блок.
С. И.: При реализации Google Analytics был совершен серьезный парадигматический сдвиг от отслеживания сессий к отслеживанию людей. Люди как раз больше всего интересуют бизнес. Ты можешь прямо здесь, в студии, популярно объяснить, за счет чего Google осуществил реализацию этой модели и не страдает ли при этом точность аудиторных метрик?
И. Ч.: Совсем маленькая предыстория: да, действительно, Google — это система отслеживания визитов, посещений сайта, статистики сайта. Да, намного более расширенная, чем тот же LiveInternet, которым начинали все пользоваться в 1990-х. Естественно, там есть очень много возможностей сегментирования аудитории. Но все же реально клиенты начали понимать, что пользователи покупают еще и офлайн, есть еще другие конверсии. А уже работать с агентствами, допустим, или с собственным отделом маркетинга по отслеживанию заявок через Google Analytics неэффективно. Получается, у нас немножко другие цифры на выходе. И когда появилась задача все свести, посчитать реальные деньги, которые проходят через веб-сайт, появился Google Universal Analytics. И сейчас это наиболее обсуждаемая тема на всех аналитических конференциях. Как бы офлайн конверсии нам бы померить, как бы вообще их все интегрировать в одну систему, чтобы было все удобно для наших пользователей? Естественно, точность страдает. Не все можно легко померить. Это очень хорошо можно понять по крупным компаниям, таким как сотовые операторы. У них есть огромное количество тех же билбордов, в которые тоже вкладываются деньги, после которых пользователи приходят, допустим, на сайт и совершают выбор какого-то тарифа, покупку онлайн, допустим, какого-то сотового телефона. И в целом оценить ту же лояльность бренду немножко сложно. Нельзя сказать, что это невозможно. Есть, допустим, такой пример, который Google очень любит демонстрировать. Они берут всем известный в Британии магазин Tesco, и для демонстрации проводят карточкой покупателя Tesco, а конверсия уходит в Google Analytics. В целом это идеальная ситуация, потому что не у всех есть онлайн-ERP-система, с которой можно взаимодействовать, с которой конверсии можно посылать в Universal Analytics.
С. И.: Это система с заделом на будущее?
И. Ч.: Да.
С. И.: Поскольку количество данных будет накапливаться.
И. Ч.: Естественно. И сейчас есть большой процент клиентов, которые не понимают до конца, каким образом можно правильно интегрироваться с офлайном, правильно все это считать и ничего не терять. Собственно, все на стадии понимания, каким образом все это свести в какую-то единую систему.
С. И.: А можешь объяснить мне как новичку, чем user ID отличается от старых добрых cookies?
И. Ч.: Многим. При переходе на Universal Analytics появился вообще другой формат. Даже не user ID, а client ID это называется. За что он отвечает? Раньше было много cookies, которые располагались в нескольких файлах. И потом, при переходе на Universal Analytics, появилась, скажем так, одна cookie, один client ID — такой длинный номер, по которому можно идентифицировать, что это был за пользователь. User ID — это новая фишка Google. Client ID — это на стороне системы Google Analytics, а user ID — это идентификатор пользователя, который хранится уже на стороне клиента, мы можем сами его создать. В данный момент она все еще бета, она выкатывается постепенно на небольшое количество аккаунтов. У кого-то есть, у кого-то еще нет. Основное ее преимущество в том, что мы можем отследить, если пользователь, допустим, заходил с планшета, потом он зашел с компьютера и после этого совершил покупку. Как узнать, что пользователь с планшета равен пользователю с компьютера? Сейчас самая главная и единственная возможность — это логин. Если вы регистрируетесь, то можете отсылать user ID этого пользователя с планшета и с компьютера, соединять в одного пользователя. Здесь же возникает много таких моментов… Допустим, у нас есть один семейный логин, и сейчас я зашел как отец семейства, купил определенную вещь, а потом с того же логина в тот же магазин зашла моя жена. И у нее, естественно, другие приоритеты, другие интересы. И задача какая? Понять, что я покупаю, и предложить мне остаться клиентом надолго. Если один пользователь имеет одни интересы, другой пользователь под тем же логином имеет другие интересы, то здесь могут быть такие нюансы, когда мы занимаемся ремаркетингом и прочими инструментами. Примерно так.
С. И.: Давай подробнее рассмотрим возможности Universal Analytics для персонализации аналитики, для измерения кастомных данных. Что она может более персонализировано измерять, что было трудно или невозможно в Google Analytics?

И. Ч.: Universal Analytics — это гораздо более гибкая система, чем Google Analytics. Чем эта гибкость объясняется? В первую очередь тем, что появляются собственные переменные, в которые мы можем загружать данные.

Раньше у нас в Google Analytics не было возможности создать собственную переменную, которая была бы идентификатором баннера на сайте. С ее помощью мы могли бы смотреть, как после клика на баннер вел себя пользователь. В Universal Analytics есть как пользовательские переменные, так и пользовательские метрики. Предположим, есть агентство, которое получает заявки из интернета… Допустим, у нас в Adventum есть такая ситуация, что не все клиенты являются целевыми. К нам не может прийти клиент, который хочет заплатить за «контекст» менее 10 тыс. руб. Так как мы выделяем на клиента команду, мы не можем с выгодой работать с ним. Наши целевые клиенты — с большим бюджетом. И, соответственно, не все входящие заявки, которые падают к нам, для нас целевые. Соответственно, на первом этапе, когда мы будем смотреть количество заявок, у нас будет одна информация. Допустим, если мы берем срез по каналам, мы видим определенное количество заявок с этого канала. Как рекомендуется на самом деле: у нас есть эта цель, мы ее настроили, и пусть она себе будет. Но при этом мы можем создать пользовательскую метрику. Допустим, эти заявки падают к нам, в нашу онлайн-CRM-систему, в которой мы меняем статус заявки, допустим, на «выполнено» и указываем сумму, которую нам оплатил клиент. Мы можем отправить в Universal Analytics сумму и можем отправить эту совершенную заявку. Тогда мы сможем построить отчет, что такой канал нам принес такое-то количество заявок и с этого количества заявок мы реально получили вот столько денег. Это один из кейсов, позволяющих понять преимущества Universal Analytics. По факту у нас есть возможность загружать до двадцати таких переменных, до двадцати метрик, которыми мы можем пользоваться в своих интересах по своему усмотрению. Новые возможности e-commerce очень крутые! Есть возможность загружать данные о том, что клиент положил в «Корзину», удалил из «Корзины», какие товары реально покупаются, а какие удаляются из «Корзины». Есть возможность посмотреть всю эту воронку вплоть до того, как часто показывается карточка продукта и идет ли после этого покупка. Можно построит отчеты по любым аналитическим вопросам. Все зависит от тех вопросов, которые перед собой ставить. Сейчас Universal Analytics позволяет ответить практически на любой вопрос в сфере работы с данными.
С. И.: Вопрос, который особенно волнует тех, чей бизнес связан с «землей»: как в Universal Analytics реализован учет офлайн-конверсий? Как решаются проблемы атрибуции в многобраузерном, многоэкранном мире?
И. Ч.: Если мы хотим мерить офлайн, нам нужен идентификатор пользователя.
С. И.: На нем все и строится?
И. Ч.: На нем все будет строиться, естественно. У Google спрашивают, как можно соединять пользователей. У вас же есть e-mail и прочее. Они говорят: «А хотели бы вы, чтобы вас соединяли по e-mail? Это ваши персональные данные». Соответственно, они на это не идут. Но в любом случае, если мы хотим соединить конверсию, которая произошла офлайн, нам нужен какой-то идентификатор. И это может быть что угодно. Это может быть персональная карточка. Допустим, у любого бизнеса есть возможность как онлайн-, так и офлайн-покупок. И в определенной ситуации пользователь, допустим, какого-то магазина, какого-то ритейла, который на сайте вводит данные своей пользовательской карты, может расплачиваться ею и в магазине. Эти данные вполне можно транслировать обратно в Universal Analytics, если нет какого-то противоречия с точки зрения именно отправки пользовательских данных. Например, в Google Analytics я не могу транслировать имя, фамилию пользователя. Google не считает это корректным. Я могу транслировать какой-то ID и уже у себя на стороне смотреть, что это за пользователь.
С. И.: Расскажи мне, пожалуйста, о загадочном звере, который называется BigQuery. Это промежуточная платформа, которая обрабатывает данные между Universal Analytics и внутренней системой клиента, правильно я понимаю?
И. Ч.: В целом да. Google BigQuery — это система, которая позволяет обрабатывать данные. На самом деле она может загружать туда данные не только из Universal Analytics. Она может загружать данные, допустим, из вашего колл-центра по определенному протоколу. В BigQuery можно обрабатывать огромное количество как данных Universal, так и каких-то офлайн-данных, и с ними уже можно делать, в принципе, любые операции. Допустим, мы крупный онлайн-магазин и нас интересует, как изменилась доля покупателей телевизоров Samsung в Ростовской области после проведенной акции. Там просто пишется запрос, какие данные я хочу получить, и этот запрос уже обрабатывается непосредственно в системе, мы получаем ту цифру, которую нам надо. У BigQuery на данный момент есть ограничения. Первое ограничение связано с тем, что в России его нет.
С. И.: А когда будет?
И. Ч.: Очень надеемся, что скоро. И второй момент: это решение для клиентов Google Analytics Premium. Пока Google предоставляет BigQuery только в связке с премиальной версией.
С. И.: Есть еще один важный инструмент, которым далеко не все умеют пользоваться. Это Google Tag Manager, или «Диспетчер тегов». По сути, новый формат интеграции системы Google Analytics на сайт. Скажи, пожалуйста, как он облегчает жизнь маркетологу и тому, кто занимается веб-аналитикой?
И. Ч.: Google Tag Manager — это база, которая необходима любому интернет-маркетологу. Почему? Я очень часто сталкиваюсь с проблемой: клиент приходит к нам в Adventum за каким-то определенным анализом, за ответом на глобальный вопрос «Как сделать эффективнее?». При этом приходят с абсолютно ненастроенными системами веб-аналитики, что сводит анализ к очень банальным вещам. Они сводят анализ просто к гипотезам. И Google Tag Manager — это то начало, которое позволит собрать все данные в начале работы, чтобы потом проводить качественный анализ человеку, который не знает кодинга.
С. И.: А чем он отличается от работы со скриптами?
И. Ч.: Отличается простотой. Если мы возьмем Google Tag Manager год назад, туда просто нужно было загружать скрипты, проводить там очень сложные модификации. Допустим, если я хочу отследить какую-то кнопку на сайте, мне нужно было писать собственный скрипт. Сейчас ситуация изменилась. Потому что в Google Tag Manager я теперь просто могу указать эту кнопку на сайте под идентификатором, дальше построить правило, и по этому правилу эта кнопка должна работать. Она должна отсылать в Google Analytics данные о том, что она сработала на такой-то странице. И все. И это может сделать человек, который не очень сильно разбирается в кодинге и просто знает, как можно работать в Google Tag Manager. Это очень упрощает ситуацию. Допустим, стартует акция, через две недели начинаются вопросы. Как у нас работает эта страница? Как у нас, допустим, люди из Сибири реагируют на эту акцию? Что они вообще на этой странице делают? Нажимают ли они кнопки соцсетей или не нажимают? Лайкают или не лайкают? Покупают или не покупают? И мы сидим, соответственно, с такими глазами и не понимаем, что ответить. С Google Tag Manager эта ситуация упрощается, потому что мы предвидим уже, что нам нужно, мы настраиваем самостоятельно, без подключения программистов, и дальше работаем с этим так, как нам нужно. Единственный момент, который точно не помогает работе Google Tag Manager, — это когда IT-служба совсем удалена у клиента. Бывают ситуации, когда все же нужно взаимодействие с IT-службой. Мы устанавливаем код. Сейчас сайты пишутся по-разному. Гораздо проще указать какой-то класс, к которому мы можем «прицепиться» с помощью Google Tag Manager. Но иногда с IT-службой очень сложно взаимодействовать. И второй момент: бывает такая ситуация, что IT-служба клиента выкатывает новую версию, меняет все классы, и у нас опять ничего не работает. И тут возникают вопросы: «Что происходит? Почему в нашем ежемесячном отчете события определенного действия упали на 90%?» Но эту ситуацию можно предотвратить своевременным взаимодействием с IT-службой, IT-служба нам не враги. Если что-то нужно кастомизировать, все-таки лучше кастомизировать на сайте, а не непосредственно в тегах.

Google Tag Manager — это система тегов. Там есть уже встроенные теги Google Analytics, нужно просто указать тег, поставить уникальный идентификатор и настроить его так, как нам нужно. Можно спокойно поставить «Яндекс.Метрику» — просто запихнуть код в Google Tag Manager, — и никаких проблем не будет, «Яндекс.Метрика» спокойно работает.

Любую другую систему. У Google Tag Manager много зарубежных сертифицированных систем тегов. Допустим, Marin Software. Если мы пользуемся оптимизацией контекстной рекламы, там есть этот код, соответственно, можно его «усыновить» просто с помощью интерфейса. Система, конечно, облегчает процессы. Но еще раз отмечу первый момент: если мы делаем сложную схему, когда на стороне Google Tag Manager все изменения, то это не работает, нужно нормальное взаимодействие с IT-службой. Второй очень важный момент: Google Tag Manager — это система, которая может управляться несколькими людьми.
С. И.: Да, я как раз хотел задать вопрос о многопользовательской системе. Каждый может вносить свои изменения. И количество тегов в контейнере начинает расти.
И. Ч.: Да, растет.
С. И.: И что делать, как справляться?
И. Ч.: Нормально называть. Как ни странно, все очень просто: надо иметь свои правила, всегда нужны правила.
С. И.: Для всех пользователей системы?
И. Ч.: Вся команда, которая работает, обязана называть теги, правила и даже версии…
С. И.: Человеческий фактор, получается, смешивает.
И. Ч.: Смешивает. Но если так не делать, то, когда содержимое Google Tag Manager доходит до тысячи тегов, возникает очень большая сложность. Допустим, у меня сотрудник, который занимался чем-то, ушел в отпуск. Сейчас я могу легко зайти, посмотреть, какая была последняя версия «выкатки», к чему она обращалась, к какой задаче… Если мы работаем как подрядчик и занимаемся администрированием Google Tag Manager, то прямо пишем, к какой задаче это относилось: номер задачи, номер версии, что происходило. Я сейчас могу очень легко прийти и посмотреть, что было сделано. Если что-то не работает, откатить назад. Когда делается все по-человечески, то все хорошо. Если делать не по-человечески, то даже такой простой инструмент, как Google Tag Manager, будет доставлять очень много проблем.
С. И.: Многие интернет-бизнесмены даже толком не знают о Google Analytics Premium. Он есть в России, и я думаю, что именно на вашей конференции Google получил изрядный фидбек от целевой аудитории. Можешь перечислить, кому, по твоему мнению, Google Analytics Premium просто критически, жизненно необходим?
И. Ч.: Естественно, это крупнейшие бизнесы. Их портрет очень легко обрисовать. Это крупный e-commerce, онлайн-магазины, сотовые операторы, какие-то крупные новостные сайты, которые имеют большое количество просмотров страниц. Отличие Google Analytics Premium от стандартной версии достаточно простое: она позволяет работать с большим количеством данных. У них отсутствует понятие семплирования. В стандартной версии Google Analytics есть возможность обрабатывать не больше 10 тыс. хитов. Хит — это отправка данных в Google Analytics. Допустим, мы совершили просмотр страницы, данные отправились — это один хит. Мы нажали на кнопку «Купить», у нас настроено событие, отправились данные. Мы совершили транзакцию — это еще один хит. Таких хитов в бесплатной версии может быть до 10 млн в месяц. Если это количество превышается, то в системе Google Analytics для таких клиентов данные обрабатываются с семплированием. Это не для стандартных отчетов, а для кастомных. Если мы просто просматриваем стандартные отчеты Google Analytics, у нас все нормально. Мы видим посещаемость, мы видим какие-то отчеты по каналам, там данные не семплируются. Семплируются данные не на все метрики. Допустим, уникальные пользователи будут семплироваться. Если переходить на более понятный пользователю язык, как Владислав Флакс, когда презентовал эту систему… Допустим, девушка разочаровалась в мужчине и сказала: «Все мужики козлы!»
С. И.: Красивая схема.
И. Ч.: Да. И все, теперь все мужики козлы, хотя на самом деле вывод был сделан только на основе мнения об одном-двух людях. И точно так же работает Google Analytics: она берет определенный объем данных и транслирует его на все остальные. Если у нас огромный объем данных, допустим 100 млн хитов…
С. И.: … нас ждет большая погрешность.
И. Ч.: Допустим, определенный канал, в который мы вкладываем деньги, может показать одни результаты, а по факту они немножко другие. И на самом деле канал может быть неэффективен. Поэтому когда мы работаем с большими данными, когда у нас есть задача обрабатывать огромный объем данных и ставить большое количество аналитических вопросов к системе, тогда нужен Google Analytics Premium. Естественно, сейчас у нас не очень большой спрос на данный продукт в России. Он только, можно сказать, появился.
С. И.: Ну да.
И. Ч.: В России он не был доступен до февраля 2014 года. Был определенный пул клиентов, которые, естественно, сразу подключились, потому что поняли, что им это жизненно необходимо. Да, цена вопроса высокая, но, с другой стороны, они понимают, за что они платят: им нужны данные. Это основная причина, по которой клиенты берут Google Analytics Premium. Есть еще BigQuery, с которым практически никто еще не умеет работать, и это не является на данный момент конкурентным преимуществом. Пока не является, хотя инструмент очень интересный. Также есть возможность подключать ту же систему DoubleClick и их баннерокрутилку, но она у нас в России тоже не очень развита. Поэтому это вызывает некоторые сложности, когда мы как премиум-реселлер составляем списки того, чем замотивировать клиента. Европейский Google нам говорит: «Ну, замотивируйте их, пожалуйста, этим», а клиенты не мотивируются. Потому что это не конкурентное преимущество на данный момент. Важны данные. Если клиент реально работает с большим объемом данных, ему Google Analytics Premium при отсутствии каких-то собственных систем, конечно, очень много может дать.
С. И.: Давай в завершение полюбопытствую, чем поделился с аудиторией хедлайнер конференции Брайан Клифтон, знаменитый эксперт по веб-аналитике и автор книги «Google Analytics для профессионалов». Почему Universal Analytics — это и есть big data?
И. Ч.: Брайан поднял очень интересную тему и привел очень много кейсов. Естественно, говоря о big data Universal Analytics, мы говорим о том, что это еще и офлайн, это еще и много-много всего за сайтом, за процессом покупки на сайте. Брайан приводил замечательные кейсы о том, как можно отследить, что посетитель купил билет на Олимпиаду в Сочи, билет на хоккей, допустим, и что он там делал. Допустим, вычислить по штрих-коду на билете, где он проходил, что он покупал, и, соответственно, соединить и отправить данные в систему аналитики. И как раз его основной доклад был посвящен именно этому — показать, что возможности Universal Analytics гораздо выше, чем просто аналитика посещений, пользователей и онлайн-конверсий. Это была основная тема доклада. Еще Брайан сообщил, что скоро представит новую книгу.
С. И.: Для суперпрофессионалов теперь, я понимаю?
И. Ч.: Она немножко другого направления. Сейчас многие аналитики озабочены тем, как правильно предоставлять данные. Все уже поняли, что можно делать со всеми системами. Кто не понял, можно еще раз можно посмотреть, что было на Go Analytics!, на других конференциях. Весь рынок прекрасно знает, что есть система Universal Analytics. Что с ними делать и как правильно предоставлять данные — вот здесь уже часто возникают вопросы. Прошлая книга рассказывала о том, как настраивать Google Analytics, какие есть возможности. По этой книге мои специалисты учились. Там разжевано было настолько, что больше ничего не нужно, идеально разжевано. Сейчас это больше направлено в сторону предоставления данных. Потому что, как говорил тот же Авинаш Кошик, ценность всех этих инструментов, того же Google Tag Manager, по сути дела, нулевая.
С. И.: Если данные не могут быть представлены правильным образом?
И. Ч.: Да, ценность нулевая. Самую большую ценность имеет та рекомендация, то действие, которое мы реально делаем.
С. И.: Да.
И. Ч.: И это основной момент. Но опять же, если у нас не будет базовых инструментов, то не будет всего остального. У нас на конференции, в принципе, было достаточно четкое разделение. Мы рассказывали, как работать с инструментами и что делать потом с теми данными, которые мы получаем с помощью этих инструментов. Я считаю, что мы в этом плане сработали неплохо.
С. И.: Ну что ж, спасибо тебе большое, Илья! Я думаю, что благодаря твоему сегодняшнему визиту в нашу студию очень большая аудитория SeoPult.TV практически побывала на конференции Go Analytics!. Я понимаю, что всей конференции это не заменит, но в следующем году они будут иметь возможность непосредственно пообщаться с тобой и с организаторами конференции Go Analytics!. Спасибо еще раз тебе большое!
И. Ч.: Вам спасибо!
С. И.: На этом я прощаюсь с вами, уважаемые телезрители! Я напоминаю, что в гостях у нас был руководитель отдела аналитики компании Adventum Илья Чухляев. Всего вам доброго, пока!

Развернуть текстовую версию
Комментарии
Похожие видео
Еще видео